Como a inteligência artificial está usando padrões de interação com o mouse para viabilizar autenticação contínua, reduzir fraudes e mudar o conceito de identidade digital
Por décadas, a segurança digital se apoiou em um conjunto relativamente estável de mecanismos: senhas, tokens e biometria física (como impressão digital e reconhecimento facial). Esse modelo, porém, vem sendo pressionado por um cenário de ameaças cada vez mais sofisticado, marcado por roubo de credenciais, ataques automatizados e engenharia social em escala industrial. Nesse contexto, cresce o interesse por uma pergunta fundamental: como garantir que quem está usando um sistema continua sendo a mesma pessoa ao longo de toda a sessão?
É exatamente aí que entra a biometria comportamental contínua. Em vez de se limitar ao momento do login, essa abordagem observa o comportamento do usuário durante o uso do sistema e verifica continuamente se esse comportamento é compatível com o perfil esperado. Entre as várias possibilidades, uma das mais promissoras é a análise da dinâmica de uso do mouse.
O que é a biometria baseada no uso do mouse
A ideia é simples na teoria e sofisticada na prática: cada pessoa interage com o mouse de forma ligeiramente diferente. Velocidade de movimento, aceleração e desaceleração, trajetórias do cursor, ritmo de cliques, pausas entre ações e padrões de correção de movimento formam uma assinatura comportamental difícil de imitar conscientemente.
Esses sinais são coletados em segundo plano e transformados em características matemáticas que alimentam modelos de aprendizado de máquina.
O sistema passa a comparar o comportamento atual com o perfil previamente aprendido do usuário legítimo. Se houver um desvio relevante, isso pode acionar alertas, elevar o nível de risco da sessão ou exigir uma verificação adicional.
Na prática, trata-se de uma mudança importante: a autenticação deixa de ser um evento pontual e passa a ser um processo contínuo.
O que mostra a pesquisa da IEEE
Um dos trabalhos mais completos sobre o tema é o artigo “Continuous Behavioral Authentication Using Mouse Dynamics Based on Artificial Intelligence”, publicado pela IEEE por Francisco J. Nóvoa, Daniel Garabato, Álvaro Sarmiento, Mario Casado, Ignasi de José e Carlos Dafonte.
Os autores propõem uma plataforma de autenticação contínua baseada na coleta de eventos de mouse em tempo real, extração automática de características comportamentais e uso de diferentes modelos de inteligência artificial dentro de uma arquitetura moderna e escalável, baseada em contêineres.
O estudo avaliou diversos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo CatBoost, Random Forest, Redes Neurais, Árvores de Decisão e Support Vector Machines (SVM), utilizando dados de usuários reais em ambientes não controlados — um ponto relevante, porque aproxima os testes das condições do mundo real.
Os resultados indicam que CatBoost e SVM apresentaram os melhores níveis de precisão, exatidão e recall, com ganhos de desempenho à medida que o volume de dados de treinamento aumentava, até atingir um ponto de saturação. Na prática, isso confirma a viabilidade da dinâmica de uso do mouse como fator biométrico complementar aos métodos tradicionais de autenticação.
Uma linha de pesquisa que vem de longe
A ideia de usar comportamento como biometria não é nova. Trabalhos clássicos de Fabian Monrose e Aviel D. Rubin, no fim dos anos 1990, já mostravam que padrões de digitação no teclado poderiam ser usados para identificar usuários. Desde então, a área de biometria comportamental evoluiu para incluir dinâmica de teclado, uso de mouse, gestos em telas sensíveis ao toque e até padrões de navegação.
No campo específico do mouse, pesquisas de autores como Ahmed e Traore (sobre autenticação contínua baseada em comportamento de interação) e Pusara e Brodley (sobre autenticação implícita a partir de ações do usuário) ajudaram a consolidar a ideia de que o modo de interação com a interface é identificável — desde que analisado com técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina adequadas.
O trabalho publicado pela IEEE se insere nessa tradição, mas atualiza o estado da arte ao explorar modelos modernos de IA e uma arquitetura pensada para uso corporativo e em escala.
Por que a autenticação contínua muda o jogo
A principal vantagem da biometria comportamental baseada no uso do mouse é que ela não interrompe o usuário. Diferentemente de um segundo fator tradicional ou de uma nova verificação biométrica explícita, a autenticação acontece de forma contínua e invisível.
Isso permite, por exemplo:
- Detectar se alguém assumiu uma sessão já autenticada
- Reduzir o impacto de credenciais roubadas
- Ajustar dinamicamente o nível de risco de uma sessão
- Acionar verificações adicionais apenas quando o comportamento foge do padrão esperado
Na prática, a segurança deixa de depender apenas do “momento do login” e passa a acompanhar toda a jornada do usuário dentro do sistema.
Limites, privacidade e governança
Como toda tecnologia biométrica, a biometria comportamental não deve ser vista como substituta absoluta dos métodos tradicionais, mas como camada adicional de segurança. Mudanças de contexto — como novo dispositivo, cansaço, estresse ou até lesões — podem alterar temporariamente o padrão de uso, o que exige modelos bem calibrados e políticas que tolerem variações naturais do comportamento humano.
Além disso, há uma questão central de privacidade e governança de dados. Dados comportamentais também são dados pessoais e precisam ser tratados com princípios de minimização, transparência e conformidade regulatória, especialmente em ambientes sujeitos a legislações como a LGPD.
O futuro: identidade digital como processo contínuo
O que a pesquisa da IEEE e de outros autores mostra é uma tendência clara: o futuro da autenticação não está em um único fator isolado, mas em modelos multimodais e contínuos, que combinam sinais de comportamento do mouse, teclado, toque em tela e contexto de uso.
Nesse novo paradigma, a pergunta deixa de ser apenas “você é quem diz ser?” no momento do login e passa a ser: “você continua sendo quem diz ser ao longo de toda a sessão?”.
A biometria comportamental baseada na dinâmica de uso do mouse deixa claro que, cada vez mais, a segurança digital depende não só do que o usuário sabe ou do que ele é, mas também de como ele se comporta.
Box | Quem já usa biometria comportamental na prática
A biometria comportamental baseada em padrões de interação — incluindo movimento de mouse, digitação e gestos — já não é apenas tema acadêmico. Existem empresas que oferecem esse tipo de tecnologia em ambientes reais, principalmente para bancos, fintechs, plataformas digitais e prevenção a fraudes.
O levantamento abaixo foi realizado pelo Crypto ID com o objetivo de ilustrar o estágio atual do mercado e não pretende ser exaustivo. Outras empresas, no Brasil e no exterior, podem oferecer soluções semelhantes ou complementares.
Algumas empresas fornecedoras de Biometria comportamental
- BioCatch
Um dos players mais conhecidos em behavioral biometrics. Analisa padrões de comportamento do usuário (movimento de mouse, navegação, cliques, uso do teclado e sinais contextuais) para detectar fraudes e validar continuamente a identidade em canais digitais, com forte presença no setor financeiro. - BehavioSec
Especializada em autenticação comportamental, utiliza dinâmica de digitação e uso do mouse para criar perfis individuais de usuários e verificar, em tempo real, se quem está usando o sistema corresponde ao perfil esperado. - Zighra
Atua com biometria comportamental multimodal, combinando sinais de mouse, teclado e contexto para pontuar risco, autenticar usuários e detectar acessos suspeitos, com foco em instituições financeiras e ambientes corporativos. - Facephi
Conhecida por soluções de identidade digital e biometria, expandiu seu portfólio para biometria comportamental, analisando milhares de sinais de interação do usuário para reforçar processos de autenticação e prevenção a fraudes. - Plataformas de segurança adaptativa
Além de fornecedores especializados, diversas soluções de autenticação adaptativa e Zero Trust já incorporam sinais de comportamento e contexto para decidir dinamicamente quando exigir fatores adicionais de autenticação ou bloquear acessos.
Nota editorial: a lista acima é apenas ilustrativa e reflete um recorte do mercado no momento da publicação.
Acompanhe como o reconhecimento facial, impressões digitais, biometria por íris e voz e o comportamento das pessoas estão sendo utilizados para garantir a identificação digital precisa para mitigar fraudes e proporcionar aos usuários conforto, mobilidade e confiança.
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