A mediados de julio llegó a Telefónica una noticia que pasó enseguida de unos compañeros a otros: Paula Delgado-Santos, investigadora de Telefónica Innovación Digital, estaba entre los premiados de la décima edición de los Premios de Investigación de la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA, en la categoría de Investigadores Jóvenes en Informática. Fue una alegría compartida, de las que se celebran en voz alta, porque el reconocimiento no venía de la propia empresa sino de un jurado de la comunidad científica que había revisado su trabajo sobre autenticación mediante biometría del comportamiento, el campo que estudia cómo reconocer a una persona por la manera en que usa su móvil, y lo había situado entre lo más destacado de la investigación joven en informática en España.
De Segovia a Kent, y un premio por el camino
Paula Delgado-Santos es segoviana y estudió Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Autónoma de Madrid, donde pronto vio que lo suyo era el procesamiento de señal. Con esa afición decidió pasar el último año del máster en Suiza, con un grupo de investigación de la UAM que trabajaba en biometría. Le gustó tanto lo que investigaban como su manera de hacerlo, así que se quedó con ellos para su trabajo de fin de máster, un estudio sobre cómo generar firmas sintéticas para entrenar mejor a los modelos de reconocimiento. El trabajo acabó publicándose en uno de los congresos de inteligencia artificial más importantes del mundo, y ese resultado le dio la confianza para dar el siguiente paso: pedir una beca Marie Curie para hacer un doctorado en biometría.
La beca llegó y con ella la mudanza a Inglaterra, donde hizo el doctorado en la Universidad de Kent, junto con su grupo de la Autónoma. Durante esos años se dio cuenta de que los sensores que ya lleva cualquier móvil bastan para reconocer a una persona por cómo se mueve, y decidió dedicar su tesis a esa idea.
Esa tesis es la que ha premiado ahora el jurado de la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA. Los galardones, que llegan a su décima edición, reconocen a los investigadores más destacados de la informática en España, y la categoría en la que figura Paula está reservada a menores de 30 años. El fallo se conoció en julio y la entrega será en Madrid, en la segunda quincena de octubre.
Una firma hecha de movimiento
Cuando una persona camina con el móvil en el bolsillo, el acelerómetro y el giroscopio van registrando en cada paso la cadencia, el balanceo y esos pequeños gestos que nadie controla, y todo eso se convierte en una secuencia de números que acaba funcionando como una firma de su manera de andar. Lo interesante es que un modelo de inteligencia artificial puede aprender a reconocerla a partir de muchos ejemplos, de la misma forma que reconocería una cara o una huella, solo que aquí el usuario no tiene que hacer nada especial, porque le basta con andar.
El reto, claro, está en cómo se lee esa secuencia. Hasta hace pocos años, los sistemas de biometría del comportamiento se apoyaban en dos tipos de redes neuronales: las convolucionales, que analizan la señal por fragmentos cortos, y las recurrentes, que la leen paso a paso de principio a fin y que, por eso mismo, a veces pierden el hilo de lo que pasó al comienzo. Funcionaban, pero Paula quería saber si había una forma mejor de leer una señal así.
Los transformers entran en escena
La respuesta le llegó de un campo que ni siquiera era el suyo. Hacia 2020, cuando apareció GPT-3, todo el mundo hablaba de los transformers, la arquitectura que está detrás de los grandes modelos de lenguaje, y es que su gran idea, publicada por Google en 2017, es lo que se conoce como mecanismo de atención. En lugar de leer los datos en orden, el modelo los examina todos a la vez y decide qué partes son más importantes y cómo se relacionan entre sí, igual que nosotros entendemos una palabra por las que la rodean, solo que aquí lo que se interpreta es qué momentos de una zancada dicen más de quién la está dando.
Paula se preguntó entonces si alguien lo había probado ya con datos de biometría y, al ver que no, lo hizo ella con las adaptaciones necesarias. Así nació M-GaitFormer, un modelo que identifica a una persona por su forma de caminar usando solo los sensores del móvil y que, en las pruebas con bases de datos públicas, se equivocó en menos de 3 de cada 100 comparaciones, un resultado mejor que el de los sistemas anteriores.
Una vez comprobado que funcionaba con la marcha, el siguiente paso fue ver si la misma idea servía para otros gestos, y resultó que sí. Junto a su grupo adaptó el enfoque al tecleo con TypeFormer y al deslizamiento del dedo por la pantalla con SwipeFormer, aunque cada gesto deja un rastro distinto, ya sea el ritmo de las teclas o la velocidad y la trayectoria del dedo, y por eso hubo que ajustar el modelo para que captara bien cada uno.
Reconocer sin revelar
Todo esto tiene un problema de fondo, y es que los datos que sirven para identificar a una persona dicen bastante más de ella de lo que parece. Una contraseña se puede cambiar si alguien la descubre, pero la forma de caminar no, y además esas mismas señales pueden delatar el género de quien las genera o la actividad que está haciendo en ese momento. Paula lo tuvo claro desde el principio, porque, como explica ella misma, con ciertas técnicas es posible hacer el camino inverso y reconstruir datos en bruto a partir de los resultados de un modelo, así que la privacidad no puede ser un parche que se añade al final.
De esa preocupación salió GaitPrivacyON, el método que propone en su tesis. La idea es que el sistema aprenda a quedarse solo con lo necesario para comprobar quién es el usuario y a dejar fuera lo demás, de modo que pueda verificar la identidad sin revelar información sensible como el género o la actividad. Es una forma de pensar la seguridad en la que proteger al usuario forma parte del diseño desde el primer momento, algo que además encaja con normativas tan exigentes con los datos biométricos como el reglamento europeo de protección de datos.
Investigar dentro de Telefónica
Esa línea sigue viva en su trabajo actual en Telefónica, donde ha publicado un estudio sobre cómo entrenar un modelo de reconocimiento de la zona de los ojos con aprendizaje federado. En lugar de reunir las imágenes de muchos usuarios en un servidor, cada teléfono aprende con sus propios datos y solo comparte las mejoras del modelo, de manera que la información original nunca sale del dispositivo.
Lo hace dentro del equipo de Scientific Research, un grupo que, en palabras de la propia Paula, es todavía un poco desconocido dentro de la compañía y que se dedica a buscar técnicas nuevas que superen el estado del arte en ámbitos como la inteligencia artificial, las redes o la ciberseguridad. A diferencia de lo que ocurre en la universidad, donde lo importante es encontrar algo que nadie haya hecho antes, aquí la pregunta es también si ese avance puede acabar en un producto o abrir un caso de uso nuevo. Cuando ella llegó, además, el equipo no trabajaba en biometría, así que ha ido recuperando poco a poco esa línea, y dice estar abierta a colaborar con quien quiera sumarse.
Un mensaje para quien duda
Si tuviera que quedarse con un mensaje, Paula lo dirige a todas esas personas que dudan de si seguir un camino de investigación técnica: que luchen por lo que de verdad les llena, porque el saber no ocupa lugar, y que no tengan miedo de dar el paso en un campo donde su talento y su perspectiva hacen falta. Un doctorado, recuerda, trae mucho esfuerzo y también momentos de soledad, pero enseña a levantarse y a saber quién está a tu lado, y que ahora la reconozcan desde fuera es la señal de que todo ese esfuerzo mereció la pena.
Desde Telefónica estamos muy orgullosos de contar con personas como Paula, que con su trabajo impulsan una investigación capaz de hacer más segura nuestra vida digital sin renunciar a la privacidad. Que un jurado externo haya reconocido ese esfuerzo nos alegra a todos los que trabajamos a su lado, y esperamos que sea solo una de las muchas veces que oigamos hablar de su investigación.
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