Study Case: PHP com Machine Learning e Geolocalização para segurança de autenticação

Descreve um caso de estudo real que foi presenciado pelo Ministério de Relações Exteriores (MRE), onde foi sugerido a utilização de um algorítimo de classificação com Machine Learning para detecção de autenticações ocorridas em várias partes do mundo. O estudo ainda visa demonstrar o resultado das classificações em autenticações suspeitas utilizando PHP com bibliotecas de Geolocalização para melhor visualização do dados.

Transcript

1. Study Case: PHP com Machine Learning e Geolocalização para segurança de autenticação 1
2. Hello! Bruno Souza Analista de sistema Datainfo/MRE Twitter: @Bruno_HSouza Joind.in @BrunoHSouza 2 Marcelo Neres Analista de sistemas Datainfo/MRE Twitter @marceloncabral Joind.in @mneresc Telegram @mneresc
3. Machine Learning
4. “ 4 Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997
6. Entre suas principais funções estão: ◦ Classificação e previsão ◦ Modelos de recomendação ◦ Agrupamentos
7. Rexer Analytics - Data Science Survey
8. Aprendizado Supervisionado VS Aprendizado Não Supervisionado
9. O que é geoprocessamento ?
10. Cartografia Digital e Geolocalização
11. Projeção em sistemas cartográficos
12. Entidades Geográficas
13. • Openlayers • OpenStreetMaps • GeoJSON • Servidores de mapa • Banco de dados geográficos
14. Identificação de Problema
15. Um mesmo usuário autenticando no mesmo sistema/rede em diferentes lugares de longa distância
16. Processo de Machine Learning
18. Recuperação de Dados
19. User IP Browser Date/Time 1234 10.20.0.30 Mozilla Firefox 2019-06-09T09:32:45 3456 192.168.90.34 Google Chrome 2019-03-09T03:56:33 0986 192.177.8.94 Google Chrome 2019-03-12T06:33:56
20. Tratamento de Dados
21. • Possuo todos os dados necessários? • Os dados estão normalizados? • Existe algum padrão nos dados?
22. public function findIpOnAPI($ip) { $response = $this->httpClient->request( 'GET', 'https://geo.api.org/api/v1', [ 'query' => [ 'ipAddress' => $ip ] ] ); return $response->getContent(); }
23. Treinando o Modelo de Dados
24. ... $vicenty = new VicentyService(); $lines = []; foreach($dataset->getSamples() as $key => $sample) { if ($access->getIp() == $sample[0] && $access->getUser() !== $target) { $arrFrom = [$access->getLatitude(), $access->getLongitude()]; $arrTo = [$sample[4], $sample[5]]; $diffDistance = $vicenty->distance($arrFrom, $arrTo); if ($diffDistance > 0) { $lines[] = sprintf('%s,%s,%s,%s,%s', $arrFrom['lat'], $arrFrom['lon'], $arrTo['lat'], $arrTo['lon'], $diffDistance) . PHP_EOL; } } } } file_put_contents('data/datasets/suspect-access.csv', $lines);
25. public function distance(array $coordFrom, array $coordTo): float { $latFrom = deg2rad(str_replace('.', '', $coordFrom[0])); $lonFrom = deg2rad(str_replace('.', '', $coordFrom[1])); $latTo = deg2rad(str_replace('.', '', $coordTo[0])); $lonTo = deg2rad(str_replace('.', '', $coordTo[1])); $lonDelta = $lonTo - $lonFrom; $a = pow(cos($latTo)*sin($lonDelta), 2)+pow(cos($latFrom) * sin($latTo) - sin($latFrom) * cos($latTo) * cos($lonDelta), 2); $b = sin($latFrom) * sin($latTo) + cos($latFrom) * cos($latTo) * cos($lonDelta); $angle = atan2(sqrt($a), $b); return $angle * self::EARTH_RADIUS; }
26. Vincenty Distance
27. PHP e ML?
28. PHP-ML
29. Google Cloud API
30. PHP TensorFlow
31. Jupyter em PHP
32. • Não possui suporte à visualização de dados • Não possui suporte para processamento em GPU Principais Desafios do PHP com ML
33. Como evoluir o PHP para se adequar com o ML?
35. https://github.com/brunohsouza/php-ml-authentication
36. https://github.com/mneresc/maps-machine-learning-exemple
37. Obrigado!