Например, Бобцов

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЕРИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПО ДИНАМИКЕ ПОЧЕРКА

Аннотация:

Рассмотрены особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи верификации пользователей информационных систем по динамике их рукописного почерка. Задача актуальна в связи с развитием облачных вычислений и методов машинного обучения, которые все чаще применяются для распознавания образов. На основании обзора наиболее известных методов цифровой предобработки данных пользователей предложено применение искусственных нейронных сетей для верификации пользователей по динамике их почерка. На примере дискретного преобразования Фурье проведен эксперимент с различными структурами и алгоритмами обучения искусственных нейронных сетей. Исследование выполнено на основе базы данных SVC2004 международного чемпионата по биометрической аутентификации. При этом из базы данных заимствованы декартовы координаты траектории и временные отсечки. Показано, что искусственные нейронные сети способны решить поставленную задачу верификации, но с увеличением образцов, предъявляемых при обучении, растет вероятность успешного прохождения верификации как у легальных пользователей, так и злоумышленников. Для повышения эффективности работы искусственных нейронных сетей предложено применение метода корреляционного анализа данных, поступающих на вход нейронной сети. Предложенный подход позволил достичь ошибки первого рода (FRR) 12,6% и ошибки второго рода (FAR) 2,26%. При этом пока нерешенной остается задача различения легального пользователя и злоумышленника, знающего, как выглядит подпись или пароль. Решение проблемы авторы видят в использовании дополнительных параметров динамики почерка (давление, угол наклона).

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО