EISSN 2310-6018
Язык: ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ БИОМЕТРИИ МЕТОДАМИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.

Тип: Статья
Автор (ы): Кочкаров Азрет Ахматович, Смирнов И. С.
Ключевые фразы: аутентификация, ПОВЕДЕНЧЕСКАЯ БИОМЕТРИЯ, ДИНАМИКА НАЖАТИЙ КЛАВИШ, машинное обучение

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.021. Алгоритмы
519.6. Вычислительная математика, численный анализ и программирование (машинная математика)
eLIBRARY ID
67919935
Текстовый фрагмент статьи