ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ДИНАМИКЕ НАПИСАНИЯ СЛОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ
Существующие способы аутентификации пользователя в компьютерных системах делят на следующие:
- по учетной записи пользователя и паролю;
- с применением специализированных устройств (микропроцессорных карточек, токенов и т.д.);
- по биометрическим хаpaктеристикам человека.
Первые два способа не является достаточным условием, для того, чтобы со стопроцентной уверенностью можно было утверждать, что аутентифицированный пользователь именно тот, кто является владельцем специального устройства или пароля. Преимущество последнего способа, по сравнению с двумя первыми, заключается в том, что аутентифицируется не внешний предмет, принадлежащий пользователю или запомненная им фраза, а биометрический признак, который невозможно потерять, передать или забыть.
Биометрическая аутентификация согласно [1] может проходить в двух режимах верификации и идентификации. В первом случае пользователь изначально представляется, вводя свою учетную запись, затем происходит сравнение с ранее зарегистрированным его эталоном и предъявленных измерений соответствующего биометрического параметра. При идентификации сравниваются обработанные измерения биометрического параметра с указанной совокупностью ранее введенных эталонов и принимается решение о наиболее близком их соответствии.
Из биометрических технологий в компьютерных системах уже около десяти лет используют системы аутентификации личности по динамике написания подписи, так как данный метод сочетает в себе приемлемую стоимость и надежность. Особенно широко данная технология применяется в банковской сфере, электронной коммерции и документообороте. Все коммерческие системы данного класса работают в режиме верификации [2].
Авторами разработана технология, позволяющая проводить идентификацию пользователей по динамике написания слов. Подпись является частным случаем. Экспериментально было доказано, что динамика написания любого выбранного слова из четырех-пяти букв у пользователей становится стабильной после примерно тридцати повторов. Процесс идентификации личности по динамике написания слова (подписи) можно разделить на следующие этапы:
1) Ввод рукописного слова в компьютер с помощью графического планшета (см. рис. 1). На стадии регистрации пользователя (создания эталона) данная процеДypa повторяется несколько раз.
2) Предварительная обработка полученных сигналов.
3) Выделение набора признаков, хаpaктеризующих динамику рукописного слова (подписи). Первичные данные о динамике написания слова получают в виде двух функций времени изменения положения светового пера в плоскости планшета x(t) и y(t), а также в виде вариаций давления чувствительного к нажатию кончика пера на поверхность планшета: z(t). (см. рис. 2)
4) Нахождение наиболее вероятной гипотезы о предъявленном рукописном слове (подписи). Количество зарегистрированных пользователей соответствует количеству первоначально выдвигаемых гипотез о принадлежности предъявленного образца подписи к какому-либо эталону. Разработанный метод идентификации пользователя по динамике написания слов основан на последовательном применении стратегии выбора гипотез Байеса.
Рис 1. Введенная в компьютер с помощью графического планшета подпись
Рис. 2. Кривые, отражающие динамику написания подписи на рис 1.
У представленной технологии идентификации пользователей по динамике написания слов есть ограничение по количеству зарегистрированных пользователей (т.е. эталонов рукописных слов или подписей). Она обеспечивает уровни ошибок первого и второго рода примерно 1-2% (как и у систем верификации данного класса) при условии, что число пользователей не превышает 30. Если же данный порог превышается, предусматривается регистрация второго рукописного слова, таким образом, пользователям необходимо будет последовательно вводить два слова.
Преимущество данной технологии над системами верификации подписи в том, что она позволяет осуществлять скрытую идентификацию пользователей. Здесь имеется ввиду, что пользователи просто могут не знать, как их идентифицируют. Это возможно, например, если пользовательский интерфейс соответствующего программного обеспечения поддерживает ввод рукописных комaнд (слов) или в электронном документе имеется возможность ставить подпись с графического планшета. При вводе рукописного слова или попытке подделки подписи посторонним (незарегистрированным) пользователем, предусмотрен алгоритм, который позволяет его идентифицировать как «чужого» с вероятностью 0,98.
В первую очередь, данная технология рассчитана на использование в компьютерных системах по ограничению несанкционированного доступа лиц к конфиденциальной информации.
Литература
- BioAPI Specification Version 1.1 March 16th, 2001 developed by The BioAPI Consortium, http://www.bioapi.com/BIOAPI1.1.pdf.
- Евангели А. Технологии биоидентификации и биометрический рынок. // PC WEEK/RE №7 2003, -с. 24.
Статья в формате PDF
137 KB...
12 06 2026 15:54:39
Статья в формате PDF
129 KB...
11 06 2026 19:51:16
Статья в формате PDF
137 KB...
10 06 2026 15:49:43
Статья в формате PDF
121 KB...
09 06 2026 17:47:31
Статья в формате PDF
120 KB...
08 06 2026 10:53:39
Статья в формате PDF
348 KB...
07 06 2026 4:35:47
Статья в формате PDF
158 KB...
06 06 2026 6:24:57
Обсуждается сезонность рождения больных шизофренией. Исследовав 2017 случаев заболевания, авторы отмечают сезонность и гендерные различия в рождении больных шизофренией. Высказывается предположение, что одной из причин сезонных колебаний рождаемости больных, у мужчин, может быть патогенное действие вирусной инфекции на головной мозг плода во втором триместре беременности.
...
05 06 2026 0:24:30
Статья в формате PDF
112 KB...
04 06 2026 8:50:17
Статья в формате PDF
125 KB...
03 06 2026 22:32:59
Статья в формате PDF
108 KB...
02 06 2026 15:50:57
Статья в формате PDF
128 KB...
01 06 2026 21:14:37
Статья в формате PDF
101 KB...
31 05 2026 8:37:24
Статья в формате PDF
284 KB...
30 05 2026 17:20:47
Плацентарную щелочную фосфатазу (ПЩФ) относят к белкам, ассоциированным с беременностью и опухолевым ростом. ПЩФ образуется в плаценте и фетальных тканях, в крови беременных женщин выявляется с 10–14 недель в количестве от 1,0 до 40,0 Ед/л, сохраняясь в кровотоке после родов в течение 10–14 дней.
ПЩФ является маркёром герминогенных опухолей, обнаруживается в биологических жидкостях, эпителиальных клетках, фибробластах стромы и эндотелии новообразующихся сосудов опухолевой ткани при paке лёгкого и других органов, что следует учитывать при назначении лечения.
...
29 05 2026 3:43:16
Статья в формате PDF
98 KB...
28 05 2026 1:18:44
Статья в формате PDF
120 KB...
27 05 2026 13:49:53
Статья в формате PDF
109 KB...
25 05 2026 22:55:12
Статья в формате PDF
276 KB...
24 05 2026 19:45:31
Цель исследования - изучение особенностей клеточного звена иммунитета и содержания цитокинов в сыворотке крови у пациентов с гастроэзофагеальной рефлюксной болезнью и пищеводом Барретта. Обследованы 70 пациентов с эрозивной формой гастроэзофагеальной рефлюксной болезни и 42 пациента с пищеводом Барретта. Применены клинические, эндоскопические, морфологические, иммунологические методы исследования. Выявлены различия в показателях клеточного звена иммунитета и содержания в сыворотке крови интерлейкина-4, интерлейкина-8, интерлейкина-10, фактора некроза опухолей-, интерферона- у больных гастроэзофагеальной рефлюксной болезнью в динамике лечения и у пациентов с пищеводом Барретта.
...
23 05 2026 5:47:48
Статья в формате PDF
122 KB...
22 05 2026 23:16:24
Статья в формате PDF
119 KB...
20 05 2026 2:11:11
Статья в формате PDF
242 KB...
18 05 2026 5:10:49
Исследуется динамика причин cмepтности от сахарного диабета за период с 2000 по 2005гг по материалам отделения эндокринологии МУЗ ГКБ №3 им. С.М.Кирова. За исследуемый период наблюдалось снижение cмepтности от сахарного диабета. Непосредственными причинами cмepти от сахарного диабета послужили: диабетическая кома, гипогликемическая кома, хроническая почечная недостаточность (ХПН), гангрена, осложненная сепсисом. Наиболее частой причиной cмepти от СД в течение всего периода исследования являлась гангрена, осложненная сепсисом.
...
17 05 2026 14:43:43
Статья в формате PDF
80 KB...
16 05 2026 2:24:52
Статья в формате PDF
100 KB...
15 05 2026 7:52:19
Статья в формате PDF
114 KB...
14 05 2026 14:20:19
Статья в формате PDF
118 KB...
13 05 2026 14:28:11
Статья в формате PDF
160 KB...
12 05 2026 15:23:17
Статья в формате PDF
249 KB...
11 05 2026 11:13:15
Статья в формате PDF
103 KB...
10 05 2026 14:23:53
Статья в формате PDF
134 KB...
09 05 2026 12:46:19
Статья в формате PDF
250 KB...
08 05 2026 17:43:54
Статья в формате PDF
101 KB...
07 05 2026 12:53:21
Исторически развитие лесной таксации происходило на основе многовекового позитивного (для лесного хозяйства, также и для леса как экологической системы) опыта взаимодействия людей с деревьями.
Исходя из биотехнического принципа в лесной таксации, показана возможность моделирования возрастных распределений лесных деревьев по сортности бревен, экспертно назначаемых таксатором на стволе растущих деревьев подеревной глазомерной таксацией.
...
06 05 2026 11:13:24
Статья в формате PDF
214 KB...
04 05 2026 18:35:10
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
