ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ДИНАМИКЕ НАПИСАНИЯ СЛОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ДИНАМИКЕ НАПИСАНИЯ СЛОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ДИНАМИКЕ НАПИСАНИЯ СЛОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ

Ложников П.С. Статья в формате PDF 116 KB

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

  1. BioAPI Specification Version 1.1 March 16th, 2001 developed by The BioAPI Consortium, http://www.bioapi.com/BIOAPI1.1.pdf.
  2. Евангели А. Технологии биоидентификации и биометрический рынок. // PC WEEK/RE №7 2003, -с. 24.


ИХТИОФАУНА ДАГЕСТАНСКОГО ПОБЕРЕЖЬЯ КАСПИЯ

ИХТИОФАУНА ДАГЕСТАНСКОГО ПОБЕРЕЖЬЯ КАСПИЯ Статья в формате PDF 125 KB...

16 05 2026 10:58:22

ИНДИВИДУАЛЬНО-ТИПОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ КОМПОНЕНТНОГО СОСТАВА ТЕЛА ДЕТЕЙ ДОШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА

ИНДИВИДУАЛЬНО-ТИПОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ КОМПОНЕНТНОГО СОСТАВА ТЕЛА ДЕТЕЙ ДОШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА Представлены результаты обследования 1547 детей (817 мальчиков и 730 девочек) в возрасте от 3 до 7 лет. Проведен сравнительный анализ компонентного состава тела у детей с различными типами телосложения. ...

14 05 2026 18:52:50

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

МЕТОДИЧЕСКИЕ  ОСНОВЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ  ИССЛЕДОВАНИЙ Статья в формате PDF 113 KB...

10 05 2026 17:23:51

ГИС ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА В СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ

ГИС ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА В СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ Статья в формате PDF 99 KB...

29 04 2026 2:12:13

ВЗАИМОСВЯЗЬ УРОВНЯ МЕТАБОЛИЗМА КОЛЛАГЕНА И ПОВЕДЕНИЯ КРЫС В ТЕСТЕ «ОТКРЫТОЕ ПОЛЕ»

ВЗАИМОСВЯЗЬ УРОВНЯ МЕТАБОЛИЗМА КОЛЛАГЕНА И ПОВЕДЕНИЯ КРЫС В ТЕСТЕ «ОТКРЫТОЕ ПОЛЕ» В работе методом дискриминантного анализа исследована взаимосвязь между уровнем метаболизма коллагена и особенностями поведения крыс в тесте «Открытое поле». Обнаружено, что крысы с высокой активностью процессов катаболизма коллагена делают большее число уринаций при тестировании по сравнению с другими животными. В то же время особи с высоким уровнем анаболизма коллагена проявляют в «Открытом поле» повышенную горизонтальную двигательную активность. Учет этих хаpaктеристик поведения и массы тела крыс позволяет предсказывать особенности метаболизма коллагена у животных с точностью до 85%. ...

20 04 2026 13:33:57

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 ::