Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку
Ключевые слова:
машинное обучение, нейронные сети, информационная безопасность, системы защиты, биометрическая аутентификацияАннотация
В данной статье рассматриваются вопросы обеспечения безопасности с помощью программных решений, основанных на алгоритмах машинного обучения для определения манеры ввода текста с клавиатуры, обзор положительных и отрицательных сторон технологии.
Биографии авторов
Александр Александрович Павленко, Московский политехнический университет
Студент кафедры «Информационная безопасность» Московского политехнического университета.
Валентина Валентиновна Бритвина, Московский политехнический университет
Кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Инфокогнитивные технологии» Московского политехнического университета, доцент кафедры «Управление и информатика в технических системах» Московского государственного технологического университета «СТАНКИН»
Библиографические ссылки
Лучан К. Биометрия текстового ввода.
Yunbin Deng, Yu Zhong. Keystroke Dynamics User Authentication Using Advanced Machine Learning Methods.
Сухаревская Е.В. Аутентификация пользователя по клавиатурному почерку.
https://www.osp.ru/cw/2017/3/13051677.
https://www.bigdataschool.ru/bigdata/biometrics-methods.html.
https://www.eduherald.ru/ru/article/view?id=18132.
https://www.osp.ru/lan/2012/02/13012841.
http://sciencegatepub.com/books/gcsr/gcsr_vol2/GCSR_Vol2_Ch2.pdf.
http://www.m-hikari.com/ces/ces2018/ces33-36-2018/p/hernandezCES33-36-2018-2.pdf.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Автор передаёт сроком на 5 лет ЦНИИ русского жестового языка неисключительные права на использование статьи в любой форме и любым способом, указанным в статье 1270 ГК РФ. Передача прав происходит в момент загрузки любых материалов через автоматизированную систему на данном сайте.
