Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку

Authors

  • Александр Александрович Павленко Московский политехнический университет
  • Valentina Valentinovna Britvina Moscow Polytechnic University

Keywords:

machine learning, neural networks, information security, security systems, biometric authentication

Abstract

This article discusses security issues using software solutions based on machine learning algorithms for determining the manner of entering text from the keyboard, an overview of the positive and negative aspects of the technology.

Author Biographies

Александр Александрович Павленко, Московский политехнический университет

Студент кафедры «Информационная безопасность» Московского политехнического университета.

Valentina Valentinovna Britvina, Moscow Polytechnic University

Бритвина_Валентина_Валентиновна_150x174.png

Candidate of Pedagogy, Associate Professor of the Department of "Infocognitive Technologies" of the Moscow Polytechnic University, Associate Professor of the Department of "Management and Informatics in Technical Systems" of the Moscow State Technological University "STANKIN"

References

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.

Published

2020-12-12

How to Cite

Павленко А.А. Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку / А.А. Павленко, Britvina В.В. // Русский. – 2020. – № 4 [16]. – P. 56–58.

Issue

Section

Young scientists - the search for self-determination

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>