УДК 004.93; УДК 004.896
КИНЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ЭТАЛОННЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПОДПИСИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
А. Х. Танцеров, аспирант кафедры «Программирование», ПензГТУ, Пенза, Россия;
orcid.org/0009-0006-7695-0514, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Е. А. Данилов, к.т.н., доцент кафедры «Программирование» ПензГТУ, Пенза, Россия;
orcid.org/0000-0003-4114-7036, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается один из подходов к повышению надежности биометрической идентификации пользователя, основанный на эталонировании реализаций динамической подписи. Идентификация и аутентификация как ключевые процессы информационной безопасности обеспечивают проверку личности пользователя и его права на доступ к системе, данным или ресурсам. Биометрическая идентификация осуществляется посредством регистрации, записи и математического кодирования биометрических образцов (как неизменных физиологических, так и изменяющихся поведенческих признаков), что позволяет сравнивать предоставляемый образец по принципу «один ко многим» с сохраненными в системе данными, а верификация – по принципу «один к одному». Особое внимание уделяется проблеме изменчивости поведенческих признаков и низкой различительной способности статической подписи, что затрудняет их применение для аутентификации. Цель работы заключается в разработке и анализе метода эталонирования динамической подписи, основанного на кинематической модели, предполагающей аппроксимацию зависимости значений дополнительных динамических параметров от кортежа стандартных параметров. Такой подход позволяет, зная характеристики аналитически построенной зависимости, на основе каждой выборки сокращенного состава формировать частично синтетическую выборку полного состава, которая затем используется для обучения моделей идентификации пользователей. При этом модель реализуется в виде двух-трехслойной нейронной сети с большим числом нейронов в скрытых слоях и предусматривает кластеризацию нескольких стабильных, но различных реализаций подписи с использованием сети SOM. Исследование подтверждает эффективность предложенного метода, его актуальность для практического применения и перспективы дальнейшего совершенствования процедур хранения и использования образцов кривых динамической подписи в условиях реального времени.
Ключевые слова: динамическая подпись, идентификация, аутентификация пользователя, нейронные сети, карта Кохонена, эталонирование, биометрическая аутентификация, нейросетевые алгоритмы.