УДК 004.93; УДК 004.896
ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ НЕКОТОРЫХ МЕТОДОВ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПОДПИСИ ПО ДИНАМИЧЕСКИМ ПАРАМЕТРАМ
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.
А. И. Мартышкин, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой «Программирование» ПензГТУ, Пенза, Россия;
orcid.org/0000-0002-3358-4394, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Отмечены тенденции развития рынка систем динамической аутентификации подписи, который согласно прогнозам продемонстрирует значительный рост с составляющей 21,5 % CAGR в период с 2023 по 2028 годы. Актуальность темы исследования подтверждается увеличением количества патентов и научных публикаций. Представлена всесторонняя классификация признаков, используемых в процедуре аутентификации подписи, систематизированных по категориям. Цель работы заключается в проведении всестороннего обзора и критического анализа существующих параметрических и функциональных методов динамической аутентификации подписи. При этом проводится сравнительная оценка эффективности и вычислительных затрат указанных методов, выявляются их сильные и слабые стороны и обосновываются практические сценарии применения верификационных систем. Кроме того, рассматриваются перспективы интеграции средств машин-ного обучения и искусственного интеллекта для повышения надёжности и безопасности процессоваутентификации подписи, а также подчёркивается необходимость решения вопросов информационной безопасности и дополнительной оптимизации алгоритмов обработки данных с учётом растущего числа патентных заявок и научных публикаций в данной области.
Ключевые слова: аутентификация подписи, динамическая подпись, признаки, параметрические методы, функциональные методы, метод опорных векторов, нейронные сети.