Метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком з багатокроковою корекцією первинних даних

Автор(и)

  • Олександр Григорович Корченко Національний авіаційний університет
  • Анатолій Миколайович Давиденко Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова
  • Олена Олександрівна Висоцька Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13546

Ключові слова:

автентифікація, розпізнавання, біометрія, рукописний почерк, інформаційні системи

Анотація

Стаття присвячена біометричній автентифікації користувачів, а саме автентифікації за рукописним почерком.  В даній роботі аргументована актуальність створення системи біометричної автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком. Після чого визначена множина характеристик рукописного почерку для подальшого їх використання для автентифікації. На основі проведеного аналізу обраних характеристик, визначена їх придатність для подальшого їх використання під час розпізнавання користувачів. Розроблено метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком та метод необхідної первинної обробки зразків рукописного почерку користувачів інформаційних систем. Необхідність первинної обробки викликана специфікою використання, для динамічної передачі зображення в комп’ютер, графічного планшету (або іншого пристрою з сенсорним екраном). Ця обробка полягає в видаленні помилкових даних та в корекції даних, які будуть використовуватись для розпізнавання. В роботі виділені п’ять типів помилок та три типи корекції даних. Для поліпшення процесу розпізнавання, зображення написаної ключової фрази, для подальшого використання, розділяється на зображення окремих символів. Відповідно, до користувачів висувається умова, що символи ключової фрази, що вводиться, повинні бути написані окремо один від одного. Під час розпізнавання, аналізуються параметри не всіх точок зображення, а тільки найбільш значущих, контрольних точок. В роботі виділені три типи контрольних точок та аргументована значимість використання для цього найбільш оптимального алгоритму. Механізмом розпізнавання було обрано один з видів нейронних мереж, а саме імовірнісну нейронну мережу. На основі запропонованих методів розроблено програмне забезпечення, використовуючи яке, спочатку була сформована база даних навчальних зразків рукописного почерку користувачів інформаційної системи. Потім було проведено ряд експериментів для визначення ефективності застосування розроблених методів та для виявлення найбільш значущих, для правильного розпізнавання, налаштувань системи автентифікації користувачів. Наприкінці було зроблено висновок, що незважаючи на те, що запропоновані в даній роботі методи, дозволяють досягти досить високу імовірність правильного розпізнавання користувачів інформаційних систем, пошук більш ефективних механізмів розпізнавання та інших параметрів, які суттєво впливають на імовірність правильного розпізнавання, залишається доволі актуальною задачею.

Біографії авторів

Олександр Григорович Корченко, Національний авіаційний університет

доктор технічних наук, професор, лауреат Державної премії України в галузі науки і техніки, завідувач кафедри безпеки інформаційних технологій Національного авіаційного університету, візит-професор Університету в Бєльсько-Бялій (Гуманітарно-технічна академія в Бельсько-Бялій, м. Бельсько-Бяла, Польща), провідний науковий співробітник Національної академії СБ України.

Анатолій Миколайович Давиденко, Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова

кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, провідний науковий співробітник відділу Теорії моделювання Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України

Олена Олександрівна Висоцька, Національний авіаційний університет

асистент кафедри комп’ютеризованих систем захисту інформації Національного авіаційного університету

Посилання

Н. Кошева, Н. Мазниченко, "Ідентифікація ко-ристувачів інформаційно-комп’ютерних систем: аналіз і прогнозування підходів", Системи обробки інформації, № 6(113), С. 215-223, 2013.

O. Vysotska, A. Davydenko, "Keystroke Pattern Authentication of Computer Systems Users as One of the Steps of Multifactor Authentication", In: Hu Z., Petoukhov S., Dychka I., He M. (eds) Advances in Computer Science for Engineering and Education II. IC-CSEEA 2019. Advances in Intelligent Systems and Com-puting, vol. 938, pp. 356-368, Springer, Cham. DOI: https://doi.org/ 10.1007/978-3-030-16621-2_33.

S. Kazmirchuk, A. Ilyenko, S. Ilyenko, "Digital Sig-nature Authentication Scheme with Message Recov-ery Based on the Use of Elliptic Curves", In: Hu Z., Petoukhov S., Dychka I., He M. (eds) Advances in Comput-er Science for Engineering and Education II. ICCSEEA 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 938, pp. 279-288, Springer, Cham. DOI: https://doi.org/ 10.1007/978-3-030-16621-2_26.

А. Ільєнко, С. Ільєнко, "Програмний модуль з використанням процедури формування та ве-рифікації електронного цифрового підпису", Наукоємні технології, Т. 39, № 3, С. 345-354, 2018.

О. Висоцька, "Моніторинг роботи користувачів комп’ютерних систем за допомогою технологій розпізнавання за клавіатурним почерком", Моде-лювання та інформаційні технології. Збірник наукових праць інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН Украіни, вип. 84, С. 119-125, 2018.

O. Vysotska, A. Davydenko, "Authentication of information systems users, based on the analysis of their handwriting", Scientific and Practical Cyber Security Journal (SPCSJ), №2(4). pp. 51-63, 2018.

O. Vysotska, A. Davydenko, "The usage of hand-writing recognition systems of information systems users for their authentication", La science et la technolo-gie à l'ère de la société de l'information: coll. de papiers scien-tifiques «ΛΌГOΣ» avec des matériaux de la conf. scientifique et pratique internationale, Bordeaux, 3 mars, 2019. Bor-deaux : OP «Plateforme scientifique européenne», vol. 9, pp. 48-51, 2019.

T. Furukawa, "The New Method of Identification of Handwriting Using Volumes of Indentations", 2012 International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, pp. 163-168. DOI: 10.1109/ICFHR. 2012.281.

A. Gattal, Y. Chibani, "Segmentation and Recogni-tion Strategy of Handwritten Connected Digits Based on the Oriented Sliding Window", 2012 In-ternational Conference on Frontiers in Handwriting Recogni-tion, pp. 297-301. DOI: 10.1109/ICFHR.2012.265.

Р. Каллан, Основные концепции нейронных сетей, Пер. с англ., М.: Издательский дом “Вильямс”, 2001, 290 с.

Опубліковано

2019-03-28

Номер

Розділ

Статті