Использование технологии системы распознавания лиц в обеспечении информационной безопасности конфиденциальной информации
Автор: Меджидов З.У., Ахмедова З.Х.
Рубрика: Информатика и вычислительная техника
Статья в выпуске: 2, 2024 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена изучению теоретической и эмпирической базы исследования, а также проектированию будущей системы распознавания лиц. Цель работы - раскрыть особенности систем распознавания лиц в части определения их преимуществ и недостатков с позиции информационной безопасности, а также выполнить программную реализацию системы распознавания лиц на базе технологии нейронных сетей. К результатам работы следует отнести систематизацию сведений в части применения систем распознавания лиц в различных видах деятельности (здравоохранение, розничная торговля, образование, банковский и финансовый секторы). Обобщены основные преимущества систем распознавания лиц: идентификация преступников, отслеживание посещаемости в образовательных учреждениях, транспортная безопасность, а также их недостатки: угроза частной жизни личности и общества, возможности для мошенничества и других преступлений. Предложена схема процедуры моделирования лица, а также логическая модель данных разрабатываемого программного продукта. Следует отметить, что системы распознавания лиц несовершенны и требуют дальнейшей доработки, в том числе устранения законодательных пробелов при их эксплуатации.
Информационная безопасность, система распознавания лиц, идентификация, нейронные сети
Короткий адрес: https://sciup.org/148329318
IDR: 148329318 | DOI: 10.18137/RNU.V9187.24.02.P.123
Список литературы Использование технологии системы распознавания лиц в обеспечении информационной безопасности конфиденциальной информации
- Марьенков А.Н., Кузнецова В.Ю., Гелагаев Т.М. Применение технологий распознавания лиц в системах контроля и управления доступом // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2021. № 1 (53). С. 83–90. EDN MOEMFG. DO I: 10.21672/2074-1707.2021.53.1.083-090
- Горлов А.П., Лысов Д.А., Лысова К.М., Пестракова К.А. Применение технологии распознавания лиц через камеру при аутентификации в системах контроля и управления доступом // Новые горизонты: Материалы VI Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию БГТУ. Брянск, 21 марта 2019 г. Брянск: Брянский государственный технический университет, 2019. С. 898–902. EDN SMWQJU.
- Кряжев А.С. Исследование возможностей реализации модуля распознавания лиц для систем контроля и управления доступом // Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Омск, 06–07 февраля 2020 г. Омск: Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет, 2020. С. 356–360. EDN AN PTAW.
- Voronov V.I., Zharov I.A., Bykov A.D., Trunov A.S., Voronova L.I. Designing a neural network identification subsystem in the hardware-software complex of face recognition // T-Comm. 2020. Vol. 14. No. 5. С. 69–76. EDN NUBENK. DO I: 10.36724/2072-8735-2020-14-5-69-76
- Антипова С.А. Разработка системы контроля доступа на основе распознавания лиц // Программные продукты и системы. 2021. № 2. С. 245–256. EDN ATZEPM. DO I: 10.15827/0236-235X.134.245-256
- Сорокин Л.Е. Информационно-аналитическая поддержка управления безопасностью в местах массового пребывания людей: автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.10. М., 2017. 21 с.
- Дорофеев К.А. Сравнительный анализ уязвимостей биометрических систем распознавания лиц // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2022. № 3 (45). С. 34–46. EDN CSSKEK. DO I: 10.14529/secur220304
- Исхаков А.Ю. Методическое и программно-алгоритмическое обеспечение процесса идентификации посетителей в местах массового пребывания людей: автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.19. Томск, 2016. 22 с.
- The PLOS ONE Staff (2021) Correction: A survey of U.S. public perspectives on facial recognition technology and facial imaging data practices in health and research contexts. PLoS ONE. Vol. 16. No. 12. Art. ID e0261738. DO I: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261738 (дата обращения: 22.04.2024).
- Facial Recognition in Healthcare: Unlocking Potential Medical Applications // Alchera. 2023. August 14. DO I: https://alchera.ai/en/meet-alchera/blog/facial-recognition-in-healthcare-unlockingpotential-medical-applications (дата обращения: 22.04.2024).
- Dolgin E. AI face-scanning app spots signs of rare genetic disorders // Nature. 2019. January 07. DO I: https://doi.org/10.1038/d41586-019-00027-x
- Lavrentyeva E. The big promise AI holds for mental health // Itrex Group. 2022. December 13. URL: https://itrexgroup.com/blog/ai-mental-health-examples-trends/ (дата обращения: 20.04.2024)
- Machine learning solution for checkout-free shopping // Itrex. URL: https://itrexgroup.com/casestudies/machine-learning-solution-for-checkout-free-stores/#info (дата обращения: 24.04.2024).
- AI solutions for education and corporate training // Itrex. URL: https://itrexgroup.com/services/ai-for-education/#header (дата обращения: 21.04.2024).
- Borak M. Nearly 3 in 4 bank customers comfortable with biometric authentication: Entrust survey // Biometric update.com. 2023. November 10. URL: https://www.biometricupdate.com/202311/nearly-3-in-4-bank-customers-comfortable-with-biometric-authentication-entrust-survey (дата обращения: 23.04.2024).
- Hellard B. Clearview AI client list hacked // ITPro. 2020. February 27. URL: https://www.itpro.com/security/data-breaches/354866/clearview-ai-client-list-hacked (дата обращения: 21.04.2024).
