Некоторые подходы к оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии

Бесплатный доступ

В отечественных нормативных документах, в частности в Национальном стандарте РФ по защите информации, обозначены три уровня доверия к результатам идентификации, основанные на некоторой степени уверенности в подлинности субъекта доступа, но не содержащей конкретных значений. В статье предложены подходы к качественной оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии. Цель исследования: оценка информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку. Материалы и методы исследования. Для определения подходов к оценке информативности параметров нами были изучены и проанализированы известные научные результаты и практические решения по проблеме идентификации пользователей в информационно-телекоммуникационных компьютерных системах, размещенные в различных открытых источниках на русском и английском языках. Основные результаты. Выделены актуальные на сегодняшний день совокупность параметров, идентифицирующих пользователя по клавиатурному почерку, перечень зашумлений, влияющих на информативность параметров. Рассчитаны средние значения уровней надежности идентификации. Определены основные и дополнительные критерии оценки информативности параметров. В качестве основных критериев оценки надежности идентификации по клавиатурному почерку выделены коэффициенты ложного доступа и ложного отказа в доступе, общая оценка системы. В качестве дополнительных критериев выделены скорость работы, простота использования, стоимость системы. Для основных критериев обозначены показатели, которые мы предлагаем использовать в качестве оценочных характеристик, по которым можно было бы судить о степени достижения критерия: стабильность параметра в различении пользователей друг от друга; количество реализаций параметра, требуемых для обеспечения его стабильности в различении пользователей. Приведены качественные характеристики степени информативности параметров по основным критериям. Определены направления дальнейших исследований. Заключение. Представленные в статье перечень параметров и зашумлений, оценка надежности идентификации по критериям и соответствующим им показателям будут полезны разработчикам и исследователям для дальнейшей доработки методов идентификации с целью повышения их надежности.

Еще

Методы идентификации, биометрическая идентификация пользователя, клавиатурный почерк

Короткий адрес: https://sciup.org/147238574

IDR: 147238574   |   DOI: 10.14529/ctcr220303

Список литературы Некоторые подходы к оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии

  • Сапиев А.З. Идентификация пользователей сети по клавиатурному почерку // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. 2020. № 4 (10). С. 45-46.
  • Пащенко Д.В., Бальзанникова Е.А. Метод идентификации пользователя по клавиатурному почерку с использованием модели доверия // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. № 3 (55). С. 96-99. DOI: 10.46548/21vek-2021-1055-0018
  • Казачук М.А. Динамическая аутентификация пользователей на основе анализа работы с клавиатурой компьютера: дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.11. М.: Моск. гос. ун-т им. М.В. Ломоносова, 2019. 155 с.
  • Исследование системы идентификации и подтверждения легитимности доступа на основе динамических методов биометрической аутентификации / М.М. Путято, А.С. Макарян, Ш.М. Чич, B.К. Маркова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2020. № 3 (51). C. 83-93. DOI: 10.21672/2074-1707.2020.51.1.083-093
  • Еременко Ю.И., Олюнина Ю.С. Об обработке потока данных с целью выявления скрытых характеристик клавиатурного почерка // Материалы XII Междунар. науч.-практ. конф. «Современные сложные системы управления. HTCS'2017». Липецк: Липецкий гос. техн. ун-т, 2017. Ч. 2. С. 31-36.
  • Модели обеспечения достоверности и доступа информации в информационно-телекоммуникационных системах / М.Ю. Монахов, Ю.М. Монахов, Д.А. Полянский, И.В. Семенова. Владимир: Изд-во ВлГУ, 2015. 208 с.
  • ГОСТ Р 58833-2020. Национальный стандарт Российской Федерации. Защита информации. Идентификация и аутентификация. М.: Стандартинформ, 2020. 32 с.
  • Горохова Е.С. Алгоритмы распознавания компьютерного почерка / под ред. Т.Е. Мамоновой // Сборник трудов XIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Томск: Нац. исслед. Томский политехн. ун-т, 2016. С. 83-84.
  • Еременко Ю.И., Олюнина Ю.С. Об определении наиболее значимых параметров клавиатурного почерка с помощью регрессионного анализа // Системы управления и информационные технологии. 2018. № 2 (72). С. 28-31.
  • Еременко А.В., Сулавко А.Е. Двухфакторная аутентификация пользователей компьютерных систем на удаленном сервере по клавиатурному почерку // Прикладная информатика. 2015. № 6 (60). С. 48-59.
  • Аверин А.И., Сидоров Д.П. Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку. URL: http://journal.mrsu.ru/arts/autentifikaciya-polzovatelej-po-klaviaturnomu-pocherku (дата обращения: 17.06.2022).
  • Аюпова А.Р., Якупов А.Р., Шабалкина А.А. Аутентификация по клавиатурному почерку: выгоды и проблемы использования // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. № 12-5 (66). С. 55-58. DOI: 10.23670/IRJ.2017.66.123
  • Васильев В.И., Калямов М.Ф., Калямова Л.Ф. Идентификация пользователей по клавиатурному почерку с применением алгоритма регистрации частых биграмм // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6, № 1. С. 399-407.
  • Довгаль В.А. Захват параметров клавиатурного почерка и его особенности / отв. ред. Н.Н. Олейников // Информационные системы и технологии в моделировании и управлении: материалы Всерос. науч.-практ. конф. Симферополь: ООО «Издательство Типография «Ариал», 2017. С.230-236.
  • Identity Theft, Computers and Behavioral Biometrics / R. Moskovitch, C. Feher, A. Messerman et al. URL: https://www.ise.bgu.ac.il/faculty/liorr/idth.pdf (дата обращения: 01.06.2022).
  • Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах / В.И. Васильев, А.Е. Сулавко, Р.В. Борисов и др. // Искусственный интеллект и принятие решений. 2017. № 3. С. 21-37.
  • Сулавко А.Е., Еременко А.В. Метод сжатия собственных областей классов образов в пространстве малоинформативных признаков // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 2. С. 102-109.
  • Асяев Г.Д., Рагозин А.Н. Определение минимального набора входных данных для корректной аутентификации по клавиатурному почерку с использованием нейронной сети // Вестник УрФО. 2017. № 3 (25). С. 19-23.
  • Шарипов Р.Р., Ситников А.Н. Проблемы при разработке систем распознавания пользователей по клавиатурному почерку // Вестник технологического университета. 2019. Т. 22, № 10. С.143-147.
  • Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Тестирование биометрических систем контроля доступа // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2006. № 8. С. 168-180.
  • Григорьев В.Р., Никитин А.П. Использование статических методов для биометрической идентификации пользователя // Вестник РГГУ. Серия: Документоведение и архивоведение. Информатика. Защита информации и информационная безопасность. 2012. № 14 (94). С.135-143.
  • Костюченко Е.Ю., Мещеряков Р.В. Распознавания пользователя по клавиатурному почерку на фиксированной парольной фразе в компьютерных системах // Известия ТРТУ. 2003. № 4 (33). С. 177-178.
  • Hidden Authentication of the User Based on Neural Network Analysis of the Dynamic Profile / A. Sivova, A. Vulfin, K. Mironov, A. Kirillova. URL: http://dx.doi.org/10.25673/32764 (дата обращения: 01.04.2022).
  • Искандарова З.А. Методы повышению надежности идентификации пользователей компьютерных систем по написанию паролей // Энигма. 2020. № 27-3. С. 162-172.
  • Сулавко А.Е., Федотов А.А., Еременко А.В. Распознавание пользователей компьютерных систем по клавиатурному почерку с учетом параметров вибрации и давления на клавиши // Динамика систем, механизмов и машин. 2017. Т. 5, № 4. С. 95-105. DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-4-95-105
Еще
Статья научная