Сравнительный анализ подходов к проектированию архитектуры сверточных нейронных сетей для анализа клавиатурного почерка

В условиях повсеместной цифровизации и учащения случаев компрометации конфиденциальной информации актуальность разработки надежных систем аутентификации, выступающих в качестве первоочередного защитного рубежа, становится критически важной. Перспективным решением проблем, связанных с утратой, кражей или несанкционированным использованием статических идентификаторов, представляются биометрические системы поведенческого типа. В частности, методы, основанные на анализе клавиатурного почерка (динамики работы с клавиатурой), позволяют осуществлять непрерывную и скрытую аутентификацию пользователя на протяжении всего сеанса работы, анализируя его уникальные и трудно подделываемые поведенческие паттерны. Данное направление характеризуется сочетанием высокого уровня безопасности с относительно умеренными затратами на внедрение и высоким удобством для конечного пользователя. Целью настоящего исследования является проведение сравнительного анализа различных подходов к проектированию и построению архитектур сверточных нейронных сетей, оптимизированных для обработки разреженных данных, описывающих динамику нажатий клавиш. В ходе экспериментальной работы было установлено, что сверточные нейронные сети демонстрируют исключительно высокую точность верификации, достигающую 99%, несмотря на то, что входные данные, сформированные в результате предобработки, обладают сильной разреженностью. Наилучшие результаты в рамках исследования были достигнуты при использовании архитектуры, основанной на механизме разделенной свертки, которая показала свою эффективность для работы с указанным специфическим типом данных.