Методи біометричної автентифікації користувачів інформаційних систем за їх клавіатурним та рукописним почерком

Abstract

Дисертація присвячена вирішенню задачі автентифікації користувачів (АК) інформа-ційних систем (ІС) за їх біометричними характеристиками. В роботі спочатку проаналізо-вані існуючі типи АК ІС; вдосконалено класифікацію біометричних систем розпізнавання; обрані біометричні характеристики, оптимальні для автентифікації, за їх допомогою, ко-ристувачів ІС, а саме клавіатурний почерк (КП) та рукописний почерк (РП); виконано по-рівняльний аналіз найбільш поширених методів розпізнавання за обраними біометрични-ми характеристиками. Проаналізовані існуючі види нейронних мереж та обраний най-більш придатний їх різновид для вирішення задачі АК, а саме імовірнісна нейронна мере-жа (ІНМ). Запропоновані та програмно реалізовані методи АК ІС за їх КП та РП за допо-могою ІНМ. Важливою складовою вдосконалених методів є розроблені методи первин-ної обробки зразків почерку, використання яких збільшує імовірність правильного роз-пізнавання (ІПР) користувачів ІС. На основі результатів проведених експериментів, за допомогою розробленого програмного забезпечення, здійснено вибір конфігураційних па-раметрів, налаштування яких є найбільш критичним для збільшення ІПР користувачів ІС при їх автентифікації за КП і РП та отримана оцінка ІПР користувачів ІС за обраними бі-ометричними характеристиками, яку забезпечує використання ІНМ.

Thesis is devoted to solving the problem of authentication of information systems users (AISU) by their biometric characteristics. The work first analyzes the existing types AISU; the classification of biometric recognition systems has been improved; selected biometric characte-ristics, optimal for authentication, with their help, users of information systems, namely keystro-ke pattern and handwriting; a comparative analysis of the most common recognition methods by selected biometric characteristics was performed. Existing types of neural networks were analy-zed and their most suitable variant was chosen for solving the AISU problem, namely probabi-listic neural network (PNN). The methods AISU by their keystroke pattern and handwriting by means of PNN are offered and programmatically implemented. An important component of advanced methods is developed methods of primary processing of samples of keystroke pattern and handwriting, the using these methods increases the probability of correct recognition of in-formation systems users. The choice of configuration parameters was carried out on the basis of the results of the experiments and using the developed software. Adjusting these configuration parameters is the most critical to increasing the probability of correct recognition of the informa-tion systems users when they are authenticated by keystroke pattern and handwriting. The esti-mation of probability of correct recognition of information systems users by the selected biomet-ric characteristics, which is provided by the use of PNN, was obtained.