LITMIR.BIZ

В работе рассматривается проблема защиты информации от угрозы несанкционированного доступа (хищения, разрушения, модификации). Предложен метод биометрической аутентификации субъектов по клавиатурному почерку с использованием искусственной иммунной системы. Особенностью подхода является использование новой архитектуры вычислительных элементов (детекторов) в основе иммунной системы. В совокупности детекторы выполняют верификацию биометрических образов на предмет принадлежности к классам «Свой» или «Чужой». Разработанная искусственная иммунная система (сеть) способна к самообучению, в результате чего при каждой аутентификации увеличивается надежность ее решений. Также искусственная иммунная сеть может определить степень старения эталона и факт нахождения пользователя, проходящего аутентификацию в измененном функциональном состоянии. Эта информация может быть использована при реализации процедур разграничения доступа.

Подробнее

В статье сформулирована шкала информативности признаков. Автором проведено тестирование эффективности нейронов «широкой» нейросети, в основе которых лежат различные вариации функционалов, базирующихся на следующих критериях проверки закона распределения случайной величины: Смирнова-Крамера-фон Мизеса, Андерсона-Дарлинга, Ватсона, Фроцини, среднего геометрического сравниваемых функций плотностей вероятности, Колмогорова-Смирнова, Купера. Предложен критерий максимума площади пересечения сравниваемых функций плотности вероятности. Кроме того, найдены варианты модернизации функционалов для обработки признаков с заметной и высокой корреляционной зависимостью, в частности на основе критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса.

Подробнее