Разработка полигауссового алгоритма аутентификации пользователей в телекоммуникационных системах и сетях по клавиатурному почерку

Научный руководитель: заслуженный деятель науки и техники Республики Татарстан, доктор технических наук, профессор Сафиуллин Наиль Закирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Глова Виктор Иванович

кандидат физико-математических наук, доцент Акчурин Адель Джавидович

Ведущая организация: Институт проблем информатики Академии Наук Республики Татарстан (ИПИ АН РТ), г. Казань

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Важнейшим аспектом информационной безопасности телекоммуникационных систем и сетей самого широкого назначения является разграничение доступа к управлению системой и к её ресурсам.

В настоящее время наиболее актуальными являются системы на основе биометрических методов разграничения и контроля доступа. Одним из важных направлений биометрии является аутентификация пользователей по их клавиатурному почерку. Областью её применения являются системы, в которых существует клавиатурный ввод информации или управление через клавиатуру: компьютерные системы и сети, сотовая связь, системы государственной важности и др. Данная проблема изучалась в работах таких учёных, как R. Gaines, W. Lisowski, S. Press, N. Shapiro, Dawn Song, Peter Venable, Adrian Perrig, Alen Peacock, J. Leggett, D. Umphress, G. Williams, Расторгуев С. Н., Минниханов Р.Н., Иванов А.И. и др. Однако многие вопросы аутентификации пользователей на основе их клавиатурного почерка не изучены. Существующие программные реализации подобных систем характеризуются недостаточной достоверностью аутентификации. Актуальна разработка новых методов, алгоритмов и их программно-аппаратных реализаций, повышающих эффективность систем идентификации и аутентификации.

Работа систем аутентификации пользователей состоит из ряда этапов:

1. сначала систему настраивают под определённых пользователей;

2. пользователи многократно набирают заранее известные или случайные фразы, вычисляются заданные наборные характеристики пользователей;

3. значения этих характеристик подвергаются статистической обработке: вычисляются математические ожидания и дисперсии и записываются в память; в дальнейшем эти значения являются эталонными;

4. после настройки система аутентифицирует пользователей и решает задачу выбора двух гипотез: гипотеза 1 означает что пользователь, который набирает слова на клавиатуре, является одним из зарегистрированных; гипотеза 2, наоборот, означает, что пользователь не зарегистрирован.

Достоверность аутентификации в выше перечисленных работах, использующих данные этапы, не превосходит 90%. Это связано с нестабильностью почерка пользователей ввиду изменения их психофизиологического состояния.

Повышение достоверности аутентификации пользователей может достигаться за счёт разработки нового алгоритма аутентификации в системах и сетях телекоммуникации - полигауссового алгоритма, позволяющего исследовать новые параметры клавиатурного почерка при одновременном увеличении регистрируемой информации пользователей. Однако применение данного алгоритма сдерживается недостаточным развитием методик его реализации.

В работе ставится задача разработки и реализации полигауссового алгоритма аутентификации пользователей по клавиатурному почерку с целью повышения достоверности аутентификации. Решению данной задачи посвящена настоящая диссертация.

Цель диссертационной работы заключается в повышении достоверности аутентификации пользователей по клавиатурному почерку за счёт применения полигауссового алгоритма аутентификации в телекоммуникационных системах и сетях.

Для достижения поставленной цели решается задача разработки совокупности методов и средств реализации полигауссового алгоритма распознавания. Частные задачи диссертационной работы заключаются в следующем:

разработка полигауссового алгоритма аутентификации пользователей по клавиатурному почерку;

исследование новых параметров клавиатурного почерка пользователей;

разработка технических средств измерения новых параметров клавиатурного почерка пользователей;

разработка системы аутентификации пользователей, в которой реализован полигауссов алгоритм;

проведение численно-параметрических исследований и экспериментов с целью выявления достоверности аутентификации пользователей на базе разработанной системы.

Методы исследований. Основные задачи решены на основе применения методов теории вероятностей, распознавания образов, математического анализа, проектирования радиоэлектронных средств, а также на основе экспериментальных исследований, выполненных с использованием среды программирования Borland Delphi 7 и разработанного программно-аппаратного комплекса вычисления скорости нажатия клавиш.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. С целью повышения достоверности аутентификации разработан полигауссов алгоритм аутентификации пользователей по их клавиатурному почерку.

2. В работе систематизированы известные параметры клавиатурного почерка и введён новый параметр - скорость движения клавиш при надавливании их пользователем, где скорость представляется как процесс изменения ёмкости контактной пары во времени.

3. Разработано устройство вычисления скорости нажатия клавиш, а также алгоритмы работы программы-обработчика и микроконтроллера.

4. Разработана система аутентификации пользователей, в которой реализован полигауссов алгоритм.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и средства позволяют реализовать системы аутентификации пользователей по их клавиатурному почерку для повышения достоверности их аутентификации в телекоммуникационных системах широкого назначения, отслеживая изменение состояния пользователей и предотвращая несанкционированного доступа.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы обсуждались на международных научно-практических конференциях: «X Всероссийские Туполевские чтения», г. Казань, 2002 г.; «XI Всероссийские Туполевские чтения», г. Казань, 2003 г.; на студенческой практической конференции «VII Королёвские чтения», Самара, 2003 г.; на II всероссийской научно-практической конференции студентов «Молодёжь и современные информационные технологии», г. Томск, 2004 г; на научно-технической конференции «Развитие технологий радиоэлектроники и телекоммуникаций», г. Казань, 2004 г.; на молодёжной научно-практической конференции, посвящённой 1000-летию г. Казани «Туполевские чтения», г. Казань, 2005 г.; на региональной научно-методической конференции «Профессиональные компетенции в структуре модели современного инженера», г. Нижнекамск, 2005 г.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе КГТУ им. А.Н. Туполева.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 1 работа из списка, рекомендованного ВАК РФ журнале «Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева».

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы, изложена на 135 страницах машинописного текста, содержит 33 рисунка, 2 таблицы и список использованной литературы из 109 наименований.

На защиту выносятся следующие результаты:

повышение достоверности аутентификации пользователей при одновременном упрощении математического аппарата за счёт применения полигауссового алгоритма аутентификации;

увеличение объёма регистрируемой информации за счёт применения дополнительного параметра - скорости нажатия клавиш;

система идентификации пользователей, для которой реализован полигауссов алгоритм с целью повышения достоверности аутентификации.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность задачи защиты информации от несанкционированного доступа в телекоммуникационных системах и сетях, сформулированы цель и задача диссертационной работы. Изложены полученные новые научные результаты и показана практическая значимость работы, приведены сведения об использовании результатов работы, а также о публикациях и апробации, указана структура диссертации.

В первой главе проведён анализ методов защиты информации и идентификации пользователей по клавиатурному почерку в системах и сетях телекоммуникаций, проведён анализ методов защиты информации, который показывает, что основной задачей является обеспечение контроля доступа к системе и к её ресурсам. Актуальным является аутентификация пользователей по клавиатурному почерку.

Автором одной из первых работ в данной области является Гейнс, который в 1980 г. провёл ряд экспериментов. Его исследования продолжены в работах Леггета, Умпресса и Уильямса, которые получили следующие значения коэффициентов своей системы: FRR (ошибка первого рода) - 5,5%, FAR (ошибка второго рода) - 5%. Коэффициент достоверности аутентификации составлял 89,5%.

Также некоторые исследования в этой области были проведены Гарсиом. В его подходе использовалась матрица векторов связанных задержек, как величина, содержащая данные об индивидуальной подписи. Использовалась функция измерения расстояния Махаланобиса для определения сходства между аутентифицируемым почерком и эталоном пользователя.

В отличие от других, Янг и Хаммон использовали Евклидово расстояние между двумя векторами для сравнения количества атрибутов, которые могут включать нажатия клавиш, время для набора заранее определенного количества слов. Однако не было предоставлено данных об эффективности этой системы, так как она была разработана в коммерческих целях.

Известны работы Рика Джойса и Гупта Гопала. Их метод основан на использовании информации о временных задержках между нажатиями клавиш, полученных во время ввода логина в модифицированной процедуре идентификации. Результаты достоверности аутентификации системы не приводятся.

Известна работа Расторгуева С.П. В своей монографии автор разделил процедуру аутентификации на два вида. Первый вид - это парольная идентификация, где пользователь по парольной фразе проходит процедуру аутентификации. Второй вид - идентификация пользователей по набору случайной фразы. Также Расторгуев выделил два режима процедуры идентификации: процедуру настройки системы и процедуру аутентификации. Автор не приводит результатов достоверности аутентификации.

Известна работа Минниханова Р.Н. Регистрируемые параметры были разделены на две группы:

1. Параметры, связанные с временными характеристиками ввода текста.

2. Сочетания символов, в которых ошибки при вводе заранее заданного текста встречаются наиболее часто, а также скорость реакции оператора на обнаружение и исправление ошибки. В результате подбора порога срабатывания, использования достаточно сложной методики статистической обработки набора получаемых при вводе параметров и тщательного выбора вида дискриминантной функции, в разработанной системе достигнут коэффициент ошибочных решений 20%. Коэффициент достоверности аутентификации составляет 80%.

Задачу идентификации пользователей по клавиатурному почерку можно представить в следующем виде (рис.1):

клавиатурный почерк полигауссовый аутентификация

На вход системы поступают идентификационные параметры почерка зарегистрированных пользователей, а также и не зарегистрированных, которые в дальнейшем будут определяться как чужие. Блок принятия решения можно представить как коммутатор, который по определённому правилу разграничивает доступ к системе. В случае, когда система пользователя идентифицирует как чужого - доступ к ресурсам системы закрывается. Рассмотрим подробнее работу системы идентификации пользователей по клавиатурному почерку.

Входные сигналы можно представить в виде следующего функционала:

(1)

где - параметры клавиатурного почерка i-го пользователя. Параметрами могут быть временные значения: удержание клавиш, интервалы времени между нажатием соседних клавиш, перекрытие клавиш, скорость набора клавиш, относительные замедления или ускорения нажатие и т.д.

Выражение (1) является личностным вектором i-го пользователя, характеризующим его манеру работы на клавиатуре. При идентификации пользователей происходит вычисление их векторов, которые поступают в коммутатор. Коммутатор по некоторому заложенному в него правилу дает аутентификационное решение «ДА» или «НЕТ». То есть, идентифицируемый пользователь либо получает доступ к системе и её ресурсам, либо игнорируется.

Назовём правило принятия решения - правилом коммутации. Правило коммутации можно представить как:

(2)

где F - критерий принятия решения.

С учетом (1) можем записать:

(3)

Формула (3) является математической моделью коммутатора.

В данной работе для оценки эффективности систем идентификации был введён коэффициент достоверности аутентификации, который определяется как:

К_д = R_пр/R_р, где R_пр - количество верных решений системы, R_р - количество всех решений системы. А также коэффициент ошибочных решений системы К_ош=R_ош/R_р, где R_ош - количество ошибочных решений системы.

На рис.1. ошибочные решения системы показаны в виде пунктирных линий:

Обзор известных работ, а также методик аутентификации пользователей показал недостаточную достоверность аутентификации. Результаты достоверности известных работ не превосходят 90%. Таким образом, возникает задача повышения достоверности аутентификации пользователей по клавиатурному почерку при попытке пользователя получить доступ к системе и сетям телекоммуникаций и к её ресурсам, которая решается в данной диссертационной работе.

В связи с этим в работе выделены следующие частные задачи:

разработка полигауссового алгоритма аутентификации пользователей по клавиатурному почерку;

исследование новых параметров клавиатурного почерка пользователей;

разработка технических средств измерения новых параметров клавиатурного почерка пользователей;

разработка системы аутентификации пользователей, в которой реализован полигауссов алгоритм

проведение численно-параметрических исследований и экспериментов с целью выявления достоверности аутентификации пользователей на базе разработанной системы.

Во второй главе производится выбор параметров клавиатурного почерка и разработка алгоритмов формирования эталонов пользователей, а также систематизированы параметры клавиатурного почерка и введён новый параметр - скорость движения клавиш при их нажатии пользователем, где скорость представляется как процесс изменении ёмкости контактной пары клавиши V=dC/dt. В связи с этим исследованы несколько стандартных плёночных клавиатур. Исследования показали линейный характер изменения ёмкости контактных пар при продавливании клавиши. Результат эксперимента представлен на рис 2.

Расчетное значение ёмкости контактной пары составило 9,81 пФ, а среднестатистическое измеренное значение 150-и контактных пар - С_ср=12,66пФ, разброс =6,73. Большой разброс появляется из-за паразитных составляющих. С целью компенсации паразитных составляющих в работе был применён интегрированный способ регистрации ёмкости контактных пар и разработано устройство, которое фиксирует изменение ёмкости контактной пары и вычисляет скорость движения клавиш рис. 3.

Эта схема содержит в себе последовательно соединенные: клавиатуру, согласующий фильтр, преобразователь, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), микроконтроллер, интерфейс RS232, персональный компьютер. Клавиатура подключена к персональному компьютеру. Схема состоит из стандартных блоков, имеющих систему электрического питания которые на рисунке не показаны.

Рассмотрим работу функциональной схемы устройства, в котором все блоки подключены к системе электропитания.

При надавливании пользователем клавиш клавиатуры значения изменения ёмкости контактных пар клавиш измеряются преобразователем, через согласующий фильтр. В преобразователе измеренные значения ёмкости контактных пар клавиш преобразуются в электрические величины.

Согласующий фильтр согласует работу клавиатуры персонального компьютера с преобразователем. С выхода преобразователя электрические величины поступают на вход АЦП. В АЦП электрические величины преобразуются в шестнадцатиразрядные двоичные числа. Эти шестнадцати разрядные двоичные числа с выхода АЦП поступают на вход микроконтроллера, где они обрабатываются микроконтроллером.

В микроконтроллере вычисляются значения изменения емкости контактных пар клавиш клавиатуры при их надавливании пользователем персонального компьютера. С выхода микроконтроллера, вычисленные значения скорости движения клавиш клавиатуры, через стандартный интерфейс RS232, отправляются на com порт персонального компьютера для дальнейшей статистической обработки. В работе так же представлены алгоритмы работы микроконтроллера и программы обработчика персонального компьютера.

В этой же главе разработан алгоритм формирования эталонов пользователей, который заключается в следующем.

1. Для каждого пользователя, под которого настраивают систему, создаются массивы, куда будут записываться измеренные временные значения.

2. После сбора достаточного количества информации система исключает грубые ошибки из наблюдения.

3. Проводится вычисления математических ожиданий и дисперсий. Система регистрирует К параметров клавиатурного почерка, которую можно представить как вектор К=[k₁ k₂… k_t… k_T], где k_T - количество параметров на основе которых формируются эталоны. Среди них может быть время удержания клавиш, время между биграммами, скорость движения клавиш и др. Все эти параметры являются общими. Каждый из этих параметров можно представить как вектор k_t=[v₁, v₂ …v_i …v_I ]. Эти параметры назовём частными параметрами. Например, общий параметр время удержания клавиши, а частные параметры время удержания конкретных клавиш; время между биграммами - общий параметр, а время конкретной заданной биграммы - частный параметр; скорость движения клавиши - общий параметр, а скорость движения конкретной клавиши - частный параметр. Каждый частный параметр v_i является вектором времени интервалов v_i=[x₁, x₂… x_j], где j - количество наблюдений. Исходя из этого, математические ожидания и дисперсии частных параметров вычисляются по следующим формулам:

4.

где m_it - математическое ожидание i-го частного параметра t-го общего параметра, x_jit - j-ое значение i-го частного параметра t-го общего параметра, n_it - количество значений наблюдения i-го частного параметра t-го общего параметра;

,

где - дисперсия i-го частного параметра t-го общего параметра, x_jit - j-ое значение i-го частного параметра k_t-го общего параметра.

После процедур вычисления математических ожиданий и дисперсий происходит их запись в память в виде матриц, состоящих из Т строк и I рядов:

Каждая из этих матриц является эталоном пользователей, который в дальнейшем будет применяться для сравнения с новыми измеренными временными характеристиками в режиме аутентификации пользователей.

В третьей главе, создан полигауссовский алгоритм аутентификации пользователей по клавиатурному почерку, исследованы методы распознавания клавиатурного почерка пользователей, которые можно разделить на два вида: вероятностные методы и функции расстояния.

В этой же главе разработана система распознавания людей по их клавиатурному почерку. В результате анализа систем распознавания, наиболее существенным явились самообучающиеся системы и системы с дообучением. На рисунке 4 представлена функциональная схема самообучающейся системы.

Здесь БОПКП - блок обработки параметров клавиатурного почерка, БАС - блок алгоритмов самообучения, БРПКПК - блок разбиения параметров клавиатурного почерка на классы, БФЭП - блок формирования эталонов, БПР - блок принятие решения.

На вход поступает вектор параметров клавиатурного почерка v_i. В БОПКП определяются параметры клавиатурного почерка; в БАС задаётся алгоритм самообучения; в БРПКПК производится определение класса пользователей и принадлежности к ним поступивших параметров. В БФЭП - формируются эталоны пользователей, значения которых отправляются в БПР при распознавании пользователей.

Ввиду того, что параметры почерка пользователей изменяются во времени, то необходимо всё время пересчитывать эталон. Для этого разработана система с дообучением, функциональная схема которой представлена на рис.5.

В этой системе появляется обратная связь и дополнительный блок БППЭ - блок пересчёта параметров эталона. В случае успешной аутентификации происходит пересчёт параметров эталона пользователя.

Также разработан полигауссов алгоритм аутентификации пользователей и разработана система идентификации пользователей по клавиатурному почерку, в котором реализуется полигауссов алгоритм (см. рис 6).

Эта система включает в себя клавиатуру, БВПКП - блок вычисления параметров клавиатурного почерка, статистический анализатор и устройство «И». В режиме настройки системы формируются эталоны пользователей по алгоритму, разработанные в предыдущей главе, которые записываются в память статистического анализатора и считаются в дальнейшем эталонными.

Полигаусов алгоритм аутентификации в режиме «идентификация»:

1. Вычисляются параметры клавиатурного почерка.

2. Из каждой i-й реализации временного интервала x_i(t) и вспомогательных сигналов x_ni(t) формируются сигналы сходства по формуле:

s_ni=f(d_ni)=|1+d_ni|^-1, n=1,2…N;

где d_ni - расстояние между выборками анализируемого процесса и эталонных процессов.

3. Сравнивая сигналы сходства между собой и с некоторым пороговым уровнем h_n, i-ю реализацию исследуемого процесса относят к определенной подсовокупности Х_n, соответствующей заданным пользователям.

В результате сравнения сигналов сходства генеральную совокупность реализаций I исследуемого процесса разделяют на подсовокупности реализаций I_n, n=1,2…N. Поскольку каждая n-я подсовокупность реализаций исследуемого процесса характеризуется ядром - многомерной плотностью распределения вероятностей n-го вспомогательного процесса W_n(x), то многомерные законы распределения исследуемого процесса описываются смесями плотностей распределения, у которых взвешивающие коэффициенты определяются простым соотношением:

q_n=I_n/I, n=1,2…N.

Структурная схема анализатора, реализующая способ разделения в смеси гауссовских распределений с использованием эталонных сигналов, представлена на рис.7.

Анализатор содержит эталоны различных пользователей 1₁ - 1_N, блоки формирования модуля разности поступившего значения с эталонными значениями 2₁ - 2_N, решающий блок 3, счетчик 4, группу счетчиков 5₁ - 5_N, группа генераторов сигналов гауссовской формы 6₁ - 6_N, перемножители 7₁ - 7_N и сумматор 8.

Временные значения каждого эталона 1₁ - 1_N, синхронизированные с поступившим на вход временным значением, поступают на первые входы всех блоков формирования модуля разности своего канала 2₁ - 2_N, а на вторые входы всех блоков формирования модули разности поступает исследуемое временное значение. В блоках формирования модуля разности эталонные значения вычитаются из исследуемого значения и от полученной разницы вычисляется модуль и интегрируется. С максимальной вероятностью наименьший сигнал будет накоплен в интеграторе того канала, эталонное значение которого наиболее близко реализации исследуемого сигнала. После окончания реализации исследуемого сигнала накопленные в интеграторах блоков 2₁ - 2_N сигналы поступают на вход решающего блока 3, где значения сравниваются между собой и выделяется канал с минимальным значением, что регистрируется счетчиком канала 5_n, реализация канального генератора эталонного значения которого соответствует или наиболее близко к реализацией исследуемого сигнала.

В результате такого анализа реализаций исследуемого значения счетчики 5₁ - 5_N зарегистрируют I₁, I₂,…I_N количество реализаций исследуемого значения Х(t), совпадающих по величине и максимально сходных с эталонными значениями х_n(t), n=1,N.

Таким образом, анализируемое устройство всю совокупность I реализаций исследуемых значений разделяет на N подсовокупностей, законы распределения которых соответствуют по вероятности законам соответствующих эталонных значений. Вероятности определяются следующим образом. Общее количество реализаций поступивших значений считывается счетчиком нормирования результатов 4 (его коэффициент пересчета устанавливается заранее). При переполнении счетчика нормирования результата 4 с его выхода подается одновременно сигнал для запуска генераторов 6₁ - 6_N и нормирование результатов счетчиков 5₁ - 5_N. Нормированные показатели счетчиков 5₁ - 5_N представляют собой вероятности q_n=I_n/I, n=1,N разделённых подсовокупностей.

Выходные сигналы генераторов W_n(t) перемножаются с вероятностями q_n в перемножителях 7₁ - 7_N. Выходные сигналы перемножителей суммируются в сумматоре 8.

; ;

m_n - математическое ожидание гауссовской компоненты,

²_n - дисперсия гауссовской компоненты,

_n - С.К.О.(средне - квадратическое отклонение),

q_n - вероятность гауссовской компоненты, которая зависит от частоты появления n-й гауссовской компоненты.

4. Согласно стратегии Байеса выбирается решение системы аутентификации.

,

L_i - классы принадлежащие к определённым пользователям, - распределение значения параметра i-го пользователя.

Для много параметрических систем:

.

Решение принимается по максимальному значению и при условии, что его значение превысило заранее определённый пороговый уровень.

5. В устройстве «И» осуществляется проверка правильности набора заранее известных парольных фраз.

6. При условии правильности набора парольной фразы система предоставляет доступ пользователю.

7. При удачной аутентификации происходит обновления эталонных значений по рекуррентным вычислениям.

В результате смоделирована система, в которой реализован полигауссов алгоритм и проведён ряд численно-параметрических экспериментов, в которых участвовало 47 человек; для 5 из них были сформированы эталоны.

При формировании эталонов пользователей были выбраны следующие параметры почерка - время удержания клавиш, время между нажатиями клавиш, средняя скорость набора текста и скорость движения клавиш. С целью исключения грубых ошибок были ограничены диапазоны возможных временных значений. Эталон формировался в течение 30 дней.

После этого пользователи, эталоны которых не были сформированы в смоделированной системе, а также пользователи, эталоны которых были сформированы, многократно набирали различные тексты. Это процедура продолжалась в течение 20 дней. Вычислялись параметры клавиатурного почерка и отправлялись на статистическую обработку по полигауссовому алгоритму, а также фиксировалось количество наборов пользователей на клавиатуре.

В результате подбора порогового значения апостериорной вероятности, которая составила 0.5, удалось снизить коэффициент ошибочных решений до 5%, тем самым повысить достоверность аутентификации до 95 %.

Основные результаты и выводы

1. С целью повышения достоверности аутентификации пользователей разработан полигауссов алгоритм аутентификации по их клавиатурному почерку. Применяя полигауссов алгоритм, удалось повысить коэффициент достоверности аутентификации до уровня 95%.

2. В работе были систематизированы параметры клавиатурного почерка пользователей и введён новый параметр - скорость нажатия клавиш - для повышения достоверности аутентификации.

3. Разработан способ вычисления скорости движения клавиш во время набора пользователем символов на клавиатуре, где скорость движения клавиш представляют как процесс изменения ёмкости во времени. В связи с этим проведён ряд исследований стандартных плёночных клавиатур и получены значения ёмкостей контактных пар клавиш, а также решена проблема паразитных составляющих за счёт интегрированного способа измерения ёмкости.

4. Разработано устройство, которое измеряет ёмкость контактных пар клавиши и вычитывает скорость движения клавиш, а также разработаны алгоритмы работы программы обработчика и микроконтроллера.

5. Проведены численно-параметрические исследования и эксперименты, в результате которых определён уровень достоверности аутентификации пользователей на базе разработанной системы.

Таким образом, из изложенного следует, что цель диссертационной работы, заключающаяся в повышении достоверности аутентификации пользователей по их клавиатурному почерку за счёт применения полигауссового алгоритма, достигнута.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях

1. Шарипов Р.Р. Технология биометрической защиты информации на основе клавиатурного почерка // X туполевские чтения. Тез. докл. Всероссийская молодёжная научная конференция 22-24 октября 2002г. - Казань, 2002г. - С. 137.

2. Шарипов Р.Р. Емкостной метод измерения скорости нажатия клавиши при идентификации пользователя по клавиатурному почерку // XI туполевские чтения. Тез. докл. Всероссийская молодёжная научная конференция 8-10 октября 2003г. - Казань, 2003г. - С. 51.

3. Шарипов Р.Р. Идентификация пользователей по клавиатурному почерку // VI королёвские чтения. Тез. докл. Всероссийская молодёжная научная конференция 1-2 октября 2003г. - Самара, 2003г. - С. 51 - 52.

4. Шарипов Р.Р. Идентификация пользователей по усилию нажатия клавиш на клавиатуре // XI туполевские чтения. Тез. докл. Всероссийская молодёжная научная конференция 8-10 октября 2003г. - Казань, 2003г. - С. 50.

5. Шарипов Р.Р., Сафиуллин Н.З. Усилие нажатия - как параметр клавиатурного почерка // Развитие технологий радиоэлектроники и телекоммуникаций. Тез. докл. Региональная научно-техническая конференция, посвящённый 10-летию организации кафедры технологии радиоэлектронных средств 22-23 июня 2004г. - Казань, 2004г. - С. 98 - 99.

6. Шарипов Р.Р. Способ идентификации пользователя при работе его на компьютере // Молодежь и современные информационные технологии. Тез. докл. II всероссийская научно-практическая конференция студентов 25-26 февраля 2004г. - Томск, 2004г. - С. 225.

7. Шарипов Р.Р. Аутентификация пользователей в системах дистанционного образования в режиме слежения // Профессиональные компетенции в структуре модели современного инженера: Тез. докл. Региональной научно-методической конференции 29 апреля 2005г. - Нижнекамск, 2005. - С. 102-103.

8. Шарипов Р.Р. Применение полигауссовских моделей в задачах аутентификации пользователей по клавиатурному почерку // Туполевские чтения. Тез. Докл. Международная молодёжная научная конференция, посвящённая 1000-летию города Казани 10-11 ноября 2005г. - Казань 2005г. - Том3, с.114-116.

9. Шарипов Р.Р. Система распознавания клавиатурного почерка с обучением // Туполевские чтения. Тез. Докл. Международная молодёжная научная конференция, посвящённая 1000-летию города Казани 10-11 ноября 2005г. - Казань 2005г. - Том3, с.116-117.

10. Шарипов Р.Р. Идентификация и аутентификация пользователей по клавиатурному почерку // Электронное приборостроение. Научно практический сборник. - Казань: ЗАО «Новое знание», 2005.- вып. 3(44). - С. 50 - 54.

11. Шарипов Р.Р., Сафиуллин Н.З. Аппаратурный анализ клавиатурного почерка с использованием эталонных гауссовских сигналов. // Вестник казанского государственного технического университета, №2, 2006, С. 21-23.

Размещено на Allbest.ru