Authentication method of information systems user by their handwriting with multi-stage correction of primary data

Олександр Григорович Корченко, Анатолій Миколайович Давиденко, Олена Олександрівна Висоцька
{"title":"Authentication method of information systems user by their handwriting with multi-stage correction of primary data","authors":"Олександр Григорович Корченко, Анатолій Миколайович Давиденко, Олена Олександрівна Висоцька","doi":"10.18372/2410-7840.21.13546","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Стаття присвячена біометричній автентифікації користувачів, а саме автентифікації за рукописним почерком.  В даній роботі аргументована актуальність створення системи біометричної автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком. Після чого визначена множина характеристик рукописного почерку для подальшого їх використання для автентифікації. На основі проведеного аналізу обраних характеристик, визначена їх придатність для подальшого їх використання під час розпізнавання користувачів. Розроблено метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком та метод необхідної первинної обробки зразків рукописного почерку користувачів інформаційних систем. Необхідність первинної обробки викликана специфікою використання, для динамічної передачі зображення в комп’ютер, графічного планшету (або іншого пристрою з сенсорним екраном). Ця обробка полягає в видаленні помилкових даних та в корекції даних, які будуть використовуватись для розпізнавання. В роботі виділені п’ять типів помилок та три типи корекції даних. Для поліпшення процесу розпізнавання, зображення написаної ключової фрази, для подальшого використання, розділяється на зображення окремих символів. Відповідно, до користувачів висувається умова, що символи ключової фрази, що вводиться, повинні бути написані окремо один від одного. Під час розпізнавання, аналізуються параметри не всіх точок зображення, а тільки найбільш значущих, контрольних точок. В роботі виділені три типи контрольних точок та аргументована значимість використання для цього найбільш оптимального алгоритму. Механізмом розпізнавання було обрано один з видів нейронних мереж, а саме імовірнісну нейронну мережу. На основі запропонованих методів розроблено програмне забезпечення, використовуючи яке, спочатку була сформована база даних навчальних зразків рукописного почерку користувачів інформаційної системи. Потім було проведено ряд експериментів для визначення ефективності застосування розроблених методів та для виявлення найбільш значущих, для правильного розпізнавання, налаштувань системи автентифікації користувачів. Наприкінці було зроблено висновок, що незважаючи на те, що запропоновані в даній роботі методи, дозволяють досягти досить високу імовірність правильного розпізнавання користувачів інформаційних систем, пошук більш ефективних механізмів розпізнавання та інших параметрів, які суттєво впливають на імовірність правильного розпізнавання, залишається доволі актуальною задачею.","PeriodicalId":378015,"journal":{"name":"Ukrainian Information Security Research Journal","volume":"230 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ukrainian Information Security Research Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13546","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Стаття присвячена біометричній автентифікації користувачів, а саме автентифікації за рукописним почерком.  В даній роботі аргументована актуальність створення системи біометричної автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком. Після чого визначена множина характеристик рукописного почерку для подальшого їх використання для автентифікації. На основі проведеного аналізу обраних характеристик, визначена їх придатність для подальшого їх використання під час розпізнавання користувачів. Розроблено метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком та метод необхідної первинної обробки зразків рукописного почерку користувачів інформаційних систем. Необхідність первинної обробки викликана специфікою використання, для динамічної передачі зображення в комп’ютер, графічного планшету (або іншого пристрою з сенсорним екраном). Ця обробка полягає в видаленні помилкових даних та в корекції даних, які будуть використовуватись для розпізнавання. В роботі виділені п’ять типів помилок та три типи корекції даних. Для поліпшення процесу розпізнавання, зображення написаної ключової фрази, для подальшого використання, розділяється на зображення окремих символів. Відповідно, до користувачів висувається умова, що символи ключової фрази, що вводиться, повинні бути написані окремо один від одного. Під час розпізнавання, аналізуються параметри не всіх точок зображення, а тільки найбільш значущих, контрольних точок. В роботі виділені три типи контрольних точок та аргументована значимість використання для цього найбільш оптимального алгоритму. Механізмом розпізнавання було обрано один з видів нейронних мереж, а саме імовірнісну нейронну мережу. На основі запропонованих методів розроблено програмне забезпечення, використовуючи яке, спочатку була сформована база даних навчальних зразків рукописного почерку користувачів інформаційної системи. Потім було проведено ряд експериментів для визначення ефективності застосування розроблених методів та для виявлення найбільш значущих, для правильного розпізнавання, налаштувань системи автентифікації користувачів. Наприкінці було зроблено висновок, що незважаючи на те, що запропоновані в даній роботі методи, дозволяють досягти досить високу імовірність правильного розпізнавання користувачів інформаційних систем, пошук більш ефективних механізмів розпізнавання та інших параметрів, які суттєво впливають на імовірність правильного розпізнавання, залишається доволі актуальною задачею.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
信息系统用户手写认证方法,并对原始数据进行多阶段校正
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
DESIGN AND EVALUATION OF AN IOTA-BASED MEDICAL INFORMATION SYSTEM СИСТЕМА ПОКАЗНИКІВ ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРСТІЙКОСТІ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ JUSTIFICATION OF DIRECTIONS FOR IMPROVING AUTHENTICATION PROTOCOLS IN INFORMATION AND COMMUNICATION SYSTEMS ПРАКТИЧНА ОЦІНКА РЕАЛІЗАЦІЇ РОЗПОДІЛЕНОГО КРИПТОАНАЛІЗУ В УМОВАХ ОБМЕЖЕНИХ РЕСУРСІВ ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ЗДІЙСНЕННЯ КІБЕРВПЛИВУ
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1