Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- Конструирование модели обучающей нейронной сети для биометрической многофакторной аутентификации пользователя информационной системы
- Авторы
- Исмагилов Рузель Фанилевич ruzelismagilov@gmail.com, студент, ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий», г. Уфа, Россия
Лушников Никита Дмитриевич luschnikovnikita@yandex.ru, аспирант, ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий», г. Уфа, Россия
Исмагилова Альбина Сабирьяновна ismagilovaas@yandex.ru, д-р физ.-мат. наук, профессор, зав. кафедрой, ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий», г. Уфа, Россия
- В разделе
- ТЕХНИЧЕСКАЯ ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ. Доверенная среда
- Ключевые слова
- аутентификация / нейронная сеть / пользователь / информационная система / данные / безопасность / защита
- Год
- 2023 номер журнала 1 Страницы 19 - 23
- Индекс УДК
- 004.056.53
- Код EDN
- OKZLDQ
- Код DOI
- 10.52190/2073-2600_2023_1_19
- Финансирование
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Рассмотрен процесс программной реализации многофакторной биометрической аутентификации. Проанализированы нейросетевые методы распознавания человека. Рассмотрены особенности имитационного моделирования систем аутентификации личности по лицу человека. Разработан метод синтеза параметров математической модели сверточной нейронной сети, в которой обучающая выборка генерируется путем добавления искаженных образов посредством изменения рецептивных полей.
- Полный текст статьи
- Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Список цитируемой литературы
-
ГОСТ Р 58833-2020 "Защита информации. Идентификация и аутентификация".
Васильев В. И., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Еременко А. В. Технологии скрытой биометрической идентификации пользователей компьютерных систем // Вопросы защиты информации. 2015. № 3(138). С. 37-47.
Лушников Н. Д., Исмагилова А. С. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021614672 Российская Федерация. Аутентификация учетных записей пользователей с помощью биометрических технологий: № 2021613387. Заявл. 15.03.2021. Опубл. 29.03.2021. Заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный университет".
Ван Лянпэн, Петросян О. Г. Распознавание лиц на основе классификации вейвлет признаков путем вейвлет нейронных сетей // Информатизация образования и науки. 2018. № 4(40). С. 129-139.
Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. - М.: "Вильямс", 2006. - 1104 с.
Лушников Н. Д., Исмагилова А. С. Обучение и создание весов нейронной сети с применением категориальной кросс-энтропии: сб. мат. V Всеросс. молодежной науч.-практ. конф. "Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе". Уфа, 20-21 мая 2022. С. 30-32. DOI: 10.33184/itokbco-2022-05-20.6.
Гасников А. В. Современные численные методы оптимизации. Метод универсального градиентного спуска: учеб. пособие. - М.: МФТИ, 2018. - 291 с.
Гафаров Ф. М., Галимянов А. Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие. - Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. - 121 с.
Fahlman Scott E., Lebiere Christian "The Cascade-Correlation Learning Architecture" Advances in Neural Information Processing Systems 2, D.S. Touretzky, editor. Morgan Kaufmann 1990.
- Купить
