Тема: Валидация пользователя, основанная на определении его характерной активности

Во многих существующих системах, например, личных кабинетах, социальных сетях, систем дистанционного обучения используются процедура авторизации пользователя. Данная процедура позволяет получить различные права на определенные действия. Права предоставляются определенному лицу либо группе лиц. Часто процесс авторизации базируется на проверке правильности ввода логина и пароля. К сожалению такая проверка не является достаточной. В качестве примера можно рассмотреть несколько ситуаций.
Предположим, существует система дистанционного обучения студентов. В данной системе существуют различные индивидуальные задания для студентов. Например, написание сочинения за определенное время. Задача состоит в том, чтобы определить действительно ли пишет сочинение тот студент, который зарегистрирован (произвести валидацию). Еще одним примером может служить следующая ситуация. Используя компьютер, совершаются различные действия (открываются различные программы, используется клавиатура, мышь и т.д.). Предположим, к компьютеру получил доступ злоумышленник и использует его в своих целях. Задача состоит в предотвращении использовании компьютера злоумышленником. Поэтому, помимо авторизации в целях обеспечения безопасности или контроля действий пользователей необходимо дополнительно использовать методы валидации. Под валидацией подразумевается подтверждение законности нахождения авторизованного пользователя в какой-либо системе.
Целью данной работы является изучение возможностей применения самоорганизующихся карт Кохонена для задачи валидации пользователя, основываясь на клавиатурном почерке и программная реализация алгоритма, построенного с использованием рассмотренного типа искусственных нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели необходимо:
1) изучить теоретические основы методов валидации пользователя;
2) создать модель искусственной нейронной сети;
3) определить необходимые характеристики клавиатурного почерка;
4) реализовать соответствующее программное обеспечение.
В работе строится математическая модель клавиатурного почерка, при помощи которой и происходит процесс валидации, а также модификация карт Кохонена путем добавления в них специальной активационной функции. Данная функция позволяет на основании сигнала нейрона получить значение успешной валидации пользователя.
Выпускная квалификационная работа состоит из 31 страницы основного текста, десяти рисунков и четырех таблиц. Структурно работа выглядит следующим образом: введение, две главы, заключение, список
использованной литературы (14 источников), а также три приложения.

Купить

Процесс валидации пользователя может производиться на основе неизменяемых и изменяемых биометрических данных. В настоящей работе был подробно рассмотрен такой источник изменяемых биометрических данных как клавиатурный почерк (КП). Он представляет собой набор различных характеристик, которые были выявлены в данном исследовании.
Анализ КП производился с применением линейного коэффициента корреляции (коэффициент Пирсона), а также при помощи искусственных нейронных сетей (самоорганизующихся карт Кохонена). Коэффициент корреляции Пирсона позволяет выявить линейную зависимость между случайными величинами, в качестве которых выступают некоторые характеристики клавиатурного почерка пользователя.
Самоорганизующиеся карты Кохонена представляет собой один вычислительный слой нейронов, которые расположены в двумерной решетке, содержащей некоторую меру соседства нейронов. Обучение такой сети проходит итеративным способом в три этапа: конкуренция, кооперация, синаптическая адаптация. Такая конструкция позволяет с высокой точностью кластеризовать входной вектор данных.
Для проверки работоспособности самоорганизующихся карт Кохонена, были созданы две компьютерные программы. В первой представляются средства для набора текста и считывания клавиатурного почерка пользователя. Во второй был реализован алгоритм валидации пользователя, основанный на искусственных нейронных сетях.
В качестве эксперимента в нейронную сеть были поданы различные типы клавиатурного почерка. На обучающем множестве сеть продемонстрировала хорошие результаты, после чего было решено проверить КП, не входящие в данное множество. Результат работы карт Кохонена на группе, состоявшей из примеров того человека, на котором проводилось обучение следующий. 70% верных ответов, 10% ошибочных и в 20% случаях
сеть затруднилась ответить. На группе, которая состоит из КП другого человека, но с похожим клавиатурным почерком сеть также продемонстрировала хорошие результаты, а точнее в 90% случаев валидация произошла безошибочно и только в 10% сеть ошиблась. На сильно отличающимся почерке нейронная сеть продемонстрировала 100% верный результат
Проведенные испытания показали, что построенные карты Кохонена способны с высокой точностью произвести валидацию пользователя, основываясь на его клавиатурном почерке.

Купить