Методы определения личности пользователя на основе индивидуальных особенностей компьютерного почерка
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait.2021.3/3735Ключевые слова:
компьютерный почерк, аутентификация пользователя, нормальное распределение, интегральная теорема Муавра — Лапласа, критерий согласия ПирсонаАннотация
В данной статье выдвигается гипотеза о том, что набор текста на клавиатуре каждым конкретным человеком имеет индивидуальные особенности. Развитие этой технологии в дальнейшем поможет предотвратить попытки несанкционированного доступа к персональным данным, банковским счетам и коммерческой тайне. Среди существующих методов биометрической аутентификации предложенный подход относится к категории динамических методов, подвергающихся изменениям со временем. Эта особенность не позволяет злоумышленнику через доступ к сети украсть шаблон почерка пользователя, его скопировать или подделать. Во время работы на клавиатуре человеком используется более 20 различных мышц, что делает стиль набора уникальным. В качестве основных характеристик для проведения аутентификации личности были взяты скорость набора, время удержания клавиши в нажатом положении, время поиска следующей клавиши, периодические опечатки в процессе набора текста и многое другое. Компьютерный почерк может быть зафиксирован в виде различных метрик и проанализирован статистическими методами. Автором статьи раскрывается методика и условия проведения эксперимента. Система ведет подсчет количества нажатий за единицу времени, устанавливает временные метки, производит сбор статистических данных для построения гистограмм. Эксперимент проводится в разное время суток с использованием различных типов клавиатур. Закладывается гипотеза о том, что данные выборки подчиняются нормальному распределению, что подтверждается анализом полученных результатов по критерию согласия Пирсона. Для определения отличий стилей набора испытуемого от своего собственного находится процент совпадений показателей по интегральной формуле Муавра — Лапласа для нормальных распределений, значение которого около 90 %. Аналогичным образом проводится сравнительный анализ полученных результатов с разными пользователями. В данном случае этот показатель будет гораздо ниже и не превышает 60 %. Сравнительный анализ дает возможность аутентифицировать личность и является достаточным информационным показателем для предотвращения попыток несанкционированного доступа.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
