Влияние психофизиологического состояния подписантов на биометрические параметры рукописных образов и результаты их верификации


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.29

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: статические биометрические образы не являются секретными и могут быть скопированы для изготовления муляжа, динамические рукописные образы можно держать в секрете, но они зависимы от психофизиологического состояния их владельца. Цель исследования: оценка зависимости рукописных образов от психофизиологического состояния подписантов и разработка способа верификации рукописных образов, устойчивого к изменениям состояния подписанта. Результаты: построена статистическая модель изменения параметров рукописных образов в зависимости от состояния подписанта, оценена информативность этих параметров для задач распознавания подписантов и их состояний. Предложен способ верификации субъектов по рукописному образу с вероятностью ошибок 1-го и 2-го рода 0,0014 и 0,0045. Проведена оценка влияния состояния подписанта на результаты его верификации при помощи меры хи-модуль, квадратичных форм, формулы гипотез Байеса и ее многомерного аналога. Предложен метод распознавания измененного состояния подписанта по рукописному образу со средней вероятностью ошибок 0,105 (без необходимости создания эталонов в измененном состоянии). Предложено использовать сети наибольшего правдоподобия Байеса - Хемминга, показывающие наилучшие результаты при распознавании подписантов в измененном состоянии. Практическая значимость: предложенный способ верификации субъектов по особенностям рукописного образа можно использовать на практике при реализации контрольно-пропускной функции или удаленной аутентификации.

Об авторах

Алексей Евгеньевич Сулавко
Омский государственный технический университет
Россия


Александр Евгеньевич Самотуга
Омский государственный технический университет
Россия


Список литературы

1. Утечки конфиденциальной информации в России и в мире. http://www.zecurion.ru/upload/iblock/1e5/ Zecurion_Data_Leaks_2016_full.pdf (дата обращения: 26.07.2017).

2. Center for Strategic and International Studies, Net Losses: Estimating the Global Cost of Cybercrime, June 2014. https://csis-prod.s3.amazonaws.com/ s3fs-public/legacy_files/files/attachments/140609_ rp_economic_impact_cybercrime_report.pdf (дата обращения: 10.10.2017).

3. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Жумажанова С. С. Идентификационный потенциал рукописных паролей в процессе их воспроизведения // Автометрия. 2016. № 3. С. 28-36. doi:10.15372/AUT20160304

4. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Толкачева Е. В., Борисов Р. В. Комплексирование независимых биометрических признаков при распознавании субъектов на основе сетей квадратичных форм, персептронов и меры хи-модуль // Информационноуправляющие системы. 2017. № 1. С. 50-62. doi:10.15217/ issn1684-8853.2017.1.50

5. Еременко А. В., Сулавко А. Е., Волков Д. А. Современное состояние и пути модернизации преобразователей биометрия-код // Информационные технологии. 2016. № 3. С. 203-210.

6. Ложников П. С., Сулавко А. Е., Самотуга А. Е. Модель защиты гибридных документов на основе рукописных подписей их владельцев с учетом психофизиологического состояния подписантов // Вопросы защиты информации. 2016. № 4. С. 47-59.

7. Еременко А. В., Ложников П. С., Сулавко А. Е. Генерация ключевых последовательностей на основе параметров подсознательных движений // Информационные системы и технологии. 2017. № 1. С. 99-109.

8. Ложников П. С., Сулавко А. Е., Еременко А. В., Волков Д. А. Экспериментальная оценка надежности верификации подписи сетями квадратичных форм, нечеткими экстракторами и персептронами // Информационно-управляющие системы. 2016. № 5. С. 73-85. doi:10.15217/issn1684-8853.2016.5.73

9. Lozhnikov P. S., Sulavko A. E., Samotuga A. E. Personal Identification and the Assessment of the Psychophysiological State While Writing a Signature // Information. 2015. N 6. P. 454-466. http://www. mdpi.com/2078-2489/6/3/454 (дата обращения: 15.11.2013). doi:10.3390/info6030454

10. Lozhnikov P. S., Sulavko A. E., Eremenko A. V., Volkov D. A. Methods of Generating Key Sequences based on Parameters of Handwritten Passwords and Signatures // Information. 2016. N 7(4). P. 59. http:// www.mdpi.com/2078-2489/7/4/59?utm_ source = TrendMD&utm_medium = cpc&utm_ campaign = Information_TrendMD_0 (дата обращения: 15.11.2013). doi:10.3390/info7040059

11. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Левитская Е. А., Самотуга А. Е. Идентификация психофизиологических состояний подписантов по особенностям воспроизведения автографа // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2017. № 1. С. 40-48.

12. Богомолов А. В., Гридин Л. А., Кукушкин Ю. А., Ушаков И. Б. Диагностика состояния человека: математические подходы. - М.: Медицина, 2003. - 464 с.

13. Ильин Е. П. Психофизиология состояний человека. - СПб.: Питер, 2005. - 412 с.

14. Греченко Т. Н. Психофизиология. - М.: Гардарики, 1999. - 358 с.

15. Уэйнберг Р. С., Гоулд Д. Основы психологии спорта и физической культуры. - Киев: Олимпийская литература, 1998. - 336 с.

16. Прозоровский В. И., Карандаев И. С., Рубцов А. Ф. Вопросы организации экспертизы алкогольного опьянения // Судебно-медицинская экспертиза. 1967. № 1. С. 3-8.

17. De Waard D. The Measurement of Drivers’ Mental Workload. - Haren: Traffic Safety Research Centre VSC; University of Groningen, 1996. - 135 p.

18. Mascord D. J., Heath R. A. Behavioral and Physiological Indices of Fatigue in a Visual Tracking Task // Journal of Safety Research. 1992. Vol. 23. P. 19-25.

19. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Самотуга А. Е. Исключение искаженных биометрических данных из эталона субъекта в системах идентификации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2013. № 3. С. 96-101.

20. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е. Алгоритм идентификации гипотез в пространстве малоинформативных признаков на основе последовательного применения формулы Байеса // Межотраслевая информационная служба. 2013. № 2. С. 57-62.

21. Иванов А. И. Многомерная нейросетевая обработка биометрических данных с программным воспроизведением эффектов квантовой суперпозиции. - Пенза: ПНИЭИ, 2016. - 133 с.

22. Еременко А. В., Сулавко А. Е., Мишин Д. В., Федотов А. А. Идентификационный потенциал клавиатурного почерка с учетом параметров вибрации и силы нажатия на клавиши // Прикладная информатика. 2017. Т. 12. № 1 (67). С. 79-94.

23. Иванов А. И., Ложников П. С., Качайкин Е. И., Сулавко А. Е. Биометрическая идентификация рукописных образов с использованием корреляционного аналога правила Байеса // Вопросы защиты информации. 2015. № 3. С. 48-54.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Сулавко А.Е., Самотуга А.Е. Влияние психофизиологического состояния подписантов на биометрические параметры рукописных образов и результаты их верификации. Информационно-управляющие системы. 2017;(6):29-42. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.29

For citation: Sulavko A.E., Samotuga A.E. Impact of Psycho-Physiological State of Signers on Biometric Parameters of Manuscript Images and Results of their Verification. Information and Control Systems. 2017;(6):29-42. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.29

Просмотров: 34


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)