Идентификация пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений на основе статистической теории принятия решений

• Автор: Сулавко, Алексей Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.19
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Омск
• Количество страниц: 174 с. : ил.

Содержание
Введение
1. Аналитическое исследование проблемы распознавания образов в пространстве малоинформативных признаков. Задачи исследований

1.1. Проблема распознавания образов в пространстве малоинформативных признаков

1.2. Задачи исследований

2. Формирование эталонов идентифицируемых образов в пространстве малоинформативных признаков
2.1. Особенности формирования эталонов в пространстве малоинформативных признаков. Постановка задач

2.2. Выбор признаков для идентификации пользователей компьютерных систем

2.3. Исключение грубых ошибок при создании эталона. Дополнительные признаки

2.4. Формирование эталонов классифицируемых образов с использованием алгоритма нечеткого вывода
2.5. Анализ результатов. Выводы
3. Идентификация образов в пространстве малоинформативных признаков
3.1. Постановка задач
3.2. Критерий оценки вероятностей ошибок идентификации при выборе метода принятия решений
3.3. Имитационное моделирование функционирования систем распознавания образов по совокупности малоинформативных признаков с использованием различных методов принятия решений
3.4. Разработка алгоритма принятия решений с учетом информативности признаков при последовательном применении формулы Байеса
3.5. Использование метода Хемминга для минимизации ошибки второго рода
3.6. Анализ результатов. Выводы
4. Идентификация пользователей компьютерных систем по динамике
подсознательных движений
4.1. Постановка задач
4.2. Алгоритм идентификации пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений с использованием альтернативных сценариев авторизации
4.3. Альтернативные сценарии авторизации в информационных системах
4.4. Архитектура программного комплекса для биометрической идентификации пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений
4.5. Оценка эффективности работы комплекса для биометрической
идентификации пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений
4.6. Анализ результатов. Выводы
Заключение
Список литературы
Приложение А. Результаты вычислительного эксперимента по сравнению методов принятия решений
Приложение Б. Результаты эксперимента по сравнению методов принятия решений на основе последовательного применения формулы Байеса
Приложение В. Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ
Приложение Г. Документы об использовании результатов диссертационной работы
Приложение Д. Акт о проведении научного эксперимента

запоминает их путем многократных повторений (тренировок) [6]. Программы управления мышцами запоминаются в подсознательной области, запускаются сознанием и реализуются автоматически. Исследования показали, что время удержания клавиш является стабильным признаком, проявляющимся на подсознательном уровне. Было установлено, что время между нажатием клавиш является информативным признаком в том случае, если клавиши достаточно удалены друг от друга [6]. Например, биграмма “пр” не позволяет идентифицировать пользователя по времени между нажатием клавиш, т.к. время между нажатием клавиш не является информативным признаком в данном случае, клавиши расположены слишком близко друг к другу. Данную особенность можно объяснить на основании закона Фиттса, который касается сенсорно-моторных процессов и связывает время движения с точностью движения и с расстоянием перемещения: чем дальше или точнее выполняется движение, тем больше коррекции необходимо для его выполнения, и соответственно, больше времени требуется для внесения этой коррекции. При внесении коррекции движений проявляются индивидуальные особенности человека. Эту особенность динамики подсознательных движений можно видеть на рисунках 2.2 и 2.3. На этих рисунках показаны распределения времен между нажатиями различных пар клавиш у быстропечатающих пользователей.
Рисунок 2.2 - Плотность распределения вероятностей временных задержек между нажатием клавиш “з” и "а" у различных пользователей