Authentication method of information systems user by their handwriting with multi-stage correction of primary data
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Authentication method of information systems user by their handwriting with multi-stage correction of primary data
Метод аутентификации пользователей инфор-мационных систем по их рукописному почерку с многошаговой коррекцией первичных данных Метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком з багатокроковою корекцією первинних даних |
|
| Creator |
Корченко, Олександр Григорович; Національний авіаційний університет
Давиденко, Анатолій Миколайович; Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова Висоцька, Олена Олександрівна; Національний авіаційний університет |
|
| Subject |
Information Security
authentication; recognition; biometrics; handwriting; information systems UDC 004.056.523:57.087.1 Информационная безопасность аутентификация; распознавание; биометрия; рукописный почерк; информационные системы УДК 004.056.523:57.087.1 Інформаційна безпека автентифікація; розпізнавання; біометрія; рукописний почерк; інформаційні системи УДК 004.056.523:57.087.1 |
|
| Description |
The article is devoted to the biometric authentication of users, namely authentication by handwriting. In this paper, the relevance of creating a biometric authentication system of information systems users by their handwriting was argued. After that, there were determined a lot of characteristics of handwriting for their further use for authentication. Based on the analysis of the selected characteristics, there was determined their suitability for further use during user recognition. The method of authentication of information systems users by their handwriting and the method of the necessary primary processing of handwriting samples of information systems users were developed. Primary processing need is caused by the specific use, for the dynamic transfer of images to a computer, a graphic tablet (or other touch screen device). This processing is to remove erroneous data and correction of data to be used for recognition. There are five types of errors and three types of data correction in the work. To improve the recognition process, the image of the written key phrase, for further use, is divided into images of individual characters. Accordingly, the user is forced by the condition that the characters of the key phrase entered should be written separately from each other. During the recognition, the parameters of not all points of the image, but only the most significant, control points are analyzed. There are three types of control points in the work and the reasoned significance of using the most optimal algorithm for this. One of the types of neural networks, namely the probabilistic neural network, was chosen as the recognition mechanism. On the basis of the proposed methods, the software was developed, using which, first, a database of training samples handwriting of information systems was formed. Then, a series of experiments was conducted to determine the effectiveness of the application of the developed methods and to identify the most significant, for proper recognition, user authentication system settings. In the end, it was concluded that, despite the fact that the methods proposed in this paper allow to achieve a sufficiently high probability of correct recognition of users of information systems, the search for more efficient recognition mechanisms and other parameters that significantly affect the probability of correct recognition remains very actual objective.
Статья посвящена биометрической аутентификации пользователей, а именно аутентификации по рукописному почерку. В данной работе аргументирована актуальность создания системы биометрической аутентификации пользователей информационных систем по их рукописному почерку. После чего определено множество характеристик рукописного почерка для дальнейшего их использования для аутентификации. На основе проведенного анализа выбранных характеристик, определена их пригодность для дальнейшего использования во время распознавания пользователей. Разработан метод аутентификации пользователей информационных систем по их рукописному почерку и метод необходимой первичной обработки образцов рукописного почерка пользователей информационных систем. Необходимость первичной обработки вызвана спецификой использования, для динамической передачи изображения в компьютер, графического планшета (или другого устройства с сенсорным экраном). Эта обработка заключается в удалении ошибочных данных и в коррекции данных, которые будут использоваться для распознавания. В работе выделены пять типов ошибок и три типа коррекции данных. Для улучшения процесса распознавания, изображение написанной ключевой фразы, для дальнейшего использования, разделяется на изображения отдельных символов. Соответственно, к пользователям выдвигается условие, что символы вводимой ключевой фразы, должны быть написаны отдельно друг от друга. Во время распознавания, анализируются параметры не всех точек изображения, а только наиболее значимых, контрольных точек. В работе выделены три типа контрольных точек и аргументирована значимость использования для этого наиболее оптимального алгоритма. Механизмом распознавания было выбрано один из видов нейронных сетей, а именно вероятностную нейронную сеть. На основе предложенных методов разработано программное обеспечение, используя которое, сначала была сформирована база данных учебных образцов рукописного почерка пользователей информационных систем. Затем, было проведено ряд экспериментов для определения эффективности применения разработанных методов и для выявления наиболее значимых, для правильного распознавания, настроек системы аутентификации пользователей. В завершение был сделан вывод, что, несмотря на то, что предложенные в данной работе методы, позволяют достичь достаточно высокую вероятность правильного распознавания пользователей информационных систем, поиск более эффективных механизмов распознавания и других параметров, которые существенно влияют на вероятность правильного распознавания, остается весьма актуальной задачей. Стаття присвячена біометричній автентифікації користувачів, а саме автентифікації за рукописним почерком. В даній роботі аргументована актуальність створення системи біометричної автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком. Після чого визначена множина характеристик рукописного почерку для подальшого їх використання для автентифікації. На основі проведеного аналізу обраних характеристик, визначена їх придатність для подальшого їх використання під час розпізнавання користувачів. Розроблено метод автентифікації користувачів інформаційних систем за їх рукописним почерком та метод необхідної первинної обробки зразків рукописного почерку користувачів інформаційних систем. Необхідність первинної обробки викликана специфікою використання, для динамічної передачі зображення в комп’ютер, графічного планшету (або іншого пристрою з сенсорним екраном). Ця обробка полягає в видаленні помилкових даних та в корекції даних, які будуть використовуватись для розпізнавання. В роботі виділені п’ять типів помилок та три типи корекції даних. Для поліпшення процесу розпізнавання, зображення написаної ключової фрази, для подальшого використання, розділяється на зображення окремих символів. Відповідно, до користувачів висувається умова, що символи ключової фрази, що вводиться, повинні бути написані окремо один від одного. Під час розпізнавання, аналізуються параметри не всіх точок зображення, а тільки найбільш значущих, контрольних точок. В роботі виділені три типи контрольних точок та аргументована значимість використання для цього найбільш оптимального алгоритму. Механізмом розпізнавання було обрано один з видів нейронних мереж, а саме імовірнісну нейронну мережу. На основі запропонованих методів розроблено програмне забезпечення, використовуючи яке, спочатку була сформована база даних навчальних зразків рукописного почерку користувачів інформаційної системи. Потім було проведено ряд експериментів для визначення ефективності застосування розроблених методів та для виявлення найбільш значущих, для правильного розпізнавання, налаштувань системи автентифікації користувачів. Наприкінці було зроблено висновок, що незважаючи на те, що запропоновані в даній роботі методи, дозволяють досягти досить високу імовірність правильного розпізнавання користувачів інформаційних систем, пошук більш ефективних механізмів розпізнавання та інших параметрів, які суттєво впливають на імовірність правильного розпізнавання, залишається доволі актуальною задачею. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2019-03-28
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
application/pdf application/pdf |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ZI/article/view/13546
10.18372/2410-7840.21.13546 |
|
| Source |
Ukrainian Information Security Research Journal; Том 21, № 1 (2019); 40-51
Защита информации; Том 21, № 1 (2019); 40-51 Захист інформації; Том 21, № 1 (2019); 40-51 |
|
| Language |
uk
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms: Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии 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 сохраняют право заключать отдельные контрактные договоронности, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее 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). Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами: Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access). |
|