Система багатофакторної аутентифікації користувачів комп’ютерних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерейковський, Ігор Анатолійович
dc.contributor.authorТодорів, Андрій Дмитрович
dc.date.accessioned2020-12-28T21:26:09Z
dc.date.available2020-12-28T21:26:09Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenTopic relevance The solution to the problem of corporate data protection in the XXI century has gone beyond the physical interaction with employees, due to the transition of the required information into a computer format. This feature has formed the need to develop and implement new mechanisms for corporate data protection. The proposed system of authentication of computer system users, developed on the basis of neural network technologies, provides the possibility of user identification on the basis of individual anthropometric visual and voice indicators of the subject, in order to prevent theft of corporate data and identification of criminal entities. The object of study is the transformation of anthropometric indicators into a computer form. The subject of study is the mechanisms of pattern recognition. The goal of this work is to improve the capabilities of biometric identification methods of subjects by developing a new architecture based on neural networks. Study methods. Comparison of existing algorithms on the criteria of accuracy, speed, resource costs, reliability, in order to implement and further modify the corporate control system. The scientific novelty is the development of a new mechanism for identifying subjects that combines algorithms for voice and visual identification of subjects. The practical value lies in the possibility of using this system in a corporate environment in order to prevent data leakage and identification of criminal entities. Low resource consumption contributes to the application of the developed algorithm in highly loaded systems. Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction analyzes the problem of corporate data protection. The prospects of using the mechanisms of biometric voice and visual identification of subjects for its solution are substantiated. Biometric identification algorithms are investigated. The first section describes the existing algorithms for recognizing visual and voice images. The second section investigates the feasibility of using existing algorithms for voice and visual biometric identification, analyzes and compares existing image recognition architectures. The third section describes the process of developing algorithms for visual and voice biometric user identification The fourth section presents the characteristics of the developed COP, the test results, the system is studied on different data sets, and its modification in order to achieve the specified accuracy. The conclusions summarize the results of research and development.uk
dc.description.abstractukВирішення проблеми захисту корпоративних даних в ХХІ столітті вийшло за рамки фізичної взаємодії з працівниками, у зв’язку з переходом шуканої інформації в комп’ютерний формат. Дана особливість сформувала потребу у розробці та імплементації нових механізмів захисту корпоративних даних. Запропонована система аутентифікації користувачів комп’ютерних систем, розроблена на основі технологій нейронних мереж, надає можливість ідентифікації користувачів на основі індивідуальних антропометричних візуальних та голосових показників суб’єкта, з метою запобігання викраденню корпоративних даних, та ідентифікації злочинних суб’єктів. Об’єктом дослідження є трансформація антропометричних показників в комп’ютерну форму. Предметом дослідження є механізми розпізнавання образів. Метою роботи є покращення можливостей методів біометричної ідентифікації суб’єктів шляхом розробки нової архітектури на базі нейронних мереж. Методи дослідження. Порівняння існуючих алгоритмів за критеріями точності, швидкодії, ресурсних затрат, надійності, з метою імплементації та подальшої модифікації в системі корпоративного контролю. Наукова новизна полягає у розробці нового механізму ідентифікації суб’єктів що поєднує у собі алгоритми голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів. Практична цінність полягає у можливості застосування даної системи в корпоративних умовах з метою запобігання витоку даних та ідентифікації злочинних суб’єктів. Низька ресурсозатратність сприяє застосуванню розробленого алгоритму в високонавантажених системах. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі аналізується проблема захисту корпоративних даних. Обгрунтовується перспективність застосування механізмів біометричної голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів для її вирішення. Досліджуються алгоритми біометричної ідентифікації. У першому розділі описуються існуючі алгоритми розпізнавання візуальних та голосових образів. У другому розділі досліджується доцільність застосування існуючих алгоритмів голосової та візуальної біометричної ідентифікації, аналізуються та порівнюються існуючі архітектури розпізнавання образів. У третьому розділі наводиться процес розробки алгоритмів візуальної та голосової біометричної ідентифікації користувачів У четвертому розділі наводяться характеристики розробленої КС, результати тестування, відбувається дослідження системи на різних наборах даних, та її модифікація з метою досягнення поставленої точності. У висновках стисло наводяться результати досліджень та розробки.uk
dc.format.page107 с.uk
dc.identifier.citationТодорів, А. Д. Система багатофакторної аутентифікації користувачів комп’ютерних систем : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Тодорів Андрій Дмитрович. – Київ, 2020. – 107 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/38366
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectбіометрична ідентифікаціяuk
dc.subjectантропометричні показникиuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectрозпізнавання образівuk
dc.subjectалгоритмuk
dc.subjectтрансформація голосового сигналуuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectbiometric identificationuk
dc.subjectanthropometric indicatorsuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectpattern recognitionuk
dc.subjectalgorithmuk
dc.subjectvoice signal transformationuk
dc.subjectimage processinguk
dc.subject.udc681.3.06uk
dc.titleСистема багатофакторної аутентифікації користувачів комп’ютерних системuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Todoriv_magistr.pdf
Розмір:
4.29 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.16 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи