Двофакторна аутентифікація користувача за допомогою розпізнавання обличчя

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОтрох, Сергій Іванович
dc.contributor.authorШевчук, Дмитро Олександрович
dc.date.accessioned2024-02-20T09:38:37Z
dc.date.available2024-02-20T09:38:37Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionСистема для аутентифікації за допомогою розпізнавання обличчя та введення паролю, фронтенд частина написана на React, бекенд на Python, база даних MySQL На бекенді створенно 5 ендпоінтів для реєстрації, авторизації, та підтвердження особистості. Розпізнавання обличчя використовується за допомогою нейромережі на основі ResNet.
dc.description.abstractАктуальність теми. У сучасному цифровому світі, де кіберзагрози постійно еволюціонують, важливість надійних методів аутентифікації користувачів стає все більш критичною. Зокрема, двофакторна аутентифікація, яка включає використання біометричних даних, таких як розпізнавання обличчя, стає ключовим елементом у забезпеченні кібербезпеки. Цей підхід не тільки забезпечує додатковий рівень захисту від несанкціонованого доступу, але й відповідає сучасним вимогам до зручності та швидкості використання систем. Мета роботи полягає у розробці та аналізі ефективності системи двофакторної аутентифікації, яка використовує розпізнавання обличчя як один із ключових елементів безпеки. Завдання дослідження: ● Аналіз існуючих методів та систем двофакторної аутентифікації. ● Розробка бекенд частини системи. ● Розробка фронтенд частини системи. ● Синхронізація бекенд та фронтенд частин системи. ● Загальне тестування та оцінка ефективності розробленої системи. Об’єкт дослідження – системи двофакторної аутентифікації. Предмет дослідження – алгоритми розпізнавання обличчя у контексті двофакторної аутентифікації. Методи дослідження включають аналіз літератури, розробку алгоритмів, програмування, тестування та статистичний аналіз. Апробація результатів роботи включає наступні публікації: 1. Система двофакторної автентифікації користувача за допомогою розпізнавання обличчя // Стаття у журналі “Телекомунікаційні та інформаційні технології” № 3 (А.П. Бондарчук, А.І. Онисько, С.І.Отрох , Д.О.Шевчук ) Київ. Україна. 2023. стр 79-84. 2. Оптимізація нейронних мереж // Науково-технічна конференція “Сучасні технології розробки комп’ютеризованих систем керування рухом” (С.І.Отрох, Д.О.Шевчук, Д.A. Смолянчук). Київ. Україна. 2023. стр 76-78. Дисертації складається з вступу, шести розділів, висновків та додатків. Загальний обсяг роботи становить 109 сторінок, у тому числі 92 сторінки основного тексту, 2 додатки та список використаних джерел із 30 найменувань.
dc.description.abstractotherRelevance of the Topic. In the modern digital world, where cyber threats are constantly evolving, the importance of reliable user authentication methods becomes increasingly critical. In particular, two-factor authentication, which includes the use of biometric data such as facial recognition, becomes a key element in ensuring cybersecurity. This approach not only provides an additional level of protection against unauthorized access but also meets the modern requirements for convenience and speed of system use. Objective of the Work is to develop and analyze the effectiveness of a two-factor authentication system that uses facial recognition as one of its key security elements. Research Tasks: 1. Analysis of existing methods and systems of two-factor authentication. 2. Development of the backend part of the system. 3. Development of the frontend part of the system. 4. Synchronization of the backend and frontend parts of the system. 5. General testing and evaluation of the effectiveness of the developed system. Object of Study – Two-factor authentication systems. Subject of Study – Facial recognition algorithms in the context of two-factor authentication. Research Methods include literature analysis, algorithm development, programming, testing, and statistical analysis. The approval of the research results includes the following publications: 1. "User Two-Factor Authentication System Using Facial Recognition" // Article in the "Telecommunications and Information Technologies" journal, No. 3 (A.P. Bondarchuk, A.I. Onysko, S.I. Otrokh, D.O. Shevchuk) Kyiv, Ukraine. 2023. pp. 79-84. 2. "Optimization of Neural Networks" // Research conference held at the National Aviation University (S.I. Otrokh, D.O. Shevchuk, D.A. Smolanchuk). Kyiv, Ukraine. 2023.pp. 76-78. The dissertation consists of an introduction, three chapters, conclusions, and appendices. The total volume of the work is 109 pages, including 92 pages of the main text, 2 appendices, and a list of 30 sources used.
dc.format.extent109 с.
dc.identifier.citationШевчук, Д. О. Двофакторна аутентифікація користувача за допомогою розпізнавання обличчя : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Шевчук Дмитро Олександрович. – Київ, 2024. – 109 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64749
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleДвофакторна аутентифікація користувача за допомогою розпізнавання обличчя
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи