Методи багатофакторної автентифікації до веб додатків за допомогою штучного інтелекту та технології блокчейн

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Генадіївна
dc.contributor.authorСлавінський, Всеволод Олександрович
dc.date.accessioned2023-04-12T12:21:25Z
dc.date.available2023-04-12T12:21:25Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 124 с., 22 табл., 24 рис., 23 джерел, 1 додаток. Об'єктом дослідження є мультифакторна авторизація та автентифікація в мережі Web3.0 Предметами дослідження визначено нейронні мережі для розпізнавання облич та блокчейн для роботи з розподіленими ідентифікаторами Мета дослідження полягає у аналізі алгоритмів видачі рекомендацій, що базуються на моделях матричної факторизації, а також алгоритмів, що використовують аппарат мереж глибокого навчання. У роботі розглянуто альтернативні методи авторизації, такі як авторизація через біометрію, а також новітній, автентифікація через блокчейн. Важливість роботи полягає у створенні прикладу використання мультифакторної автентифікації на основі нейронних мереж і блокчейну в мережі Web3.0. Отримані результати надалі можна буде розвинути в самостійну бібліотеку, яку зможуть використовувати незалежні розробники для розроблення своїх додатків в розподіленому інтернеті. Дана робота допоможе зробити систему безпечнішою та зручнішою для користувачів, а також дасть змогу перестати зберігати свої дані у великих корпорацій, таких як Google або Facebook. Результатом дослідження є порівняння існуючих методів авторизації та автентифікації, а також перспективи автентифікації за допомогою блокчейну та біометрії у вебі 3.0.uk
dc.description.abstractotherMaster thesis: 124 p., 22 tab., 24 fig., 23 references, 1 appendix. The object of research is multifactor authorization and authentication in the Web3.0 network The subjects of the study are neural networks for face recognition and blockchain for working with distributed identifiers The purpose of the study is to analyze recommendation algorithms based on matrix factorization models, as well as algorithms using deep learning networks. The work considers alternative methods of authorization, such as authorization through biometrics, as well as the latest, authentication through the blockchain. The importance of the work is to create an example of using multifactor authentication based on neural networks and blockchain in the Web3.0 network. The results obtained can be further developed into an independent library that can be used by independent developers to develop their applications in the distributed Internet. This work will help to make the system safer and more convenient for users and will allow to stop storing their data in large corporations such as Google or Facebook. The result of the study is a comparison of existing methods of authorization and authentication, as well as the prospects for authentication using blockchain and biometrics in Web 3.0.uk
dc.format.extent124 с.uk
dc.identifier.citationСлавінський, В. О. Методи багатофакторної автентифікації до веб додатків за допомогою штучного інтелекту та технології блокчейн : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Славінський Всеволод Олександрович. - Київ, 2022. - 124 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54529
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтентифікаціяuk
dc.subjectмультифакторна автентифікаціяuk
dc.subjectблокчейнuk
dc.subjectweb3.0uk
dc.subjectрозпізнавання обличuk
dc.subjectвеб застосунокuk
dc.subjectкриптогаманціuk
dc.subjectрозподілені автентифікаториuk
dc.subjectрозподілений додатокuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleМетоди багатофакторної автентифікації до веб додатків за допомогою штучного інтелекту та технології блокчейнuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи