Нейромережеві моделі та засоби біометричної ідентифікації користувачів компютерних мереж
Вантажиться...
Дата
2018-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Актуальність теми. Одним з основних способів керування та
розмежування доступу до комп'ютерних мереж є аутентифікація. Проведені
дослідження вказують на те, що класичні засоби аутентифікації з
використанням статичних паролів не відповідають викликам сучаності та
не забезпечують достатнього рівня захисту.
Сучасні системи біологічного розпізнавання є якісними та
надійними засобами ідентифікації особистості. Біометричні інформаційні
системи також володіють унікальними перевагами – вони не дозволяють
відмовитись від досконалої транзакції і дають можливість визначити, коли
індивідуум користується декількома акаунтами.
Проаналізувавши сучасні системи контролю доступу користувачів
до комп'ютерних мереж можна зробити висновок, що відбувається
активний розвиток біометричних методів завдяки їх зручності, надійності
та достовірності.
Тобто на сьогодні актуальним є підвищення ефективності
нейромережевих моделей та засобів біометричної ідентифікації
користувачів комп'ютерних мереж.
Об’єктом дослідження є процес керування доступом до
комп'ютерних мереж на основі біометричної ідентифікації користувачів за
допомогою згорткових нейронних мереж.
Предмет дослідження – нейромережеві моделі та методи
біометричної ідентифікації.
Мета роботи – підвищення ефективності нейромережевих моделей
для біометричної аутентифікації користувачів комп'ютерних мереж.
Завдання роботи :
1. Проаналізувати існуючі алгоритми, методи та моделі
біометричної ідентифікації.
2. Розробити нейромережеві моделі призначені для біометричної
ідентифікації користувачів комп'ютерних мереж.
3. Розробити методи нейромережевої ідентифікації по знімку
вушної раковини.
4. Провести експериментальні дослідження для верифікації
результатів отриманих рішень.
Методи дослідження:
● аналіз;
● аналогія;
● емпіричні: спостереження за похибкою при ідентифікації персоналу
та експериментальна перевірка ефективності розробленого програмного
забезпечення;
● індукція;
● дедукція;
● синтез.
Наукова новизна. Отримали подальший розвиток нейромережевої
моделі біометричної ідентифікації користувачів комп'ютерних мереж на
основі зображення вушної раковини.
Практична цінність. Результати даної роботи можуть бути
використані для ідентифікації користувачів при розмежуванні та управлінні
доступом до будьякої
компютерної мережі, попередньо отримавши
фотознімки вушних раковин.
Апробація роботи. Основні положення магістерської роботи
доповідалися на V Міжнародній науковотехнічній
Internet конференції в
НУХТ на базі факультету АКС “Сучасні методи, інформаційне, програмне
та технічне забезпечення систем керування організаційнотехнічними
та
технологічними комплексами” (м. Київ, 2223
листопада 2018р.),
Міжнародна наукова інтернетконференція
"Інформаційне суспільство:
технологічні, економічні та технічні аспекти становлення" (випуск 34)
(м.Тернопіль, 11 грудня 2018р.).
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається
із вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків.
У вступі подано загальну характеристику роботи, проаналізовано
сучасне становище проблеми, визначено актуальність напряму досліджень,
поставлено мету і задачі досліджень, представлено наукову новизну
отриманих результатів і практичну цінність роботи.
У першому розділі розглянуто та проаналізовано існуючі методи
біометричної ідентифікації користувачів.
У другому розділі розроблено нейромережеві моделі призначені для
ідентифікації по знімку вушної раковини та проаналізовано їх
обґрунтування та особливості застосування.
У третьому розділі розроблено методи нейромережевої
ідентифікації по знімку вушної раковини та проаналізовано їх
обгрунтування.
У четвертому розділі проведені експериментальні дослідження
спрямовані на верифікацію отриманих рішень.
У висновках проаналізовано отримані результати дослідження.
У додатках наведено уривок програми, презентацію, довідку про
впровадження результатів дослідження та копії публікацій.
Магістерська дисертація представлена на 79 аркушах, містить
чотири додатки та список використаних джерел із 42 найменувань. У
роботі наведено 24 рисунки і 9 таблиць.
Опис
Ключові слова
комп'ютерне бачення, Computer Vision, біометрична ідентифікація, нейронні мережі, аутентифікація, згорткові нейронні мережі, машинне навчання, authentication, biometrical identification, neural networks, CNN, ConvNets, Machine Learning
Бібліографічний опис
Войтко, М. О. Нейромережеві моделі та засоби біометричної ідентифікації користувачів компютерних мереж : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Войтко Максим Олегович. – Київ, 2018. – 79 с.