Нейромережеві моделі та засоби біометричної ідентифікації користувачів компютерних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерейковський, Ігор Анатолійович
dc.contributor.authorВойтко, Максим Олегович
dc.date.accessioned2019-03-13T15:24:50Z
dc.date.available2019-03-13T15:24:50Z
dc.date.issued2018-12
dc.description.abstractenTheme urgency. One of the primary means to manage access to computer networks is authentication. Provided research indicates that classic authentication means with static passwords are not relevant anymore and didn’t provide enough safety level. Modern biological identification systems are high quality and reliable way of personal identification. Biological informational systems have unique advantages – they do not allow denying perfect transaction and allow multiple accounts usage detection. Modern access control system analysis proves apparent march toward biometrical means, because of their convenience, reliability, and accuracy. Thus increasing the efficiency of computer networks users biometrical identification neural networks models and means is exceptionally relevant. The object of research is computer network access control process based on biometrical identification with convolutional neural networks. The subject of research – neural network models and methods of biometrical identification. The research objective is to improve computer networks users biometrical identification neural network model efficiency. The research tasks: 1. Analyze existing biometrical identification algorithms, models and methods. 2. Develop neural network models for computer networks users biometrical identification. 3. Develop methods for ear recognition neural network biometrical identification method. 4. Conduct experiments to verify the developed solution. The research methods: • analysis; • analogy; • deduction; • empirical: experimental verification of the proposed solution; • induction; • synthesis. Results and scientific novelty . Further development of computer networks users ear recognition biometrical identification neural network model was reached. Practical value. The thesis results might be used for computer network users identification, given user ears images. Approbation. The main provisions and results of the work were presented and discussed at V International Scientific and Technical Conference “Modern methods, information, software and technical support of control systems for organizational, and technological complexes" (Kyiv, November 2223, 2018), as well as International Scientific Internet Conference “Informational society: technological, economic and technical aspects” (Ternopil, December 11, 2018). Thesis structure and content. The master thesis consists of the introduction, four sections, conclusions, references, and annexes. The introduction describes the research, assess the scope of biometrical identification with neural network models problem, underlines the research relevance, finds the research purpose and objectives, presents the scientific novelty of the obtained results and the practical value of the work. In the first chapter existing biometrical identification methods are described and analyzed. In the second chapter ear recognition biometrical identification neural network models are developed, and their scientific basis and implementation details are analyzed. The third chapter explores neural networks methods for ear recognition biometrical identification and their validation. The fourth chapter describes the conducted experiments for solution verification. The conclusions analyze the results of the conducted research. In the appendixes include the following items: a presentation, program code abstract, the publications copy, and the implementation certificate. The thesis is presented in 79 pages, and it contains 4 annexes and 42 references to the used sources. 24 figures and 9 tables are presented in the thesis.uk
dc.description.abstractukАктуальність 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.uk
dc.format.page79 с.uk
dc.identifier.citationВойтко, М. О. Нейромережеві моделі та засоби біометричної ідентифікації користувачів компютерних мереж : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Войтко Максим Олегович. – Київ, 2018. – 79 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26715
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкомп'ютерне баченняuk
dc.subjectComputer Visionuk
dc.subjectбіометрична ідентифікаціяuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectаутентифікаціяuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectauthenticationuk
dc.subjectbiometrical identificationuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectCNNuk
dc.subjectConvNetsuk
dc.subjectMachine Learninguk
dc.subject.udc004.855uk
dc.titleНейромережеві моделі та засоби біометричної ідентифікації користувачів компютерних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи