Для функционирования сайта могут собираться метаданные (сcookie, IP-адрес, местоположение). Если Вы не хотите, чтобы эти данные обрабатывались, то покиньте сайт.
OK
Приложение
«Живой документ»
Программа, осуществляющая непрерывную идентификацию пользователя в процессе работы с электронным документом. Содержание документа и функционал программы меняются в реальном времени в зависимости от того, кто работает с документом в данный момент.
суть концепции "живого" документа
В процессе работы с документом производится непрерывный сбор биометрические данных для более надежной верификации личности пользователя: клавиатурный почерк, параметры лица, данные о передвижении манипулятора "мышь". Накопленная биометрическая информация используется для выработки ключа шифрования при помощи широких нейронных сетей, представляющих собой преобразователи, способные трансформировать вектор нечетких, неоднозначных биометрических параметров "Свой" в четкий однозначный код ключа.
По мере накопления идентификационной информации о пользователе блоки данных документа, содержащие конфиденциальные сведения, дешифруются, в результате документ меняет параметры отображения и редактирования «на ходу», скрывая либо заменяя определенные фрагменты, блокируя и предоставляя отдельные функции. Сами действия по сокрытию/замене содержимого определяются создателем документа
Биометрическая "мышь"
для управления приложением
Не каждый компьютер оснащен веб-камерой, а при работе с документами пользователь не всегда активно использует клавиатуру (например, в режиме просмотра). Для того, чтобы получить информативные данные о пользователе в процессе работы с документами, мы снабдили манипулятор "мышь" специальными датчиками - гироскопом и акселерометром. С помощью этих датчиков формируются достаточно информативные сигналы о передвижении манипулятора, анализ этих сигналов в реальном времени позволяет идентифицировать личность пользователя.
Основные участники проекта
Ложников Павел Сергеевич
руководитель проекта, ведущий исследователь
доктор технических наук, доцент, зав. каф. комплексной защиты информации, ОмГТУ
Иванов Александр Иванович
исследователь и научный консультант
доктор технических наук, профессор каф. ТСИБ ПГУ, ведущий научный сотрудник ЛБНТ АО "ПНИЭИ" (Пенза)
Сулавко Алексей Евгеньевич
исследователь

кандидат технических наук, доцент каф. КЗИ, старший научный сотрудник ОмГТУ
Еременко Александр Валериевич
исследователь

кандидат техн. наук, руководитель направления Автоматика-сервис, Санкт-Петербург
Лыжин Артем Александрович
разработка аппаратной части устройства
выпускник ОмГТУ, Омск
Седнев Никита Вадимович
программирование микроконтроллеров
выпускник ОмГТУ, Омск
Новиков Максим Дмитриевич
разработка программных модулей
магистрант, каф. КЗИ, ОмГТУ, Омск
Шалина (Бурая) Екатерина Викторовна
исследователь

специалист по защите информации, окончила аспирантуру УГАТУ, Уфа
Основные публикации
по теме "Генерация ключей шифрования на основе биометрических признаков, регистрируемых стандартным оборудованием компьютера"
Generation of a biometrically activated digital signature based on hybrid neural network algorithms
биометрическая подпись, электронная подпись, динамический биометрический образ, нейросетевой преобразователь биометрия-код, распознавание образов, защита целостности и аутентичности
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1050/1/012047/pdf

Lozhnikov P.S., Sulavko A.E. Generation of a biometrically activated digital signature based on hybrid neural network algorithms // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series. II International scientific conference "Mechanical Science and Technology Update", 27-28 February 2018. Omsk, Russia. doi:10.1088/1742-6596/1050/1/012047

Предложена модель гибридной «широкой» нейронной сети на базе персептронов, сетей квадратичных форм и многомерных разностных и гиперболических функционалов Байеса. Экспериментально подтверждена высокая эффективность применения модели для решения задач биометрической аутентификации и создания электронной подписи с биометрической активацией. Предложены способы генерации ключей электронной подписи, а также аутентификации субъектов по рукописным образам, клавиатурному почерку и параметрам лица. Достигнуты сравнительно высокие показатели надежности принимаемых решений, которые оценивались с учетом изменчивости динамических биометрических образов во времени.
Аутентификация пользователей компьютера на основе клавиатурного почерка и особенностей лица
РАСПОЗНАВАНИЕ СУБЪЕКТОВ, БИОМЕТРИЧЕСКИЙ ПРИЗНАК, ДЛИТЕЛЬНОСТЬ МОНИТОРИНГА, ГЕНЕРАЦИЯ КЛЮЧЕЙ, ШИФРОВАНИЕ, ЭЛЕКТРОННАЯ ЦИФРОВАЯ ПОДПИСЬ
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29457219

Ложников П.С., Сулавко А.Е., Бурая Е.В., Писаренко В.Ю. Аутентификация пользователей компьютера на основе клавиатурного почерка и особенностей лица // Вопросы кибербезопасности. - 2017. - №3. - С. 24-34. DOI: 10.21681/2311-3456-2017-3-24-34

Рассмотрена проблема распознавания пользователя в процессе работы на компьютере в пространстве признаков клавиатурного почерка и лица. Предложено несколько подходов к формированию решений: сети персептронов, сети Пирсона-Хемминга, Байеса-Пирсона-Хемминга, Байеса-Хемминга. Подтверждено, что многомерный функционал Байеса работает тем лучше, чем выше коэффициент равной коррелированности признаков и выше его размерность. Показано, что для различных признаков могут быть найдены функционалы, наилучшим образом работающие с ними. Установлено, что при увеличении времени мониторинга пользователя удается существенно снизить ошибочные решения за счет более точного вычисления значений признаков. Предложен способ генерации ключей, которые можно использовать для шифрования, формирования ЭЦП или аутентификации с вероятностями ошибочных решений, зависящими от времени мониторинга действий субъекта при активной его работе на компьютере: 30 секунд - FRR=0,002, FAR=0,0036; 60 секунд - FRR=0,002, FAR=0,0009; 150 секунд - FRR<0,0005, FAR<0,0005.
Альтернативные сценарии авторизации при идентификации пользователей по динамике подсознательных движений
ИДЕНТИФИКАЦИЯ, АВТОРИЗАЦИЯ, ОБМАННЫЕ СИСТЕМЫ, DECEPTION SYSTEMS
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=19047630
Епифанцев Б.Н., Ложников П.С., Сулавко А.Е. Альтернативные сценарии авторизации при идентификации пользователей по динамике подсознательных движений // Вопросы защиты информации / ФГУП «ВИМИ». - Москва: 2013, № 2. С. 28-35.
Предложена концепция альтернативных сценариев авторизации в системах контроля доступа. Разработан алгоритм идентификации пользователей по динамике подсознательных движений с использованием альтернативных сценариев авторизации. Проведен эксперимент по оценке эффективности алгоритма.
Оценка идентификационных возможностей особенностей работы пользователя с компьютерной мышью
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ, БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, АУТЕНТИФИКАЦИЯ, НАРУШИТЕЛЬ, ИДЕНТИФИЦИРУЮЩИЕ ПРИЗНАКИ, ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ С МЫШЬЮ
https://elibrary.ru/item.asp?id=24716609
Борисов Р.В., Зверев Д.Н., Сулавко А.Е., Писаренко В.Ю. Оценка идентификационных возможностей особенностей работы пользователя с компьютерной мышью // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии / СибАДИ. - Омск: СибАДИ, 2015, № 5(45), C. 106-113.
В статье рассматривается проблема защиты конфиденциальных данных от несанкционированного доступа в компьютерной системе. Предложен метод идентификации пользователей по особенностям работы с мышью, основанный на мониторинге деятельности субъекта во время работы за компьютером и применении сетей Байеса для принятия идентификационных решений.
Made on
Tilda