Показатели качества систем распознавания пользователей по динамике подписи на основе наивного классификатора Байеса и нейронной сети

Методы и системы защиты информации, информационная безопасность


Авторы

Гураков М. А. *, Кривоносов Е. О. **, Костюченко Е. Ю. ***

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, ТУСУР, проспект Ленина, 40, Томск, 634050, Россия

*e-mail: g.mishell@gmail.com
**e-mail: egor-yrga@mail.ru
***e-mail: key@keva.tusur.ru

Аннотация

Исследовано поведение параметров систем распознавания пользователей по динамике подписи на основе модифицированного наивного классификатора Байеса и нейронной сети в зависимости от значения порогов в соответствующих системах. Получены оценки качества системы аутентификации в виде вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода. Были проведены исследования по определению возможности объединения классификатора на основе нейронной сети и классификатора Байеса путем линейного комбинирования выходов для снижения суммарной вероятности ошибки классификации без учета рода ошибки.

Ключевые слова

идентификация, подпись, классификатор Байеса, нейронная сеть, интеграция, линейная зависимость, ошибки первого и второго рода

Библиографический список

  1. Ходашинский И.А., Савчук М.В., Горбунов И.В., Мещеряков Р.В. Технология усиленной аутентификации пользователей информационных процессов. // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2011. № 2 (24). С. 236-248.

  2. Гураков М.А., Кривоносов Е.О. Аутентификация пользователя по динамике подписи на основе наивного классификатора Байеса. // Конференция участников группового проектного обучения ТУСУР, 2014: https://storage.tusur.ru/files/10909/KIBEVS-1005_Autentifikatsia_polzovatelya_po_dina.pdf (доступ 1.06.2015).

  3. Субботин С.В., Большаков Д.Ю. Применение байесовского классификатора для распознавания классов целей // Журнал Радиоэлектроники, 2006, № 4: http://jre.cplire.ru/jre/oct06/2/text.html.

  4. McCallum, A. and Nigam K. «A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification». In AAAI/ICML-98 Workshop on Learning for Text Categorization, pp. 41-48. Technical Report WS-98-05. AAAI Press. 1998.

  5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 2003. — 479 с.

  6. Дорошенко Т.Ю., Костюченко Е.Ю. Система аутентификации на основе динамики рукописной подписи // Доклады ТУСУР. 2014. № 2(32). С. 219-223.

  7. Костюченко Е.Ю. Идентификация непрерывных биометрических сигналов на основе нейронных сетей: Дисс. канд. техн. наук, — Томск, 2010, 171 с.

  8. Костюченко Е.Ю., Мещеряков Р.В., Крайнов А.Ю. Критерии информативности при обработке биометрических сигналов при помощи нейронных сетей // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2010. № 1(21). С. 118-220.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход