8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Сулавко А. Е., Храмов А. А.     Опубликовано в № 1(97) 31 января 2022 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы

Метод биометрической аутентификации на основе кепстральных характеристик эхограмм наружного уха и нейросетевого преобразователя биометрия-код

Открытые биометрические образы (отпечаток пальца, радужка глаза, лицо) компрометируются в естественной среде, так как их невозможно скрыть от постороннего наблюдения или сохранить в секрете. В настоящей работе в качестве биометрических образов предлагается использовать данные о внутреннем строении наружного уха, получаемые при помощи эхографии. Индивидуальные особенности геометрии слухового канала субъектов скрыты от непосредственного наблюдения и не могут быть скопированы путем фотографирования. Предложенный метод аутентификации основан на кепстральном анализе эхограмм наружного уха и применении нейросетевых преобразователей биометрия- код, обучаемых по ГОСТ Р 52633.5. Нейросетевой преобразователь биометрия-код позволяет связать криптографический ключ или пароль пользователя с его биометрическим образом. Это неглубокая нейронная сеть из одного или двух слоев нейронов, которая настраивается на то, чтобы при поступлении образа известного пользователя генерировать заданный при обучении ключ, а при поступлении на его входы неизвестного образа – случайный код с высокой энтропией. На вход этой сети поступали кепстральные признаки эхограмм. Для применения метода на практике нужно специальное устройство, сочетающее наушник со звуконепроницаемым корпусом и с микрофон. Полученные результаты можно назвать оптимистичными EER = 0,031 (FAR = 0,001 при FRR = 0,23). Применение нейросетевых преобразователей биометрия-код показало сравнительно более высокий процент ошибок по сравнению с многослойными нейронными сетями и наивной схемой классификации Байеса, однако нейросетевые преобразователи биометрия-код позволяют реализовать аутентификацию в защищенном режиме. Это означает, что биометрические данные субъекта будут защищены от компрометации на этапах хранения, исполнения и передачи по каналам связи.

Ключевые слова

преобразователи биометрия-код, кепстрограммы, спектрограммы, преобразование Фурье, автоматическое обучение неглубоких нейронных сетей

Автор статьи:

Сулавко А. Е.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, кафедра комплексной защиты информации, Омский государственный технический университет

Местоположение:

Омск, Россия

Автор статьи:

Храмов А. А.

Ученая степень:

магистрант, кафедра комплексной защиты информации, Омский государственный технический университет

Местоположение:

Омск, Россия