Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/35098
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorЄжова, Єлизавета Олексіївна-
dc.date.accessioned2024-01-31T13:07:16Z-
dc.date.available2024-01-31T13:07:16Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.citationЄжова, Є. О. Нейромережева аутентифікація користувачів за клавіатурним почерком: випускна кваліфікаційна робота … магістр : 121 Інженерія програмного забезпечення / Єлизавета Олексіївна Єжова. – Луцьк; ДВНЗ ДонНТУ, 2023. - 115 с.uk_UK
dc.identifier.urihttps://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/35098-
dc.description.abstractВипускну магістерську роботу присвячено дослідженню наявних нейромережевих методів аутентифікації користувачів на основі аналізу їх клавіатурного почерку для створення мережі, яка дозволяє впізнавати користувачів за їхнім унікальним стилем введення тексту на клавіатурі. Об’єкт дослідження даної роботи – процес аутентифікації користувачів в комп’ютерно-інформаційних системах. Предмет дослідження даної роботи – нейромережевий метод аутентифікації користувачів за клавіатурним почерком. Мета роботи – підвищення рівня захисту комп’ютерно-інформаційних систем шляхом високоточної автоматичної ідентифікації користувачів за їх клавіатурним почерком за допомогою нейронної мережі аутентифікації, що забезпечить ідентифікацію користувача на основі унікальних характеристик його введення на клавіатурі. Задачами даної роботи є проведення порівняльного аналізу наявних методів аутентифікації користувачів за клавіатурним почерком, зокрема, з використання нейронних мереж, для подальшого обрання архітектури, яка забезпечує високу точність в завдання аутентифікації за клавіатурним почерком, проведення налаштування, навчання та тестування нейронної мережі, використовуючи відповідні методи оптимізації, щоб досягнути максимальної точності моделі та оцінка точності розробленої архітектури мережі на наборі тестових даних, для оцінки її здатності розрізняти аутентичний почерк від підробленого. 5 Результатом роботи стала нейронна мережа для аутентифікації користувачів за клавіатурним почерком. Наукова новизна полягає в отриманні більш точної архітектури нейронної мережі, яка поєднує згорткові нейронні мережі та довгу короткочасну пам’ять, що дозволяє підвищити рівень точності процесу аутентифікації. Практичне значення полягає в накопиченні рекомендацій щодо розробки та навчання згорткових нейронних мереж та довгої короткочасної пам’яті в цілях використання в аутентифікації користувачів на основі їх клавіатурного почерку.uk_UK
dc.language.isootheruk_UK
dc.publisherЛуцьк; ДВНЗ ДонНТУuk_UK
dc.relation.ispartofseries121 «Інженерія програмного забезпечення»;-
dc.subjectаутентифікаціяuk_UK
dc.subjectнейронна мережаuk_UK
dc.subjectточністьuk_UK
dc.subjectклавіатурний почеркuk_UK
dc.subjectPythonuk_UK
dc.subjectTensorFlowuk_UK
dc.subjectKerasTuneruk_UK
dc.subjectLSTMuk_UK
dc.subjectCNNuk_UK
dc.subjectauthenticationuk_UK
dc.subjectneural networkuk_UK
dc.subjectaccuracyuk_UK
dc.subjectkeyboard dynamicuk_UK
dc.subjectarchitectureuk_UK
dc.titleНейромережева аутентифікація користувачів за клавіатурним почеркомuk_UK
dc.title.alternativeUsers' neural network authentication by keyboard dynamicuk_UK
dc.typeOtheruk_UK
Розташовується у зібраннях:ОС "Магістр" КІТА

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Кваліфікаційна_робота_ІПЗм-22_Єжова.pdf2,03 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.