Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/35098
Назва: | Нейромережева аутентифікація користувачів за клавіатурним почерком |
Інші назви: | Users' neural network authentication by keyboard dynamic |
Автори: | Єжова, Єлизавета Олексіївна |
Ключові слова: | аутентифікація нейронна мережа точність клавіатурний почерк Python TensorFlow KerasTuner LSTM CNN authentication neural network accuracy keyboard dynamic architecture |
Дата публікації: | гру-2023 |
Видавництво: | Луцьк; ДВНЗ ДонНТУ |
Бібліографічний опис: | Єжова, 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. |
Серія/номер: | 121 «Інженерія програмного забезпечення»; |
Короткий огляд (реферат): | Випускну 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. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/35098 |
Розташовується у зібраннях: | ОС "Магістр" КІТА |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Кваліфікаційна_робота_ІПЗм-22_Єжова.pdf | 2,03 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.