Применение алгоритма Дугласа–Пеккера в вопросах онлайн-аутентификации инструментов удалённой работы при подготовке специалистов укрупнённой группы специальностей 10.00.00 «Информационная безопасность»
Main Article Content
Аннотация
В условиях перехода образовательных систем на дистанционное обучение, а также развития тренда на удалённую работу, возникла острая потребность в разработке надежных технологий биометрической идентификации и аутентификации для верификации исполнителей работ в режиме удаленной работы. Такие технологии позволяют обеспечить высокую степень защиты и удобство использования, что делает вопросы их разработки и оптимизации крайне важными.
Проблема заключается в необходимости повышения точности и эффективности систем распознавания движений манипулятора «мышь» без использования специализированных устройств в максимально короткий промежуток времени. Для ее решения требуется эффективная предобработка таких движений, чтобы упростить их траектории, сохранив при этом их ключевые особенности.
В статье предложено использование алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных траекторий движений «мыши». Этот алгоритм позволяет значительно уменьшить количество точек в траекториях, упрощая их при сохранении основной формы движений. Данные с упрощенными траекториями затем используются для обучения нейронных сетей.
Экспериментальная часть работы показала, что применение алгоритма Дугласа–Пеккера позволяет сократить количество точек в траекториях на 60%, что приводит к увеличению точности распознавания движений с 70% до 82%. Такое упрощение данных способствует ускорению процесса обучения нейронных сетей и повышению их операционной эффективности.
Проведенное исследование подтвердило эффективность использования алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных в задачах распознавания движений «мыши». Полученные результаты могут найти применение в разработке более интуитивно понятных и адаптивных пользовательских интерфейсов.
Предложены также направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию параметров алгоритма для различных типов движений и исследование возможности его комбинирования с другими методами машинного обучения.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Sarkar A., Singh B.K. A review on performance, security and various biometric template protection schemes for biometric authentication systems // Multimedia Tools and Applications. 2020. Vol. 79. No. 37. P. 27721–27776.
3. Alwahaishi S., Zdrálek J. Biometric authentication security: an overview // 2020 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM). IEEE, 2020. P. 87–91.
4. López C. et al. Adversarial attacks against mouse-and keyboard-based biometric authentication: black-box versus domain-specific techniques //International Journal of Information Security. 2023. Vol. 22. No. 6. P. 1665–1685.
5. Thomas P.A., Preetha Mathew K. A broad review on non-intrusive active user authentication in biometrics // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2023. Vol. 14. No. 1. P. 339–360.
6. Dahia G., Jesus L., Pamplona Segundo M. Continuous authentication using biometrics: An advanced review // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2020. Vol. 10. No. 4. P. e1365.
7. Ryu R. et al. Continuous multimodal biometric authentication schemes: a systematic review // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 34541–34557.
8. Almalki S., Assery N., Roy K. An empirical evaluation of online continuous authentication and anomaly detection using mouse clickstream data analysis // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. No. 13. P. 6083.
9. Almalki S., Chatterjee P., Roy K. Continuous authentication using mouse clickstream data analysis // Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage: SpaCCS 2019 International Workshops, Atlanta, GA, USA, July 14–17, 2019, Proceedings 12. Springer International Publishing, 2019. P. 76–85.
10. Jorgensen Z., Yu T. On mouse dynamics as a behavioral biometric for authentication // Proceedings of the 6th ACM Symposium on Information, Computer and Communications Security. 2011. P. 476–482.
11. Sayed B. et al. Biometric authentication using mouse gesture dynamics // IEEE systems journal. 2013. Vol. 7. No. 2. P. 262–274.
12. Siddiqui N. et al. Machine and deep learning applications to mouse dynamics for continuous user authentication // Machine Learning and Knowledge Extraction. 2022. Vol. 4. No. 2. P. 502–518.
13. Zhang Y.G. et al. Trustworthy interaction model: continuous authentication using time–frequency joint analysis of mouse biometrics // Behaviour & Information Technology. 2024. P. 1–18.
14. Fenu G., Marras M., Boratto L. A multi-biometric system for continuous student authentication in e-learning platforms // Pattern Recognition Letters. 2018. Vol. 113. P. 83–92.
15. Gao Q. Biometric authentication to prevent e-cheating // International Journal of Instructional Technology and Distance Learning. 2012. Vol. 9. No. 2. P. 3–14.
16. Hernandez-Ortega J. et al. edBB: Biometrics and behavior for assessing remote education // arXiv preprint arXiv:1912.04786. 2019.
17. Abuzaraida M.A., Jebriel S.M. The detection of the suitable reduction value of Douglas–Peucker algorithm in online handwritten recognition systems // 2015 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, And Informatics (SOLI). IEEE, 2015. P. 82–87.
18. Fong T. et al. PyMouseTracks: Flexible Computer Vision and RFID-Based System for Multiple Mouse Tracking and Behavioral Assessment // eNeuro. 2023. Vol. 10. No. 5.
19. Uymin A. Instruments for student verification and assessment of his emotional and psychological state during remote work // Norwegian Journal of development of the International Science. 2022. No. 96. P. 98–101.
20. Uymin A. Preprocessing data from the mouse manipulator for use in behavioral biometrics analysis // Norwegian Journal of Development of the International Science. 2022. No. 85. P. 53–58.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.