Registration Number
0826U002789, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
07-07-2026
popup.evolution
o
Title
Neural network methods and models of biometric authentication in information systems of critical infrastructure facilities
Author
Oleh Tereikovskyi,
popup.head Andryi Mishchenko
popup.head Oleksandr Korchenko
popup.opponent Valerii Lakhno
popup.opponent Volodymyr M. Shymkovych
popup.review Andrii O. Fesenko
popup.review Anna V. Ilienko
popup.rada
National University «Kyiv Aviation Institute»
Description
Дисертація присвячена вирішенню актуального наукового завдання — розробці нейромережевих моделей та методів розпізнавання особи за зображенням обличчя та райдужною оболонкою ока для підвищення ефективності біометричної автентифікації в інформаційних системах об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ).
Об’єктом дослідження є процеси біометричної аутентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури за зображенням обличчя та райдужною оболонкою ока. Предмет дослідження – нейромережеві моделі та методи біометричної автентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури за зображенням обличчя та райдужною оболонкою ока.
Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності біометричної автентифікації в інформаційних системах ОКІ за рахунок зменшення похибки розпізнавання, адаптації до варіативних умов застосування, розширення ознак розпізнавання спуфінг-атак, інтеграції розпізнавання емоцій та пришвидшення розробки нейромережевих засобів.
Основні науково-практичні результати. Визначено шляхи підвищення ефективності нейромережевих систем автентифікації, пов’язані із забезпеченням оперативності розробки, підвищенням точності виділення контурів в умовах завад, розширенням ознак спуфінг-атак та доповненням функціоналу розпізнаванням емоцій. Розроблено комплекс моделей: процедури розпізнавання, модульну нейромережеву модель автентифікації та модель семантичної сегментації зображення обличчя. Модель процедури розпізнавання, що базується на формалізованому описі, конкретизації умов відеореєстрації та параметрів завад, стала теоретичним базисом для побудови відповідних методів. Модель семантичної сегментації, реалізована на основі енкодер-декодерної архітектури з адаптивними параметрами, дозволила створити ефективний метод побудови нейромережевих засобів сегментації. Цей метод забезпечує зниження архітектурної складності, стабільну збіжність навчання та уникнення перенавчання, що підвищує точність виділення контурів у 1,2–1,25 рази та в 10 разів скорочує обсяг експериментів з налаштування архітектури. Розроблено модульну нейромережеву модель біометричної автентифікації, що базується на співвіднесенні модулів із завданнями автентифікації та використанні адаптованих вільнодоступних рішень. Запропоновано метод біометричної автентифікації персоналу ОКІ, який за рахунок адаптації параметрів обробки відеопотоку, фільтрації завад засобами семантичної сегментації, маскування пікселів та аналізу ознак спуфінг-атак (з урахуванням динаміки емоцій) дозволяє зменшити похибку розпізнавання в 1,1–1,2 рази. Досліджена система біометричної автентифікації за ефективністю на 10% перевищує найкращі існуючі аналоги.
Ефективність дисертаційних рішень підтверджується впровадженням в Державному університеті «Київський авіаційний інститут» при виконанні держбюджетної науково-дослідної роботи «Система забезпечення кібербезпеки та стійкості об’єктів критичної інфраструктури» (№ДР 5-2024/18.02, 2024-2025 рр.) та їх використанням в навчальному процесі кафедри кібербезпеки факультету комп’ютерних наук та технологій. Також отримані результати впроваджені в діяльність ТОВ «АНТЕ МЕДІАМ», Львівської торгово-промислової палати, ТОВ «Науково-виробниче підприємство хімічних продуктів», ТОВ «Айті Курсор», ТОВ «ОПТОЕЛЕКТРОНІКА».
Registration Date
2026-06-23
popup.nrat_date
2026-06-23 / 2026-07-29
