Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009222, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title OPTIMIZING AUTHENTICATION SECURITY IN INTELLIGENT SYSTEMS THROUGH VISUAL BIOMETRICS FOR ENHANCED EFFICIENCY popup.author Батюк T. M.Досин Д. Г.Batiuk T.Dosyn D. popup.publication 03-11-2024 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/312778 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Основною метою цієї статті є дослідження аспектів, пов’язаних із забезпеченням безпеки та підвищенням ефективності процесів автентифікації в інтелектуальних системах шляхом застосування візуальної біометрії. Основна увага приділяється вдосконаленню та вдосконаленню систем автентифікації за допомогою складних методів біометричної ідентифікації. Метою дослідження було створення спеціалізованої інтелектуальної системи, яка використовує сіамську нейронну мережу для встановлення безпечної автентифікації користувача в існуючій системі. Окрім впровадження основних заходів безпеки, таких як хешування та безпечне зберігання облікових даних користувача, підкреслюється сучасне значення впровадження двофакторної автентифікації. Такий підхід значно посилює захист даних користувачів, перешкоджаючи більшості сучасних методів злому та захищаючи від витоку даних. Дослідження визнає певні обмеження у своєму підході, що, можливо, впливає на можливість узагальнення результатів. Ці обмеження відкривають можливості для майбутніх досліджень і розвідок, сприяючи поточній еволюції методологій автентифікації в інтелектуальних системах. Метод. Система двофакторної автентифікації інтегрує технологію розпізнавання обличчя, використовуючи візуальну біометрію для підвищення безпеки порівняно з альтернативними методами двофакторної автентифікації. Було оцінено різні реалізації сіамської нейронної мережі, що використовують контрастну функцію втрат і функцію триплетних втрат. Згодом була реалізована та навчена нейронна мережа, що використовує триплетну функцію втрат. Результати. У статті наголошується на практичних наслідках розробленої інтелектуальної системи, демонструється її ефективність у мінімізації ризику несанкціонованого доступу до облікових записів користувачів. Інтеграція сучасних методологій автентифікації забезпечує безпечний і надійний процес автентифікації користувачів. Висновки. Впровадження технології розпізнавання обличчя в процесах автентифікації має ширші соціальні наслідки. Це сприяє створенню більш безпечного цифрового середовища, запобігаючи несанкціонованому доступу, зрештою захищаючи конфіденційність користувачів і дані. Оригінальність дослідження полягає в інноваційному підході до автентифікації з використанням візуальної біометрії в рамках сіамської нейронної мережі. Розроблена інтелектуальна система є цінним внеском у цю сферу, пропонуючи ефективне та сучасне рішення проблем автентифікації користувачів. popup.nrat_date 2026-02-25 Close