Знайдено документів: 1
Інформація × Реєстраційний номер 2124U009222, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ОПТИМІЗАЦІЯ АВТЕНТИФІКАЦІЇ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ВІЗУАЛЬНОЮ БІОМЕТРИКОЇ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БЕЗПЕКИ Автор Батюк T. M.Досин Д. Г.Batiuk T.Dosyn D. Дата публікації 03-11-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/312778 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис 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. Додано в НРАТ 2026-02-25 Закрити
Матеріали
Опубліковано
Стаття
ОПТИМІЗАЦІЯ АВТЕНТИФІКАЦІЇ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ВІЗУАЛЬНОЮ БІОМЕТРИКОЇ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БЕЗПЕКИ
Батюк T. M.. ОПТИМІЗАЦІЯ АВТЕНТИФІКАЦІЇ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ВІЗУАЛЬНОЮ БІОМЕТРИКОЇ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БЕЗПЕКИ : публікація 2024-11-03; Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка"), 2124U009222
Знайдено документів: 1

Оновлено: 2026-04-08


Роздрукувати цю сторінку