Безперервна біометрична автентифікація користувачів на основі клавіатурного почерку
Анотація
У статті розглянуто сучасні підходи до біометричної автентифікації користувачів, із фокусом на поведінкові методи, зокрема клавіатурний почерк (Keystroke Dynamics, KD). Описано переваги та обмеження фізіологічної та поведінкової біометрії, обґрунтовано доцільність використання клавіатурного почерку як засобу безперервної автентифікації у фоновому режимі. Здійснено аналіз класичних і сучасних досліджень у цій сфері, включно з роботами, що застосовують ансамблеві алгоритми та методи глибокого навчання. Запропоновано модульну архітектуру системи безперервної автентифікації, яка поєднує збір та обробку даних, класифікацію та адаптивне оновлення профілю користувача. Розглянуто ключові метрики оцінки точності (FAR, FRR, EER, TTD) та можливість інтеграції клавіатурного почерку з іншими факторами автентифікації у багатофакторних системах. Аналіз клавіатурного почерку дозволяє підвищити рівень безпеки інформаційних систем без погіршення зручності для користувача, з потенційним застосуванням у військових, фінансових та корпоративних середовищах
Посилання
2. Monrose F., Rubin A. D. Keystroke dynamics as a biometric for authentication. Future Generation Computer Systems. 2000. Vol. 16, No. 4. P. 351–359.
3. Wang X., Hou D. Enhancing Keystroke Dynamics Authentication with Ensemble Learning and Data Resampling Techniques. Electronics. 2024. Vol. 13, No. 22, 4559.
4. Arsh A. et al. Multiple Approaches Towards Authentication Using Deep Learning. Procedia Computer Science. 2024. Vol. 230. P. 234–241.
5. Wyciślik Ł. The Improved Biometric Identification of Keystroke Dynamics Using Deep Learning. Sensors. 2024. Vol. 24, No. 12, 3763.


