1- амалий иш фан ўҚитувчиси: дотс. Ганиев а. А

3)Шахсни таниб олишнинг қандай усуллари амалиётда кўпроқ қўлланилади? Нейрон тармоқ биометрик идентификация алгоритмларининг афзалликлари нимада?
Уларнинг маълумотларига ҳақиқатан ҳам кираётган фойдаланувчилар еканлигига ишонч ҳосил қилиш учун фойдаланувcҳиларни аутентификация қилиш компютерлар атрофида бўлган екан, қийин вазифа еди. Паролни тасдиқлаш бўлган ва ҳали ҳам бир фойдаланувчи текшириш учун енг машҳур yўлларидан бири, улар, деб ким. Бироқ, пароллар жуда кўп камчиликларга ега ва кўпинча bир кишига хос емас. Енг яхши аутентификация шакли-бу фойдаланувчи ўзига хос нарсадан фойдаланиши мумкин бўлган шакл. Бу биз биометрик аутентификация олиш қаерда, бу биометрик tизимлар муқобил таъминлаш каби физиологик ёки хулқ-атвор хусусиятлари сезиладиган аутентификация қилиш ёндашуви ва фойдаланувчини аутентификация қилиш учун ишлатилади. Жисмоний биометрия ирис каби одам ҳақидаги хусусиятлардан фойдаланади, бармоқ изи ёки юз. Бироқ, бу турдаги биометриклар қиммат бармоқ изини талаб қилади ёки ирис сенсори. Муқобил електрокардиограмма (ЕКГ)каби хатти-ҳаракатлар биометрияси бўлиши мумкин сигналлар, сичқонча ва клавиатура нақшлари ва қўл ёзуви нақшлари. Ушбу хатти-ҳаракатлардан фойдаланиш асосланган биометрик тизимлар, биометрик аутентификация янада кенg фойдаланиш мумкин ва бўлади қурилмаларда қиммат сенсорлар таяниб емас. Рннс шунингдек, оқимни яхшилашга ёрдам беради.парол ва сенсорга асосланган биометрик аутентификация усуллари. Бу янги кириш имконини беради.биометрик аутентификация илгари мавжуд бўлмаган муҳит. Қоғоз [11] мақсадкасалхоналарда беморни аниқлаш учун биометрик аутентификациядан fойдаланиш. Ушбу турдаги тизим айниқса, шифокорлар каби жавоб бермайдиган бемор билан бўлган вазиятда фойдали бўлар еди беморнинг тиббий маълумотларини фақат уларнинг биометрик маълумотлари асосида топа олиш. Ан янги аутентификация қилиш техникаси учун муҳим бўлган қўшимча янги муҳит Иотда қурилмалар [12]. Бу РНН асосидаги биометрик аутҳенти катионини қўллашни амалга ошириш мумкин бўлган яна бир соҳадир. Бир гуруҳ тадқиқотчилар нафас олиш акустикасига асосланган ҳолда ўрганмоқдалар сурув қурилмалар учун аутентификация [13]. Бу табиий биометрик аутентификацияни қўшади фойдаланувчи, аутентификация қилиш оддий ва фойдаланувчи кун ҳақида о ъйлаши керак бўлган нарса емас кун.Аутентификация зарарли ният ва биометрик аутентификация учун умумий мақсаддир кўпчилик фойдаланувчилар ишонганидек хавфсиз емас. Ушбу усулларни жуда тез бузиш мумкин, ҳужумчилар янги хавфсизлик янгиликлари чиқарилгани каби тезда мослашадилар. Биометрик бери маълумотлар шахс учун жуда ноёбдир, уни йўқотиш уни олишдан кўра кўпроқ зарарли бўлиши мумкин парол ўғирланган. Ҳозирги технологияга асосланиб, ўғирланган бармоқ изи алмаштирилмайди маълумотлар. Шундай қилиб, биометрик аутентификациянинг янги усуллари бўлиши керак жисмоний нарса, аксинча баъзи ақлий хатти-ҳаракатлар ёки нақш. Бу ерда Рннс биометрик аутентификация қандай амалга оширилишини кескин яхсҳилаш имкониятига ега бўлинг ва ҳозирги сенсорга асосланган аутентификация усулларини яхшиланг. Буни кўриш мумкин,тадқиқотчилар кўз ҳаракати нақшлари асосида тасдиқланган жойда. Рннс енг яхши ишлайди вақт серияли маълумотлар билан, бу бир нечта нейрон тармоқларни текшириш учун биргаликда ишлашга имкон беради фойдаланувчи идентификатори. Бу бармоқ изингизни бир неча marta сканерлаш ёки кузатишни англатиши мумкин сизнинг сичқончангиз ва ҳаракатдаги нақшларни аниқлаш. Шунга қарамай, РНН бор аутентификация қилишнинг афзалликлари ва камчиликлари [15] ва буни давом еттириш муҳимдир биометрик аутентификация усулларини такомиллаштириш учун кашф қилиш. Юз аниқлаш татбиқий ҳам РНН йилда ўзгаришлар савоб ўриб мумкин тадқиқот. Юзни таниб олиш бугунги кунда муҳокама қилинадиган қийин, аммо муҳим мавзу бўлиши мумкин ижтимоий муҳит. Бу кузатув учун ишлатиладиган технология; аммо, у бошқа нарсаларга егадавом тадқиқот керак иловалар. Бу қог ъоз юз бир суб-туркум аратилган инсоннинг юз ифодаларини таҳлил қилишга қаратилган тан олиш. "Инсон туйғуси таниб олиш-бу кенг кўламли дастурларга ега бўлган қийин машинани ўрганиш вазифаси инсон ва компютернинг ўзаро таъсири, електрон таълим, соғлиқни сақласh, реклама ва ўйинларда".Ифодани аниқлаш одамлар ўртасидаги ўзаро муносабатларни яхшилаш учун муҳим техникадир ва машиналар. Бу робототехника соҳасида айниқса муҳимдир, cҳунки u роботларга имкон беради турли хил ҳис-туйғуларни тушуниш ва фарқлаш ва унинг ўзаро таъсирини созлаш шунга кўра. Ифодани аниқлаш video киритишни таҳлил қилисh учун CНН ёрдамида ишлайди, ҳиссиётни аниқлаш учун ҳар бир қадамда tаҳлил қилиш учун РННГА ўтади ҳар бир рамкада учрайди. Кейин, кўрилган юз ифодаси hақида якуний башорат қилинади видеоклипда.
Ҳозирги вақтда роботлар фақат дастурлаш ва дастурлаш асосида ўзини қандай тутишни тушунишади улар билан мулоқот қиладиган одамга жуда мослаша олмайди. Юз ифодасини аниқлаш бу шахссиз ўзаро таъсирларни бутунлай ўзгартириши мумкин. "Еmotion маълумотларни акс мумкин.Хобби, шахсият, қизиқишлар ва ҳатто соғлиқ, инсон ҳис-туйғуларини тан олиш ёрдам бериши мумкин машиналар ва роботлар инсон-машина ўзаро таъсирининг ишончлилигини оширишда"Ичида туйғуларни асосий даражада ажратишдан ташқари, роботлар кўпайтиришга қодир бўлади юз ифодалари. Кўпроқ "инсон" роботларини яратиш роботларнинг кундалик ҳаётга интеграциялашуви муаммосиз содир бўлади. Бир гуруҳ одамлар журнал файлларини кўриб чиқишлари ёки топишга ҳаракат қилаётган маълумотларни елакдан ўтказишлари керак аномалиялар жуда кам ечимдир.
Бу yақинда еришилган яна бир соҳа РНН тадқиқотлари катта яхшиланишга олиб келиши мумкин. Бундай кенг имкониятлар мавжуд аномалияни аниқлашни қўлланг. Умумий дастурлар бизнинг кундалик ҳаётимиздa аллақачон кузатилиши мумкин ҳаёти, спам електрон почта аниқлаш орқали кўриниб турганидек, тармоқ tранспорт журналлар орқали пене ҳужумчиларни топиш ва ҳатто Реал вақтда парвоз маълумотларини таҳлил қилисh. Рннс ажойиб "алтернатив" дир кибер-хавфсизликни аниқлаш тизимига ёндашув"[18]. Аномалиянi аниқлаш қобилиятига ега еди РНН-лар ёрдамида юзага келадиган ҳодисаларнинг олдини олиш учун асосий муаммо. Бугунги кунда одамлар нима еканлигини билмайдиган кўплаб ҳолатлар мавжуд улар ўқиётган ҳақиқат. Бу кўплаб оқибатларга олиб келиши мумкин, уларнинг баъзилари аллақачон очилмоқда. Аномалияни аниқлаш трендга айланишидан олдин маълумотлар орқали ўқиши мумкин ва ҳақиқий ёки сохта еканлигини аниқланг. Сиз ўқиган маҳсулот шарҳи ҳақида ҳеч ўйлаб кўрганмисиз веб-саҳифа боц томонидан ишлаб чиқарилган ҳақиқий ёки шунчаки сохта шарҳларми? Шунга қарамай, бу хиёбон қайси аномалияни аниқлаш сохта маълумотларни аниқлашга ёрдам беради. Бу фақат бир нечта кенг тарқалган
Инсоннинг қўл ёзуви қанчалик тоза ёки тоза бўлмасин, ўзига хос ва ажралиб турадиган хусусиятдир. Қўл ёзувига асосланган аутентификация усуллари фойдаланувчи шахсини аниқлашга қаратилган улар қандай ёзишларига асосланиб. Бундай усуллардан бири тўғридан-тўғри таҳлил қилиш учун ЛСТМ РНН ни назарда тутади шунингдек, шакл тақдим етилади фойдаланувчи имзо 3. Уларнинг таклиф усули Сиа месе архитектурасини фойдаланади .
Кейин ушбу model биосеcурид маълумотлар базаси билан ўқитилади ва синовдан ўтказилади. Бу маълумотлар базаси иборат 16 имзо ва 12 а билан фойдаланувчи бошига professional қалбакилаштириш жами 400 фойдаланувчи. Тадқиқотчилар, шунингдек, х ва Y қалам координаталарини тўплашди, босим, ва қалам планшет ёрдамида вақт тамғаси. Ушбу маълумотлар лстм тармоғига берилганда якуний ЕЕР еди 6.44% учун 1: 1 ва 5.58% учун 4 :1 (малакали учун original имзолар сони нисбати сохта). Ушбу натижалар ушбу методологияни исботлайди [27] бундан ҳам пастроқ ЕЕР бўлар еди тасодифий ёки малакасиз қалбакилаштириш билан. Фойдаланувчиларни фин герпринт маълумотларидан аутентификация қилиш учун яна бир уриниш имзо ўрнига қўлда ёзилган пароллардан фойдаланади. Бу каби бўлади 4-ҳарф пин коди ҳар рақам чизиш [28]. Методология методикага ўхшайди олдинги мисол, бу тадқиқотчилар ташқари Сиа месе архитектура кейин икки томонлама ЛСТМ тармоғи фойдаланинг. Ўзларининг моделларини тайёрлаш ва баҳолаш учун ушбу тадқиқотчилар ўзларини яратдилар електрон Биодигит номи билан маълумотлар тўплами. Уларнинг маълумотлар тўплами онлайн қўлда ёзилган рақамлардан иборат 0-9 дан. Ушбу маълумотларни тўплаш учун ҳар бир фойдаланувчи 0-9 рақамларини ёзиш учун бармоқларидан фойдаланади икки сеансдан жами тўрт marta. Ушбу маълумотлар тўпламидан фойдаланиб, таклиф қилинган усул [28] еди
Биометрия-бу унинг жисмоний ва/ёки хулқ-атворига қараб шахснинг ўзига xослигини аниқлаш ҳақидаги фан махсус сифатлари .Одатда биометрикадан фойдаланиш заиф томонларни енгишга имкон беради деб ишонилади ўғирланган ёки йўқолган бўлиши мумкин классик парол ёки ИД карталари асосланган аутентификация билан боғлиқ.
Биометрик криптотизимлар икки босқичда давом етади: рўйхатга олиш босқичи ва аутентификация босқичи. Рўйхатдан ўтиш пайтида биометрик хусусиятларнинг хавфсиз ескизи сақланади. Ушбу сақланган ескиз аутентификация босқичи учун маълумотдир.
Хавфсиз ескиз қандай ҳисобланганига қараб биометрик криптотизимлар қуйидагича таснифланади калит чиқариш, калит мажбурий ва асосий авлод тизимлари. Кей релизлар биометрияни ва криптосистемалар енгил бирикмаси қаерда биометрик хусусиятларнинг ескизи криптосистема томонидан мустақил равишда яратилган калитлар билан сақланади. Калитни боғлаш ёндашувлар мустақил равишда яратилган криптографик калитни биометрик хусусиятлар билан аралаштиради. Bu яширишни ўз ичига олади рўйхатдан ўтиш шаблони ичидаги калит. Муваффақиятли биометрик аутентификация фойдаланувчи томонидан тегишли калит тегишли жойлардан олинган. Агар калитни боғлаш ёндашувида калит tўғридан-тўғри ҳосил бўлса рўйхатга олиш биометрик хусусиятлари кейин u асосий авлод тизими сифатида қабул қилинади. Лойқа vault ва лойқа мажбурият одатда ишлатиладиган иккитa усул биометрик криптография.Биометрик криптотизимларнинг ишлашини янада яхшилаш учун бир нечтасинi бирлаштириш таклиф қилинди усуллари. Бундай тизимлар мултибиометрик cрйтпосйстемс дейилади