Práce se zaobírá ověřením pravosti uživatele - autentizací. Současné principy autentizace založené na znalosti (heslo, fráze) jsou často rozšiřovány o biometrickou složku. Jeden z možných biometrických údajů je například dynamika psaní na klávesnici, která byla použita v této práci. Zpracování údajů bylo provedeno s využitím neuronové sítě a několika dalších metod. V závěru práce jsou jednotlivé výsledky porovnány.
Anotace v angličtině
This work deals with authentication of user. Today, traditional methods of authentication (like password, passphrase) are more and more often enhanced with biometrics. One of possible biometric measures is keystroke dynamics which was used in this work. Data were processed using neural network and some other methods. In conclusion, all results are compared together.
Práce se zaobírá ověřením pravosti uživatele - autentizací. Současné principy autentizace založené na znalosti (heslo, fráze) jsou často rozšiřovány o biometrickou složku. Jeden z možných biometrických údajů je například dynamika psaní na klávesnici, která byla použita v této práci. Zpracování údajů bylo provedeno s využitím neuronové sítě a několika dalších metod. V závěru práce jsou jednotlivé výsledky porovnány.
Anotace v angličtině
This work deals with authentication of user. Today, traditional methods of authentication (like password, passphrase) are more and more often enhanced with biometrics. One of possible biometric measures is keystroke dynamics which was used in this work. Data were processed using neural network and some other methods. In conclusion, all results are compared together.
Cílem práce je aplikovat poznatky neuronových sítí na biometrickou autentizaci prostřednictvím dynamikly psaní na klávesnici.
Obsahem práce bude:
analýza současného stavu autentizace prostřednictvím dynamiky psaní na klávesnici,
navržení modelu autentizace využívajícího neuronové sítě,
porovnání navrženého modelu se stávajícími přístupy.
Zásady pro vypracování
Cílem práce je aplikovat poznatky neuronových sítí na biometrickou autentizaci prostřednictvím dynamikly psaní na klávesnici.
Obsahem práce bude:
analýza současného stavu autentizace prostřednictvím dynamiky psaní na klávesnici,
navržení modelu autentizace využívajícího neuronové sítě,
porovnání navrženého modelu se stávajícími přístupy.
Seznam doporučené literatury
BÍLA, Jiří. Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích. Vyd. 2., přepracované. Praha: ČVUT, 1998, 135 s. ISBN 80-010-1769-9.
DOBDA, Luboš. Ochrana dat v informačních systémech. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1998, 286 s. ISBN 80-716-9479-7.
DOUCEK, Petr, Luděk NOVÁK a Vlasta SVATÁ. Řízení bezpečnosti informací. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2008, 239 s. ISBN 978-80-86946-88-7.
DRAHANSKÝ, Martin a Filip ORSÁG. Biometrie. 1. vyd. [Brno: M. Drahanský], 2011, 294 s. ISBN 978-80-254-8979-6.
PATO, Joseph N a Lynette I MILLETT. Biometric recognition: challenges and opportunities. Washington, D.C.: National Academies Press, c2010, xv, 165 p. ISBN 03-091-4207-5.
Seznam doporučené literatury
BÍLA, Jiří. Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích. Vyd. 2., přepracované. Praha: ČVUT, 1998, 135 s. ISBN 80-010-1769-9.
DOBDA, Luboš. Ochrana dat v informačních systémech. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1998, 286 s. ISBN 80-716-9479-7.
DOUCEK, Petr, Luděk NOVÁK a Vlasta SVATÁ. Řízení bezpečnosti informací. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2008, 239 s. ISBN 978-80-86946-88-7.
DRAHANSKÝ, Martin a Filip ORSÁG. Biometrie. 1. vyd. [Brno: M. Drahanský], 2011, 294 s. ISBN 978-80-254-8979-6.
PATO, Joseph N a Lynette I MILLETT. Biometric recognition: challenges and opportunities. Washington, D.C.: National Academies Press, c2010, xv, 165 p. ISBN 03-091-4207-5.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Student představil téma své diplomové práce Využití neuronových sítí při autentizaci prostřednictvím dynamiky psaní na klávesnici.
Otázky komise:
Jaké programové prostředky jste použil?
Jaké výsledky byly dosaženy pro neuronovou síť s nižším počtem neuronů než u modifikované neuronové sítě?
Jakých odchylek dosahovaly použité metody pro jednotlivé uživatele?