Разработка позволяет решить актуальные на сегодняшний день проблемы распознавания личности человека и его психофизиологического состояния.
Первая проблема связана с отчуждаемостью ключей и паролей от их владельцев (ситуации, когда аутентификатор может быть утерян, украден, скомпрометирован, а вторая – с допуском человека в опасном психофизиологическом состоянии к выполнению своих профессиональных обязанностей. Обе проблемы решаются с использованием специализированных технологий, в которых для распознавания человека используются биометрические признаки.
В рамках исследования разрабатывается метод преобразования термографического изображения лица и шеи человека в длинный криптографический ключ или сильный пароль для надежной биометрической аутентификации человека и его состояния. Исследованием занимается ассистент кафедры «Комплексная защита информации» Самал Жумажанова. Руководит проектом доцент, кандидат технических наук Алексея Сулавко.
Для извлечения признаков из термограмм будут использованы многослойные сверточные нейронные сети – это специальная архитектура искусственных нейронных сетей. Полученные признаки будут поступать на вход нейросетевому преобразователю «биометрия-код». Такой ключ в дальнейшем может использоваться как для аутентификации, так и для дешифрования контента и определения лица, подписывающего документ, то есть генерации электронной подписи – электронного аналога рукописной подписи. Используемые нейронные сети позволят не только извлечь признаки, но и «понять», в каком состоянии находится человек.
Разработку можно применить в подсистемах оценки текущего психофизиологического состояния субъектов-операторов, управляющих энергетическими установками, в автоматизированной системе управления технологическим процессом, транспортными средствами, другими сложными системами и объектами, а в ряде случаев она будет полезна пациентам, для которых использование контактных датчиков невозможно - при ожогах, открытых ранах.
Повсеместный переход к информационному обществу сопровождается обострением проблем информационной безопасности. Идет глобальная цифровая трансформация. В этих условиях требуется, чтобы цифровой образ личности был защищен, то есть можно было убедиться, что он соответствует образу реальной личности. Криптография может дать надежную защиту, только если пароль выбран правильно и не скомпрометирован. Решить проблему запоминания пароля и отчуждения его от человека способна только биометрия.
Планируется создание комплексной системы мониторинга состояния человека и его идентификации. Разрабатываемый продукт является уникальным и имеет ряд преимуществ перед существующими аналогами. Такт, тепловидение позволяет получать информацию о состоянии человека без воздействия на его функциональные задачи. Во-вторых, здесь применяются методы и алгоритмы автоматического извлечения признаков на базе сверточных нейронных сетей, достигающих более высокой скорости распознавания по сравнению с признаками, извлеченными «вручную». Кроме того, данная разработка даст возможность производить и аутентификацию человека, и идентификацию его текущего состояния без необходимости хранить ключи и пароли.
Данная разработка еще не внедрена, но уже тестируется на нескольких предприятиях Омска. При успешном выполнении проекта значительно возрастет точность распознавания психофизиологического состояния и идентификации субъектов, а также защита их аутентификаторов от компрометации.
Исследователь Самал Жумажанова является победителей конкурса на право получения стипендии Президента РФ среди молодых ученых, осуществляющих перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики на 2021-2023 гг.
