<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод ідентифікації користувача за клавіатурним почерком на основі нейромереж

dc.contributor.authorПриймак, А. В.uk
dc.contributor.authorЯремчук, Ю. Є.uk
dc.contributor.authorPryimak, A. V.
dc.contributor.authorYaremchuk, Yu. Ye.
dc.titleМетод ідентифікації користувача за клавіатурним почерком на основі нейромережuk
dc.title.alternativeMethod of user identification by keystroke dynamics based on neural networksen
dc.date.issued2018
dc.publisherЛьвівський державний університет безпеки життєдіяльності; Національний університет "Львівська політехніка"uk
dc.identifier.citationПриймак А. В. Метод ідентифікації користувача за клавіатурним почерком на основі нейромереж [Текст] / А. В. Приймак, Ю. Є. Яремчук // Матеріали III-ої Міжнародної науково-технічної конференції "Інформаційна безпека в сучасному суспільстві", Львів, 29-30 листопада 2018 р. – 2018. – C. 50-51.uk
dc.relation.ispartofМатеріали III-ої Міжнародної науково-технічної конференції "Інформаційна безпека в сучасному суспільстві", Львів, 29-30 листопада 2018 р. : 50-51.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/23965
dc.description.abstractЕкспериментально досліджено можливість використання дворівневої нейронної мережі з вбудованою сигмоїдальною функцією активації для підвищення точності ідентифікації користувачів за клавіатурним почерком і запропоновано метод на основі цього математичного апарату. Порівняння запропонованого методу ідентифікації з наявними показало підвищення точності ідентифікації користувачів на 1–15 %.uk
dc.description.abstractAn experimental study was made of the possibility of using a two-level neural network with a built-in sigmoid activation function to improve the accuracy of user identification by keyboard handwriting and proposed a method based on this mathematical apparatus. A comparison of the proposed identification method with existing ones showed an increase in the accuracy of user identification by 1-15%.en
dc.subjectinformation securityen
dc.subjectuser authenticationen
dc.subjectneural networken
dc.subjectkeyboard handwritingen
dc.subjecttime functionsen
dc.subjectінформаційна безпекаuk
dc.subjectавтентифікація користувачаuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectклавіатурний почеркuk
dc.subjectчасові функціїuk
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.date.accessioned2019-03-01T14:15:47Z
dc.date.available2019-03-01T14:15:47Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
51753.pdf
Розмір:
1,14 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис: