Система безперервної автентифікації на основі фонового аналізу поведінкової біометрії

Abstract

The paper addresses the problem of ensuring reliable protection of information systems against unauthorized access and session hijacking. An improved method for continuous user authentication based on the comprehensive analysis of behavioral biometric characteristics specifically keystroke dynamics and mouse movement patterns is proposed. The method involves using machine learning algorithms for the simultaneous processing of both data types and the generation of a unique behavioral profile in the background. The implementation of the proposed approach will improve the accuracy of legitimate user identification, reduce the false acceptance rate, and provide imperceptible verification throughout the entire session.

У роботі розглядається проблема забезпечення надійного захисту інформаційних систем від несанкціонованого доступу та перехоплення сеансів. Запропоновано вдосконалений метод безперервної автентифікації користувачів, який базується на комплексному аналізі поведінкових біометричних характеристик: динаміки клавіатурного почерку та патернів руху мишкою. Метод передбачає використання алгоритмів машинного навчання для одночасної обробки обох типів даних та формування унікального поведінкового профілю у фоновому режимі. Реалізація запропонованого підходу дозволить підвищити точність ідентифікації легітимного користувача, знизити рівень хибних спрацьовувань та забезпечити непомітну перевірку протягом усього сеансу роботи.