Разработчики из Национального исследовательского ядерного университета МИФИ придумали систему непрерывной аутентификации пользователей мобильных устройств на основе поведенческой биометрии, сообщает пресс-служба вуза.
Одна из самых популярных систем защиты мобильных устройств — аутентификация на основе паролей. Но это неудобно для пользователей, так как они вынуждены постоянно вводить цифровой или графический ключ. Альтернативой служит аутентификация по отпечатку пальца, у которой тоже есть недостатки: злоумышленники с помощью вредоносных приложений могут копировать отпечатки и даже добавлять свои, блокируя устройство.
«Научная новизна нашего проекта состоит в том, что для обеспечения непрерывной аутентификации пользователей мобильных устройств по их поведенческим биометрическим характеристикам впервые применены технологии анализа данных, машинного обучения и искусственных нейронных сетей», — цитирует РИА Новости руководителя проекта Константина Когоса.
Преимуществом метода, который предложили специалисты из Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ, является непрерывная защита от постороннего вмешательства без дополнительных действий со стороны пользователя.
Метод поведенческой биометрии позволяет наблюдать параметры, свойственные человеку при обращении с устройством, и определять, кто пользуется смартфоном: хозяин или другой человек. Дело в том, что стиль обращения с телефоном у каждого из нас уникален и неповторим — люди по-разному его держат, взаимодействуют пальцами с сенсорным экраном, используют приложения. Именно эти характеристики предлагают отслеживать специалисты из НИЯУ МИФИ.
ЕЩЕ ПО ТЕМЕ:
Девушку с iPhone нашли на картине 1860 годаТакая система аутентификации удобна тем, что, в отличие от паролей или отпечатков пальцев, поведенческие биометрические особенности нельзя потерять, скопировать, украсть или подделать. Благодаря этому достигается высокая степень защиты устройства от постороннего вмешательства.
«Чувствительность датчиков, которыми оснащены современные смартфоны, позволяет выделить поведенческие особенности каждого пользователя и на основании совокупности данных, поступающих от сенсорного экрана и других датчиков, проводить аутентификацию с высокой точностью», — пояснил Когос.
