RU2543927C1 - Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля - Google Patents

Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля Download PDF

Info

Publication number
RU2543927C1
RU2543927C1 RU2014116281/08A RU2014116281A RU2543927C1 RU 2543927 C1 RU2543927 C1 RU 2543927C1 RU 2014116281/08 A RU2014116281/08 A RU 2014116281/08A RU 2014116281 A RU2014116281 A RU 2014116281A RU 2543927 C1 RU2543927 C1 RU 2543927C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
person
password
persons
identified
physiological parameter
Prior art date
Application number
RU2014116281/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Борис Николаевич Епифанцев
Павел Сергеевич Ложников
Александр Евгеньевич Самотуга
Алексей Евгеньевич Сулавко
Original Assignee
Борис Николаевич Епифанцев
Павел Сергеевич Ложников
Александр Евгеньевич Самотуга
Алексей Евгеньевич Сулавко
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Борис Николаевич Епифанцев, Павел Сергеевич Ложников, Александр Евгеньевич Самотуга, Алексей Евгеньевич Сулавко filed Critical Борис Николаевич Епифанцев
Priority to RU2014116281/08A priority Critical patent/RU2543927C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2543927C1 publication Critical patent/RU2543927C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области обработки данных биометрических измерений. Технический результат заключается в повышении надежности идентификации личности при написании пароля. Технический результат достигается тем, что способ основан на контроле и вводе сигналов с последующей компьютерной обработкой, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, для этого воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, контролируют идентифицируемые лица, регистрируя физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, составляют пароль, присваивают его каждому идентифицируемому лицу, при этом при сравнении признаков определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице. 3 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области обработки данных биометрических измерений и может быть использовано для защиты информационных ресурсов в информационно-вычислительных системах.
Уровень техники
Известен способ идентификации личности по особенностям подписи [1]. По этому способу с помощью графического планшета рукописное слово преобразуется в функции изменения скорости по координатам x, y и давления пера на поверхность планшета. Указанные функции масштабируются с целью получения одинаковых по длительности записей пароля, находятся дифференциальные и интегральные параметры масштабированных функций, проводится сравнение их с ранее найденными эталонными параметрами и по результатам сравнения принимается решение о близости зарегистрированной подписи одной из представленных в качестве эталонных. Недостатком способа является зависимость надежности идентификации личности от ее психофизиологического состояния.
Известен способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа [2]. Согласно способу предварительно формируется база данных образцов рукописного почерка в виде коэффициентов косинусного преобразования подписей пользователей, допущенных в систему. По результатам сравнения описаний поступившей и эталонных подписей принимают решение об отнесении полученной записи к одной из эталонных. Недостатком способа является неустойчивость результатов идентификации, осуществляемой в различные моменты времени.
На фиг. 1 приведена структурная схема устройства, реализующая известный способ: 1 - база паролей для идентифицируемых лиц при их авторизации; 2 - идентифицируемые лица, допущенные для работы в информационно-вычислительной системе организации (1,2,3 …, i …, N) - генераторы паролей; 3 - коммутатор допущенных к информационным ресурсам идентифицируемых лиц для воспроизведения паролей; 4 - графический планшет - преобразователь подписей в функции времени; 5 - блок масштабирования функций времени; 6 - блок формирования информативных признаков из поступающих на вход функций времени; 7 - коммутатор режима работы системы идентификации: 7.1 - режим формирования эталонов, 7.2 - режим идентификации; 8 - блок формирования эталонов идентифицируемых лиц по характеристикам подписи; 9 - блок принятия решений о принадлежности поступившего в систему пароля одному из допущенных для работы в ней идентифицируемых лиц в момент авторизации tи. Известное решение задачи идентификации сотрудников по их допуску к работе в информационно-вычислительной системе по динамике написания пароля (фиг. 1) реализует следующую технологию. Идентифицируемому лицу 2 выдается пароль, который им воспроизводится несколько раз на графическом планшете 4. Минимальный набор генерируемых функций представленными на рынке планшетами - 3: давление пера на поверхность планшета p(t), координаты кончика пера x(t) и y(t). Длительность написания одноименного пароля одним идентифицируемым лицом оказывается случайной величиной. Данное обстоятельство негативно сказывается на надежности идентификации. Для его нейтрализации рекомендуется вводить операцию нормализации исходного представления распознаваемых образов [4]. Для разных приложений операторы нормализации различны. Для рассматриваемого случая операция нормализации сводится к разложению функции f(t-tэ) в ряд Фурье (фиг. 2а), замене частоты первой гармоники на (1/τп), где τп - выбранный интервал анализа пароля, построению новой функции fτ(t-tэ) по найденным амплитудному и фазовому спектру анализируемой функции (фиг.2б) и приведению этой функции к единичной интенсивности [3].
Недостаток изложенной процедуры масштабирования - теряется информация о различии длительностей написания своих паролей сотрудниками. Более значимый недостаток проявляется в случае, когда субъект по паролю другого сотрудника пытается получить доступ к информационным ресурсам. Речь идет о типичной ситуации, встречающейся на практике. Осужденный за свои преступления хакер К. Митник в показаниях Конгрессу США сказал, что наиболее уязвимое место в системе безопасности - «человеческий фактор». Он зачастую выведывал пароли и другую информацию, действуя под чужим именем [5]. Особенность написания чужого пароля - длительность регистрируемых функций существенно больше, нежели воспроизводимых закрепленным за ним сотрудником [6]. Но наибольшую проблему в получении высоких показателей по надежности идентификации сотрудников создает неучет их психофизиологического состояния как в момент создания эталона tэ, так и в момент проведения операции идентификации tи.
В криминалистике для распознавания психологического состояния человека по почерку анализируют размер и положение букв, направление и наклон почерка, промежутки между элементами, буквами, словами и т.д. [7].
На фиг. 2 изображены типичные графики одной из функций на выходе графического планшета при написании пароля идентифицируемым лицом, находящимся в психофизиологическом состоянии (ПФС) ПФС1, на фиг. 3 - аналогичные графики того же идентифицируемого лица в состоянии ПФС2: обозначение f(t-tэ) - обозначение функции от начала написания пароля tэ, fτ(t-tэ) - характер этой функции после масштабирования по времени, fА(t-tэ) - после ее масштабирования по энергии, τп - интервал приведения генерируемых функций к единой длительности.
В работе [8] по рукописному тексту оценивают психофизиологическое состояние личности. Иными словами, изменение психологического состояния субъекта сказывается на структуре получаемых описаний паролей (фиг. 2, 3) и, следовательно, на снижении надежности идентификации лиц. Необходимость учета психофизиологического состояния субъекта как при формировании эталонов паролей, так и при проведении процедуры идентификации очевидна. Тем более в области защиты информационных ресурсов от несанкционированного использования в последнее время изменилась сама постановка задачи. Решение этой задачи видится через оценку психофизиологического состояния субъекта, готовящегося совершить противоправные действия, причем эту оценку следует проводить скрыто от него во избежание противодействия процедуре идентификации.
Наиболее близким к заявляемому является способ комплексной идентификации личности человека и диагностики текущего психофизиологического состояния личности на основе использования локальной компьютерной системы [9], включающей центральный компьютер, основанный на съеме и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и внешних устройств, с последующей компьютерной обработкой. Информацию снимают одновременно с устройств графического ввода, съемников кардиосигнала, видеокамер, анализаторов запаха, подключенных к локальной компьютерной системе через терминалы, на всех стадиях взаимодействия с контролируемым пользователем, выделяют динамические индивидуальные признаки моторных двигательных реакций и текущего психофизиологического состояния пользователя, формируют динамические эталоны двигательных реакций пользователя на всех этапах контакта с компьютерной системой, вновь возникающую индивидуальную информацию на последующих этапах взаимодействия пользователя с локальной компьютерной системой сравнивают с информацией, полученной при первом и последующих контактах с пользователем и предъявляемыми им документами, удостоверяющими личность, по полученным результатам идентифицируют личность и оценивают текущее психофизиологическое и функциональное состояние человека
Недостатками способа-прототипа являются низкая надежность идентификации личности и ограниченные функциональные возможности.
Сущность изобретения
Техническая задача
Задачей изобретения является повышение надежности идентификации личности при написании пароля на графическом планшете с одновременной оценкой его психофизиологического состояния. Необходимость введения такой оценки обусловлена появлением новой постановки задачи по обеспечению информационной безопасности: «Создать защиту от того, кому разрешено все в соответствии со служебными обязанностями» [10].
Поставленная задача достигается тем, что в способе идентификации личности по особенностям динамики написания пароля, использующим компьютерную систему, включающую компьютер, и основанным на контроле и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и устройств графического ввода, с последующей компьютерной обработкой, взаимодействии на всех стадиях с контролируемыми идентифицированными лицами, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц на всех стадиях, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, согласно изобретению в качестве устройства графического ввода выбирают графический планшет, воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе, путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, на стадии обучения контролируют идентифицируемые лица с использованием графического планшета путем ответов на вопросы, последовательно отображаемые на экране монитора компьютера и составленные в соответствии с технологией полиграфных испытаний, при этом скрыто регистрируют физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, к каждому из которых относят слова в ответах, написанные при значениях физиологического параметра в его границах, находят одинаковые слова, отнесенные к каждому поддиапазону, составляют из них одинаковый пароль, присваивают его проходящему тестирование каждому идентифицируемому лицу и отображают этот пароль на мониторе компьютера для извещения каждого идентифицированного лица о присвоенном ему пароле, при этом при сравнении признаков поступающих реализаций на стадии идентификации с эталонными определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, сгенерировавшего пароль, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице.
В качестве физиологического параметра предлагается использовать вариабельность сердечного ритма и(или) различие тепловых изображений лица в различные моменты времени. Кроме того, при формировании эталонов личностей исходные длительности масштабируемых функций используют в качестве идентифицирующего признака.
Достигаемый технический результат
Достигаемым техническим результатом является:
- формирование эталонов паролей для разных ПФС идентифицируемых лиц;
- проведение формирования эталонов в скрытом от идентифицируемых лиц режиме;
- распознавание ПФС идентифицируемых лиц в процессе его идентификации;
- использование информации о ПФС для повышения надежности идентификации личности.
Краткое описание чертежа
На фиг. 4 представлена структурная схема, реализующая предлагаемый способ, где обозначено: 1 - генератор пароля для прошедшего тестирование идентифицируемого лица; 2 - тестируемое идентифицируемое лицо; 3 - коммутатор для подключения идентифицируемых лиц для проведения тестирования; 4 - графический планшет; 5 - блок масштабирования функций времени; 6 - блок формирования признаков; 7 - коммутатор режима системы идентификации: 7.1 - режим формирования эталонов, 7.2 - режим идентификации; 8 - блок формирования эталонов идентифицируемых лиц по характеристикам подписи; 9 - блок принятия решений о принадлежности поступившего в систему пароля одному из допущенных для работы в ней идентифицируемых лиц (решение 9.1) с оценкой его психофизиологического состоянии ПФС1 на фиг. 3 - аналогичные графики того же идентифицируемого лица в состоянии (ПФС, решение 9.2); 10 - прибор для определения физиологического(физиологических) параметров идентифицируемого лица в процессе тестирования; 11 - монитор компьютера; 12 - генератор вопросов; 13 - блок распознавания слов по сигналам графического планшета.
На фиг. 5, 6 представлены плотности распределения вероятностей физиологического параметра P(Sp). На фиг. 7 представлены результаты экспериментов.
Осуществление изобретения
Предлагаемый способ работает следующим образом. Очередному идентифицируемому лицу 2 предлагается ответить на вопросы, отображаемые на экране монитора 11 с использованием графического планшета 4 при одновременной скрытой регистрации его физиологических параметров с помощью технического устройства 10. Вопросы поступают из базы данных генератора вопросов 12, их структура и последовательность поступления определяются одной из существующих технологий полиграфных испытаний. Перечисленные операции позволяют построить эталоны личностей в пространстве выбранных признаков при разных ПФС и автоматически сформировать пароль, которым будет пользоваться тестируемое лицо в будущем.
В процессе тестирования строится плотность распределения вероятностей физиологического параметра P(Sp), представленного на фиг. 5, 6. Выбирается число значимых состояний (по дисперсии параметра Sp) n. Границы первого поддиапазона состояния ~ (1) определяются через площадь P(Sp), равную 1/n, около максимума функции P(Sp). Площади остальных участков P(Sp) находятся аналогично, сохраняя условие их равенства 1/n. Поступившая с графического планшета масштабированная информация используется для построения эталона в соответствующем ПФС личности.
Изменения параметров окружающей личность среды влияют на тепловое изображение его идентифицируемого лица. Однако эти изменения относятся к низкочастотным процессам по сравнению с флуктуациями амплитуд, вызванных изменениями ПФС. Суть предлагаемого алгоритма состоит в следующем. Сравниваются соответствующие друг другу пиксели двух кадров. Если отличие в цвете между ними больше заданного значения, принимаем, что температура этой области изменилась. Области, на которых такого изменения нет, закрашиваются черным цветом. Алгоритм будет выделять движение лица. Поэтому для каждого пикселя первого кадра исследуется область вокруг соответствующего ему пикселя на втором кадре. Если найден пиксель с похожими цветовыми характеристиками, считается, что «срабатывание» алгоритма ложное, и этот пиксель будет закрашен черным. Такое преобразование дает наглядное представление о наиболее интенсивных меняющихся областях на тепловом изображении лица. Кроме того, площадь всех незакрашенных пикселей характеризует масштаб произошедших изменений.
Результаты многочисленных экспериментов (фрагменты, иллюстрирующие эффективность описанных преобразований приведенных на фиг. 7) подтвердили этот вывод. Данный признак оказался эффективным для достижения поставленной цели. Разбиение его значений на поддиапазоны аналогично рассмотренному выше методу для ВСР.
Функция блока 13 - распознавание слов, отображаемых тестируемым на графическом планшете. Имеется мало информации о достигнутых результатах, если в качестве входных сигналов распознающего устройства выступают вышеупомянутые функции x(t), y(t), p(t). Но известно много работ, посвященных вопросам распознавания рукописного текста и созданию алгоритмов понимания текста вычислительной машиной. Начиная с данных работ в этой области [11] на этом направлении получены приемлемые для практики результаты. Поскольку функции x(t), y(t), p(f) однозначно отражают рукописный текст, следует путем обратного преобразования таких функций восстановить его для распознавания автоматом или человеком. Учитывая, что вся система на фиг. 4 синхронизирована по времени, связь текста с ПФС личности легко устанавливается.
Таким образом, блок формирования эталонов 8 дополняется информацией о генерируемых словах, привязанных к текущему ПФС тестируемого лица, а блок принятия решения 9 оперирует с большим количеством эталонов, характеризующих как допущенных к информационным ресурсам лиц, так и их психофизиологическое состояние.
Источники информации
1. Пат. 2148274 С1 РФ, G06K 9/22. Способ идентификации личности по особенностям подписи [Текст] / Иванов А.И., Сорокин И.А., Бочкарев Л.В., Оськин В.А., Андрианов В.В.; заявитель и патентообладатель Пензенский Науч.-исслед. электротехнический Ин-т. Заяв. 17.08.1998; опубл. 27.04.2000.
2. Пат. 2469397 С1, РФ, G06 9/00. Способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа [Текст] / Милых В.А., Лапина Т.Н., Лапин Д.В.; патентообладатель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Юго-Западный государственный университет». - Заяв. 30.09.2011; опубл. 10.12.2012.
3. Ложников П.С. Разработка метода идентификации личности по динамике написания слов: Дисс. канд. техн. наук: 05.13.01 / П.С. Ложников. - Омск, СибАДИ, 2004. - 97 с.
4. Путятин, Е.П. Нормализация и распознавание изображений / Е.П. Путятин. Интеллектуальные системы. На базе оздоровительного лагеря Сумского государственного университета. - Гурзуф, СГУ. - 2002 г.
5. Шнайдер Б. Секреты и ложь. Безопасность данных в цифровом мире. - Питер. 2003. - 368 с.
6. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. - Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000. - 188 с.
7. Гунько Н.Е. Биометрические признаки для обеспечения информационной безопасности // Безопасность информационных технологий. - 2010. - №1. С. 64-65.
8. Сошников А.П., Пеленицын А.Б. Оценка персонала. Психологические и психофизиологические методы. - М.: Эксмо. - 2009. - 175 с.
9. Пат. №2256221 С1 РФ, G06 9/00. Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления [Текст] / Рыбкин А.П.; заявитель и патентообладатель Рыбкин Анатолий Петрович. - Заявл. 21.01.2003; опубл. 10.07.2005.
10. Эффект Сноудена. Методы и технологии противодействия XVmatic // Специальная техника. - 2013. - №5. - С. 62-63.
11. Kolers P., Recognizing patterns. Studies in living and automatic systems. / Kolers P., Eden M. - The M.I.T. Press, Massachusetts Institute of Technology. - 1968. - 237.

Claims (4)

1. Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля, использующий компьютерную систему, включающую компьютер, и основанный на контроле и вводе сигналов, снимаемых с датчиков и устройств графического ввода, с последующей компьютерной обработкой, взаимодействии на всех стадиях с контролируемыми идентифицированными лицами, выделении динамических индивидуальных признаков моторных двигательных реакций и текущих психофизиологических состояний идентифицированных лиц, формировании эталонов двигательных реакций идентифицированных лиц на всех стадиях, сравнении с информацией, полученной при первом и последующих контактах с идентифицированными лицами, отличающийся тем, что в качестве устройства графического ввода выбирают графический планшет, воспроизводят текст на графическом планшете, масштабируют функции на его выходе путем приведения их к стандартной длительности и интенсивности, формируют пространства признаков идентифицируемых лиц по особенностям их подписей, на стадии обучения контролируют идентифицируемые лица с использованием графического планшета путем ответов на вопросы, последовательно отображаемые на экране монитора компьютера и составленные в соответствии с технологией полиграфных испытаний, при этом скрыто регистрируют физиологический параметр, отражающий их психофизиологическое состояние, разбивают диапазон значений физиологического параметра на поддиапазоны, к каждому из которых относят слова в ответах, написанные при значениях физиологического параметра в его границах, находят одинаковые слова, отнесенные к каждому поддиапазону, составляют из них одинаковый пароль, присваивают его проходящему тестирование каждому идентифицируемому лицу и отображают этот пароль на мониторе компьютера для извещения каждого идентифицированного лица о присвоенном ему пароле, при этом при сравнении признаков поступающих реализаций на стадии идентификации с эталонными определяют номера поддиапазона эталона, для которого сходство сравниваемых описаний максимально, и по номеру этого поддиапазона принимают решение о психофизиологическом состоянии идентифицируемого лица, сгенерировавшего пароль, а по номеру эталона принимают решение о самом идентифицируемом лице.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при идентификации психофизиологического состояния личности в качестве физиологического параметра используют описание вариабельности сердечного ритма.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что при идентификации психофизиологического состояния личности в качестве физиологического параметра используют различие тепловых изображений лица в различные моменты времени.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что при формировании эталонов личностей исходные длительности масштабируемых функций используют в качестве идентифицирующего признака.
RU2014116281/08A 2014-04-22 2014-04-22 Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля RU2543927C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014116281/08A RU2543927C1 (ru) 2014-04-22 2014-04-22 Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014116281/08A RU2543927C1 (ru) 2014-04-22 2014-04-22 Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2543927C1 true RU2543927C1 (ru) 2015-03-10

Family

ID=53290353

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014116281/08A RU2543927C1 (ru) 2014-04-22 2014-04-22 Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2543927C1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2148274C1 (ru) * 1998-08-17 2000-04-27 Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт Способ идентификации личности по особенностям подписи
RU2256223C2 (ru) * 2003-01-21 2005-07-10 Рыбкин Анатолий Петрович Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления
US7620244B1 (en) * 2004-01-06 2009-11-17 Motion Computing, Inc. Methods and systems for slant compensation in handwriting and signature recognition
RU2469397C1 (ru) * 2011-09-30 2012-12-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2148274C1 (ru) * 1998-08-17 2000-04-27 Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт Способ идентификации личности по особенностям подписи
RU2256223C2 (ru) * 2003-01-21 2005-07-10 Рыбкин Анатолий Петрович Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления
US7620244B1 (en) * 2004-01-06 2009-11-17 Motion Computing, Inc. Methods and systems for slant compensation in handwriting and signature recognition
RU2469397C1 (ru) * 2011-09-30 2012-12-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ali et al. Edge-centric multimodal authentication system using encrypted biometric templates
US20200163605A1 (en) Automated detection method for insider threat
Cantoni et al. GANT: Gaze analysis technique for human identification
El-Fiqi et al. Convolution neural networks for person identification and verification using steady state visual evoked potential
CA2835460C (en) System and method for enabling continuous or instantaneous identity recognition based on physiological biometric signals
CN105249963B (zh) 基于样本熵的n400诱发电位测谎方法
Moctezuma et al. Subjects identification using EEG-recorded imagined speech
Fong et al. A biometric authentication model using hand gesture images
CN106503517B (zh) 一种基于虚拟现实头盔脑纹采集的安全认证系统
Krummenacher et al. Inter-trial and redundant-signals effects in visual search and discrimination tasks: Separable pre-attentive and post-selective effects
Darwish et al. Biometric identification using the dynamic features of the eyes
Jianfeng et al. Multi-feature authentication system based on event evoked electroencephalogram
Charman et al. Age-progressed images may harm recognition of missing children by increasing the number of plausible targets
Kranthikiran et al. Face detection and recognition for use in campus surveillance
Wang et al. RCIT: An RSVP-based concealed information test framework using EEG signals
Das et al. Visually evoked potentials for EEG biometric recognition
CN114578963A (zh) 一种基于特征可视化和多模态融合的脑电身份识别方法
Kumar et al. A pervasive electroencephalography-based person authentication system for cloud environment
Haukipuro et al. Mobile brainwaves: On the interchangeability of simple authentication tasks with low-cost, single-electrode EEG devices
RU2543927C1 (ru) Способ идентификации личности по особенностям динамики написания пароля
Smith-Creasey et al. Context awareness for improved continuous face authentication on mobile devices
Cao et al. Towards nonintrusive and secure mobile two-factor authentication on wearables
Thomas et al. EEG-based biometrie authentication using self-referential visual stimuli
Shindo et al. Person verification using electroencephalograms evoked by new imperceptible vibration stimulation
Rougé et al. Anonymizing motion sensor data through time-frequency domain

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20160423