CC BY
29<Тешетневс^ие чтения. 2016
4. Damgard I., Jurik M. [A Generalization, a Simplification and Some Applications of Paillier's Probabilistic Public-Key System]. Proceedings of the 4 th International Workshop of Practice and Theory in Public Key Cryptography. Cheju Island, Korea, 2001. P. 119-136.
5. Shamir A. [How to Share a Secret]. Communications of the ACM. New York, NY, USA: ACM, 1979. 22(11). P. 612-613.
© BamKeBHH A. B., 2016
УДК 004.056.52
КАЧЕСТВО ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ КАК ХАРАКТЕРИСТИКА ДАННЫХ ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ «БИОМЕТРИЯ - КОД ДОСТУПА»
С. М. Гончаров1, А. Е. Боршевников2*
Морской государственный университет имени Г. И. Невельского Российская Федерация, 690059, г. Владивосток, ул. Верхнепортовая, 50а Дальневосточный федеральный университет Российская Федерация, 690950, г. Владивосток, ул. Суханова, 8 E-mail: [email protected]
Рассматривается качество электроэнцефалограммы как биометрического параметра, применяемого в задачах высоконадежной биометрической аутентификации. Полученные данные оцениваются для применения в задачах защиты критически важных объектов, в частности, объектов ракетно-космической промышленности.
Ключевые слова: электроэнцефалограмма, биометрия, нейросетевой преобразователь «биометрия - код доступа», качество биометрических параметров, P300.
ELECTROENCEPHALOGRAM QUALITY AS A CHARACTERISTIC OF DATA FOR NEURAL NETWORK TRANSFORMER "BIOMETRY -- ACCESS CODE"
S. M. Goncharov1, A. E. Borshevnikov2*
!Admiral Nevelskoy Maritime State University 50a, Verkhneportovaya Str., Vladivostok, 690059, Russian Federation
2Far Eastern Federal University
8, Suhanova Str., Vladivostok 690950, Russian Federation E-mail: [email protected]
This article describes the quality of the electroencephalogram as a biometric parameter which is used in the highly reliable biometric authentication. The data are evaluated to use for the protection of critical problems of objects, in particular objects of the rocket and space industry.
Keywords: electroencephalogram, biometry, neural network transformer "biometry - access code", quality of the biometric parameters, P300.
Введение. Обеспечение информационной безопасности является важным вопросом, который пытается решить общество. Среди средств защиты выделяются технологии биометрической аутентификации. Однако существующие технологии классической биометрии не обеспечивают необходимый уровень надежности, который можно было бы использовать в критически важных объектах [1; 2], например, в ракетно-космической промышленности, где необходимо контролировать доступ к эксплуатируемым объектам (космические корабли, ракетные комплексы и т. д.), а также в помещениях, где ведутся научные разработки или проводятся производственные процессы. Для таких ситуаций целесообразно применять
технологии высоконадежной биометрической аутентификации. Суть данной технологии заключается в восстановлении из биометрических данных некоторого криптографического ключа.
Также важным является проблема выбора биометрической характеристики, которая будет использоваться. Одной из перспективных характеристик является электроэнцефалограмма (ЭЭГ), так как перехват ее данных затруднен для злоумышленника.
Качество биометрических параметров электроэнцефалограммы. Технология высоконадежной биометрической аутентификации принята в качестве государственного стандарта Российской Федерации и описана в линейке стандартов ГОСТ Р 52633 [1].
Методы и средства защиты информации
Данная технология получила название нейросетевого преобразователя «Биометрия - код доступа».
На начальном этапе исследований по биометрической идентификации на основе ЭЭГ нарабатывался опыт использования технологий «интерфейс мозг-компьютер» [3]. Далее проводились исследования по построению нейросетевого преобразователя «биометрия - код доступа» с использованием вызванных потенциалов мозга [4]. В качестве биометрических параметров бралась разность потенциалов ЭЭГ пользователя в состоянии покоя и при его стимулировании. Для выделения потенциала Р300 в данной работе использовалась стимуляция из поочередно меняющихся на экране цифр от 0 до 9. Пользователь выбирал одну или несколько цифр и при их появлении концентрировался на них. Этот набор цифр считался мысленным паролем.
Одной из характеристик данных, позволяющих оценить входные параметры, является качество входных параметров. Согласно ГОСТ Р 52633.5-2011 [1] данная характеристика определяется как
/ \ Ечужой ) Есвой л
Q Н-г~\-,
^свой (V )
где Vг - г-й биометрический параметр; Е( ) - оператор математического ожидания для биометрического параметра образа «свой» или образа «чужой»; о( ) -дисперсия биометрического параметра; Q( ) - качество биометрических параметров.
Получая данные со всех электродов энцефалографа и рассчитывая качество каждого компонента вектора входных данных, целесообразно перейти к среднему значению качества биометрических параметров. В этом случае значение качества усредняется.
Для эксперимента, описанного в работе [4], среднее качество входных параметров составило 0,24, что является очень низким качеством [5]. Однако результаты, полученные при проведении экспериментов, показывают, что нейросетевой преобразователь успешно обрабатывает данные низкого качества и получает ошибку второго рода менее 10-12.
Заключение. Использование технологии нейросе-тевых преобразователей «биометрия - код доступа» открывает большие возможности для обработки очень низкокачественных, но перспективных с точки зрения надежности характеристик, таких как электроэнцефалограмма. Однако необходимо проводить дальнейшие исследования по улучшению качества работы таких преобразователей.
Библиографические ссылки
1. Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преоб-
разователей «биометрия - код доступа»: ГОСТ Р 52633.5-2011. Введ. 2011-12-01. М. : Стандартин-форм, 2012. 20 с.
2. Гончаров С. М., Боршевников А. Е. Использование технологий высоконадежной биометрической аутентификации в критически важных объектах // Информационная безопасность регионов. 2015. № 4(21). С. 18-23.
3. Гончаров С. М., Вишняков М. С., Маркин М. Е. Использование потенциалов коры головного мозга для парольной идентификации на основе технологии ИМК // Журнал «Информация и безопасность». 2012. Вып. 3. С. 404-409.
4. Гончаров С. М., Боршевников А. Е. Построение нейросетевого преобразователя «биометрия - код доступа» на основе параметров визуального вызванного потенциала электроэнцефалограммы // Докл. Томск. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники : науч. журн. 2014. № 2. С. 51-55.
5. Иванов А. И. Нейросетевые алгоритмы биометрической идентификации личности : моногр. М. : Радиотехника, 2004. Кн. 15. 144 с.
References
1. Zashhita informacii. Tehnika zashhity informacii. Avtomaticheskoe obuchenie nejrosetevyh preobra-zovatelej biometrija - kod dostupa : GOST R 52633.52011. Vveden vpervye; Vved. 01.12.2011. M. : Stan-dartinform, 2012. 20 p.
2. Goncharov S. M., Borshevnikov A. E. Ispolzovanie tehnologij vysokonadezhnoj biometricheskoj autentifikacii v kriticheski vazhnyh obiektah // Informacionnaja be-zopasnost regionov. Saratov: Saratovskij social'no-jekonomicheskij institut (filial) RJeU im. G. V. Plehanova, 2015. № 4(21). P. 18-23.
3. Goncharov S. M., Vishnjakov M. S., Markin M. E. Ispolzovanie potencialov kory golovnogo mozga dlja parol'noj identifikacii na osnove tehnologii "IMK" // Zhurnal "Informacija i bezopasnost". Vyp. 3. Voronezh : VGTU, 2012. P. 404-409.
4. Goncharov S. M., Borshevnikov A. E. Postroenie nejrosetevogo preobrazovatelja "Biometrija - kod dos-tupa" na osnove parametrov vizualnogo vyzvannogo potenciala elektrojencefalogrammy // Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravlenija i radio-jelektroniki : Nauchnyj zhurnal.Tomsk: Izd-vo TUSUR, 2014. № 2. P. 51-55.
5. Ivanov A. I. Nejrosetevye algoritmy biometricheskoj identifikacii lichnosti : monografija. M. : Radiotehnika, 2004. Kn. 15. 144 p.
© Гончаров С. М., Боршевников А. Е., 2016
