Ссылка для цитирования : Саитов И. А., Саитов А. И., Шарапов М. М. Аутентификация оператора АРМ кри- тически важного объекта на основе компьютерного почерка // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 6. С. 449—456. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-6-449-456.

Аннотация. На примере системы динамической аутентификации оператора автоматизированного рабочего места критически важного объекта показаны пути повышения достоверности распознавания легитимности пользователя по отсутствию отклонений в поведении последнего. Рассмотрен вариант известного алгоритма идентификации компьютерного почерка. Исследованы направления совершенствования состава и методики профессионального психофизического отбора кандидатов на должность операторов автоматизированного рабочего места критически важных объектов.

Ключевые слова: динамическая аутентификация, компьютерный почерк, легитимный пользователь, отклонения в поведении, распознавание образов, максимум апостериорной вероятности

Список литературы:

1. Шнепс-Шнеппе М. А. Телекоммуникации Пентагона: цифровая трансформация и киберзащита. М.: Горячая линия – Телеком, 2017. 272 с.
2. Методические рекомендации по категорированию объектов критической информационной инфраструктуры, принадлежащих субъектам критической информационной инфраструктуры, функционирующим в сфере связи. М.: Ассоциация документальной электросвязи, 2019. 108 с.
3. Bely R. V., Harlanov A. S. Analysis of global threats to Russia in the development of US space weapons systems as building a system of total military domination // Education. The science. Scientific personnel. 2020. P. 85—91.
4. Никитин В. В., Басов О. О. Подход к совершенствованию системы аутентификации пользователей автоматизированной системы // Информационные системы и технологии. 2018. № 5(109). С. 99—107.
5. Березникер А. В., Казачук М. А., Машечкин И. В., Петровский М. И. Динамическая аутентификация пользователей на основе анализа работы с компьютерной мышью // Вестн. Московского университета. Сер. 15: Вычислительная математика и кибернетика. 2021. № 4. С. 3—16.
6. Иванов А. И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. Пенза: Изд-во Пензенского гос. ун-та, 2000. 188 с.
7. Саитов С. И., Будков В. Ю., Левоневский Д. К., Денисов А. В. Моделирование сети передачи данных полимодальной системы контроля критически важных объектов государства // Вестн. Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления, 2021. Т. 17, № 1. С. 59—71.
8. Шиверов П. К., Новосад Т. Г., Осипов М. Н. Доверие в контексте анализа стойкости протоколов аутентификации // Ползуновский вестник. 2014. № 2. С. 248—250.
9. Носов М. В., Басов О. О. Оценивание психофизиологического состояния человека по сигналам различных каналов взаимодействия с техническими средствами автоматизированных рабочих мест // Тр. 4-й Междунар. науч.-практ. конф. „Современные инновации в науке и технике“. Курск, 2014. Т. 2. С. 72—75.
10. Св-во о рег. БД № 2017621143. База данных клавиатурного почерка для исследования психофизиологического состояния оператора / С. И. Саитов, О. О. Басов, М. В. Носов. 03.10.2017.
11. Св-во о рег. программ № 2018660834. Программа аутентификации пользователя по клавиатурному почерку / С. И. Саитов, И. А. Саитов, А. А. Логвин. 28.08.2018.
12. Бобов М. Н. Как организовать аутентификацию в сети взаимодействующих предприятий // Управление защитой информации. 2001. Т. 5, № 3. С. 267—273.
13. Медриш М. А., Белявский Д. М., Дабринян С. С., Левова И. Ю. и др. Цифровая идентификация объектов: технологии и не только. М.: Научное обозрение, 2016. 228 с.
14. Саитов И. А., Басов О. О., Карпов А. А. Методологические основы синтеза полимодальных инфокоммуникационных систем государственного управления: монография. Орел: Академия ФСО России, 2015. 270 с.
15. Рындин А. В. Метод приоритетной мультипотоковой передачи многомодальной информации. Дис. … канд. техн. наук. Таганрог: Южный Федеральный университет, 2022. 138 с.