В работе исследуется зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в судебно-почерковедческой экспертизе. На фоне активного внедрения ИНС в различные сферы общественной жизни наблюдается повышенное внимание к теме интеграции этой технологии в судебно-экспертную деятельность. Особенно остро стоит вопрос применения нейросетей в судебно-почерковедческой экспертизе, поскольку, по мнению некоторых ученых и юристов, их использование может значительно повысить объективность почерковедческих исследований.
В статье приведен краткий обзор истории и современных тенденций применения компьютерных технологий в исследовании почерка, рассмотрена связь криминалистики и биометрии в этой области, а также их взаимное влияние, особенно в зарубежной практике экспертизы почерка. Приведены примеры современных успешных проектов и экспериментов, демонстрирующих эффективное использование нейронных сетей для идентификации и верификации человека по его почерку. Обсуждены перспективы развития этого направления и выявлены ключевые проблемы, которые, по мнению автора, в настоящее время препятствуют интеграции нейросетей в судебнопочерковедческую экспертизу.
В связи с активным внедрением современных биометрических технологий в различные сферы, как на уровне отдельных граждан, так и государства в целом возрастает риск серьезных негативных последствий потенциально возможных ошибочных идентификаций. Подобное уже происходило в России и за рубежом. В процессе судебных разбирательств по фактам ошибочной идентификации и ее последствий в большинстве случаев проводятся судебные экспертизы. В зависимости от вида биометрической системы регистрации и идентификации назначаются судебные компьютерно-технические, трасологические, портретные, видеотехнические экспертизы, а также медико-криминалистические и другие судебно-медицинские экспертизы. В статье дана оценка правомерности и научной обоснованности проведения в некоторых странах судебных антропометрических экспертиз фотоснимков и видеозаписей, запечатлевших подозреваемых.
Для защиты информации широко используются отпечатки пальцев. Биометрические системы, основанные на концепции Match-On-Card, решают проблему кражи отпечатков пальцев путем их хранения на защищенном интеллектуальном карточном устройстве с малым объемом памяти. Такой подход накладывает серьезные ограничения на размеры хранимой информации. Предложен алгоритм регистрации и верификации отпечатков пальцев, предназначенный для использования в интеллектуальных карточных устройствах.
Исследования посвящены определению потенциальной возможности достижения показателей по надежности идентификации биометрических систем на базе статических признаков (отпечаток пальца, радужная оболочка глаза) при помощи данных от стандартных периферийных устройств (клавиатурный почерк; изображение лица, регистрируемое веб-камерой; особенности работы с мышью). Проведено имитационное моделирование системы непрерывной идентификации пользователей компьютерных систем в процессе их профессиональной деятельности.
В настоящее время наиболее распространен смешанный документооборот. Авторы предлагают выполнить переход к гибридному документообороту, который является дальнейшим его развитием. Предлагается связать секретный ключ электронно-цифровой подписи с параметрами воспроизведения рукописных образов ее владельца. Разработана модель защиты гибридных документов на основе рукописных подписей субъектов с учетом психофизиологического состояния подписантов. Проведен вычислительный эксперимент по оценке надежности получения секретных ключей на основе биометрических данных подписи.
Актуальность темы исследования обусловлена активным развитием цифровых технологий, внедрение которых в общественную деятельность требует колоссальных изменений в законодательстве Российской Федерации. Такие технологии активно внедряются как в публичные, так и в частные отношения. В статье рассматриваются вопросы правовых границ применения биометрической идентификации, особенности правоотношений, возникающих при применении технических средств биометрической идентификации. Также автором предложены пути преодоления существующих проблем.
Методическое пособие предназначено для студентов и научных сотрудников биологических специальностей. Оно включает в себя основные методические вопросы прикладной биометрии и программы для расчетов.
В пособии изложены базовые приемы статистической обработки биологических данных. Указаны возможности практической реализации статистического анализа применительно к задачам морфологии организмов, экологии и биогеографии. Представленные в книге методы не требуют специальной математической подготовки.
Учебное пособие предназначено для студентов биологических специальностей, может быть полезно преподавателям средних школ и детских эколого-биологических центров.
Рассматривается проблема обнаружения и корректировки ошибок в выходном коде нейронной сети, заранее обученной распознавать уникальный биометрический образ человека. Использование для этой цели обычных самокорректирующихся кодов с высокой избыточностью возможно, однако приводит к многократному сокращению длины получаемого из выходного кода криптографического ключа аутентификации. Рассматриваемые в работе коды формируют синдромы ошибок в виде отдельно хранящихся коротких фрагментов хеш-функции. Исправление ошибок ведется перебором возможных состояний выходного кода путем изменения одного, двух, трех разрядов, что не приводит к значительному сокращению длины получаемого ключа. Ускорение перебора выполняется определением показателей стабильности наиболее слабых разрядов выходного кода. Преимущества рассматриваемых в работе процедур обнаружения и исправления ошибок возникают в ситуации, когда данные нейросетевого решающего правила искусственного интеллекта биометрических приложений защищены криптографическими механизмами от исследования. Классические самокорректирующиеся коды с высокой избыточностью не способны править разряды кодов после их защиты шифрованием. Предложенные же коды без избыточности оказываются частично гомоморфны к некоторым криптографическим механизмам размножения ошибок.
Освещены актуальные вопросы использования сетей линейных нейронов (персептронов) и квадратичных нейронов с многоуровневым квантованием биометрических данных в биометрических средствах аутентификации личности. Проведен краткий анализ возникновения и использования искусственных нейронных сетей в контексте бионических представлений, копирования наблюдаемых эффектов в сетях естественных нейронов. Приведена сравнительная оценка мощности линейных и квадратичных нейронов, рассмотрены их достоинства и недостатки. Подробно описаны алгоритмы обучения и тестирования сетей квадратичных нейронов с многоуровневым квантованием биометрических данных в средствах высоконадежной биометрико-нейросетевой аутентификации личности, выполненных в защищенном от исследования варианте. Издание будет полезно студентам, аспирантам и научным работникам, занимающимся вопросами применения нейронных сетей в биометрических средствах защиты информации.