Implementation of an adaptive authentication system using an EEG interface

Author:

Исхаков А.Ю.,Смирнов А.М.

Abstract

В работе предлагается методическое обеспечение для объектов критической информационной инфраструктуры, предусматривающее систематизацию основных шагов для формирования алгоритмов адаптивной аутентификации в том числе с применением биометрического фактора, заключающегося в проверке электроэнцефалограммы субъекта доступа. Предлагаемый подход устраняет недостатки существующих традиционных методов аутентификации, основанных на использовании явных способов проверки, связанных с тем, что для установления подлинности пользователя применяются опознавательные характеристики, которые могут быть скомпрометированы злоумышленниками. В ходе выполнения исследования была реализована подсистема аутентификации с помощью интерфейса мозг-компьютер. Несмотря на устойчивость к ошибкам второго рода, недостаточные результаты коэффициента ложного отказа в доступе, полученные на этапе проведения эксперимента, не позволяют осуществить «бесшовное» внедрение подобных механизмов биометрической аутентификации в действующие объекты критической информационной инфраструктуры. При этом, эффективность сформированных на основе предложенного в работе подхода адаптационных механизмов проверки пользовательского профиля свидетельствует о возможности их использования на реальных объектах с применением разносторонних факторов и критериев аутентификации. Таким образом, в рамках данной статьи был рассмотрен один из аспектов комплексного подхода по обеспечению безопасности функционирования технологических процессов, а также противодействию мошенничеству и хищению информации за счет формирования алгоритмов адаптивной аутентификации. The work offers methodological support for critical information infrastructure objects, which provides for the systematization of the basic steps for the formation of adaptive authentication algorithms, including using a biometric factor, which consists in checking the electroencephalogram of the access subject. The proposed approach eliminates the drawbacks of existing traditional authentication methods based on the use of explicit verification methods related to the fact that authentication characteristics are used to authenticate the user, which can be compromised by attackers. During the research, an authentication subsystem was implemented using the brain-computer interface. Despite the resistance to errors of the second kind, the insufficient results of the false access denial coefficient obtained at the stage of the experiment do not allow for the “seamless” implementation of such biometric authentication mechanisms in existing objects of critical information infrastructure. At the same time, the effectiveness of the adaptive mechanisms for checking the user profile formed on the basis of the approach proposed in the work indicates the possibility of their use on real objects using diverse factors and authentication criteria. Thus, in the framework of this article, one of the aspects of an integrated approach to ensure the security of the functioning of technological processes, as well as combating fraud and theft of information through the formation of adaptive authentication algorithms, was considered.

Publisher

Voronezh Institute of High Technologies

Reference20 articles.

1. Двойнишников Н.Э. Технологические особенности проблем обеспечения информационной безопасности автоматизированных систем управления, являющихся объектами критической информационной инфраструктуры. Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2019;1:127-132.

2. Аракелян Э.К., Андрюшин А.В., Минзов А.П. Особенности систем информационной безопасности АСУТП ТЭС и АЭС. Доклады БГУИР. 2015;2:213-214.

3. Гончаров С.М., Вишняков М.С. Идентификация пользователей на основе электроэнцефалографии с использованием технологий «Интерфейс мозг-компьютер». Доклады ТУСУР. 2012;1-2(25):166-170.

4. Damasevicius R., Maskeliunas R., Kazanavicius E., Wozniak M. Combining Cryptography with EEG Biometrics. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018:1867548.

5. Кузьмин О.В., Дружинин В.И. Коды Боуза–Чоудхури–Хоквингема в системах обнаружения и исправления ошибок при передаче данных. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013;3(39):23-29.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3