Математическая модель биометрического контрольного шаблона клавиатурного почерка

В настоящей работе представлена математическая модель биометрического контрольного шаблона клавиатурного почерка, позволяющая проводить биометрическую идентификацию пользователей на основе ввода свободного текста. Обзор современной научной литературы по теме исследования показал, что биометрические контрольные шаблоны могут быть представлены в подсистемах сбора и хранения с помощью различных характеристик, таких как скорость печати, время между нажатиями клавиш или время набора биграмм. Выявлено, что основной характеристикой, позволяющей проводить биометрическую идентификацию, является временной интервал между последовательными нажатиями пар клавиш (биграмм). Биометрический контрольный шаблон клавиатурного почерка определен как совокупность непрерывных вероятностных характеристик, каждая из которых отражает распределение временных задержек между нажатиями конкретных пар символов. Проведена оценка модели на соответствие требованиям ГОСТ, доказана устойчивость к вариативности вводимых текстов, показана эффективность интеграции в биометрические системы за счет меньшего использования памяти, чем в существующих решениях, а также описана возможность использования модели в подсистеме обработки сигнала в схеме биометрической системы общего вида. Результаты исследования могут быть использованы при разработке систем биометрической идентификации, соответствующих ГОСТ.

1. Артюшина Л.А., Троицкая Е.А. Некоторые подходы к оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии. Вестник Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2022;22(3):30–38. https://doi.org/10.14529/ctcr220303

2. Чекмарев Д.Ю., Борзенкова С.Ю. Оценка и сравнительный анализ эффективности систем распознавания клавиатурного почерка. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023;(12):490–492.

3. Dimaratos A., Pöhn D. Evaluation Scheme to Analyze Keystroke Dynamics Methods. In: Proceedings of the 9th International Conference on Information Systems Security and Privacy, ICISSP 2023: Volume 1, 22–24 February 2023, Lisbon, Portugal. SciTePress; 2023. P. 357–365. https://doi.org/10.5220/0011626100003405

4. Kaluarachchi N., Kandanaarachchi S., Moore K., Arakala A. DEFT: A New Distance-Based Feature Set for Keystroke Dynamics. arXiv. URL: https://arxiv.org/abs/2310.04059 [Accessed 12th August 2025].

5. Roy S., Pradhan J., Kumar A., et al. A Systematic Literature Review on Latest Keystroke Dynamics Based Models. IEEE Access. 2022;10:92192–92236. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3197756

6. Smeaton A.F., Krishnamurthy N.G., Suryanarayana A.H. Keystroke Dynamics as Part of Lifelogging. In: MultiMedia Modeling: 27th International Conference, MMM 2021: Proceedings: Part II, 22–24 June 2021, Prague, Czech Republic. Cham: Springer; 2021. P. 183–195. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_16

7. Unni S., Gowda S.S., Smeaton A.F. An Investigation into Keystroke Dynamics and Heart Rate Variability as Indicators of Stress. In: MultiMedia Modeling: 28th International Conference, MMM 2022: Proceedings: Part I, 06–10 June 2022, Phu Quoc, Vietnam. Cham: Springer; 2022. P. 379–391. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98358-1_30

8. Ismail M.G., Salem M.A., Abd El Ghany M.A., Aldakheel E.A., Abbas S. Outlier Detection for Keystroke Biometric User Authentication. PeerJ Computer Science. 2024;10. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2086

9. Саитов И.А., Саитов А.И., Шарапов М.М. Аутентификация оператора АРМ критически важного объекта на основе компьютерного почерка. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023;66(6):449–456. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-6-449-456

10. Shadman R., Wahab A.A., Manno M., Lukaszewski M., Hou D., Hussain F. Keystroke Dynamics: Concepts, Techniques, and Applications. ACM Computing Surveys. 2025;57(11). https://doi.org/10.1145/3733103

11. Simão M., Prado F.O.C., Wahab O.A., Avila A.R. TempCharBERT: Keystroke Dynamics for Continuous Access Control Based on Pre-Trained Language Models. In: 2024 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), 02–05 December 2024, Rome, Italy. IEEE; 2024. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/WIFS61860.2024.10810697

12. Putra S.R., Chowanda A. Keystroke Dynamics on Multi-Session and Uncontrolled Settings Using CNN Bi-LSTM. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2025;103(2):506–516. https://doi.org/10.5281/zenodo.15762286

13. Ермишева Ю.Д., Омельченко Т.А. Отдельные результаты применения программного средства аутентификации по клавиатурному почерку. НБИ технологии. 2023;17(1):11–16. https://doi.org/10.15688/NBIT.jvolsu.2023.1.2

14. Кауров А.В. Метод идентификации субъектов путем использования алгоритма клавиатурного подчерка. Символ науки. 2022;(7–2):6–7.

15. Sharma A., Jureček M., Stamp M. Keystroke Dynamics for User Identification. arXiv. URL: https://arxiv.org/abs/2307.05529 [Accessed 12th August 2025].

16. Линник Е.А., Трифонов Г.И., Федорова Е.В., Митрофанова С.В. Способ защиты автоматизированного рабочего места и система для его реализации. Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2022;(24):53–62.

17. Senerath D., Tharinda S., Vishvajith M., Rasnayaka S., Wickramanayake S., Meedeniya D. BehaveFormer: A Framework with Spatio-Temporal Dual Attention Transformers for IMU-Enhanced Keystroke Dynamics. In: 2023 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 25–28 September 2023, Ljubljana, Slovenia. IEEE; 2023. P. 1–9. https://doi.org/10.1109/IJCB57857.2023.10448997

18. Wahab A., Hou D., Cheng N., Huntley P., Devlen Ch. Impact of Data Breadth and Depth on Performance of Siamese Neural Network Model: Experiments with Three Keystroke Dynamic Datasets. arXiv. URL: https://arxiv.org/abs/2501.07600 [Accessed 18th August 2025].

19. Шкляр Е.В. Алгоритм формирования списка слов с заданным распределением биграмм для регистрации биометрических контрольных шаблонов клавиатурного почерка. Безопасность информационных технологий. 2025;32(3):74–89.