В статье рассматривается разработанный алгоритм для идентификации пользователей по клавиатурному почерку с регистрацией использования наиболее часто встречающихся биграмм. С помощью данного алгоритма можно проводить идентификацию пользователей в постоянном, непрерывном режиме при работе за компьютером. Предлагаемый алгоритм устраняет недостатки существующих методов идентификации пользователя в системе, которые используются только во время входа в систему и тем самым не защищают систему от вторжения после авторизации пользователя. В качестве временных показателей клавиатурного почерка используются следующие характеристики: время нажатия клавиши, пауза между нажатиями клавиш. Временные характеристики собираются по каждой биграмме в отдельности, это необходимо, потому что клавиши расположены на разных расстояниях друг от друга и получается, что временные задержки нажатия одной и той же клавиши будут отличаться в разных биграммах. Чем чаще будут использоваться биграммы в ходе работы пользователя в системе, тем более точными будут временные характеристики и соответственно возрастет эффективность идентификации пользователя. После проведения идентификации, если данные будут отличаться от эталонного, то возможна последующая блокировка выполнения действий пользователем. Для подтверждения эффективности работы алгоритма представлены результаты проверки с применением метода нахождения евклидово расстояния.
In this article the developed algorithm for identification of users by keyboard handwriting with registration of frequent bigrams is considered. By means of this algorithm it is possible to carry out identification of users in a constant, continuous operation in computer system. The offered algorithm eliminates defects of existing user identification methods which are used only during login and by that do not protect system from invasion after authorization of the user. As temporal indices of keyboard handwriting the following characteristics are used: key press time, pauses between clicking of keys. Time response characteristics are gathered according to each bigram separately, it is necessary because keys are located at different distances from each other and it turns out that temporal time delays of clicking of the same key will differ in different bigrams. That will use more often bigrams during operation of the user in system, especially time response characteristics will be exact and respectively the efficiency of user identification will increase. After carrying out identification if data differ from reference, then the subsequent lock of execution of actions by the user is possible. For confirmation of overall performance of an algorithm results of check using a finding method Euclidean distances are provided
The authors declare that there are no conflicts of interest present.