Biometric authentication utilizing convolutional neural networks

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorDatsenko, Serhii
dc.contributor.authorKuchuk, Heorhii
dc.date.accessioned2023-06-30T08:28:23Z
dc.date.available2023-06-30T08:28:23Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractCryptographic algorithms and protocols are important tools in modern cybersecurity. They are used in various applications, from simple software for encrypting computer information to complex information and telecommunications systems that implement various electronic trust services. Developing complete biometric cryptographic systems will allow using personal biometric data as a unique secret parameter instead of needing to remember cryptographic keys or using additional authentication devices. The object of research the process of generating cryptographic keys from biometric images of a person's face with the implementation of fuzzy extractors. The subject of the research is the means and methods of building a neural network using modern technologies. The purpose of this paper to study new methods for generating cryptographic keys from biometric images using convolutional neural networks and histogram of oriented gradients. Research results. The proposed technology allows for the implementation of a new cryptographic mechanism - a technology for generating reliable cryptographic passwords from biometric images for further use as attributes for access to secure systems, as well as a source of keys for existing cryptographic algorithms.
dc.description.abstractКриптографічні алгоритми та протоколи є важливими інструментами сучасної кібербезпеки. Вони використовуються в різних додатках, від простого програмного забезпечення для шифрування комп’ютерної інформації до складних інформаційних і телекомунікаційних систем, які реалізують різні електронні довірчі служби. Розробка повних біометричних криптографічних систем дозволить використовувати персональні біометричні дані як унікальний секретний параметр замість необхідності запам'ятовувати криптографічні ключі або використовувати додаткові пристрої аутентифікації. Об’єкт дослідження – процес генерації криптографічних ключів з біометричних зображень обличчя людини з реалізацією нечітких екстракторів. Предмет дослідження – засоби та методи побудови нейронної мережі з використанням сучасних технологій. Метою даної статті є дослідження нових методів генерації криптографічних ключів із біометричних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж та гістограми орієнтованих градієнтів. Результати дослідження. Запропонована технологія дозволяє реалізувати новий криптографічний механізм – технологію генерації надійних криптографічних паролів з біометричних зображень для подальшого використання їх як атрибутів доступу до захищених систем, а також джерела ключів для існуючих криптографічних алгоритмів.
dc.identifier.citationDatsenko S. Biometric authentication utilizing convolutional neural networks / S. Datsenko, H. Kuchuk // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2023. – Т. 7, № 2. – С. 87-91.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.12
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9514-0433
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2862-438X
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/66727
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectbiometric cryptographic systems
dc.subjectcryptographic keys
dc.subjectfuzzy extractors
dc.subjectconvolutional neural network
dc.subjectбіометричні криптографічні системи
dc.subjectкриптографічні ключі
dc.subjectнечіткі екстрактори
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.titleBiometric authentication utilizing convolutional neural networks
dc.title.alternativeБіометрична автентифікація, що використовує згорткові нейронні мережі
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2023_7_2_Datsenko_Biometric_authentication.pdf
Розмір:
366.05 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
10.82 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

2023 № 2 Сучасні інформаційні системи