Управління та розмежування доступу до комп’ютерних систем і до їх ресурсів є
одним з важливих аспектів інформаційної безпеки, що може бути реалізовано за
рахунок ідентифікації користувачів. Останнім часомвсе більшого поширення
набувають системи ідентифікації, які використовують біометричні характеристики
людини при вирішенні задачі доступу до інформаційних систем.В роботі
пропонується новий метод біометричної ідентифікації користувачів комп'ютерних
систем на основі визначення інтегральних моделей Вольтерри окуло-моторної
системи (ОМС) людини за даними експериментальних досліджень «вхід-вихід» із
застосуванням інноваційної технології айтрекінга. Метоюроботи є підвищення
ефективності (надійності) захисту інформації в комп’ютерних системах за рахунок
розробки апаратно-програмних засобів ідентифікації ОМС людини на основі
нелінійної динамічної моделі та експериментальних даних айтрекінгу з
використанням тестових візуальних стимулів.. Об’єкт дослідження – процес
біометричної ідентифікації користувача комп’ютерної системи на основі даних
відстеження руху очей в динаміці – відгуків на задані тестові візуальні стимули
(процес айтрекінгу). Предмет дослідження – інструментальні алгоритмічні та
програмні засоби побудови моделі Вольтерри – оцінки багатовимірних перехідних
функцій ОМС за даними айтрекінгу. Розроблено в середовищі програмування
PythonIDLE програмні засоби ідентифікації ОМС. Використовуються тестові
візуальні стимули у вигляді яскравих точок, які послідовно відображаються на екрані
дисплея на різних відстанях від стартової позиції, що формально відповідає різним
амплітудам тестових ступінчатих сигналів. Здійснено експериментальні дослідження
ОМС у двох індивідів. На основі даних, отриманих за допомогою
айтрекераTOBIIPROTX300, визначено перехідні функції першого, другого та
третього порядків ОМС. Виявлено значну відмінність у двох індивідів діагональних
перетинів перехідних функцій другого та третього порядків. Таким чином, їх можна
використовувати для формування простору інформативних ознак і побудови за
допомогою засобів машинного навчання статистичних класифікаторів особистостей,
що реалізують запропонований метод захисту інформації в комп’ютерних системах
на основі біометричної ідентифікації користувачів за даними айтрекінга.
Запропонований метод біометричної ідентифікації і розглянуті засоби впровадження
механізмів захисту в комп’ютерних інформаційних системах мають можливість
гнучкого управління безпекою в залежності від висунутих вимог, допустимого
ризику та оптимальних витрат ресурсів.
Management and differentiation of access to computer systems and their resources is one of the
important aspects of information security, which can be implemented by identifying users.
Recently, identification systems that use biometric characteristics of a person to solve the
problem of access to information systems are becoming more and more widespread. The paper
proposes a new method for biometric identification of users of computer systems based on the
definition of the Volterra integral model of the human oculo-motor system (OMS) based on the
data of experimental “input-output” studies using innovative eye tracking technology. The aim
of the work is to increase the efficiency (reliability) of information protection in computer
systems through the development of hardware and software tools for identifying human OMS
based on a nonlinear dynamic model and experimental eye tracking data using test visual
stimuli. The object of the research is the process of biometric identification of a computer
system user based on eye tracking data in dynamics – responses to given test visual stimuli.
The subject of the research is instrumental algorithmic and software tools for constructing the
Volterra model – assessing the multidimensional transition functions of the OMS based on eye
tracking data. OMS identification software was developed in the Python IDLE programming
environment. Test visual stimuli are used in the form of bright dots, which are sequentially
displayed on the display screen at different distances from the starting position, which formally
corresponds to different amplitudes of test step signals. Experimental studies of OMS were
carried out in two individuals. Based on the data obtained using the TOBII PRO TX300 eye
tracker, the transition functions of the first, second and third orders of the OMS are determined.
A significant difference in the diagonal sections of the transition functions of the second and
third orders was revealed in two individuals. Consequently, they can be used to form a space of
informative features and build statistical classifiers of individuals using machine learning tools
that implement the proposed method for protecting information in computer systems based on
biometric identification of users based on eye tracking data. The proposed method of biometric
identification and the developed means of introducing information protection mechanisms in
computer information systems have the ability to flexibly control security, depending on the
requirements put forward, the permissible risks and optimal resource costs.
