Реалізація надійної та ефективної автентифікації в інтелектуальних системах шляхом використання методів візуальної біометрики

Основна мета цієї статті – розгляд аспектів забезпечення безпеки та підвищення ефективності процесу автентифікації в інтелектуальних системах за допомогою візуальної біометрики. Дослідження спрямоване на розроблення та вдосконалення систем автентифікації з використанням передових методів біометричної ідентифікації. Створено інтелектуальну систему, яка з використанням сіамської нейронної мережі забезпечує безпечну автентифікацію користувачів поточної системи. Окрім реалізації базових засобів захисту у вигляді хешування і збереження користувацьких логіну і пароля, в наш час важлива реалізація двофакторної автентифікації, яка істотно посилює захист користувацьких даних і унеможливлює більшість сучасних способів злому та викрадення даних користувачів. Двофакторну автентифікацію реалізовано у вигляді технології пошуку, розпізнавання та порівняння обличчя користувачів системи, оскільки візуальна біометрика безпечніша за інші види двофакторної автентифікації. Розглянуто різні варіанти реалізації сіамської нейронної мережі за допомогою функцій Contrastive loss function та Triplet loss function і, відповідно, реалізовано та навчено нейронну мережу із використанням функції Triplet loss. Після навчання та перевірки правильності роботи нейронної мережі її було інтегровано до інтелектуальної системи, завдяки чому створено ефективний спосіб розпізнавання обличчя користувача системи, збереження отриманої інформації в базі даних та подальшого порівняння поточного користувача зі збереженим обличчям під час автентифікації. В результаті було створено надійну та захищену інтелектуальну систему, що мінімізує ризик несанкціонованого доступу до користувацького акаунту і використовує ефективний та сучасний спосіб автентифікації користувачів.