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.
- Long, X., Zhuang, W., Xia, M., Hu, K., & Lin, H. (2024). SASiamNet: Self-adaptive Siamese Network for change detection of remote sensing image. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 1021–1034. DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3330753
- Ning, M., Tang, J., Zhong, H., Wu, H., Zhang, P., & Zhang, Z. (2022). Scale-Aware Network with Scale Equivariance. Photonics, 9(3), 142–142. DOI: https://doi.org/10.3390/photonics9030142
- Batiuk, T., & Dosyn, D. (2023). Intellectual system for clustering users of social networks derived from the message sentiment analysis. Journal of Lviv Polytechnic National University “Information Systems and Networks”, 13, 121–138. DOI: https://doi.org/10.23939/sisn2023.13.121
- Zhao, Y., Song, X., Li, J., & Liu, Y. (2024). CSCNet: A Cross-Scale Coordination Siamese Network for Building Change Detection. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 1377–1389. DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3337999
- Farabbi, A., & Mainardi, L. (2023). Domain-Specific Processing Stage for Estimating Single-Trail Evoked Potential Improves CNN Performance in Detecting Error Potential. Sensors, 23(22), 9049–9049. DOI: https://doi.org/10.3390/s23229049
- Cheng, L., Zheng, X., Zhao, M., Dou, R., Yu, S., Wu, N., & Liu, L. (2022). SiamMixer: A Lightweight and Hardware-Friendly Visual Object-Tracking Network. Sensors, 22(4), 1585–1585. DOI: https://doi.org/10.3390/s22041585
- Kummerow, A., Monsalve, C., & Bretschneider, P. (2021). Siamese recurrent neural networks for the robust classification of grid disturbances in transmission power systems considering unknown events. IET Smart Grid, 5(1), 51–61. DOI: https://doi.org/10.1049/stg2.12051
- Batiuk T., Vysotska V., Lytvyn V. (2020). Intellectual System for Socialization by Personal Interests on the Basis of SEO Algorithms and Techniques of Machine Learning. CEUR Workshop Proceedings, 4th Intern. Conf. on Computational Linguistics and Intellectual Systems, COLINS 2020, 23–24 April 2020, Lviv, Ukraine, 2604, 1237– 1250.
- Gao, Y., Wu, H., Liao, H., Chen, X., Yang, S., & Han, X. (2023). A fault diagnosis method for rolling bearings based on graph neural network with one-shot learning. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2023(1). DOI: https://doi.org/10.1186/s13634-023-01063-6
- Mo, W., Tan, Y., Zhang, Y., Zhi, Y., Cai, Y., & Ma, W. (2023). Multispectral Remote Sensing Image Change Detection Based on Twin Neural Networks. Electronics, 12(18), 3766–3766. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12183766
- Batiuk, T., & Vysotska, V. (2022). Technology for personalities socialization by common interests derived from machine learning techniques and seo-algorithms. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2, 53. DOI: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2022-2-6
- Pang, H., Xie, M., Liu, C., Ma, R., & Han, L. (2021). Siamese tracking combing frequency channel attention with adaptive template. IET Communications, 15(20), 2493–2502. DOI: https://doi.org/10.1049/cmu2.12280
- Basu, T., Menzer, O., Ward, J., & SenGupta, I. (2022). A Novel Implementation of Siamese Type Neural Networks in Predicting Rare Fluctuations in Financial Time Series. Risks, 10(2), 39. DOI: https://doi.org/10.3390/risks10020039
- Yuan, D., Li, Q., Yang, X., Zhang, M., & Sun, Z. (2022). Object-Aware Adaptive Convolution Kernel Attention Mechanism in Siamese Network for Visual Tracking. Applied Sciences, 12(2), 716. DOI: https://doi.org/10.3390/app12020716
- Lee, D., & Jeong, J. (2023). Few-Shot Learning-Based Light-Weight WDCNN Model for Bearing Fault Diagnosis in Siamese Network. Sensors, 23(14), 6587–6587. DOI: https://doi.org/10.3390/s23146587
- Batiuk T., Vysotska V., Holoshchuk R., Holoshchuk S. (2022). Intellectual System for Socialization of Individual’s with Contributed Interests derived from NLP, Machine Learning and SEO Algorithms. CEUR Workshop Proceedings, 6th Intern. Conf. on Computational Linguistics and Intellectual Systems, COLINS 2022, 12–13 May 2022, Gliwice, Poland, 3171, 572–631.
- Ahmed, S., Lee, K. H., & Jung, H. Y. (2022). Robust Hippocampus Localization From Structured Magnetic Resonance Imaging Using Similarity Metric Learning. IEEE Access, 10, 7141–7152. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3137824
- Islem Jarraya, F. Saïd, Hamdani, T. M., Bilel Neji, & Alimi, A. M. (2022). Biometric-Based Security System for Smart Riding Clubs. IEEE Access, 10, 132012–132030. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3229260
- Song, C., & Ji, S. (2022). Face Recognition Method Based on Siamese Networks Under Non-Restricted Conditions. IEEE Access, 10, 40432–40444. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3167143