Разработка нейросетевого модуля аутентификации пользователя по динамике почерка

Дикий Дмитрий Игоревич аспирант, Университет ИТМО 197101, Россия, г. Cанкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49 Dikii Dmitrii Igorevich graduate student, ITMO University 197101, Russia, Sankt-Peterburg, g. Cankt-Peterburg, pr. Kronverkskii, 49 dimandikiy@mail.ru Гришенцев Алексей Юрьевич кандидат технических наук доцент, Университет ИТМО 197101, Россия, г. Санкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49 Grishentsev Aleksei Yurevich PhD in Technical Science Associate Professor, ITMO University 197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49 grishentcev@ya.ru Савченко-Новопавловская Софья Леонидовна магистр, Университет ИТМО 197101, Россия, г. Cанкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49 Savchenko-Novopavlovskaya Sofya Leonidovna master, ITMO University 197101, Russia, g. Cankt-Peterburg, pr. Kronverkskii, 49 Novopalych@hotmail.com Нечаева Наталья Викторовна магистр, Университет ИТМО 197101, Россия, г. Санкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49 Nechaeva Natalya Viktorovna master, ITMO University 197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49 exotica1980@mail.ru Елисеева Валерия Валерьевна магистр, Университет ИТМО 197101, Россия, г. Санкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49 Eliseeva Valeria Valeryevna master, ITMO University 197101, Russia, g. Saint Petersburg, pr. Kronverkskii, 49 valeria_eliseeva@mail.ru

Артемьева Виктория Денисовна студент, Балтийский федеральный университет им. И. Канта 238300, Россия, Калининградская область, г. Калининград, ул. А. Невского, 14а Artemeva Viktoriia Denisovna student, Kant Baltic Federal University  238300, Russia, Kaliningradskaya oblast', g. Kaliningrad, ul. A. Nevskogo, 14a vika_med2019@mail.ru

По данным отчета за 2015 год аналитического центра InfoWatch были украдены более 950 миллионов записей, которые содержали различного рода ценную информацию, в том числе персональные данные, платежную информацию. Утечка подобной информации является непосредственной угрозой информационной безопасности для многих предприятий, независимо от сферы их занятости и расположения ^[1]. Компания Cisco провела исследование тенденций использования средств обеспечения информационной безопасности, в результате которого выяснилось, что чаще всего для обеспечения информационной безопасности применяются межсетевые экраны (65 %), за ними следуют средства предотвращения утечки данных (56 %) и только потом средства аутентификации (53 %) ^[2]. Таким образом, следует уделять огромное внимание угрозам, свойственным несанкционированному доступу к информации, в том числе через глобальную сеть Интернет. Основным средством предотвращения подобного рода угроз является система аутентификации, в которой каждому пользователю информационной системы предоставляется уникальная идентифицирующая его информация. Утечка или компрометация такой информации, позволяет реализовать угрозу получения доступа к конфиденциальной информации, например, адрес электронной почты, адрес проживания, номер телефона, в некоторых случаях платежная информация. Современные системы аутентификации, основанные на цифро-буквенных паролях, применявшиеся многие десятилетия назад, имеют свои несомненные достоинства. Но существенным их недостатком является то, что комбинацию букв и цифр все-таки можно подобрать или выведать у пользователя информационной системы путем социального инжиниринга. Взамен цифро-буквенных парольных систем вскоре стали применять системы, которые используют многофакторную аутентификацию. На данный момент уже никого не удивить технологиями краткосрочного пароля, который высылается на конкретный мобильный номер пользователя. Другим решением данной проблемы является применение биометрической аутентификации. В качестве пароля в них используется отличительная черта человека, например, рисунок радужной оболочки глаза, отпечаток пальца или параметры голоса.

С давних времен человек использовал свою отличительную черту, а именно рукописную подпись, в качестве доказательства того факта, что именно он совершил какое-либо действие, например, подписание договора. Визуально сравнивая несколько образцов почерка или подписей, можно с некоторой вероятностью утверждать принадлежали ли они одному и тому же человеку. С развитием компьютерных технологий стало возможным, кроме обычного автоматизированного сравнения изображений образцов почерка, использовать динамические характеристики написания некоторого парольного слова в качестве идентифицирующей человека информации.

Целью настоящей работы является разработка нейросетевого модуля, принимающего данные от пользователя, являющегося классификатором системы аутентификации по динамике рукописного почерка.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. анализ существующих тенденций использования искусственных нейронных сетей;

2. разработка структуры нейросетевого модуля;

3. программная реализация нейросетевого модуля.

Как показывает анализ средств информационной безопасности, задача аутентификации пользователя информационной системы по динамическим характеристикам почерка является актуальной.

Необходимо договориться о терминологии и определить те параметры, которые можно считать биометрическими показателями почерка, которые анализируются во время функционирования процесса аутентификации. Полноценные программные продукты, реализующие аутентификацию на основе анализа характеристик рукописного почерка, от российских и зарубежных производителей можно разделить на два вида: статические и динамические. Статические системы или offline-системы — это такие системы, которые работают только с отсканированным изображением образца рукописного почерка человека. К недостаткам таких систем можно отнести его не применимость к процессу аутентификации пользователя в информационной системе в режиме онлайн. Динамические системы оценки параметров рукописного почерка основаны на измерении характеристик в процессе написания текста. Очевидно, что системы аутентификации, работающие с динамическими характеристиками рукописного почерка, требуют широкого функционала устройств ввода и обработки вводимой информации, например, возможность принимать точные декартовые координаты траектории образца почерка x(t), y(t), оценивать давление на поверхность написания z(t) и угол наклона θ(t), скорость перемещения пера dx(t)/dt, dy(t)/dt и другие. Динамические системы обладают явными преимуществами перед статическими, однако их основным недостатком является зависимость от временного параметра, т.е. зависимость от частоты обработки сообщений об изменении положении пера относительно поверхности написания.

Ввиду того, что нейросетевой модуль разрабатывается, как составной элемент системы аутентификации, применение которой предполагается с использованием различных устройств ввода, большинство из которых не имеет возможности определять силу давления и угол наклона между пером и плоскостью, то в качестве входных данных для искусственной нейронной сети будут выступать только декартовые координаты и значения времени.

Искусственные нейронные сети уже несколько десятилетий используются в качестве классификаторов при решении задач автоматизированного распознавания образов. Однако до сих пор нет четкого алгоритма построения структуры искусственной нейронной сети. На данный момент предложено множество архитектур и методов построения. Наиболее часто применяется многослойный перцептрон, модель которого впервые предложил Розенблат. В работах ^[3-6] описано применение многослойного перцептрона применительно к распознаванию образов рукописного почерка, как в статическом, так и в динамическом режимах. Сравнительные характеристики различных вариантов исполнения многослойных перцептронов приведены в работах ^[7-8]. Согласно данным работы ^[7] многослойный перцептрон с двумя скрытыми слоя более стабилен, чем многослойный перцептрон с одним скрытым слоем, а время его обучения существенно не отличается (см. табл. 1). Работа многослойного перцептрона оптимальна в случае, когда число входных нейронов примерно в два раза больше, чем в скрытых слоях.

Таблица 1. – Сравнительная характеристика обучения многослойных перцептронов с одним и двумя скрытыми слоями.

Другим важным моментом, которому стоит уделить внимание, является выбор функции активации. Наибольшее распространение получила сигмоидальная функция активации (формула 1):

` f(x)=1/(1-e^(-x))`; (1)

Однако в некоторых работах встречается пороговая активационная функция ^[8], также нередко применяется радиально-базисная функция ^[9-11].

Чаще всего применяются только сети с прямым распространением сигнала, например работа ^[12].

Также встречаются случаи применения искусственных нейронных сетей с временной задержкой ^[13] и сети, основанные на нечеткой логике ^[14].

Искусственные нейронные сети являются «обучаемыми учителем», что означает присутствие алгоритма обучения. В большинстве работ применяется алгоритм обратного распространения ошибки ^[15-18]. Также распространены различного рода генетические алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей ^[14].

Изначально из всех данных полученных от пользователя формируются 3 отдельных массива входных данных: координаты по оси абсцисс, координаты по оси ординат и временные метки. Каждый массив представляет собой набор входных данных для искусственной нейронной сети. Таким образом, для каждого пользователя организовывается три одинаковых по структуре искусственных нейронных сети, каждая из которых отвечает за соответствующий параметр введенной пользователем рукописной информации. На основании трудов, рассмотренных выше, были предложены несколько вариантов структуры искусственной нейронной сети. Однако, во всех случаях она представляет собой многослойный перцептрон прямого распространения сигналов без обратных связей. Каждый нейрон связан синоптическим весом с каждый нейроном следующего слоя. Структура нейронной сети представляет собой композицию четырех слоев: первый слой служит для входных данных, второй и третий слои – скрытые, а четвертый слой является выходным и состоит из единственного нейрона. Одного нейрона на выходном слое вполне достаточно, чтобы организовать бинарный классификатор. Ввиду того, что динамика почерка у каждого человека индивидуальна, то идентификатором пользователя может быть последовательность данных различных размеров. То есть для каждого пользователя количество нейронов входного слоя может быть любым из интервала ^{[0;∞). Согласно работе [7]}, количество нейронов в скрытых слоях должно быть в два раза меньше, чем входных данных. Таким образом было выдвинуто две гипотезы. Первая: количество нейронов в первом скрытом слое (N/2) переменно и в два раза меньше, чем переменное количество (N) нейронов входного слоя. Вторая: вектор признаков пользователя разделяется на Z участков одинаковой длины (число Z также как и в первой структуре индивидуально для каждого пользователя), количество входных нейронов фиксировано (N=const), количество нейронов в первом скрытом слое также фиксировано и в два раза меньше количества нейронов во входном слое (N/2=const). Второй скрытый слой состоит из 5 нейронов. Изображения предложенных структур приведены для одного параметра (например по оси абсцисс) на рисунках 1а и 1б соответственно.

Рисунок 1 – Структуры искусственных нейронных сетей: а) искусственная нейронная сеть из N входных нейронов и N/2 нейронов первого скрытого слоя, б) композиция из Z≈N/10 нейронных сетей с 10 входными нейронами и 5 нейронами в первом скрытом слое.

Активационная функция всех нейронов, как и во многих проанализированных работах, это сигмоид (формула 1).

Обе предложенные структуры нейросетевого модуля системы аутентификации по динамике почерка являются «обучаемыми учителем». Обучение состоит в поиске значений весовых коэффициентов (на рисунках 1а и 1б изображены стрелочками). Из двух рассмотренных методов обучения был выбран генетический алгоритм ввиду того, что он обладает способностью, в отличие от метода обратного градиентного спуска, найти глобальное решение, а не локальное.

Значение каждого нейрона, соответственно и нейрона выходного слоя рассчитывается по формуле 1, аргументом которой является выражение формула 2.

`X=sum_(i=1)^n(w_(i)m_(i))` (2)

где n – количество нейронов в предыдущем слое, w_i – значение весового коэффициента из интервала ^[-1;1], который соединяет i-ый нейрон предыдущего слоя с нейроном, значение которого вычисляется, m_i- значение соответствующего нейрона предыдущего слоя.

Алгоритм обучения можно представить следующим образом (также представлен на рисунке 2):

Шаг 1. Генерация K наборов весовых коэффициентов. Каждое значение выбирается случайным образом из интервала ^[-1;1], опытным путем K определено как 50.

Шаг 2. Определение значения на выходе нейронной сети с каждым сгенерированным набором весовых коэффициентов.

Шаг 3. Если значение на выходе нейронной сети для какого-либо набора весовых коэффициентов находится в интервале [1-d;1], то такой набор сохраняется и алгоритм завершает свою работу. Значение d - пороговое значение, которое задается при проектировке обучения.

Шаг 4. Если ни одно из значений на выходе нейронной сети не входит в вышеупомянутый интервал, тогда наборы модифицируются.

Шаг 5. Модификация:

Этап 1. Селекция - выбор пар наборов весовых коэффициентов для дальнейших операций.

Этап 2. Скрещивание - обмен значениями весовых коэффициентов внутри каждой отобранной парой.

Этап 3. Мутация - с определенной долей вероятности заменить значение любого весового коэффициента на случайно сгенерированное число из интервала ^[-1;1].

Шаг 6. Повторить Шаги 2-5 до тех пор, пока Шаг 3 не будет завершен со значением «Успех».

Для выявления лучшей структуры нейросетевого модуля был проведен эксперимент по определению наилучшей обучаемости. Для этого на вход двух искусственных нейронных сетей со структурами, показанными на рисунках 1а и 1б, подавались одни и те же данные. Результаты на момент 1500-ой итерации обучения представлены в таблице 2.

Рисунок 2 – Блок-схема генетического алгоритма обучения нейросетевого модуля.

Таблица 2. – Сравнительная характеристика обучения многослойных перцептронов с различными структурами.

Из двух рассмотренных структур нейросетевого модуля, согласно данным таблицы 2, вторая показала наименьшую способность к обучению, стабильности и функционированию, а также требует больших временных затрат . Таким образом, можно сделать вывод о том, что для нейросетевого модуля аутентификации пользователя по динамике почерка, оптимально использовать архитектуру, которая изображена на рисунке 1а.

В ходе проведения исследования были проанализированы существующие тенденции использования искусственных нейронных сетей, применительно к решению задачи распознавания пользователей по динамике почерка. Была разработана структура нейросетевого модуля, причем определено необходимое количество нейронов на входном и первом скрытом слое. Разбиение векторов признаков пользовательских данных на более мелкие отрезки приводит к значительному ухудшению способности нейронных сетей к обучению. Также в ходе проведения работ была выполнена программная реализация нейросетевого модуля с отобранной структурой. Разработанный нейросетевой модуль, являющийся составной частью системы аутентификации пользователя по динамическим характеристикам почерка и построенный на модели многослойного перцептрона, полностью выполняет возложенные на него задачи бинарного классификатора.