350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Approximation of binomial dependent law by the compositions of normal, uniform, and arc sine distributions of values
Keywords: biometrics converter «biometrics-code» dependent data entropy Hamming distance distribution entropy
Authors:
B.S. Akhmetov, D.N. Nadeev, I.V. Urnev, I.V. Serikov
Abstract:
Approximation of binomial dependent law can be obtained by implementing compositions of normal, uniform and arc sine laws of values distribution. The data obtained can be used in case of Hamming measure distribution symmetry of a converter output code relative to mathematical expectation. Approximation error may reach 0.03% from the 256-bit output code of the converter «biometrics-code»
Pages: 17-21
References
  1. Dodis Y., Reyzin L., Smith A. Fuzzy Extractors: How to Generate Strong Keys from Biometrics and Other Noisy // Data April 13. 2004.
  2. Cavoukian A., Stoianov A. Biometric Encryption: A Positive-Sum Technology that Achieves Strong Authentication // Security AND Privacy. March 2007. http://www.ipc.on.ca.
  3. ГОСТ Р 52633.0-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации»
  4. Проект ГОСТ Р 52633.5 «Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа».
  5. Малыгин А.Ю., Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А. Быстрые алгоритмы тестирования нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Пенза: Пенз. Гос. ун-т. 2006 .
  6. Олейник Ю.И., Огнев И.В., Малыгин А.Ю. Пути экономии ресурсов при ускоренном тестировании средств высоконадежной нейросетевой биометрии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 68-71.
  7. Нейросетевые преобразователи биометрических образов человека в код его личного криптографического ключа. Научная серия «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 29 / под ред. А.Ю. Малыгина. М.: Радиотехника. 2008.
  8. Малыгин А.Ю., Надеев Д.Н., Иванов А.И. Две причины не идеальности нейросетевых преобразователей биометрия-код по выходным случайным состояниям кодов «Чужие» // Вопросы защиты информации. 2008. № 2(81). С.19-21.
  9. Надеев Д.Н. Моделирование биномиального зависимого закона распределения значений вероятностей ошибок нейросетевых преобразователей для высоконадежной биометрической защиты // Вопросы защиты информации. 2008. № 3. С. 31-35.
  10. Захаров О.С., Иванов А.И. Учет корреляционных связей биометрических данных через дробный показатель степеней свободы закона распределения значений хи-квадрат // Инфокоммуникационные технологии. 2008. Т. 6.  № 1. С. 12-15.