350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Rating of «nano» and «pico» probabilities of rare events of biometric authentication on small test samples
Keywords: testing of the neural network converter «biometrics-code» test images database genetic selection of an input biometric image
Authors:
V.A. Funtikov
Abstract:
The use of the binominal law of independent data distribution is insufficient in the analysis of small error probability values in neural network converters «biometrics-code». The author suggests a neural network converter stability testing algorithm, based on genetic matching of biometric images. The use of several generations of genetic selection of input biometric images reduces the size of the test samples approximately a million times
Pages: 21-26
References
  1. ГОСТ Р 52633.3-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора».
  2. 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.
  3. Надеев Д.Н. Синтез таблиц вероятности ошибок первого и второго рода для неидеальных биометрико-нейросетевых преобразователей с 256 выходами // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 12. С. 30-31.
  4. ГОСТ Р 52633.2-2010 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к формированию синтетических биометрических образов, предназначенных для тестирования средств высоконадежной биометрической аутентификации».
  5. 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.