350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Evaluation of the ordinary and weighted Hamming metrics application efficiency when ordering the natural biometric image bases
Keywords: weighted Hamming measure code digit stability indicator a complex component of the weighted Hamming measure ordering of random biometric images neural network converter «biometrics-code»
Authors:
D.Yu. Andreev
Abstract:
The transition from the normal to the weighted Hamming metrics reduces the size of the field of ordered force search of possible states of a neural network converter «biometrics-code» up to 30.6 per cent, equivalent to 278 times increase in productivity of computing machines with key size of 256 bit. The author introduces a complex weighted component of the Hamming measure, applied during the inversion of matrices of neural network functionals and ordering the biometric images
Pages: 31-35
References
  1. 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.
  2. 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.
  3. Малыгин А.Ю. Балансировка и тиражирование баз естественных биометрических образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 12. С. 55-59.
  4. Малыгин А.Ю., Федулаев В.В., Надеев Д.Н., Иванов А.И. Требования к синтетическим базам биометрических образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 12. С. 59-64.
  5. ГОСТ Р 52633.3-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора»
  6. ГОСТ Р 52633.5-2011 Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа.
  7. Андреев Д.Ю., Иванов А.И., Захаров О.С., Хозин Ю.В. Модификация меры Хемминга через взвешивание мерой стабильности выходных данных нейросетевых преобразователей биометрия-код // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 49-52.