Modeling of long biometric codes, reproducing correlation of neural network converter output data

B.S. Akhmetov; V.I. Volchikhin; S.V. Kulikov; E.A. Malygina

Modeling of long biometric codes, reproducing correlation of neural network converter output data

B.S. Akhmetov¹, V.I. Volchikhin², S.V. Kulikov³, E.A. Malygina⁴

research article Pages: 40-43

¹ д.т.н., профессор, директор, Институт информационных и телекоммуникационных технологий, Казахский национальный технический университет им. К.И. Сатпаева, г. Алматы
² д.т.н., профессор, ректор, Пензенский государственный университет
³ аспирант, кафедра «Информационная безопасность систем и технологий», Пензенский государственный университет
⁴ аспирант, кафедра «Информационное обеспечение управления и производства», Пензенский государственный университет

Keywords: modeling of dependent data pair coefficients of equal correlation distribution of correlation coefficients values neural network converter codes

Abstract

The article proves that modeling biometric codes with dependent digits can be performed by using data linking matriсes. The authors present an analytical dependence between equal correlativeness coefficients and a linking matrix regulation characteristic. The article also describes the effects of erosion of the linking matrix regulation characteristic

How to cite

Ахметов Б.С., Волчихин В.И., Куликов С.В., Малыгина Е.А. Моделирование длинных биометрических кодов, воспроизводящих корреляционные связи выходных данных нейросетевого преобразователя // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 3. С. 40–43.

References

Кнут Д. Искусство программирования. Т. 2. М.: Наука. 1972.
Шнайер Б. Прикладная криптография: протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си. М.: Триумф. 2002. http://uritix.com/r-and-d/lectures
Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статистического моделирования. Л.: Машиностроение. 1986.
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.
Иванов А.И., Фунтиков В.А., Майоров А.В., Надеев Д.Н. Моделирование кодовых последовательностей с энтропией естественных и искусственных биометрических языков // Инфокоммуникационные технологии. 2010. № 4. С. 75-79. http://ikt.psuti.ru
Ефимов О.В., Фунтиков В.А., Язов Ю.К. Стратегия выбора структуры и связей нейросетевого преобразователя биометрия-код // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 14-16.

[1] Кнут Д. Искусство программирования. Т. 2. М.: Наука. 1972.

[2] Шнайер Б. Прикладная криптография: протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си. М.: Триумф. 2002. http://uritix.com/r-and-d/lectures

[3] Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статистического моделирования. Л.: Машиностроение. 1986.

[4] 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.

[5] Иванов А.И., Фунтиков В.А., Майоров А.В., Надеев Д.Н. Моделирование кодовых последовательностей с энтропией естественных и искусственных биометрических языков // Инфокоммуникационные технологии. 2010. № 4. С. 75-79. http://ikt.psuti.ru

[6] Ефимов О.В., Фунтиков В.А., Язов Ю.К. Стратегия выбора структуры и связей нейросетевого преобразователя биометрия-код // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 6. С. 14-16.