Оценка «нано» и «пико» вероятностей появления редких событий биометрической аутентификации на малых тестовых выборках

В.А. Фунтиков

Оценка «нано» и «пико» вероятностей появления редких событий биометрической аутентификации на малых тестовых выборках

научная статья Страницы: 21-26

¹ к.т.н., ген. директор, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт

Ключевые слова: тестирование нейросетевого преобразователя биометрия-код база тестовых образов генетический подбор входного биометрического образа

Аннотация

Использование биномиального закона распределения независимых данных недостаточно при анализе малых значений вероятностей ошибок нейросетевых преобразователей биометрия-код. Дан алгоритм тестирования стойкости нейросетевых преобразователей, построенный на процедуре генетического подбора биометрических образов. Использование нескольких поколений генетического подбора входных биометрических образов позволяет снизить размеры тестовых выборок примерно в миллион раз

Для цитирования

Фунтиков В.А. Оценка «нано» и «пико» вероятностей появления редких событий биометрической аутентификации на малых тестовых выборках // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 3. С. 21–26.

Список источников

ГОСТ Р 52633.3-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора».
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.
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.
ГОСТ Р 52633.2-2010 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к формированию синтетических биометрических образов, предназначенных для тестирования средств высоконадежной биометрической аутентификации».
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.

[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.