Itinai.com two developers coding side by side in a minimalist 9e46852c 56ad 43df b8ce 5a8451c13b63 0
Itinai.com two developers coding side by side in a minimalist 9e46852c 56ad 43df b8ce 5a8451c13b63 0

Многофакторная биометрическая аутентификация с использованием данных ЭКГ и радужной оболочки глаза

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Beyond Passwords: A Multimodal Approach to Biometric Authentication Using ECG and Iris Data

«`html

Биометрическая аутентификация: новый подход к безопасности

Биометрическая аутентификация становится эффективным решением для повышения безопасности, предлагая более надежную защиту от киберугроз. Однако технологии развиваются, и хакеры также становятся более изощренными, что ставит под сомнение традиционные меры безопасности, такие как PIN-коды, пароли и физические ключи.

Проблемы традиционных методов аутентификации

Обычные методы, такие как пароли и PIN-коды, имеют недостатки, включая уязвимость к взлому и потере. Это подчеркивает необходимость в более безопасных и удобных методах аутентификации, которые будут адаптироваться к изменениям в области кибербезопасности.

Преимущества мультимодальных биометрических систем

Хотя традиционные системы аутентификации могут быть подвержены подделке, мультимодальные биометрические системы, которые используют сочетание характеристик, таких как радужка и ЭКГ, значительно повышают безопасность. Эти устройства повышают точность, уменьшают вероятность подделки и устойчивы к шуму.

Преодоление сложностей

Несмотря на преимущества, мультимодальные системы могут быть более сложными и требовать больших вычислительных ресурсов. Важно найти баланс между безопасностью, удобством использования и конфиденциальностью.

Новая методология для повышения точности

Недавние исследования предлагают новый подход, который сочетает уровень характеристик и уровень принятия решений для улучшения точности обнаружения. Метод включает несколько ключевых этапов: предобработка данных, сегментация и извлечение характеристик для сигналов ЭКГ и радужки, а также слияние характеристик и принятие решений на основе оценок.

Этапы извлечения характеристик

  • Извлечение характеристик радужки: Данные захватываются при контролируемом освещении, сегментация радужки выполняется для определения границ.
  • Извлечение характеристик ЭКГ: Используется вейвлет-преобразование и анализ основных компонентов для извлечения ключевых характеристик.

Классификатор ансамбля

На последнем этапе используется классификатор ансамбля, который объединяет предсказания из отдельных деревьев решений для повышения точности и надежности аутентификации.

Результаты исследований

Эксперименты с данными 45 пользователей показали, что предложенный классификатор ансамбля достиг точности 95.65% и превосходит традиционные методы.

Заключение

Мультимодальная биометрическая аутентификация представляет собой значительный шаг вперед в кибербезопасности, предлагая надежную защиту и высокую точность. Интеграция данных ЭКГ и радужки с инновационными методами слияния обеспечивает сопротивление подделкам и удобство использования.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта