Розпізнавання клавіатурного почерку за допомогою восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПриходько С. Б.
dc.contributor.authorТрухов А. С.
dc.contributor.authorPrykhodko S.
dc.contributor.authorTrukhov А.
dc.date.accessioned2026-06-15T08:34:28Z
dc.date.issued2025-09-26
dc.descriptionПриходько, С. Розпізнавання клавіатурного почерку за допомогою восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних = Keystroke dynamics recognition using an eightvariate prediction ellipsoid for normalized data / С. Приходько, А. Трухов // Матеріали ХIII міжнар. наук.-практ. конф. ''Інформаційні управляючі системи і технології'' (ІУСТ–ОДЕСА–2025). – Львів ; Торунь : Liha-Pres, 2025. – С. 255–258.
dc.description.abstractРозпізнавання клавіатурного почерку забезпечує безперервну, ненав'язливу автентифікацію користувача, але його точність часто знижується, оскільки розподіл реальних даних відхиляється від багатовимірного нормального. В роботі досліджується застосування восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних, що поєднують час утримання клавіш та міжклавішні затримки. Результати показують, що застосування еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних значно покращує точність та ймовірність розпізнавання, досягаючи найкращих результатів з використанням багатовимірного перетворення Бокса-Кокса.
dc.description.abstract1Keystroke dynamics recognition provides continuous, non-intrusive user authentication, but its accuracy often suffers because real-world data violate the assumption of multivariate normality. This study investigates the application of an eight-variate prediction ellipsoid for normalized data, combining key hold times and inter-key latencies. Results show that normalization significantly improves recognition accuracy and probability, achieving the best results using the multivariate Box-Cox transformation.
dc.description.provenanceSubmitted by Артем Трухов (artem.trukhov@gmail.com) on 2026-06-14T14:21:06Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Prykhodko, Trukhov.pdf: 1317703 bytes, checksum: f142950461c87bbbecb41535b26100cc (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-15T08:14:28Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-15T08:33:46Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-15T08:34:28Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-06-15T08:34:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prykhodko, Trukhov.pdf: 1317703 bytes, checksum: f142950461c87bbbecb41535b26100cc (MD5) Previous issue date: 2025-09-26en
dc.identifier.isbn978-966-397-531-3
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/13081
dc.language.isouk
dc.subjectрозпізнавання клавіатурного почерку
dc.subjectбагатовимірний нормальний розподіл
dc.subjectнормалізуюче перетворення
dc.subjectkeystroke dynamics recognition
dc.subjectmultivariate normal distribution
dc.subjectnormalizing transformation
dc.titleРозпізнавання клавіатурного почерку за допомогою восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних
dc.title.alternativeKeystroke dynamics recognition using an eightvariate prediction ellipsoid for normalized data
dc.typeTheses

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Prykhodko, Trukhov.pdf
Розмір:
1.26 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій (ПЗАС)