Генерация ключевых последовательностей на основе данных непрерывного мониторинга пользователей компьютерных систем с использованием нечетких экстракторов

Разработаны модель и технология защиты гибридного документооборота на основе тайных или открытых рукописных образов, позволяющая использовать равные средства защиты электронных и бумажных версий (реализаций) документов, осуществлять быструю проверку их целостности и аутентичности, запрет на передачу секретного ключа ЭЦП 3-м лицам, восстановление оригинала документа при нарушении его целостности, а также определять психофизиологическое состояние (ПФС), в котором субъект находился, когда подписывал документ (адекватном или нет, отдавал ли себе отчет в своих действиях). Сформирована база подписей субъектов, и проведена серия экспериментов по оценке надежности различных подходов к построению системы генерации ключевых последовательностей из подписи и последующей аутентификации подписанта (нейронные сети персептронов, сети квадратичных форм, многомерных функционалов Байеса, Байеса - Пирсона, нечетких экстракторов). Предложен способ генерации ключевых последовательностей и последующей аутентификации на основе подписей субъектов с использованием сети многомерных функционалов Байеса, специальных неклассических кодов, исправляющих ошибки, предназначенных для биометрии, и принципа защищенного нейросетевого биометрического контейнера. Подтверждено, что многомерный функционал Байеса работает тем лучше, чем выше коэффициент равной коррелированности признаков и его размерность. Установлено, что кратковременное изменение ПФС отражается на подписи субъекта. Учитывая это, можно снизить вероятность ошибочных решений, если создавать эталон для каждого состояния субъекта и использовать данные о ПФС подписанта в процессе его идентификации/аутентификации.