国际创新研究期刊》的研究在科学、工程和技术
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Kalyani Tukaram Bhandwalkar P.S.Hanwate
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| 相关文章Pubmed,谷歌学者 |
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电子学习机构目前面临着两个关键的挑战与身份管理有关。传统的静态验证登录时是否基于一个简单的密码方案或强密码是不够的原因有两个。首先,在当前的学习环境中,学生可以很容易地执行最初的身份验证(在强大的身份验证,例如生物)或与一个专家分享他们的密码,和有专家参加在线考试代表他们没有被抓,这是一个严重威胁度的完整性提供的电子学习机构。其次,学生可以与其他同事分享他们的账户,谁将能在线讲座没有注册,这代表了学费学习机构的损失。为了防止学生e-cheating软生物特征用于连续的用户身份验证。
关键字 |
| 软生物特征,持续的用户身份验证,人脸识别 |
介绍 |
| 在高等教育在线学习越来越受欢迎,因为它可以缓解时间和空间的限制。E-leaming系统代表了一种新形式的学习和每天都在变得越来越流行。因此在线学习已经成为一种基本的安全要求。电性能测试形式的基于web的考试是有效减少常规考试的约束,因为它有可能参加考试在家里而不是在测试中心。然而,大多数电性能测试系统执行用户身份验证只使用一个用户名和密码登录进入,因此很容易作弊。密码很容易与专家,有专家参加在线考试代表他们没有被抓,这是一个严重威胁网络学习提供的学位制度的完整性。通过连续验证我们意味着人类的身份操作电脑不断地验证。验证比识别和计算简单的试图确定“关闭”的观察是一个已知的值,而不是寻找最接近的匹配一组已知值。连续的身份验证是一个警卫不断看谁是使用电脑,使用面部特征和软生物特征识别属性。连续身份验证可以防止未经授权的人滑倒和使用计算机系统在最初的授权用户的身份认证。 The system must continuously monitor and authenticate the user after the initial login session. In order to achieve this objective, there is need of developing robust, reliable, and user-friendly methods for continuous user authentication. It is desirable that the resulting system has good usability by authenticating a user without his active cooperation. |
文献调查 |
| 生物识别技术是自动识别人的科学根据生理或行为特征如脸、指纹、虹膜、语音、步态和签名。在可用性方面,可用的方法连续认证是有限的。例如,系统经常请求用户输入自己的密码连续刺激用户身份验证。限制用户的权限的方法取决于可用性的生物也不满意;用有限特权用户将面临不便当系统无法获得用户的生物特征。生物特征是被动的用户参与(如的脸,柔软的生物识别技术)可能更适合连续认证。许多研究在连续用户身份验证已经出版。这些计划通常使用一个或多个主要(硬)生物特征(如指纹或脸)。Sim卡等人,Kwang等人捕获用户的脸和指纹和一个摄像头和一个鼠标和一个内置的指纹传感器,分别。时显示有前途的身份验证的结果,他们的系统遭受低可用性的生物特征。 For example, when a user is typing or entering a document, he often needs to turn his head away from the camera. Face image is not properly captured is when there is change in user posture and he does not look directly at the camera. Similarly, fingerprint can only be authenticated when the user keeps his finger on the reader embedded in the mouse [2]. |
生物识别技术 |
| 生物识别技术被定义为个人的识别基于生理和行为特征[4]。生物标识符是独特的,可测量的特征用于标签和描述个体。生物标识符通常分为生理和行为特征。人体的生理特征与形状有关。的例子包括,但不限于指纹、人脸识别、DNA,手掌印,手几何、虹膜识别、视网膜。行为特征都与一个人的行为模式,包括但不限于:输入节奏,步态和声音. .一些研究人员已经创造了这个词behaviometrics描述后者类生物识别技术。生物识别技术是指技术领域致力于使用生物特征识别的个人,如那些基于视网膜和虹膜扫描、指纹、人脸识别。生物识别技术提供了一个方便的和低成本的额外的安全层。它消除了问题引起的共享密码通过使用生理属性。 Since biometric identifiers are unique to individuals, they are more reliable in verifying identity than token and knowledge-based methods; however, the collection of biometric identifiers raises privacy concerns about the ultimate use of this information. |
SOFT-BIOMETRICS |
| 柔软的生物识别技术是一组特征提供有关个人的信息,尽管这些不能单独验证主题,因为他们缺乏独特性和持久性[5]。这些特征包括性别,种族,和眼睛/皮/颜色的头发,身高,体重,和SMT(疤痕、标志和纹身)[5]。而软生物特征没有足够的歧视性充分验证用户的信息,它已经表明,他们能够改善系统登录安全与努力相结合生物特征(如指纹、脸,虹膜,手掌静脉,等等)。软生物特征并不意味着唯一地标识一个用户。然而,软生物特征可以用来决定是否目前的用户使用该系统的用户是一样的最初登录系统。软生物特征不是昂贵的计算,可以感觉到距离,不需要额外的设备。 |
提出了方案 |
| 解决安全问题,提出了一种连续用户身份验证方法,不断收集软生物特征信息。特别是,在这种方法中用户的衣服和脸上的颜色使用软生物特征。也使用传统人脸识别relogin身份验证。 |
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| 方法自动注册用户每次用户登录通过结合软生物特征与传统人脸识别认证方法[2]。Relogin身份验证处理短缺乏用户或不完整的生物特征数据。 |
| 答:初始登录身份验证(模式我) |
| 这是第一个模式,由以下四个主要步骤。 |
| 初始验证:可以使用生物识别人脸识别身份验证方法。 |
| 人脸检测:用户通常是在登录会话期间额方向。这是一个合理的假设,因为用户通常看着监视器在登录时,用户想要通过身份验证。身体定位:用户的位置和大小的身体对他的脸估计。模板登记:直方图脸部的色彩(软面),衣服的颜色直方图,面对的eigenface表示(硬脸)计算和存储为注册模板。 |
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| b .连续身份验证(模式2) |
| 连续认证模式后即开始系统不断地验证用户通过使用“软面”和“衣服”登记注册模板模式我(初始登录身份验证)。任何时候系统识别出用户不再出现在控制台前面,系统状态变化模式III(注册模板更新)。系统跟踪的脸和身体分开注册基于直方图模式即人脸识别执行定期(1秒)。硬人脸识别不是直接用于连续认证但它存储用于relogin认证[2]。如果相似度低于一个阈值,系统进入模式III检查是否由于环境光照的变化或用户不在面前的控制台。 |
| c .注册模板更新(模式3) |
| 系统状态输入模式III每当相似度低于阈值。介绍了这种模式,减少虚假拒绝由光照变化引起的。这个过程由两个步骤组成。光照变化检测:在第二模式相似性低于阈值时,系统检查是否: |
| 用户不再是在控制台或前 |
| 有环境照明的变化。 |
| 著名的和简单的方法检测光照变化的图像减法。一副图像,一个之前和一个后立即当相似度≤阈值是用于图像减法;像素的数量显示大两图像之间的亮度差异。如果差异图像显示强度差异的图像,它是决定有一个照明的变化。 |
| 2。注册模板更新:当一个照明变化检测,用户的生物特征模板更新维护成功连续验证修改后的操作环境。 |
| d . Relogin身份验证(IV)模式 |
| 状态移动到这种模式每次系统检测到用户面前的不再是控制台。在这种模式下,系统被锁,它试图自动检测用户和reauthenticate他。如果系统检测到一个用户和reauthenticates用户真品,状态移动到第二模式。relogin身份验证模式由第三章使用相同的程序使用。在这里,用户身份验证使用软(颜色直方图)和硬生物识别技术(脸)。相似性分数用于relogin身份验证。图1显示了该算法的流程图。图3显示了成功的取代了检测未经授权的用户身份验证学生在电性能测试。颜色椭圆在图3 (a)和(e)表明,前面的系统正确识别有效用户控制台,在黑白图像图3 (b)、(c)和(d)表明系统正确认识到缺乏有效的用户面前的控制台。 |
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| 图3例显示检测e作弊(a)认证的学生;(b)验证学生走了;(c)未经身份验证的人发现,(d)未经身份验证的用户走了;(e)身份验证的用户的回报。 |
| 将会有一个小值的不连续软生物识别技术当未经身份验证的人试图取代学生。当有不连续的相似性得分软生物特征的基础上,系统进入relogin身份验证模式。relogin身份验证模式,用户必须提供有效的软、硬生物识别技术。人代替学生可能穿类似的衣服,脸的颜色,但它是不太可能,他将有类似的生物特征。因此,relogin身份验证是成功的方法识别e作弊。 |
结论 |
| 本文的主要目的是提出一个新的电子学习模型用于识别、验证和跟踪学生。系统健壮的对用户的姿势在工作站。软连续认证提供了高可用性和生物识别技术,使用软、硬生物识别技术(人脸识别)relogin身份验证,导致更高的安全性。也不需要额外的硬件软生物特征。 |
引用 |
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