Пример 2 4. Классические нейросетевые преобразователи биометрия-код (classic fuzzy neuro-extractor)

Нейросетевые преобразователи биометрия-код (НПБК) базируются на широких нейронных сетях и используются для привязки криптографических ключей и паролей к биометрическому образу пользователя. Демонстрируется синтез, автоматическое обучение (по ГОСТ 52633.5) и тестирование НПБК на примере задачи верификации рукописных подписей (аутентификации подписанта по рукописным образам). В соответствии с ГОСТ 52633.5 обучение должно проводиться на выборке из 11 (или более, рекомендуется от 20) примеров образа пользователя (Свой) и 64 (или более) примеров образов, не принадлежащих пользователю (Чужие). Тестирование и обучение проводилось как в обычном режиме (без защиты нейросетевых контейнеров), так и в защищенном режиме (после обучения нейроны выстраивались в цепочку, после чего таблицы связей и весов каждого нейрона шифровались на хеше выходов всех предыдущих нейронов в цепочке). В обычном режиме у хакера появляется неявный индикатор близости кодов, генерируемых из образов Чужих, к ключу пользователя, так как стабильность кодов Чужих связана с расстоянием Хемминга этих кодов до верного ключа. В защищенном режиме исполнения данная проблема решается (связь становится незначительной). Автор видео: Иниватов Д.П. AIConstructor (ML tool): http://aiconstructor.ru/ ВК: https://vk.com/a.i.constructor