НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ БИОМЕТРИИ В КОД АУТЕНТИФИКАЦИИ: ДОПОЛНЕНИЕ ЭНТРОПИИ ХЭММИНГА
ЭНТРОПИЕЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ РАЗРЯДАМИ 

Александр Иванович Иванов, доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт (Россия, г. Пенза, ул. Советская, 9) E-mail: ivan@pniei.penza.ru
Алексей Петрович Иванов, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой технических средств информационной безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: ap_ivanov@pnzgu.ru
Кирилл Александрович Горбунов, аспирант, Пензенский государственный университет  (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: kirill.gobunov@gmail.com

Аннотация

Актуальность и цели. Рассматривается проблема вычисления энтропии кодов длиной в 256 бит с зависимыми разрядами на малых тестовых выборках, состоящих из 20 примеров. Материалы и методы. Предложено оценивать энтропию выходных кодов нейросетевого преобразователя через вычисление взаимных коэффициентов корреляции кодовых последовательностей длиной в 256 бит, полученных для примеров одного образа «Чужой». Результаты. Показано, что предложенный метод существенно точнее использовавшегося ранее метода оценки через вычисление математического ожидания и стандартного отклонения расстояний Хэмминга для одного и того же образа «Чужой». Выводы. Полученные результаты позволяют ставить вопрос о корректировке в ближайшем будущем национального стандарта ГОСТ Р 52633.3 через введение в него дополнительного раздела, касающегося вычисления корреляционной энтропии.

Ключевые слова

тестирование на малых выборках, искусственные нейроны, преобразование биометрии в код

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Иванов А. И., Иванов А. П., Горбунов К. А. Нейросетевое преобразование биометрии в код аутентификации: дополнение энтропии хэмминга энтропией корреляционных связей между разрядами // Надежность и качество сложных систем. 2023. № 1. С. 91–98. doi:10.21685/2307-4205-2023-1-11