АНАЛИЗ ПЕРСПЕКТИВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФИТНЕС-БРАСЛЕТОВ В КАЧЕСТВЕ ИСТОЧНИКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ СИНТЕЗЕ БИОПОДПИСИ ВАЖНОГО ДОКУМЕНТА

Александр М. Алюшин, Сергей В. Дворянкин

Аннотация


Показана возможность повышения эффективности применения биоподписи за счет передачи в ее составе расширенного набора биопараметров, характеризующих функциональное и психоэмоциональное состояние автора документа в момент его подписания, либо утверждения. Анализ всей совокупности передаваемых биопараметров, а также их сравнение с аналогичными индивидуальными параметрами, характерными для нормального рабочего и спокойного состояния автора дает возможность выявлять случаи его неадекватного поведения, в том числе, получение подписи под принуждением, либо под воздействием наркотических веществ. Наряду с такими биопараметрами, как частота сердечных сокращений, артериальное давление, зрачковая реакция, в исследовании изучается возможность регистрации тремора рук. Данный информативный показатель позволяет оценить уровень нервного напряжения автора документа, а также дает возможность выявить ряд заболеваний автора, что также может являться причиной для признания документа неправомочным. В исследовании изучается возможность применения для регистрации тремора рук фитнес-браслета (ФБ). Проведенные экспериментальные исследования показали, что тремор рук, зарегистрированный акселерометрами и гироскопом, как правило, включенными в состав ФБ, может быть с хорошей точностью измерен этими гаджетами с учетом уровня их собственных шумов. Достоинством рассмотренного подхода является также то, что ФБ, как правило, постоянно находится на руке, что позволяет регистрировать биопараметры автора в момент работы с документом. Применение для этой цели сотовых телефонов, смартфонов и других носимых устройств не всегда возможно, так как в момент подписания, либо утверждения документа автор вероятнее всего не держит их в руке и кладет их на стол.

Ключевые слова


биоподпись, защита документов, состояние автора, тремор рук, фитнес-браслет.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Минаев В.А., Дворянкин С.В., Алюшин А.М. Методы биомаркирования защищаемых объектов. Информация и безопасность. 2023, т. 26, вып. 3, с. 321–328. ISSN 1682-7813.
URL: https://cchgeu.ru/science/nauchnye-izdaniya/nauchnyy-zhurnal-informatsiya-i-bezopasnost/stati-zhurnala-2023.php (дата обращения: 25.12.2023).

2. Alyushin A.M. (2020). Biologically inspired physical model of the vocal tract for the tasks of recognition of the current psycho-emotional state of a person. In: Samsonovich A.V. (eds). Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer Nature Switzerland AG. V. 948, p. 15–21. DOI: 10.1007/978-3-030-25719-4_3. − EDN: QBOJXR.

3. Alyushin A.M. Universal Indicator of Information Content of the Speech Signature of a Document.
XXV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), Saint Petersburg, Russian Federation. 2022, p. 159–162. DOI: 10.1109/SCM55405.2022.9794888.

4. Alyushin A. (2020). Document protection technology in the digital economics using cognitive biometric methods. In: Procedia Computer Science. Postproceedings of the 10th Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, BICA 2019. Elsevier B.V. V. 169, p. 887–891.
DOI: 10.1016/j.procs.2020.02.147. – EDN: VCMMIP.

5. Алюшин Александр М.; Дворянкин Сергей В. Использование речевых технологий для защиты документооборота. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 24, № 2, с. 6–15, 2017. ISSN 2074-7136.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2017.2.01. − EDN: YRXAEB.

6. Alyushin A.M., Leonova N.M., Modyaev A.D. Intelligent Processing of Speech Information in the Tasks of Noise Reduction for Communication Tools at the Objects of the Digital Economy. XXIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), St. Petersburg, Russia. 2020, p. 230–233. DOI: 10.1109/SCM50615.2020.9198803. − EDN: HWFFIS.

7. Randall N. 11 Best Fitness Trackers Without Screen in 2024. URL: https://thewearify.com/fitness-trackers-without-screen/ (дата обращения: 25.12.2023).

8. Öztekin, A., Ertuğrul, Ö.F., Aldemir, E. et al. Determining the most relevant frequency bands in motion identification by accelerometer sensors. Multimed Tools Appl 81, p. 11639–11663 (2022). DOI: 10.1007/s11042-022-12099-5.

9. Xiaoge Ma (2022). Analysis of Human Exercise Health Monitoring Data of Smart Bracelet Based on Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. V. 2022, Article ID 7971904, 11 p. DOI: 10.1155/2022/7971904.

10. Qu J., Qiao N., Shi H., Su C. and Razi A. (2020). Convolutional neural network for human behavior recognition based on smart bracelet. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems: Applications in Engineering and Technology. V. 38, no. 5, p. 5615–5626.
DOI: 10.3233/JIFS-179651.

11. Yazhu D., Junqi G., Yang L., You W. (2019) A new approach of intelligent physical health evaluation based on GRNN and BPNN by using a wearable smart bracelet system. Elsevier. V. 147, p. 519–527. DOI: 10.1016/j.procs.2019.01.235.

12. Говорова Т.Г., Таппахов А.А., Попова Т.Е., Антипина У.Д. Тремор: классификация, клиническая характеристика. Consilium Medicum, ISSN: 2075-1753. 2018, т. 20, № 9, c. 95–100. DOI: 10.26442/2075-1753_2018.9.95-100. − EDN: YNTSUX.

13. Cai Y., Wang Z., Zhang W., Kong, W., Jiang, J., Zhao, R., Wang, D., Feng, L., Ni, G. Estimation of Heart Rate and Energy Expenditure Using a Smart Bracelet during Different Exercise Intensities: A Reliability and Validity Study. Sensors 2022, 22, 4661.
DOI: 10.3390/s22134661.

14. Dooley E.E.; Golaszewski N.M.; Bartholomew J.B. (2017). Estimating Accuracy at Exercise Intensities: A Comparative Study of Self-Monitoring Heart Rate and Physical Activity Wearable Devices JMIR Mhealth Uhealth 2017;5(3):e34. DOI: 10.2196/mhealth.7043.

15. Клинические рекомендации. Приложение Г1. Часть III. Исследование двигательных функций. 3.17 Амплитуда тремора покоя. URL: http://disuria.ru/_ld/12/1253_kr21G20G23MZ.pdf?ysclid=lrsxjph8mt428117535 (дата обращения: 25.12.2023).




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2024.1.03

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.