Эта технология использует непрерывный цикл машинного обучения для аутентификации пользователей на основе того, как пользователи естественным образом взаимодействуют со своими цифровыми устройствами: стационарными или мобильными.
Алгоритмы учитывают совокупность измеримых поведенческих характеристик: динамика нажатия клавиш клавиатуры, параметры движения курсора мыши, сила прикосновения на сенсорный экран, угол наклона экрана и т.д. Разработанные и верифицированные компанией алгоритмы обрабатывают более 150 измеримых поведенческих характеристик.
Технология не требует специальных датчиков, дополнительных аппаратных средств. Только искусственный интеллект, который анализирует естественное поведение пользователей.
![]() | Ринат Анисимов Сооснователь Smart Security « При использовании традиционных биометрических методов пользователю зачастую требуется значительное время, чтобы доказать свою подлинность. Кроме того, традиционные решения обычно используют только один биометрический признак для идентификации, что чревато отказом в доступе. Возникла необходимость в разработке другого биометрического подхода – систем поведенческой биометрии. Поведение представляет собой более многогранный способ аутентификации. » |
23.11.2018 11:0511:25 Зал 1 Ключевой доклад Биометрический бум. Новые виды биометрии 2018–2019 года Ринат Анисимов, сооснователь, Smart Security + Распознавание по походке, поведенческая биометрия + Мультимодальные биометрические решения + Новые подходы к определению живучести объекта биометрической идентификации (Liveness Detection) |
Полезные ссылки
Контактные данные