1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Бакалавр
  4. 122 — Компʼютерні науки, F3 Комп’ютерні науки (бакалаври)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52883
Назва: Система динамічної аутентифікації користувача на основі аналізу його роботи на клавіатурі комп’ютера
Інші назви: Dynamic User Authentication System Based on Keyboard Typing Behavior Analysis
Автори: Погребняк, Данило Віталійович
Pohrebniak, Danylo
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюя
Бібліографічне посилання: Погребняк Д. В. Система динамічної аутентифікації користувача на основі аналізу його роботи на клавіатурі комп’ютера : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. Я. В. Литвиненко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 53 с.
Дата публікації: 27-чер-2026
Дата подання: 13-чер-2026
Дата внесення: 29-чер-2026
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопіль
Науковий керівник: Литвиненко, Ярослав Володимирович
Lytvynenko, Iaroslav
УДК: 004.056
Теми: 122
комп’ютерні науки
клавіатурний почерк
інформаційна безпека
автентифікація
біометрія
динамічні характеристики клавіатурного почерку
keyboard handwriting
information security
authentication
biometrics
dynamic characteristics of keyboard handwriting
Діапазон сторінок: 53
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню параметрів динамічної аутентифікації користувача за його клавіатурним почерком. У процесі дослідження проводилися роботи з вивчення методів автентифікації користувачів за клавіатурним почерком. У ході роботи було розглянуто існуючі підходи до вирішення задачі аутентифікації, а також запропоновано рішення щодо оптимізації існуючих алгоритмів. Областю застосування є аутентифікація користувачів за динамічними характеристиками клавіатурного почерку, визначення психофізіологічного стану користувача, прихований моніторинг користувачів корпоративної мережі з метою визначення підміни оператора. В результаті дослідження було розроблено програмний застосунок для аутентифікації користувача на основі динамічних характеристик клавіатурного почерку. Було вивчено, а також протестовано з точки зору точності аутентифікації алгоритми розпізнавання користувача на основі динамічних характеристик клавіатурного почерку.
Thesis deals with the study of the parameters of dynamic user authentication based on his keyboard handwriting. In the course of the research, work was carried out to study the methods of user authentication based on keyboard handwriting. During the work, existing approaches to solving the authentication problem were considered, and solutions were proposed to optimize existing algorithms. The scope of application is user authentication based on dynamic characteristics of keyboard handwriting, determination of the user's psychophysiological state, covert monitoring of corporate network users in order to determine operator substitution. As a result of the research, a software application was developed for user authentication based on dynamic characteristics of keyboard handwriting. User recognition algorithms based on dynamic characteristics of keyboard handwriting were studied and tested in terms of authentication accuracy.
Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.06.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №31 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя
Зміст: ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1 ОГЛЯД ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 9 1.1 Питання клавіатурної автентифікації та ідентифікації 9 1.2 Методи аутентифікації 11 1.3 Режими аутентифікації 14 РОЗДІЛ 2. ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА 16 2.1 Життєвий цикл автентифікації 16 2.2 Прихований моніторинг та динамічне розпізнавання 21 2.3 Оцінки ефективності аутентифікації 22 2.4 Етапи клавіатурної автентифікації 24 2.4.1 Безперервний збір даних про клавіатурні натискання 24 2.4.2 Актуалізація динамічних наборів даних 25 2.5 Дані для експерименту 26 2.6 Формування часового показника 28 2.7 Створення шаблонів користувачів 29 2.8 Алгоритми та методи розпізнавання 30 РОЗДІЛ 3. ПРОЕКТУВАННЯ ТА РЕАЛІЗАЦІЯ СИСТЕМИ. АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ 32 3.1 Функціональні можливості 32 3.2 Аналіз та вибір інструментів 32 3.3 Архітектура програми 33 3.4 Інтерфейс програми 35 3.5 Результати досліджень 38 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 45 4.1 Долікарська допомога при ураженні електричним струмом 45 4.2 Вимоги ергономіки до організації робочого місця оператора ПК 47 ВИСНОВКИ 50 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 51
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52883
Власник авторського права: © Погребняк Данило Віталійович, 2026
Перелік літератури: 1. Коваленко С. В., Красножон О. В. Методи первинної обробки даних у системах ідентифікації користувачів на основі клавіатурного почерка. Технічні науки та технології. 2025. № 2(40). С. 294-302.
2. Аутентифікація і авторизація: що це і в чому [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://qagroup.com.ua/publications/autentyfikatciia-i-avtoryzatciia/ (Дата звернення 16.05.2026).
3. Rashik Shadman Ahmed Anu Wahab Michael Manno Matthew Lukaszewski Daqing Hou Faraz Hussain (2024). Keystroke Dynamics: Concepts, Techniques, and Applications https://arxiv.org/ pdf/2303.04605.
4. Ложников П.С., Сулавко А.Е., Бура Е.В. Аутентифікація користувачів комп’ютера по клавіатурноve почерку і особливостях особи. Питання кібербезпеки. 2017. №4. С. 24-34..
5. Guide to Biometrics. Ruud M. Bolle, onathan H. Connell, Sharath Pankanti. 2013.
6. What is a keylogger. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.csoonline.com/article/3326304/keyloggers-explained-howattackers-record-computer-inputs.html (дата звернення: 16.05.2026).
7. Lytvynenko, I., Lupenko, S., Nazarevych, O., Shymchuk, G., & Hotovych, V. (2021). Mathematical model of gas consumption process in the form of cyclic random process. 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information.
8. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи ор Бакалавр для студентів спеціальності 122 – Комп’ютерні науки, всіх форм навчання / укладачі: Готович В.А., Дуда О.М. Никитюк В.В. Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 43 с.
9. Keystroke Dynamics - Benchmark Data Set. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.cs.cmu.edu/~keystroke/ (дата звернення: 18.05.2026).
10. González N., Calot E.P., Ierache J.S., Hasperué W. On the shape of timings distributions in free-text keystroke dynamics profiles // Heliyon. – 2021. – Vol. 7, no. 11. – e08413. – DOI: 10.1016/j.heliyon. 2021.e08413.
11. Kim J., Kim H., Kang P .Keystroke dynamics-based user authentication using freely typed text based on user-adaptive feature 89 extraction and novelty detection // Applied Soft Computing .– 2018 .– Vol .62 .– P .1077–1087 .– DOI: 10 .1016 / j.asoc .2017 .09 .045.
12. Kochegurova E.A., Martynova Y.A.Aspects of continuous user identification based on free texts and hidden monitoring // Program Comput Softw.– 2020.– Vol.–46 (1).– P.–12-24.– DOI:10.– 1134/S036176882001003X.
13. Zaidi A.Z., Chong C.Y., Jin Z., Parthiban R., Sadiq A.S.Touch-based continuous mobile device authentication: State-of-the-art, challenges and opportunities // J Network Comput Appl.– 2021.– Vol.–191.– P.– 103162.– DOI:10.–1016/j.jnca.–2021.–103162.
14. Teh P.S., Teoh A.B.J., Yue S.A survey of keystroke dynamics biometrics // Sci World J.–2013;–2013:1-24;–DOI:10;– 1155/2013/408280
15. Morales A., Fierrez J., Tolosana R.Ortega-Garcia J.Galbally J.GomezBarrero M.Anjos A.Marcel S.KBOC: Keystroke biometrics OnGoing competition // 2016 IEEE 8th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS).–2016;–DOI:10;– 1109/BTAS;–2016;–7791180.
16. Pisani P.H.Lorena A.C.A systematic review on keystroke dynamics // J Braz Comput Soc;–2013;–19(4):573-587.
17. Gunetti D., Picardi C.;Keystroke analysis of free text // ACM Trans Inf Syst Secur;–2005;–8(3):312-347;–DOI:10;–1145/1085126;1085129.
18. Kochegurova E.Luneva E.Gorokhova E.On continuous user authentication via hidden free-text based monitoring // Adv Intell Sys Comput;–2019;–875:66-75;–DOI:10;1007/978-3-030-01821-4_8.
19. Alsultan A.Warwick K.Non-conventional keystroke dynamics for user authentication // Pattern Recogn Lett;–2017;89:53- 59;doi:10;1016/j.patrec;2017;02;010.
20. Mondal S.Bours P.A study on continuous authentication using a combination of keystroke and mouse biometrics // Neurocomputing;– 2017;(230):1-22;DOI:10;1016/j.neucom;2016;11;031.
21. Zhong Y.Deng Y.A survey on keystroke dynamics biometrics: approaches, advances, and evaluations // Recent Advances in User Authentication Using Keystroke Dynamics Biometrics;2015;(2):1- 22.DOI:10;15579/gcsr.vol2.ch1.
22. Ali M.L., Monaco J.V., Tappert C.C. et al. Keystroke Biometric Systems for User Authentication // J Sign Process Syst. – 2017. – P. 175– 190. – DOI: 10.1007/s11265-016-1114-9.
23. Alsultan A., Warwick K., Wei H. Non-conventional keystroke dynamics for user authentication // Pattern Recogn Lett. – 2017. – Vol. 89. – P. 53-59. – DOI: 10.1016/j.patrec.2017.02.010.
24. Messerman T., Mustafić T., Camtepe S.A., Albayrak S.Continuous and non-intrusive identity verification in real-time environments based on free-text keystroke dynamics // 2011 International Joint Conference on Biometrics (JCB).– 2011.– P.–1–8.– DOI:10.–1109/IJCB.–2011.– 6117552.
25. Chang HC, Li J, Wu C, Stamp M. Machine Learning and Deep Learning for Fixed-Text Keystroke Dynamics. arXiv:2107.07409v1 [cs. LG]; 2021. doi.org/10.48550/arXiv.2107.07409.
26. Ahmed AA, Traore I. Biometric recognition based on free-text keystroke dynamics/ Cybern. IEEE Trans 2014; 44(4): 458–472. DOI:10.1109/TCYB.2013.2257745.
27. Goodkind A, Brizan DG, Rosenberg A. Utilizing overt and latent linguistic structure to improve keystroke-based authentication. Image and Vision Computing 2017; 58: 230-238. DOI:10.1016/j.imavis.2016.06.003.
28. Al Solami E, Boyd C, Clark A, Ahmed I. User-representative feature selection for keystroke dynamics. 5th International Conference on Network and System Security (NSS'11) 2011: 229–233. DOI:10.1109/ICNSS.2011.6060005.
29. Eberz S, Rasmussen KB, Lenders V, Martinovic I. Evaluating behavioral biometrics for continuous authentication: challenges and metrics. 2017 ACM on Asia Conference on Computer and Communications Security (ASIA CCS ’17). 2017: 386-399. DOI:10.1145/3052973.3053032.
30. Antal M, Szabó LZ, Laszlo I. Keystroke dynamics on Android platform. Procedia Technology 2015; 19: 820-826. DOI:10.1016/j.protcy.2015.02.118.
31. Locklear H, Govindarajan S, Sitova Z, etc. Continuous authentication with cognition-centric text production and revision features. IEEE/IAPR international joint conference on biometrics (IJCB 2014); 2014. DOI:10.1109/BTAS.2014.6996227.
32. Kang P, Cho S. Keystroke dynamics-based user authentication using long and free text strings from various input devices. Inf Sci 2015; 308: 72-93. DOI:10.1016/j.ins.2014.08.070.
33. Matsubara Y, Samura T, Nishimura H. Keyboard Dependency of Personal Identification Performance by Keystroke Dynamics in Free Text Typing. Journal of Information Security 2015; 6: 229-240. DOI: 10.4236/jis.2015.63023.
34. Lupenko, S. A., Lytvynenko, I. V., Sverstiuk, A., Shelestovskyi, B., & Horkunenko, A. (2021). Software for Statistical Processing and Modeling of a Set of Synchronously Registered Cardio Signals of Different Physical Nature. CMIS, 194-205.
35. Bodnarchuk, I., Skorenkyy, Y., Kramar, T., Duda, O., & Nykytyuk, V. (2022). Use of Analytical Hierarchy Process in Scenarios Design for a Digital Museum with XR components. ITTAP, 414–425
36. Заікіна Д., Глива В. Основи охорони праці та безпека життєдіяльності. 2019. URL: https://doi.org/10.31435/rsglobal/001 (дата звернення: 29.05.2026).
37. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с.
Тип вмісту: Bachelor Thesis
Розташовується у зібраннях:122 — Компʼютерні науки, F3 Комп’ютерні науки (бакалаври)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2026_KRB_SN-42_Pohrebniak_DV.pdfДипломна робота1,17 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора