В статті розглянуто питання біометричної ідентифікації користувачів в системах
дистанційного навчання, електронних курсів, віртуальних лабораторій. Обґрунтовується можливість
застосування детекторів аномалій на базі штучних нейронних мереж для аналізу динаміки
клавіатурного ритму користувачів з метою ідентифікації у системі. Предметом дослідження є
методика використання штучних нейронних мереж в задачах біометричної ідентифікації. Метою
дослідження є оптимізація архітектури та параметрів штучної нейронної мережі в режимі детектора
аномалій для задач ідентифікації користувачів систем дистанційного навчання.
В статье рассмотрен вопрос биометрической идентификации пользователей
систем дистанционного образования на основании анализа их клавиатурного ритма с использованием
средств искусственной нейронной сети. Описываются основные алгоритмы и модели данных,
применяемые в задачах моделирования клавиатурной динамики пользователей. Описываются
структура и параметры сети – детектора аномалий, применяемой для биометрической идентификации
пользователей системы дистанционного обучения.
The article deals with the issue of biometric identification of users of distance education
systems based on the analysis of their keyboard rhythm by means of an artificial neural network. The main
algorithms and data models used in modeling problems of user's keyboard dynamics are described. The
structure and parameters of the artificial network – an anomaly detector used for biometric identification of
users, are described.
