Система факторов, влияющих на стабильность клавиатурного почерка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Многие преступные действия сегодня опосредуются созданием и распространением напечатанных текстов, в связи с чем перед правоохранительными органами встает задача определить их исполнителей. Однако специальных методов решения указанной задачи на сегодняшний день криминалистикой не разработано. В работе предлагается внедрить в деятельность по раскрытию и рас-следованию преступлений исследования клавиатурного почерка, для чего прежде необходимо разработать вопрос возможности использования сведений о нем с позиций криминалистической науки. Сосредотачивается внимание на естественных ограничениях, которые могут возникнуть при исследовании клавиатурного почерка, связанных с его вариационностью. Перед автором стояла цель систематизировать те факторы, которые могут влиять на стабильность клавиатурного почерка, установить характер их влияния и определить, каким образом они должны учитываться при экспертизе. Материалы и методы. Работа основывается на междисциплинарном подходе, достижения компьютерно-технической сферы знания интегрируются в юридическое предметное поле. Основным методом выступила систематизация, за счет которой были выделены отдельные сбивающие факторы и установлена их взаимосвязь. Также автор обращался к методу анкетирования для оценки актуальности исследования и выявления потенциальной возможности усиления негативной роли от-дельных рассмотренных факторов. Результаты. Построена система факторов, влияющих на стабильность клавиатурного почерка, с их разделением на две группы: внутренних и внешних; приведена характеристика каждого элемента системы; оценено их влияние на стабильность навыка. Выводы. Сбивающие факторы оказывают прогнозируемое влияние на клавиатурный почерк, в связи с чем в процессе производства экспертизы возможна их проверка для корректировки идентификационных выводов, а непосредственный их учет – важный компонент для производства диагностических исследований. Кроме того, изменение клавиатурного почерка под воздействием сбивающих факторов не исключает возможности идентификации исполните-ля напечатанного текста.

Об авторах

Анна Михайловна Сосновикова

Уральский государственный юридический университет имени В. Ф. Яковлева; Центр содействия развитию криминалистики «КримЛиб»

Автор, ответственный за переписку.
Email: at@crimlib.info

младший научный сотрудник лаборатории цифровых технологий в криминалистике

(Россия, г. Екатеринбург, ул. Комсомольская, 21); (Россия, г. Екатеринбург, ул. Бебеля, 126)

Список литературы

  1. Zeid S., ElKamar R., Hassan S. Fixed-Text vs. Free-Text Keystroke Dynamics for User Authentication // Engineering Research Journal. 2022. Vol. 51. P. 95–104. doi: 10.21608/erjsh.2022.224312
  2. Tsvetkova A., Bakhteev D. Features of keystroke dynamics and their forensic signifi-cance: literature review // Kazan University Law Review. 2024. Vol. 9, № 3. P. 145–164. doi: 10.30729/2541-8823-2024-9-3-145-164
  3. Абдуллин А. А., Бацких А. В., Рогозин Е. А. Основные аспекты совершенствования подсистем управления доступом при создании систем защиты информации от несанкционированного доступа в защищенных автоматизированных системах в соответствии с новыми информационными технологиями // Охрана, безопасность, связь. 2020. № 5–3. С. 150–154.
  4. Потапов С. М. Принципы криминалистической идентификации // Советское государство и право. 1940. № 1. С. 66–81.
  5. Бондаренко П. В. Криминалистическое исследование подписей, выполненных от имени вымышленных лиц : дис. … канд. юрид. наук : 12.00.09. Саратов, 2000. 229 с.
  6. Малышев И. В., Марьенков А. Н. Непрерывная аутентификация пользователя компьютерной системы // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. 2020. Т. 8. С. 131–134.
  7. Брюхомицкий Ю. А. Статистические методы распознавания клавиатурного почерка // Известия ЮФУ. Технические науки. 2009. № 11 (100). С. 139–147.
  8. Гузик В. Ф., Десятерик М. Н. Биометрический метод аутентификации пользователя // Известия ТРТУ. 2000. № 2 (16). С. 129–133.
  9. Vizer L. M., Sears A. Classifying Text-Based Computer Interactions for Health Monitoring // IEEE Pervasive Computing. 2015. Vol. 14 (4). P. 64–71.
  10. Epp C. Identifying Emotional States Through Keystroke Dynamics. Saskatoon, 2010. 145 p.
  11. Скринникова А. В. Изменение индивидуальной динамики манипуляций устройствами управления курсором под влиянием эмоций страха и радости // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 5 (142). С. 246–251.
  12. Пырьев Е. А. Эмоции в системе психического отражения и мотивации поведения человека // Вестник ОГУ. 2012. № 2 (138). С. 232–236.
  13. Khanna P., Sasikumar M. Recognising emotions from keyboard stroke pattern // Inter-national Journal of Computer Applications. 2010. Vol. 11 (9). P. 1–5.
  14. Nahin N. H., Alam J. M., Mahmud H., Hasan K. Identifying emotion by keystroke dynamics and text pattern analysis // Behaviour & Information Technology. 2014. Vol. 33, № 9. P. 987–996. doi: 10.1080/0144929X.2014.90734
  15. Kołakowska A. Usefulness of Keystroke Dynamics Features in User Authentication and Emotion Recognition // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. Vol. 551. P. 42–52. doi: 10.1007/978-3-319-62120-3_4
  16. Панфилова И. Е., Карпова Н. Е. Исследование влияния состояния пользователя на качество аутентификации по клавиатурному почерку // Динамика систем, механизмов и машин. 2021. Т. 9, № 4. С. 68–74. doi: 10.25206/2310-9793-9-4-68-74
  17. Колесников Р. А., Носов В. Н., Тимофеев М. В., Зайцева А. В. Методы оценки влияния факторов окружающей среды на организм человека по характеристикам деятельности операторов ПЭВМ // Биотехносфера. 2014. № 1–2 (31–32). С. 64–68.
  18. Горчакова А. В. Изучение влияния внешних факторов на клавиатурный портрет пользователя // Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. № 5 (118). С. 254–257.
  19. Иванов А. И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. Пенза : Изд-во ПГУ, 2000. 186 с.
  20. Скуратов С. В. Использование клавиатурного почерка для аутентификации в компьютерных информационных системах // Безопасность информационных технологий. 2010. Т. 17, № 2. С. 35–38.
  21. Варламова С. А., Вавилина Е. А. Идентификация пользователя на основе клавиатурного почерка // Инновационное приборостроение. 2023. Т. 2, № 3. С. 67–71. doi: 10.31799/2949-0693-2023-3-67-71
  22. Вязигин А. А., Тупикина Н. Ю., Сыпин Е. В. Разработка и реализация программы для биометрии пользователя персонального компьютера на базе определения па-раметров клавиатурного почерка // Южно-Сибирский научный вестник. 2019. № 1 (25). С. 43–49.
  23. Snyder K. M., Logan G. D., Yamaguchi M. Watch what you type: The role of visual feedback from the screen and hands in skilled typewriting // Atten Percept Psychophys. 2015. Vol. 77. P. 282–292. doi: 10.3758/s13414-014-0756-6
  24. Алексеев А. А., Воеводин В. А., Прохорова В. В. Клавиатурный почерк как средство аутентификации субъекта доступа к информационным ресурсам // Материалы научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика – 2022» (г. Москва, 21–22 апреля 2022 г.). М. : Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники», 2022. С. 3–7.
  25. Altwaijry N. Authentication by Keystroke Dynamics: The Influence of Typing Lan-guage // Applied Sciences. 2023. Vol. 13 (20). P. 1–17. doi: 10.3390/app132011478

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».