Скачать ГОСТ Р 52633.5-2011 Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступаДата актуализации: 01.01.2018
|
| Обозначение: |   ГОСТ Р 52633.5-2011 |
| Обозначение англ: | GOST R 52633.5-2011 |
| Статус: | введен впервые |
| Название рус.: | Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа |
| Название англ.: | Information protection. Information protection technology. The neural net biometry-code convertor automatic training |
| Дата добавления в базу: | 01.09.2013 |
| Дата актуализации: | 01.01.2018 |
| Дата введения: | 01.04.2012 |
| Область применения: | Стандарт распространяется на средства автоматического обучения нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа, используемые при регистрации пользователей перед их высоконадежной биометрической аутентификацией по ГОСТ Р 52633.0. Во время своей регистрации пользователь предъявляет несколько примеров биометрического образа «Свой» и свой код доступа. Автомат обучения должен выполнить обучение нейросетевого преобразователя биометрия-код доступа так, чтобы при предъявлении преобразователю примеров образа «Свой» он выдавал на выходе код доступа «Свой», а при предъявлении преобразователю случайного образа «Чужой» преобразователь выдавал на выходе случайный код. |
| Оглавление: | 1 Область применения 2 Нормативные ссылки 3 Термины и определения 4 Обозначения 5 Общие положения быстрого послойного обучения нейронных сетей преобразователей биометрия-код доступа 5.1 Классификация нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа 5.2 Раздельное обучение каждого из нейронов нейросети 5.3 Раздельное обучение каждого из слоев нейронов нейросети 5.4 Контроль размеров и однородности примеров обучающей выборки образа «Свой» 5.5 Контроль размеров и независимости примеров обучающей выборки, представляющих хаос случайных образов «Все «Чужие» 6 Автомат обучения однослойной нейронной сети, работающей с непрерывными биометрическими данными низкого качества 6.1 Автоматический синтез связей первого слоя нейронов 6.2 Автоматическое обучение нейронов первого слоя 7 Автоматическое обучение нейронов второго слоя 7.1 Автоматический синтез связей нейронов второго слоя 7.2 Автоматическое обучение нейронов второго слоя 8 Использование автомата обучения второго слоя нейронов для обучения однослойной нейронной сети, ориентированной на работу с дискретными входными данными высокого качества 8.1 Нейросетевая корректировка дискретных входных биометрических данных с бинарными состояниями «0» и «1» в каждом разряде 8.2 Особенности нейросетевой корректировки дискретных входных биометрических данных с числом состояний более двух 9 Автоматическое прогнозирование качества обучения нейросетевого преобразователя биометрия-код доступа 9.1 Автоматическое прогнозирование стойкости к атакам подбора 9.2 Отображение результатов автоматического прогнозирования стойкости к атакам подбора. . 9.3 Автоматическое прогнозирование вероятности ошибок первого рода обученного нейросетевого преобразователя биометрия-код доступа 9.4 Отображение результатов автоматического тестирования ошибок первого рода обученного нейросетевого преобразователя биометрия-код доступа Приложение А (справочное) Примеры статистик распределения входных и выходных данных нейрона первого слоя на различных этапах обучения |
| Разработан: | ФГУ ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России ФГУП ПНИЭИ |
| Утверждён: | 01.12.2011 Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (685-ст) |
| Издан: | Стандартинформ (2012 г. ) |
| Нормативные ссылки: |
|
ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-2-2005 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца - контрольные точки»
