МЕТОД ЗАХИСТУ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Мишковський, Юрій; Назаркевич, Марія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті досліджується проблема ідентифікації відбитків пальців як важливого елемента забезпечення кібербезпеки сучасних систем біометричної автентифікації. Обґрунтовано, що широке використання біометрії у фінансових послугах, корпоративних мережах, мобільних додатках та системах електронного урядування супроводжується зростанням ризиків спуфінг-атак, під час яких зловмисники використовують штучні або модифіковані відбитки пальців для обходу механізмів ідентифікації. Запропоновано підхід до вирішення цієї проблеми на основі згорткових нейронних мереж, здатних автоматично ідентифікувати розпізнавальні ознаки зображень, зокрема текстурні особливості, порушення структури папілярних ліній та артефакти, характерні для підроблених зразків. Експериментальні дослідження проводилися з використанням набору даних SocoFing з постійною конфігурацією моделі та параметрами навчання. Отримані результати демонструють високу ефективність підходу: точність класифікації становить 98,964%, коефіцієнт помилкових прийняття (FAR) – 0,215%, а коефіцієнт помилкових відхилень (FRR) – 7,251%. Низьке значення FAR вказує на здатність моделі мінімізувати ризик несанкціонованого доступу, що критично важливо для систем з підвищеними вимогами безпеки. Водночас, підвищений рівень FRR вказує на необхідність подальшої оптимізації для забезпечення балансу між безпекою та зручністю використання. Зроблено висновок, що моделі на основі глибокого навчання можуть бути ефективно використані як додатковий рівень захисту в біометричних системах, особливо в контексті багатофакторної автентифікації та концепції нульової довіри. Окреслено напрямки подальших досліджень, зокрема, використання більш різноманітних наборів даних, підвищення стійкості до нових типів атак та інтеграція з іншими механізмами кіберзахисту.