Comments 17
Человек может сменить не клавиатуру, а тип устройства: пересесть с широкоформатного монитора за ноутбук с низким разрешением, тогда мышь может вообще замениться тачпадом, что очень сильно повлияет на траектории движения курсора. Как в таком случае будет работать ваша система? И как она работает при входе с, допустим, планшета? С телевизионной приставки на андройде с подключенными клавиатурой и мышью или аэромышью?
И что будет со «слепком», если человек регулярно меняет типы устройств?
И что будет со «слепком», если человек регулярно меняет типы устройств?
Привет. Мы понимаем, что люди могут менять типы устройств, клавиатуры и тд. Если система видит, что почерк отличается, то она оправляет данного пользователя на верификацию и делает дополнительный слепок его почерка. Что касается смартфонов и планшетов, то это следующий этап в развитии системы. Ребята уже работают над этим. Хотел бы еще раз отметить, что поведенческая биометрии является только одним из элементов фрод-скоринга.
с телефонами/планшетами видел интересную идейку — по гироскопам строится манера держать/болтать/трясти устройство в процессе использования
Тема интересная, но очень коротко и без конкретики. Была бы тут статистика графики и технические подробности — было бы значительно лучше (хотя не факт что возможно: банковая отрасль же).
Плюс действительно, у нас сейчас много устройств, и при пересадке с обычной клавиатуры на резиновую (такие используются довольно часто, как ни странно) — рисунок изменится кардинально, ибо такая клавиатура сильно мешает печатать. и как это переложить на мобильные устройства не очень понятно: там «рисунок» есть у свайп-клавиатур, результат которых проблематично снимать.
Плюс действительно, у нас сейчас много устройств, и при пересадке с обычной клавиатуры на резиновую (такие используются довольно часто, как ни странно) — рисунок изменится кардинально, ибо такая клавиатура сильно мешает печатать. и как это переложить на мобильные устройства не очень понятно: там «рисунок» есть у свайп-клавиатур, результат которых проблематично снимать.
Привет. При переходе одного человека на разные клавиатуры у него всё равно остается одинаковый «стиль написания». Например, на более удобной клавиатуре вы можете писать быстрее, но ваше время перехода между одними и теми же буквами будет уменьшено пропорционально, что и учитывает наша система. Если отличия существенные, то заявка уходит на верификацию. Что касается мобильных устройств, то сейчас мы находимся на этапе анализа этого направления.
Как будто бы тут ничего не сказано о том, как, собственно, разработать такую систему.
Ну и как в итоге разработать такую систему? Ответа в статье не увидел.
Как я понимаю, речь идёт о личном кабинете какой-то финансовой организации. И если набор текста с клавиатуры очевидно имеет какие-то индивидуальные особенности, то зайти в личный кабинет и отправить платёж тремя кликами мышки и введя четырёхзначный код подтверждения — тут едва ли можно достичь точности распознавания 97%. Кроме того, если отправлять платёж по реквизитам и эти реквизиты вставлять из буфера обмена опять же очень сомневаюсь, что система способна отличить одного пользователя от другого. Да, кто-то пользуется табом, кто-то нет. Но это пожалуй единственное отличие.
Зато можно придумать много причин ложных срабатываний.
1) несколько человек (родственники) пользуются личным кабинетом
2) человек используется десятипальцевый слепой метод печати и вдруг сломал руку…
3) человек используется десятипальцевый слепой метод печати и вдруг решил выпить кофе…
4) человек заходит в ЛК с десктопа, ноутбука и планшета, клавиатуры которых существенным образом отличаются…
etc.
Как я понимаю, речь идёт о личном кабинете какой-то финансовой организации. И если набор текста с клавиатуры очевидно имеет какие-то индивидуальные особенности, то зайти в личный кабинет и отправить платёж тремя кликами мышки и введя четырёхзначный код подтверждения — тут едва ли можно достичь точности распознавания 97%. Кроме того, если отправлять платёж по реквизитам и эти реквизиты вставлять из буфера обмена опять же очень сомневаюсь, что система способна отличить одного пользователя от другого. Да, кто-то пользуется табом, кто-то нет. Но это пожалуй единственное отличие.
Зато можно придумать много причин ложных срабатываний.
1) несколько человек (родственники) пользуются личным кабинетом
2) человек используется десятипальцевый слепой метод печати и вдруг сломал руку…
3) человек используется десятипальцевый слепой метод печати и вдруг решил выпить кофе…
4) человек заходит в ЛК с десктопа, ноутбука и планшета, клавиатуры которых существенным образом отличаются…
etc.
Привет. Как я уже говорил ранее система показала свою высокую эффективность. Вы только представьте, как ее масштабирование может облегчить вашу жизнь. Вам больше не нужно помнить логины и пароли. Как я говорил ранее, если системы есть сомнения, что перед ней другой человек или потенциальный мошенник, то ЛК автоматически заблокируется и клиент будет отправлен за верификацию.
Вопрос: тестировали ли влияние алкоголя и кофе на патерны?
Вспомнил что в универе курсе на 3-4м лет 15 назад задавали такую лабораторную, распознавание почерка делали чз нейронные сети) ~98% — вы молодцы)) У нас кажется не больше 60-70% получалось…
А сколько примерно символов необходимо набрать для корректной идентификации?
Странно, что вы это пишете на Хабре. С такой инновацией нужно получать патенты, привлекать частных инвесторов и выходить на IPO.
Честно говоря, не понимаю как вы работаете. Одобрение заявки на кредит определяется только логином-паролем и клавиатурным слепком, что ли?
Честно говоря, не понимаю как вы работаете. Одобрение заявки на кредит определяется только логином-паролем и клавиатурным слепком, что ли?
Sign up to leave a comment.
Как разработать систему, которая распознает человека по клавиатурному почерку