KSD - Исследование клавиатурного почерка

Клавиатурный почерк – уникальная характеристика человека, описывающая, как он печатает, и позволяющая, таким образом, идентифицировать исполнителя напечатанного текста. Может рассматриваться в трёх значениях:

Характеризует как человек взаимодействует с клавиатурой в процессе набора текста. Объединяет в себе множество признаков (длительность удержания клавиши, длительность интервалов между нажатиями, частота и тип допускаемых ошибок и опечаток, характер использования служебных, “горячих” клавиш и др.). Формируется в процессе приспособления, обучения печати на клавиатуре.

Является разновидностью поведенческой биометрии. Характеризуется индивидуальностью, универсальностью, относительной устойчивостью, отображаемостью, измеряемостью. Позволяет идентифицировать носителя.

Находит своё закрепление в памяти компьютерных устройств в виде логов системы или может быть записан на специальное устройство – кейлоггер. Представляет собой форму компьютерной информации, относится к категории цифровых следов и может быть в таком качестве подвергнут криминалистическому исследованию.

Где может применяться клавиатурный почерк

Экспериментальное исследование клавиатурного почерка

1

Разработка программного кейлоггера, который присваивает постоянные числовые значения всем символьным клавишам (их ASCII-коды) и фиксирует время нажатия и отпускания каждой клавиши с точностью до 1/100000 с.

2

Подготовка юридических документов, текстов и оборудования для эксперимента. Поиск добровольцев.

3

Проведение эксперимента (1 этап) с участием 9 добровольцев, которые печатали 3 заранее подготовленных текста на мембранной клавиатуре, эти же 3 текста – на механической и 2 эссе на заданную тему, используя более удобную по субъективным оценкам клавиатуру.

4

Предварительная обработка и сортировка данных:

1. Расчёт времени, прошедшего с начала суток, для каждого события.

2. Отбор событий, интервалы между которыми составили более 2000 с.

3. Фильтрация исключительно по событиям нажатий для анализа “Press-to-Press Latencies”.

5

Анализ данных:

1. Расчёт средних показателей для каждого пользователя в каждой ситуации (верхняя иллюстрация).

2. Расчёт среднего квадратичного отклонения для каждого пользователя в каждой ситуации (нижняя иллюстрация).

Основные публикации по теме проекта

Прокрутить вверх