Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #6, 2020

С чего начать? Первая задача – научиться следить за взглядом при наблю- дении за стимулом. А стимул – это светящийся маркер, пере- мещающийся по заданной тра- ектории, например по контуру картинки, которая испытуемому не предъявляется. Сначала нужно: 1. Выбрать картинку, из кар- тинки выделить контур и задать параметры перемещения мар- кера стимула, то есть сформи- ровать стимул. 2. Научиться фиксировать движения зрачков и преобра- зовывать их в координаты взгляда на экране. 3. Подготовить эксперимент, позволяющий собрать необхо- димые данные. 4. Собрать наборы данных и выполнить их анализ. 5. Подготовить план действий. Вот что из этого получилось. Формируем стимул 1. Выбираем картинку, с уче- том симпатий лучшей половины человечества (см. рис. 1). 2. Выделяем контур – и вот что получается (см. рис. 2). Пунктирным кружком лока- лизованы те участки траекто- рии, которые, возможно, могут являться триггерными для выявления индивидуальных реакций испытуемого. 3. Выбираем точку начала движения маркера стимула, точку окончания и направление движения, а также скорость движения, график изменения скорости и общую продолжи- тельность стимула. Для этого разработан специальный интер- фейс (см. рис. 3). 48 • ТЕХНОЛОГИИ Рефлекторная биометрия для цифрового общества: первый шаг сделан дея интерактивной рефлекторной биометрии [1], в кратком изложении, состоит в следующем. 1. Ни один из известных сегодня методов не позволяет осуществлять доверенную идентификацию на недоверенном устройстве. 2. Криминалистические методы не применимы в цифровой экономике. 3. Движения глаз при слежении за стимулом при известном стимуле несут достаточно информации для идентификации человека. 4. Генерация (случайность) стимулов позволяет исключить вмешательство в этот процесс со стороны разного рода негодяев. 5. Задача слежения за взглядом должна выполняться на клиентском устройстве, а генерация стимулов – на доверенном ЦОД. Вот такую систему и нужно сделать, если мы действительно хотим двигаться к цифровой экономике. И Валерий Конявский, Алексей Самосюк, Сергей Тренин, МФТИ Рис. 1. Исходное изображение Рис. 3. Интерфейс генерации стимулов Рис. 2. Пример обработки изображения для получения контура. A. Исходное изображение. B. Контур без сглаживания. C, D – контуры, полученные с использованием алгоритмов сглаживания