ПРОЄКТУВАННЯ МОБІЛЬНОЇ ПЛАТФОРМИ ЗБОРУ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ БІОМЕТРИЧНИХ ДАНИХ КЛАВІАТУРНОГО ПОЧЕРКУ З УРАХУВАННЯМ ВИМОГ ІНТЕРПРЕТОВАНОСТІ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1343Ключові слова:
клавіатурний почерк, мультимодальна біометрія, інерційні сенсори, збір даних, інтерпретованість моделей, поведінкова автентифікація, мобільні пристроїАнотація
Предметом дослідження є проєктування мобільної платформи збору мультимодальних біометричних даних, що поєднують клавіатурну динаміку сенсорного екрана з сигналами інерційних сенсорів смартфона, за умови, що зібраний корпус має бути придатним не лише для навчання моделей розпізнавання, а й для подальшої інтерпретації їхніх рішень. Мета роботи – сформулювати вимоги до схеми даних і протоколу збору, які випливають саме із задачі інтерпретації, розробити архітектуру платформи, що цим вимогам відповідає, та перевірити її прямим вимірюванням на пристроях різних поколінь. У статті вирішуються такі завдання: сформульовано вісім вимог до схеми даних і протоколу збору; виявлено й кількісно оцінено систематичні спотворення, яких припускається наївна реалізація збирача на стандартному полі вводу; розроблено архітектуру на основі власного методу введення, що цих спотворень уникає; обґрунтовано набір ознак з урахуванням фактичної доступності кожної ознаки на сучасних пристроях; проведено валідацію платформи на трьох смартфонах. Використано такі методи: інструментальне вимірювання характеристик підсистем введення та сенсорів Android; статистичне оброблення часових рядів клавіатурних подій із застосуванням стійких оцінок; порівняльний аналіз публічних корпусів поведінкової біометрії за єдиним набором критеріїв; аналіз залишкового витоку інформації в режимі знеособленого збору. Здобуто такі результати. Уперше кількісно оцінено систематичну розбіжність часових шкал між підсистемою введення та сенсорною підсистемою Android: на 12 сесіях трьох пристроїв зсув становив від 0,88 мс до 9,24 доби, і без його явного усунення в одинадцяти сесіях із дванадцяти жодна клавіатурна подія не потрапляє в межі власного сенсорного запису сесії, хоча зовні дані виглядають повними. Установлено, що сила натискання та площа контакту недоступні сторонній екранній клавіатурі на всіх трьох перевірених пристроях трьох поколінь Android: у 1970 подіях значення сили натискання дорівнює рівно одиниці без жодного винятку, а площа контакту подається в несумісних між пристроями одиницях, що ставить під сумнів відтворюваність частини опублікованих методів мобільної клавіатурної біометрії. Показано, що запитану частоту 200 Гц витримують усі три пристрої, а обмежувальним чинником є запит застосунку, а не апаратура. Запропоновано й перевірено режим збору з роздільною приватністю для завдань із вільним текстом та надано кількісну оцінку залишкового витоку. Висновки: вимога інтерпретованості ретроспективно накладає обмеження на етап збору даних, а наївна реалізація збирача не відмовляє й не сигналізує про помилку, а мовчки видає файли, які проходять будь-яку перевірку на повноту й при цьому непридатні для мультимодального аналізу.
Завантаження
Посилання
Acien, A., Morales, A., Monaco, J. V., Vera-Rodriguez, R., & Fierrez, J. (2022). TypeNet: Deep learning keystroke biometrics. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 4(1), 57–70. https://doi.org/10.1109/TBIOM.2021.3112540
Android Developers. (2026). SensorEvent. https://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent
Android Developers. (2026). SystemClock. https://developer.android.com/reference/android/os/SystemClock
Antal, M., Szabó, L. Z., & László, I. (2015). Keystroke dynamics on Android platform. Procedia Technology, 19, 820–826. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2015.02.118
Belman, A. K., Wang, L., Iyengar, S. S., Sniatala, P., Wright, R., Dora, R., Baldwin, J., Jin, Z., & Phoha, V. V. (2019). Insights from BB-MAS – A large dataset for typing, gait and swipes of the same person on desktop, tablet and phone. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.02736
European Parliament, & Council of the European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union, L 119, 1–88.
European Parliament, & Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union, L, 2024/1689.
Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé III, H., & Crawford, K. (2021). Datasheets for datasets. Communications of the ACM, 64(12), 86–92. https://doi.org/10.1145/3458723
Geirhos, R., Jacobsen, J.-H., Michaelis, C., Zemel, R., Brendel, W., Bethge, M., & Wichmann, F. A. (2020). Shortcut learning in deep neural networks. Nature Machine Intelligence, 2(11), 665–673. https://doi.org/10.1038/s42256-020-00257-z
Kasprowski, P., Borowska, Z., & Harezlak, K. (2022). Biometric identification based on keystroke dynamics. Sensors, 22(9), 3158. https://doi.org/10.3390/s22093158
Korchenko, O., Tereikovskyi, I., Ziubina, R., Tereikovska, L., Korystin, O., Tereikovskyi, O., & Karpinskyi, V. (2025). Modular neural network model for biometric authentication of personnel in critical infrastructure facilities based on facial images. Applied Sciences, 15(5), 2553. https://doi.org/10.3390/app15052553
Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (pp. 4765–4774). Curran Associates.
Palin, K., Feit, A. M., Kim, S., Kristensson, P. O., & Oulasvirta, A. (2019). How do people type on mobile devices? Observations from a study with 37,000 volunteers. In Proceedings of the 21st International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services (pp. 1–12). ACM. https://doi.org/10.1145/3338286.3340120
Pisani, P. H., & Lorena, A. C. (2013). A systematic review on keystroke dynamics. Journal of the Brazilian Computer Society, 19(4), 573–587. https://doi.org/10.1007/s13173-013-0117-7
Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why should I trust you?": Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1135–1144). ACM. https://doi.org/10.1145/2939672.2939778
Roy, S., Roy, U., & Sinha, D. D. (2022). Systematic literature review on latest keystroke dynamics based models. IEEE Access, 10, 93569–93599. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3197756
Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206–215. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0048-x
Shadman, R., Wahab, A. A., Manno, M., Lukaszewski, M., Hou, D., & Hussain, F. (2023). Keystroke dynamics: Concepts, techniques, and applications. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.04605
Sitová, Z., Šeděnka, J., Yang, Q., Peng, G., Zhou, G., Gasti, P., & Balagani, K. S. (2016). HMOG: New behavioral biometric features for continuous authentication of smartphone users. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 11(5), 877–892. https://doi.org/10.1109/TIFS.2015.2506542
Stragapede, G., Delgado-Santos, P., Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Guest, R., & Morales, A. (2024). TypeFormer: Transformers for mobile keystroke biometrics. Neural Computing and Applications, 36(29), 18531–18545. https://doi.org/10.1007/s00521-024-10140-2
Stragapede, G., Vera-Rodriguez, R., Tolosana, R., & Morales, A. (2023). BehavePassDB: Public database for mobile behavioral biometrics and benchmark evaluation. Pattern Recognition, 134, 109089. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109089
Stragapede, G., Vera-Rodriguez, R., Tolosana, R., Morales, A., Damer, N., Fierrez, J., & Ortega-Garcia, J. (2023). Keystroke Verification Challenge (KVC): Biometric and fairness benchmark evaluation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.06000
Teh, P. S., Teoh, A. B. J., & Yue, S. (2013). A survey of keystroke dynamics biometrics. The Scientific World Journal, 2013, 408280. https://doi.org/10.1155/2013/408280
Tereikovskyi, I., Tereikovska, L., Korystin, O., Mussiraliyeva, S., & Sambetbayeva, A. (2020). User keystroke authentication and recognition of emotions based on convolutional neural network. In Advances in Artificial Systems for Medicine and Education III (Vol. 1126, pp. 26–35). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-39162-1_3
Dudykevych, V., Mykytyn, H., Nasylevskyi, V., & Fihurniak, V. (2023). Do pytannia bezpechnoi bahatofaktornoi autentyfikatsii u veb-zastosunkakh. Zakhyst informatsii, 25(2), 76–82. https://doi.org/10.18372/2410-7840.25.17675
Yevtushenko, S. V. (2025). Aspekty pobudovy ta zastosuvannia system analizu klaviaturnoho pocherku dlia avtentyfikatsii korystuvachiv. Informatyka ta matematychni metody v modeliuvanni, 15(3), 367–376. https://doi.org/10.15276/imms.v15.no3.367
Yevtushenko, S. V. (2025). Pro perspektyvy federatyvnoho navchannia dlia system avtentyfikatsii na osnovi analizu klaviaturnoho pocherku. In Materialy LVIII Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Suchasni aspekty modernizatsii nauky: stan, problemy, tendentsii rozvytku" (pp. 173–177). Lovech, Bulgaria.
Pro zakhyst personalnykh danykh, Zakon Ukrainy No. 2297-VI (2010). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2297-17
Kasiianenko, D. V. (2022). Avtentyfikatsiia korystuvachiv na osnovi analizu klaviaturnoho pocherku. Vcheni zapysky TNU imeni V. I. Vernadskoho. Seriia: Tekhnichni nauky, 33(72)(3), 50–55. https://doi.org/10.32838/2663-5941/2022.3/08
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Сергій Євтушенко

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.