Мандрица Игорь Владимирович (доктор экономических наук, доцент,
Северо-Кавказский федеральный университет)
Копытов Владимир Вячеславович (доктор технических наук, профессор,
Северо-Кавказский федеральный университет)
Чернышев Александр Борисович (доктор технических наук, доцент,
Пятигорский институт (филиал) Северо-Кавказского федерального университета)
Макаров Анатолий Михайлович (доктор технических наук, профессор,
Пятигорский государственный университет)
Резников Дмитрий Константинович (магистрант,
Северо-Кавказский федеральный университет)
| |
Поведение работника организации в области информационной безопасности должно соответствовать принятой политике информационной безопасности в ней. Стабильное рабочее «состояние» меняется на проблемное «нестабильное» состояние, и с большой вероятностью ведет к информационным угрозам для организации, в виде утечек информации, или необратимых информационных угрозам. Эмоции человека (работника) всегда имеют цифровой «след», и присутствуют на лице. Этот «след» наполняет метаданные для математической модели информационной безопасности организации, где превышение уровня расчетной вероятности определяет «доступ» данного работника к бизнес-процессу организации. Для распознавания эмоций применяется нейронная сеть, состоящая из 152 слоев, с выходным слоем из 7 нейронов, по одному на каждую эмоцию. В ходе обучения применялся датасет из 28000 изображений лиц людей анфас, выражающих 7 эмоций: гнев. отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, спокойствие. Нейронная сеть написана на языке Python, с использованием библиотеки PyTorch.
Ключевые слова:обучение нейронной сети, распознавание эмоций, поведенческая информационная безопасность
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Мандрица И. В., Копытов В. В., Чернышев А. Б., Макаров А. М., Резников Д. К. Применение методов обучения сверточной нейронной сети для распознавания эмоций работника в целях поведенческой информационной безопасности // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2022. -№11/2. -С. 99-106 DOI 10.37882/2223-2966.2022.11-2.18 |
|
|
