Хотя метод основан непосредственно на принципах глубокого обучения, процесс опознания составит приблизительно только долю секунды. Такую систему разработали для представления любому пользователю контента, который больше всего ему привлекателен. Новая технология опознавания юзера именно по характеру использования им девайса была разработана специалистами из Гонконга, а кроме этого Соединённых Штатов. В web-сети активно используются для этого cookie-файлы — фрагменты данных, которые хранятся на ПК пользователя либо телефоне. Многие интернет-ресурсы пользуются этими данными и предупреждают об этом пользователей.
Новый метод основывается на принципах глубокого обучения, и процесс опознания составляет практически пару секунд. Такую систему разработали для представления любому пользователю контента, который больше всего ему привлекателен. Многие интернет-ресурсы пользуются этими данными и предупреждают об этом пользователей. Они, однако, не всегда могут продуктивно распознать пользователя: например, ежели человек посетит сервис под другим аккаунтом либо с нового устройства, то распознать его будет сложно. Новая технология опознавания юзера именно по характеру использования им девайса была разработана специалистами из Гонконга, а кроме этого Соединённых Штатов.
Пользователей станут вычислять по звукам, которые они издают, тапнув непосредственно по экрану телефона. В результате данного ученые решили сделать систему, которая способна идентифицировать пользователя в не зависимости от того, каким аккаунтом и каким приспособлением он пользуется. Они воспользовались глубоким обучением по принципу работы длительной памяти. 40 пользователей телефонов профессионалы попросили на протяжении 2 месяцев стабильно пользоваться устройствами, в которые встроили экспериментальную клавиатуру. Программа фиксировала с какой силой и частотой юзер ударяет по сенсорной клавиатуре. Но создатели предпочли не учитывать сам печатаемый текст и сделали это по этическим соображениям.
В итоге ученые узнали, что новый метод идентификации на основе только данных о пользовании клавиатурой, может очень быстро и правильно определить пользователя по манере применения клавиатуры — с точностью не менее 93 процентов. С другой стороны, большинство актуальных на сегодняшний день телефонов собирают довольно биометрических данных пользователей, чтобы их можно было использовать для результативной идентификации — и даже переносить ее на остальные устройства и аккаунты. При всем этом ученые применили в рамках своей работы глубокое обучение и исследование длительной памяти. На подготовительном этапе 40 пользователей телефонов попросили на протяжении 2-х месяцев часто пользоваться своими смартфонами, в которые была встроена экспериментальная клавиатура. Программа фиксировала с какой силой и частотой юзер ударяет по сенсорной клавиатуре. В этом случае будет вестись учет получаемых данных акселерометра. Авторы отмечают, что из этических соображений информация о том, что именно печатают участники, не использовалась.
Отмечается, что погрешность программы 7%, и это не значительно, поэтому сейчас можно будет без сложностей по силе нажатия определять пользователя. Впоследствии программисты планируют модернизировать программу и обучить ее опознавать даже владельца ПК.
Новый алгоритм основывается на принципах глубокого обучения, и процесс опознания составляет буквально пару секунд. Эта система доступна каждому пользователю контента, который больше всего ему интересен, при этом в интернете для этого активно используются cookie – фрагменты данных, сохраняющихся на смартфоне или персональном компьютере. Многие сайты пользуются этой информацией, но не предупреждают об этом посетителей.
Вследствие этого ученые решили создать систему, которая способна идентифицировать пользователя не зависимо от того, каким аккаунтом и каким устройством он пользуется. При этом исследователи применили в рамках своей работы глубокое обучение и изучение долгосрочной памяти. На протяжении двух месяцев они просили 40 испытуемых пользоваться смартфонами, в которые была встроена экспериментальная клавиатура. Она фиксировала с какой частотой и силой пользователь стучит по экрану.
Напомним, японская компания FutureModel выпустила смартфон NichePhone-S, размеры которого немного больше кредитной карточки, его вес состваил 38 грамм. Как сообщает Популярная механика, габариты NichePhone-S – 90 х 50 миллиметров, толщина – 6,5 мм.
Смартфон работает под управлением двухъядерного процессора MediaTek MT6572A на операционной системе Android 4.2 Jelly Bean. Дисплей у смартфона обычный монохромный разрешением 128 х 64 пикселей. Емкость батареи составляет 550 мА/ч, этого вполне достаточно на 72 часа работы в режиме ожидания или три часа непрерывного разговора.
NichePhone-S имеет Wi-Fi и Bluetooth, диктофон, будильник и музыкальный проигрыватель, который может воспроизводить музыку из облачного хранилища.
