БҰЛТТЫ МЕДИЦИНАЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДЕ ЕКІ ФАКТОРЛЫ АУТЕНТИФИКАЦИЯНЫ ЖАҚСАРТУ: ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІНІҢ ҚОЛДАНУ МҮМКІНДІКТЕРІ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.007Кілт сөздер:
бетті тану, екі факторлы аутентификация, үштік әдіс, терең оқыту, бір реттік пароль, FastAPI.Аңдатпа
Қазіргі цифрлық әлемде пайдаланушыларды қауіпсіз аутентификациялау аса маңызды, әсіресе денсаулық сақтау, қаржы және бизнес платформалары сияқты бұлттық ортада. Дәстүрлі парольге негізделген жүйелердің бұзылуға осалдығы артып келе жатқандықтан, екі факторлы аутентификация (2FA) кеңінен қолданыла бастады. Бет-әлпетті тану сияқты биометриялық әдістер қауіпсіздікті арттырады, алайда қазіргі шешімдердің көпшілігі есептеу ресурстарын көп қажет ететін модельдерге және үлкен көлемдегі деректер жиынтықтарына сүйенеді. Бұл олардың жеңіл немесе бұлттық орталарда қолданылуын шектейді.
Осыған байланысты, зерттеуде бет-әлпетті тану және бір реттік пароль (OTP) арқылы тексеруді біріктіретін, аз көлемдегі деректер мен шектеулі есептеу ресурстары жағдайында тиімді жұмыс істейтін икемді әрі тиімді екі факторлы аутентификация жүйесін құру мәселесі қарастырылады. Зерттеудің негізгі мақсаты - оқытуға, енгізуге және заманауи веб-инфрақұрылымдарға біріктіруге ыңғайлы, терең оқытуға негізделген практикалық 2FA жүйесінің құрылымын әзірлеу.
Ұсынылған тәсілді жүзеге асыру үшін бет бейнелерінің шағын жиынтығы пайдаланылып, арнайы құрастырылған конволюциялық нейрондық желі (CNN) triplet loss әдісі арқылы оқытылады. Модель эмбеддингтерді қалыптастырады және нақты пайдаланушы мен жалған енгізулерді ажырату үшін cosine similarity метрикасын қолданады. Аутентификация жүйесі FastAPI негізінде жүзеге асырылған және суреттерді жүктеу мен бір реттік парольді тексеруге арналған веб-интерфейсті қамтиды. Оқыту барысында loss және accuracy көрсеткіштерін нақты уақыт режимінде бақылауға мүмкіндік бар.
Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, ұсынылған модель небәрі 5-10 оқу үлгісімен де тиімді жалпылау қабілетін көрсетіп, жоғары деңгейдегі тексеру дәлдігін сақтай алады. Ұсынылған архитектура жеңіл, бұлттық ортада қолдануға дайын және нақты қауіпсіздік талаптары бар қосымшаларда пайдалануға жарамды. Болашақта жүйені жетілдіру бағыттары ретінде пайдаланушылар санын арттыру, камера арқылы деректерді енгізу мүмкіндігін қосу және бұлттық идентификация провайдерлерімен интеграциялау қарастырылуы мүмкін.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en