Технологии
Россия

Российский студент научил компьютер узнавать владельца по движениям мыши

ForPost — Технологии

Что, если компьютер мог бы сам определить, что за него сел посторонний — даже в том случае, если пароль уже введён?

Изображение: qwen.ai

Студент Никита Воронкин вместе с доцентом кафедры информационной безопасности Александром Большаковым разработали систему, способную распознавать пользователя по характеру работы с мышью.

Обычно защита компьютера работает как замок на двери: стоит один раз войти — и дальше система не различает, кто находится перед экраном. 

Этим и пользуются злоумышленники, получая доступ к уже открытой сессии, например, когда владелец ненадолго отходит. Особенно критична эта проблема для госструктур, банков и промышленных предприятий.

Разработчики предложили нестандартный подход: использовать поведение пользователя как биометрический признак. 

Как работает поведенческая биометрия на основе движения мыши

Оказывается, движения мыши у каждого человека индивидуальны — отличаются скорость, ритм, амплитуда и манера перемещения курсора.

Программа работает в фоновом режиме и постоянно анализирует эти параметры. Среди них — скорость и ускорение движения, резкость, углы поворота, а также паузы при кликах. На основе этих данных алгоритм машинного обучения определяет, кто находится за компьютером — владелец или посторонний.

Система не требует дополнительного оборудования и не отвлекает пользователя: никаких проверок, уведомлений или капч — всё происходит незаметно.

Точность распознавания превышает 80%, при этом вероятность пропустить чужого пользователя остаётся на уровне около 11%. Решение не заменяет пароль, а дополняет его, выступая в роли дополнительного уровня защиты.

Важно, что разработка полностью локальна: данные не передаются за пределы устройства, что делает её особенно актуальной для организаций с повышенными требованиями к информационной безопасности. 

Поведенческая биометрия становится одним из ключевых направлений развития кибербезопасности. В отличие от классической аутентификации, она работает непрерывно, анализируя действия пользователя в реальном времени. Разработка на основе анализа движения мыши позволяет выявлять несанкционированный доступ даже после входа в систему — критический сценарий для корпоративных и государственных инфраструктур. 

262