Інструменти автоматизованого тестування безпеки додатків

Abstract

Метою даної дипломної роботи є огляд принципу роботи технології розпізнавання відбитків пальців, що використовується у багатьох сьогоденних додатках та створення програмного рішення на мові програмування Java для автоматизованого отримання потрібних метрик для аналізу алгоритму, що використовується. Об'єктом роботи є технології та алгоритми розпізнавання відбитків пальців для автентифікації та ідентифікації користувачів. У результаті дослідження виявлено, що значення EER для однієї з найпопулярніших відкритих бібліотек SourceAFIS для Java становить 1.04%, що свідчить про відносно високу точність системи. Однак, було також відзначено, що система розпізнавання відбитків пальців має свої обмеження і не є ідеальною, оскільки вона все ще може робити помилки за певних умов, що може ставити певні системи автентифікації, та як наслідок і конфіденційну інформацію бід загрозу. Результати дослідження можуть бути використані для подальшого вдосконалення рівня безпеки додатків, що використовують алгоритми розпізнавання відбитків пальців. Крім того, ці результати можуть бути корисними для розробників систем автентифікації, забезпечуючи основу для покращення безпеки та ефективності біометричних систем.

The purpose of this thesis is to review the principle of operation of fingerprint recognition technology used in many of today's applications and to create a software solution in the Java programming language to automatically obtain the necessary metrics for analyzing the algorithm used. The object of the work is technologies and algorithms for fingerprint recognition for user authentication and identification. As a result of the study, it was found that the EER value for one of the most popular open source libraries SourceAFIS for Java is 1.04%, which indicates a relatively high accuracy of the system. However, it was also noted that the fingerprint recognition system has its limitations and is not perfect, as it can still make mistakes under certain conditions, which can put certain authentication systems, and as a result, confidential information, at risk. The results of the study can be used to further improve the security of applications that use fingerprint recognition algorithms. In addition, these results can be useful for developers of authentication systems by providing a framework for improving the security and efficiency of biometric systems.