В настоящей работе рассматриваются методы биометрической аутентификации в целях минимизации несанкционированного доступа к конфиденциальной информации. Осуществлен сравнительный анализ подходов к детекции и верификации личности с акцентом на технологию распознавания лиц на основе глубоких нейронных сетей. Практической составляющей исследования является разработка веб-приложения, реализующего аутентификацию пользователя по лицу. В работе описана архитектура программной системы, этапы обработки изображений (детекция, выравнивание, экстракция признаков) и интеграция обученных моделей машинного в бэкенд на языке Python с использованием фреймворков Django и библиотеки DeepFace. Приведены результаты экспериментальной оценки точности и производительности предложенного решения.
1.??Абселямов А.А., Лагуткина Т.В. Исследование методов аутентификации на веб-сервисах. Текущие тенденции и перспективы развития // Научный
результат. Информационные технологии. – 2024. – Т. 9, № 2. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-metodov-autentifikatsii-na-veb-servisah-tekuschie-tendentsii-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 20.03.2026).
2.??Безгачев Ф.В. Распознавание лиц на основе нейронных сетей: современные технологии // Научный компонент. – 2021. – № 4 (12). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-lits-na-osnove-neyronnyh-setey-sovremennye-tehnologii (дата обращения: 22.03.2026).
3.??Иванов М.С. Анализ уязвимостей и актуальных биометрических методов аутентификации в системах безопасности // Молодой ученый. – 2023. – № 20 (467). – С. 4–7. – URL: https://moluch.ru/archive/467/103000 (дата обращения: 20.03.2026).
4.??Корнев Л.В. Методы биометрии при обеспечении информационной безопасности // Молодой ученый. – 2022. – № 17 (412). – С. 358–361. – URL: https://moluch.ru/archive/412/90789 (дата обращения: 21.03.2026).
5.??Сьянов С.Л., Ланцов В.М. Применение технологий биометрической идентификации для систем контроля управления доступом на объектах уголовно-исполнительной системы // Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы: сборник материалов Международной научно-практической конференции, Воронеж, 22–23 мая 2024 г. – Воронеж, 2024. – С. 150–153. – EDN: DJEWYX.
6.??Serengil S.I., Ozpinar A. LightFace: A hybrid deep face recognition framework // 2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU). – Istanbul, Turkey, 2020. – P. 1–5. – DOI: 10.1109/
ASYU50717.2020.9259802.
7.??Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J. FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – Boston, 2015. – P. 815–823. – DOI: 10.1109/
CVPR.2015.7298682.
Перевозников В.В., Гарбулин К.Д. Исследование методов биометрической аутентификации и разработка веб-приложения для идентификации пользователей по лицу
с использованием библиотек машинного обучения // Безопасность цифровых технологий. – 2026. – № 2 (121).?– С. 37–49. – DOI: 10.17212/2782-2230-2026-2-37-49.
Perevoznikov V.V., Garbulin K.D. Issledovanie metodov biometricheskoi autenti-fikatsii i razrabotka veb-prilozheniya dlya identifikatsii pol'zovatelei po litsu s ispol'zo-vaniem bibliotek mashinnogo obucheniya [Research of biometric authentication methods and development of a web application for facial user identification using machine learning libraries]. Bezopasnost' tsifrovykh tekhnologii = Digital Technology Security, 2026, no. 2 (121), pp. 37–49. DOI: 10.17212/2782-2230-2026-2-37-49.
