Исследование проблемы распознавания психофизиологического состояния человека-оператора

Исследование проблемы распознавания психофизиологического состояния человека-

оператора

The study of the problem of recognition of the psychophysiological state of the operator

in the course of professional activities

Нигрей Алексей Андреевич

студент 5 курса,

Омский государственный университет путей сообщения,

Россия, г. Омск nigrey.n@mail.ru

Аннотация.

В статье рассматриваются проблемы распознавания психофизиологического состояния человека -оператора в процессе трудовой деятельности, отмечены перспективы распознавания.

Annotation.

The article discusses the recognition of the psychophysiological state of the human operator in the course of employment, the prospects of recognition.

Ключевые слова: хищение информации, вариабельность сердечного ритма, распознавание, злоумышленник.

Key words: The theft of information, heart rate variability, detection of an attacker.

Человеческий фактор играет важную роль в обеспечении безопасности автоматизированных процессов, требующих длительного непрерывного внимания. Объектом повышенного интереса становится бдительность оператора, напрямую связанная с его психофизиологическим состоянием (ПФС). Последствия ошибок неадекватности работника в процессе трудовой деятельности могут привести к авариям и катастрофам на предприятии, транспорте. Большинство инцидентов информационной безопасности связано с кражей информации, хищением персональных сведений клиентов предприятия сотрудниками этого предприятия.

По данным специалистов аналитического центра InfoWatch отраженным в ежегодном отчете об исследовании утечек конфиденциальной информации за 2016 год зарегистрировано 1556 случаев утечек информации. По сравнению с 2015 годом число утечек в мире выросло на 3,4% (рис. 1), а число «российских» утечек выросло на 80%. Первое место по числу утечек заняли США (838 случаев утечек или 57% от всех произошедших). Россия оказалась на втором месте, на ее долю пришлись 213 случаев - почти в 2 раза больше, чем в 2015 году [1].

1:05 1556

mill

2006 2007 2Ш 2009 2010 2011 2012 2013 2014 201: 2016 Рисунок 1. Число хищений информации 2006-2016 годы

Сотрудники компании, имеющие доступ к конфиденциальной информации, могут представлять собой более скрытую и устойчивую угрозу. Основная угроза и основные риски все же находятся внутри компании и реализуются ее сотрудниками. По результатам исследований в вопросах обеспечения информационной безопасности на 2017 год, по-прежнему основной причиной инцидентов, связанных с нарушением безопасности являются сотрудники (в России - 46%, в мире - 41%) и бывшие сотрудники компаний (в России - 47%, в мире -27%). При этом основными кибератаками являются: рассылка мошеннических сообщений (в России - 44%, в мире - 38) и недобросовестные работники (в России - 45%, в мире - 25%) [2]. За 2016 год по вине или неосторожности сотрудников зарегистрировано 873 утечки, по вине бывших сотрудников - 540 [1]. Бывшие сотрудники компании AMD перед уходом в NVIDIA унесли более 100 тысяч файлов с конфиденциальной информацией [3].

Специалистам службы информационной безопасности поставлена новая задача: обезопасить компанию от действий внутренних злоумышленников. Новыми средствами предотвращения хищения информации должны стать системы, позволяющие дистанционно распознать психофизиологическое состояние оператора, определить его намерения и предотвратить действия злоумышленника, не давая ему понять, что ведется наблюдение. Последствия ошибок, связанных с неадекватностью оператора во время трудовой деятельностью, могут привести к авариям и катастрофам на предприятии, транспорте, поэтому психофизиологический контроль сотрудника во время профессиональной деятельности необходим в целях безопасности. Если устройство регистрирует отклонение от адекватного состояния работающего, управление системой блокируется, а принятое решения передается в службу безопасности [4].

Специалисты для решения поставленной задачи используют разные подходы: частоту сердечных сокращений (ЧСС), фотоплетизмограммы, дыхание, электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Метод факторного анализа показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР) предложен Машиным В.А. Он обосновал три фактора вегетативной регуляции сердечного ритма, определил наиболее информативные для их оценки показатели. Первый фактор представляет интегральный уровень вариабельности сердечного ритма (SDNN), второй фактор характеризует баланс между активностью вагуса и корково-лимбических структур головного мозга (¿0, третий фактор тесно связан с интегральным уровнем функционирования сердечно-сосудистой системы (М), позволяющий производить оценку ПФС человека-оператора в процессе трудовой деятельности. Разработан алгоритм диагностики уровня устойчивости к психоэмоциональным нагрузкам кандидатов на оперативные должности [5].

Наиболее изученным объективным физиологическим параметром, отражающим ПФС человека, считается электроэнцефалограмма (ЭЭГ). Методика оценки ПФС доказана с ее помощью в лабораторных исследованиях. Данный параметр измеряется контактными способами, его практическое использование за стенами лабораторий затруднительно.

Другим параметром, отражающим ПФС человека, являются особенности произнесения речевых сообщений. По данным, опубликованным в [6], точность верного различия состояний «норма» и «агрессия» по голосу составляет порядка 90%. Использование голоса является бесконтактным методом, но подразумевает наличие

2

333

IPS

разговора. Это накладывает на практическое применение метода существенные ограничения. Для безопасности компании от недобросовестных работников было решено использовать особенности написания подписи. Для оценки надежности идентификации человека по подписи, авторы провели эксперимент, для выполнения которого была сформирована база данных рукописных паролей для 15 пользователей, зарегистрировавших по 20 раз свою подпись на графическом планшете. Также была произведена попытка идентификации злоумышленника, пытающегося подделать подпись зарегистрированного пользователя [7]. Подпись программно записывалась в виде файла, который содержит координаты подписи X и 7, а так же давление кончика пера Р. Далее файлы обрабатывались и для каждого состояния строились графики коэффициентов корреляции.

В результате проведенных вычислений были найдены ошибки первого и второго рода для среднестатистического пользователя. Вероятность ошибки второго рода составила 0,01 в эксперименте идентификации по трем признакам Х(/), ¥ф, Р(/) и 0,005 для пространства из четырех признаков. Достигнутые результаты позволяют сделать вывод о правильном выборе подхода в решении задачи идентификации человека по подписи. Указанные характеристики системы распознавания могут быть воспроизведены для сформированного пространства признаков на графических планшетах ценовой категории до 2 тыс. руб., измеряющих положение пера в плоскости графического планшета Х(/) и 7(/), давление кончика пера на чувствительную к нажатию поверхность планшета Р(/) [8], моделях графических планшетов, измеряющих угол наклона пера к плоскости графического планшета (цена 10-15 тыс. руб.) [9]. Это вариант является вполне конкурирующим в силу своей более низкой стоимости и положительного субъективного отношения к процедуре идентификации.

Наиболее используемыми в последние 10 лет являются параметры, характеризующие глаза человека: направление взгляда, расфокусировка взгляда, движение зрачков, интервалы между морганиями (движение век, закрывание глаз), их совокупности, в том числе с измерением диаметра зрачка. Один из параметров, поддающийся непрерывному контролю - веко двигательная реакция (ВДР).

Достаточно широкое распространение получил метод оценки ПФС через измерение электродермальной активности (ЭДА). В результате проведенных исследований установлено, что при возбужденном состоянии испытуемого, частота электродермальных реакций уменьшается. На Российской железной дороге для безопасности движения поездов используют телемеханическую систему контроля бодрствования машиниста (ТСКБМ), разработанную ЗАО «Нейроком», используемую для постоянного наблюдения за самочувствием машиниста по электрическому сопротивлению кожи запястья руки посредством специального браслета. Датчики в браслете начинают работать автоматически, и система в течение всего рейса наблюдает за самочувствием машиниста. Если он начинает засыпать, датчики в браслете это фиксируют за 1-3 минуты до засыпания, в бортовой компьютер поступает тревожный сигнал и звучит громкий свисток. Система также используется для контроля ПФС летчика в полете. В целом оценку ПФС оператора в процессе профессиональной деятельности через измерение ЭДА следует признать успешной, но данный параметр не может быть измерен дистанционно, что накладывает на его применение очевидные ограничения.

Другой физиологической характеристикой для оценки ПФС, является тепловое поле человека, которое измеряется дистанционно и скрыто. Утверждается, что существует устойчивая зависимость параметров теплового поля от ПФС человека, а также примеры использования тепловизора в качестве «детектора лжи» [10]. Психофизиологическая бесконтактная «детекция лжи» не уступает контактному полиграфу по точности определения результата. Устройство дружественно при проведении быстрого опроса пассажиров в целях выявления потенциально опасных людей, тестировании персонала для обеспечения транспортной безопасности.

Устройство, способное ненавязчиво определять психофизиологическое состояние оператора - EMFi-кресло. Разработка представляет обычное офисное кресло, в спинку, сидение и подлокотники вшита особая мембрана (EMFi), выступающая в роли сенсора и отслеживающая изменения сердцебиения сидящего [11] с

помощью вибраций, возникающих в теле испытуемого. Опыты подтвердили, что кресло способно определять изменения эмоционального напряжения человека и его реакцию на внешние раздражители [12].

-4-2 см

Рисунок 2. EMFi-кресло а); вшитые сенсоры б)

Устройство анализа ПФС оператора, оборудовано датчиком бесконтактной регистрации кардиограммы, который осуществляет скрытое дистанционное распознавание ПФС оператора, как перед работой, так и в процессе профессиональной деятельности.

Проведенное аналитическое исследование позволило сделать выводы о неустанно растущей актуальности обозреваемого вопроса. Видно, что в дальнейшем данная тема продолжит активно развиваться, точность имеющихся методов лишь повысится. Внимание исследователей направлено на изучение и разработку бесконтактных методов дистанционного распознавания психофизиологических характеристик человека-оператора в процессе трудовой деятельности, что поможет выявить его намерения и предотвратить опасные действия, которые могут привести к авариям и катастрофам на предприятии, транспорте.

Список используемой литературы:

1. Глобальное исследование утечек конфиденциальной информации в 2016 году. Отчет аналитического центра InfoWatch [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.infowatch.ru/report2016.

2. PwC исследовала тенденции информационной безопасности на 2017 год. - Режим доступа:https://www.pcweek.ш/security/news-ompany/detaiï.php?ГО =

189854.

3. AMD believes that a former vice-president and three managers handed trade secrets to Nvidia, after they jumped ship to join a rival hardware-making firm. Zack Whittaker, ZDNet [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.zdnet.com/article/amd-alleges-former-managers-copied-100000-confidential-files-before-joining-nvidia/. (10.01.2016).

4. Епифанцев Б.Н., Епифанцева М.Я., Нигрей Н.Н. Идентификационный потенциал изображения лица человека: нерешенные вопросы // Новая наука: опыт, традиции, инновации: Международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции. - Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2015. - 4-2. - С. 132-136.

5. Машин, В.А. Трехфакторная модель вариабельности сердечного ритма в психологических исследованиях функциональных состояний человека-оператора: автореф. дисс. ... докт. псих. наук: [Электронный ресурс]: Режим доступа: mashinva.narod.ru/arch/HRV18_0.pdf (29.10.2016).

6. Давыдов, А.Г. Классификация эмоционального состояния диктора по голосу: Проблемы и решения [Текст] / А.Г. Давыдов, В.В. Киселёв, Д.С. Кочетков // Труды международной конференции «Диалог 2011». - М.: РГГУ. - 2011. - С. 178-185.

7. Нигрей А.А. Идентификация человека по подписи // Сборник материалов II Международной научно-практической конференции «Роль технических наук в развитии общества», 6 марта 2017 года, Кемерово. - 2017. -С. 236-239.

8. Нигрей А.А. Исследование стабильности формируемых при написании пароля кривых на выходе графического планшета // Современные тенденции развития науки и производства: сборник материалов IV Международной научно-практической конференции (27 - 28 октября 2016 года), Том II - Кемерово: ЗапСибНЦ, 2016 - С. 375-379.

9. Kiani V., Pourreza R., Pourreza H. R. Offline Signature Verification Using Local Radon Transform and Support Vector Machines // International journal of Image Processing (IJIP). 2010. - Vol. 3. - Iss. 5.

10. Jain, U. Concealed knowledge identification using facial thermal imaging. ICASSP / B. Tan, Q. Li // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing-Proceedings, 2012, March 25-30. Art. no. 6288219, pp. 1677-1680.

11. Jukka Lekkala. EMFI - versatile material for monitoring of human functions [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.imeko.org/publications/wc-2006/PWC-2006-TC18-006u.pdf.

12. Esteban, J. Non-invasive system for ubiquitous phisiological home monitoring / J. Esteban, Javier A. Pino, P. Chávez // Universidad de Concepción, Chili, 2014.