с 01.01.2022 по настоящее время
Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
УДК 34 Право. Юридические науки
В данной статье рассматриваются возможности идентификации человека по функциональным признакам внешности, проявляющихся при использовании «устройств ввода». Анализируются научные основы криминалистической идентификации человека по данным внешним проявлениям. Описаны перспективные возможности и новые направления использования информации о данных признаках и элементах внешности. Аргументирована теоретическая и практическая необходимость дальнейшего исследования функциональных признаков внешности человека проявляющихся при использовании «устройств ввода», для ее использования практическими сотрудниками в целях раскрытия и расследования преступлений.
идентификация, функциональные признаки внешности человека, устройства ввода, клавиатурный почерк.
УДК 343.98
Анна Алексеевна Арчукова
Санкт-Петербургский университет МВД России, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, mylittlepony.00@mail.ru
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ ВНЕШНОСТИ ЧЕЛОВЕКА, ПРОЯВЛЯЕМЫХ ПРИ РАБОТЕ С «УСТРОЙСТВАМИ ВВОДА», В РАСКРЫТИИ И РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ
В данной статье рассматриваются возможности идентификации человека по функциональным признакам внешности, проявляющихся при использовании «устройств ввода». Анализируются научные основы криминалистической идентификации человека по данным внешним проявлениям. Описаны перспективные возможности и новые направления использования информации о данных признаках и элементах внешности. Аргументирована теоретическая и практическая необходимость дальнейшего исследования функциональных признаков внешности человека, проявляющихся при использовании «устройств ввода», для ее использования практическими сотрудниками в целях раскрытия и расследования преступлений.
Ключевые слова: идентификация, функциональные признаки внешности человека, устройства ввода, клавиатурный почерк.
APPLICATION OF FUNCTIONAL SIGNS OF HUMAN APPEARANCE, MADE AVAILABLE WHEN USING «INPUT DEVICES» IN SOLVING AND INVESTIGATING CRIMES
Anna Alekseevna Archukova
St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, St. Petersburg, Russian Federation, mylittlepony.00@mail.ru
This article discusses the possibilities of identifying a person by functional signs of appearance, manifested when using “input devices”. The scientific foundations of forensic identification of a person based on these external manifestations are analyzed. Promising opportunities and new directions for using information about these characteristics and elements of appearance are described. The theoretical and practical need for further research into the functional signs of a person’s appearance manifested when using «input devices» is argued, for its use by practical employees for the purpose of investigating and solving crimes.
Key words: identification, functional signs of human appearance, input devices, keyboard handwriting.
Введение
На современном этапе развития общества и государства происходит глобальная цифровизация, проникающая во все сферы общественной жизни. Интенсивное использование новейших технологий, связанное с обеспечением всеобщегo доступа к различным техническим средствам обуславливает их широкое внедрение во многие сферы общественной жизни, в том числе и в криминальную. Совершение большого количества преступлений, с помощью информационно-телекоммуникационных технологий, а также в сети Интернет, позволяет анонимизировать свою личность, что делает отождествление преступника затруднительным, а иногда и невозможным.
Рост преступлений в киберпространстве ставит перед правоохранительными органами задачу изыскивать новые возможности для деанонимизации личности интернет-преступника и его последующей идентификации. В связи с чем существует необходимость в развитии возможностей криминалистической идентификация личности, с учетом достижений современной науки и техники, с помощью компьютерных технологий, которые совершенствовали бы процесс исследования и помогали эффективно решать идентификационные задачи.
Несмотря на проводимые исследования, направленные на изучение возможностей отождествления человека по анатомическим и общефизическим признакам внешности, с помощью технических средств, недостаточное внимание, на сегодняшний день, уделяется потенциалу использования функциональных признаков внешности для идентификации, которые в свою очередь являются не менее информативными.
Так В.Г. Булгаков рассматривает в качестве одного из методологических подходов - математизацию и компьютеризацию криминалистического исследования динамических признаков человека, и говорит о том, что «только на основе математических методов исследования и обработки данных может быть получена объективная, доступная для восприятия и оценки информация о динамических проявлениях человека. При этом математические и компьютерные методы применяются не только для обработки результатов экспертного исследования, но и составляют основу самих методов исследования динамических признаков человека» [1].
В данном случае речь идет о компьютеризации, математизации и автоматизации криминалистической идентификации и использовании аппаратно-программных комплексов для качественного, быстрого и эффективного отождествления.
Применение современных методологических подходов в криминалистическом исследовании функциональных признаков человека обеспечит получение большего количества информации о человеке, имеющей ориентирующее и доказательственное значение. В том числе по признакам, которые проявляются при использовании «устройств ввода», недавно появившихся в нашей повседневной жизни, технических средств, таких как компьютер и мобильный телефон (по клавиатурному почерку, особенностям использования компьютерной мыши и тачскрина компьютера, а также сенсорной и цифровой клавиатуры мобильного телефона).
Основная часть
В настоящее время учеными рассматривается возможность применения только одного функционального признака, проявляющегося при использовании «устройств ввода» - клавиатурного почерка [2, 3, 4].
Нельзя отрицать необходимость проведения дальнейших исследований, связанных с изучением возможности применения и других функциональных признаков и элементов, для проведения комплексного криминалистического анализа.
Под «устройствами ввода», понимается оборудование, предназначенное для ввода данных (информации) в компьютер или мобильное устройство.
Научной основой проведения криминалистической идентификации по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при использовании «устройств ввода», является:
- индивидуальность – данные функциональные признаки и элементы обладают многообразием свойств, неповторимостью их сочетаний или особенностью отдельных броских признаков. А.И. Иванов в ходе своих исследований установил, что при наборе текста на клавиатуре одной рукой оказываются задействованы около 50 мышц пальцев руки и предплечья и ещё примерно 20 мышц плеча и плечевого пояса, т. е. при печати двумя руками человек управляет примерно 140 мышцами [5]. Что указывает на разнообразие функциональных признаков, проявляющихся при работе с «устройствами ввода» и возможность выделения большого количества идентифицирующих признаков, создания персональной совокупности, которая в свою очередь позволит произвести идентификацию конкретного лица;
- относительная устойчивость – свойство функциональных признаков внешности, проявляющихся при работе с «устройствами ввода», обладать определенной стабильностью, которое обеспечивает возможность идентификации, даже спустя определенное время. Степень изменяемости, может зависеть как от самого человека, так и от условий взаимодействия с окружающей средой. Данные изменения, как правило, носят постепенный характер, поэтому на определенный период времени эти изменения несущественны.
- отображаемость – способность функциональных признаков внешности запечатлеваться в различных отображениях: материально-фиксированных отображениях (видеозапись) или мысленных образах, запечатленных в памяти наблюдавшего лица (особенности набора текста, скорость набора, количество ошибок).
Для проведения идентификационного исследования следов-отображений, проявляющихся при работе с «устройствами ввода», необходимо выявить совокупность идентификационных признаков достаточную для надежной идентификации лица их использующего [6].
К числу характеристик, позволяющих идентифицировать пользователя по клавиатурному почерку, относятся:
- количество ошибок при наборе;
- время между нажатием клавиш;
- время нажатия;
- нажатие одновременно двух и более клавиш;
- часто используемые сочетания клавиш;
- скорость набора текста;
- сила давления на клавишу;
- частота использования функциональных клавиш или их комбинаций;
- осанка и положение тела при использовании клавиатуры компьютера.
Для идентификации человека при использовании компьютерной мыши можно выделить следующие особенности:
- сочетание использования клавиш и колесика прокрутки мыши;
- амплитуда и радиус движения компьютерной мыши;
- скорость движения компьютерной мыши;
- скорость использования клавиш и колесика мыши;
- осанка и положение тела при использовании компьютерной мыши.
К индивидуализирующим особенностям использования тачскрина компьютера можно отнести:
- скорость движений;
- силу давления;
- частоту его использования;
- осанка и положение тела при использовании тачскрина.
К числу характеристик, позволяющих идентифицировать пользователя по использованию клавиатуры мобильного телефона, относятся:
- скорость движений;
- скорость набора текста;
- силу давления;
- количество ошибок при наборе;
- время между нажатием клавиш;
- время нажатия;
- нажатие одновременно двух и более клавиш;
- осанка и положение тела при использовании мобильного телефона.
Несмотря на то, что метод отождествления по указанным параметрам разработан сравнительно недавно, уже имеются отдельные исследования, которые оценивают информативность и достоверность получаемых результатов [7, 8, 9].
А.М. Каминский, В.Г. Рубцов в своей работе указывали на то, что в настоящее время целесообразно использование программы, считывающей и анализирующей области касания клавиш, которая позволит «собрать необходимый материал для идентификационного исследования при введении любого текста. Представляется маловероятным вариативность пространственно-ориентированного двигательного навыка под влиянием определенных состояний и условий: болезненного состояния, опьянения, возбуждения, утомления, недостаточного освещения и т. п.» [6].
Учеными изучена возможность создания и внедрения программы для анализа параметров и особенностей клавиатурного почерка пользователя. Главной задачей, которой является определение временных характеристик клавиатурного почерка [10, с. 43]. Использование вышеуказанных данных открывает новые возможности в области криминалистической идентификации по функциональным признакам внешности.
В своей работе В.А. Довгаль описал возможности основных аппаратных средств (различных компьютеров и клавиатур мобильных телефонов) для захвата функциональных признаков внешности, а также их особенностей, которые могут быть обнаружены при работе с «устройствами ввода». Основной используемой в исследовании биометрической информацией являются временные значения (сила давления, движения и т.д.) [11].
Рассматривая конкретные примеры возможностей использования функциональных признаков внешности человека, необходимо упомянуть следующее. Российскими учеными разработана система определения пользователя, основанная на двух ключевых параметрах — на клавиатурном почерке и походке [1].
«Идентификация происходит за счет анализа времени удержания объектов на экране, то есть того, как именно пользователь набирает текст — у каждого человека этот фактор уникален и может меняться в зависимости от психофизиологического состояния, но тем не менее позволяет идентифицировать владельца. В случае с походкой система изучает изменение положения смартфона в пространстве, за счет применения сверхточных нейронных сетей из динамики походки можно выделить те перемещения в пространстве, которые идентифицируют непосредственно пользователя» [2].
Однако, данная программа нацелена на проведение аутентификации с помощью биометрических технологий, а не на идентификацию человека. Но имеющиеся разработки позволяют провести дальнейшее исследование, для использования подобных программ правоохранительными органами для проведения криминалистической идентификации лиц по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при работе с «устройствами ввода» мобильного телефона и походке.
В рамках данного исследования нельзя не отметить работу «PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound», в которой рассматриваются способы воссоздания отпечатков пальцев по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при использовании экрана смартфона [12].
Эксперименты показали, что уникальность звука трения при скольжении пальца зависит от биометрических характеристик человека и его отпечатков пальцев. Приложение улавливает на встроенный микрофон и запечатлевает слабые звуки трения, генерируемые движениями пальцев по экрану смартфона, в электронных устройствах. Впоследствии по этим звукам выводятся образцы отпечатков пальцев пользователя.
На данные характеристики влияют физиологические и поведенческие особенности пользователей, которые выражаются в таких функциональных элементах использования смартфона как: скорость скольжения пальца, сила давления, оказываемого пальцем на экран смартфона, положение пользователя, а также траектория движения.
Акустический принцип прогнозирования рисунка папиллярного узора, возникающего при использовании человеком смартфона, основан на теории о том, что, когда две твердые поверхности соприкасаются и скользят друг по другу, они генерируют вибрации и волны, которые приводят к шуму трения. Различные папиллярные узоры, уменьшают площадь контакта между подушечкой пальца и экраном телефона, что приводит к изменению вибрации и способов распространения волн. [12, с. 3].
Помимо папиллярного узора и поверхности экрана телефона, на характеристики звуковых волн также влияют и функциональные элементы внешности человека, проявляющиеся при использовании смартфона, которые позволяют провести не только криминалистическую идентификацию лица его использующего, но и дактилоскопическую экспертизу.
Выводы и заключение
Идентификация по функциональным признакам внешности, проявляемых при использовании «устройств ввода», представляет такие преимущества как: отсутствие необходимости в дополнительном оборудовании, возможность проведения скрытой идентификации, а также высокая эффективность, благодаря сложности подделки данных признаков, что делает результаты отождествления более достоверными.
К проблемам, требующих научного разрешения, можно отнести отсутствие концепции использования новых технологий для криминалистической идентификации человека по функциональным признакам внешности, проявляемых при использовании «устройств ввода».
Необходимо определение правовых основ использования данного вида идентификации, а также сбора информации о данных двигательных стереотипах в деятельности правоохранительных органов, а также целей, задач, принципов, механизмов реализации и основных направлений их практического применения в целях раскрытия и расследования преступлений.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
- Булгаков В.Г. Методология криминалистического исследования динамических признаков человека / В.Г. Булгаков // Юристъ-Правоведъ. - 2011. - № 4 (47). - С. 13-16.
- Аюпова, А. Р. Аутентификация по клавиатурному почерку: выгоды и проблемы использования / А. Р. Аюпова, А. Р. Якупов, А. А. Шабалкина // Международный научно-исследовательский журнал. – 2017. – № 12-5(66). – С. 55-58. – DOI 10.23670/IRJ.2017.66.123. – EDN YNMOUT.
- Ломаченко, А. С. Исследование программных решений идентификации пользователя по параметрам набора текста / А. С. Ломаченко, Т. В. Никольский, И. И. Голубев // Colloquium-Journal. – 2020. – № 13-1(65). – С. 40-44. – DOI 10.24411/2520-6990-2020-11850. – EDN GKPEMS.
- Сапиев, А. З. Аутентификация пользователей сети на основе анализа компьютерного почерка / А. З. Сапиев // International Scientific Review. – 2016. – № 2(12). – С. 42-43. – EDN VLIDND.
- Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. 188 с.
- Каминский, А. М. Возможности идентификации пользователя компьютера по следам-отображениям на клавиатуре / А. М. Каминский, В. Г. Рубцов // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2022. – Т. 32, № 5. – С. 906-910. – DOI 10.35634/2412-9593-2022-32-5-906-910. – EDN EYMXOY.
- Артюшина, Л. А. Некоторые подходы к оценке информативности параметров «идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии / Л. А. Артюшина, Е. А. Троицкая // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2022. - T. 22, N° 3. - C. 30-38. - DOI 0.14529/ctcr220303. - EDN ZBSHKU.
- Брюхомицкий, Ю. А. Параметрические методы распознавания образов динамической биометрии / Ю. А. Брюхомицкий // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 12(125). – С. 170-180. – EDN OKIPGL.
- Пащенко, Д. В. Метод идентификации пользователя по клавиатурному почерку с использованием модели доверия / Д. В. Пащенко, Е. А. Бальзанникова // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2021. – Т. 10, № 3(55). – С. 96-99. – DOI 10.46548/21vek-2021-1055-0018. – EDN WEPPOT.
- Вязигин, А. А. Разработка и реализация программы для биометрии пользователя персонального компьютера на базе определения параметров клавиатурного почерка / А. А. Вязигин, Н. Ю. Тупикина, Е. В. Сыпин // Южно-Сибирский научный вестник. – 2019. – № 1(25). – С. 43-49. – EDN GPASQP.
- Довгаль, В. А. Особенности захвата параметров клавиатурного почерка / В. А. Довгаль // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. – 2017. – № 2(201). – С. 102-108. – EDN ZGPOAJ.
- «PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound» Man Zhou, Shuao Su, Qian Wang, Qi Li, Yuting Zhou, Xiaojing Ma and Zhengxiong Li // Электронный ресурс URL: https://www.researchgate.net/publication/378133984 (дата обращения: 21.01.2024) С. 1-16
REFERENCES
- Bulgakov V.G. Metodologiya kriminalisticheskogo issledovaniya dinamicheskih priznakov cheloveka / V.G. Bulgakov // YUrist"-Pravoved". - 2011. - № 4 (47). - P. 13-16. (in Russian).
- Ayupova, A. R. Autentifikaciya po klaviaturnomu pocherku: vygody i problemy ispol'zovaniya / A. R. Ayupova, A. R. YAkupov, A. A. SHabalkina // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. – 2017. – № 12-5(66). – P. 55-58. – DOI 10.23670/IRJ.2017.66.123. – EDN YNMOUT. (in Russian).
- Lomachenko, A. S. Issledovanie programmnyh reshenij identifikacii pol'zovatelya po parametram nabora teksta / A. S. Lomachenko, T. V. Nikol'skij, I. I. Golubev // Colloquium-Journal. – 2020. – № 13-1(65). – P. 40-44. – DOI 10.24411/2520-6990-2020-11850. – EDN GKPEMS. (in Russian).
- Sapiev, A. Z. Autentifikaciya pol'zovatelej seti na osnove analiza komp'yuternogo pocherka / A. Z. Sapiev // International Scientific Review. – 2016. – № 2(12). – P. 42-43. – EDN VLIDND. (in Russian).
- Ivanov A.I. Biometricheskaya identifikaciya lichnosti po dinamike podsoznatel'nyh dvizhenij. Penza: Izd-vo Penz. gos. un-ta, 2000. 188 p. (in Russian).
- Kaminskij, A. M. Vozmozhnosti identifikacii pol'zovatelya komp'yutera po sledam-otobrazheniyam na klaviature / A. M. Kaminskij, V. G. Rubcov // Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya Ekonomika i pravo. – 2022. – T. 32, № 5. – P. 906-910. – DOI 10.35634/2412-9593-2022-32-5-906-910. – EDN EYMXOY. (in Russian).
- Artyushina, L. A. Nekotorye podhody k ocenke informativnosti parametrov «identifikacii pol'zovatelya po klaviaturnomu pocherku na osnove povedencheskoj biometrii / L. A. Artyushina, E. A. Troickaya // Vestnik YUzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Komp'yuternye tekhnologii, upravlenie, radioelektronika. - 2022. - T. 22, N 3. - P. 30-38. - DOI 0.14529/ctcr220303. - EDN ZBSHKU. (in Russian).
- Bryuhomickij, YU. A. Parametricheskie metody raspoznavaniya obrazov dinamicheskoj biometrii / YU. A. Bryuhomickij // Izvestiya YUFU. Tekhnicheskie nauki. – 2011. – № 12(125). – P. 170-180. – EDN OKIPGL. (in Russian).
- Pashchenko, D. V. Metod identifikacii pol'zovatelya po klaviaturnomu pocherku s ispol'zovaniem modeli doveriya / D. V. Pashchenko, E. A. Bal'zannikova // XXI vek: itogi proshlogo i problemy nastoyashchego plyus. – 2021. – T. 10, № 3(55). – P. 96-99. – DOI 10.46548/21vek-2021-1055-0018. – EDN WEPPOT. (in Russian).
- Vyazigin, A. A. Razrabotka i realizaciya programmy dlya biometrii pol'zovatelya personal'nogo komp'yutera na baze opredeleniya parametrov klaviaturnogo pocherka / A. A. Vyazigin, N. YU. Tupikina, E. V. Sypin // YUzhno-Sibirskij nauchnyj vestnik. – 2019. – № 1(25). – P. 43-49. – EDN GPASQP. (in Russian).
- Dovgal', V. A. Osobennosti zahvata parametrov klaviaturnogo pocherka / V. A. Dovgal' // Vestnik Adygejskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 4: Estestvenno-matematicheskie i tekhnicheskie nauki. – 2017. – № 2(201). – P. 102-108. – EDN ZGPOAJ. (in Russian).
- «PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound» Man Zhou, Shuao Su, Qian Wang, Qi Li, Yuting Zhou, Xiaojing Ma and Zhengxiong Li // Elektronnyj resurs URL: https://www.researchgate.net/publication/378133984 (data obrashcheniya: 21.01.2024) P. 1-16
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Арчукова Анна Алексеевна, адъюнкт адъюнктуры Санкт-Петербургского университета МВД России. 198206, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, д. 1.
INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Archukova Anna Alekseevna, postgraduate student at St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 198206, Russian Federation, St. Petersburg, st. Letchika Pilyutova, 1.
[1] Иван Черноусов: И тебя вычислят: в РФ создали уникальную систему идентификации пользователя. Насколько она безопасна и сможет ли стать альтернативой существующим методам авторизации // URL: https://iz.ru/1665004/ivan-chernousov/i-tebia-vychisliat-v-rf-sozdali-unikalnuiu-sistemu-identifikatcii-polzovatelia (дата обращения: 21.03.2024)
[2] Иван Черноусов: В РФ научились идентифицировать пользователя по клавиатурному почерку и походке // URL: https://iz.ru/export/google/amp/1665505 (дата обращения: 21.03.2024)
1. Булгаков, В. Г. Методология криминалистического исследования динамических признаков человека // Юристъ-Правоведъ : науч.-теорет. и информац.-методич. журн. 2011. № 4 (47). С. 13–16.
2. Аюпова, А. Р., Якупов, А. Р., Шабалкина, А. А. Аутентификация по клавиатурному почерку: выгоды и проблемы использования // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. № 12-5 (66). С. 55–58.
3. Ломаченко, А. С., Никольский, Т. В., Голубев, И. И. Исследование программных решений идентификации пользователя по параметрам набора текста // Colloquium-Journal : науч. журн. 2020. № 13 (65). С. 40–44.
4. Сапиев, А. З. Аутентификация пользователей сети на основе анализа компьютерного почерка // International Scientific Review : мультидисциплин. науч. журн. 2016. № 2 (12). С. 42–43.
5. Иванов, А. И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений : монография. Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. 188 с.
6. Каминский, А. М., Рубцов, В. Г. Возможности идентификации пользователя компьютера по следам-отображениям на клавиатуре // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право : науч. журн. 2022. Т. 32, № 5. С. 906–910.
7. Артюшина, Л. А., Троицкая, Е. А. Некоторые подходы к оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника : науч. журн. 2022. T. 22, №°3. C. 30–38.
8. Брюхомицкий, Ю. А. Параметрические методы распознавания образов динамической биометрии // Известия Южного федерального университета. Технические науки : науч. журн. 2011. № 12 (125). С. 170–180.
9. Пащенко, Д. В., Бальзанникова, Е. А. Метод идентификации пользователя по клавиатурному почерку с использованием модели доверия // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс : науч. журн. 2021. Т. 10, № 3 (55). С. 96–99.
10. Вязигин, А. А., Тупикина, Н. Ю., Сыпин, Е. В. Разработка и реализация программы для биометрии пользователя персонального компьютера на базе определения параметров клавиатурного почерка // Южно-Сибирский научный вестник : науч. журн. 2019. № 1 (25). С. 43–49.
11. Довгаль, В. А. Особенности захвата параметров клавиатурного почерка // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки : науч. журн. 2017. № 2 (201). С. 102–108.
12. PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound / Man Zhou, Shuao Su, Qian Wang, Qi Li, Yuting Zhou, Xiaojing Ma and Zhengxiong Li // URL: https://www.researchgate.net/publication/378133984 (дата обращения: 21.01.2024) С. 1–16.
