ATM تي هٿ سان بند ٿيل ان پٽ جي وڊيو رڪارڊنگ مان پن ڪوڊ جو تعين ڪرڻ لاءِ ٽيڪنڪ

يونيورسٽي آف پادوا (اٽلي) ۽ يونيورسٽي آف ڊيلفٽ (هالينڊ) جي محققن جي هڪ ٽيم اي ٽي ايم جي هٿ سان ڍڪيل ان پٽ ايريا جي وڊيو رڪارڊنگ مان داخل ٿيل پن ڪوڊ کي ٻيهر ٺاهڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪرڻ جو طريقو شايع ڪيو آهي. . 4-عددي پن ڪوڊ داخل ڪرڻ وقت، صحيح ڪوڊ جي اڳڪٿي ڪرڻ جو امڪان 41 سيڪڙو آهي، بلاڪ ڪرڻ کان پهريان ٽي ڪوششون ڪرڻ جي امڪان کي نظر ۾ رکندي. 5-عددي پن ڪوڊ لاءِ، اڳڪٿي جو امڪان 30٪ هو. هڪ الڳ تجربو ڪيو ويو جنهن ۾ 78 رضاڪارن ساڳئي رڪارڊ ڪيل وڊيوز مان پن ڪوڊ جي اڳڪٿي ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي. انهي صورت ۾، ڪامياب پيش گوئي جو امڪان ٽن ڪوششن کان پوء 7.92٪ هو.

ATM جي ڊجيٽل پينل کي پنهنجي ھٿ سان ڍڪڻ وقت، ھٿ جو اھو حصو جنھن سان ان پٽ ٺاھيو ويو آھي، اڻپورو رھجي ٿو، جيڪو ھٿ جي پوزيشن کي تبديل ڪرڻ ۽ مڪمل طور تي ڍڪيل آڱرين کي ڦيرائڻ سان ڪلڪن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ڪافي آھي. هر عدد جي ان پٽ جو تجزيو ڪرڻ وقت، سسٽم انهن ڪنجين کي ختم ڪري ٿو جيڪي دٻائي نه ٿيون سگھجن ٿيون لڪائڻ واري هٿ جي پوزيشن کي مدنظر رکندي، ۽ دٻائڻ لاءِ سڀ کان وڌيڪ امڪاني اختيارن جو به ڳڻپ ڪري ٿو دٻائڻ واري هٿ جي پوزيشن جي بنياد تي. . ان پٽ جي سڃاڻپ جي امڪان کي وڌائڻ لاء، ڪي اسٽروڪ جو آواز اضافي طور تي رڪارڊ ڪري سگهجي ٿو، جيڪو هر ڪني لاء ٿورو مختلف آهي.

ATM تي هٿ سان بند ٿيل ان پٽ جي وڊيو رڪارڊنگ مان پن ڪوڊ جو تعين ڪرڻ لاءِ ٽيڪنڪ

تجربا هڪ مشين لرننگ سسٽم استعمال ڪيو جنهن جي بنياد تي هڪ ڪنوولوشنل نيورل نيٽورڪ (CNN) ۽ هڪ بار بار نيورل نيٽ ورڪ جي بنياد تي LSTM (لانگ شارٽ ٽرم ميموري) آرڪيٽيڪچر جي بنياد تي. CNN نيٽ ورڪ هر فريم لاءِ مقامي ڊيٽا ڪڍڻ جو ذميوار هو، ۽ LSTM نيٽ ورڪ هن ڊيٽا کي وقت جي مختلف نمونن کي ڪڍڻ لاءِ استعمال ڪيو. ماڊل کي 58 مختلف ماڻهن جي وڊيوز تي تربيت ڏني وئي هئي جيڪي حصو وٺندڙ-منتخب ٿيل انپٽ ڪپڙا طريقا استعمال ڪندي پن ڪوڊ داخل ڪري رهيا آهن (هر شرڪت ڪندڙ 100 مختلف ڪوڊ داخل ڪيا، يعني 5800 ان پٽ مثال ٽريننگ لاءِ استعمال ڪيا ويا). ٽريننگ دوران، اهو ظاهر ڪيو ويو ته گهڻا استعمال ڪندڙ استعمال ڪن ٿا ٽن مکيه طريقن مان هڪ کي ڍڪڻ جي ان پٽ.

ATM تي هٿ سان بند ٿيل ان پٽ جي وڊيو رڪارڊنگ مان پن ڪوڊ جو تعين ڪرڻ لاءِ ٽيڪنڪ

مشين لرننگ ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاءِ، هڪ سرور تي ٻڌل هڪ Xeon E5-2670 پروسيسر 128 GB ريم سان ۽ ٽي Tesla K20m ڪارڊ هر هڪ 5GB ميموري سان استعمال ڪيو ويو. سافٽ ويئر جو حصو پائٿون ۾ لکيو ويو آهي Keras لائبريري ۽ Tensorflow پليٽ فارم استعمال ڪندي. جيئن ته ATM ان پٽ پينل مختلف آهن ۽ اڳڪٿي جو نتيجو خاصيتن تي منحصر هوندو آهي جهڙوڪ اهم سائيز ۽ ٽوپولوجي، هر قسم جي پينل لاءِ الڳ تربيت گهربل آهي.

ATM تي هٿ سان بند ٿيل ان پٽ جي وڊيو رڪارڊنگ مان پن ڪوڊ جو تعين ڪرڻ لاءِ ٽيڪنڪ

تجويز ڪيل حملي واري طريقي کان بچاءَ لاءِ قدمن جي طور تي، جيڪڏهن ممڪن هجي ته، 5 جي بجاءِ 4 عددن جا پن ڪوڊ استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني وڃي، ۽ ان پٽ جي جاءِ کي جيترو ممڪن ٿي سگهي پنهنجي هٿ سان ڍڪڻ جي ڪوشش ڪريو (طريقو اثرائتو رهي ٿو جيڪڏهن. اٽڪل 75 سيڪڙو ان پٽ ايريا توهان جي هٿ سان ڍڪيل آهي). ATM ٺاهيندڙن کي خاص حفاظتي اسڪرين استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي جيڪي ان پٽ کي لڪائيندا آهن، انهي سان گڏ ميڪيڪل نه، پر ٽچ ان پٽ پينل، انگن جي پوزيشن جنهن تي بي ترتيب سان تبديل ٿي وڃي.

جو ذريعو: opennet.ru

تبصرو شامل ڪريو