Koox cilmi-baarayaal ah oo ka socda Jaamacadda Padua (Talyaaniga) iyo Jaamacadda Delft (Netherlands) ayaa daabacday hab loogu isticmaalo barashada mashiinka si dib loogu dhiso koodhka PIN-ka ee la soo galiyay duubista fiidiyooga ee aagga gelinta gacanta ee ATM-ka . Marka la gelayo lambarka sirta ah ee 4-nambar ah, suurtogalnimada in la saadaaliyo koodka saxda ah waxaa lagu qiyaasaa 41%, iyadoo la tixgelinayo suurtogalnimada in la sameeyo saddex isku day ka hor inta aan la xannibin. Koodhadhka PIN-ka ee 5-lambar ah, itimaalka saadaasha waxay ahayd 30%. Tijaabo gooni ah ayaa la sameeyay kaas oo 78 mutadawiciin ah ay isku dayeen inay ka saadaaliyaan koodhka sirta ah fiidiyowyada la duubay. Xaaladdan oo kale, suurtogalnimada saadaasha guusha leh waxay ahayd 7.92% ka dib saddex isku day.
Markaad sacabbadaada ku daboosho sanduuqa dhijitaalka ah ee ATM-ka, qaybta gacanta ee wax gelinta lagu sameeyay ayaa weli daaha ka qaadaysa, taas oo ku filan in la saadaaliyo riixitaanka iyadoo la beddelayo booska gacanta oo beddelaya faraha aan gebi ahaanba daboolnayn. Marka la falanqeynayo gelinta nambar kasta, nidaamku wuxuu meesha ka saarayaa furayaasha aan la riixi karin iyadoo la tixgalinayo booska gacanta daboosha, sidoo kale wuxuu xisaabiyaa fursadaha ugu macquulsan ee riixida iyadoo lagu saleynayo booska gacanta riixaya marka loo eego goobta furayaasha. . Si loo kordhiyo suurtagalnimada ogaanshaha gelinta, codka furayaasha waa la duubi karaa, taas oo ka yara duwan fur kasta.
Tijaabadu waxay adeegsatay nidaamka barashada mishiinada oo ku salaysan adeegsiga isku xidhka neerfaha (CNN) iyo shabakad neural ah oo soo noqnoqda oo ku salaysan qaab dhismeedka LSTM (Xusuusta Muddada Dheer). Shabakadda CNN ayaa mas'uul ka ahayd soo saarista xogta goob kasta ee jir kasta, iyo shabakadda LSTM waxay isticmaashay xogtan si ay u soo saarto qaabab kala duwan oo waqti ah. Qaabka ayaa lagu tababaray fiidiyowyada 58 qof oo kala duwan oo galaya lambarrada PIN iyadoo la adeegsanayo hababka daboolida gelinta ka qaybqaataha ay doorteen (ka qaybgale kasta wuxuu galay 100 kood oo kala duwan, tusaale ahaan, 5800 tusaalooyin wax gelin ah ayaa loo isticmaalay tababarka). Inta lagu jiro tababarka, waxaa la ogaaday in isticmaalayaasha badankood ay adeegsadaan mid ka mid ah seddexda hab ee ugu muhiimsan ee lagu daboolayo fikradaha.
Si loo tababaro qaabka barashada mashiinka, server ku salaysan processor-ka Xeon E5-2670 oo leh 128 GB RAM ah iyo saddex kaarka Tesla K20m oo midkiiba 5GB ee xusuusta ah. Qaybta softiweerka waxay ku qoran tahay Python iyadoo la adeegsanayo maktabadda Keras iyo goobta Tensorflow. Mar haddii ATM-yada wax gelinta ay kala duwan yihiin natiijada saadaashana ay ku xiran tahay sifooyinka ay ka midka yihiin cabbirka muhiimka ah iyo topology, tababar gooni ah ayaa loo baahan yahay nooc kasta oo guddi ah.
Tallaabooyinka looga hortagayo habka weerarka ee la soo jeediyay, waxaa lagu talinayaa, haddii ay suurtagal tahay, in la isticmaalo furaha sirta ah ee 5 nambar halkii aad ka isticmaali lahayd 4, sidoo kale isku day inaad ku daboosho inta ugu badan ee booska gelinta ee suurtogalka ah gacantaada (habku wuxuu ahaanayaa mid waxtar leh haddii qiyaastii 75% aagga wax gelinta ayaa lagu daboolay gacantaada). Soosaarayaasha ATM-yada waxaa lagula talinayaa inay isticmaalaan shaashado ilaalin gaar ah oo qariya wax soo gelinta, sidoo kale aan ahayn makaanik, laakiin taabto muraayadaha wax gelinta, booska nambarada kuwaas oo si aan kala sooc lahayn isu beddelaya.
Source: opennet.ru