Применение методов обучения сверточной нейронной сети для распознавания эмоций работника в целях поведенческой информационной безопасности

Мандрица Игорь Владимирович, Копытов Владимир Вячеславович, Чернышев Александр Борисович, Макаров Анатолий Михайлович, Резников Дмитрий Константинович

Поведение работника организации в области информационной безопасности должно соответствовать принятой политике информационной безопасности в ней. Стабильное рабочее «состояние» меняется на проблемное «нестабильное» состояние, и с большой вероятностью ведет к информационным угрозам для организации, в виде утечек информации, или необратимых информационных угрозам. Эмоции человека (работника) всегда имеют цифровой «след», и присутствуют на лице. Этот «след» наполняет метаданные для математической модели информационной безопасности организации, где превышение уровня расчетной вероятности определяет «доступ» данного работника к бизнес-процессу организации. Для распознавания эмоций применяется нейронная сеть, состоящая из 152 слоев, с выходным слоем из 7 нейронов, по одному на каждую эмоцию. В ходе обучения применялся датасет из 28000 изображений лиц людей анфас, выражающих 7 эмоций: гнев. отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, спокойствие. Нейронная сеть написана на языке Python, с использованием библиотеки PyTorch.

Ключевые слова:обучение нейронной сети, распознавание эмоций, поведенческая информационная безопасность