Сулавко Алексей Евгеньевич

Сулавко Алексей Евгеньевич
Alexey E. Sulavko
Сулавко Алексей Евгеньевич, доцент ОмГТУ, Омск

Сулавко Алексей Евгеньевич

LocationРоссия, Омск
Job positionдоцент
Phdкандидат технических наук
OrganizationОмГТУ
Problems

Аутентификация личности
Биометрия
Оценка психологического и эмоционального состояния

Methods

Нейронные сети
Нечеткие экстракторы
вейвлет-анализ
метод главных компонент (PCA)
анализ независимых компонент (ICA)
метод подавления артефактов WICA
«метод сингулярно-спектрального анализа

ElibraryСписок публикаций
H-index📈 6
Pub43
Contacts

sulavich@mail.ru

Researchgate/Alexey_Sulavko

Сулавко Алексей Евгеньевич (1986 года рождения) –  доцент кафедры комплексной защиты информации Омского государственного технического университета, кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории “Информационная безопасность” ФГБОУ ВПО ОмГТУ.

Одно из ведущих направлений деятельности Алексея Сулавко – разработка программ и методов для скрытой идентификации пользователей компьютерных систем на основании поведенческих факторов, электроэнцефалографии, почерка, особенностей клавиатурного набора и движений мыши.

Биография

Родители Алексея врачи.

2009 год – окончил факультет «Информационно-управляющие системы», ГОУ ВПО “Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)”: специалист по защите информации, “Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем”.

22.01.2015 год – присвоена степень Кандидат технических наук, тема диссертации “Идентификация пользователей компьютерных систем по динамике подсознательных движений на основе статистической теории принятия решений”.

Области научных интересов, ассоциированные с ЭЭГ анализом

Алгоритмы машинного обучения
43%
Компьютерная безопасность
41%
Биометрическая идентификация личности
39%
Распознавание образов
32%
Прикладная информатика
29%
Клавиатурный почерк
30%
Выделение признаков
23%
Электроэнцефалография
18%

Лекция

Лекция на тему “Перспективы распознавания психофизиологического состояния (ПФС) человека по динамическим биометрическим признакам”, 2018 год

TO DO

https://elibrary.ru/download/elibrary_37541854_90179269.pdf

интегральные амплитудные спектры сигналов ЭЭГ, полученные с помощью Short-Time Furrier Transform (STFT) с нахождением средних значений каждой гармоники по всем окнам (аналогичный подход применялся в работе [7] для вычисления признаков речевого сигнала). Ширина окна STFT 512, шаг 32, в качестве признаков использовались только средние амплитуды первых 100 гармоник каждого сигнала (всего 1000 признаков);

https://elibrary.ru/download/elibrary_36820079_96655709.pdf – уник

https://elibrary.ru/download/elibrary_38256885_90338570.pdf – уник

https://elibrary.ru/download/elibrary_30761235_89180886.pdf – уник

http://aidt.ru/ojs/index.php/aidt/article/view/49 – доступ

Форма обратной связи