Egérdinamika alapú behatolásérzékelő és személyazonosítási rendszer Big Data használatával

Mai világunkban egyre elterjedtebbek lettek a biometrikus azonosítási módszerek. A biometriai azonosításnak két ága létezik, egyik a fiziológiai mintákat vizsgálja (pl. ujjlenyomatot, íriszt), másik pedig a viselkedési mintákat (pl. hangot, egérdinamikát, billentyűzet dinamikát). A viselkedési biometria idővel jobban változik, mint a fiziológiai biometria. A hallgató feladata lesz áttekinteni a szakirodalmat a viselkedési biometria területén a Big data megoldások figyelembe vételével. Feladata lesz továbbá megvalósítani egy egérdinamika alapú behatolásérzékelő és személyazonosítási rendszert Big data környezetben. A hallgatónak meg kell vizsgálnia különböző adatbetöltési módszereket és el kell végeznie ezek teljesítmény tesztelését. Az adatok tárolásához különböző technológiákat is figyelembe kell venni az SQL és NoSQL megoldások területén. Adatfeldolgozó komponensként a Spark használata javasolt. A téma kidolgozásának előrehaladtával TDK-n vagy szakmai konferencián való részvétel támogatott.