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 mély neurális hálózatok figyelembe vételével. Feladata lesz továbbá megvalósítani egy egérdinamika alapú behatolásérzékelő és személyazonosítási rendszert mély neurális hálózatok felhasználásával. A hallgatónak feladata különböző típusú mély neurális hálózatok kialakítása és teljesítmény analízise a probléma céljának megfelelően. A feladat része egy szoftver elkészítése, ami képes egérmozdulatok gyűjtésére és döntéshozás elvégzésére a behatolás tekintetében. A téma kidolgozásának előrehaladtával TDK-n vagy szakmai konferencián való részvétel támogatott.