XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Введение.Дистанционное обучение стало важной частью образовательного процесса, особенно в последние годы, когда пандемия COVID-19 ускорила переход к онлайн-образованию. В условиях онлайн-обучения одним из ключевых аспектов является необходимость обеспечения безопасности данных и идентификации участников образовательного процесса. Идентификация пользователей в таких системах помогает не только защитить личные данные студентов и преподавателей, но и улучшить качество образовательного процесса, персонализировать обучение, а также предотвратить мошенничество и академическое недобросовестное поведение. В условиях нарастающей цифровизации образовательных платформ вопрос идентификации становится все более актуальным. Традиционные методы, такие как использование логина и пароля, не могут обеспечить достаточный уровень безопасности, особенно с учетом возросшей угрозы утечек данных и атак. Поэтому современные системы дистанционного обучения обращаются к более надежным методам, таким как многократная аутентификация, биометрические технологии и поведенческая аналитика. Однако внедрение этих технологий сопряжено с рядом проблем, таких как высокие затраты на оборудование и вопросы защиты конфиденциальности пользователей. В данном исследовании рассматриваются современные методы идентификации пользователей в системах дистанционного обучения, их преимущества и недостатки, а также возможности для улучшения безопасности и персонализации в образовательных платформах.

Цель исследования — провести анализ современных методов и средств идентификации пользователей в дистанционном обучении, оценке их эффективности, а также выявлении тенденций и проблем, связанных с внедрением этих технологий в образовательный процесс.

Материал и методы исследования

Для достижения поставленной цели был использован комплексный подход, включающий теоретический и эмпирический анализ. На первом этапе исследования был проведен обзор научной литературы, посвященной различным методам идентификации пользователей в системах дистанционного обучения. Исследовались как традиционные, так и новейшие подходы, такие как биометрия, многократная аутентификация и поведенческая аналитика. Анализировались различные примеры успешных реализаций этих технологий в ведущих образовательных учреждениях и на популярных образовательных платформах.

Кроме того, для проведения эмпирической части исследования были проанализированы данные о текущем состоянии внедрения методов идентификации в несколько образовательных платформ, таких как Moodle, Blackboard, Coursera и другие. Рассматривались примеры использования биометрических данных (распознавание лиц, отпечатков пальцев) и двухфакторной аутентификации на этих платформах. В процессе анализа также был рассмотрен опыт ряда университетов, внедривших системы идентификации с использованием биометрии и многократной аутентификации.

Результаты исследования и их обсуждение

Первоочередным, для нашего исследования, считаем необходимость анализа общего понимания современных методов и средств идентификации пользователей. Проведенное исследование позволило утверждать, что на сегодняшний день существует несколько методов идентификации пользователей, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки, рассмотрим каждый из них отдельно:

1. Парольная аутентификация — классический метод, который используется в большинстве образовательных платформ. Однако безопасность паролей может быть под угрозой в случае использования слабых или легко угадываемых комбинаций. Уязвимость этого метода выявляется также при возможных утечках данных.

2. Многократная аутентификация (MFA) — обеспечивает более высокий уровень безопасности. Включает в себя не только ввод пароля, но и дополнительные шаги подтверждения, такие как одноразовые коды, отправляемые на мобильные устройства, или использование токенов. Это значительно снижает вероятность взлома, но может создавать неудобства для пользователей из-за дополнительных шагов в процессе авторизации.

3. Биометрическая аутентификация — включает использование отпечатков пальцев, распознавания лиц, радужной оболочки глаз и других биометрических данных. Этот метод представляет собой один из самых надежных способов идентификации. Например, университеты и образовательные учреждения в странах Азии начали активно внедрять системы распознавания лиц на экзаменах для предотвращения мошенничества.

4. Аутентификация на основе поведения пользователя — методы, использующие поведение пользователя (анализ скорости набора текста, характер движений мыши) для проверки личности. Эти методы пока находятся на стадии разработки, но их внедрение в будущем может значительно улучшить точность идентификации, особенно в сочетании с другими методами.

Как мы можем наблюдать, анализ научной литературы о современном состоянии разработанности вопроса идентификации показывает достаточно широкий спектр подходов к идентификации пользователя, однако, научные исследования показывают, что вопрос идентификации пользователей в образовательных платформах все больше ориентируется на многофакторные и биометрические системы. Например, исследования, проведенные в США и Европе, показывают рост использования технологий распознавания лиц в университетах для предотвращения подмены личности на экзаменах. Однако многие исследования также подчеркивают важность соблюдения конфиденциальности данных пользователей, что делает необходимым развитие безопасных методов хранения и обработки биометрической информации.

Современные работы также акцентируют внимание на взаимодействии разных систем аутентификации. Например, комбинация биометрии и многократной аутентификации может обеспечить значительно более высокий уровень безопасности по сравнению с использованием одного метода. Также обсуждается важность интеграции этих технологий в единую систему, чтобы обеспечить бесшовный и удобный опыт для пользователей.

Одним из примеров успешного внедрения биометрической аутентификации является система, использующая распознавание лиц для входа на экзамены, которая внедрена в ряде университетов в Китае. Эта технология позволяет не только обеспечить безопасность, но и предотвратить случаи мошенничества, такие как сдача экзаменов за других студентов.

В Европе некоторые университеты начали использовать системы идентификации на базе отпечатков пальцев для контроля доступа к учебным помещениям и лабораториям. В некоторых странах, таких как Южная Корея и Япония, активно используются биометрические системы для онлайн-экзаменов.

Технологии в области биометрической идентификации продолжают развиваться. Одной из перспективных технологий является распознавание голоса, которое в сочетании с другими методами может создать еще более надежную систему безопасности. Также развивается поведенческая биометрия, которая будет использовать данные о том, как человек взаимодействует с устройствами.

Кроме того, в будущем можно ожидать более широкое внедрение искусственного интеллекта для повышения точности и надежности систем идентификации, а также использование блокчейн-технологий для обеспечения безопасности и неизменности данных.

Для ограничения исследования, нами был сконцентрирован вектор исследования на образовательных платформах, доступных учебным учреждениям на бесплатной основе, в связи с недостаточным уровнем финансирования ВУЗов и других учреждений на примере платформ Moodle, Blackboard и Coursera [1].

Moodle — одна из самых популярных платформ для дистанционного обучения. В текущей версии Moodle существует стандартная возможность идентификации с использованием логина и пароля. Однако в последние годы начали развиваться и внедряться дополнения, позволяющие использовать многократную аутентификацию через SMS или через мобильные приложения. Например, в Moodle можно подключить систему двухфакторной аутентификации, которая требует от пользователя не только ввода пароля, но и одноразового кода, отправляемого на мобильный телефон или через приложения типа Google Authenticator. Также в Moodle есть возможность интеграции с биометрическими системами для аутентификации студентов, но для этого необходимо использование сторонних плагинов и дополнительных настроек [2].

Blackboard — еще одна популярная образовательная платформа, активно использующая методы многократной аутентификации и биометрии. В частности, Blackboard в рамках своей системы безопасности предлагает интеграцию с двухфакторной аутентификацией через мобильные приложения, такие как Duo Security. Однако наиболее ярким примером внедрения технологий идентификации является система "SafeAssign", использующая биометрические данные для предотвращения мошенничества на экзаменах. В этой системе используется интеграция с мобильными приложениями для контроля активности пользователей в ходе выполнения тестов и заданий.

Coursera, как одна из ведущих онлайн-образовательных платформ, активно использует аутентификацию с использованием пароля, однако в последнее время компания начала внедрять и более сложные методы, такие как двухфакторная аутентификация для пользователей, участвующих в платных курсах. Также были проведены эксперименты с биометрической аутентификацией для предотвращения использования чужих учетных записей при сдаче экзаменов в рамках программ сертификации. Биометрические технологии в Coursera пока находятся на стадии тестирования, однако компания активно исследует этот вопрос, особенно с учетом роста числа фальсификаций результатов [4].

Другие образовательные платформы для дистанционного обучения, такие как Udacity, EdX и Skillshare, также начинают внедрять системы многократной аутентификации и исследуют возможность использования биометрии. Например, платформы вроде EdX предлагают двухфакторную аутентификацию для студентов и преподавателей, а Udacity активно работает с университетами по внедрению систем распознавания лиц для предотвращения обмана на экзаменах.

Как мы можем видеть, хоть системы и имеют в своем технологическом стеке, средства идентификации пользователей, однако внедрения всего спектра пока является невозможным или же сопрягается с некоторым спектром проблем. Наибольшие проблемы при внедрении технологий идентификации в образовательный процесс связаны с конфиденциальностью и защитой персональных данных. Биометрическая информация, если она не защищена должным образом, может стать объектом утечек, что приведет к серьезным последствиям для пользователей.

Кроме того, стоимость внедрения таких технологий, как системы распознавания лиц или отпечатков пальцев, является значительным барьером для ряда образовательных учреждений, особенно в развивающихся странах [3]. Также важно учитывать, что не все студенты могут иметь доступ к современным устройствам, необходимым для биометрической идентификации.

Выводы. Современные методы идентификации пользователей в системах дистанционного обучения, такие как многократная аутентификация и биометрические технологии, значительно повышают уровень безопасности и способствуют персонализации образовательного процесса. Однако внедрение этих технологий сопряжено с рядом проблем, включая вопросы защиты персональных данных, высокую стоимость и доступность технологий для образовательных учреждений, а также необходимость соблюдения конфиденциальности информации. В будущем ожидается развитие биометрической аутентификации, поведенческой биометрии и интеграция искусственного интеллекта для повышения точности систем идентификации. Для успешного внедрения таких технологий важно разработать четкие нормативы по защите данных и снизить стоимость их внедрения в образовательный процесс.

Список литературы

1. Bukreiev D. et al. Features of the development of an automated educational and control complex for checking the quality of students. – CEUR Workshop Proceedings, 2021.

2. Kruglyk V. et al. Discord platform as an online learning environment for emergencies //Ukrainian Journal of Educational Studies and Information Technology. – 2020. – Т. 8. – №. 2. – С. 13-28.

3. Козлова О. А., Протасова А. А. Использование нейронных сетей в дистанционных образовательных технологиях для идентификации обучающихся //Открытое образование. – 2021. – Т. 25. – №. 3. – С. 26-35.

4. Корепанова А. А. и др. Применение методов машинного обучения в задаче идентификации аккаунтов пользователя в двух социальных сетях //Компьютерные инструменты в образовании. – 2019. – №. 3. – С. 29-43.