ВИКОРИСТАННЯ ВІДЕОКАНАЛУ БАНКОМАТІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ РІВНЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ ПІД ЧАС ВЗАЄМОДІЇ З КЛІЄНТАМИ
Заголовок (англійською):
USING THE VIDEO CHANNEL OF ATM DEVICES TO ENHANCE THE LEVEL OF CYBERSECURITY DURING CUSTOMER INTERACTIONS
Автор(и):
Палій С. В.
Бойко Д. М.
Шабала Є. Є.
Автор(и) (англ):
Paliy S.
Boiko D.
Shabala Ye.
Ключові слова (укр):
розпізнавання обличчя; біометрична валідація; банкомат
Ключові слова (англ):
Recognition; biometric validation; ATM
Анотація (укр):
Стрімке зростання автоматизованих банківських послуг та безкарткових фінансових операцій
посилило потребу в удосконалених механізмах автентифікації користувачів, здатних протидіяти шахрайству,
соціальній інженерії та біометричному спуфінгу. Традиційні методи автентифікації, що базуються виключно на
картках та PIN-кодах, стають дедалі вразливішими до крадіжок, примусу та атак повторного відтворення. У цьому
контексті біометричні технології, зокрема розпізнавання обличчя у поєднанні з поведінковим аналізом у реальному часі,
є перспективним напрямом підвищення безпеки транзакцій. Це дослідження пропонує інтегрований метод покращення
автентифікації користувачів в автоматизованих фінансових терміналах шляхом використання відеопотоку пристрою.
Підхід зосереджений на безперервній верифікації особи та моніторингу дій під час взаємодії з користувачем, що
підтримується формально змодельованим протоколом взаємодії між терміналом та системою прийняття рішень.
Запропонований метод інтегрує відео-біометричну ідентифікацію, виявлення активності та поведінковий аналіз у
єдиний робочий процес автентифікації. Було розроблено модель протоколу, яка визначає безпечний обмін даними, часові
обмеження та логіку прийняття рішень між користувачем, терміналом та серверним компонентом. Модель підтримує
адаптивні результати рішень, включаючи схвалення, повторну верифікацію або відхилення, на основі рівнів довіри,
отриманих з біометричних та поведінкових ознак. Використання принципів периферійних обчислень (edge computing)
зменшує затримку та навантаження на мережу шляхом передачі компактних векторів ознак замість необроблених
відеопотоків. Підхід також включає режими деградації на випадок мережевих збоїв, механізми виявлення аномалій та
стратегії мінімізації даних, орієнтовані на дотримання нормативних вимог. Порівняльний аналіз із існуючими світовими
практиками демонструє, що запропоноване рішення відповідає сучасним тенденціям мультифакторної автентифікації,
розширюючи їх через формалізацію протоколу та відеоаналітику в реальному часі. Результати показують, що
інтегрована автентифікація на основі відео може значно підвищити безпеку та стійкість фінансових терміналів без
шкоди для зручності або доступності. Запропонований протокол взаємодії забезпечує масштабованість впровадження,
підтримує відповідність нормативним вимогам та надає гнучкість для адаптації рівнів автентифікації до умов ризику.
Цей метод застосовний не лише до банкоматів, а й до кіосків самообслуговування, терміналів дистанційного
банківського обслуговування та мобільних фінансових інфраструктур, пропонуючи надійну основу для захищених систем
фінансових транзакцій наступного покоління.
Анотація (англ):
The rapid growth of automated banking and cardless financial transactions has increased the
need for advanced user authentication mechanisms that can withstand fraud, social engineering, and
biometric spoofing. Traditional authentication methods based solely on cards and PINs are increasingly
vulnerable to theft, duress, and replay attacks. In this context, biometric technologies, including facial
recognition combined with real-time behavioral analysis, represent a promising direction for enhancing
transaction security. This study proposes an integrated method to improve user authentication in automated
financial terminals by utilizing the device’s video feed. The approach focuses on continuous identity
verification and action monitoring during user interaction, supported by a formally modeled interaction
protocol between the terminal and the decision-making system. The proposed method integrates video
based biometric identification, activity detection, and behavioral analysis into a single authentication
workflow. A protocol model was developed that defines secure data exchange, time constraints, and
decision logic between the user, the terminal, and the server component. The model supports adaptive
decision outcomes, including approval, re-verification, or rejection, based on trust levels derived from
biometric and behavioral features. The use of edge computing principles reduces latency and network load
by transmitting compact feature vectors instead of raw video streams. The approach also includes
degradation modes for network failures, anomaly detection mechanisms, and compliance-oriented data
minimization strategies. A comparative analysis with existing global practices demonstrates that the
proposed solution is in line with current trends in multifactor authentication, extending them through
protocol formalization and real-time video analytics. The results show that integrated video-based
authentication can significantly improve the security and resilience of financial terminals without
compromising usability or accessibility. The proposed interoperability protocol enables scalable
deployment, supports regulatory compliance, and provides the flexibility to adapt authentication levels to
risk conditions. This method is applicable not only to ATMs but also to self-service kiosks, remote banking
terminals, and mobile financial infrastructures, offering a robust foundation for next-generation secure
financial transaction systems.
Публікатор:
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр):
Управління розвитком складних систем, номер 64, 2025
Назва журналу, номер, рік випуску (англ):
Management of Development of Complex Systems, number 64, 2025
Мова статті:
English
Формат документа:
application/pdf
Документ:
Дата публікації:
25 Декабрь 2025
Номер збірника:
Розділ:
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора:
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ; Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература:
- Castelblanco, A., Rivera, E., Solano, J., Tengana, L., López, C., & Ochoa, M. (2022). Dynamic face authentication systems: Deep learning verification for camera close-up and head rotation paradigms. Computers & Security, 115, 102629. https://doi.org/10.1016/j.cose.2022.102629.
- Aljuaid, S. M., & Ansari, A. S. (2022). Automated Teller Machine Authentication Using Biometric. Computer Systems Science and Engineering, 41 (3), 1009–1025. https://doi.org/10.32604/csse.2022.020785.
- Ironvest, Inc. (2024). User authentication and transaction verification via a shared video stream (World Intellectual Property Organization Patent No. WO 2024194747A1). URL: https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2024194747.
- Viatec. (2024). U-PROX – convenient and secure access to ATMs using cards. Technical Report.
- Yamada, S., Aoki, T., Shimoyama, T., & Mori, S. (2019). Biometric authentication technology facilitating protection and management of biometric data. Fujitsu Scientific & Technical Journal, 55 (5), 53–58.
- Diebold Nixdorf & Samsung SDS America. (2017). Diebold Nixdorf and Samsung SDS demonstrate next step in cardless ATM transactions with mobile-based biometric authentication [Press release].
- Biloshchytskyi, A. O., Dikhtiarenko, O. V., & Paliy, S. V. (2015). Searching for partial duplicate images in scientific works. Management of Development of Complex Systems, 21, 149–155.
- Tsiutsiura, S. V., Tereikovskyi, I. A., & Paliy, S. V. (2013). Application of neural networks for recognizing "the ideal interlocutor" among social network users. Control, Navigation and Communication Systems, 4 (28), 123–126.
- Tsiutsiura, S. V., Tereikovskyi, I. A., & Paliy, S. V. (2014). Modification of a classical neural network of probabilistic type for recognizing an "ideal interlocutor" among social network users. Management of Development of Complex Systems, 19, 118–123.
- Hozak, Ya., & Paliy, S. (2024). Modern small networks for image classification. Feature analysis. Management of Development of Complex Systems, 60, 221–229. DOI: 10.32347/2412-9933.2024.60.221-229.
References:
- Castelblanco, A., Rivera, E., Solano, J., Tengana, L., López, C., & Ochoa, M. (2022). Dynamic face authentication systems: Deep learning verification for camera close-up and head rotation paradigms. Computers & Security, 115, 102629. https://doi.org/10.1016/j.cose.2022.102629.
- Aljuaid, S. M., & Ansari, A. S. (2022). Automated Teller Machine Authentication Using Biometric. Computer Systems Science and Engineering, 41 (3), 1009–1025. https://doi.org/10.32604/csse.2022.020785.
- Ironvest, Inc. (2024). User authentication and transaction verification via a shared video stream (World Intellectual Property Organization Patent No. WO 2024194747A1). URL: https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2024194747.
- Viatec. (2024). U-PROX – convenient and secure access to ATMs using cards. Technical Report.
- Yamada, S., Aoki, T., Shimoyama, T., & Mori, S. (2019). Biometric authentication technology facilitating protection and management of biometric data. Fujitsu Scientific & Technical Journal, 55 (5), 53–58.
- Diebold Nixdorf & Samsung SDS America. (2017). Diebold Nixdorf and Samsung SDS demonstrate next step in cardless ATM transactions with mobile-based biometric authentication [Press release].
- Biloshchytskyi, A. O., Dikhtiarenko, O. V., & Paliy, S. V. (2015). Searching for partial duplicate images in scientific works. Management of Development of Complex Systems, 21, 149–155.
- Tsiutsiura, S. V., Tereikovskyi, I. A., & Paliy, S. V. (2013). Application of neural networks for recognizing "the ideal interlocutor" among social network users. Control, Navigation and Communication Systems, 4 (28), 123–126.
- Tsiutsiura, S. V., Tereikovskyi, I. A., & Paliy, S. V. (2014). Modification of a classical neural network of probabilistic type for recognizing an "ideal interlocutor" among social network users. Management of Development of Complex Systems, 19, 118–123.
- Hozak, Ya., & Paliy, S. (2024). Modern small networks for image classification. Feature analysis. Management of Development of Complex Systems, 60, 221–229. DOI: 10.32347/2412-9933.2024.60.221-229.