Використання нейрокомп’ютерних інтерфейсів для збирання та накопичення інформації про користувачів вебресурсів

Автор(и)

  • Андрій Миколайович Глибовець Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0000-0003-4282-481X
  • Світлана Миколаївна Хмель Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Олена Миколаївна Пєчкурова Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0009-0002-6689-7968

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.48-56

Ключові слова:

нейрокомп’ютерні інтерфейси, BCI, збирання і зберігання інформації про користувачів вебресурсів, взаємодія з вебресурсом, безпека

Анотація

У статті описано дослідження можливостей використання нейрокомп’ютерних інтерфейсів (НІ) для збирання та накопичення інформації про користувачів вебресурсів шляхом проведення експериментів на електроенцефалографічному приладі Emotiv INSIGHT на 5 каналів і браузером Chrome, проаналізовано стан сучасних НІ та їх застосування, представлено розроблену методику збирання даних за допомогою НІ та її реалізацію у вигляді програмного застосунку. Розроблений прототип дає змогу керувати сторінками Chrome за допомогою ментальних команд і збирати дані про досвід користування вебресурсами, що доповнені даними про емоційний і ментальний стан користувача.

Біографії авторів

Андрій Миколайович Глибовець, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Доктор технічних наук, професор, декан факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», a.glybovets@ukma.edu.ua

Світлана Миколаївна Хмель, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Магістр програми «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», svitlana.khmel@ukma.edu.ua

Олена Миколаївна Пєчкурова, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Старший викладач кафедри мультимедійних технологій факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська Академія», pyechkurova@ukma.edu.ua

Посилання

  1. A Beginner’s Guide to Brain-Computer Interface and Convolutional Neural Networks by Alexandre Gonfalonieri. (2018, Nov. 25). https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-braincomputer-interface-and-convolutional-neural-networks-9f35bd4af948.
  2. Emotiv. Neuroscience Guide. https://www.emotiv.com/neuroscience-guide/.
  3. Emotiv. (2019, May 31). What are the Detections Based On? How Were the Algorithms Created? https://www.emotiv.com/knowledge-base/what-are-the-detections-based-on-how-were-the-algorithms-created/.
  4. Emotiv. (2021, Sept. 11). What are the Performance Metrics? Detection Suite. https://www.emotiv.com/knowledge-base/whatare-the-performance-metrics-detection-suite/.
  5. Emotiv. Are Emotiv Products Medical Devices? https://www.emotiv.com/knowledge-base/are-emotiv-products-medical-devices/.
  6. Emotiv. Basics of Neural Oscillations. https://www.emotiv.com/tutorials/basics-of-neural-oscillations/.
  7. Emotiv. BCI Guide.https://www.emotiv.com/bci-guide/.
  8. Emotiv. Cortex API Documentation. https://emotiv.gitbook.io/cortex-api/.
  9. Emotiv. Insight https://www.emotiv.com/insight/.
  10. Emotiv. Insight 2 User Manual: Insight Sensor Coverage. https://emotiv.gitbook.io/insight-2-user-manual/introduction/insightsensor-coverage.
  11. Emotiv. Where Can I Get Access to Raw EEG API? https://www.emotiv.com/knowledge-base/where-can-i-get-access-to-raweeg-api/.
  12. Google. (2023, Sept. 8). Extensions 101 – Chrome Developers. Google Chrome Developer Documentation. https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/getstarted/extensions-101/.
  13. Microsoft Azure SQL Database: Platform-as-a-Service (PaaS) Overview. (2023, March. 3). https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/sql-database-paas-overview?view=azuresql.
  14. Microsoft. (2023, Aug. 22). Create a web API with ASP.NET Core. Microsoft Docs. https://learn.microsoft.com/en-us/aspnet/core/tutorials/min-web-api?view=aspnetcore-7.0&tabs=visual-studio.
  15. Rashid, M., Sulaiman, N., Abdul Majeed, A. P. P., Musa, R. M., Ab. Nasir, A. F., Bari, B. S., & Khatun, S. (2020, June 3). Current Status, Challenges, and Possible Solutions of EEG-Based Brain-Computer Interface: A Comprehensive Review. Frontiers in Neurorobotics. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbot.2020.00025/full.
  16. TajDini, M., Sokolov, V., Kuzminykh, I., Shiaeles, S., & Ghita, B. (2020, Dec.). Wireless Sensors for Brain Activity — A Survey. https://www.researchgate.net/publication/346714810_Wireless_Sensors_for_Brain_Activity-A_Survey.
  17. Wikipedia contributors. Brain–computer interface. https://en.wikipedia.org/wiki/Brain%E2%80%93computer_interface.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-03-24

Як цитувати

[1]
А. М. Глибовець, С. М. Хмель, і О. М. Пєчкурова, «Використання нейрокомп’ютерних інтерфейсів для збирання та накопичення інформації про користувачів вебресурсів», NRPCOMP, т. 6, с. 48–56, Бер 2024.