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

Автор(и)

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

Номер

Том 6 (2023): Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 A. Hlybovets, S. Khmel, O. Pyechkurova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).