Актуальность: Современные системы контроля доступа уже не справляются с требованиями к безопасности, если опираются только на пароли, PIN-коды и другие классические способы аутентификации. Такие методы легко украсть, подобрать или передать другим людям, поэтому они становятся слабым звеном защиты. На этом фоне особенно востребованы решения, которые используют биометрию и умеют «понимать» поведение пользователя, а не только сверять введённые данные. Цель: В работе создаётся программная система, которая не просто идентифицирует человека по биометрическим признакам, но и оценивает, насколько типично он себя ведёт при попытке входа. Задача состоит в том, чтобы получить инструмент, способный вовремя заметить подозрительную активность и автоматически усилить защиту. Методы: В качестве технической основы выбраны методы компьютерного зрения и глубокого обучения, которые применяются для распознавания лиц в видеопотоке. Дополнительно используется модуль поведенческого анализа, отслеживающий последовательность и частоту попыток входа, время и контекст доступа. Система структурирована на несколько взаимосвязанных модулей: распознавание лиц, проверка прав по времени и зоне, оценка уровня риска. Результаты: Разработанный прототип показывает, что сочетание биометрии и поведенческих признаков позволяет заметно повысить качество контроля доступа. Если количество ошибок или необычных действий превышает заданный порог, система автоматически блокирует пользователя и запускает тревожный сценарий. Такой подход уменьшает вероятность несанкционированного входа и снижает нагрузку на администратора безопасности за счёт частичной автоматизации реагирования. Научная новизна: Предложенная система объединяет распознавание лиц и поведенческий анализ не как два отдельных слоя защиты, а как элементы единой архитектуры принятия решения. Это позволяет одновременно учитывать биометрические характеристики пользователя и контекст его действий – от времени и места доступа до паттернов неудачных попыток. Такой интегрированный подход формирует более гибкий и «умный» контур безопасности по сравнению с классическими однофакторными решениями.