Розроблено формальну модель злиття контекстної та поведінкової оцінок ризику, а також алгоритм налаштування порогів прийняття рішень для режимів дозволу входу, додаткової перевірки та відмови в доступі. Експериментальну перевірку виконано на синтетичних даних і відкритому наборі CMU Keystroke Dynamics Benchmark. Порівняння з базовими схемами злиття показало, що врахування якості зразка дає змогу адаптивніше використовувати поведінковий канал залежно від ступеня його інформативності. Отримані результати засвідчили, що запропонований підхід дає змогу зменшити кількість зайвих додаткових перевірок без погіршення контрольованого рівня безпеки, а в умовах низької якості поведінкових даних забезпечує ще відчутніший виграш. Запропоноване рішення орієнтоване на підвищення стійкості автентифікації без надмірного зростання навантаження на користувача. Це підтверджує доцільність явного врахування якості поведінкового зразка під час побудови систем автентифікації на основі ризику та налаштування їхніх правил ухвалення рішень.