Moderne vitenskap står ikke stille. I økende grad kreves det høykvalitetsbeskyttelse for enheter slik at noen som ved et uhell tar dem i besittelse ikke kan dra full nytte av informasjonen. I tillegg brukes metoder for å beskytte informasjon mot uautorisert tilgang, ikke bare i hverdagen.
I tillegg til å legge inn passord i digital form, brukes mer individualiserte biometriske sikkerhetssystemer.
Hva er dette?
Tidligere ble et slikt system kun brukt i begrensede tilfeller, for å beskytte de viktigste strategiske objektene.
Så, etter 11. september 2011, kom vi til den konklusjon at denne måten å beskytte informasjon og tilgang på kan brukes ikke bare i disse områdene, men også i andre områder.
Dermed har menneskelig identifiseringsteknikker blitt uunnværlige i en rekke metoder for å bekjempe svindel og terrorisme, så vel som i områder som:
- biometriske systemer for tilgang til kommunikasjonsteknologi, nettverk og datadatabaser;
-database;
- tilgangskontroll til informasjonslagre osv.
Hver person har et sett med egenskaper som ikke endres over tid, eller de som kan endres, men som bare tilhører en bestemt person. I denne forbindelse kan følgende parametere for biometriske systemer som brukes i disse teknologiene skilles ut:
- dynamisk - funksjoner for håndskrift, stemme osv.;
- statisk - fingeravtrykk, auriclefotografering, netthinneskanning og annet.
I fremtiden vil biometriske teknologier erstatte de vanlige metodene for autentisering av en person ved bruk av pass, ettersom innebygde brikker, kort og lignende innovasjoner innen vitenskapelig teknologi vil bli introdusert ikke bare i dette dokumentet, men også i andre.
Liten digresjon om metodene for identifikasjon:
- Identifikasjon - en til mange; prøven sammenlignes med alle tilgjengelige i henhold til visse parametere.
- Autentisering – én til én; prøven sammenlignes med det tidligere oppnådde materialet. I dette tilfellet kan personen være kjent, de mottatte dataene til personen sammenlignes med prøveparameteren for denne personen som er tilgjengelig i databasen;
Hvordan biometriske sikkerhetssystemer fungerer
For å lage en base for en bestemt person, er det nødvendig å vurdere hans biologiske individuelle parametere med en spesiell enhet.
Systemet husker den mottatte biometriske prøven (skriveprosess). I dette tilfellet kan det være nødvendig å ta flere prøver for å kompilere en mer nøyaktigkontrollverdien til parameteren. Informasjonen som mottas av systemet konverteres til en matematisk kode.
I tillegg til å lage en prøve, kan systemet be om ytterligere trinn for å kombinere en personlig identifikator (PIN eller smartkort) og en biometrisk prøve. Senere, når en kamp skannes, sammenligner systemet de mottatte dataene ved å sammenligne den matematiske koden med de allerede registrerte. Hvis de samsvarer, betyr det at autentiseringen var vellykket.
Mulige feil
Systemet kan generere feil, i motsetning til gjenkjenning med passord eller elektroniske nøkler. I dette tilfellet skilles det mellom følgende typer feilinformasjon:
- type 1 feil: falsk tilgangsrate (FAR) - én person kan forveksles med en annen;
- type 2 feil: False Rejection Rate (FRR) – personen gjenkjennes ikke i systemet.
For å utelukke for eksempel feil på dette nivået, er det nødvendig å krysse FAR- og FRR-indikatorene. Dette er imidlertid umulig, siden dette vil kreve identifikasjon av en person med DNA.
Fingeravtrykk
For øyeblikket er den mest kjente metoden biometri. Ved mottak av pass må moderne russiske statsborgere gjennomgå en fingeravtrykksprosedyre for å legge dem inn på et personlig kort.
Denne metoden er basert på det unike ved det papillære mønsteret til fingrene og har vært brukt i ganske lang tid, og starter med rettsmedisin.(faktyloskopi). Ved å skanne fingrene oversetter systemet prøven til en slags kode, som deretter sammenlignes med en eksisterende identifikator.
Som regel bruker informasjonsbehandlingsalgoritmer den individuelle plasseringen av visse punkter som inneholder fingeravtrykk - gafler, slutten av en mønsterlinje osv. Tiden det tar å oversette et bilde til en kode og gi et resultat er vanligvis omtrent 1 sekund.
Utstyr, inkludert programvare for det, produseres for tiden i et kompleks og er relativt rimelig.
Feil oppstår ved skanning av fingre (eller begge hender) ganske ofte hvis:
- Det er uvanlig fuktighet eller tørrhet i fingrene.
- Hender behandlet med kjemikalier som gjør identifikasjon vanskelig.
- Det er mikrosprekker eller riper.
- Det er en stor og kontinuerlig informasjonsflyt. For eksempel er dette mulig i en virksomhet der tilgangen til arbeidsplassen utføres ved hjelp av en fingeravtrykkskanner. Siden strømmen av mennesker er betydelig, kan systemet svikte.
De mest kjente selskapene som driver med fingeravtrykkgjenkjenningssystemer: Bayometric Inc., SecuGen. I Russland jobber de med dette: Sonda, BioLink, SmartLock og andre.
Okulær iris
Skallmønsteret dannes ved 36 ukers fosterutvikling, etableres etter to måneder og endres ikke gjennom livet. Biometriske iris-identifikasjonssystemer er det ikkebare den mest nøyaktige blant andre i denne serien, men også en av de dyreste.
Fordelen med metoden er at skanning, det vil si bildefangst, kan skje både i en avstand på 10 cm og på en avstand på 10 meter.
Ved fiksering av bildet overføres data om plassering av visse punkter på iris i øyet til kalkulatoren, som deretter gir informasjon om muligheten for toleranse. Databehandlingshastigheten for menneskelig iris er omtrent 500 ms.
For øyeblikket opptar dette gjenkjenningssystemet i det biometriske markedet ikke mer enn 9 % av det totale antallet slike identifiseringsmetoder. Samtidig er markedsandelen for fingeravtrykkteknologi over 50 %.
Skannere som gjør det mulig å fange og behandle iris i øyet har en ganske kompleks design og programvare, og derfor settes det en høy pris for slike enheter. I tillegg var Iridian opprinnelig et monopol i produksjonen av menneskelige irisgjenkjenningssystemer. Så begynte andre store selskaper å komme inn på markedet, som allerede var engasjert i produksjon av komponenter til ulike enheter.
Derfor er det for øyeblikket i Russland følgende selskaper som danner menneskelige gjenkjenningssystemer ved iris i øyet: AOptix, SRI International. Disse firmaene gir imidlertid ikke indikatorer på antall feil av 1. og 2. type, så det er ikke et faktum at systemet ikke er beskyttet mot forfalskninger.
Ansiktsgeometri
Det finnes biometriske systemersikkerhet knyttet til ansiktsgjenkjenning i 2D- og 3D-modus. Generelt antas det at ansiktstrekkene til hver person er unike og ikke endres i løpet av livet. Kjennetegn som avstander mellom bestemte punkter, form osv. forblir uendret.
2D-modus er en statisk identifiseringsmetode. Når du fikser bildet, er det nødvendig at personen ikke beveget seg. Bakgrunnen, tilstedeværelsen av bart, skjegg, sterkt lys og andre faktorer som hindrer systemet i å gjenkjenne et ansikt har også betydning. Dette betyr at for eventuelle unøyaktigheter vil resultatet være feil.
For øyeblikket er denne metoden ikke veldig populær på grunn av dens lave nøyaktighet og brukes kun i multimodal (kryss)biometri, som er en kombinasjon av måter å gjenkjenne en person på ansikt og stemme på samme tid. Biometriske sikkerhetssystemer kan inkludere andre moduler - for DNA, fingeravtrykk og andre. I tillegg krever ikke kryssmetoden kontakt med en person som må identifiseres, noe som lar deg gjenkjenne personer ved bilde og stemme tatt opp på tekniske enheter.
3D-metoden har helt andre inngangsparametere, så den kan ikke sammenlignes med 2D-teknologi. Når du tar opp et bilde, brukes et ansikt i dynamikk. Systemet, som fanger hvert bilde, lager en 3D-modell som de innhentede dataene deretter sammenlignes med.
I dette tilfellet brukes et spesielt rutenett som projiseres på ansiktet til en person. Biometriske sikkerhetssystemer, gjør flere rammer prfor det andre, behandle bildet med programvaren som er inkludert i dem. I det første stadiet av bildeoppretting forkaster programvaren upassende bilder der ansiktet ikke er godt synlig eller sekundære objekter er tilstede.
Så oppdager og ignorerer programmet ekstra elementer (briller, frisyre osv.). Antropometriske trekk i ansiktet utheves og huskes, og genererer en unik kode som legges inn i et spesielt datalager. Bildeopptakstiden er omtrent 2 sekunder.
Men til tross for fordelen med 3D-metoden fremfor 2D-metoden, forringer enhver signifikant interferens i ansiktet eller endring i ansiktsuttrykk den statistiske påliteligheten til denne teknologien.
I dag brukes biometriske ansiktsgjenkjenningsteknologier sammen med de mest kjente metodene beskrevet ovenfor, og utgjør omtrent 20 % av hele markedet for biometrisk teknologi.
Bedrifter som utvikler og implementerer ansiktsidentifikasjonsteknologi: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. I Russland jobber følgende selskaper med dette problemet: Artec Group, Vocord (2D-metode) og andre, mindre produsenter.
Palmårer
For rundt 10-15 år siden kom en ny teknologi for biometrisk identifikasjon - gjenkjennelse av håndens årer. Dette ble mulig på grunn av at hemoglobin i blodet intensivt absorberer infrarød stråling.
Et spesielt IR-kamera fotograferer håndflaten, noe som resulterer i at et rutenett av årer vises i bildet. Dette bildet behandles av programvaren og resultatet returneres.
Plasseringen av venene på armen kan sammenlignes med særegenhetene til iris i øyet - linjene og strukturen deres endres ikke med tiden. Påliteligheten til denne metoden kan også korreleres med resultatene oppnådd under identifikasjon ved bruk av iris.
Du trenger ikke kontakte leseren for å fange bildet, men å bruke denne nåværende metoden krever at noen betingelser er oppfylt for å få det mest nøyaktige resultatet: det er umulig å få det hvis f.eks. fotografere en hånd på gaten. Under skanning kan du heller ikke lyse opp kameraet. Sluttresultatet vil være unøyaktig hvis aldersrelaterte sykdommer er tilstede.
Distribusjon av metoden på markedet er kun ca 5 %, men det er stor interesse for den fra store selskaper som allerede har utviklet biometriske teknologier: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.
Retina
Skanning av kapillærmønsteret på overflaten av netthinnen anses som den mest pålitelige metoden for identifikasjon. Den kombinerer de beste egenskapene til biometriske teknologier for menneskelig gjenkjenning basert på iris i øynene og årer i hånden.
Den eneste gangen metoden kan gi unøyaktige resultater er grå stær. I utgangspunktet har netthinnen en uendret struktur gjennom hele livet.
Ulempen med dette systemet er at netthinneskanningen utføres når personen ikke beveger seg. Teknologien, kompleks i sin anvendelse, gir lang behandlingstid.
På grunn av de høye kostnadene er det biometriske systemet ikke mye brukt, men det gir de mest nøyaktige resultatene av alle skannemetoder for menneskelige egenskaper på markedet.
Hender
Den tidligere populære metoden for identifikasjon av håndgeometri blir mindre brukt, siden den gir de laveste resultatene sammenlignet med andre metoder. Ved skanning fotograferes fingrene, lengden deres, forholdet mellom nodene og andre individuelle parametere bestemmes.
Øreform
Eksperter sier at alle eksisterende identifiseringsmetoder ikke er like nøyaktige som å gjenkjenne en person på formen på øret. Det er imidlertid en måte å bestemme personligheten ved DNA, men i dette tilfellet er det nærkontakt med mennesker, så det anses som uetisk.
Forsker Mark Nixon fra Storbritannia hevder at metoder på dette nivået er ny generasjon biometriske systemer, de gir de mest nøyaktige resultatene. I motsetning til netthinnen, regnbuehinnen eller fingrene, hvor det mest sannsynlig kan vises fremmede parametere som vanskeliggjør identifisering, skjer ikke dette på ørene. Øret ble dannet i barndommen og vokser bare uten å endre hovedpunktene.
Oppfinneren k alte metoden for å identifisere en person ved hjelp av hørselsorganet "bildestråletransformasjon". Denne teknologien innebærer å ta et bilde med stråler i forskjellige farger, som deretter oversettes til en matematisk kode.
Men ifølge forskeren har metoden hans også negative sider. Tilfor eksempel hår som dekker ørene, feil vinkel og andre unøyaktigheter kan forstyrre å få et klart bilde.
Øreskanningsteknologi vil ikke erstatte den velkjente og velkjente identifikasjonsmetoden som fingeravtrykk, men kan brukes sammen med den.
Dette antas å øke påliteligheten til menneskelig gjenkjennelse. Spesielt viktig er kombinasjonen av ulike metoder (multimodale) i fangst av kriminelle, mener forskeren. Som et resultat av eksperimenter og forskning håper de å lage programvare som vil bli brukt i retten for å identifisere gjerningsmennene fra bildet.
Human Voice
Personlig identifikasjon kan utføres både lok alt og eksternt ved hjelp av talegjenkjenningsteknologi.
Når du for eksempel snakker i telefon, sammenligner systemet denne parameteren med de som er tilgjengelige i databasen og finner lignende prøver i prosentvis. Et fullstendig samsvar betyr at identiteten er etablert, det vil si at identifikasjon med stemmen har funnet sted.
For å få tilgang til noe på tradisjonell måte, må visse sikkerhetsspørsmål besvares. Dette er en numerisk kode, mors pikenavn og andre tekstpassord.
Moderne forskning på dette området viser at denne informasjonen er ganske enkel å få tak i, så identifiseringsmetoder som stemmebiometri kan brukes. I dette tilfellet er det ikke kunnskapen om kodene som er gjenstand for verifisering, men personens personlighet.
ForFor å gjøre dette, må klienten si en kodefrase eller begynne å snakke. Systemet gjenkjenner stemmen til den som ringer og sjekker om den tilhører denne personen - om han er den han utgir seg for å være.
Biometriske informasjonssikkerhetssystemer av denne typen krever ikke dyrt utstyr, dette er deres fordel. I tillegg trenger du ikke ha spesiell kunnskap for å utføre en stemmeskanning av systemet, siden enheten uavhengig produserer et resultat av typen "true - usant".
Men stemmen kan endres enten med alderen eller på grunn av sykdom, så metoden er pålitelig kun når alt er i orden med denne parameteren. Nøyaktigheten av resultatene kan i tillegg påvirkes av fremmed støy.
Håndskrift
Identifisering av en person ved måten bokstaver skrives på skjer på nesten alle områder av livet der det er nødvendig å sette en signatur. Dette skjer for eksempel i en bank når en spesialist sammenligner prøven som ble generert når han åpnet en konto med signaturene påført ved neste besøk.
Nøyaktigheten til denne metoden er ikke høy, siden identifikasjon ikke skjer ved hjelp av en matematisk kode, som i de foregående, men ved en enkel sammenligning. Det er et høyt nivå av subjektiv oppfatning. I tillegg endrer håndskrift seg mye med alderen, noe som ofte gjør den vanskelig å gjenkjenne.
Det er bedre i dette tilfellet å bruke automatiske systemer som lar deg bestemme ikke bare synlige treff, men også andre karakteristiske trekk ved stavemåten til ord, for eksempel helning,avstand mellom punkter og andre karakteristiske trekk.
