Modern bilim yerinde durmuyor. Cihazlar için giderek artan bir şekilde yüksek kaliteli koruma gereklidir, böylece yanlışlıkla bunlara sahip olan biri bilgiden tam olarak yararlanamaz. Ayrıca bilgileri yetkisiz erişimden koruma yöntemleri sadece günlük hayatta kullanılmaz.
Dijital biçimde şifrelerin girilmesine ek olarak, daha kişiselleştirilmiş biyometrik güvenlik sistemleri kullanılır.
Bu nedir?
Önceden böyle bir sistem, en önemli stratejik nesneleri korumak için yalnızca sınırlı durumlarda kullanılıyordu.
Ardından 11 Eylül 2011'den sonra bu bilgi ve erişimi koruma yönteminin sadece bu alanlarda değil diğer alanlarda da uygulanabileceği sonucuna vardık.
Böylece, insan tanımlama teknikleri, dolandırıcılık ve terörle mücadelede kullanılan birçok yöntemin yanı sıra aşağıdakiler gibi alanlarda vazgeçilmez hale geldi:
- iletişim teknolojilerine, ağ ve bilgisayar veri tabanlarına erişim için biyometrik sistemler;
-veritabanı;
- bilgi depolarına erişim kontrolü, vb.
Her insanın zamanla değişmeyen veya değiştirilebilen, ancak yalnızca belirli bir kişiye ait olan bir dizi özelliği vardır. Bu bağlamda, bu teknolojilerde kullanılan biyometrik sistemlerin aşağıdaki parametreleri ayırt edilebilir:
- dinamik - el yazısı, ses vb. özellikleri;
- statik - parmak izleri, kulak kepçesi fotoğrafçılığı, retina taraması ve diğerleri.
Gelecekte, biyometrik teknolojiler, bir pasaport kullanarak bir kişinin kimliğini doğrulamak için kullanılan olağan yöntemlerin yerini alacak, çünkü gömülü çipler, kartlar ve bilimsel teknolojilerdeki benzer yenilikler sadece bu belgede değil, diğerlerinde de tanıtılacak.
Tanımlama yöntemleri hakkında küçük bir arasöz:
- Tanımlama - birden çoğa; örnek, belirli parametrelere göre mevcut olanlarla karşılaştırılır.
- Kimlik doğrulama - bire bir; numune daha önce elde edilen malzeme ile karşılaştırılır. Bu durumda kişi biliniyor olabilir, kişiye ait alınan veriler bu kişiye ait veri tabanında mevcut olan örnek parametre ile karşılaştırılır;
Biyometrik güvenlik sistemleri nasıl çalışır
Belirli bir kişi için bir temel oluşturmak için, biyolojik bireysel parametrelerini özel bir cihazla dikkate almak gerekir.
Sistem alınan biyometrik örneği hatırlar (yazma işlemi). Bu durumda daha doğru bir derleme yapabilmek için birkaç örnek yapmak gerekebilir.parametrenin kontrol değeri. Sistem tarafından alınan bilgiler matematiksel bir koda dönüştürülür.
Örnek oluşturmaya ek olarak, sistem bir kişisel tanımlayıcı (PIN veya akıllı kart) ve bir biyometrik örneği birleştirmek için ek adımlar isteyebilir. Daha sonra bir eşleşme tarandığında, sistem alınan verileri matematiksel kodu önceden kaydedilmiş olanlarla karşılaştırarak karşılaştırır. Eşleşirlerse, kimlik doğrulamanın başarılı olduğu anlamına gelir.
Olası hatalar
Sistem, şifreler veya elektronik anahtarlar tarafından tanınmanın aksine hatalar üretebilir. Bu durumda, aşağıdaki yanlış bilgi türleri ayırt edilir:
- tip 1 hata: yanlış erişim oranı (FAR) - bir kişi başka biriyle karıştırılabilir;
- tip 2 hata: Yanlış Reddetme Oranı (FRR) – kişi sistemde tanınmıyor.
Örneğin, bu seviyedeki hataları hariç tutmak için FAR ve FRR göstergelerini geçmek gerekir. Ancak bu imkansızdır, çünkü bu bir kişinin DNA ile tanımlanmasını gerektirir.
Parmak izleri
Şu anda en iyi bilinen yöntem biyometridir. Pasaport aldıktan sonra, modern Rus vatandaşları, onları kişisel bir karta girmek için bir parmak izi prosedüründen geçmelidir.
Bu yöntem parmakların papiller paterninin benzersizliğine dayanmaktadır ve adli tıptan başlayarak oldukça uzun bir süredir kullanılmaktadır.(daktiloskopi). Sistem, parmakları tarayarak örneği bir tür koda çevirir ve bu kod daha sonra mevcut bir tanımlayıcıyla karşılaştırılır.
Kural olarak, bilgi işleme algoritmaları parmak izlerini içeren belirli noktaların ayrı ayrı konumunu kullanır - çatallar, desen satırının sonu vb. Bir görüntüyü koda dönüştürmek ve bir sonuç çıkarmak için geçen süre genellikle yaklaşık 1 saniye.
Ekipmanlar, bunun için yazılımlar da dahil, şu anda bir komplekste üretiliyor ve nispeten ucuz.
Parmakları (veya iki eli) tararken, şu durumlarda oldukça sık hatalar oluşur:
- Parmaklarda olağandışı nem veya kuruluk var.
- Tanımlamayı zorlaştıran kimyasallarla işlem görmüş eller.
- Mikro çatlaklar veya çizikler var.
- Büyük ve sürekli bir bilgi akışı var. Örneğin, işyerine erişimin parmak izi tarayıcısı kullanılarak gerçekleştirildiği bir kuruluşta bu mümkündür. İnsan akışı önemli olduğu için sistem başarısız olabilir.
Parmak izi tanıma sistemleriyle uğraşan en ünlü şirketler: Bayometric Inc., SecuGen. Rusya'da bunun üzerinde çalışıyorlar: Sonda, BioLink, SmartLock ve diğerleri.
Oküler iris
Kabuk deseni, 36 haftalık fetal gelişimde oluşur, iki ayda kurulur ve yaşam boyunca değişmez. Biyometrik iris tanımlama sistemleribu serideki diğerleri arasında yalnızca en doğru olanı, aynı zamanda en pahalılarından biri.
Yöntemin avantajı tarama yani görüntü yakalamanın hem 10 cm hem de 10 metre mesafede gerçekleşebilmesidir.
Görüntü sabitlenirken, gözün irisindeki belirli noktaların konumuyla ilgili veriler hesap makinesine iletilir, bu da daha sonra tolerans olasılığı hakkında bilgi verir. İnsan iris veri işleme hızı yaklaşık 500 ms'dir.
Şu anda, biyometrik pazardaki bu tanıma sistemi, bu tür tanımlama yöntemlerinin toplam sayısının en fazla %9'unu işgal etmektedir. Aynı zamanda parmak izi teknolojisinin pazar payı %50'nin üzerindedir.
Gözün irisinin yakalanmasını ve işlenmesini sağlayan tarayıcılar oldukça karmaşık bir tasarıma ve yazılıma sahiptir ve bu nedenle bu tür cihazlar için yüksek bir fiyat belirlenir. Ek olarak, Iridian başlangıçta insan iris tanıma sistemlerinin üretiminde bir tekeldi. Ardından, zaten çeşitli cihazlar için bileşen üretimi yapan diğer büyük şirketler pazara girmeye başladı.
Böylece, şu anda Rusya'da gözün irisine göre insan tanıma sistemleri oluşturan şu şirketler var: AOptix, SRI International. Ancak bu firmalar 1. ve 2. tür hataların sayısı hakkında gösterge sağlamazlar, bu nedenle sistemin sahtelerden korunmadığı bir gerçek değildir.
Yüz geometrisi
Biyometrik sistemler var2D ve 3D modlarında yüz tanıma ile ilgili güvenlik. Genel olarak, her insanın yüz özelliklerinin benzersiz olduğuna ve yaşam boyunca değişmediğine inanılmaktadır. Belirli noktalar arasındaki mesafeler, şekil vb. gibi özellikler değişmeden kalır.
2D modu, statik bir tanımlama yöntemidir. Görüntüyü sabitlerken kişinin hareket etmemiş olması gerekir. Arka plan, bıyık, sakal, parlak ışık ve sistemin bir yüzü tanımasını engelleyen diğer faktörler de önemlidir. Bu, herhangi bir yanlışlık için sonucun yanlış olacağı anlamına gelir.
Şu anda, bu yöntem düşük doğruluğu nedeniyle çok popüler değildir ve yalnızca bir kişiyi aynı anda hem yüz hem de sesle tanımanın yollarının bir kombinasyonu olan multimodal (çapraz) biyometride kullanılır. Biyometrik güvenlik sistemleri, DNA, parmak izleri ve diğerleri için başka modüller içerebilir. Ayrıca çapraz yöntem, kimliği tespit edilmesi gereken bir kişiyle temas kurmayı gerektirmez, bu da kişileri teknik cihazlara kaydedilen fotoğraf ve ses kaydıyla tanımanıza olanak tanır.
3D yönteminin tamamen farklı giriş parametreleri vardır, bu nedenle 2D teknolojisi ile karşılaştırılamaz. Bir görüntüyü kaydederken dinamikte bir yüz kullanılır. Her görüntüyü yakalayan sistem, elde edilen verilerin daha sonra karşılaştırıldığı bir 3B model oluşturur.
Bu durumda, kişinin yüzüne yansıtılan özel bir ızgara kullanılır. Biyometrik güvenlik sistemleri, başına birden çok çerçeve yapmaikinci olarak, görüntüyü içlerinde bulunan yazılımla işleyin. Görüntü oluşturmanın ilk aşamasında yazılım, yüzün net bir şekilde görünmediği veya ikincil nesnelerin bulunduğu uygunsuz görüntüleri atar.
Ardından program ekstra öğeleri (gözlük, saç modeli vb.) algılar ve yok sayar. Yüzün antropometrik özellikleri vurgulanır ve hatırlanır, bu da özel bir veri deposuna girilen benzersiz bir kod oluşturur. Görüntü yakalama süresi yaklaşık 2 saniyedir.
Ancak, 3B yöntemin 2B yönteme göre avantajına rağmen, yüzdeki herhangi bir önemli girişim veya yüz ifadelerindeki değişiklik, bu teknolojinin istatistiksel güvenilirliğini bozar.
Bugün, biyometrik yüz tanıma teknolojileri, yukarıda açıklanan en iyi bilinen yöntemlerle birlikte kullanılmaktadır ve tüm biyometrik teknoloji pazarının yaklaşık %20'sini oluşturmaktadır.
Yüz tanımlama teknolojisi geliştiren ve uygulayan şirketler: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Rusya'da şu şirketler bu sorun üzerinde çalışıyor: Artec Group, Vocord (2D yöntemi) ve diğer daha küçük üreticiler.
Avuç içi damarları
Yaklaşık 10-15 yıl önce, yeni bir biyometrik tanımlama teknolojisi geldi - elin damarlarıyla tanıma. Bu, kandaki hemoglobinin kızılötesi radyasyonu yoğun bir şekilde emmesi nedeniyle mümkün oldu.
Özel bir IR kamera, avuç içini fotoğraflayarak, resimde damarlardan oluşan bir ızgaranın görünmesini sağlar. Bu görüntü yazılım tarafından işlenir ve sonuç döndürülür.
Koldaki damarların konumu, gözün irisinin özellikleriyle karşılaştırılabilir - çizgileri ve yapıları zamanla değişmez. Bu yöntemin güvenilirliği, iris kullanılarak tanımlama sırasında elde edilen sonuçlarla da ilişkilendirilebilir.
Görüntüyü yakalamak için okuyucuyla iletişime geçmeniz gerekmez, ancak bu mevcut yöntemi kullanmak, en doğru sonucu elde etmek için bazı koşulların yerine getirilmesini gerektirir: örneğin, sokakta bir eli fotoğraflamak. Ayrıca tarama sırasında kamerayı aydınlatamazsınız. Yaşa bağlı hastalıklar varsa, sonuç yanlış olacaktır.
Yöntemin piyasadaki dağılımı sadece %5 civarındadır, ancak halihazırda biyometrik teknolojiler geliştirmiş büyük şirketlerden buna büyük ilgi vardır: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.
Retina
Retina yüzeyindeki kılcal damarların desenini taramak, en güvenilir tanımlama yöntemi olarak kabul edilir. Gözlerin irisine ve elin damarlarına dayalı biyometrik insan tanıma teknolojilerinin en iyi özelliklerini birleştirir.
Yöntemin hatalı sonuçlar verebileceği tek zaman katarakttır. Temel olarak, retina yaşam boyunca değişmeyen bir yapıya sahiptir.
Bu sistemin dezavantajı, retina taramasının kişi hareketsizken yapılmasıdır. Uygulamasında karmaşık olan teknoloji, uzun bir işlem süresi sağlar.
Yüksek maliyeti nedeniyle biyometrik sistem yaygın olarak kullanılmaz, ancak piyasadaki tüm insan özellikleri tarama yöntemlerinin en doğru sonuçlarını verir.
Eller
Önceden popüler olan el geometrisi tanımlama yöntemi, diğer yöntemlere kıyasla en düşük sonuçları verdiği için giderek daha az kullanılmaktadır. Tarama sırasında parmakların fotoğrafları çekilir, uzunlukları, düğümler arasındaki oran ve diğer bireysel parametreler belirlenir.
Kulak şekli
Uzmanlar, mevcut tüm tanımlama yöntemlerinin bir kişiyi kulak şeklinden tanımak kadar doğru olmadığını söylüyor. Ancak DNA ile kişiliği belirlemenin bir yolu var ama bu durumda insanlarla yakın temas olduğu için etik dışı kabul ediliyor.
İngiltere'den araştırmacı Mark Nixon, bu seviyedeki yöntemlerin yeni nesil biyometrik sistemler olduğunu, en doğru sonuçları verdiğini iddia ediyor. Tanımlamayı zorlaştıran yabancı parametrelerin büyük olasılıkla görünebileceği retina, iris veya parmakların aksine, bu kulaklarda olmaz. Çocuklukta oluşan kulak sadece ana noktalarını değiştirmeden büyür.
Mucit, bir kişiyi işitme organıyla tanıma yöntemini "görüntü ışını dönüşümü" olarak adlandırdı. Bu teknoloji, daha sonra matematiksel bir koda çevrilen farklı renkteki ışınlarla bir görüntü yakalamayı içerir.
Ancak bilim adamına göre yönteminin de olumsuz yanları var. İleörneğin kulakları kapatan saçlar, yanlış açı ve diğer yanlışlıklar net bir görüntü elde edilmesini engelleyebilir.
Kulak tarama teknolojisi, parmak izi gibi iyi bilinen ve tanıdık tanımlama yönteminin yerini almayacak, ancak onunla birlikte kullanılabilir.
Bunun, insan tanımanın güvenilirliğini artırdığına inanılıyor. Bilim adamı, suçluların yakalanmasında farklı yöntemlerin (çok modlu) kombinasyonunun özellikle önemli olduğuna inanıyor. Deneyler ve araştırmalar sonucunda, failleri görüntüden benzersiz bir şekilde tanımlamak için mahkemede kullanılacak bir yazılım oluşturmayı umuyorlar.
İnsan Sesi
Kişisel tanımlama, ses tanıma teknolojisi kullanılarak hem yerel olarak hem de uzaktan gerçekleştirilebilir.
Örneğin telefonda konuşurken, sistem bu parametreyi veri tabanında bulunanlarla karşılaştırır ve yüzde olarak benzer örnekleri bulur. Tam bir eşleşme, kimliğin kurulduğu, yani sesle tanımlamanın gerçekleştiği anlamına gelir.
Geleneksel yoldan herhangi bir şeye erişmek için belirli güvenlik sorularının yanıtlanması gerekir. Bu sayısal bir kod, anne kızlık soyadı ve diğer metin şifreleridir.
Bu alandaki modern araştırmalar, bu bilgilerin elde edilmesinin oldukça kolay olduğunu gösteriyor, bu nedenle ses biyometrisi gibi tanımlama yöntemleri kullanılabilir. Bu durumda doğrulamaya tabi olan kodların bilgisi değil, kişinin kişiliğidir.
içinBunu yapmak için müşterinin bir kod cümlesi söylemesi veya konuşmaya başlaması gerekir. Sistem arayanın sesini tanır ve bu kişiye ait olup olmadığını - iddia ettiği kişi olup olmadığını kontrol eder.
Bu tür biyometrik bilgi güvenliği sistemleri pahalı ekipman gerektirmez, bu onların avantajıdır. Ayrıca sistem tarafından ses taraması yapmak için özel bilgiye sahip olmanız gerekmez, çünkü cihaz bağımsız olarak "doğru - yanlış" türünde bir sonuç üretir.
Ancak, ses yaşla veya hastalık nedeniyle değişebilir, bu nedenle yöntem yalnızca bu parametreyle her şey yolunda olduğunda güvenilirdir. Sonuçların doğruluğu ek olarak yabancı gürültüden de etkilenebilir.
El yazısı
Mektupların yazılma şekliyle bir kişinin tespiti, imza atmanın gerekli olduğu hemen hemen hayatın her alanında yer alır. Bu, örneğin bir bankada, bir uzman bir hesap açarken oluşturulan örneği bir sonraki ziyaret sırasında yapıştırılan imzalarla karşılaştırdığında olur.
Bu yöntemin doğruluğu yüksek değildir, çünkü tanımlama öncekilerde olduğu gibi matematiksel bir kod yardımıyla değil, basit bir karşılaştırma ile gerçekleşir. Yüksek düzeyde bir öznel algı vardır. Ayrıca, el yazısı yaşla birlikte büyük ölçüde değişir ve bu da genellikle tanınmasını zorlaştırır.
Bu durumda, yalnızca görünen eşleşmeleri değil, aynı zamanda eğim,noktalar ve diğer karakteristik özellikler arasındaki mesafe.
