Область применения: биометрия. Биометрические системы — надежная защита информации

Аннотация.

В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

10.7256/2306-4196.2013.2.8300

Дата направления в редакцию:

24-05-2013

Keywords:

Biometric identification, iris, face recognition, fingerprints, personal identification, biometrics, algorithm, database, biometric methods, password

Введение

Человек в современном обществе всё в большей степени нуждаются в обеспечении личной безопасности и безопасности производимых ими действий. Для каждого из нас необходимым атрибутом повседневной жизни становится надёжная авторизация: повсеместное применение банковских карт, сервисов электронной почты, совершение различных операций и пользование услугами - всё это требует идентификации личности. Уже сегодня мы вынуждены вводить десятки паролей, иметь при себе токен или другой идентифицирующий маркер. В такой ситуации остро встаёт вопрос: «А можно ли свести все существующие пароли к одному и применять его повсеместно, не опасаясь кражи или подмены?»

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация способна решить данную задачу. Распознавание человека по биометрическим данным - это автоматизированный метод идентификации на основе физиологических (являются физическими характеристиками и измеряются в определённые моменты времени) и поведенческих (представляют собой последовательность действий и протекают в течение некоторого периода времени) черт. В таблице 1 перечислены основные из них.

Таблица 1

Биометрические параметры

Подробнее остановимся на трёх, распространённых в России.

Отпечатки пальцев

Отпечатки пальцев (рис. 1 а) представляют собой мелкие бороздки на внутренней поверхности ладони и ступни человека. Судебная экспертиза основывается на предположении, что не существует двух одинаковых отпечатков пальцев, принадлежащих разным людям.

Для сравнения отпечатков эксперты используют множество деталей папиллярных узоров, имеющих следующие черты: конец бороздки, раздвоение бороздки, независимая бороздка, озеро, ответвление, перекрест и другие. Автоматические методы сравнения работают схожим образом. Процесс извлечения свойств отпечатка начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Затем происходит сегментация бороздок и локализации деталей с последующим распознаванием.

Геометрия лица

Задача распознавания лиц идёт рука об руку с человеком с незапамятных времён. Паспорт, снабжённый фотографией, стал повсеместным и главным документом, удостоверяющим личность человека. Это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Простота фиксирования данного биометрического признака позволила составить большие базы данных: фотографии в правоохранительных органах, видеозаписи камер наблюдения, социальные сети и так далее.

Источником получения изображения могут быть: оцифровке документы; камеры наблюдения; трёхмерные изображения; снимки в инфракрасном спектре.

На полученном изображении локализуется лицо (рис. 1 б), затем применяется один из двух методов: внешний вид лица и геометрия лица. Предпочтительным является метод, основанный на анализе геометрии лица, история распознавания которого насчитывает тридцатилетнюю историю.

Радужная оболочка глаза

Радужная оболочка - цветная часть глаза между склерой и зрачком. Является, как и отпечатки пальцев фенотипической особенностью человека и развивается в течении первых месяцев беременности.

Идея идентификации личности по радужной оболочке глаза была предложена офтальмологами ещё в 1936 году. Позднее, идея нашла своё отражение в некоторых фильмах. Например, в 1984 году был снят фильм про Джеймса Бонда «Никогда не говори никогда». И лишь в 1994 году появился первый автоматизированный алгоритм распознавания радужной оболочки глаза, разработанный математиком Джоном Даугманом. Алгоритм был запатентован и до сих пор лежит в основе систем распознавания радужной оболочки.

Устройство по захвату изображения глаза, которое будет удобным для пользователя и незаметным, является одной из проблем. Ведь при этом оно должно считывать рисунок радужной оболочки не зависимо от условий освещения. Есть несколько подходов. Первый из них базируется на поиске лица и глаз, затем другая камера с увеличительным объективом получает высококачественное изображение радужной оболочки. Второй - требует, чтобы глаз человека находился внутри определённой области наблюдений одной камеры.

На полученном изображении локализуется радужная оболочка и составляется её код (рис. 1 в). Даугман использовал двумерный фильтр Габора. Дополнительно создаётся маска, где изображение зашумлено (области наложения ресниц и век), которая накладывается на исходный код радужной оболочки. Для идентификации вычисляется расстояние Хэмминга (разница в битах между двумя шаблонами радужных оболочек), которое для одинаковых радужных оболочек будет наименьшим.

Рисунок 1. Примеры биометрических параметров

Статистические характеристики

В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. В области биометрии наиболее устоявшиеся понятия - FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). FAR характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. FRR - вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск.

В таблице 2 приведены средние показатели для различных биометрических систем

Таблица 2

Характеристики биометрических систем

Следует отметить, что данные показатели варьируются в зависимости от используемых биометрических баз данных и применяемых алгоритмов, однако их качественное соотношение остаётся примерно одним. Анализируя эти данные, можно придти к выводу, что идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Безконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

Биометрическая идентификация - это предъявление пользователем своего уникального биометрического параметра и процесс сравнения его со всей базой имеющихся данных. Для извлечения такого рода персональных данных используются .

Биометрические системы контроля доступа удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них, не могут быть утеряны либо украдены. считается более надежным, т.к. не могут быть переданы третьим лицам, скопированы.

Технологии биометрической идентификации

Методы биометрической идентификации:

1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация
• Идентификация

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• Идентификация ;
• Идентификация по рукописному почерку;
• Идентификация по клавиатурному почерку
• и другие.

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии - манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.

Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, - походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.

Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Критерии биометрической идентификации

Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• - коэффициент ложного пропуска;
• FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• - коэффициент ложного отказа;
• FNMR - вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
• График ROC - визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
• Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
• Коэффициент ошибочного удержания (FTC) - вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
• Ёмкость шаблона - максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» от 27.07.2006 г.

Сравнительный анализ основных методов биометрической идентификации

Сравнение методов биометрической аутентификации с использованием математической статистики (FAR и FRR)

Главными, для оценки любой биометрической системы, являются два параметра:

FAR (False Acceptance Rate) - коэффициент ложного пропуска, т.е. процент возникновения ситуаций, когда система разрешает доступ пользователю, незарегистрированному в системе.

FRR (False Rejection Rate) - коэффициент ложного отказа, т.е. отказ в доступе настоящему пользователю системы.

Обе характеристики получают расчетным путем на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.

Для самых популярных на сегодняшний день методов биометрической идентификации средние значения FAR и FRR выглядят следующим образом:

Но для построения эффективной системы контроля доступа недостаточно отличных показателей FAR и FRR. Например, сложно представить СКУД на основе анализа ДНК, хотя при таком методе аутентификации указанные коэффициенты стремятся к нулю. Зато растет время идентификации, увеличивается влияние человеческого фактора, неоправданно возрастает стоимость системы.

Таким образом, для качественного анализа биометрической системы контроля доступа необходимо использовать и другие данные, получить которые, порой, возможно только опытным путем.

В первую очередь, к таким данным нужно отнести возможность подделки биометрических данных для идентификации в системе и способы повышения уровня безопасности.

Во- вторых, стабильность биометрических факторов: их неизменность со временем и независимость от условий окружающей среды.

Как логичное следствие, - скорость аутентификации, возможность быстрого бесконтактного снятия биометрических данных для идентификации.

И, конечно, стоимость реализации биометрической СКУД на основе рассматриваемого метода аутентификации и доступность составляющих.

Сравнение биометрических методов по устойчивости к фальсификации данных

Фальсификация биометрических данных это в любом случае достаточно сложный процесс, зачастую требующий специальной подготовки и технического сопровождения. Но если подделать отпечаток пальца можно и в домашних условиях, то об успешной фальсификации радужной оболочки - пока не известно. А для систем биометрической аутентификации по сетчатке глаза создать подделку попросту невозможно.

Сравнение биометрических методов по возможности строгой аутентификации

Повышение уровня безопасности биометрической системы контроля доступа, как правило, достигается программно-аппаратными методами. Например, технологии «живого пальца» для отпечатков, анализ непроизвольных подрагиваний – для глаз. Для увеличения уровня безопасности биометрический метод может являться одной из составляющих многофакторной системы аутентификации.

Включение в программно-аппаратный комплекс дополнительных средств защиты обычно довольно ощутимо увеличивает его стоимость. Однако, для некоторых методов возможна строгая аутентификация на основе стандартных составляющих: использование нескольких шаблонов для идентификации пользователя (например, отпечатки нескольких пальцев).

Сравнение методов аутентификации по неизменности биометрических характеристик

Неизменность биометрической характеристики с течением времени понятие также условное: все биометрические параметры могут измениться вследствие медицинской операции или полученной травмы. Но если обычный бытовой порез, который может затруднить верификацию пользователя по отпечатку пальца, - ситуация обычная, то операция, изменяющая рисунок радужной оболочки глаза – редкость.

Сравнение по чувствительности к внешним факторам

Влияние параметров окружающей среды на эффективность работы СКУД зависит от алгоритмов и технологий работы, реализованных производителем оборудования, и может значительно отличаться даже в рамках одного биометрического метода. Ярким примером подобных различий могут послужить считыватели отпечатков пальцев, которые в целом довольно чувствительны к влиянию внешних факторов.

Если сравнивать остальные методы биометрической идентификации – самым чувствительным окажется распознавание лиц 2D: здесь критичным может стать наличие очков, шляпы, новой прически или отросшей бороды.

Системы, использующие метод аутентификации по сетчатке, требуют довольно жесткого положения глаза относительно сканера, неподвижности пользователя и фокусировки самого глаза.

Методы идентификации пользователя по рисунку вен и радужной оболочке глаза сравнительно стабильны в работе, если не пытаться использовать их в экстремальных условиях работы (например, бесконтактная аутентификация на большом расстоянии во время «грибного» дождя).

Наименее чувствительна к влиянию внешних факторов трехмерная идентификация по лицу. Единственным параметром, который может повлиять на работу подобной СКУД, является чрезмерная освещенность.

Сравнение по скорости аутентификации

Скорость аутентификации зависит от времени захвата данных, размеров шаблона и объема ресурсов, отведенных на его обработку, и основных программных алгоритмов применяемых для реализации конкретного биометрического метода.

Сравнение по возможности бесконтактной аутентификации

Бесконтактная аутентификация дает массу преимуществ использования биометрических методов в системах физической безопасности на объектах с высокими санитарно-гигиеническими требованиями (медицина, пищевая промышленность, научно-исследовательские институты и лаборатории). Кроме того, возможность идентификации удаленного объекта ускоряет процедуру проверки, что актуально для крупных СКУД с высокой поточностью. А также, бесконтактная идентификация может использоваться правоохранительными органами в служебных целях. Именно поэтому , но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением видеонаблюдения реализация подобного принципа работы становится все более легкой.

Сравнение биометрических методов по психологическому комфорту пользователя

Психологический комфорт пользователей – также достаточно актуальный показатель при выборе системы безопасности. Если в случае с двухмерным распознаванием лиц или радужной оболочкой – оно происходит незаметно, то сканирование сетчатки глаза – довольно неприятный процесс. А идентификация по отпечатку пальца, хоть и не приносит неприятных ощущений, может вызывать негативные ассоциации с методами криминалистической экспертизы.

Сравнение по стоимости реализации биометрических методов в СКУД

Стоимость систем контроля и учета доступа в зависимости от используемых методов биометрической идентификации крайне различается между собой. Впрочем, разница может быть ощутимой и внутри одного метода, в зависимости от назначения системы (функциональности), технологий производства, способов повышающих защиту от несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение доступности методов биометрической идентификации в России

Идентификация как Услуга (Identification-as-a-service)

Идентификация как Услуга на рынке биометрических технологий понятие достаточно новое, но сулящее массу очевидных преимуществ: простота использования, экономия времени, безопасность, удобство, универсальность и масштабируемость – как и другие системы, базирующиеся на Облачном хранении и обработке данных.

В первую очередь, Identification-as-a-service представляет интерес для крупных проектов с широким спектром задач по безопасности, в частности, для государственных и местных правоохранительных органов, позволяя создать инновационные автоматизированные системы биометрической идентификации, которые обеспечивают идентификацию в режиме реального времени подозреваемых и преступников.

Облачная идентификация как технология будущего

Развитие биометрической идентификации идет параллельно развитию Облачных сервисов. Современные технологические решения направлены на интеграцию различных сегментов в комплексные решения, удовлетворяющие всем потребностям клиента, при чем, не только в обеспечении физической безопасности. Так что объединение Cloud-сервисов и биометрии в составе СКУД – шаг, полностью отвечающий духу времени и обращенный в перспективу.

Каковы перспективы объединения биометрических технологий с облачными сервисами?

Этот вопрос редакция сайт адресовала крупнейшему российскому системному интегратору, компании «Техносерв»:

"Начнем с того, что интеллектуальные комплексные системы безопасности, которые мы демонстрируем – и есть, собственно, один из вариантов облака. А вариант из фильма: человек один раз прошел мимо камеры и он уже занесен системы… Это будет. Со временем, с увеличением вычислительных мощностей, но будет.

Сейчас на одну идентификацию в потоке, с гарантированным с качеством, - нужно как минимум восемь компьютерных ядер: это чтобы оцифровать изображение и быстро сравнить его с базой данных. Сегодня это технически возможно, но невозможно коммерчески - такая высокая стоимость просто не сообразна. Однако, с повышением мощностей, мы придем к тому, что единую базу биоидентификации всё-таки создадут, " - отвечает Александр Абрамов, директор департамента мультимедиа и ситуационных центров компании "Техносерв".

Идентификация как Услуга Morpho Cloud

О принятии Облачных сервисов в качестве удобного и безопасного решения, говорит первое развертывание автоматизированной системы биометрической идентификации для государственных правоохранительных органов в коммерческой облачной среде, завершившееся в сентябре 2016 гола: MorphoTrak, дочерняя компания Safran Identity & Security, и Департамент полиции Альбукерке успешно развернули MorphoBIS в облаке MorphoCloud. Полицейские уже отметили значительное увеличение скорости обработки, а также возможность распознавания отпечатков значительно худшего качества.

Служба, разработанная MorphoTrak) базируется на Microsoft Azure Government и включает в себя несколько биометрические механизмов идентификации: дактилоскопическая биометрия, биометрия лица и радужной оболочки глаза. Кроме того, возможно распознавание татуировок, голоса, услуги (VSaaS).

Кибербезопасность системы отчасти гарантируется размещением на правительственном сервере уголовного правосудия Criminal Justice Information Services (CJIS), а отчасти совокупным опытом работы в области безопасности компаний Morpho и Microsoft.

"Мы разработали наше решение, чтобы помочь правоохранительным органам добиться экономии времени и увеличения эффективности. Безопасность, конечно, является ключевым элементом. Мы хотели, чтобы облачное решение отвечало бы жесткой политике безопасности правительства CJIS и нашли Microsoft идеальным партнером, чтобы обеспечить жесткий контроль над уголовными и национальными данными по безопасности, в рамках территориально-распределенной среды центров обработки данных." - говорит Франк Баррет, директор Cloud Services в MorphoTrak, LLC.

В результате Morpho Cloud является выдающимся примером аутсорсингового управления идентификацией , которая может обеспечить эффективность и экономичность улучшений в системах безопасности правоохранительных органов. Идентификация как сервис предоставляет преимущества, недоступные для большинства учреждений. Например, гео-распределенное аварийное восстановление данных, как правило, не целесообразно с точки зрения высокой стоимости проекта, и повышение уровня безопасности таким образом возможно только благодаря масштабу Microsoft Azure и Morpho Cloud.

Биометрическая аутентификация на мобильных устройствах

Аутентификация по отпечатку пальца на мобильных устройствах

Исследование Biometrics Research Group, Inc . посвящено анализу и прогнозу развития рынка биометрической аутентификации в мобильных устройствах. Исследование спонсировано ведущими производителями рынка биометрии Cognitec, VoicePIN и Applied Recognition .

Рынок мобильной биометрии в цифрах

По данным исследования объем сегмента мобильной биометрии оценивается в 9 млрд. долл. к 2018 г. и $ 45 млрд к 2020 году по всему миру. При этом использование биометрических характеристик для аутентификации будет применяться не только для разблокировки мобильных устройств, а также для организации многофакторной аутентификации и мгновенного подтверждения электронных платежей.

Развитие сегмента рынка мобильной биометрии связано с активным использованием смартфонов с предустановленными сенсорами. Отмечается, что к концу 2015 года, мобильные устройства с биометрией будут использовать не менее 650 млн человек. Число пользователей мобильных с биометрическими датчиками согласно прогнозам, будет расти на 20.1% в год и к 2020 году составит не менее 2 млрд. человек.

Материал спецпроекта "Без ключа"

Спецпроект "Без ключа" представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт

Введение

1.Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности

2. Особенности реализации статических методов биометрического контроля

2.1 Идентификация по рисунку папиллярных линий

2.2 Идентификация по радужной оболочке глаз

2.3 Идентификация по капиллярам сетчатки глаз

2.4 Идентификация по геометрии и тепловому изображению лица

2.5 Идентификация но геометрии кисти руки

3. Особенности реализации динамических методов биометрического контроля

3.1 Идентификация по почерку и динамике подписи

3.3 Идентификация по ритму работы на клавиатуре

4. Биометрические технологии будущего

Заключение

Литература

Введение

Тема курсовой работы «Биометрические средства иденфикации личности».

Для идентификации личности современные электронные систем контроля и управления доступом (СКУД) используют устройства нескольких типов. Наиболее распространенными являются:

Кодонаборные устройства ПИН-кода (кнопочные клавиатуры);

Считыватели бесконтактных смарт-карт (интерфейс Виганда);

Считыватели проксимити-карт;

Считыватели ключа «тач-мемори»;

Считыватели штрих-кодов;

Биометрические считыватели.

В настоящее время самое широкое распространение получили всевозможные считыватели карт (проксимити, Виганда, с магнитной полосой и т. п). Они имеют свои неоспоримые преимущества и удобства в использовании, однако при этом в автоматизированном пункте доступа контролируется «проход карточки, а не человека». В то же время карточка может быть потеряна или украдена злоумышленниками. Все это снижает возможность использования СКУД, основанных исключительно на считывателях карт, в приложениях с высокими требованиями к уровню безопасности. Несравненно более высокий уровень безопасности обеспечивают всевозможные биометрические устройства контроля доступа, использующие в качестве идентифицирующего признака биометрические параметры человека (отпечаток пальца, геометрия руки, рисунок сетчатки глаза и т. п.), которые однозначно предоставляют доступ только определенному человеку - носителю кода (биометрических параметров). Но на сегодняшний день подобные устройства все еще остаются достаточно дорогими и сложными, и поэтому находят свое применение только в особо важных пунктах доступа. Считыватели штрих-кодов в настоящее время практически не устанавливаются, поскольку подделать пропуск чрезвычайно просто на принтере или на копировальном аппарате.

Цель работы рассмотреть принципы работы и использования биометрических средств иденфикации личности.

1. Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности

Достоинства биометрических идентификаторов на основе уникальных биологических, физиологических особенностей человека, однозначно удостоверяющих личность, привели к интенсивному развитию соответствующих средств. В биометрических идентификаторах используются статические методы, основанные на физиологических характеристиках человека, т. е. на уникальных характеристиках, данных ему от рождения (рисунки папиллярных линий пальцев, радужной оболочки глаз, капилляров сетчатки глаз, тепловое изображение лица, геометрия руки, ДНК), и динамические методы(почерк и динамика подписи, голос и особенности речи, ритм работы на клавиатуре). Предполагается использовать такие уникальные статические методы, как идентификация по подноггевому слою кожи, по объему указанных для сканирования пальцев, форме уха, запаху тела, и динамические методы -идентификация по движению губ при воспроизведении кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и т. д. Классификация современных биометрических средств идентификации показана на рис. 1.

Биометрические идентификаторы хорошо работают только тогда, когда оператор может проверить две вещи: во-первых, что биометрические данные получены от конкретного лица именно во время проверки, а во-вторых, что эти данные совпадают с образцом, хранящимся в картотеке. Биометрические характеристики являются уникальными идентификаторами, но вопрос их надежного хранения и защиты от перехвата по-прежнему остается открытым

Биометрические идентификаторы обеспечивают очень высокие показатели: вероятность несанкционированного доступа - 0,1 - 0,0001 %, вероятность ложного задержания - доли процентов, время идентификации - единицы секунд, но имеют более высокую стоимость по сравнению со средствами атрибутной идентификации. Качественные результаты сравнения различных биометрических технологий по точности идентификации и затратам указаны на рис. 2. Известны разработки СКУД, основанные на считывании и сравнении конфигураций сетки вен на запястье, образцов запаха, преобразованных в цифровой вид, анализе носящего уникальный характер акустического отклика среднего уха человека при облучении его специфическими акустическими импульсами и т. д.

Рис. 1. Классификация современных биометрических средств идентификации

Тенденция значительного улучшения характеристик биометрических идентификаторов и снижения их стоимости приведет к широкому применению биометрических идентификаторов в различных системах контроля и управления доступом. В настоящее время структура этого рынка представля-

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

Сканирование объекта;

Извлечение индивидуальной информации;

Формирование шаблона;

Сравнение текущего шаблона с базой данных.

Методика биометрической аутентификации заключается в следующем. Пользователь, обращаясь с запросом к СКУД на доступ, прежде всего, идентифицирует себя с помощью идентификационной карточки, пластикового ключа или личного идентификационного номера. Система по предъявленному пользователем идентификатору находит в своей памяти личный файл (эталон) пользователя, в котором вместе с номером хранятся данные его биометрии, предварительно зафиксированные во время процедуры регистрации пользователя. После этого пользователь предъявляет системе для считывания обусловленный носитель биометрических параметров. Сопоставив полученные и зарегистрированные данные, система принимает решение о предоставлении или запрещении доступа.

Таким образом, наряду с измерителями биометрических характеристик СКУД должны быть оборудованы соответствующими считывателями идентификационных карточек или пластиковых ключей (или цифровой клавиатурой).

Основные биометрические средства защиты информации, предоставляемые сегодня российским рынком обеспечения безопасности, приведены в табл. 1, технические характеристики некоторых биометрических систем представлены в табл. 2.

Таблица 1. Современные биометрические средства защиты информации

Говоря о точности автоматической аутентификации, принято выделять два типа ошибок Ошибки 1-го рода («ложная тревога») связаны с запрещением доступа законному пользователю. Ошибки 1-го рода («пропуск цели»)- предоставление доступа незаконному пользователю. Причина возникновения ошибок состоит в том, что при измерениях биометрических характеристик существует определенный разброс значений. В биометрии совершенно невероятно, чтобы образцы и вновь полученные характеристики давали полное совпадение. Это справедливо для всех биометрических характеристик, включая отпечатки пальцев, сканирование сетчатки глаза или опознание подписи. Например, пальцы руки не всегда могут быть помещены в одно и то же положение, под тем же самым углом или с тем же самым давлением. И так каждый раз при проверке.

Вступление

Первый вариант данной статьи появился еще в 2005 году. За прошедшие 3 года в мире биометрических технологий произошли существенные изменения, связанные с тем, что началось широкомасштабное внедрение биометрических систем . Теперь мы сталкиваемся с биометрией самым непосредственным образом – например, при получении заграничного паспорта.

Изменилась и ситуация со стандартизацией, которая была одной из основных проблем несколько лет назад: усилиями отечественных специалистов подготовлены основные стандарты в области биометрии , часть из них уже действует, хотя работа пока и не до конца завершена. Российские специалисты участвуют и в процессе международной стандартизации.

С другой стороны, существенно развились сами биометрические технологии , причем мы можем констатировать, что отставание России в технологическом плане также остается в прошлом. Отечественные компании в настоящий момент предлагают конкурентоспособные на мировом уровне решения.

Предыстория биометрии

Биометрические методы распознавания применяются человечеством на протяжении всей его истории. Действительно, чаще всего мы узнаем знакомых людей именно с их помощью – по лицу, голосу или походке.

Начиная с XIX века, биометрические технологии , в первую очередь дактилоскопические, применяются в криминалистике, а с конца прошлого века, в связи с развитием техники, возникла возможность формализовать алгоритмы распознавания человека по его внешнему виду или особенностям поведения и применять для этого автоматизированные системы.

Биометрические технологии в настоящее время переживают период бурного развития. Во многом этот рост связан с решениями правительств ведущих государств об их применении в паспортно-визовых документах, что направило в эту область крупные финансовые и материальные ресурсы. Наличествует и огромный интерес общества к данным технологиям.

Слово «биометрия » часто встречается нам в различных новостях на телевидении, в газетах и на радио. К сожалению, использующие это понятие люди не всегда точно представляют, о чем говорят. В данной статье сделана попытка разъяснить азы биометрических технологий , рассказать о том, как они работают, где могут и где не могут применяться.

Определения

Сначала несколько определений:

Под биометрикой понимают область науки, изучающую методы измерения физических характеристик и поведенческих черт человека для последующей идентификации и аутентификации личности.

Биометрической характеристикой человека (БХЧ) называется его измеренная физическая характеристика или персональная поведенческая черта, в процессе сравнения которой с аналогичной ранее зарегистрированной реализуется процедура идентификации . Основными источниками биометрической характеристики человека являются отпечатки пальцев, радужная оболочка и сетчатка глаз, голос, лицо, манера работы на клавиатуре компьютера, подпись, походка и др.

Методы и технические средства идентификации и аутентификации личности на основе биометрической характеристики человека получили название биометрических технологий (БТ).

Виды биометрических технологий

Для биометрической идентификации можно применять различные характеристики и черты человека (рис. 1). Укрупнено биометрические характеристики человека подразделяют на статические, связанные с его физическими характеристиками, например, отпечатком пальца или формой уха, и динамические (или поведенческие), связанные с особенностями выполнения человеком каких-либо действий, например, походка.

Наиболее развитыми на данный момент технологиями являются распознавание по отпечатку пальца, радужной оболочке глаза и двумерному (плоскому, как на фотографии) изображению лица. Причем дактилоскопическая идентификация в настоящий момент по применимости и доступности с финансовой точки зрения превосходит все другие технологии в несколько раз.

Как работают биометрические технологии

Биометрия решает вопросы верификации и идентификации . В первом случае задача состоит в том, чтобы убедиться, что полученная биометрическая характеристика соответствует ранее взятой. Верификация (или сравнение 1 к 1) используется для проверки того, что субъект является именно тем, за кого себя выдает. Решение принимается на основании степени похожести характеристик.

Идентификация (или сравнение 1 к N) решает вопрос поиска для получаемой биометрической характеристики наиболее подходящей из ранее взятых. В простейшем случае это последовательное осуществление сравнений полученной характеристики со всеми имеющимися. При этом в качестве результата будет выбрана наиболее похожая ранее взятая характеристика (идентификация выполнена) или не будет вообще никакого результата, если степень похожести оказалась меньше заданной для всех сравнений.

Рассмотрим, как работают биометрические технологии на примере распознавания по отпечатку пальца. Для распознавания необходимо получить (с помощью специальных ридеров) изображение папиллярного узора одного или нескольких пальцев. Далее это изображение обрабатывается, и в процессе обработки находятся его характерные особенности, такие как разветвление линий, окончание линии или пересечение линий. Для каждой особенности, помимо ее типа, запоминаются относительное расположение и другие параметры, например, для точки окончания – направление линии. Совокупность данных особенностей и их характеристик образует шаблон биометрической характеристики.

При идентификации или верификации используется сравнение получаемого шаблона с ранее полученными. При определенном уровне соответствия делается вывод об идентичности шаблонов и, соответственно, происходит верификация или идентификация представленного пальца.

Аналогичным образом происходит распознавание и для других биометрических характеристик человека . Естественно, при этом используются другие особенности характеристик, например, для лица – это расположение и относительные размеры носа, скул и т.д. Причем в связи с тем, что фотографии могут быть разного размера, для их сравнения необходимо масштабирование, для которого в качестве «масштабного коэффициента» применяется расстояние между зрачками глаз.
Оценка эффективности биометрических технологий , помимо стоимостных показателей и удобства использования, основывается на использовании двух вероятностных параметров – ошибка ложного отказа (FRR – False Reject Rate) и ошибка ложного пропуска (FAR – False Accept Rate). Ошибка ложного отказа возникает в случае, если система не опознала биометрический признак, который соответствует имеющемуся в ней шаблону, а ошибка ложного пропуска – в случае, если система неверно сопоставила предъявленный ей признак с не соответствующим ему на самом деле шаблоном. Как понятно, ошибка ложного пропуска более опасна с точки безопасности , а ошибка ложного отказа приводит к уменьшению удобства пользования системой, которая иногда не распознает человека с первого раза.

Эти две вероятности взаимосвязаны, попытка уменьшения одной приводит к увеличению второй, поэтому на практике в зависимости от требований к системе выбирается определенный компромисс. Типичные значения данных вероятностей для дактилоскопических систем составляют 0,1 ё 1% для FRR и 10–3 ё 10–7% для FAR.

Проблемы биометрических технологий

Не все радужно в области биометрических технологий . Укажем несколько из существующих на данных момент проблем, отметив, что они, все же, постепенно разрешаются:

Дороговизна. Эта проблема актуальна для новых биометрических технологий , как, впрочем, и для всех новых технологий вообще. Для дактилоскопических систем можно считать ее почти решенной.

Неуниверсальность. Данная проблема связана с тем, что некоторые характеристики плохо выражены у отдельных людей. Известно, что примерно у 2% людей папиллярные узоры находятся в таком состоянии, что с трудом поддаются автоматическому распознаванию. Данная проблема возникает и при попытке применения биометрических технологий для людей, имеющих физические недостатки (ампутации рук или пальцев, шрамы на лице, проблемы с глазами и т.д.). В этом случае (в отличие от ошибок первого и второго рода – FAR и FRR) говорят о так называемой «ошибке третьего рода» – отказе системы принимать биометрическую характеристику. Путем решения этой проблемы является комплексность подхода, использующего сразу несколько биометрических характеристик, что позволяет на порядок снизить количество людей, биометрическая идентификация которых невозможна. Другим путем решения данной проблемы является использование биометрической идентификации совместно с другими методами (например, с аутентификацией по смарт-карте).

Относительно комплексного применения нескольких биометрических технологий следует сказать еще несколько слов. Помимо решения проблемы ошибки третьего рода, такое применение позволяет существенно улучшить и характеристики, связанные с ложным отказом и ложным допуском. Именно поэтому данное направление, называемое мультибиометрической идентификацией , является одним из наиболее перспективных в области биометрии .

Чувствительность к обману. Проблема, наиболее выраженная для традиционных технологий (палец, лицо), что связано с их давним появлением. Существуют и успешно применяются различные методы борьбы с этой проблемой, основанные на различных физических характеристиках муляжей и живых тканей. Например, для отпечатков пальцев может применяться методика измерения пульса или электропроводности.
Отсутствие стандартов. По сравнению с 2005 годом, когда появился первый вариант данной статьи, положение существенно улучшилось. Приняты или находятся на выходе стандарты, касающиеся данных отпечатка пальца, двумерного изображения лица, биометрического программного интерфейса, тестирования биометрических технологий и обмена биометрическими данными.