Биометрические системы идентификации и аутентификации (стр. 2 из 3)

В системе "Fastgate", проходящей в настоящее время испытания, применена техника сканирования геометрии руки фирмы Recognition Systems и IBM(США).

С 17 по 19 ноября 2010 г. в Москве пройдет выставка Infosecurity Russia'2010, где отечественные и зарубежные компании примут участие.

Особенности и история

В 1938 г. была создана Биометрическая секция американской статистической ассоциации. Затем в 1947 г. в Вудс-Холе (США) была проведена «Первая международная биометрическая конференция», на которой было организовано Международное биометрическое общество. Конференции Международного биометрического общества проходили в 1949 г., 1953 г., 1958 г., 1963 г., 1967 г. и т. д.

В 1978 г. было организовано Международное общество клинической биостатистики (ISCB), национальные отделения которого есть в нескольких десятках стран, включая США, Англию, Францию, Италию, Канаду, Испанию, Польшу, Венгрию, Южную Африку, Кению и т. д. Кроме организованного в 1901 г. Пирсоном и Гальтоном журнала «Biometrika» стали выходить журналы «Biometrics» (с 1945 г.), «Biometrische Zeitschrift» (с 1959 г.)

До 11 сентября 2001 года, биометрические системы обеспечения безопасности использовались только для защиты военных секретов и самой важной коммерческой информации. Ну а после потрясшего весь мир террористического акта ситуация резко изменилась. Сначала биометрическими системами доступа оборудовали аэропорты, крупные торговые центры и другие места скопления народа.

В рамках безвизовой программы США подписала с 27 странами соглашение, по которому граждане этих государств смогут въезжать на территорию США сроком до 90 дней без визы при обязательном наличии биометрических документов. Начало действия программы — 26 октября 2005. Среди государств, участвующих в программе — Австралия, Австрия, Бельгия, Великобритания, Германия, Италия, Лихтенштейн, Люксембург, Монако, Нидерланды, Португалия, Сингапур, Финляндия, Франция, Швейцария, Швеция и Япония.

С 1 января 2007 года вводится в действие национальный стандарт ГОСТ 52633-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации».

В нём формулируются требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации на базе больших и сверхбольших многослойных искусственных нейронных сетей с большим числом входов и большим числом выходов.

За последние два десятилетия биометрические технологии сделали большой шаг вперед. Во многом этому способствовало распространение микропроцессорных технологий. Еще в 80-е годы систему контроля доступа, использующую биометрические характеристики человека, можно было увидеть лишь в фантастических фильмах. Сегодня же использование в системах контроля и управления доступом (СКУД) биометрических сканеров, практически, не усложняет систему безопасности, и их стоимость для некоторых биометрических методов очень низкая. Более того, около трети ноутбуков выходит сейчас со встроенной системой считывания отпечатка пальцев, а если в ноутбуке есть видеокамера, на него можно установить систему распознавания человека по лицу.

Основными характеристиками любой биометрической охранной системы являются два числа — FAR (False Acceptance Rate) и FRR (False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе — вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Устойчивость к подделке — это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. Устойчивость к окружающей среде — характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях. Простота использования показывает, насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важными характеристиками являются и скорость работы, и стоимость системы. Несомненно, существенным является и то, как в течение времени себя ведет биометрическая характеристика. Если она неустойчива и может измениться — это значительный минус.

Физиологические (статические) методы

• Сканирование радужной оболочки глаза

• Сканирование сетчатки глаза

• Геометрия кисти руки (рисунок вен, отпечатки пальцев – дактилоскопия, размер, длина и ширина ладоней)

• Распознавание черт лица (контур, форма; расположение глаз и носа)

• Снятие отпечатков пальцев

•Структура ДНК - сигнатура

Поведенческие (динамические) методы

• Анализ подписи (форма букв, манера письма, нажим)

• Анализ тембра голоса

• Анализ клавиатурного почерка

Метод	Носитель биометрической информации	Вероятность ошибки	надежность	Сфера применения
Распознавание радужной оболочки глаза	Узор радужки	1/1200000	Высокая	Критичные к количеству ошибок сервисы
Дактилоскопия	Отпечатки пальцев	1/1000	Средняя	Универсальная
Форма руки	Размер, длина и ширина ладоней	1/700	Низкая	Некритичные к количеству ошибок сервисы
Распознавание лица	Контур, форма; расположение глаз и носа	1/100	Низкая	Некритичные к количеству ошибок сервисы
Подпись	Форма букв, манера письма, нажим	1/100	Низкая	Некритичные к количеству ошибок сервисы
Распознавание голоса	Характеристики голоса	1/30	Низкая	Телефонные серверы

Новым направлением является использование биометрических характеристик в интеллектуальных расчетных карточках, жетонах-пропусках и элементах сотовой связи. Например, при расчете в магазине предъявитель карточки кладет палец на сканер в подтверждение, что карточка действительно его.

Отпечатки пальцев

Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) — наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике ХХ века.

Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвление линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, арочных и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышают 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки, не учитывается.

Радужная оболочка

Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических технологий.

Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю; вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.

Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500 мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду даже на обычном персональном компьютере. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применение метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.

Геометрия лица

Существует множество методов распознавания по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2D-распознавание и 3D-распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.

2D-распознавание лица

2D-распознавание лица — один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. Впоследствии появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надежным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в основном, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии.