Биометриялық құрылғы - Википедия - Biometric device

Адамдарды анықтау үшін IRIS сканері әрекет етуде

A биометриялық құрылғы қауіпсіздікті сәйкестендіру және аутентификациялау құрылғысы. Мұндай құрылғыларда физиологиялық немесе мінез-құлықтық сипаттамаға негізделген тірі адамның жеке басын тексеру немесе танудың автоматтандырылған әдістері қолданылады. Бұл сипаттамаларға саусақ іздері, бет суреттері, ирис және дауысты тану жатады.[1]

Тарих

Биометриялық құрылғыларды адам ұзақ уақыт қолданған. Автоматтандырылмаған биометриялық құрылғылар бізді б.з.д. 500 жылдан бастап қолданады [2] бұл көрінгендей Вавилондық іскерлік операциялар саусақ іздерін қамтитын саз таблеткаларға жазылды. Биометриялық құрылғылардағы автоматика алғаш рет 1960 жылдары байқалды.[3] The Федералды тергеу бюросы (ФБР) 1960 жылдары Индентиматты енгізді, ол қылмыстық жазба жүргізу үшін саусақ іздерін тексеруді бастады. Алғашқы жүйелер қолдың пішінін және саусақтардың ұзындығын өлшеді. 1980 жылдары тоқтатылғанына қарамастан, жүйе болашақ биометриялық құрылғыларға үлгі болды.

Ішкі топтар

Адам ағзасының сипаттамасы пайдаланушылар ақпаратқа қол жеткізу үшін қолданылады. Осы сипаттамаларға сәйкес бөлінген топтар:

  • Химиялық биометриялық құрылғылар: сегменттерін талдайды ДНҚ пайдаланушыларға қол жетімділікті беру.
  • Көрнекі биометриялық құрылғылар: қол жетімділікті қамтамасыз ету үшін адамдардың визуалды ерекшеліктерін талдайды иристі тану, тұлғаны тану, Саусақты тану және торлы қабықты тану.
  • Мінез-құлықтың биометриялық құралдары: әр адамға тән жүру қабілеті мен қолтаңбаларын (белгінің жылдамдығы, белгінің ені, белгінің қысымы) талдайды.
  • Иіс сезу биометриялық құрылғылары: әр түрлі қолданушыларды ажырату үшін иісті талдайды.
  • Есту биометриялық құрылғылары: Басқаруға қол жеткізу үшін спикердің жеке басын анықтау үшін дауысты талдайды.

Қолданады

Жұмыс орны

Хитроу терминалындағы IRIS және саусақ іздерін тану

Биометрия қызметкерлердің жұмыс уақытының жақсы және қол жетімді жазбаларын жасау үшін қолданылады. «Buddy Punching» ұлғаюымен[4] (қызметкерлер әріптестерін қуып жіберіп, олардың жұмыс уақытын алаяқтықпен көбейтетін жағдай) жұмыс берушілер мұндай алаяқтықты азайту үшін саусақ іздерін тану сияқты жаңа технологияны іздеді. Сонымен қатар, жұмыс берушілердің алдында кіру және шығу уақыты сияқты деректерді дұрыс жинау міндеті тұр. Биометриялық құрылғылар деректерді жинауға мүмкіндік беретін ақымақтық және сенімді тәсілдерді ұсынады, өйткені қызметкерлер өзіне ғана тән биометриялық мәліметтерді енгізу үшін қатысуы керек.

Иммиграция

Сұраныс ретінде әуе қатынасы адамдар көбейіп, саяхаттайды, қазіргі заманғы әуежайлар технологияны ұзақ кезек болмайтындай етіп енгізуі керек. Биометрика барған сайын әуежайларда енгізілуде, өйткені олар жолаушыларды тез тануға мүмкіндік береді, сондықтан кезекте тұрған адамдардың саны азаяды. Осындай мысалдардың бірі Дубай халықаралық әуежайы иммиграциялық есептегіштерді өткеннің жәдігеріне айналдыруды жоспарлайды, өйткені олар IRIS-ті қозғалыс технологиясында (ХБҚ) енгізеді, бұл әуежайға жолаушылардың үздіксіз кетуіне және келуіне көмектеседі.[5]

Қол және жеке құрылғылар

Саусақ ізі сенсорларды мобильді құрылғылардан табуға болады. Саусақ ізі сенсоры құрылғының құлпын ашу үшін және мысалы, ақша мен файл аударымдары сияқты әрекеттерге рұқсат беру үшін қолданылады. Ол құрылғыны рұқсат етілмеген адамның қолдануына жол бермеу үшін қолданыла алады.

Қазіргі биометриялық құрылғылар

Қолтаңба әр шаршыда алынған бос орындармен расталады

Жеке қолтаңбаны тексеру жүйелері

Бұл ең көп танылғанның бірі[6] және корпоративті ортада қолайлы биометрия. Бұл тексеру қол қою кезінде қолданылған қысым, қолдың қозғалу жылдамдығы, қол мен қол қою үшін пайдаланылған қалам мен қаламның арасындағы бұрыш сияқты айналатын көптеген параметрлерді ескере отырып, қолтаңбаны түсіру арқылы тағы бір қадам жасалды. Бұл жүйе сонымен қатар пайдаланушылардан сабақ алу мүмкіндігіне ие, өйткені бір қолданушы үшін қолтаңба стильдері әр түрлі болады. Демек, деректер үлгісін алу арқылы бұл жүйе өзінің дәлдігін арттыра алады.

Ирис тану жүйесі

Ирис тану құрылғының зерттелетін оқушыны сканерлеп, содан кейін сол туралы сақталған деректерге сілтеме жасауынан тұрады дерекқор. Бұл аутентификацияның қауіпсіз түрлерінің бірі, өйткені саусақ іздерін бетте қалдыруға болады, ал ирис іздерін ұрлау өте қиын. Ирис тануды бұқарамен айналысатын ұйымдар кеңінен қолданады Аадхар жүзеге асыратын сәйкестендіру Үндістан үкіметі оның тұрғындарының есебін жүргізу. Мұның себебі - иристі тану адамның өмір сүру кезеңінде әрең дамитын және өте тұрақты болатын ирис іздерін пайдаланады.

Қазіргі биометриялық құрылғылардың мәселелері

Биометриялық жалғандық

Саусақ іздерін ашу және көшіру үшін ұсақ ұнтақ пен щетканы қолдану

Биометриялық спуфинг - бұл алдау әдісі[7] биометриялық сканердің алдында жалған құйма ұсынылатын биометриялық сәйкестендіруді басқару жүйесі. Бұл жалған құйма артефакт пен нақты биологиялық мақсат арасындағы жүйені шатастырып, құпия деректер / материалдарға қол жеткізу үшін жеке тұлғаның ерекше биометриялық атрибуттарын эмуляциялайды.

Биометриялық алаяқтық оқиғалардың бірі осы анықталған кезде назарға ілікті Германияның қорғаныс министрі, Урсула фон дер Лейен саусақ ізі сәтті көшірілді [8] арқылы Хаос компьютерлік клубы. Топ жоғары сапалы камера линзаларын қолданды және суреттерді 6 футтан түсірді. Олар кәсіби саусақ бағдарламалық жасақтаманы қолданып, министрлердің ізінің контурын картаға түсірді. Алдауды тоқтату үшін прогресс жасалды. Импульстік оксиметрия принципін қолдану[9]- зерттелушінің тірі болуы қанның оттегімен және жүректің соғу жылдамдығымен ескеріледі. Бұл жоғарыда аталған шабуылдар сияқты шабуылдарды азайтады, дегенмен бұл әдістер коммерциялық тұрғыдан қолданылмайды, себебі іске асыру шығындары жоғары. Бұл олардың әлемдегі қолданылуын азайтады және осы әдістер коммерциялық тұрғыдан тиімді болғанға дейін биометрияны қауіпті етеді.

Дәлдік

Дәлдік - биометриялық танудың негізгі мәселесі. Құпия сөздер әлі де өте танымал, өйткені пароль статикалық сипатта болады, ал биометриялық деректер өзгеруі мүмкін (мысалы, жыныстық жетілу салдарынан дауыстың күшеюі немесе беттегі апат, бұл тұлғаны қарап шығу деректерін дұрыс оқымауға әкелуі мүмкін) . Орнына дауысты тануды сынау кезінде PIN коды негізделген жүйелер, Barclays туралы хабарлады[10] олардың дауысты тану жүйесі 95 пайызға дәл келеді. Бұл статистика клиенттердің көптеген дауыстары дұрыс болған жағдайда да танылмауы мүмкін дегенді білдіреді. Жүйенің айналасында болатын бұл белгісіздік парольге негізделген дәстүрлі әдістерге тәуелділікті жалғастыра отырып, биометриялық құрылғылардың баяу қабылдануына әкелуі мүмкін.

Биометриялық құрылғылардың дәстүрлі аутентификация әдістерінен артықшылығы

  • Биометриялық деректерді беруге болмайды және биометрикалық деректерді бұзу күрделі [11] демек, дәстүрлі аутентификация әдістерінен гөрі берілетін және ортақ пайдаланылатын парольдер сияқты қолдануды қауіпсіз етеді. Құпия сөз пайдаланушыны бағалау мүмкіндігіне ие емес, тек пайдаланушы ұсынатын мәліметтерге сүйенеді, оларды ұрлауға оңай, ал Биометрия әр адамның өзіндік ерекшелігі бойынша жұмыс істейді.
  • Құпия сөздерді ұмытып кету және оларды қалпына келтіру уақытты алуы мүмкін, ал биометриялық құрылғылар адамға ғана тән биометриялық мәліметтерге сүйенеді, сондықтан аутентификация деректерін ұмытып кету қаупі жоқ. Арасында жүргізілген зерттеу Yahoo! қолданушылар кем дегенде 1,5 пайыз екенін анықтады [12] Yahoo пайдаланушыларының парольдерін ай сайын ұмытып кететіндіктен, бұл тұтынушылар үшін қызметтерге қол жетімділікті ұзақ етеді, өйткені парольдерді қалпына келтіру процесі ұзаққа созылады. Бұл кемшіліктер Биометриялық құрылғыларды тиімдірек етеді және соңғы пайдаланушының күш-жігерін азайтады.

Келешек

Зерттеушілер қазіргі биометриялық құрылғылардың кемшіліктеріне бағытталған және биометриялық алдау және деректерді дұрыс емес қабылдау сияқты проблемаларды азайту үшін дамып келеді. Жасалып жатқан технологиялар -

  • The Америка Құрама Штаттарының әскери академиясы алгоритмін құруда [13] бұл әр адамның өзінің компьютерлерімен өзара әрекеттесу тәсілдері арқылы сәйкестендіруге мүмкіндік береді; бұл алгоритм теру жылдамдығы, жазу ырғағы және орфографиялық қателер сияқты ерекше қасиеттерді қарастырады. Бұл деректер алгоритмге олардың бірнеше мінез-құлықтарын біріктіру арқылы әр пайдаланушы үшін бірегей профиль жасауға мүмкіндік береді стилометриялық ақпарат. Мұны ұжымдық түрде қайталау өте қиын болуы мүмкін.
  • Кеннет Окерефордың жақында жасаған жаңалығы [14] және,[15] биометриялық өмірді анықтау әдістемесін рандомизациялау әдісін қолданудың оңтайландырылған және қауіпсіз дизайны ұсынылды. Бұл жаңа тұжырымдама биометриялық алаяқтықты дәлірек азайтудың жаңа әдістерін ашады және болашақ биометриялық құрылғыларда жалған болжамдарды шешілмейтін немесе өте қиын етеді. Бетті басып шығару, саусақпен басып шығару және ирис үлгісінің ерекшеліктерінен тұратын 15 тіршілік ету параметрлерінен тұратын 3D мульти-биометриялық шеңберді қолдана отырып, Кеннет Окереафордың биометриялық өмірді анықтау алгоритмін модельдеу жүйенің тиімділігі 125 рандомизацияның 99,2% тиімділігіне әкелді. Okereafor инновациясының бірегейлігі - көздің жыпылықтауынан, импульстік оксиметриядан, саусақтан туындайтын ішкі және еріксіз биомедициналық қасиеттерді қоса алғанда, өзара байланыссыз биометриялық белгілерді қолдануында. спектроскопия, электрокардиограмма, терлеу және т.б.
  • Жапондық зерттеушілер тобы жүйені құрды [16] адамның контуры мен ерекше қысым нүктелерін анықтау үшін орындықтағы 400 датчикті пайдаланады. Бұл дерриер аутентификатор, әлі күнге дейін жаппай жетілдірулер мен модификациядан өтіп жатқан 98% дәлдікпен және автокөліктердегі ұрлыққа қарсы құрылғы механизмдерінде қолданылғаны байқалады.
  • Өнертапқыш Лоуренс Ф.Глейзер патенттелген технологияны ойлап тапты, ол алдымен жоғары ажыратымдылықтағы дисплей болып көрінеді. Алайда, екі өлшемді пикселдік массиві бар дисплейлерден айырмашылығы, бұл технология бірнеше биометрияны түсіруге әкелетін бірқатар мақсаттарды орындайтын пикселдік стектерді біріктіреді. Бұл дәл сол сәтте пиксель стектерінің бір бетінен 2 (немесе үстіңгі қабатты) 2 немесе одан да көп биометриканы түсіре алатын, бұл деректердің үшінші биометрияны құруға мүмкіндік беретін алғашқы техногендік құрылғы деп саналады, бұл көп деректердің қалай сәйкестендірілгені туралы күрделі үлгі. Мысал ретінде саусақ басылымын және капиллярлық үлгіні дәл сол сәтте түсіруге болады. Бұл технологияның басқа мүмкіндіктері бар, мысалы, оқиға кезінде саусақтың тірі екендігіне кепілдік беретін кирлеан мәліметтерін түсіру немесе сүйектердің бөлшектерін түсіру, бұрын аталған басқалармен бірге қолданылған басқа биометрия. Беткі қабаты аз функционалдылыққа жету үшін пикселдерді қабаттастыру тұжырымдамасы RGB (RED GREEN BLUE) беттік эмиссиясын болдырмай, кез-келген түсті бір пиксельден шығару мүмкіндігімен үйлеседі. Ақырында, технология бұрмалануды немесе басқа ауытқуларды тексеруге арналған жоғары қуатты кадмий магниттерімен сыналды, өйткені өнертапқыш магниттік сәуле шығаруды және магниттік коллекцияны дәл осы беттік технологиямен енгізгісі келді, бірақ бетіне магниттік жолақтарды көрсетпеді. Смарт-карталар сияқты құрылғылар кез-келген бағдардан магниттік деректерді қолданушының жасаған әрекетін автоматты түрде сезіну арқылы және картаның «сырғытылған» немесе оқырманға салынған жері туралы мәліметтерді қолдана отырып бере алады. Бұл технология сенсорлық немесе оқулық қимылдарын қашықтықтан, қолданушы жақтағы камерасыз және оның бетінде белсенді электроникасыз анықтай алады. Multibiometrics қолдану автоматтандырылған идентификацияны 800 000 000 есе қатайтады және бұзу немесе еліктеу өте қиын болады.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Уэймен, Джеймс; Джейн, Анил .; Мальтони, Давид .; Майо, Дарио (2005). Биометриялық аутентификация жүйелеріне кіріспе. Бостон, MA: Springer London. 1-20 бет. ISBN  978-1-85233-596-0.
  2. ^ Мэйью, Стивен. biometricupdate.com http://www.biometricupdate.com/201501/history-of-biometrics. Алынған 24 қазан 2015. Жоқ немесе бос | тақырып = (Көмектесіңдер)
  3. ^ Чжан, Дэвид (2013-11-11). Автоматтандырылған биометрия: технологиялар және жүйелер. Springer Science & Business Media. б. 7. ISBN  9781461545194.
  4. ^ R, Джосфинелеа; Рамакришнан, доктор М. (Наурыз 2012). «Саусақ ізін қалпына келтіру әдісін қолданатын автоматты сабаққа қатысудың тиімді жүйесі». Халықаралық информатика және ақпараттық қауіпсіздік журналы. 10 (3): 1. arXiv:1208.1672. Бибкод:2012arXiv1208.1672R.
  5. ^ Басит, Абдул (20 қазан 2015). «Дубай әуежайы иммиграциялық есептегіштерсіз бе?». Khaleej Times. Алынған 28 қазан 2015.
  6. ^ М.М. Фахми, Магед (5 қараша 2010). «DWT экстракциясы және нейрондық желіні жіктеу ерекшеліктеріне негізделген қолтаңбаны онлайн режимінде тексеру жүйесі». Ain Shams Engineering Journal. 1 (1): 59–70. дои:10.1016 / j.asej.2010.09.007.
  7. ^ Трейдер, Джон (2014-07-22). «Биометриялық жалғандықпен күресу үшін тіршілікті анықтау». Алынған 4 қараша 2015.
  8. ^ «Неміс министрі фотографтан оның саусақ ізін» ұрлап жатқан «кезде саусақпен жауап берді». Тізілім. 29 желтоқсан 2014. Алынған 21 қазан 2015.
  9. ^ Редди, П.В; Кумар, А; Рахман, С; Mundra, TS (2008). «Биометриялық құрылғыларға қарсы жаңа тәсілдеме». Биомедициналық тізбектер мен жүйелердегі IEEE транзакциялары. 2 (4): 328–337. CiteSeerX  10.1.1.141.6902. дои:10.1109 / tbcas.2008.2003432. PMID  23853135.
  10. ^ Уорман, Мэтт (2013-05-08). «Штырмен қош айтыңыз: дауысты тану Barclays Wealth-ті алады». Телеграф. Алынған 22 қазан 2015.
  11. ^ О'Горман, Лоуренс (2003). «Пайдаланушының аутентификациясы үшін парольдерді, белгілерді және биометриканы салыстыру». IEEE материалдары. 91 (12): 2021–2040. дои:10.1109 / jproc.2003.819611.
  12. ^ Флоренцио, Диней; Херли, Кормак (2007). «Веб-парольдерді әдеттегідей зерттеу». WWW '07 - бүкіләлемдік желідегі 16-шы халықаралық конференция материалдары. б. 657. CiteSeerX  10.1.1.75.8414. дои:10.1145/1242572.1242661. ISBN  9781595936547.
  13. ^ Фанк, Вольфганг; Арнольд, Майкл; Буш, Кристоф; Мунде, Аксель. «Саусақ ізі мен бетті тану жүйелерінің кескінді қысу алгоритмдерін бағалау» (PDF). 2005 IEEE ақпаратпен қамтамасыз ету семинары.
  14. ^ K. U. Okereafor, C. Onime және O. E. Osuagwu, «Мульти-биометриялық тіршілікті анықтау - жаңа перспектива», Батыс Африка өндірістік және академиялық зерттеулер журналы, т. 16, жоқ. 1, 26-37 бб, 2016 (https://www.ajol.info/index.php/wajiar/article/view/145878 )
  15. ^ K. U. Okereafor, C. Onime және O. E. Osuagwu, «Белгілерді рандомизациялау әдісін қолдана отырып биометриялық тіршілікті анықтауды күшейту», 2017 UKSim-AMSS 19 Халықаралық модельдеу және модельдеу конференциясы, Кембридж университеті, Конференция материалдары, 28-33 бет, 2017 (http://uksim.info/uksim2017/CD/data/2735a028.pdf )
  16. ^ Маленкович, Серж. «Болашақтың 10 биометриялық қауіпсіздік коды». kaspersky.com. Алынған 28 қазан 2015.