Биометрийн таних хэрэгсэл. Сонгох гол шалгуурууд. Биометрийн шинж чанаруудын хувиршгүй байдлын баталгаажуулалтын аргуудын харьцуулалт

Биометрийн баталгаажуулалтын системүүд- хүмүүсийн биеийн байцаалтыг баталгаажуулахын тулд биометрийн мэдээллээ ашигладаг баталгаажуулалтын системүүд.

Биометрийн баталгаажуулалт- хэрэглэгчийн мэдүүлсэн нэрийн жинхэнэ эсэхийг нотлох, баталгаажуулах үйл явц, хэрэглэгчийн биометрийн зургийг танилцуулах, энэ зургийг урьдчилан тодорхойлсон баталгаажуулалтын протоколын дагуу хөрвүүлэх замаар.

Эдгээр системийг жолоочийн царай таних систем, биометрийн цагийн ирцийн систем зэрэг биометрийн таних системтэй андуурч болохгүй. Биометрийн баталгаажуулалтын систем нь идэвхгүй бус харин идэвхтэй ажилладаг бөгөөд бараг үргэлж зөвшөөрөл авдаг. Эдгээр системүүд нь зөвшөөрлийн системтэй ижил биш боловч тэдгээрийг ихэвчлэн хослуулан ашигладаг (жишээлбэл, хурууны хээгээр ажилладаг хаалганы түгжээнд).

Нэвтэрхий толь бичиг YouTube

1 / 4

Active Directory дахь биометрийн баталгаажуулалт

МХЗ-Инноваци. Биометрийн таних систем

Биометр цонхны баталгаажуулалтСайн уу

# ДАЯРЧЛАХГҮЙ # БИОМЕТРИЙН СИСТЕМ #

Хадмал орчуулга

Баталгаажуулах аргууд

Төрөл бүрийн хяналттай хандалтын системийг тухайн хүн системд үзүүлэх гэж байгаа зүйлээс хамааран гурван бүлэгт хувааж болно.

1) Нууц үгийн хамгаалалт. Хэрэглэгч нууц өгөгдөл (жишээлбэл, PIN эсвэл нууц үг) өгдөг.

1. Бүх нийтийн байдал:Энэ шинж чанар нь үл хамаарах зүйлгүй бүх хүмүүст байх ёстой.

2. Өвөрмөц байдал: Биометр нь бие махбодийн болон зан үйлийн ижил параметртэй хоёр хүн байгааг үгүйсгэдэг.

3. Тууштай байдал:Зөв баталгаажуулалт нь цаг хугацааны явцад тууштай байхыг шаарддаг.

4. Хэмжих чадвар:Мэргэжилтнүүд мэдээллийн санд цаашид оруулахын тулд ямар нэгэн төхөөрөмжөөр шинж чанарыг хэмжих боломжтой байх ёстой.

5. Зөвшөөрөгдөх байдал:нийгэм биометрийн үзүүлэлтийг цуглуулах, хэмжихийг эсэргүүцэх ёсгүй.

Статик аргууд

Хурууны хээ баталгаажуулалт

Хурууны хээ таних нь биометрийн хэрэглэгчийн баталгаажуулалтын хамгийн түгээмэл технологи юм. Арга нь хүмүүсийн хуруун дээрх папилляр хэлбэрийн хэв маягийн өвөрмөц байдлыг ашигладаг. Сканнерийн тусламжтайгаар олж авсан хэвлэлийг дижитал код болгон хувиргаж, дараа нь өмнө нь оруулсан стандартын багцтай харьцуулна. Хурууны хээ баталгаажуулалтыг ашиглахын давуу тал нь ашиглахад хялбар, тав тухтай, найдвартай байдал юм. Энэхүү технологийн олон талт байдал нь түүнийг аль ч салбарт ашиглах, найдвартай, үнэн зөв хэрэглэгчийн таних шаардлагатай олон төрлийн ажлыг шийдвэрлэхэд ашиглах боломжийг олгодог.

Хурууны хээний талаарх мэдээллийг авахын тулд тусгай сканнер ашигладаг. Хурууны хээ нь хэтэрхий жижиг, нарийн тодорхойлогдсон папилляр хэв маягийг олж авахад маш хэцүү байдаг тул хурууны хээний тодорхой цахим дүрслэлийг олж авахын тулд тусгай аргуудыг ашигладаг.

Хурууны хээ сканнерын гурван үндсэн төрлийг ихэвчлэн ашигладаг: багтаамжтай, гулсмал, оптик. Хамгийн түгээмэл бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг нь оптик сканнерууд боловч тэдгээр нь нэг ноцтой дутагдалтай байдаг. Оптик сканнер нь дамми болон үхсэн хуруунд тэсвэртэй биш бөгөөд энэ нь бусад төрлийн сканнер шиг үр дүнтэй биш гэсэн үг юм. Түүнчлэн, зарим эх сурвалжид хурууны хээ сканнерыг физик зарчмаар нь оптик, цахиур, хэт авианы 3 ангилалд хуваадаг. ] [ ] .

Iris-ийн баталгаажуулалт

Энэ технологиБиометрийн таних баталгаажуулалт нь хүний ​​нүдний цахилдагны шинж тэмдэг, онцлог шинж чанарыг ашигладаг. Цахилдаг нь сээр нуруутан амьтдын нүдний нимгэн хөдлөх диафрагм бөгөөд голд нь нүхтэй (нүдний хүүхэн хараа); эвэрлэгийн ард, урд болон хооронд байрладаг арын камерууднүд, линзний өмнө. Цахилдаг нь хүн төрөхөөс өмнө бүрэлдэн тогтдог бөгөөд амьдралын туршид өөрчлөгддөггүй. Цахилдагны бүтэц нь компьютерээр хэмжиж болох олон тооны тойрог, хээ бүхий сүлжээтэй төстэй бөгөөд цахилдагны хэв маяг нь маш нарийн төвөгтэй бөгөөд энэ нь өндөр түвшний баталгаажуулалтыг хангадаг 200 орчим цэгийг сонгох боломжийг олгодог. найдвартай байдал. Харьцуулбал, шилдэг системүүдхурууны хээ танихад 60-70 оноо ашигладаг.

Хэт улаан туяаны эсвэл тод гэрэл ашигладаг торлог бүрхэвчийг сканнердах нөлөөг арилгах зорилгоор цахилдагийг таних технологийг боловсруулсан. Эрдэмтэд мөн олон тооны судалгаа хийж, хүний ​​торлог бүрхэвч цаг хугацааны явцад өөрчлөгдөж, нүдний цахилдаг нь өөрчлөгдөөгүй хэвээр байдгийг харуулсан. Хамгийн гол нь ихрүүдэд ч гэсэн цахилдагны хоёр ижил төстэй хэв маягийг олох боломжгүй юм. Цахилдагны хувийн бичлэгийг авахын тулд хар цагаан камер секундэд 30 бичлэг хийдэг. Нарийн гэрэл нь цахилдагийг гэрэлтүүлдэг бөгөөд энэ нь камер нь цахилдаг дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог. Дараа нь нэг бүртгэлийг дижитал хэлбэрт шилжүүлж, бүртгэлтэй хэрэглэгчдийн мэдээллийн санд хадгална. Процедурыг бүхэлд нь хэдхэн секунд зарцуулдаг бөгөөд дуут удирдамж, автофокусын тусламжтайгаар бүрэн компьютержүүлж болно. Камерыг сканнердах төхөөрөмжөөс хамааран 10 см-ээс 1 метрийн зайд суурилуулж болно. "Сканнердах" гэсэн нэр томъёо нь төөрөгдүүлж болно, учир нь зураг авах үйл явц нь сканнердах биш, харин зүгээр л гэрэл зураг авах явдал юм. Дараа нь үүссэн цахилдаг дүрсийг хялбаршуулсан хэлбэрт шилжүүлж, дараа нь харьцуулах зорилгоор тэмдэглэж, хадгална. Нүдний шил, контакт линз, тэр ч байтугай өнгөт ч гэсэн баталгаажуулалтын чанарт нөлөөлдөггүй. [ ] [ ] .

Өртөг нь технологи нэвтрүүлэхэд хамгийн том саад болж байсан ч одоо янз бүрийн компаниудын хувьд цахилдагийг таних систем нь илүү хямд болж байна. Цахилдагийг таних нь тун удахгүй янз бүрийн салбарт нийтлэг таних технологи болно гэж энэ технологийг дэмжигчид хэлж байна.

Торлог бүрхэвчийн баталгаажуулалт

Гар геометрийн баталгаажуулалт

Энэхүү биометрийн арга нь хүний ​​биеийг баталгаажуулахын тулд гарны хэлбэрийг ашигладаг. Гарны хэлбэрийн бие даасан параметрүүд нь өвөрмөц бус байдаг тул хэд хэдэн шинж чанарыг ашиглах шаардлагатай болдог. Гарын ийм үзүүлэлтүүдийг хурууны муруй, урт, зузаан, гарын арын хэсгийн өргөн, зузаан, үе мөч, ясны бүтэц хоорондын зай гэх мэтээр шалгадаг. Мөн гарны геометр нь жижиг нарийн ширийн зүйлийг агуулдаг (жишээлбэл, арьс дээрх үрчлээс). Хэдийгээр үе мөч, ясны бүтэц нь харьцангуй тогтмол шинж чанартай байдаг ч эд хаван эсвэл гар хөхөрсөн нь анхны бүтцийг гажуудуулж болно. Технологийн асуудал: Ампутаци хийх боломжийг тооцоогүй байсан ч "үе мөчний үрэвсэл" гэж нэрлэгддэг өвчин нь сканнер ашиглахад ихээхэн саад болдог.

Камер ба гэрэлтүүлэгч диодуудаас бүрдэх сканнер ашиглан (гарыг сканнердах үед диодууд ээлжлэн асдаг, энэ нь гарны янз бүрийн төсөөллийг авах боломжийг олгодог), дараа нь гарын гурван хэмжээст дүрсийг бүтээдэг. Гарын геометрийн баталгаажуулалтын найдвартай байдлыг хурууны хээгээр баталгаажуулахтай харьцуулж болно.

Гар геометрийн баталгаажуулалтын системүүд өргөн тархсан бөгөөд энэ нь тэдний хэрэглэгчдэд ээлтэй байдгийн баталгаа юм. Энэ сонголт нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас сонирхолтой байдаг. Дээж авах журам нь маш энгийн бөгөөд зураг дээр өндөр шаардлага тавьдаггүй. Үүссэн загварын хэмжээ нь маш бага, хэдхэн байт юм. Баталгаажуулах үйл явцад температур, чийгшил, бохирдол нөлөөлдөггүй. Стандарттай харьцуулахдаа хийсэн тооцоо нь маш энгийн бөгөөд хялбар автоматжуулж болно.

Гарын геометр дээр суурилсан баталгаажуулалтын системийг 70-аад оны эхээр дэлхийд ашиглаж эхэлсэн. [ ] [ ]

Нүүрний геометрийн баталгаажуулалт

Нүүрний геометрээр хүнийг биометрээр баталгаажуулах нь таних, баталгаажуулах нэлээд түгээмэл арга юм. Техникийн хэрэгжилт нь нарийн төвөгтэй математикийн асуудал юм. Зочид буудал, нисэх онгоцны буудал, талбай, гудамж, зам болон бусад хөл хөдөлгөөн ихтэй газруудад хангалттай тооны видео камерыг үзэх боломжтой мультимедиа технологийг өргөнөөр ашиглах нь энэ чиглэлийг хөгжүүлэхэд шийдвэрлэх хүчин зүйл болсон. Хүний нүүрний 3D загварыг бүтээхийн тулд нүд, хөмсөг, уруул, хамар болон нүүрний бусад янз бүрийн элементүүдийн хэлбэрийг сонгож, тэдгээрийн хоорондын зайг тооцоолж, түүгээр 3D загварыг бүтээдэг. Тодорхой хүнд тохирсон өвөрмөц загварыг тодорхойлохын тулд 12-40 шинж чанарын элемент шаардлагатай. Загвар нь нүүрийг эргүүлэх, хазайх, гэрэлтүүлгийн өөрчлөлт, илэрхийлэл өөрчлөгдөх тохиолдолд зургийн олон өөрчлөлтийг харгалзан үзэх ёстой. Эдгээр сонголтуудын хүрээ нь хэрэглээний зорилгоос хамааран өөр өөр байдаг. энэ арга(таних, баталгаажуулах, том талбайг алсаас хайх гэх мэт). Зарим алгоритмууд нь нүдний шил, малгай, сахал, сахалтай хүнийг нөхөх боломжтой болгодог. [ ] [ ]

Нүүрний термограмм баталгаажуулалт

Энэ арга нь нүүрний термограмм нь хүн бүрийн хувьд өвөрмөц байдгийг харуулсан судалгаанд үндэслэсэн болно. Термограммыг хэт улаан туяаны камер ашиглан авдаг. Нүүрний геометрийн баталгаажуулалтаас ялгаатай нь энэ арга нь ихрүүдийг ялгадаг. Тусгай маск хэрэглэх, хуванцар мэс засал хийх, хүний ​​биеийн хөгшрөлт, биеийн температур, хүйтэн жавартай үед нүүрний арьсыг хөргөх зэрэг нь термограммын нарийвчлалд нөлөөлдөггүй. Баталгаажуулалтын чанар муутай тул энэ аргыг одоогоор өргөн ашигладаггүй.

Динамик аргууд

Дуут баталгаажуулалт

Биометрийн дуу хоолойг баталгаажуулах арга нь хэрэглэхэд хялбар байдлаар тодорхойлогддог. Энэ арга нь үнэтэй тоног төхөөрөмж шаарддаггүй, микрофон, дууны карт хангалттай. Одоогийн байдлаар энэхүү баталгаажуулалтын аргыг орчин үеийн бизнесийн төвүүдэд өргөнөөр ашиглаж байгаа тул энэ технологи хурдацтай хөгжиж байна. Дуу хоолойгоор загвар бүтээх хэд хэдэн арга бий. Ихэвчлэн эдгээр нь дуу хоолойн давтамж, статистик шинж чанарын өөр өөр хослолууд юм. Модуляци, аялгуу, дуу чимээ гэх мэт параметрүүдийг авч үзэж болно.

Дуу хоолойгоор баталгаажуулах аргын гол бөгөөд тодорхойлогч сул тал бол аргын бага нарийвчлал юм. Жишээлбэл, ханиад хүрсэн хүнийг систем нь танихгүй байж болно. чухал асуудалнэг хүний ​​дуу хоолойн олон янзын илрэлийг бүрдүүлдэг: дуу хоолой нь эрүүл мэндийн байдал, нас, сэтгэл санааны байдал гэх мэтээс хамаарч өөрчлөгдөж болно. Энэ олон янз байдал нь хүний ​​дуу хоолойн өвөрмөц шинж чанарыг тусгаарлахад ноцтой хүндрэл учруулдаг. Үүнээс гадна дуу чимээний бүрэлдэхүүн хэсгийг харгалзан үзэх нь бас нэг чухал бөгөөд шийдэгдээгүй асуудал юм практик хэрэглээдуут баталгаажуулалт. Энэ аргыг ашиглах үед хоёр дахь төрлийн алдаа гарах магадлал өндөр (нэг хувь) тул дуут баталгаажуулалтыг компьютерийн лаборатори, үйлдвэрлэлийн компаниудын лаборатори гэх мэт дунд зэргийн хамгаалалттай өрөөнүүдэд хандалтыг хянахад ашигладаг.

К. Грибачев

CJSC NVP "Bolid" програмист

ОРШИЛ

"Биометр" гэсэн ойлголт нь цогцолборыг хамардаг янз бүрийн аргахүнийг биологийн үзүүлэлтээр нь тодорхойлох боломжийг олгодог технологиуд. Биометрийн судалгаа нь хүн бүр физиологи, психосоматик, хувийн болон бусад шинж чанаруудтай байдаг. Жишээлбэл, физиологийн үзүүлэлтүүд нь папилляр хурууны хэв маяг, цахилдаг хэлбэр гэх мэт.

Компьютерийн технологи хөгжихийн хэрээр тусгай алгоритм ашиглан биометрийн өгөгдлийг бараг бодит цаг хугацаанд найдвартай боловсруулах төхөөрөмж гарч ирэв. Энэ нь биометрийн технологийг хөгжүүлэхэд түлхэц болсон. Сүүлийн үед тэдний хэрэглээний цар хүрээ байнга өргөжиж байна. Зураг 1-д биометрийн зарим хэрэглээг харуулав.

Цагаан будаа. 1. Биометрийн хэрэглээ

БИОМЕТРИЙН ҮЗҮҮЛЭЛТҮҮД

Биометрийн таних (BI) нь янз бүрийн параметрүүдийг ашиглаж болох бөгөөд нөхцөлт байдлаар статик ба динамик гэсэн 2 төрөлд хуваагдаж болно (Зураг 2).

Статик параметрүүд нь тодорхой хэлбэр, жин, эзэлхүүн гэх мэт биет объект болох хүний ​​"материаллаг" шинж чанарыг тодорхойлдог. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь хүний ​​наснаас хамааран огт өөрчлөгддөггүй эсвэл бага зэрэг өөрчлөгддөг (энэ дүрмийг зөвхөн бага насны үед зөрчиж болно). Гэсэн хэдий ч хүнийг таних ажлыг хурдан хийх шаардлагатай үед (жишээлбэл, хандалтын хяналтын системд) бүх статик параметрүүдийг ашиглах боломжгүй. Мэдээжийн хэрэг, ДНХ-ийн шинжилгээ нь нэлээд их цаг хугацаа шаарддаг бөгөөд ойрын ирээдүйд хандалтын хяналтын системд өргөн хэрэглэгдэх магадлал багатай юм.

Динамик үзүүлэлтүүд нь хүний ​​зан төлөв эсвэл психосоматик шинж чанарыг илүү их хэмжээгээр тодорхойлдог. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь наснаас хамаарч, гадаад болон дотоод хүчин зүйлийн өөрчлөлтөөс (эрүүл мэндийн эмгэг гэх мэт) ихээхэн ялгаатай байж болно. Гэсэн хэдий ч, жишээ нь, гар бичмэлийн шалгалт хийх эсвэл дуу хоолойгоор хүнийг тодорхойлоход динамик параметрүүдийг ашиглах нь маш чухал байдаг хэрэглээний талбарууд байдаг.

БИОМЕТРИЙН МЭДЭЭЛЛИЙН ХЯЗГААРЛАЛТЫН ДАВУУ ТАЛ, ОНЦЛОГ

Одоогийн байдлаар биометрийн хандалтын хяналтын системүүдийн дийлэнх нь (BioSKUD) статик параметрүүдийг ашигладаг. Эдгээрээс хурууны хээ хамгийн түгээмэл байдаг.

ACS-д биометрийн мэдээллийг ашиглах (хандах түлхүүр эсвэл прокси карттай харьцуулахад) гол давуу талууд нь:

■ Таних параметрийг хуурамчаар боловсруулахад бэрхшээлтэй;

■ танигчийг алдах боломжгүй;

■ танигчийг өөр хүнд шилжүүлэх боломжгүй.

Тайлбарласан давуу талуудын зэрэгцээ биометрийн параметрүүдийн "буруу" эсвэл "бүдгэрэлт" -тэй холбоотой биометрийн системийг ашиглахад тодорхой хязгаарлалтууд байдаг. Энэ нь жишээлбэл, ижил хурууны хээг дахин унших эсвэл нэг нүүрийг дахин авах үед сканнер хэзээ ч хоёр ижил төстэй зургийг хүлээн авдаггүй, өөрөөр хэлбэл нэг хэмжээгээр эсвэл өөр өөр хүчин зүйл нөлөөлдөгтэй холбоотой юм. өөр скан үр дүн. Жишээлбэл, сканнер дахь хурууны байрлал хэзээ ч хатуу тогтдоггүй, хүний ​​нүүрний илэрхийлэл ч өөрчлөгдөж болно гэх мэт.

Биометрийн мэдээллийг олж авах ийм үндсэн "өвөрмөц" байдал нь биометрийн системийн онцлог шинж чанар бөгөөд үүний үр дүнд тооцооллын алгоритмын "оюун ухаан", найдвартай байдал, түүнчлэн микропроцессорын элементүүдийн хурдад тавигдах шаардлагыг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг. хандалтын хяналтын системүүдийн . Үнэн хэрэгтээ, хэрэв ойрын карт ашиглахдаа хоёр тоон кодыг баталгаажуулахад хангалттай бол хэмжсэн биометрийн параметрийг харьцуулахдаа лавлагаа утгаКорреляцийн дүн шинжилгээ хийх тусгай, нэлээд төвөгтэй алгоритм ба / эсвэл бүдэг логикийг ашиглах шаардлагатай.

Сканнердсан зургийн оронд "бүдэг" таних асуудлыг шийдвэрлэхэд хялбар болгохын тулд тусгай дижитал загваруудэсвэл загварууд. Ийм загвар нь биометрийн параметрийн уншсан зургийн талаархи мэдээллийг агуулсан тодорхой бүтцийн дижитал массив боловч ердийн сканнерын нэгэн адил бүх өгөгдлийг загварт хадгалдаггүй, гэхдээ зөвхөн дараагийн танихад чухал ач холбогдолтой хамгийн онцлог шинж чанартай мэдээллийг агуулдаг. Жишээлбэл, нүүрний сканнерыг ашиглах тохиолдолд загвар нь хамар, нүд, амны хэлбэрийг дүрсэлсэн параметрүүдийг агуулж болно. Тусгай аргабиометрийн дүрсийг дижитал загвар формат руу хөрвүүлэх нь хатуу албан ёсны биш бөгөөд дүрмээр бол биометрийн төхөөрөмж үйлдвэрлэгч бүр өөрийн загвар формат, тэдгээрийг үүсгэх, харьцуулах өөрийн алгоритмыг ашигладаг.

Биометрийн загварыг ашиглан анхны биометрийн зургийг сэргээх нь үндсэндээ боломжгүй гэдгийг тусад нь тэмдэглэх нь зүйтэй. Энэ загвар нь бодит биометрийн дүрсийг дүрсэлсэн загвар учраас энэ нь ойлгомжтой юм. Иймээс ACS дахь биометрийн үзүүлэлтүүд болон жишээ нь загвар загвар ашигладаггүй, харин хурууны хээний "бүтэн" зургийг ашигладаг шүүх эмнэлгийн биометрийн хооронд мэдэгдэхүйц ялгаа байдаг. Энэ ялгааг санаж байх нь чухал, учир нь жишээлбэл, орчин үеийн хууль тогтоомжийн хэрэглээнд энэ нь биометрийн загваруудыг хүний ​​​​хувийн мэдээлэлд автоматаар хамааруулах боломжгүй гэсэн үг юм.

Цагаан будаа. 2. Биометрийн параметрийн төрөл, төрөл

БИОМЕТРИЙН АСГИЙН ҮР АШИГТ ҮНЭЛГЭЭНИЙ ҮЗҮҮЛЭЛТҮҮД

Дээр дурдсан биометрийн мэдээллийн онцлогоос шалтгаалан аливаа BioSKUD-д хоёр үндсэн төрлийн алдаа гарах магадлал үргэлж байдаг.

■ ACS системд бүртгүүлсэн хүнийг танихгүй (дамжуулахгүй) үед нэвтрэх эрхийг хуурамчаар үгүйсгэх (FRR - False Rejection Rate);

■ Хуурамч таних (FAR коэффициент - Хуурамч хүлээн авах түвшин), ACS нь хүмүүсийг "төөрөгдүүлж", системд бүртгүүлээгүй "гадаадын" хүнийг алгасаж, түүнийг "өөрийнх нь" гэж хүлээн зөвшөөрдөг. Эдгээр коэффициентүүд нь найдвартай байдлыг үнэлэх хамгийн чухал үзүүлэлт юм

BioSCUD.

Практикт эдгээр хоёр төрлийн алдаа нь харилцан хамааралтай байдаг тул нөхцөл байдал төвөгтэй байдаг. Ийнхүү систем нь өөрийн ажилтнаа үргэлж "танидаг" байдлаар (өөрөөр хэлбэл FRR коэффициентийг бууруулах) хүлээн зөвшөөрөх хяналтын боломжит параметрүүдийн хүрээг өргөжүүлэх нь гадаад ажилтан энэхүү шинэ өргөтгөсөн хүрээ рүү автоматаар "алдагдах" байдалд хүргэдэг. (өөрөөр хэлбэл FAR коэффициент нэмэгддэг) . Мөн эсрэгээр, FAR коэффициент сайжрах үед (өөрөөр хэлбэл түүний утга буурах үед) FRR коэффициент автоматаар муудах (өсөх). Өөрөөр хэлбэл, систем нь "гадаадын" ажилтныг алдахгүйн тулд илүү "болгоомжтой" танихыг оролдох тусам "өөрийн" (өөрөөр хэлбэл бүртгэлтэй) ажилтнаа "танихгүй байх" магадлал өндөр байдаг. Тиймээс практик дээр FAR ба FRR коэффициентүүдийн хооронд үргэлж буулт байдаг.

Заасан алдааны түвшингээс гадна BioSKUD-ийн үр нөлөөг үнэлэх чухал параметр бол таних хурд юм. Энэ нь жишээлбэл, олон тооны ажилчид богино хугацаанд системээр дамждаг хяналтын цэгийн аж ахуйн нэгжүүдэд чухал ач холбогдолтой юм. Хариу өгөх хугацаа нь олон хүчин зүйлээс хамаарна: таних алгоритм, загварын нарийн төвөгтэй байдал, BioSKUD лавлах мэдээллийн сан дахь ажилчдын биометрийн загваруудын тоо гэх мэт. Мэдээжийн хэрэг, хариу өгөх хугацаа нь таних найдвартай байдалтай холбоотой байдаг - таних алгоритм нь илүү "нарийвчилсан" байх тусам систем энэ процедурт илүү их цаг зарцуулдаг.

ХЭРЭГЛЭГЧИЙН ДУУРАЙХ БОЛОН АЛДААС ХАМГААЛАХ АРГА

Мэдээжийн хэрэг, бүх давуу талуудын хувьд биометрийн мэдээллийг ашиглах нь хандалтын хяналтын системийн үнэмлэхүй найдвартай байдлыг автоматаар баталгаажуулдаггүй. Дээр дурдсан таних алдаанаас гадна халдагчид Bio ACS-ийг "хууран мэхлэх" зорилгоор биометрийн дуурайгчийг ашиглах тодорхой магадлал бас бий. Дууриах хэрэгсэл болгон, жишээлбэл, хэвлэмэл хэвлэмэл бүхий хурууны дамми, нүүрний өнгөт гэрэл зураг гэх мэт үйл ажиллагаа явуулж болно.

Орчин үеийн BioSKUD нь ийм биосимуляторуудаас хамгаалах хэрэгсэлтэй байдаг. Тэдгээрийн заримыг нь товч дурдъя:

■ температурыг хэмжих (хуруу, алга);

■ цахилгаан потенциалыг хэмжих (хуруу);

■ цусны урсгал (алгаа, хуруу) байгаа эсэхийг хэмжих;

■ дотоод параметрүүдийг сканнердах (гар судлын хэв маяг);

■ гурван хэмжээст загвар (нүүр) ашиглах.

BioSKUD нь дуурайгчаас хамгаалахаас гадна хэрэглэгчийн алдаанаас хамгаалах хэрэгсэлтэй байх ёстой. Тухайлбал, хурууны хээг сканнердах үед ажилтан санамсаргүй эсвэл санаатайгаар хуруугаа өнцгөөр байрлуулах, хүүхдүүд сканерт хоёр хуруугаа зэрэг байрлуулах гэх мэт. Ийм үзэгдлийг арилгахын тулд жишээлбэл, дараах аргуудыг ашигладаг.

■ "гажиг" параметрүүдийг шүүх тусгай алгоритмууд;

■ олон удаа скан хийх (жишээлбэл, бүртгэлийн явцад хурууны хээгээ гурван удаа сканнердах);

■ танихыг давтан оролдох боломж.

ДҮГНЭЛТ

ACS-д биометрийн өгөгдлийг ашиглах нь ирээдүйтэй бөгөөд хурдацтай хөгжиж буй технологи юм. Биометрийг нэвтрүүлэхийн тулд хандалтын хяналтын системийн "ухаан"-ын түвшинг нэмэгдүүлэх, шинжлэх ухаан шаардсан алгоритм, программ хангамжийн шинэ аргуудыг хөгжүүлэх, техник хангамжийг сайжруулах шаардлагатай байна. Тиймээс биометрийн технологийг нэвтрүүлэх нь хандалтын хяналт, удирдлагын тогтолцооны салбарыг бүхэлд нь хөгжүүлэхэд хувь нэмэр оруулдаг гэж бид дүгнэж болно.

Оршил

1.Биометрийн хувийн таних хэрэгслийн ангилал, үндсэн шинж чанар

2. Биометрийн хяналтын статик аргыг хэрэгжүүлэх онцлог

2.1 Папилляр шугамын хэв маягаар тодорхойлох

2.2 Цахилдагийг тодорхойлох

2.3 Торлог бүрхэвчийн хялгасан судсаар тодорхойлох

2.4 Нүүрний геометр болон дулааны дүрсээр тодорхойлох

2.5 Гарын геометрийг тодорхойлох

3. Биометрийн хяналтын динамик аргуудыг хэрэгжүүлэх онцлог

3.1 Гар бичмэл болон гарын үсгийн динамикаар таних

3.3 Хэмнэлээр бичих замаар тодорхойлох

4. Ирээдүйн биометрийн технологиуд

Дүгнэлт

Уран зохиол

Оршил

Сэдэв курсын ажил"Хувь хүнийг таних биометрийн хэрэгсэл".

Хувийн таних, орчин үеийн электрон системүүдхандалтын хяналт ба менежмент (ACS) нь хэд хэдэн төрлийн төхөөрөмжийг ашигладаг. Хамгийн түгээмэл нь:

ПИН код залгагч (товчлууртай гар);

Холбоо барихгүй ухаалаг карт уншигчид (Wiegand интерфейс);

ойрын карт уншигч;

Гол уншигчид "мэдрэгч санах ой";

Бар код уншигч;

биометрийн уншигчид.

Одоогийн байдлаар бүх төрлийн карт уншигч (ойролцоо, Wiegand, соронзон судалтай гэх мэт) хамгийн өргөн хэрэглэгддэг. Тэд маргаангүй давуу талтай, ашиглахад хялбар боловч нэгэн зэрэг "хүн биш харин картын дамжуулалтыг" автоматжуулсан хандалтын цэгээр удирддаг. Үүний зэрэгцээ халдагчид картыг алдах эсвэл хулгайлах боломжтой. Энэ бүхэн нь аюулгүй байдлын өндөр шаардлага бүхий программуудад зөвхөн карт уншигчид суурилсан хандалтын хяналтын системийг ашиглах боломжийг бууруулдаг. Хүний биометрийн параметрүүдийг (хурууны хээ, гарын геометр, торлог бүрхэвч гэх мэт) таних шинж чанар болгон ашигладаг бүх төрлийн биометрийн хандалтын хяналтын төхөөрөмж нь аюулгүй байдлын харьцуулашгүй өндөр түвшнийг хангадаг бөгөөд энэ нь зөвхөн тодорхой нэг хүнд нэвтрэх боломжийг олгодог код юм. тээвэрлэгч (биометрийн параметрүүд). Гэхдээ өнөөг хүртэл ийм төхөөрөмжүүд нь нэлээд үнэтэй, төвөгтэй хэвээр байгаа тул зөвхөн чухал хандалтын цэгүүдэд ашиглагддаг. Хэвлэгч эсвэл хувилагч дээр хуурамчаар үйлдэх нь маш хялбар тул бар код уншигчийг одоогоор бараг суулгаагүй байна.

Ажлын зорилготаних биометрийн хэрэгслийн үйл ажиллагаа, ашиглалтын зарчмуудыг авч үзэх.

1. Биометрийн хувийн таних хэрэгслийн ангилал, үндсэн шинж чанар

Хүний өвөрмөц биологи, физиологийн шинж чанарт суурилсан биометрийн тодорхойлогчдын давуу тал нь тухайн хүний ​​​​бие махбодийг өвөрмөцөөр нотолсон нь түүнд тохирсон багаж хэрэгслийг эрчимтэй хөгжүүлэхэд хүргэсэн. Биометрийн танигч нь хүний ​​физиологийн шинж чанар, тухайлбал, түүнд төрсөн цагаасаа эхлэн өгөгдсөн өвөрмөц шинж чанар (хурууны папилляр шугам, цахилдаг, торлог бүрхэвч, нүүрний дулааны дүрс, гарын геометр, ДНХ) болон динамик шинж чанарт суурилсан статик аргыг ашигладаг. аргууд (гар бичмэл, гарын үсгийн динамик, дуу хоолой, ярианы онцлог, гар дээрх ажлын хэмнэл). Арьсны арьсан доорх давхарга, сканнердсан хурууны хэмжээ, чихний хэлбэр, биеийн үнэр, динамик аргууд - уруулын хөдөлгөөнөөр тодорхойлох зэрэг өвөрмөц статик аргуудыг ашиглах ёстой. тоглуулах код үг, хаалганы цоожны түлхүүрийг эргүүлэх динамикийн дагуу гэх мэт Орчин үеийн биометрийн таних хэрэгслийн ангиллыг зурагт үзүүлэв. 1.

Биометрийн танигч нь нэгд, биометрийн мэдээллийг баталгаажуулах үед тодорхой хүнээс авсан байх, хоёрдугаарт, энэ өгөгдөл нь файлын шүүгээнд хадгалагдаж буй дээжтэй таарч байгаа гэсэн хоёр зүйлийг шалгаж чадсан тохиолдолд л сайн ажилладаг. Биометрийн шинж чанарууд нь өвөрмөц таних тэмдэг боловч тэдгээрийн найдвартай хадгалалт, хөндлөнгийн оролцооноос хамгаалах асуудал нээлттэй хэвээр байна.

Биометрийн таниулбарууд нь маш өндөр хувь хэмжээг өгдөг: зөвшөөрөлгүй нэвтрэх магадлал 0.1 - 0.0001%, хуурамчаар саатуулах магадлал нь хувиар бага, таних хугацаа хэдхэн секунд боловч шинж чанарыг таних хэрэгсэлтэй харьцуулахад өндөр өртөгтэй байдаг. Төрөл бүрийн биометрийн технологийг таних нарийвчлал, зардлын хувьд харьцуулах чанарын үр дүнг Зураг дээр үзүүлэв. 2. Бугуйн судлын сүлжээний тохиргоо, дижитал хэлбэрт хөрвүүлсэн үнэрийн дээж, тодорхой акустик импульсээр цацраг туяагаар цацруулсан хүний ​​дунд чихний өвөрмөц акустик хариу үйлдэл зэргийг шинжлэх зэрэгт үндэслэн ACS-ийн хөгжлийг мэддэг.

Цагаан будаа. 1. Орчин үеийн биометрийн таних хэрэгслийн ангилал

Биометрийн танигчийн шинж чанар мэдэгдэхүйц сайжирч, өртөг нь буурах хандлага нь янз бүрийн хандалтын хяналт, удирдлагын системд биометрийн танигчийг өргөнөөр ашиглахад хүргэнэ. Одоогийн байдлаар энэ зах зээлийн бүтэц нь

Аливаа биометрийн технологийг дараах үе шаттайгаар хэрэгжүүлдэг.

Объектыг сканнердах;

Хувь хүний ​​мэдээллийг задлах;

Загвар бүрдүүлэх;

Одоогийн загварыг мэдээллийн сантай харьцуулна уу.

Биометрийн баталгаажуулалтын техник нь дараах байдалтай байна. Хэрэглэгч ACS-д нэвтрэх хүсэлт гаргахдаа юуны түрүүнд иргэний үнэмлэх, хуванцар түлхүүр эсвэл хувийн дугаараар өөрийгөө тодорхойлдог. Систем нь хэрэглэгчийн танилцуулсан танигчаар хэрэглэгчийн хувийн файлыг (стандарт) санах ойдоо олдог бөгөөд үүнд хэрэглэгчийн бүртгэлийн явцад урьд нь бүртгэгдсэн түүний биометрийн өгөгдөл, дугаарын хамт хадгалагддаг. Үүний дараа хэрэглэгч биометрийн параметрийн нөхцөлт зөөвөрлөгчийг системд уншиж танилцуулна. Хүлээн авсан болон бүртгэгдсэн өгөгдлийг харьцуулах замаар систем нь нэвтрэх эрх олгох эсвэл татгалзах шийдвэр гаргадаг.

Тиймээс, биометрийн үзүүлэлтийн тоолуурын хамт ACS нь үнэмлэх эсвэл хуванцар түлхүүр (эсвэл тоон товчлуур) -ын зохих уншигчаар тоноглогдсон байх ёстой.

Өнөөдөр Оросын аюулгүй байдлын зах зээлээс хангаж буй биометрийн мэдээллийн аюулгүй байдлын үндсэн хэрэгслүүдийг Хүснэгтэнд үзүүлэв. 1, техникийн үзүүлэлтүүдЗарим биометрийн системийг хүснэгтэд үзүүлэв. 2.

Хүснэгт 1. Мэдээллийн аюулгүй байдлын орчин үеийн биометрийн хэрэгсэл

Автомат баталгаажуулалтын нарийвчлалын талаар ярихдаа хоёр төрлийн алдааг ялгах нь заншилтай байдаг.1-р төрлийн алдаа ("худал дохио") нь хууль ёсны хэрэглэгч рүү нэвтрэхийг хориглохтой холбоотой байдаг. 1-р төрлийн алдаа ("зорилтот зорилгоо алдсан") - хууль бус хэрэглэгчдэд хандах эрх олгох. Алдаа гарах болсон шалтгаан нь биометрийн шинж чанарыг хэмжихэд утгын тодорхой тархалттай байдаг. Биометрийн хувьд дээж болон шинээр олж авсан шинж чанарууд нь бүрэн нийцэж байгаа нь үнэхээр итгэмээргүй зүйл юм. Энэ нь хурууны хээ, торлог бүрхэвч сканнердах, гарын үсгийг таних зэрэг бүх биометрийн хувьд үнэн юм. Жишээлбэл, гарны хурууг нэг байрлалд, нэг өнцгөөр эсвэл ижил даралтаар байнга байрлуулдаггүй. Тэгээд шалгах болгондоо.

Орчин үеийн шинжлэх ухаан зогсохгүй байна. Төхөөрөмжийг санамсаргүйгээр эзэмшиж авсан хүн мэдээллийн давуу талыг бүрэн ашиглах боломжгүй байхын тулд төхөөрөмжүүдэд өндөр чанартай хамгаалалт шаардлагатай болж байна. Нэмж дурдахад мэдээллийг хамгаалах аргыг зөвхөн өдөр тутмын амьдралд ашигладаггүй.

Нууц үгээ тоон хэлбэрээр оруулахаас гадна илүү хувь хүний ​​биометрийн хамгаалалтын системийг ашигладаг.

Энэ юу вэ?

Өмнө нь ийм системийг зөвхөн хязгаарлагдмал тохиолдолд, хамгийн чухал стратегийн объектуудыг хамгаалахад ашигладаг байсан.

Дараа нь 2011 оны 9-р сарын 11-ний өдрөөс хойш тэд ийм хандалтыг зөвхөн эдгээр газруудад төдийгүй бусад газруудад ашиглах боломжтой гэсэн дүгнэлтэд хүрсэн.

Тиймээс хүнийг таних арга нь залилан, терроризмтой тэмцэх хэд хэдэн аргаас гадна дараахь чиглэлээр зайлшгүй шаардлагатай болсон.

Харилцаа холбооны технологи, сүлжээ, компьютерийн мэдээллийн санд нэвтрэх биометрийн систем;

Мэдээллийн сан;

Мэдээллийн агуулах руу нэвтрэх хяналт гэх мэт.

Хүн бүр цаг хугацааны явцад өөрчлөгддөггүй, эсвэл өөрчлөх боломжтой, гэхдээ зөвхөн хамаарах шинж чанаруудтай байдаг тодорхой хүн. Үүнтэй холбогдуулан эдгээр технологид ашигладаг биометрийн системийн дараах параметрүүдийг ялгаж салгаж болно.

Статик - хурууны хээ, auricles-ийн зураг авах, торлог бүрхэвчийг сканнердах болон бусад.

Биометрийн технологи нь ирээдүйд хүний ​​баталгаажуулалтын ердийн аргуудыг паспортоор солих болно, үүнд суулгагдсан чип, карт болон ижил төстэй шинэчлэлтүүд орно. шинжлэх ухааны технологионд төдийгүй хэрэгжүүлэх болно энэ баримт бичиг, гэхдээ бусад нь бас.

Хувь хүнийг таних аргуудын талаар жижиг ухралт:

- Таних- нэгээс олон; дээжийг тодорхой параметрийн дагуу байгаа бүх зүйлтэй харьцуулна.

- Баталгаажуулалт- Нэгийг харьцах нэгийн; дээжийг өмнө нь олж авсан материалтай харьцуулна. Энэ тохиолдолд тухайн хүнийг мэдэж болно, тухайн хүний ​​хүлээн авсан өгөгдлийг мэдээллийн санд байгаа энэ хүний ​​түүврийн параметртэй харьцуулна;

Биометрийн аюулгүй байдлын систем хэрхэн ажилладаг

Тодорхой хүний ​​суурийг бий болгохын тулд түүний биологийн бие даасан параметрүүдийг тусгай төхөөрөмжөөр авч үзэх шаардлагатай.

Систем нь биометрийн шинж чанарын олж авсан дээжийг (бүртгэх үйл явц) санаж байна. Энэ тохиолдолд илүү нарийвчлалтай хяналтын параметрийн утгыг бүрдүүлэхийн тулд хэд хэдэн дээж хийх шаардлагатай байж болно. Системд хүлээн авсан мэдээллийг математик код болгон хувиргадаг.

Дээж үүсгэхээс гадна систем нь хувийн танигч (ПИН эсвэл ухаалаг карт) болон биометрийн дээжийг нэгтгэх нэмэлт алхмуудыг шаардаж болно. Дараа нь тоглолтыг сканнердах үед систем нь математик кодыг аль хэдийн бичигдсэн кодтой харьцуулж хүлээн авсан өгөгдлийг харьцуулдаг. Хэрэв тэдгээр нь таарч байвал баталгаажуулалт амжилттай болсон гэсэн үг.

Боломжит алдаа

Систем нь нууц үг эсвэл цахим түлхүүрээр танигдахаас ялгаатай нь алдаа гаргаж болзошгүй. Энэ тохиолдолд буруу мэдээлэл гаргах дараахь төрлүүдийг ялгаж үздэг.

1-р төрлийн алдаа: хуурамч хандалтын хурд (FAR) - нэг хүн өөр хүнтэй андуурч болно;

2-р төрлийн алдаа: хуурамч хандалтаас татгалзах харьцаа (FRR) - тухайн хүн системд танигдаагүй.

Жишээлбэл, энэ түвшний алдааг арилгахын тулд FAR болон FRR үзүүлэлтүүдийг давах шаардлагатай. Гэсэн хэдий ч энэ нь боломжгүй зүйл, учир нь үүний тулд ДНХ-ээр хүнийг тодорхойлох шаардлагатай болно.

Хурууны хээ

Одоогийн байдлаар хамгийн алдартай арга бол биометр юм. Паспорт хүлээн авсны дараа Оросын орчин үеийн иргэд хувийн картанд оруулахын тулд хурууны хээ авах журамд хамрагдах ёстой.

Энэ арга нь хурууны өвөрмөц байдал дээр суурилдаг бөгөөд шүүх эмнэлэгээс (дактилоскопи) эхлээд нэлээд удаан хугацаанд ашиглагдаж ирсэн. Хуруугаараа сканнердсанаар систем нь дээжийг нэг төрлийн код болгон хөрвүүлдэг бөгөөд үүнийг одоо байгаа танигчтай харьцуулдаг.

Дүрмээр бол мэдээлэл боловсруулах алгоритмууд нь хурууны хээ агуулсан тодорхой цэгүүдийн бие даасан байршлыг ашигладаг - сэрээ, хээний шугамын төгсгөл гэх мэт. Зургийг код болгон хөрвүүлэх, үр дүнг гаргахад шаардагдах хугацаа ихэвчлэн ойролцоогоор 1 секунд байдаг.

тоног төхөөрөмж, түүний дотор програм хангамжтүүний хувьд одоогоор цогцолборт үйлдвэрлэгдэж байгаа бөгөөд харьцангуй хямд байдаг.

Гар (эсвэл хоёр гар) хуруугаа сканнердах үед алдаа гарах нь ихэвчлэн дараах тохиолдолд тохиолддог.

Хурууны ер бусын чийгшил, хуурайшилт байдаг.

Гараа боловсруулсан химийн элементүүдЭнэ нь танихад хэцүү болгодог.

Бичил хагарал эсвэл зураас байна.

Мэдээллийн асар их, тасралтгүй урсгал байдаг. Жишээлбэл, хурууны хээ сканнер ашиглан ажлын байранд нэвтрэх боломжтой аж ахуйн нэгжид үүнийг хийх боломжтой. Хүмүүсийн урсгал их учраас систем доголдож магадгүй.

Хурууны хээ таних системээр ажилладаг хамгийн алдартай компаниуд бол Bayometric Inc., SecuGen юм. Орос улсад тэд үүн дээр ажиллаж байна: Sonda, BioLink, SmartLock гэх мэт.

Нүдний цахилдаг

Бүрхүүл нь умайн доторх хөгжлийн 36 дахь долоо хоногт үүсдэг бөгөөд хоёр сараар тогтоогдсон бөгөөд амьдралын туршид өөрчлөгддөггүй. Биометрийн цахилдагийг таних систем нь энэ цувралын хамгийн үнэн зөв нь төдийгүй хамгийн үнэтэй нь юм.

Аргын давуу тал нь сканнердах, өөрөөр хэлбэл зураг авах нь 10 см, 10 метрийн зайд хоёуланд нь явагдах боломжтой юм.

Зургийг засахдаа нүдний цахилдаг дээрх тодорхой цэгүүдийн байршлын талаархи мэдээллийг тооцоолуур руу дамжуулж, дараа нь хүлцэх боломжийн талаархи мэдээллийг өгдөг. Хүний цахилдагны талаарх мэдээллийг боловсруулах хурд нь 500 мс орчим байдаг.

Одоогын хувьд энэ систембиометрийн зах зээлд хүлээн зөвшөөрөх нь 9% -иас ихгүй байна нийт тооийм таних хэрэгсэл. Үүний зэрэгцээ хурууны хээний технологийн зах зээлд эзлэх хувь 50 гаруй хувийг эзэлж байна.

Нүдний цахилдагийг барьж, боловсруулах боломжийг олгодог сканнерууд нь нэлээд төвөгтэй дизайн, програм хангамжтай тул ийм төхөөрөмжид өндөр үнэ тогтоодог. Нэмж дурдахад Иридиан нь хүнийг таних системийг үйлдвэрлэх монополь компани юм. Дараа нь янз бүрийн төхөөрөмжийн эд ангиудыг үйлдвэрлэж байсан бусад томоохон компаниуд зах зээлд орж эхлэв.

Тиймээс одоогийн байдлаар Орос улсад нүдний цахилдаг бүрхэвчээр хүнийг таних системийг бүрдүүлдэг дараах компаниуд байдаг: AOptix, SRI International. Гэсэн хэдий ч эдгээр пүүсүүд 1, 2-р төрлийн алдааны тоог заагаагүй тул систем нь хуурамч зүйлээс хамгаалагдаагүй нь үнэн биш юм.

Нүүрний геометр

2D болон 3D горимд нүүр танихтай холбоотой биометрийн хамгаалалтын системүүд байдаг. Ер нь хүн бүрийн нүүрний онцлог өвөрмөц бөгөөд амьдралын туршид өөрчлөгддөггүй гэж үздэг. Тодорхой цэгүүдийн хоорондох зай, хэлбэр гэх мэт шинж чанарууд өөрчлөгдөөгүй хэвээр байна.

2D горим нь статик таних арга юм. Зургийг засахдаа тухайн хүн хөдлөхгүй байх шаардлагатай. Арын дэвсгэр, сахал, сахал, тод гэрэл болон бусад хүчин зүйлүүд нь систем нь царайг танихад саад болдог. Энэ нь аливаа алдааны хувьд гаралт буруу болно гэсэн үг юм.

Одоогийн байдлаар энэ арга нь нарийвчлал багатай тул тийм ч түгээмэл биш бөгөөд зөвхөн олон төрлийн (хөндлөн) биометрийн шинжилгээнд ашиглагддаг бөгөөд энэ нь хүнийг царай, дуу хоолойгоор нэгэн зэрэг таних аргуудын цогц юм. Биометрийн аюулгүй байдлын системд ДНХ, хурууны хээ болон бусад модулиуд багтаж болно. Түүнчлэн, хөндлөнгийн арга нь таних шаардлагатай хүнтэй холбоо тогтоох шаардлагагүй бөгөөд энэ нь хүмүүсийг техникийн төхөөрөмж дээр бичигдсэн гэрэл зураг, дуу хоолойгоор таних боломжийг олгодог.

3D арга нь огт өөр оролтын параметртэй тул 2D технологитой харьцуулах боломжгүй юм. Зургийг бичихдээ динамик дахь нүүр царайг ашигладаг. Систем нь зураг бүрийг авч, 3D загварыг бий болгож, дараа нь олж авсан өгөгдлийг харьцуулдаг.

Энэ тохиолдолд хүний ​​нүүрэн дээр байрлуулсан тусгай торыг ашигладаг. Биометрийн аюулгүй байдлын систем нь секундэд хэд хэдэн фрэйм ​​хийдэг бөгөөд тэдгээрт багтсан програм хангамжийн тусламжтайгаар зургийг боловсруулдаг. Зураг үүсгэх эхний үе шатанд програм хангамж нь нүүр царай муу харагдах эсвэл хоёрдогч объект байгаа тохиромжгүй зургийг устгадаг.

Дараа нь програм нь шаардлагагүй зүйлсийг (нүдний шил, үс засалт гэх мэт) илрүүлж, үл тоомсорлодог. Нүүрний антропометрийн шинж чанаруудыг тодруулж, хадгалж, тусгай мэдээллийн санд оруулсан өвөрмөц кодыг үүсгэдэг. Зураг авах хугацаа 2 секунд орчим байна.

Гэсэн хэдий ч 3D арга нь 2D аргаас давуу талтай хэдий ч нүүрэнд ямар нэгэн мэдэгдэхүйц хөндлөнгийн оролцоо, нүүрний хувирал өөрчлөгдөх нь энэ технологийн статистикийн найдвартай байдлыг доройтуулдаг.

Өнөөдрийг хүртэл нүүр царай таних биометрийн технологийг дээр дурдсан хамгийн алдартай аргуудын хамт ашиглаж байгаа нь нийт биометрийн технологийн зах зээлийн 20 орчим хувийг эзэлж байна.

Нүүр таних технологийг хөгжүүлж, хэрэгжүүлдэг компаниуд: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Орос улсад энэ асуудал дээр дараах компаниуд ажиллаж байна: Artec Group, Vocord (2D арга) болон бусад жижиг үйлдвэрлэгчид.

Дал модны судлууд

Ойролцоогоор 10-15 жилийн өмнө биометрийн таних шинэ технологи гарч ирсэн - гарын судсаар таних. Цусан дахь гемоглобин нь хэт улаан туяаг эрчимтэй шингээдэг тул энэ нь боломжтой болсон.

Тусгай IR камер нь далдуу модны зургийг авдаг бөгөөд үр дүнд нь зурган дээр судлын сүлжээ гарч ирдэг. Энэ зургийг программ хангамж боловсруулж, үр дүнг харуулна.

Гар дээрх венийн байрлалыг нүдний цахилдагны онцлогтой харьцуулж болно - тэдгээрийн шугам, бүтэц нь цаг хугацааны явцад өөрчлөгддөггүй. Энэ аргын найдвартай байдал нь цахилдаг ашиглан таних явцад олж авсан үр дүнтэй холбоотой байж болно.

Зургийг авахын тулд уншигчтай холбоо барих шаардлагагүй, гэхдээ энэ аргыг ашиглах нь үр дүн нь хамгийн үнэн зөв байх тодорхой нөхцлийг хангасан байхыг шаарддаг: жишээлбэл, гар зураг авах тохиолдолд үүнийг авах боломжгүй юм. гудамжинд. Мөн сканнердах явцад та камерыг асааж чадахгүй. Эцсийн үр дүннасжилттай холбоотой өвчин байгаа бол буруу байх болно.

Зах зээл дээрх аргын тархалт ердөө 5% орчим байгаа боловч биометрийн технологийг аль хэдийн хөгжүүлсэн томоохон компаниуд үүнийг сонирхож байна: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

Нүдний торлог бүрхэвч

Торлог бүрхэвчийн гадаргуу дээрх хялгасан судасны хэв маягийг сканнердах нь таних хамгийн найдвартай арга гэж тооцогддог. Энэ нь нүдний цахилдаг, гарын судаснуудад суурилсан биометрийн хүнийг таних технологийн шилдэг шинж чанаруудыг хослуулсан.

Энэ арга нь буруу үр дүн өгөх цорын ганц цаг бол катаракт юм. Үндсэндээ нүдний торлог бүрхэвч нь амьдралын туршид өөрчлөгдөөгүй бүтэцтэй байдаг.

Энэ системийн сул тал нь хүний ​​хөдөлгөөнгүй үед нүдний торлог бүрхэвчний шинжилгээ хийдэг. Хэрэглээний хувьд нарийн төвөгтэй технологи нь үр дүнг боловсруулахад урт хугацаа өгдөг.

Өндөр өртөгтэй тул биометрийн систем нь хангалттай тархалтгүй боловч зах зээл дээр санал болгож буй хүний ​​​​бүх шинж чанарыг сканнердах аргуудын хамгийн үнэн зөв үр дүнг өгдөг.

Гар

Өмнө нь түгээмэл байсан гар геометрийг тодорхойлох арга нь бусад аргуудтай харьцуулахад хамгийн бага үр дүнг өгдөг тул бага ашиглагддаг. Сканнердахдаа хурууны зургийг авч, тэдгээрийн урт, зангилаа хоорондын харьцаа болон бусад бие даасан параметрүүдийг тодорхойлно.

Чихний хэлбэр

Мэргэжилтнүүд бүгд ингэж хэлдэг одоо байгаа аргуудтаних нь ДНХ-ээр хүнийг таних шиг үнэн зөв биш.Гэхдээ ДНХ-ээр хувийн шинж чанарыг тодорхойлох арга байдаг ч энэ тохиолдолд хүмүүстэй ойр дотно харилцаатай байдаг тул үүнийг ёс зүйгүй гэж үздэг.

Их Британийн судлаач Марк Никсон хэлэхдээ, энэ түвшний аргууд нь шинэ үеийн биометрийн системүүд бөгөөд тэдгээр нь хамгийн үнэн зөв үр дүнг өгдөг. Торлог бүрхэвч, цахилдаг эсвэл хуруунаас ялгаатай нь танихад хэцүү болгодог гаднах параметрүүд гарч ирдэг бөгөөд энэ нь чихэнд тохиолддоггүй. Хүүхэд насандаа үүссэн чих нь зөвхөн үндсэн цэгээ өөрчлөхгүйгээр ургадаг.

Зохион бүтээгч сонсголын эрхтний тусламжтайгаар хүнийг таних аргыг "цацрагийн дүрсний хувиргалт" гэж нэрлэжээ. Энэ технологи нь янз бүрийн өнгийн туяагаар зураг авах, дараа нь математик код болгон хөрвүүлэх явдал юм.

Гэсэн хэдий ч эрдэмтний хэлснээр түүний арга нь бас сөрөг талуудтай. Жишээлбэл, чихийг бүрхсэн үс, алдаатай сонгосон өнцөг болон бусад алдаанаас болж тодорхой дүр төрхийг олж авахаас сэргийлж болно.

Чихний сканнерийн технологи нь ийм сайн мэддэгийг орлохгүй ердийн аргаХурууны хээ гэх мэт таних тэмдгийг түүнтэй хамт ашиглаж болно.

Энэ нь хүнийг таних найдвартай байдлыг нэмэгдүүлдэг гэж үздэг. Гэмт хэрэгтнүүдийг баривчлах янз бүрийн аргуудыг (олон төрлийн) хослуулах нь онцгой чухал гэж эрдэмтэн үзэж байна. Туршилт, судалгааны үр дүнд тэд зурагнаас гэмт хэрэгтнүүдийг хоёрдмол утгагүй илрүүлэхийн тулд шүүхэд хэрэглэгдэх программ хангамжийг бий болгоно гэж найдаж байна.

Хүний дуу хоолой

Дуу таних технологийг ашиглан хувийн таних ажиллагааг газар дээр нь болон алсаас хийх боломжтой.

Жишээлбэл, утсаар ярихдаа систем харьцуулдаг өгөгдсөн параметрөгөгдлийн санд байгаа хүмүүстэй ижил төстэй дээжийг хувь хэмжээгээр олдог. Бүрэн тохирно гэдэг нь таних нь тогтоогдсон, өөрөөр хэлбэл дуу хоолойгоор таних болсон гэсэн үг юм.

Аливаа зүйлд уламжлалт аргаар хандахын тулд аюулгүй байдлын тодорхой асуултанд хариулах шаардлагатай. Энэ бол дижитал код, эхийн охины нэр болон бусад текст нууц үг юм.

Энэ чиглэлээр хийгдсэн орчин үеийн судалгаагаар энэ мэдээллийг олж авахад маш хялбар байдаг тул дуут биометр зэрэг таних аргуудыг ашиглаж болно. Энэ тохиолдолд кодын мэдлэг биш, харин тухайн хүний ​​хувийн шинж чанарыг шалгах ёстой.

Үүнийг хийхийн тулд үйлчлүүлэгч ямар нэг код хэллэг хэлэх эсвэл ярьж эхлэх хэрэгтэй. Систем нь залгагчийн дуу хоолойг таньж, энэ хүнийх мөн эсэхийг шалгадаг.

Биометрийн мэдээллийн аюулгүй байдлын систем энэ төрлийнүнэтэй тоног төхөөрөмж шаарддаггүй, энэ нь тэдний давуу тал юм. Нэмж дурдахад төхөөрөмж нь "үнэн худал" төрлийн үр дүнг бие даан гаргадаг тул системээр дуут скан хийх тусгай мэдлэгтэй байх шаардлагагүй.

гар бичмэл

Захидал бичих замаар хүнийг таних нь гарын үсэг зурах шаардлагатай бараг бүх салбарт тохиолддог. Энэ нь жишээлбэл, банкинд мэргэжилтэн данс нээлгэх үед үүссэн дээжийг дараагийн айлчлалын үеэр тавьсан гарын үсэгтэй харьцуулах үед тохиолддог.

Энэ аргын нарийвчлал өндөр биш, учир нь таних нь өмнөх шиг математикийн кодын тусламжтайгаар хийгддэггүй, харин энгийн харьцуулалтаар хийгддэг. Субьектив ойлголт өндөр байна. Нэмж дурдахад, гар бичмэл нь нас ахих тусам ихээхэн өөрчлөгддөг тул танихад хэцүү байдаг.

Энэ тохиолдолд ашиглах нь дээр автомат системүүд, энэ нь зөвхөн харагдахуйц тохирохыг төдийгүй үг үсгийн бусад онцлог шинж чанаруудыг, тухайлбал налуу, цэгийн хоорондох зай болон бусад онцлог шинж чанаруудыг тодорхойлох боломжийг олгоно.

ЗлодейБаал 2011 оны 8-р сарын 11-ний 21:54 цагт

Орчин үеийн биометрийн таних аргууд

• Мэдээллийн нууцлал

Саяхан Хабре дээр Google-ийн царай таних системд зориулсан олон нийтлэл гарсан. Үнэнийг хэлэхэд тэдний олонх нь сэтгүүл зүй, багахан хэлэхэд чадваргүй үнэртэй. Би биометрийн талаар сайн нийтлэл бичихийг хүссэн, энэ бол миний анхных биш! Habré дээр биометрийн талаар хэд хэдэн сайн нийтлэл байдаг - гэхдээ тэдгээр нь нэлээд богино бөгөөд бүрэн бус байна. Энд би биометрийг таних ерөнхий зарчмууд болон энэ асуудалд хүн төрөлхтний орчин үеийн ололт амжилтыг товч тайлбарлахыг хичээх болно. Үүнд хүнээр таниулах.

Уг өгүүлэл нь үнэн хэрэгтээ түүний өмнөх хувилбар юм.

Өгүүллийн үндэс болгон орчин үеийн бодит байдалд тохируулан шинэчлэн найруулсан сэтгүүлд хамтран ажиллагсадтайгаа хамтарсан нийтлэлийг (BDI, 2009) ашиглах болно. Хабре одоохондоо хамтрагчгүй байгаа ч шинэчилсэн нийтлэлийг энд нийтлэхийг дэмжсэн. Нийтлэлийг нийтлэх үед энэ нийтлэл нь биометрийн технологийн орчин үеийн зах зээлийн товч тойм байсан бөгөөд бид бүтээгдэхүүнээ гаргахаас өмнө өөрсөддөө зориулж хийсэн. Өгүүллийн хоёрдугаар хэсэгт дэвшүүлсэн хэрэглээний талаархи үнэлэмжийн үнэлгээ нь тухайн бүтээгдэхүүнийг ашигласан, хэрэгжүүлсэн хүмүүсийн санал бодол, түүнчлэн Орос, Европ дахь биометрийн системийг үйлдвэрлэхэд оролцсон хүмүүсийн санал бодолд үндэслэсэн болно.

ерөнхий мэдээлэл

Биометрийн сканнерууд

Одоо технологи тус бүрийн талаар илүү дэлгэрэнгүй.

Хурууны хээ

Зах зээлийн нөхцөл байдал

Цахилдаг

Аргын статистик шинж чанарууд

Аргын давуу болон сул талууд

Зах зээлийн нөхцөл байдал

нүүр царай таних

2D царай таних

Аргын статистик шинж чанарууд

Аргын давуу болон сул талууд

3-D царай таних

Аргын статистик үзүүлэлтүүд

Аргын давуу болон сул талууд

Зах зээлийн нөхцөл байдал

Гарны судсаар таних

Аргын давуу болон сул талууд

Зах зээлийн нөхцөл байдал

Нүдний торлог бүрхэвч

Аргын давуу болон сул талууд

Гар геометр

Бага зэрэг өөрийгөө сурталчлах

дүгнэлт

Залуу техникчид анхааралдаа авна

P.S.

Шошго:

• биометр
• хурууны хээ сканнерууд