Biyometrik kimlik belirleme araçları. Ana seçim kriterleri. Biyometrik özelliklerin değişmezliğine dayalı kimlik doğrulama yöntemlerinin karşılaştırılması

Biyometrik kimlik doğrulama sistemleri- kişilerin kimliklerini doğrulamak için biyometrik verileri kullanan kimlik doğrulama sistemleri.

Biyometrik kimlik doğrulama- kullanıcının kendi biyometrik görüntüsünü sunması ve bu görüntünün önceden belirlenmiş bir kimlik doğrulama protokolüne uygun olarak dönüştürülmesi yoluyla, kullanıcının beyan ettiği adının doğruluğunun kanıtlanması ve doğrulanması süreci.

Bu sistemler, örneğin sürücü yüz tanıma sistemleri ve biyometrik zaman takip araçları gibi biyometrik tanımlama sistemleriyle karıştırılmamalıdır. Biyometrik kimlik doğrulama sistemleri pasif mod yerine aktif modda çalışır ve neredeyse her zaman yetkilendirmeyi içerir. Bu sistemler yetkilendirme sistemleriyle aynı olmasa da sıklıkla birlikte kullanılırlar (örneğin parmak iziyle kapı kilitlerinde).

Ansiklopedik YouTube

1 / 4

Active Directory'de biyometrik kimlik doğrulama

MDG-Yenilikler. Biyometrik tanımlama sistemleri

Biyometrik Windows kimlik doğrulaması Merhaba

# KÜRESELLEŞME MODU # BİYOMETRİK SİSTEM #

Altyazılar

Kimlik Doğrulama Yöntemleri

Çeşitli kontrollü erişim sistemleri, kişinin sisteme sunmak istediği şeye göre üç gruba ayrılabilir:

1) Şifre koruması. Kullanıcı gizli veriler sağlar (örneğin, PIN kodu veya şifre).

1. Evrensellik: Bu işaret istisnasız tüm insanlarda bulunmalıdır.

2. benzersizlik: Biyometri, aynı fiziksel ve davranışsal parametrelere sahip iki kişinin varlığını reddeder.

3. Tutarlılık: Doğru kimlik doğrulama için zaman içinde tutarlılık gereklidir.

4. Ölçülebilirlik: uzmanların veri tabanına daha fazla giriş yapabilmek için işareti bazı cihazlarla ölçebilmeleri gerekir.

5. Uygunluk: toplum biyometrik bir parametrenin toplanmasına ve ölçülmesine karşı olmamalıdır.

Statik yöntemler

Parmak izi kimlik doğrulaması

Parmak izi tanıma, en yaygın biyometrik kullanıcı kimlik doğrulama teknolojisidir. Yöntem, insanların parmaklarındaki benzersiz papiller desen modelinden yararlanıyor. Tarayıcı kullanılarak elde edilen parmak izi dijital koda dönüştürülür ve daha önce girilen standartlarla karşılaştırılır. Parmak izi kimlik doğrulamasını kullanmanın faydaları kullanım kolaylığı, rahatlık ve güvenilirliktir. Bu teknolojinin çok yönlülüğü, herhangi bir alanda kullanılmasına ve kullanıcıların güvenilir ve oldukça doğru bir şekilde tanımlanmasının gerekli olduğu her türlü ve çok çeşitli sorunları çözmesine olanak tanır.

Parmak izleri hakkında bilgi edinmek için özel tarayıcılar kullanılır. Parmak izlerinin net bir elektronik temsilini elde etmek için, parmak izi çok küçük olduğundan ve açıkça görülebilen papiller desenleri elde etmek çok zor olduğundan oldukça spesifik yöntemler kullanılır.

Yaygın olarak kullanılan üç ana parmak izi tarayıcı türü vardır: kapasitif, yuvarlanan ve optik. En yaygın ve yaygın olarak kullanılanları optik tarayıcılardır, ancak bunların ciddi bir dezavantajı vardır. Optik tarayıcılar aptallara ve ölü parmaklara karşı dayanıklı değildir, bu da onların diğer tarayıcı türleri kadar etkili olmadığı anlamına gelir. Ayrıca bazı kaynaklarda parmak izi tarayıcıları fiziksel prensiplerine göre 3 sınıfa ayrılmaktadır: optik, silikon, ultrasonik. ] [ ] .

İris kimlik doğrulaması

Bu teknoloji Biyometrik kişisel kimlik doğrulama, insan gözünün irisinin işaretlerinin ve özelliklerinin benzersizliğini kullanır. İris, omurgalılarda, ortasında bir delik (gözbebeği) bulunan ince, hareketli bir göz diyaframıdır; Korneanın arkasında, ön ve arka kısım arasında yer alır. arka kameralar gözler, merceğin önünde. İris, insan doğmadan önce oluşur ve yaşam boyunca değişmez. İrisin dokusu, bir bilgisayar tarafından ölçülebilen çok sayıda çevreleyen daire ve desenden oluşan bir ağa benzer, irisin deseni çok karmaşıktır, bu, yüksek bir değerin yardımıyla yaklaşık 200 nokta seçmenize olanak tanır. kimlik doğrulama güvenilirliği derecesi sağlanır. Karşılaştırma için, en iyi sistemler Parmak izi tanımlamada 60-70 nokta kullanılır.

İris tanıma teknolojisi, kızılötesi ışınlar veya parlak ışık kullanan retina taramalarının müdahaleciliğini ortadan kaldırmak için geliştirildi. Bilim adamları ayrıca insan retinasının zamanla değişebileceğini ancak irisin değişmediğini gösteren bir dizi çalışma da yürüttüler. Ve en önemlisi, ikizlerde bile tamamen aynı iki iris deseni bulmak imkansızdır. İrisin bireysel kaydını elde etmek için siyah beyaz kamera saniyede 30 kayıt yapar. Hafif bir ışık irisi aydınlatarak video kameranın irise odaklanmasını sağlar. Kayıtlardan biri daha sonra sayısallaştırılıyor ve kayıtlı kullanıcılardan oluşan bir veritabanında saklanıyor. Prosedürün tamamı birkaç saniye sürer ve sesli yönlendirme ve otomatik odaklama kullanılarak tamamen bilgisayarla gerçekleştirilebilir. Kamera, tarama ekipmanına bağlı olarak 10 cm ila 1 metre mesafeye kurulabilir. Bir görüntü elde etme süreci taramayı değil, yalnızca fotoğraf çekmeyi içerdiğinden "tarama" terimi yanıltıcı olabilir. Ortaya çıkan iris görüntüsü daha sonra basitleştirilmiş bir forma dönüştürülür, kaydedilir ve daha sonra karşılaştırılmak üzere saklanır. Gözlükler ve kontakt lensler, renkli olanlar bile kimlik doğrulamanın kalitesini etkilemez. [ ] [ ] .

Maliyet her zaman bu teknolojiyi benimsemenin önündeki en büyük caydırıcı faktör olmuştur, ancak artık iris tanımlama sistemleri çeşitli şirketler için daha uygun fiyatlı hale geliyor. Teknolojinin savunucuları, iris tanımanın çok yakında çeşitli alanlarda yaygın bir tanımlama teknolojisi haline geleceğini iddia ediyor.

Retina kimlik doğrulaması

El geometrisi kimlik doğrulaması

Bu biyometrik yöntem, bir kişinin kimliğini doğrulamak için elin şeklini kullanır. Bireysel el şekli parametrelerinin benzersiz olmaması nedeniyle çeşitli özelliklerin kullanılması gerekmektedir. Parmakların kıvrımları, uzunluğu ve kalınlığı, el sırtının genişliği ve kalınlığı, eklemler arası mesafe ve kemik yapısı gibi el parametreleri taranır. Ayrıca elin geometrisi küçük detaylar içerir (örneğin ciltteki kırışıklıklar). Eklem ve kemiklerin yapısı nispeten kalıcı özellikler olmasına rağmen, dokuların şişmesi veya eldeki morluklar orijinal yapıyı bozabilir. Teknoloji sorunu: Ampütasyon olasılığını hesaba katmadan bile, “artrit” adı verilen bir hastalık, tarayıcıların kullanımını büyük ölçüde engelleyebilir.

Bir kamera ve aydınlatıcı diyotlardan oluşan bir tarayıcı kullanılarak (bir eli tararken diyotlar sırayla açılır, bu, elin farklı projeksiyonlarını elde etmenizi sağlar), ardından elin üç boyutlu bir görüntüsü oluşturulur. El geometrisi kimlik doğrulamasının güvenilirliği, parmak izi kimlik doğrulamasıyla karşılaştırılabilir.

El geometrisi kimlik doğrulama sistemlerinin yaygın olarak kullanılması, kullanıcılara kolaylık sağladığının bir kanıtıdır. Bu seçeneğin kullanılması birçok nedenden dolayı caziptir. Bir numune alma prosedürü oldukça basittir ve görüntüye yüksek talepler getirmez. Ortaya çıkan şablonun boyutu çok küçüktür, birkaç bayttır. Kimlik doğrulama işlemi sıcaklık, nem veya kirden etkilenmez. Standartla karşılaştırıldığında yapılan hesaplamalar oldukça basittir ve kolayca otomatikleştirilebilir.

El geometrisine dayalı kimlik doğrulama sistemleri 70'li yılların başında tüm dünyada kullanılmaya başlandı. [ ] [ ]

Yüz geometrisi kimlik doğrulaması

Bir kişinin yüz geometrisine dayalı biyometrik kimlik doğrulaması oldukça yaygın bir tanımlama ve kimlik doğrulama yöntemidir. Teknik uygulama karmaşık bir matematik problemidir. Tren istasyonlarında, havalimanlarında, meydanlarda, caddelerde, yollarda ve diğer kalabalık yerlerde yeterli sayıda video kameranın görülebildiği multimedya teknolojilerinin yaygın kullanımı bu alanın gelişmesinde belirleyici olmuştur. İnsan yüzünün üç boyutlu modelini oluşturmak için gözlerin, kaşların, dudakların, burnun ve yüzün diğer çeşitli unsurlarının hatları izole edilir, ardından aralarındaki mesafe hesaplanır ve üç boyutlu bir model oluşturulur. onu kullanıyor. Belirli bir kişiye karşılık gelen benzersiz bir modeli belirlemek için 12 ila 40 karakteristik öğe gereklidir. Şablon, yüzün döndürülmesi, eğilmesi, ışığın değiştirilmesi, ifadenin değiştirilmesi durumlarında görüntünün birçok varyasyonunu dikkate almalıdır. Bu seçeneklerin aralığı uygulamaya bağlı olarak değişir Bu method(tanımlama, kimlik doğrulama, geniş alanlarda uzaktan arama vb. için). Bazı algoritmalar bir kişinin gözlüklerini, şapkasını, bıyıklarını ve sakallarını telafi etmenize olanak tanır. [ ] [ ]

Yüz termogramı kullanarak kimlik doğrulama

Yöntem, yüz termogramının her kişi için benzersiz olduğunu gösteren çalışmalara dayanmaktadır. Termogram kızılötesi kameralar kullanılarak elde edilir. Yüz geometrisi kimlik doğrulamasının aksine, bu yöntem ikizleri ayırt eder. Özel maske kullanımı, plastik cerrahi, insan vücudunun yaşlanması, vücut ısısı, soğuk havalarda yüz derisinin soğutulması termogramın doğruluğunu etkilemez. Kimlik doğrulama kalitesinin düşük olması nedeniyle yöntem şu anda yaygın değildir.

Dinamik Yöntemler

Sesli kimlik doğrulama

Biyometrik ses kimlik doğrulama yöntemi, kullanım kolaylığı ile karakterize edilir. Bu yöntem pahalı ekipmanlara ihtiyaç duymaz, yalnızca bir mikrofon ve ses kartı gerektirir. Şu anda, bu kimlik doğrulama yöntemi modern iş merkezlerinde yaygın olarak kullanıldığı için bu teknoloji hızla gelişiyor. Ses şablonu oluşturmanın pek çok yolu vardır. Genellikle bunlar sesin frekans ve istatistiksel özelliklerinin farklı kombinasyonlarıdır. Modülasyon, tonlama, perde vb. parametreler dikkate alınabilir.

Sesli kimlik doğrulama yönteminin ana ve tanımlayıcı dezavantajı, yöntemin doğruluğunun düşük olmasıdır. Örneğin sistem soğuk algınlığı olan bir kişiyi tanımayabilir. Önemli bir sorun bir kişinin sesinin tezahürlerinin çeşitliliğini oluşturur: ses, sağlık durumuna, yaşına, ruh haline vb. bağlı olarak değişebilir. Bu çeşitlilik, bir kişinin sesinin ayırt edici özelliklerinin belirlenmesinde ciddi zorluklar yaratır. Ayrıca gürültü bileşeninin dikkate alınması da bir diğer önemli ve çözülmemiş sorundur. pratik kullanım sesli kimlik doğrulama. Bu yöntemi kullanırken Tip II hata olasılığı yüksek olduğundan (yüzde bir düzeyinde), bilgisayar laboratuvarları, imalat şirketlerinin laboratuvarları vb. gibi orta güvenlikli tesislerde erişimi kontrol etmek için ses kimlik doğrulaması kullanılır.

K. Gribaçov

JSC NVP "Bolid" şirketinde programcı

GİRİİŞ

“Biyometri” kavramı karmaşık bir alanı kapsamaktadır. çeşitli metodlar ve bir kişinin biyolojik parametrelerine göre tanımlanmasını sağlayan teknolojiler. Biyometri, her insanın bireysel bir dizi fizyolojik, psikosomatik, kişisel ve diğer özelliklere sahip olduğu gerçeğine dayanmaktadır. Örneğin, fizyolojik parametreler parmakların papiller desenlerini, irisin desenini vb. içerir.

Bilgi işlem teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, özel algoritmalar kullanarak biyometrik verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak güvenilir bir şekilde işleyebilen cihazlar ortaya çıktı. Bu, biyometrik teknolojilerin geliştirilmesine ivme kazandırdı. Son zamanlarda, uygulamalarının kapsamı sürekli genişlemektedir. Şekil 1'de biyometrinin bazı uygulamaları sunulmaktadır.

Pirinç. 1. Biyometrinin uygulama alanları

BİYOMETRİK PARAMETRELER

Biyometrik tanımlama (BI), 2 türe ayrılabilen çeşitli parametreleri kullanabilir: statik ve dinamik (Şekil 2).

Statik parametreler, bir kişinin belirli bir şekle, ağırlığa, hacme vb. sahip fiziksel bir nesne olarak “maddi” özelliklerini belirler. Bu parametreler kişinin yaşına bağlı olarak hiç değişmez veya çok az değişir (bu kural ancak çocukluk döneminde ihlal edilebilir). Ancak kişi tanımlamanın hızlı bir şekilde yapılması gerektiğinde (örneğin erişim kontrol sistemlerinde) tüm statik parametreler kullanılamaz. Açıkçası, DNA analizi oldukça fazla zaman gerektirir ve yakın gelecekte erişim kontrol sistemlerinde yaygın olarak kullanılması pek olası değildir.

Dinamik parametreler büyük ölçüde bir kişinin davranışsal veya psikosomatik özelliklerini tanımlar. Bu parametreler hem yaşa bağlı olarak hem de değişen dış ve iç faktörlere (sağlık sorunları vb.) bağlı olarak oldukça önemli ölçüde değişebilir. Ancak dinamik parametrelerin kullanımının çok önemli olduğu uygulama alanları da vardır; örneğin el yazısı incelemeleri yapılırken veya bir kişinin sesiyle kimlik tespiti yapılırken.

BİYOMETRİK BİLGİLERİN SINIRLILIKLARI VE ÖZGÜNLÜKLERİNİN AVANTAJLARI

Şu anda ezici çoğunluk biyometrik sistemler erişim kontrolü (BioSKUD) statik parametreleri kullanır. Bunlardan en yaygın parametre parmak izleridir.

Erişim kontrol sistemlerinde biyometrik bilgilerin kullanılmasının (erişim anahtarları veya proxy kartlarıyla karşılaştırıldığında) başlıca avantajları şunlardır:

■ bir tanımlama parametresinin tahrif edilmesindeki zorluklar;

■ tanımlayıcıyı kaybetmenin imkansızlığı;

■ tanımlayıcının başka bir kişiye aktarılamaması.

Tanımlanan avantajların yanı sıra, biyometrik parametrelerin "yanlışlığı" veya "bulanıklığı" ile ilişkili biyometrik sistemlerin kullanımında belirli sınırlamalar vardır. Bunun nedeni, örneğin aynı parmak izini tekrar tekrar okurken veya aynı yüzü tekrar alırken, tarayıcının hiçbir zaman tamamen aynı iki görüntüyü almamasıdır, yani tarama sonucunu etkileyen her zaman farklı faktörler vardır. Örneğin, bir parmağın tarayıcıdaki konumu hiçbir zaman katı bir şekilde sabitlenmez; bir kişinin yüz ifadesi de değişebilir, vb.

Biyometrik bilgi toplamanın bu temel "tekrarlanamazlığı", biyometrik sistemlerin belirli bir özelliğidir ve sonuç olarak, bu, bilgisayar algoritmalarının "zekası" ve güvenilirliğinin yanı sıra mikroişlemci elemanlarının hızına yönelik gereksinimlerin de önemli ölçüde artmasına yol açar. ACS. Aslında, bir yakınlık kartı kullanırken kimlik için iki dijital kodu kontrol etmek yeterliyse, o zaman ölçülen biyometrik parametreyi karşılaştırırken Referans değeri korelasyon analizi ve/veya bulanık ("bulanık") mantığın özel, oldukça karmaşık algoritmalarının kullanılması gereklidir.

Taranan görüntüler yerine "bulanık" tanıma sorununun çözülmesini kolaylaştırmak için özel dijital modeller veya şablonlar. Böyle bir şablon, bir biyometrik parametrenin okunan görüntüsü hakkında bilgi içeren belirli bir yapıya sahip dijital bir dizidir, ancak düzenli bir taramada olduğu gibi tüm veriler şablonda depolanmaz, yalnızca daha sonraki tanımlama için önemli olan en karakteristik bilgiler. Örneğin, yüz taramayı kullanırken şablon, burnun, gözlerin, ağzın vb. şeklini açıklayan parametreleri içerebilir. Spesifik Yöntem biyometrik bir görüntüyü dijital şablon formatına dönüştürmek kesin olarak resmileştirilmemiştir ve kural olarak her biyometrik ekipman üreticisi, kendi şablon formatlarını ve bunların oluşturulması ve karşılaştırılması için kendi algoritmalarını kullanır.

Biyometrik bir şablon kullanarak orijinal biyometrik görüntüyü geri yüklemenin temelde imkansız olduğu ayrıca belirtilmelidir. Bu açıktır, çünkü şablon aslında yalnızca gerçek bir biyometrik görüntüyü tanımlayan bir modeldir. Bu, erişim kontrol sistemlerindeki biyometri ile örneğin şablon modellerin değil, parmak izlerinin “tam” görüntülerinin kullanıldığı adli tıptaki biyometri arasında önemli bir farklılığa yol açmaktadır. Bu ayrımın akılda tutulması önemlidir, çünkü örneğin modern mevzuatta bu, biyometrik şablonların otomatik olarak bir kişinin kişisel verileri olarak sınıflandırılamayacağı anlamına gelebilir.

Pirinç. 2. Biyometrik parametre türleri ve türleri

BİYOMETRİK ACS'NİN ETKİNLİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNE YÖNELİK PARAMETRELER

Yukarıda açıklanan biyometrik bilgilerin özellikleri nedeniyle, herhangi bir BioAccess Kontrol Sisteminde her zaman iki ana türde hata olasılığı vardır:

■ ACS'nin sistemde kayıtlı bir kişiyi tanımaması (izin vermemesi) durumunda hatalı erişim reddi (FRR - Yanlış Reddetme Oranı);

■ yanlış tanımlama (FAR katsayısı - Yanlış Kabul Oranı), erişim kontrol sistemi insanların "kafasını karıştırdığında", sistemde kayıtlı olmayan "yabancı" bir kişiyi içeri alarak onu "bizden biri" olarak tanıdığında. Bu katsayılar güvenilirliği değerlendirmek için en önemli parametrelerdir.

BioSKUD.

Uygulamada, bu iki tür hatanın birbirine bağlı olması nedeniyle durum karmaşıklaşmaktadır. Bu nedenle, olası tanıma kontrol parametreleri aralığını, sistemin her zaman "kendi çalışanını tanıyacağı" (yani FRR katsayısını azaltacak şekilde) şekilde genişletmek, otomatik olarak başka birinin çalışanının bu yeniye "sızacağı" gerçeğine yol açar. genişletilmiş aralık (yani FAR katsayısı artacaktır) . Bunun tersine, FAR katsayısı arttığında (yani değeri azaldığında), FRR katsayısı otomatik olarak kötüleşecektir (artacaktır). Başka bir deyişle, sistem "yabancı" bir çalışanı kaçırmamak için tanıma işlemini ne kadar "dikkatli" yapmaya çalışırsa, "kendi" (yani kayıtlı) çalışanını tanımama olasılığı da o kadar artar. Bu nedenle pratikte FAR ve FRR katsayıları arasında her zaman bir miktar uzlaşma vardır.

Belirtilen hata oranlarına ek olarak BioACS'nin etkinliğini değerlendirmede önemli bir parametre de tanımlama hızıdır. Bu, örneğin kısa sürede çok sayıda çalışanın sistemden geçtiği kontrol noktası işletmelerinde önemlidir. Yanıt süresi birçok faktöre bağlıdır: tanımlama algoritması, şablonun karmaşıklığı, BioSKUD referans veritabanındaki çalışan biyometrik şablonlarının sayısı vb. Açıkçası, yanıt süresi aynı zamanda tanımlamanın güvenilirliği ile de ilişkilidir; tanımlama algoritması ne kadar "kapsamlı" olursa sistem bu prosedüre o kadar fazla zaman harcar.

TAKLİT VE KULLANICI HATALARINA KARŞI KORUNMA YÖNTEMLERİ

Tüm avantajlarına rağmen biyometrik bilgilerin kullanımının erişim kontrol sisteminin mutlak güvenilirliğini otomatik olarak garanti etmediği açıktır. Yukarıda açıklanan tanımlama hatalarına ek olarak, saldırganların BioSKUD'u "aldatmak" için biyometrik simülatörleri kullanma ihtimali de vardır. Taklit araçları örneğin parmak izi izleri, yüzün renkli fotoğrafları vb. olabilir.

Modern BioSKUD'ların bu tür biyosimülatörlere karşı koruma araçları vardır. Bunlardan bazılarını kısaca listeleyelim:

■ sıcaklık ölçümü (parmak, avuç içi);

■ elektriksel potansiyellerin ölçümü (parmak);

■ kan akışının varlığının ölçülmesi (avuç içi ve parmaklar);

■ dahili parametrelerin taranması (el damarlarının şekli);

■ üç boyutlu modellerin (yüzler) kullanımı.

BioSKUD'un taklitçilerden korunmanın yanı sıra kullanıcıların kendi hatalarına karşı da koruma araçlarına sahip olması gerekir. Örneğin, bir parmak izini tararken, bir çalışan yanlışlıkla veya kasıtlı olarak parmağını belli bir açıyla yerleştirebilir, çocuklar iki parmağını aynı anda tarayıcıya yerleştirebilir, vb. Bu tür olayları ortadan kaldırmak için örneğin aşağıdaki yöntemler kullanılır:

■ “anormal” parametreleri filtrelemek için özel algoritmalar;

■ çoklu tarama (örneğin, kayıt sırasında parmak izinizin üç kez taranması);

■ tekrarlanan tanımlama girişimleri olasılığı.

ÇÖZÜM

Biyometrik verilerin erişim kontrol sistemlerinde kullanılması umut verici ve hızla gelişen bir teknolojidir. Biyometrinin tanıtılması, erişim kontrol sistemlerinin “zeka” düzeyinin artırılmasını, yeni yüksek teknolojili algoritmik ve yazılım yöntemlerinin geliştirilmesini ve donanımın iyileştirilmesini gerektirir. Dolayısıyla biyometrik teknolojilerin tanıtılmasının erişim kontrolü ve yönetim sistemleri sektörünün bir bütün olarak gelişmesine katkıda bulunduğu sonucuna varabiliriz.

giriiş

1. Biyometrik kişisel tanımlama araçlarının sınıflandırılması ve temel özellikleri

2. Statik biyometrik kontrol yöntemlerinin uygulanmasının özellikleri

2.1 Papiller çizgi deseniyle tanımlama

2.2 İris tanımlama

2.3 Retinal kılcal damarlarla tanımlama

2.4 Yüzün geometrisi ve termal görüntüsü ile tanımlama

2.5 El geometrisinin tanımlanması

3. Dinamik biyometrik kontrol yöntemlerinin uygulanmasının özellikleri

3.1 El yazısı ve imza dinamikleriyle tanımlama

3.3 Klavye ritmine göre tanımlama

4. Geleceğin biyometrik teknolojileri

Çözüm

Edebiyat

giriiş

Ders ders çalışması"Kişisel tanımlamanın biyometrik yolu."

Kişisel tanımlama için modern elektronik sistemler erişim kontrolü ve yönetimi (ACS) cihazları çeşitli türleri kullanır. En yaygın olanları:

PIN kodu çevirme cihazları (düğmeli klavyeler);

Temassız akıllı kart okuyucuları (Wiegand arayüzü);

Yakınlık kart okuyucuları;

Dokunmatik hafızalı anahtar okuyucular;

Barkod okuyucu;

Biyometrik okuyucular.

Şu anda en yaygın olarak her türlü kart okuyucu (proximity, Wiegand, manyetik şeritli vb.) kullanılmaktadır. Avantajları ve kullanım kolaylıkları yadsınamaz ama otomatik erişim noktasında “kişinin değil kartın geçişi” kontrol ediliyor. Aynı zamanda kart davetsiz misafirler tarafından kaybolabilir veya çalınabilir. Tüm bunlar, yüksek güvenlik gereksinimleri olan uygulamalarda yalnızca kart okuyuculara dayalı erişim kontrol sistemlerinin kullanılma olasılığını azaltır. İnsan biyometrik parametrelerini (parmak izi, el geometrisi, retina deseni vb.) tanımlayıcı bir özellik olarak kullanan ve açıkça yalnızca belirli bir kişiye (taşıyıcıya) erişim sağlayan her türlü biyometrik erişim kontrol cihazı tarafından kıyaslanamayacak kadar yüksek bir güvenlik sağlanır. kodun (biyometrik parametreler). Ancak günümüzde bu tür cihazlar hâlâ oldukça pahalı ve karmaşıktır ve bu nedenle yalnızca özellikle önemli erişim noktalarında kullanım alanı bulmaktadır. Bir yazıcıda veya fotokopi makinesinde geçiş yapmak son derece kolay olduğundan, barkod okuyucular şu anda pratik olarak kurulmamıştır.

İşin amacı biyometrik kişisel tanımlama araçlarının çalışma ve kullanım ilkelerini göz önünde bulundurun.

1. Biyometrik kişisel tanımlama araçlarının sınıflandırılması ve temel özellikleri

Bir kişinin kimliğini benzersiz şekilde tanımlayan, kişinin benzersiz biyolojik ve fizyolojik özelliklerine dayanan biyometrik tanımlayıcıların avantajları, ilgili araçların yoğun şekilde geliştirilmesine yol açmıştır. Biyometrik tanımlayıcılar, kişinin fizyolojik özelliklerine, yani ona doğumdan itibaren verilen benzersiz özelliklere (parmak papiller çizgilerinin desenleri, iris, retina kılcal damarları, yüzün termal görüntüsü, el geometrisi, DNA) dayalı statik yöntemler kullanır ve dinamik yöntemler (el yazısı ve imza dinamikleri, ses ve konuşma özellikleri, klavye çalışmasının ritmi). Cildin subungual tabakası, tarama için belirtilen parmak hacmi, kulak şekli, vücut kokusu ve dinamik yöntemler (oynatma sırasında dudak hareketi ile tanımlama) ile tanımlama gibi benzersiz statik yöntemlerin kullanılması önerilmektedir. kod sözcüğü, bir anahtarın kapı kilidinde döndürülmesinin dinamikleri vb. ile. Modern biyometrik tanımlama araçlarının sınıflandırılması, Şekil 1'de gösterilmektedir. 1.

Biyometrik tanımlayıcılar yalnızca operatörün iki şeyi doğrulayabildiği durumlarda iyi çalışır: Birincisi, biyometrik verilerin doğrulama sırasında belirli bir kişiden alındığı ve ikincisi, bu verilerin dosya dolabında saklanan örnekle eşleştiğidir. Biyometrik özellikler benzersiz tanımlayıcılardır ancak bunların güvenilir şekilde saklanması ve müdahaleye karşı korunması konusu hala açık değildir.

Biyometrik tanımlayıcılar çok yüksek göstergeler sağlar: Yetkisiz erişim olasılığı %0,1 - 0,0001'dir, yanlış tutuklama olasılığı yüzde birdir, tanımlama süresi birkaç saniyedir, ancak öznitelik tanımlama araçlarıyla karşılaştırıldığında daha yüksek bir maliyete sahiptirler. Çeşitli biyometrik teknolojilerin tanımlama doğruluğu ve maliyetler açısından karşılaştırmasının nitel sonuçları Şekil 1'de gösterilmektedir. 2. Bilekteki damar ağının konfigürasyonlarının okunması ve karşılaştırılması, dijital forma dönüştürülen koku örnekleri, belirli akustik darbelerle ışınlandığında insan orta kulağının benzersiz akustik tepkisinin analizine dayanan erişim kontrol sistemlerinde bilinen gelişmeler vardır. , vesaire.

Pirinç. 1. Modern biyometrik tanımlama araçlarının sınıflandırılması

Biyometrik tanımlayıcıların özelliklerini önemli ölçüde iyileştirme ve maliyetlerini azaltma eğilimi, biyometrik tanımlayıcıların çeşitli erişim kontrolü ve yönetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmasına yol açacaktır. Şu anda bu pazarın yapısı şu şekildedir:

Herhangi bir biyometrik teknoloji aşamalar halinde uygulanır:

Bir nesneyi taramak;

Bireysel bilgilerin alınması;

Bir şablonun oluşturulması;

Geçerli şablonu veritabanıyla karşılaştırın.

Biyometrik kimlik doğrulama tekniği aşağıdaki gibidir. Kullanıcı, geçiş kontrol sistemine talepte bulunurken öncelikle kimlik kartı, plastik anahtar veya kişisel kimlik numarası kullanarak kendisini tanıtmaktadır. Kullanıcı tarafından sunulan tanımlayıcıya dayanarak sistem, hafızasında kullanıcının kişisel dosyasını (standart) bulur; burada numarayla birlikte kullanıcı kayıt prosedürü sırasında daha önce kaydedilen biyometrik verileri de saklanır. Bundan sonra kullanıcı, biyometrik parametrelerin belirtilen taşıyıcısını okunması için sisteme sunar. Sistem, alınan ve kaydedilen verileri karşılaştırarak erişim izni verme veya reddetme kararı verir.

Bu nedenle, biyometrik karakteristik ölçüm cihazlarının yanı sıra, erişim kontrol sistemleri uygun kimlik kartı okuyucuları veya plastik anahtarlarla (veya sayısal tuş takımıyla) donatılmalıdır.

Bugün Rusya güvenlik pazarının sağladığı ana biyometrik bilgi güvenliği araçları Tablo'da verilmektedir. 1, özellikler Bazı biyometrik sistemler tabloda sunulmaktadır. 2.

Tablo 1. Modern biyometrik bilgi güvenliği araçları

Otomatik kimlik doğrulamanın doğruluğundan bahsederken, iki tür hatayı ayırt etmek gelenekseldir: 1. Tip hatalar ("yanlış alarmlar") meşru bir kullanıcıya erişimin reddedilmesiyle ilişkilidir. 1. tür hatalar ("hedefi kaçırmak") - yasa dışı bir kullanıcıya erişim izni vermek. Hataların nedeni, biyometrik özellikleri ölçerken belirli bir değer dağılımının olmasıdır. Biyometride numunelerin ve yeni elde edilen özelliklerin tam bir uyum sağlaması kesinlikle imkansızdır. Bu, parmak izleri, retina taramaları veya imza tanıma da dahil olmak üzere tüm biyometri için geçerlidir. Örneğin bir elin parmakları her zaman aynı pozisyonda, aynı açıda veya aynı basınçta bulunmayabilir. Ve böylece her kontrol ettiğinizde.

Modern bilim yerinde durmuyor. Cihazların yüksek kalitede korunması giderek daha sık gerekli hale geliyor, böylece kazara ele geçiren birinin bilgilerden tam anlamıyla yararlanamaması sağlanıyor. Ayrıca bilgiyi koruma yöntemleri sadece günlük yaşamda kullanılmamaktadır.

Şifrelerin dijital olarak girilmesinin yanı sıra daha kişiselleştirilmiş biyometrik güvenlik sistemleri de kullanılmaktadır.

Ne olduğunu?

Daha önce böyle bir sistem yalnızca sınırlı durumlarda, en önemli stratejik nesneleri korumak için kullanılıyordu.

Daha sonra 11 Eylül 2011'den sonra bu erişimin sadece bu alanlarda değil, diğer alanlarda da uygulanabileceği sonucuna vardılar.

Bu nedenle, insan tanımlama teknikleri, dolandırıcılık ve terörizmle mücadelenin bir dizi yönteminin yanı sıra aşağıdaki alanlarda da vazgeçilmez hale gelmiştir:

İletişim teknolojileri, ağ ve bilgisayar veritabanlarına biyometrik erişim sistemleri;

Veri tabanı;

Bilgi depolama tesislerine vb. erişim kontrolü.

Her insanın zamanla değişmeyen veya değiştirilebilen, ancak aynı zamanda yalnızca kendisine ait olan bir dizi özelliği vardır. belirli bir kişiye. Bu bağlamda şunu vurgulamak mümkündür. aşağıdaki parametreler Bu teknolojilerde kullanılan biyometrik sistemler:

Statik - parmak izleri, kulak fotoğrafı, retina taraması ve diğerleri.

Gelecekte biyometri teknolojileri, yerleşik çipler, kartlar ve benzeri yenilikler gibi pasaport kullanarak bir kişinin kimliğini doğrulamaya yönelik geleneksel yöntemlerin yerini alacak bilimsel teknolojiler sadece Türkiye'de uygulanmayacak bu belge, aynı zamanda diğerlerinde de.

Kişilik tanıma yöntemleri hakkında küçük bir açıklama:

- Tanılama- birden çoğa; numune belirli parametrelere göre mevcut tüm numunelerle karşılaştırılır.

- Kimlik doğrulama- bire bir; numune daha önce elde edilen malzemeyle karşılaştırılır. Bu durumda kişi biliniyor olabilir, kişiye ait elde edilen veriler bu kişiye ait veri tabanında bulunan örnek parametre ile karşılaştırılır;

Biyometrik güvenlik sistemleri nasıl çalışır?

Belirli bir kişiye temel oluşturmak için onun biyolojik bireysel parametrelerini özel bir cihaz olarak dikkate almak gerekir.

Sistem alınan biyometrik karakteristik numuneyi hatırlar (kayıt işlemi). Bu durumda parametre için daha doğru bir referans değeri oluşturmak amacıyla birkaç numune yapmak gerekli olabilir. Sisteme alınan bilgiler matematiksel koda dönüştürülür.

Numune oluşturmanın yanı sıra sistem, kişisel tanımlayıcı (PIN veya akıllı kart) ile biyometrik numuneyi birleştirmek için ek adımlar gerektirebilir. Daha sonra uyumluluk taraması gerçekleştiğinde sistem, alınan verileri matematiksel kodu önceden kaydedilmiş olanlarla karşılaştırarak karşılaştırır. Eşleşirlerse kimlik doğrulamanın başarılı olduğu anlamına gelir.

Olası hatalar

Sistem, şifre veya elektronik anahtar kullanılarak yapılan tanımanın aksine hatalar üretebilir. Bu durumda, aşağıdaki yanlış bilgi verme türleri ayırt edilir:

Tip 1 hata: yanlış erişim oranı (FAR) - bir kişi diğeriyle karıştırılabilir;

Tip 2 hatası: yanlış erişim reddi oranı (FRR) - kişi sistemde tanınmıyor.

Örneğin bu seviyedeki hataları hariç tutmak için FAR ve FRR göstergelerinin kesişmesi gerekir. Ancak bu mümkün değildir çünkü bu, kişinin DNA kimliğinin belirlenmesini gerektirecektir.

Parmak izleri

Şu anda en ünlü yöntem biyometridir. Pasaport alırken, modern Rus vatandaşlarının kişisel kartlarına ekleyebilmeleri için parmak izi alma prosedüründen geçmeleri gerekmektedir.

Bu yöntem parmakların benzersizliğine dayanmaktadır ve adli tıptan (parmak izi) başlayarak oldukça uzun süredir kullanılmaktadır. Sistem, parmakları tarayarak örneği benzersiz bir koda çevirir ve bu kod daha sonra mevcut bir tanımlayıcıyla karşılaştırılır.

Kural olarak, bilgi işleme algoritmaları, parmak izi içeren belirli noktaların (dallar, desen çizgisinin sonu vb.) ayrı ayrı konumunu kullanır. Görüntüyü koda dönüştürmek ve sonucu üretmek için gereken süre genellikle yaklaşık 1 saniyedir.

Ekipman dahil yazılım onun için şu anda bir komplekste üretiliyor ve nispeten ucuz.

Aşağıdaki durumlarda parmakları (veya her iki eli) tararken hatalar oldukça sık meydana gelir:

Parmaklarda alışılmadık ıslaklık veya kuruluk var.

Eller işleniyor kimyasal elementler bu da tanımlamayı zorlaştırıyor.

Mikro çatlaklar veya çizikler var.

Büyük ve sürekli bir bilgi akışı vardır. Örneğin işyerine erişimin parmak izi tarayıcı kullanılarak gerçekleştirildiği bir kuruluşta bu mümkündür. İnsan akışı önemli olduğundan sistem başarısız olabilir.

Parmak izi tanıma sistemleriyle uğraşan en ünlü firmalar: Bayometric Inc., SecuGen. Rusya'da Sonda, BioLink, SmartLok vb. bunun üzerinde çalışıyor.

Göz irisi

Membranın düzeni intrauterin gelişimin 36. haftasında oluşur, iki ayda kurulur ve yaşam boyunca değişmez. Biyometrik iris tanımlama sistemleri bu aralıktaki diğer sistemler arasında yalnızca en doğru olanı değil, aynı zamanda en pahalı olanlardan biridir.

Yöntemin avantajı tarama yani görüntü yakalamanın hem 10 cm mesafeden hem de 10 metre mesafeden gerçekleşebilmesidir.

Bir görüntü yakalandığında, gözün irisi üzerindeki belirli noktaların konumu hakkındaki veriler bilgisayara iletilir ve bu da daha sonra kabul olasılığı hakkında bilgi sağlar. İnsan irisine ilişkin bilgilerin işlenme hızı yaklaşık 500 ms'dir.

Şimdilik bu sistem Biyometrik pazardaki tanınırlık, pazarın %9'undan fazlasını oluşturmaz toplam sayısı Bu tür tanımlama yöntemleri. Aynı zamanda parmak izi teknolojilerinin pazar payı da %50'nin üzerindedir.

Gözün irisini yakalayıp işlemenizi sağlayan tarayıcılar oldukça karmaşık bir tasarıma ve yazılıma sahiptir ve bu nedenle bu tür cihazların fiyatı yüksektir. Ayrıca Iridian başlangıçta insan tanıma sistemlerinin üretiminde tekelciydi. Daha sonra, halihazırda çeşitli cihazlar için bileşen üretimi yapan diğer büyük şirketler pazara girmeye başladı.

Dolayısıyla şu anda Rusya'da insan iris tanıma sistemleri yaratan şu şirketler var: AOptix, SRI International. Ancak bu şirketler 1. ve 2. türdeki hataların sayısına ilişkin gösterge sağlamamaktadır, dolayısıyla sistemin sahteciliğe karşı korunmadığı bir gerçek değildir.

Yüz geometrisi

2D ve 3D modlarında yüz tanıma ile ilgili biyometrik güvenlik sistemleri bulunmaktadır. Genel olarak her insanın yüz özelliklerinin benzersiz olduğuna ve yaşam boyunca değişmediğine inanılmaktadır. Belirli noktalar arasındaki mesafeler, şekil vb. gibi özellikler değişmeden kalır.

2D modu statik bir tanımlama yöntemidir. Fotoğraf çekerken kişinin hareket etmemesi gerekiyor. Sistemin bir yüzü tanımasını engelleyen arka plan, bıyık, sakal, parlak ışık ve diğer faktörler de önemlidir. Bu, herhangi bir yanlışlık olması durumunda verilen sonucun yanlış olacağı anlamına gelir.

Şu anda, bu yöntem düşük doğruluğu nedeniyle özellikle popüler değildir ve yalnızca bir kişiyi aynı anda hem yüz hem de ses yoluyla tanımak için kullanılan bir dizi yöntem olan multimodal (çapraz) biyometride kullanılmaktadır. Biyometrik güvenlik sistemleri diğer modülleri (DNA, parmak izleri ve diğerleri) içerebilir. Ayrıca çapraz yöntem, kimliğinin belirlenmesi gereken kişiyle temas gerektirmediğinden, kişilerin teknik cihazlara kaydedilen fotoğraflardan ve seslerden tanınmasını mümkün kılmaktadır.

3D yöntemi tamamen farklı giriş parametrelerine sahiptir, dolayısıyla 2D teknolojisiyle karşılaştırılamaz. Bir görüntüyü kaydederken dinamik bir yüz kullanılır. Her bir görüntüyü yakalayan sistem, alınan verilerin daha sonra karşılaştırılacağı bir 3 boyutlu model oluşturur.

Bu durumda kişinin yüzüne yansıtılan özel bir ızgara kullanılır. Saniyede birkaç kare alan biyometrik güvenlik sistemleri, içerdikleri yazılımlarla görüntüyü işler. Görüntü oluşturmanın ilk aşamasında yazılım, yüzün görülmesinin zor olduğu veya ikincil nesnelerin mevcut olduğu uygunsuz görüntüleri atar.

Daha sonra program gereksiz nesneleri (gözlük, saç modeli vb.) tespit eder ve yok sayar. Antropometrik yüz özellikleri vurgulanıp hatırlanarak özel bir veri ambarına girilen benzersiz bir kod oluşturulur. Görüntü yakalama süresi yaklaşık 2 saniyedir.

Ancak 3 boyutlu yöntemin 2 boyutlu yönteme göre avantajı olmasına rağmen yüzdeki herhangi bir önemli müdahale veya yüz ifadelerindeki değişiklikler bu teknolojinin istatistiksel güvenilirliğini bozmaktadır.

Günümüzde biyometrik yüz tanıma teknolojileri yukarıda anlatılan en bilinen yöntemlerle birlikte kullanılmakta olup, toplam biyometrik teknoloji pazarının yaklaşık %20'sini oluşturmaktadır.

Yüz tanımlama teknolojisini geliştiren ve uygulayan şirketler: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Rusya'da şu şirketler bu konu üzerinde çalışıyor: Artec Group, Vocord (2D yöntemi) ve diğer küçük üreticiler.

Avuç içi damarları

Yaklaşık 10-15 yıl önce yeni bir biyometrik tanımlama teknolojisi ortaya çıktı; el damarları tarafından tanınma. Bu, kandaki hemoglobinin kızılötesi radyasyonu yoğun bir şekilde emmesi nedeniyle mümkün oldu.

Özel bir IR kamera avuç içi fotoğrafını çekerek görüntüde bir damar ağının ortaya çıkmasını sağlar. Bu görüntü yazılım tarafından işlenir ve sonuç görüntülenir.

Koldaki damarların konumu, gözün irisinin özellikleriyle karşılaştırılabilir - çizgileri ve yapıları zamanla değişmez. Bu yöntemin güvenilirliği iris kullanılarak yapılan tanımlamadan elde edilen sonuçlarla da ilişkilendirilebilir.

Bir görüntüyü yakalamak için okuyucuyla temas kurmaya gerek yoktur, ancak bu mevcut yöntemin kullanılması, sonucun en doğru olması için belirli koşulların karşılanmasını gerektirir: örneğin, bir elin fotoğraflanmasıyla elde edilemez. sokak. Ayrıca tarama sırasında kamerayı ışığa maruz bırakmayın. Son sonuç yaşa bağlı hastalıklar varsa hatalı olacaktır.

Yöntemin pazardaki dağılımı yalnızca %5 civarındadır ancak halihazırda biyometrik teknolojiler geliştirmiş olan büyük şirketlerden bu yönteme büyük ilgi vardır: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

Retina

Retina yüzeyindeki kılcal damarların deseninin taranması, en güvenilir tanımlama yöntemi olarak kabul edilir. En çok birleştirir en iyi özellikler Bir kişiyi gözün irisine ve elin damarlarına göre tanımaya yönelik biyometrik teknolojiler.

Yöntemin hatalı sonuç verebileceği tek durum katarakttır. Temel olarak retina yaşam boyunca değişmeyen bir yapıya sahiptir.

Bu sistemin dezavantajı kişi hareket etmediğinde retinanın taranmasıdır. Uygulaması karmaşık olan teknoloji, sonuçlara ulaşmak için uzun bir işlem süresi gerektiriyor.

Yüksek maliyeti nedeniyle biyometrik sistem yaygın olarak kullanılmamaktadır ancak piyasadaki insan özelliklerini taramaya yönelik tüm yöntemler arasında en doğru sonuçları vermektedir.

Eller

Daha önce popüler olan el geometrisi ile tanımlama yöntemi, diğer yöntemlere kıyasla en düşük sonuçları verdiği için daha az kullanılıyor. Tarama sırasında parmakların fotoğrafı çekilir, uzunlukları, düğümler arasındaki ilişki ve diğer bireysel parametreler belirlenir.

Kulak şekli

Uzmanlar her şeyin olduğunu söylüyor mevcut yöntemler Kimlik tespiti, kişiyi tanımak kadar doğru değil. Ancak DNA ile kimlik belirlemenin bir yolu var ancak bu durumda insanlarla yakın temas söz konusu olduğundan etik dışı kabul ediliyor.

İngiltere'den araştırmacı Mark Nixon, bu seviyedeki yöntemlerin yeni nesil biyometrik sistemler olduğunu, en doğru sonuçları verdiklerini belirtiyor. Tanımlamayı zorlaştıran yabancı parametrelerin büyük olasılıkla görünebileceği retina, iris veya parmakların aksine, bu durum kulaklarda gerçekleşmez. Çocukluk çağında oluşan kulak, ana noktaları değişmeden sadece büyür.

Mucit, bir kişiyi işitme organıyla tanımlama yöntemini "ışın görüntüsü dönüşümü" olarak adlandırdı. Bu teknoloji, farklı renkteki ışınlarla bir görüntünün yakalanmasını ve bunun daha sonra matematiksel bir koda dönüştürülmesini içerir.

Ancak bilim adamına göre yönteminin olumsuz yanları da var. Örneğin kulakları kapatan kıllar, yanlış seçilmiş açı ve diğer yanlışlıklar net bir görüntü elde edilmesini engelleyebilir.

Kulak tarama teknolojisi bu kadar iyi bilinen ve olağan yol kimlik tespiti parmak izi gibidir ancak onunla birlikte kullanılabilir.

Bunun insanları tanıma güvenilirliğini artıracağına inanılıyor. Bilim adamı, suçluların yakalanmasında farklı yöntemlerin (multimodal) kombinasyonunun özellikle önemli olduğuna inanıyor. Deneyler ve araştırmalar sonucunda, suçlu tarafları görüntülerden benzersiz bir şekilde tespit etmek için mahkemede kullanılacak bir yazılım oluşturmayı umuyorlar.

İnsan sesi

Kişisel tanımlama, ses tanıma teknolojisi kullanılarak hem yerel olarak hem de uzaktan gerçekleştirilebilir.

Örneğin telefonda konuşurken sistem şunları karşılaştırır: bu parametre veri tabanında bulunanlarla karşılaştırır ve benzer örnekleri yüzde cinsinden bulur. Tam eşleşme, kimliğin oluştuğu, yani sesle kimlik tespiti gerçekleştiği anlamına gelir.

Bir şeye geleneksel yoldan erişmek için belirli güvenlik sorularını yanıtlamanız gerekir. Bu dijital kod, anne kızlık soyadı ve diğer metin şifreleridir.

Bu alandaki modern araştırmalar, bu bilginin elde edilmesinin oldukça kolay olduğunu, bu nedenle ses biyometrisi gibi tanımlama yöntemlerinin kullanılabileceğini göstermektedir. Bu durumda doğrulamaya konu olan kodların bilgisi değil, kişinin kişiliğidir.

Bunu yapmak için müşterinin bir kod cümlesi söylemesi veya konuşmaya başlaması gerekir. Sistem, arayanın sesini tanıyor ve sesin bu kişiye ait olup olmadığını, iddia ettiği kişi olup olmadığını kontrol ediyor.

Biyometrik bilgi güvenliği sistemleri bu türden pahalı ekipmanlara ihtiyaç duymazlar, bu onların avantajıdır. Ayrıca sistem tarafından ses taraması yapmak için özel bir bilgiye sahip olmanıza gerek yoktur çünkü cihaz bağımsız olarak “doğru-yanlış” sonucu üretir.

El yazısıyla

Bir kişinin mektup yazma şekliyle kimliğinin belirlenmesi, imza atmanın gerekli olduğu hemen hemen hayatın her alanında gerçekleşir. Bu, örneğin bir bankada, bir uzman, bir hesap açarken oluşturulan örneği bir sonraki ziyarette atılan imzalarla karşılaştırdığında meydana gelir.

Bu yöntemin doğruluğu düşüktür, çünkü tanımlama öncekilerde olduğu gibi matematiksel bir kod kullanılarak değil, basit bir karşılaştırmayla gerçekleşir. Burada yüksek düzeyde bir öznel algı var. Ayrıca el yazısı yaşla birlikte büyük ölçüde değişir ve bu da çoğu zaman tanınmayı zorlaştırır.

Bu durumda kullanmak daha iyidir otomatik sistemler Bu, yalnızca görünür eşleşmeleri değil aynı zamanda eğim, noktalar arasındaki mesafe ve diğer karakteristik özellikler gibi kelimelerin yazılışının diğer ayırt edici özelliklerini de belirlemenize olanak tanır.

ZlodeiBaal 11 Ağustos 2011, 21:54

Modern biyometrik tanımlama yöntemleri

• Bilgi Güvenliği

Son zamanlarda Habré'de Google'ın yüz tanıma sistemleriyle ilgili birçok makale yayınlandı. Dürüst olmak gerekirse birçoğu gazetecilik kokuyor ve en hafif deyimle beceriksizlik kokuyor. Biyometri üzerine güzel bir makale yazmak istedim, bu ilk değil! Habré'de biyometri üzerine birkaç güzel makale var ama bunlar oldukça kısa ve eksik. Burada biyometrik tanımlamanın genel ilkelerini ve insanlığın bu konudaki modern başarılarını kısaca özetlemeye çalışacağım. Yüzlere göre kimlik tespiti de dahil.

Makalenin özünde bir ön bölümü var.

Makalenin temeli olarak, bir meslektaşımla birlikte bir dergide (BDI, 2009) modern gerçeklere uyacak şekilde revize edilen ortak yayın kullanılacaktır. Habré henüz meslektaşım değil ama gözden geçirilmiş makalenin burada yayınlanmasını destekledi. Yayınlandığı tarihte makale, ürünümüzü tanıtmadan önce kendi adımıza yürüttüğümüz modern biyometrik teknoloji pazarına kısa bir genel bakış niteliğindeydi. Makalenin ikinci bölümünde ortaya konulan uygulanabilirlik yargıları, ürünleri kullanmış ve uygulayan kişilerin görüşlerinin yanı sıra Rusya ve Avrupa'da biyometrik sistemlerin üretiminde yer alan kişilerin görüşlerine dayanmaktadır.

Genel bilgi

Biyometrik tarayıcılar

Ve şimdi teknolojilerin her biri hakkında daha ayrıntılı olarak

Parmak izleri

Pazar durumu

İris

Yöntemin istatistiksel özellikleri

Yöntemin avantajları ve dezavantajları

Pazar durumu

Yüz tanıma

2 boyutlu yüz tanıma

Yöntemin istatistiksel özellikleri

Yöntemin avantajları ve dezavantajları

3 boyutlu yüz tanıma

Yöntemin istatistiksel göstergeleri

Yöntemin avantajları ve dezavantajları

Pazar durumu

Kol damarları tarafından tanınma

Yöntemin avantajları ve dezavantajları

Pazar durumu

Retina

Yöntemin avantajları ve dezavantajları

El geometrisi

Biraz kişisel PR

sonuçlar

Genç teknisyenlere not

Not:

Etiketler:

• biyometri
• parmak izi tarayıcıları