Мощным толчком в развитии биометрики — раздела биологии, содержанием которого являются планирование и обработка результатов количественных экспериментов и наблюдений методами математической статистики, послужили события 11 сентября прошлого года. Отслеживание потенциально опасных личностей стало первостепенной задачей, и проекты, указанные в инвестиционных статьях как долгосрочные, перешли в ранг краткосрочных и наиболее актуальных.
Яркая цифра: среди граждан США всего 10% поддерживало идею биометрической паспортизации до 11 сентября и более 75% — после. Слегка расслабившемуся миру напомнили о безопасности, и биометрика получила неплохой шанс стать одной самых быстроразвивающихся наук.Когда-то сканируемые и идентифицируемые за несколько секунд отпечатки пальцев были фантазиями голливудских режиссеров, теперь же почти все военные службы США, включая Пентагон, используют системы контроля доступа по отпечаткам пальцев (или, иначе, дактилоскопические системы). Специальные камеры, сканирующие лица пассажиров в аэропорту, позволяют существенно сократить нагрузку на охранный персонал, а приборы, автоматически считывающие паспортные данные, и вовсе практически исключают необходимость в контролирующей рабочей силе и существенно ускоряют процесс проверки документов.
Биометрические системы в настоящее время представляют собой второе поколение систем безопасности, биометрия же — это наука, использующая измеряемые уникальные параметры человека для его идентификации. Современная биометрия насчитывает не более десяти лет. Как известно, принципиальным признаком систем безопасности первого поколения является однозначность и/или постоянство во времени и пространстве идентификационного параметра, в то время как биометрический параметр пользователя, также принципиально, всегда является переменной величиной, зависящей от множества факторов. При этом задача правильной идентификации для биометрических параметров значительно сложнее, чем идентификация постоянных параметров для систем первого поколения. С информационной точки зрения системы биометрической идентификации представляют собой второе поколение систем безопасности, осуществляющих идентификацию пользователя, используя переменную величину.
Остановимся подробнее на основных разделах биометрики, применяемых современными компаниями, их недостатках, достоинствах и перспективах развития.
Сканирование отпечатка пальца (AFIS)
Это самый старый метод из всех существующих, но,в тоже время, он считается одним из самых перспективных. Каждый человек имеет уникальные, неизменные отпечатки пальцев — это научно доказано уже около десяти лет назад. Отпечаток пальца условно состоит из некоего рода рельефных линий — так называемых папиллярных линий, строение которых обусловлено рядами гребешковых выступов кожи (горных хребтов), разделенных бороздками. Эти линии образуют сложные кожные узоры (дуговые, петлевые и завитковые), которые обладают следующими свойствами: индивидуальность (разнообразная совокупность папиллярных линий, образующих рисунок узора по их конфигурации, местоположению, взаиморасположению, и неповторимая в другом узоре); относительная устойчивость (неизменность внешнего строения узора, возникающего еще в период внутриутробного развития человека и сохраняющегося в течение всей его жизни и после смерти вплоть до разложения трупа); восстанавливаемость (при поверхностном нарушении кожного покрова папиллярные линии восстанавливаются в прежнем виде). Все это позволяет осуществлять стопроцентную идентификацию личности по отпечаткам пальцев рук.
Используется два основных способа идентификации отпечатка пальца: первый основан на точках миниатюр, второй — на методе корреляций. Не вдаваясь в тонкости каждого из методов, можно сказать, что оба имеют определенные недостатки, однако постоянный процесс совершенствования наверняка поможет компенсировать большую их часть.
Коммерческие системы идентификации по отпечатку пальца требуют очень низкого коэффициента ложного отказа доступа (вероятность того, что система не будет "признавать" подлинность отпечатка пальца зарегистрированного пользователя) — FRR (False Reject Rate) — при некотором данном коэффициенте ложного пропуска (вероятность того, что система по ошибке "признает" подлинность отпечатка пальца пользователя, не зарегистрированного в системе) — FAR (False Accept Rate).
Поставщики обычно заявляют значения FRR около 0,01%, а FAR — 0,001 %. Точка, в которой значения FRR и FAR становятся равными, называется Равная Норма Ошибки, она часто бывает порядка 0,1 %. В настоящее время активно разрабатываются алгоритмы, устойчивые к шуму в изображениях — образах отпечатка пальца, что позволяет добиться увеличения точности и скорости распознавания в реальном времени.
Технология распознавания лица
Все основные виды технологий разработаны с таким учетом, чтобы можно было провести поиск в режиме "один ко многим", то есть выбрать (сопоставить) конкретно взятое лицо со многими тысячами лиц из базы данных. Технологии сканирования лица хорошо работают со стандартными имеющимися в наличии видеокамерами, которые подсоединяются к персональным компьютерам и требуют разрешения 320x240 пикселей на дюйм при скорости видеопотока, по крайней мере, 3-5 кадров в секунду. Для сравнения — приемлемое качество для видеоконференции требует скорости видеопотока уже свыше 15 кадров в секунду. Более высокая скорость видеопотока (большее число кадров, сменяющихся за 1 секунду) при более высоком разрешении ведет к улучшению качества идентификации при проверке. Так как требуемые для реализации этой технологии видеокамеры стоят порядка $70, а демонстрационные версии программного обеспечения ведущих поставщиков доступны для свободной загрузки через интернет, технология сканирования лица — одна из немногих биометрических технологий, с которой можно экспериментировать, имея довольно ограниченный бюджет. При распознавании лиц с большого расстояния существует сильная зависимость между качеством видеокамеры и результатом идентификации.
Основные этапы технологии — сканирование объекта, извлечение индивидуальной информации из объекта, формирование шаблона и сравнение текущего шаблона с базой данных. Сканирование лица длится около 20-30 секунд, в результате чего формируются несколько его изображений. Принимая во внимание тот факт, что качественные изображения лица, в общем случае, требуют порядка 150-300 КБ, шаблоны занимают приблизительно 1300 байт. Процесс основан на создании "живого" шаблона (в реальном времени) и сравнении его с файлом шаблона. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности ПК, времени дня и других факторов.
Существуют четыре основных метода распознавания лица. Они включают так называемый "eigenfaces" (анализ изображений в градациях серого на предмет отличительных характеристик лица), анализ "отличительных черт" (используется шире всего, адаптирован к изменению мимики), анализ на основе "нейронных сетей" (основан на сравнении "особых точек", способен идентифицировать лица в трудных условиях) и метод "автоматической обработки изображения лица" (выделение расстояний и отношений расстояний между легко определяемыми особенностями лица человека), который не так мощен, как остальные, но может быть эффективно использован в плохо освещенных помещениях.
Следует отметить, что некоторые эксперты настаивают на недостаточном развитии технологии распознавания лиц и неэффективности ее применения для отслеживания опасных преступников. К примеру, был произведен эксперимент в одном из аэропортов США, где после событий 11 сентября были установлены системы лицевой идентификации. Служащие аэропорта были замаскированы при помощи париков, накладных усов, больших шляп, очков, грима и других средств. Системам идентификации удалось узнать только 30% служащих — удивительно низкий коэффициент точности. Подобные эксперименты проводились и в некоторых других учреждениях, причем результаты также оказались весьма неутешительными. Компаниям-производителям есть о чем задуматься.
Геометрия кисти руки
Метод идентификации пользователей по геометрии руки по своей технологической структуре и уровню надежности вполне сопоставим с методом идентификации личности по отпечатку пальца, однако используется пока что в несколько раз реже. Математическая модель идентификации по данному параметру требует малого объема информации — всего 9 байт, и это позволяет хранить большой объем записей и, следовательно, быстро осуществлять поиск. В США устройства для считывания отпечатков ладоней в настоящее время установлены более чем на 8 тыс. объектах. Наиболее популярное устройство, Handkey, сканирует как внутреннюю, так и боковую сторону ладони, используя для этого встроенную видеокамеру и алгоритмы сжатия. Устройства, которые могут сканировать и другие параметры руки, в настоящее время разрабатываются несколькими компаниями, в том числе BioMet Partners, Palmetrics и ВТG.
Радужная оболочка и сетчатка глаза
Факт отсутствия двух человек с одинаковой радужной оболочкой был доказан еще несколько десятилетий назад, но технические средства и программное обеспечение, способное производить идентификацию такого рода, появилось только в конце XX века. У сканеров радужной оболочки имеются значительные преимущества, делающие возможным их применение во многих сферах. Так, например, способность приборов сканировать радужку на расстоянии нескольких футов позволяет использовать их, например, в банкоматах. Эта технология успешно применяется уже в течение нескольких лет в государственных учреждениях США, а также в тюрьмах и учреждениях с высокой степенью секретности (в частности, на заводах по производству ядерного вооружения).
Однако у системы имеются и недостатки — с возрастом расположение пятен на радужной оболочке может меняться, причем довольно сильно; радужка ребенка может впоследствии измениться настолько, что биометрическая система просто не сможет ее распознать. Кроме того, ошибка негативной идентификации может возникнуть при любой самой небольшой травме глаза или даже вследствие бессонницы или повышенных нагрузок на глаза. Изменения такого рода незначительны, но системы идентификации могут в таких случаях "забраковать" радужку.
Что касается систем сканирования сетчатки, то идентификация происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. У сканеров сетчатки глаза один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа. Однако изображение радужной оболочки должно быть четким, поэтому катаракта может отрицательно воздействовать на качество идентификации личности
Распознавание подписи
Биометрическая идентификация по рукописной подписи основана не только на форме подписи, но также и на динамике подписи. В данном случае используется так называемая модель последовательных ударов при написании определенных букв. Эта уникальная динамика процесса письма проявляется как "память мускула", которая и является предметом биометрической идентификации. Мозг автоматически управляет соответствующими импульсами нервов данной группы мускулов.
Изображение подписи, и данные, сопутствующие процессу подписи, соответствующим способом записываются и хранятся. Таким образом, распознавание подписи — это вид идентификации, которая удовлетворяет юридическим требованиям и делает возможной обеспечение безопасности при работе с документами.
Распознавание голоса
Проверка голоса — биометрическая технология, которая позволяет подтвердить идентичность индивидуума, подтверждая (проверяя) уникальные особенности его/ее голоса.
Основное преимущество данной технологии — это возможность дистанционной проверки пользователя на право доступа к информации. Этот метод активно используется в работе кредитных отделов банков (удаленных отделений) и подобных организаций.
Процесс регистрации начинается с произношения пароля из трех легко запоминающихся слов. Например, это может быть банальное "Мой голосовой пароль". Создается так называемый "профиль" голоса пользователя (voiceprint), который регистрируется в базе данных. Затем при проверке достаточно произнести фразу пароля. Система сравнивает "профиль" голоса пользователя с уже записанными "профилями" базы данных. Процесс проверки не занимает много времени и происходит практически со скоростью произношения фразы пароля.
Недостатком является не слишком высокая гибкость метода: небольшой ларингит или кашель настолько искажают голос, что идентификационная система вполне может вас "не узнать".
Распознавание по рисунку вен
В данном случае в качестве биометрического объекта используется рисунок кровеносных сосудов внешней стороны ладони — они отличаются неповторимостью и весьма стабильны в течение всей жизни, что позволяет их использовать для идентификации. Формирование рисунка расположения вен происходит еще до рождения и отличается даже между близнецами.
В процессе регистрации в инфракрасном диапазоне волн сканируется внешняя сторона ладони, что позволяет получить достаточно четкое изображение кровеносных сосудов — так, что относительно небольшие порезы или грязь на поверхности кожи не являются препятствием для успешной регистрации пользователя. Кроме того, скорость обработки данных по сравнению с другими биометрическими подходами весьма высока.
Пользователь регистрируется в системе и сохраняет данные либо в корпоративной базе данных, либо в самом терминале-считывателе, либо данные шаблона записываются на смарт-карту (в таком случае сравнение происходит по схеме "один к одному" и занимает ничтожный промежуток времени).
Расширение измеряемых и анализируемых биометрических параметров приводит к естественному расширению круга вопросов, решаемых биометрией.
Помимо перечисленных, следует отметить и такое направление биометрии, как анализ психофизиологического состояния человека, известный большинству читателей по термину "детектор лжи". Одним из основных принципов психофизиологических детекторов является зависимость между количеством получаемой от испытуемого информации и временем тестирования. Измерение нескольких биометрических параметров, даже на особо точных приборах и в течение продолжительного периода времени, часто не дает желаемых результатов. Однако уже найдены способы повышения производительности — получения информации до 1000 отсчетов в секунду и понижения времени тестирования до получаса. Применение голосовых детекторов лжи позволяет добиться времени тестирования в несколько минут при производительности порядка 10 тысяч отсчетов в секунду. Прогресс очевиден, но массовое применение требует ограничения времени тестирования несколькими секундами, что, возможно, будет достигнуто в течение ближайших нескольких лет.
По прогнозам International Data Corp., рынок биометрических технологий в США за пять лет должен вырасти с $58,4 млн. в 1999 году до $1,8 млрд. в 2004 году. При этом в настоящее время структура этого рынка выглядит следующим образом:
- верификация голоса — 11%;
- распознавание лица — 15%;
- сканирование радужной оболочки глаза — 34%;
- сканирование отпечатков пальцев — 34%;
- геометрия руки — 25%;
- верификация подписи — 3%.
Согласно статистическим данным, годовой темп развития биометрики — 40%. Это весьма высокий показатель даже для времен экономических пиков, и особенно перспективно выглядит биометрика на фоне всеобщего спада в сфере высоких технологий. Весьма вероятно, что через 10-15 лет практически все население Земли будет обеспечено биометрическими удостоверениями личности, информация о которых будет храниться в государственных базах данных, объединенных в глобальную международную идентификационную систему.
Кроме того, по мнению некоторых экспертов, реальностью станет не только идентификация личности, но и идентификация мыслей и намерений. И таким образом возможно будет пресечение возможных преступлений при помощи автоматического психофизиологическое тестирования человека, пересекающего границу государства или входящего в здание.
В области биометрической защиты кредитных карт рынок развивается довольно своеобразно: технически банковская сфера готова для введения биометрической защиты кредитных карт, однако никто не хочет брать на себя дополнительные затраты по биометрической защите; компании предпочитают скрывать потери от несанкционированного доступа, составляющие, в целом, сотни миллионов долларов в год. Крупнейшие "карточные" компании — Visa, MasterCard, American Express, их филиалы и отдельные банки — прежде всего, заинтересованы в снижении своих расходов, в получении максимальной прибыли и не готовы к осуществлению относительно дорогостоящих биометрических решений.
Существует несколько особенностей, которые отличают российские компании, работающие на рынке высоких технологий, в области биометрии. Прежде всего, это значительный проигрыш в капитале и оборотных средствах по сравнению с ведущими зарубежными компаниями-конкурентами. Для российских компаний единственной возможностью выжить в условиях отсутствия реального биометрического рынка и не слишком благосклонного отношения государства остается правильное определение стратегических направлений развития биометрических технологий на 10-15 лет вперед, что может позволить компании оставаться конкурентоспособной в своих разработках, затрачивая при этом в сотни раз меньше средств, чем зарубежные фирмы.
Источинк - https://ecos-security.ru
Свежие комментарии