NexxDigital - компьютеры и операционные системы

К современным методам аутентификации относится проверка подлинности на основе биометрических показателей. При биометрической аутентификации, секретными данными пользователя могут служить, как глазная сетчатка, так и отпечаток пальца. Эти биометрические образы являются уникальными для каждого пользователя, что обеспечивает высокий уровень защиты доступа к информации. Согласно предварительно установленным протоколам, биометрические образцы пользователя регистрируются в базе данных.

Современная биометрическая аутентификация основывается на двух методах:

  • статический метод аутентификации - распознает физические параметры человека, которыми он обладает на протяжении всей жизни: от своего рождения и до самой смерти (отпечатки пальцев, отличительные характеристики радужной оболочки глаза, рисунок глазной сетчатки, термограмма, геометрия лица, геометрия кисти руки и даже фрагмент генетического кода);
  • динамический метод - анализирует характерный черты, особенности поведения пользователя, которые демонстрируются в момент выполнения какого либо обычного повседневного действия (подпись, клавиатурный почерк, голос и другое).

Основным на всемирном рынке биометрической защиты, всегда являлся статический метод. Динамическая аутентификация и комбинированные системы защиты информации занимали, всего лишь, 20 % рынка. Однако, в последние годы, наблюдается активное развитие динамических методов защиты. Особенный интерес сетевых технологий представляют методы клавиатурного почерка и аутентификации по подписи.

В связи с довольно быстрым развитием современных биометрических технологий, появляется критически важная проблема - определение общих стандартов надежности биометрических систем защиты. Большим авторитетом среди специалистов пользуются средства, имеющие сертификаты качества, которые выдает Международная ассоциация по компьютерной безопасности ICSA (International Computer Security Association).

Статический метод биометрической аутентификации и его разновидности

Дактилоскопия - наиболее популярная технология биометрической аутентификации, основанная на сканировании и распознавании отпечатков пальцев.


Данный метод активно поддерживается правоохранительными органами, с целью привлечения в свои архивы электронных образцов. Также, метод сканирования отпечатков пальцев легок в использовании и надежен универсальностью данных. Главным устройством этого метода биометрической аутентификации есть сканер, который сам по себе имеет небольшие размеры и является относительно недорогим в цене. Такая аутентификация осуществляется достаточно быстро за счет того, что система не требует распознавания каждой линии узора и сравнения её с исходными образцами, находящимися в базе. Системе достаточно определить совпадения в масштабных блоках и проанализировать раздвоения, разрывы и прочие искажения линий (минуции).

Уникальность каждого отпечатка позволяет использовать данный метод биометрической аутентификации как в криминалистике, в процессах серьезных бизнес-операций, так и в быту. В последнее время появилось множество ноутбуков со встроенным сканером отпечатков пальцев, клавиатур, компьютерных мышей, а также смартфонов для аутентификации пользователя.


Есть и минусы в этой, казалось бы, неоспоримой и не поддельной, аутентификации. Из-за использования сложных алгоритмов распознавания мельчайших папиллярных линий, система аутентификации может демонстрировать сбои при недостаточном контакте пальца со сканером. Обмануть средство аутентификации и саму систему защиты можно и с помощью муляжа (очень качественно выполненного) или мертвого пальца.

По принципу работы, используемые для аутентификации сканеры, делятся на три вида:

  • оптические сканеры, функционирующие на технологии отражения, или по принципу просвета. Из всех видов, оптическое сканирование не способно распознать муляж, однако, благодаря своей стоимости и простоте, именно оптические сканеры наиболее популярны;
  • полупроводниковые сканеры - подразделяются на радиочастотные, емкостные, термочувствительные и чувствительные к давлению сканеры. Тепловые (термосканеры) и радиочастнотные сканеры лучше всех способны распознать настоящий отпечаток и не допустить аутентификацию по муляжу пальца. Полупроводниковые сканеры считаются более надежными, нежели оптические;
  • ультразвуковые сканеры. Данный вид устройств является самым сложным и дорогим. С помощью ультразвуковых сканеров можно совершать аутентификацию не только по отпечаткам пальцев, но и по некоторым другим биометрическим параметрам, таким как частота пульса и пр.

Аутентификация по сетчатке глаза. Данный метод стали использовать еще в 50-х годах прошлого столетия. В то время, как раз, была изучена и определена уникальность рисунка кровеносных сосудов глазного дна.

Сканеры сетчатки глаза имеют довольно большие габариты и более высокую цену, нежели сканеры отпечатков пальцев. Однако, надежность такого вида аутентификации гораздо выше дактилоскопии, что и оправдывает вложения. Особенности рисунка кровеносных сосудов глазного дна таковы, что он не повторяется даже у близнецов. Поэтому, такая аутентификация имеет максимальную защиту. Обмануть сканер сетчатки глаза, практически невозможно. Сбои при распознавании глазного рисунка незначительно малы - примерно, один на миллион случаев. Если, у пользователя нет серьезных глазных заболеваний (например, катаракта), он может уверенно использовать систему аутентификации по сетчатке глаза для защиты доступа к всевозможным хранилищам, приватных кабинетов и сверхсекретных объектов.

Сканирование сетчатки глаза предусматривает использование инфракрасного низкоинтенсивного излучения, которое направляется к кровеносным сосудам глазного дна через зрачок. Сигнал отображает несколько сотен характерных точек, которые записываются в шаблон. Самые современные сканеры вместо инфракрасного света направляют лазер мягкого действия.

Для прохождения данной аутентификации, человек должен максимально приблизить к сканеру лицо (глаз должен быть не далее 1,5 см от устройства), зафиксировать его в одном положении и направить взгляд на дисплей сканера, на специальную метку. Около сканера, в таком положении, приходится находиться приблизительно минуту. Именно столько много времени требуется сканеру для осуществления операции сканирования, после чего, системе понадобится еще несколько секунд для сравнения полученного образца с установленным шаблоном. Длительное нахождение в одном положении и фиксация взгляда на вспышку света и являются самыми большими недостатками использования данного вида аутентификации. Плюс, из-за относительно долгого сканирования сетчатки и обработки результатов, данное устройство невозможно устанавливать для аутентификации большого количества людей (например, проходной).

Аутентификация по радужной оболочке глаза. Данный метод аутентификации основан на распознавании уникальных особенностей радужной оболочки глаза.


Схожий на сеть, сложный рисунок подвижной диафрагмы между задней и передней камерами глаза - это и есть уникальная радужная оболочка. Данный рисунок человеку дается еще до его рождения и особо не изменяется в течении всей жизни. Надежности аутентификации методом сканирования радужной оболочки глаза способствует различие левого и правого глаз человека. Такая технология, практически, исключает ошибки и сбои при аутентификации.

Однако, сложно назвать устройства, считывающие рисунок радужной оболочки - сканерами. Это, скорее всего, специализированная камера, которая делает 30 снимков в секунду. Затем оцифровывается одна из записей и преобразовывается в упрощенную форму, из которой отбираются около 200 характерных точек и информация по ним записывается в шаблон. Это куда более надежно, чем сканирование отпечатков пальцев - для формирования таких шаблонов используются всего лишь 60-70 характерных точек.

Данный вид аутентификации предполагает дополнительную защиту от поддельных глаз - в некоторых моделях устройств, для определения «жизни» глаза, изменяется поток света, направленный в него и система отслеживает реакцию и определяет изменяется ли размер зрачка.

Данные сканеры уже широко используются, к примеру, в аэропортах многих стран для аутентификации сотрудников во время пересечения зон ограниченного доступа, а также, неплохо зарекомендовали себя в Англии, Германии, США и Японии во время экспериментального использования с банкоматами. Следует отметить, что при аутентификации по радужной оболочке глаза, в отличие от сканирования сетчатки, считывающая камера может находиться от 10 см до 1 метра от глаза и процесс сканирования и распознавания проходит намного быстрее. Данные сканеры стоят дороже, нежели вышеуказанные средства биометрической аутентификации, но, в последнее время и они становятся все более доступными.

Аутентификация по геометрии руки - данный метод биометрической аутентификации предполагает измерение определенных параметров человеческой кисти, например: длина, толщина и изгибы пальцев, общая структура кисти, расстояние между суставами, ширина и толщина ладони.


Руки человека не являются уникальными, поэтому для надежности данного вида аутентификации необходимо комбинировать распознавание сразу по нескольким параметрам.

Вероятность ошибок при распознавании геометрии кисти составляет около 0,1%, а это значит, что при ушибе, артрите и прочих заболеваниях и повреждениях кисти, скорее всего, пройти аутентификацию не удастся. Так что, данный метод биометрической аутентификации не подходит для обеспечения безопасности объектов высокой степени секретности.

Однако, данный метод нашел широкое распространение, благодаря тому, что он удобен для пользователей по целому ряду причин. Одной из немаловажных таких причин является то, что устройство для распознания параметров руки не принуждает пользователя к дискомфорту и не отнимает много времени (весь процесс аутентификации осуществляется за несколько секунд). Следующей причиной популярности аутентификации по геометрии руки можно назвать тот факт, что ни температура, ни загрязненность, ни влажность кисти не влияют на процедуру аутентификации. Также, удобен данный метод и тем, что для распознавания кисти можно использовать изображение низкого качества - размер шаблона, хранящегося в базе всего 9 байт. Процедура сравнения кисти пользователя с установленным шаблоном очень проста и легко может быть автоматизирована.

Устройства данного вида биометрической аутентификации могут иметь разный внешний вид и функционал - одни сканируют лишь два пальца, другие делают снимок всей руки, а некоторые современные устройства при помощи инфракрасной камеры сканируют вены и по их изображению осуществляют аутентификацию.

Данный метод впервые был использован в начале 70-х годов прошлого века. Сегодня подобные устройства можно встретить в аэропортах и различных предприятиях, где необходимо формировать достоверные сведения о присутствии того, или иного человека, учета рабочего времени и прочих процедур контроля.

Аутентификация по геометрии лица. Этот биометрический метод аутентификации является одним из «трёх больших биометрик» наряду с распознаванием по радужной оболочке и сканированию отпечатков пальцев.


Данный метод аутентификации подразделяется на двухмерное и трехмерное распознавание. Двухмерное (2D) распознавание лица используется уже очень давно, в основном, в криминалистике. Но, с каждым годом данный метод усовершенствуется, повышая, этим самым, уровень своей надежности. Однако, до совершенства двухмерному методу распознавания лица еще далеко - вероятность ложных срабатываний при данной аутентификации варьируется от 0,1 до 1 %. Еще выше частота ошибок непризнания.

Куда больше надежд возлагают на новейший метод - трехмерное (3D) распознавание лиц. Оценки надежности данного метода пока не выведены, так как он является относительно молодым. Разработкой систем трехмерного распознавания лиц занимаются около десяти ведущих мировых ИТ-компаний, в том числе и из России. Большинство таких разработчиков предоставляют на рынок сканеры вместе с программным обеспечением. И только некоторые работают над созданием и выпуском сканеров.

При трехмерном распознавании лиц используется множество сложных алгоритмов, эффективность которых зависит от условий их применения. Процедура сканирования составляет около 20-30 секунд. В этот момент лицо может быть повернуто относительно камеры, что принуждает систему компенсировать движения и формировать проекции лица с четким выделением черт лица, таких как контуры бровей, глаз, носа, губ и др. Затем система определяет расстояние между ними. В основном, шаблон составляется из таких неизменных характеристик, как глубина глазных впадин, форма черепа, надбровных дуг, высота и ширина скул и прочих ярко выраженных особенностей, благодаря которым впоследствии система сможет распознать лицо даже при наличии бороды, очков, шрамов, головного убора и прочего. Всего для построения шаблона используется от 12 до 40 особенностей лица и головы пользователя.

Международный подкомитет по стандартизации в области биометрии (IS0/IEC JTC1/SC37 Biometrics) в последнее время занимается разработкой единого формата сведений для распознавания человеческих лиц на основе двух- и трехмерных изображений. Скорее всего, два данных метода объединят вы один биометрический метод аутентификации.

Термография лица. Данный биометрический метод аутентификации выражается в установлении человека по его кровеносным сосудам.


Лицо пользователя сканируется при помощи инфракрасного света и формируется термограмма - температурная карта лица, являющаяся достаточно уникальной. Данный метод по своей надежности сравним с методом аутентификации по отпечаткам пальцев. Сканирование лица при данной аутентификации можно производить с десятиметрового расстояния. Этот метод способен распознать близнецов (в отличии от распознавания по геометрии лица), людей, перенесших пластические операции, использующих маски, а также он эффективен не смотря на температуру тела и старение организма.

Однако, данный метод не распространен широко, возможно, из-за невысокого качества получаемых термограмм лиц.

Динамические методы биометрической аутентификации

Данный метод позволяет произвести идентификацию и аутентификацию личности при помощи лишь одного микрофона, который подключен к записывающему устройству. Использование данного метода бывает полезным в судебных случаях, когда единственной уликой против подозреваемого служит запись телефонного разговора. Метод распознавания голоса является очень удобным - пользователю достаточно лишь произнести слово, без совершения каких-либо дополнительных действий. И, наконец, огромным преимуществом данного метода является право осуществления скрытой аутентификации. Пользователь не всегда может быть осведомлен о включении дополнительной проверки, а значит, злоумышленникам будет еще сложнее получить доступ.

Формирование персонального шаблона производится по многим характеристикам голоса. Это может быть тональность голоса, интонация, модуляция, отличительные особенности произношения некоторых звуков речи и другое. Если система аутентификации должным образом проанализировала все голосовые характеристики, то вероятность аутентификации постороннего лица никчемно мала. Однако, в 1-3 % случаев, система может дать отказ и настоящему обладателю ранее определенного голоса. Дело в том, что голос человека может меняться во время болезни (например, простуды), в зависимости от психического состояния, возраста и т.п. Поэтому, биометрический метод голосовой аутентификации нежелательно использовать на объектах повышенной безопасности. Он может быть использован для доступа в компьютерные классы, бизнес-центры, лаборатории и подобного уровня безопасности объекты. Также, технология распознавание голоса может применяться не только в качестве аутентификации и идентификации, но и как незаменимый помощник при голосовом вводе данных.

Метод распознавания клавиатурного почерка - является одним из перспективных методов биометрической аутентификации сегодняшнего дня. Клавиатурный почерк представляет собой биометрическую характеристику поведения каждого пользователя, а именно - скорость ввода, время удержания клавиш, интервалы между нажатиями на них, частота образования ошибок при вводе, число перекрытий между клавишами, использование функциональных клавиш и комбинаций, уровень аритмичности при наборе и др.


Данная технология является универсальной, однако, лучше всего, распознавание клавиатурного почерка подходит для аутентификации удаленных пользователей. Разработкой алгоритмов распознавания клавиатурного почерка активно занимаются как зарубежные, так и российские ИТ-компании.

Аутентификация по клавиатурному почерку пользователя имеет два способа:

  • ввод известной фразы (пароля);
  • ввод неизвестной фразы (генерируется случайным образом).

Оба способа аутентификации предполагают два режима: режим обучения и режим самой аутентификации. Режим обучения заключается в многократном вводе пользователем кодового слова (фразы, пароля). В процессе повторного набора, система определяет характерные особенности ввода текста и формирует шаблон показателей пользователя. Надежность такого вида аутентификации зависит от длины вводимой пользователем фразы.

Среди преимуществ данного метода аутентификации следует отметить удобство пользования, возможность осуществления процедуры аутентификации без специального оборудования, а также возможность скрытой аутентификации. Минусом данного метода, как и в случае с распознаванием голоса, можно назвать зависимость отказа системы от возрастных факторов и состояния здоровья пользователя. Ведь, моторика, куда сильнее, нежели голос, зависит от состояния человека. Даже простая человеческая усталость может повлиять на прохождение аутентификации. Смена клавиатуры, также может быть причиной отказа системы - пользователь способен не сразу адаптироваться к новому устройству ввода и поэтому, при вводе проверочной фразы, клавиатурный почерк может не соответствовать шаблону. В частности, это влияет на темп ввода. Хотя, исследователи предлагают повысить эффективность данного метода за счет использования ритма. Искусственное добавление ритма (например, ввод пользователем слова под какую-то знакомую мелодию) обеспечивает устойчивость клавиатурного почерка и более надежную защиту от злоумышленников.

Верификация подписи . В связи с популярностью и массовому использованию различных устройств с сенсорным экраном, биометрический метод аутентификации по подписи становится очень востребованным.

Максимально точную верификацию подписи обеспечивает использование специальных световых перьев. Во многих странах электронные документы, подписанные биометрической подписью, имеют такую же юридическую силу, что и бумажные носители. Это позволяет осуществлять документооборот значительно быстрее и беспрепятственно. В России, к сожалению, доверие оказывает лишь бумажный подписанный документ, или электронный документ, на который наложена официально зарегистрированная электронная цифровая подпись (ЭЦП). Но, ЭЦП легко передать другому лицу, что не сделаешь с биометрической подписью. Поэтому, верификация по биометрической подписи является более надежной.

Биометрический метод аутентификации по подписи имеет два способа:

  • на основе анализа визуальных характеристик подписи. Данным способом предполагается сравнение двух изображений подписи на соответствие идентичности - это может осуществляться как системой, так и человеком;
  • способ компьютерного анализа динамических характеристик написания подписи. Аутентификация таким способом происходит после тщательного исследования сведений о самой подписи, а также о статистических и периодических характеристиках ее написания.

Формирование шаблона подписи осуществляется в зависимости от требуемого уровня защиты. Всего, одна подпись анализируется пол 100-200 характерным точкам. Если же, подпись ставится с использованием светового пера, то помимо координат пера, учитывается и угол его наклона, нажатие пера. Угол наклона пера исчисляется относительно планшета и по часовой стрелке.

Данный метод биометрической аутентификации, как и распознавание клавиатурного почерка, имеют общую проблему - зависимость от психофизического состояния человека.

Комбинированные решения биометрической аутентификации

Мультимодальная, или комбинированная система биометрической аутентификации - это устройство, в котором объединены сразу несколько биометрических технологий. Комбинированные решения по праву считаются наиболее надежными в плане защиты информации с помощью биометрических показателей пользователя, ведь подделать сразу несколько показателей гораздо сложнее, нежели один признак, что является, практически, не под силу злоумышленникам. Максимально надежными считаются комбинации «радужная оболочка + палец» или «палец + рука».

Хотя, в последнее время, популярность набирают системы типа «лицо + голос». Это связано с широким распространением коммуникационных средств, которые сочетают в себе модальности аудио и видео, например, мобильные телефоны со встроенными камерами, ноутбуки, видеодомофоны и прочее.

Комбинированные системы биометрической аутентификации значительно эжффективнее мономодальных решений. Это подтверждает множество исследований, в том числе опыт одного банка, который установил сперва систему аутентификации пользователей по лицу (частота ошибок за счет низкого качества камер 7 %), затем по голосу (частота ошибок 5% из-за фоновых шумов), а после, комбинировав эти два метода, достигли почти 100 % эффективности.

Биометрические системы могут быть объединены различными способами: параллельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна служить минимализация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации.

Помимо комбинированных систем аутентификации, можно использовать и многофакторные системы. В системах с многофакторной аутентификацией, биометрические данные пользователя используются вместе с паролем или электронным ключом.

Защита биометрических данных

Биометрическая система аутентификации, как и многие другие системы защиты, в любой момент может быть подвергнута нападению злоумышленников. Соответственно, начиная с 2011 года, международная стандартизация в области информационных технологий предусматривает мероприятия по защите биометрических данных - стандарт IS0/IEC 24745:2011. В российском законодательстве защиту биометрических данных регламентирует Федеральный закон «О персональных данных», с последними изменениями в 2011 году.

Наиболее распространенным направлением в области современных биометрических методов аутентификации является разработка стратегии защиты, хранящихся в базах данных биометрических шаблонов. Среди самых популярных киберпреступлений дня сегодняшнего во всем мире считается «кража личности». Утечка шаблонов из базы данных делает преступления более опасными, так как восстанавливать биометрические данные злоумышленнику проще за счет обратного инжиниринга шаблона. Поскольку биометрические характеристики неотъемлемы от своего носителя, похищенный шаблон нельзя заменить нескомпроментированным новым, в отличии от пароля. Опасность кражи шаблона еще заключается в том, что помимо доступа к защищенным данным, злоумышленник может заполучить секретную информацию о человеке, или организовать за ним тайную слежку.

Защита биометрических шаблонов базируется на трех основных требованиях:

  • необратимость - данное требование ориентировано на сохранение шаблона таким образом, чтобы злоумышленнику было невозможно восстановить вычислительным путем биометрические характеристики из образца, или создать физические подделки биометрических черт;
  • различимость - точность системы биометрической аутентификации не должна быть нарушена схемой защиты шаблона;
  • отменяемость - возможность формирования нескольких защищенных шаблонов из одних биометрических данных. Данное свойство предоставляет биометрической системе возможность отзывать биометрические шаблоны и выдавать новые при компрометации данных, а также предотвращает сопоставление сведений между базами данных, сохраняя этим самым приватность данных пользователя.

Оптимизируя надежную защиту шаблона, главной задачей является нахождение приемлемого взаимопонимания между этими требованиями. Защита биометрических шаблонов строится на двух принципах: биометрические криптосистемы и трансформация биометрических черт. Последние изменения в законодательстве запрещают оператору биометрической системы самостоятельно, без присутствия человека, менять его персональные данные. Соответственно, приемлемыми становятся системы, хранящие биометрические данные в зашифрованном виде. Шифровать эти сведения можно двумя методами: с помощью обычного ключа и шифрование при помощи ключа биометрического - доступ к данным предоставляется исключительно в присутствии владельца биометрических показателей. В обычной криптографии ключ расшифровки и зашифрованный шаблон представляют собой две абсолютно разные единицы. Шаблон может считаться защищенным в том случае, если защищен ключ. В биометрическом ключе происходит одновременная инкапсуляция шаблона криптографического ключа. В процессе шифрования подобным способом, в биометрической системе хранится лишь частичная информация из шаблона. Ее называют защищенным эскизом - secure sketch. На основании защищенного эскиза и другого биометрического образца, схожего на представленный при регистрации, восстанавливается оригинальный шаблон.

ИТ-специалисты, занимающиеся исследованиями схем защиты биометрических шаблонов, обозначили два главных метода создания защищенного эскиза:

  • нечеткое обязательство (fuzzy commitment);
  • нечеткий сейф (fuzzy vault).

Первый метод годится для защиты биометрических шаблонов, имеющих вид двоичных строк определенной длины. А второй может быть полезным для защиты шаблонов, которые представляют собой наборы точек.

Внедрение криптографических и биометрических технологий положительное влияет на разработку инновационных решений для обеспечения информационной безопасности. Особенно перспективной является многофакторная биометрическая криптография, объединившая в себе технологии пороговой криптографии с разделением секрета, многофакторной биометрии и методы преобразования нечетких биометрических признаков в основные последовательности.

Невозможно сформировать однозначный вывод, какой из современных биометрических методов аутентификации, или комбинированных методов является наиболее эффективным для тех, или иных коммерческих из расчета соотношения цены и надежности. Определенно видно, что для множества коммерческих задач использовать сложные комбинированные системы не представляется логичным. Но, вовсе не рассматривать такие системы, тоже не верно. Комбинированную систему аутентификации можно задействовать с учетом требуемого в данный момент уровня безопасности с возможностью активации дополнительных методов в дальнейшем.

ZlodeiBaal 11 августа 2011 в 21:54

Современные биометрические методы идентификации

  • Информационная безопасность

В последнее время на Хабре появляется множество статей, посвящённых Гугловским системам идентификации по лицам. Если честно, то от многих из них так и несёт журналистикой и мягко говоря некомпетентностью. И захотелось мне написать хорошую статью по биометрии, оно же мне не в первой! Пара неплохих статей по биометрии на Хабре есть - но они достаточно короткие и неполные. Тут я попробую вкратце обрисовать общие принципы биометрической идентификации и современные достижения человечества в этом вопросе. В том числе и в идентификации по лицам.

У статьи есть , которое, по-сути, является её приквэлом.

В качестве основы для статьи будет использована совместная с коллегой публикация в журнале (БДИ, 2009), переработанная под современные реалии. Коллеги пока Хабре нет, но публикацию переработанной статьи тут он поддержал. На момент публикации статья являлась кратким обзором современного рынка биометрических технологий, который мы проводили для себя перед тем как выдвинуть свой продукт. Оценочные суждения о применимости, выдвинутые во второй части статьи основаны на мнениях людей, использовавших и внедрявших продукты, а так же на мнениях людей, занимающихся производством биометрических систем в России и Европе.

Общая информация

Начнём с азов. В 95% случаев биометрия по своей сути - это математическая статистика. А матстат это точная наука, алгоритмы из которой используются везде: и в радарах и в байесовских системах. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно принять ошибки первого и второго рода). В теории радиолокации их обычно называют «ложная тревога» или «пропуск цели», а в биометрии наиболее устоявшиеся понятия - FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе – вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, определяющая точку в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. Подробнее можно посмотреть, например, .
Можно отметить следующее: если в характеристиках системы не даны FAR и FRR по открытым биометрическим базам - то что бы производители не заявляли о её характеристиках, эта система скорее всего недееспособна или сильно слабее конкурентов .
Но не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества! Нами было выработано несколько эмпирических характеристик, позволяющих оценить качество системы. «Устойчивость к подделке» – это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. «Устойчивость к окружающей среде» – характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях, таких как изменение освещения или температуры помещения. «Простота использования» показывает насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важной характеристикой является «Скорость работы», и «Стоимость системы». Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива– это существенный минус.
Обилие биометрических методов поражает. Основными методами, использующими статические биометрические характеристики человека, являются идентификация по папиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен руки, геометрии рук. Также существует семейство методов, использующих динамические характеристики: идентификация по голосу, динамике рукописного подчерка, сердечному ритму, походке. Ниже представлено распределение биометрического рынка пару лет назад. В каждом втором источнике эти данные колеблются на 15-20 процентов, так что это всего лишь оценочное представление. Так же тут под понятием «геометрия руки» скрываются два разных метода о которых будет рассказано ниже.


В статье мы будем рассматривать только те характеристики, которые применимы в системах контроля и управления доступом (СКУД) или в близких им задачах. В силу своего превосходства это в первую очередь именно статические характеристики. Из динамических характеристик на сегодняшний момент только распознавание по голосу имеет хоть какую-то статистическую значимость(сравнимую с худьшими статическими алгоритмами FAR~0.1%, FRR~6%), но лишь в идеальных условиях.
Чтобы ощутить вероятности FAR и FRR, можно оценить, как часто будут возникать ложные совпадения, если установить систему идентификации на проходной организации с численностью персонала N человек. Вероятность ложного совпадения полученного сканером отпечатка пальца для базы данных из N отпечатков равна FAR∙N. И каждый день через пункт контроля доступа проходит тоже порядка N человек. Тогда вероятность ошибки за рабочий день FAR∙(N∙N). Конечно, в зависимости от целей системы идентификации вероятность ошибки за единицу времени может сильно варьироваться, но если принять допустимым одну ошибку в течение рабочего дня, то:
(1)
Тогда получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.1% =0.001 возможна при численности персонала N≈30.

Биометрические сканеры

На сегодняшний день понятие «биометрический алгоритм» и «биометрический сканер» не обязательно взаимосвязаны. Компания может выпускать эти элементы по одиночке, а может совместно. Наибольшая дифференциация производителей сканеров и производителей софта достигнута на рынке биометрии папиллярного узора пальцев. Наименьшая на рынке сканеров 3D лица. По сути уровень дифференциации во многом отображает развитость и насыщенность рынка. Чем больше выбора - тем более тематика отработана и доведена до совершенства. Различные сканеры имеют различный набор способностей. В основном это набор тестов для проверки подделан объект биометрии или нет. Для сканеров пальцев это может быть проверка рельефности или проверка температуры, для сканеров глаза это может быть проверка аккомодации зрачка, для сканеров лица - движение лица.
Сканеры очень сильно влияют на полученную статистику FAR и FRR. В некоторых случаях эти цифры могут изменяться в десятки раз, особенно в реальных условиях. Обычно характеристики алгоритма даются для некой «идеальной» базы, или просто для хорошо подходящей, где выброшены нерезкие и смазанные кадры. Лишь немногие алгоритмы честно указывают и базу и полную выдачу FAR/FRR по ней.

А теперь поподробнее про каждую из технологий

Отпечатки пальцев


Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) - наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике 20 века.
Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвлении линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, «арочных» и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышает 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки – не учитывается.
В качестве источника данных по FAR и FRR использовались статистические данные VeriFinger SDK, полученные при помощи сканера отпечатков пальцев DP U.are.U. За последние 5-10 лет характеристики распознавания по пальцу не сильно шагнули вперёд, так что приведённые цифры неплохо показывают среднее значение современных алгоритмов. Сам алгоритм VeriFinger несколько лет выигрывал международное соревнование «International Fingerprint Verification Competition», где соревновались алгоритмы распознавания по пальцу.

Характерное значение FAR для метода распознавания отпечатков пальцев – 0.001%.
Из формулы (1) получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.001% возможна при численности персонала N≈300.
Преимущества метода. Высокая достоверность - статистические показатели метода лучше показателей способов идентификации по лицу, голосу, росписи. Низкая стоимость устройств, сканирующих изображение отпечатка пальца. Достаточно простая процедура сканирования отпечатка.
Недостатки: папиллярный узор отпечатка пальца очень легко повреждается мелкими царапинами, порезами. Люди, использовавшие сканеры на предприятиях с численностью персонала порядка нескольких сотен человек заявляют о высокой степени отказа сканирования. Многие из сканеров неадекватно относятся к сухой коже и не пропускают стариков. При общении на последней выставке MIPS начальник службы безопасности крупного химического предприятия рассказывал что их попытка ввести сканеры пальцев на предприятии (пробовались сканеры различных систем) провалилась - минимальное воздействие химических реактивов на пальцы сотрудников вызывало сбой систем безопасности сканеров - сканеры объявляли пальцы подделкой. Так же присутствует недостаточная защищённость от подделки изображения отпечатка, отчасти вызванная широким распространением метода. Конечно, не все сканеры можно обмануть методами из Разрушителей Легенд, но всё же. Для некоторых людей с «неподходящими» пальцами (особенности температуры тела, влажности) вероятность отказа в доступе может достигать 100%. Количество таких людей варьируется от долей процентов для дорогих сканеров до десяти процентов для недорогих.
Конечно, стоит отметить, что большое количество недостатков вызвано широкой распространённостью системы, но эти недостатки имеют место быть и проявляются они очень часто.
Ситуация на рынке
На данный момент системы распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Множество российских и зарубежных компаний занимаются производством систем управления доступом, основанных на методе дактилоскопической идентификации. По причине того, что это направление является одним из самых давнишних, оно получило наибольшее распространение и является на сегодняшний день самым разработанным. Сканеры отпечатков пальцев прошли действительно длинный путь к улучшению. Современные системы оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия и т.п.), которые повышают степень защиты от подделок. С каждым днем системы становятся все более удобными и компактными. По сути, разработчики достигли уже некоего предела в данной области, и развивать метод дальше некуда. Кроме того, большинство компаний производят готовые системы, которые оснащены всем необходимым, включая программное обеспечение. Интеграторам в этой области просто нет необходимости собирать систему самостоятельно, так как это невыгодно и займет больше времени и сил, чем купить готовую и уже недорогую при этом систему, тем более выбор будет действительно широк.
Среди зарубежных компаний, занимающихся системами распознавания по отпечаткам пальцев, можно отметить SecuGen(USB-сканеры для PC, сканеры, которые можно устанавливать на предприятия или встраивать в замки, SDK и ПО для связи системы с компьютером); Bayometric Inc. (fingerprint scanners, TAA/Access control systems, fingerprint SDKs, embedded fingerprint modules); DigitalPersona, Inc. (USB-scanners, SDK). В России в данной области работают компании: BioLink (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, ПО); Сонда (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, SDK); СмартЛок (дактилоскопические сканеры и модули) и др.

Радужная оболочка



Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических методов.
Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю и вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.
Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду на обычном ПК. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применения метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.
Сразу могу ответить что я несколько предвзято и положительно отношусь к этому методу, так как именно на этой ниве мы запускали свой стартап. Небольшому самопиару будет посвящён абзац в конце.
Статистические характеристики метода
Характеристики FAR и FRR для радужной оболочки глаза наилучшие в классе современных биометрических систем (за исключением, возможно, метода распознавания по сетчатке глаза). В статье приведены характеристики библиотеки распознавания радужной оболочки нашего алгоритма - EyeR SDK, которые соответствуют проверенному по тем же базам алгоритму VeriEye. Использовались базы фирмы CASIA, полученные их сканером.

Характерное значение FAR – 0.00001%.
Согласно формуле (1) N≈3000 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Здесь стоит отметить немаловажную особенность, отличающую систему распознавания по радужной оболочке от других систем. В случае использования камеры разрешения от 1.3МП можно захватывать два глаза на одном кадре. Так как вероятности FAR и FRR являются статистически независимыми вероятностями, то при распознавании по двум глазам значение FAR будет приблизительно равняться квадрату значения FAR для одного глаза. Например, для FAR 0,001% при использовании двух глаз вероятность ложного допуска будет равна 10-8 %, при FRR всего в два раза выше, чем соответствующее значение FRR для одного глаза при FAR=0.001%.
Преимущества и недостатки метода
Преимущества метода. Статистическая надёжность алгоритма. Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров, при этом физический контакт человека с устройством не происходит. Радужная оболочка защищена от повреждений - а значит не будет изменяться во времени. Так же, возможно использовать высокое количество методов, защищающих от подделки.
Недостатки метода. Цена системы, основанной на радужной оболочке выше цены системы, основанной на распознавании пальца или на распознавании лица. Низкая доступность готовых решений. Любой интегратор, который сегодня придёт на российский рынок и скажет «дайте мне готовую систему» - скорее всего обломается. В большинстве своём продаются дорогие системы под ключ, устанавливаемые большими компаниями, такими как Iridian или LG.
Ситуация на рынке
На данный момент удельный вес технологий идентификации по радужной оболочке глаза на мировом биометрическом рынке составляет по разным подсчетам от 6 до 9 процентов (в то время как технологии распознавания по отпечаткам пальцев занимают свыше половины рынка). Следует отметить, что с самого начала развития данного метода, его укрепление на рынке замедляла высокая стоимость оборудования и компонентов, необходимых, чтобы собрать систему идентификации. Однако по мере развития цифровых технологий, себестоимость отдельной системы стала снижаться.
Лидером по разработке ПО в данной области является компания Iridian Technologies.
Вход на рынок большому количеству производителю был ограничен технической сложностью сканеров и, как следствие, их высокой стоимостью, а так же высокой ценой ПО из-за монопольного положения Iridian на рынке. Эти факторы позволяли развиться в области распознавания радужной оболочки только крупным компаниям, скорее всего уже занимающимся производством некоторых компонентов пригодных для системы идентификации (оптика высокого разрешения, миниатюрные камеры с инфракрасной подсветкой и т.п.). Примерами таких компаний могут быть LG Electronics, Panasonic, OKI. Они заключили договор с Iridian Technologies, и в результате совместной работы появились следующие системы идентификации: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. В дальнейшем возникли усовершенствованные модели систем, благодаря техническим возможностям данных компаний самостоятельно развиваться в этой области. Следует сказать, что вышеперечисленные компании разработали также собственное ПО, но в итоге в готовой системе отдают предпочтение программному обеспечению Iridian Technologies.
На Российском рынке «преобладает» продукция зарубежных компаний. Хотя и ту можно купить с трудом. Длительное время фирма Папилон уверяла всех, что у них есть распознавание по радужной оболочке. Но даже представители РосАтома - их непосредственного закупщика, для которого они делали систему рассказывают, что это не соответствует действительности. В какой-то момент проявлялась ещё какая-то российская фирма, которая сделала сканеры радужной оболочки. Сейчас уже не вспомню названия. Алгоритм они у кого-то закупили, возможно у того же VeriEye. Сам сканер представлял собой систему 10-15 летней давности, отнюдь не бесконтактную.
В последний год на мировой рынок вышло пара новых производителей в связи с истечением первичного патента на распознавание человека по глазам. Наибольшего доверия из них, на мой взгляд, заслуживает AOptix. По крайней мере их превью и документация не вызывает подозрений. Второй компанией является SRI International. Даже на первый взгляд человеку, занимавшемуся системами распознавания радужки их ролики кажутся весьма лживыми. Хотя я не удивлюсь если в реальности они что-то умеют. И та и та система не показывает данных по FAR и FRR, а так же, судя по всему, не защищена от подделок.

Распознавание по лицу

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

2-D распознавание лица - один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. В последствие появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надёжным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии, или в социальных сетях.
Статистические характеристики метода
Для FAR и FRR использованы данные для алгоритмов VeriLook. Опять же, для современных алгоритмов он имеет весьма обыкновенные характеристики. Иногда промелькивают алгоритмы с FRR 0.1% при аналогичном FAR, но базы по которым они получены ну уж очень сомнительны (вырезанный фон, одинаковое выражение лица, одинаковые причёска, освещение).

Характерное значение FAR – 0.1%.
Из формулы (1) получаем N≈30 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Как видно, статистические показатели метода достаточно скромные: это нивелирует то преимущество метода, что можно проводить скрытую съемку лиц в людных местах. Забавно наблюдать, как пару раз в год финансируется очередной проект по обнаружению преступников через видеокамеры, установленные в людных местах. За последние десяток лет статистические характеристики алгоритма не улучшились, а количество таких проектов - выросло. Хотя, стоит отметить, что для ведения человека в толпе через множество камер алгоритм вполне годится.
Преимущества и недостатки метода
Преимущества метода. При 2-D распознавании, в отличие от большинства биометрических методов, не требуется дорогостоящее оборудование. При соответствующем оборудовании возможность распознавания на значительных расстояниях от камеры.
Недостатки. Низкая статистическая достоверность. Предъявляются требования к освещению (например, не удается регистрировать лица входящих с улицы людей в солнечный день). Для многих алгоритмов неприемлемость каких-либо внешних помех, как, например, очки, борода, некоторые элементы прически. Обязательно фронтальное изображение лица, с весьма небольшими отклонениями. Многие алгоритмы не учитывают возможные изменения мимики лица, то есть выражение должно быть нейтральным.
3-D распознавание лица

Реализация данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это в настоящее время существует множество методов по 3-D распознаванию лица. Методы невозможно сравнить друг с другом, так как они используют различные сканеры и базы. далеко не все из них выдают FAR и FRR, используются абсолютно различные подходы.
Переходным от 2-d к 3-d методом является метод, реализующий накопления информации о лицу. Этот метод имеет лучшие характеристики, чем 2d метод, но так же как и он использует всего одну камеру. При занесении субъекта в базу субъект поворачивает голову и алгоритм соединяет изображение воедино, создавая 3d шаблон. А при распознавании используется несколько кадров видеопотока. Этот метод скорее относится к экспериментальным и реализации для систем СКУД я не видел ни разу.
Наиболее классическим методом является метод проецирования шаблона. Он состоит в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается - чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен на инфракрасный, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на котором лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3-D модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели - выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 секунды для лучших моделей.
Так же набирает популярность метод 3-d распознавания по изображению, получаемому с нескольких камер. Примером этого может являться фирма Vocord со своим 3d сканером. Этот метод даёт точность позиционирования, согласно уверениям разработчиков, выше метода проецирования шаблона. Но, пока не увижу FAR и FRR хотя бы по их собственной базе - не поверю!!! Но его разрабатывают уже года 3, а подвижки на выставках пока не видны.
Статистические показатели метода
Полные данные о FRR и FAR для алгоритмов этого класса на сайтах производителей открыто не приведены. Но для лучших моделей фирмы Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), работающих по методу проецирования шаблона при FAR = 0.0047% FRR составляет 0.103%.
Считается, что статистическая надежность метода сравнима с надежностью метода идентификации по отпечаткам пальцев.
Преимущества и недостатки метода
Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Низкая чувствительность к внешним факторам, как на самом человеке (появление очков, бороды, изменение прически), так и в его окружении (освещенность, поворот головы). Высокий уровень надежности, сравнимый с метом идентификации по отпечаткам пальцев.
Недостатки метода. Дороговизна оборудования. Имеющиеся в продаже комплексы превосходили по цене даже сканеры радужной оболочки. Изменения мимики лица и помехи на лице ухудшают статистическую надежность метода. Метод еще недостаточно хорошо разработан, особенно в сравнении с давно применяющейся дактилоскопией, что затрудняет его широкое применение.
Ситуация на рынке
Распознавание по геометрии лица причисляют к «трем большим биометрикам» вместе с распознаванием по отпечаткам пальцев и радужной оболочке. Надо сказать, что данный метод довольно распространен, и ему отдают пока предпочтение перед распознаванием по радужке глаза. Удельный вес технологий распознавания по геометрии лица в общем объеме мирового биометрического рынка можно оценивать в пределах 13-18 процентов. В России к данной технологии также проявляется больший интерес, чем, например, к идентификации по радужной оболочке. Как уже упоминалось ранее, существует множество алгоритмов 3-D распознавания. В большинстве своем компании предпочитают развивать готовые системы, включающие сканеры, сервера и ПО. Однако есть и те, кто предлагает потребителю только SDK. На сегодняшний день можно отметить следующие компании, занимающиеся развитием данной технологии: Geometrix, Inc. (3D сканеры лица, ПО), Genex Technologies (3D сканеры лица, ПО) в США, Cognitec Systems GmbH (SDK, специальный вычислители, 2D камеры) в Германии, Bioscrypt (3D сканеры лица, ПО) – дочернее предприятие американской компании L-1 Identity Solutions.
В России в данном направлении работают компании Artec Group (3D сканеры лица и ПО) – компания, головной офис которой находится в Калифорнии, а разработки и производство ведутся в Москве. Также несколько российских компаний владеют технологией 2D распознавания лица – Vocord, ITV и др.
В области распознавания 2D лица основным предметом разработки является программное обеспечение, т.к. обычные камеры отлично справляются с захвата изображения лица. Решение задачи распознавания по изображению лица в какой-то степени зашло в тупик – уже на протяжении нескольких лет практически не происходит улучшения статистических показателей алгоритмов. В этой области происходит планомерная «работа над ошибками».
3D распознавание лица сейчас является куда более привлекательной областью для разработчиков. В нём трудится множество коллективов и регулярно слышно о новых открытиях. Множество работ находятся в состоянии «вот-вот и выпустим». Но пока что на рынке лишь старые предложения, за последние годы выбор не изменился.
Одним из интересных моментов, над которыми я иногда задумываюсь и на которые, возможно ответит Хабр: а точности kinect хватит для создания такой системы? Проекты по вытаскиванию 3d модели человека через него вполне себе есть.

Распознавание по венам руки


Это новая технология в сфере биометрии, широкое применение её началось всего лет 5-10 назад. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК излучение. В результате, степень отражения уменьшается, и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством.
Технология сравнима по надёжности с распознаванием по радужной оболочке глаза, в чём-то превосходя её, а в чём-то уступая.
Значение FRR и FAR приведено для сканера Palm Vein. Согласно данным разработчика при FAR 0,0008% FRR составляет 0.01%. Более точный график для нескольких значений не выдаёт ни одна фирма.
Преимущества и недостатки метода
Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Высокая достоверность - статистические показатели метода сравнимы с показаниями радужной оболочки. Скрытость характеристики: в отличие от всех вышеприведённых - эту характеристику очень затруднительно получить от человека «на улице», например сфотографировав его фотоаппаратом.
Недостатки метода. Недопустима засветка сканера солнечными лучами и лучами галогеновых ламп. Некоторые возрастные заболевания, например артрит – сильно ухудшают FAR и FRR. Метод менее изучен в сравнении с другими статическими методами биометрии.
Ситуация на рынке
Распознавание по рисунку вен руки является довольно новой технологией, и в связи с этим ее удельный вес на мировом рынке невелик и составляет около 3%. Однако к данному методу проявляется все больший интерес. Дело в том, что, являясь довольно точным, этот метод не требует столь дорогого оборудования, как, например, методы распознавания по геометрии лица или радужной оболочке. Сейчас многие компании ведут разработки в данной сфере. Так, например, по заказу английской компании TDSi было разработано ПО для биометрического считывателя вен ладони PalmVein, представленного компанией Fujitsu. Сам сканер был разработан компанией Fujitsu в первую очередь для борьбы с финансовыми махинациями в Японии.
Также в сфере идентификации по рисунку вен работают следующие компании Veid Pte. Ltd. (scanner, software), Hitachi VeinID (scanners)
В России компаний, занимающихся данной технологией, мне не известно.

Сетчатка глаза


До недавнего времени считалось, что самый надёжный метод биометрической идентификации и аутентификации личности - это метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную по времени, кроме как в результате болезни, например, катаракты.
Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа.
К сожалению, целый ряд трудностей возникает при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.
По данным компании EyeDentify для сканера ICAM2001 при FAR=0,001% значение FRR составляет 0,4%.
Преимущества и недостатки метода
Преимущества. Высокий уровень статистической надёжности. Из-за низкой распространенности систем мала вероятность разработки способа их «обмана».
Недостатки. Сложная при использовании система с высоким временем обработки. Высокая стоимость системы. Отсутствие широкого рынка предложение и как следствие недостаточная интенсивность развития метода.

Геометрия рук


Этот метод, достаточно распространённы ещё лет 10 назад и произошедший из криминалистики в последние годы идёт на убыль. Он основан на получении геометрических характеристик рук: длин пальцев, ширины ладони и.т.д. Этот метод, как и сетчатка глаза - умирающий, а так как у него куда более низкие характеристики, то даже не будем вводить его боле полного описания.
Иногда считается что в системах распознавания по венам применяют геометрические методы распознавания. Но в продаже мы такого явно заявленного ни разу не видели. Да и к тому же часто при распознавании по венам делается снимок только ладони, тогда как при распознавании по геометрии делается снимок пальцев.

Немного самопиара

В своё время мы разработали неплохой алгоритм распознавания по глазам. Но на тот момент такая высокотехнологичная штука в этой стране была не нужна, а в буржуйстан (куда нас пригласили после первой же статьи) - ехать не хотелось. Но внезапно, спустя года полтора таки нашлись инвесторы, которые захотели построить себе «биометрический портал» - систему, которая бы кушала 2 глаза и использовала цветовую составляющую радужной оболочки (на что у инвестора был мировой патент). Собственно теперь мы этим и занимаемся. Но это не статья про самопиар, это краткое лирическое отступление. Если кому интересно есть немного инфы, а когда-нибудь в будущем, когда мы выйдем на рынок (или не выйдем) я тут напишу пару слов о перипетиях биометрического проекта в России.

Выводы

Даже в классе статических систем биометрии имеется большой выбор систем. Какую из них выбрать? Всё зависит от требований к системе безопасности. Самыми статистически надежными и устойчивыми к подделке системами доступа являются системы допуска по радужной оболочке и по венам рук. На первые из них существует более широкий рынок предложений. Но и это не предел. Системы биометрической идентификации можно комбинировать, достигая астрономических точностей. Самыми дешёвыми и простыми в использовании, но обладающими хорошей статистикой, являются системы допуска по пальцам. Допуск по 2D лицу удобен и дёшев, но имеет ограниченную область применений из-за плохих статистических показателей.
Рассмотрим характеристики, которые будет иметь каждая из систем: устойчивость к подделке, устойчивость к окружающей среде, простота использования, стоимость, скорость, стабильность биометрического признака во времени. Расставим оценки от 1 до 10 в каждой графе. Чем ближе оценка к 10, тем лучше система в этом отношении. Принципы выбора оценок были описаны в самом начале статьи.


Также рассмотрим соотношение FAR и FRR для этих систем. Это соотношение определяет эффективность системы и широту её использования.


Стоит помнить, что для радужной оболочки можно увеличить точность системы практически квадратично, без потерь для времени, если усложнить систему, сделав её на два глаза. Для дактилоскопического метода - путём комбинирования нескольких пальцев, и распознаванию по венам, путём комбинирования двух рук, но такое улучшение возможно только при увеличении времени, затрачиваемого при работе с человеком.
Обобщив результаты для методов, можно сказать, что для средних и больших объектов, а так же для объектов с максимальным требованием в безопасности следует использовать радужную оболочку в качестве биометрического доступа и, возможно, распознавание по венам рук. Для объектов с количеством персонала до нескольких сотен человек оптимальным будет доступ по отпечаткам пальцев. Системы распознавания по 2D изображению лица весьма специфические. Они могут потребоваться в случаях, когда распознавание требует отсутствия физического контакта, но поставить систему контроля по радужной оболочке невозможно. Например, при необходимости идентификации человека без его участия, скрытой камерой, или камерой наружного обнаружения, но возможно это лишь при малом количестве субъектов в базе и небольшом потоке людей, снимаемых камерой.

Юному технику на заметку

У некоторых производителей, например у Neurotechnology на сайте доступны демо-версии методов биометрии, которые они выпускают, так что вполне можно подключить их и поиграться. Для тех же, кто решит покопаться в проблеме посерьёзнее, могу посоветовать единственную книжку которую я видел на русском - «Руководство по биометрии» Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти. Там есть много алгоритмов и их математических моделей. Не всё полно и не всё соответствует современности, но база неплохая и объемлющая.

P.S.

В этом опусе я не вдавался в проблему аутентификации, а только затрагивал идентификацию. В принципе из характеристики FAR/FRR и возможности подделки все выводы по вопросу аутентификации напрашиваются сами.

Теги:

  • биометрия
  • сканеры отпечатков пальцев
Добавить метки

Биометрическими системами аутентификации называются системы, предназначенные для удостоверения личности пользователя на основе его биометрических данных. Такие системы максимально эффективно справляются с предоставлением доступа в особо охраняемые зоны, где нет возможности выставить персональную охрану по тем или иным соображениям. Их можно комбинировать с система автоматического оповещения, сигнализации и охранными системами.

Методы биометрической идентификации (аутентификации)

На сегодняшний день существует и используется множество методов биометрической аутентификации (идентификации). Они делятся на два вида.

  1. Статистические методы. Основаны на уникальных (физиологических) характеристиках, которые не меняются на протяжении человеческой жизни и никак не могут быть утеряны. Также исключено копирование мошенниками.
  2. Динамические методы. Основываются на характеристиках обыденного поведения определенного человека. Менее распространены, чем статические и практически не используются.

Статистические

  • По отпечатку пальца – метод распознавания уникальности папиллярных линий (узоров) на пальце человека. Система при помощи сканера получает отпечаток, затем оцифровывает его и после этого сравнивает с ранее введенными шаблонами (наборами рисунков).
  • По сетчатке глаза – метод сканирования и распознавания уникального рисунка кровеносных сосудов глазного дна человека. Для такой процедуры используется излучение низкой интенсивности. Излучение через зрачок направляется к кровеносным сосудам, которые находятся на задней стенке глаза. Из получаемого сигнала выделяются особые точки, информация о которых хранится в шаблоне системы.
  • По радужной оболочке глаза – метод определения человеческой уникальности особенностей оболочки. Данная технология разработана для минимизации сканирования сетчатки глаза, так как при нем используются инфракрасные лучи и ярки свет, которые негативно влияют на здоровье глаза.
  • Геометрия руки – форма кисти. При помощи этого метода используется несколько характеристик, поскольку отдельные параметры не являются уникальными. Сканируются: тыльная сторона руки, пальцев (толщина, длина, изгибы) а также структура костей и суставов.
  • Геометрия лица – метод сканирования, при котором выделяются контуры бровей и глаз, губ и носа, а также иных элементов лица. После этого вычисляется расстояние между этими элементами и строится трехмерная модель лица. Требуется от двенадцати до сорока определенных элементов, характерных для определенного человека, чтоб создать и воссоздать уникальный шаблон.
  • По термограмме лица – уникальное распределение температурных полей на лице. Используется с помощью инфракрасных камер. Из-за откровенно невысокого качества подобные системы широко не распространены.

Динамические

  • По голосу – простой в применении метод с использованием лишь аудиокарты и микрофона. На сегодняшний день для такой системы существует множество способов построения шаблонов. Широко используется в бизнес-центрах.
  • По почерку – основан на специфическом движении руки во время росписи (подписания документов и так далее). Для создания шаблонов и сохранения используются специальные, восприимчивые к давлению ручки.

Комбинированные (мультимодальные)

Подобные методы применяются в сложных, строгих и комплексных системах безопасности. В таких случаях используются несколько типов биометрических характеристик человека (пользователя), которые соединяются в одной системе.

Биометрические системы безопасности

Суть биометрических систем безопасности в доказательстве, что Вы – это Вы. Эти системы исключают возможность того, что сама система может принять Вас за кого-то другого. В силу уникальности человеческих характеристик, биометрические системы используются для предотвращения различных видов мошенничества, взлома и нежелательного доступа.

Биометрические системы безопасности могут работать в двух режимах, в зависимости о того, что пользователь собирается предоставить системе.

  1. Верификация — сравнение пользователя с готовым биометрическим шаблоном.
  2. Идентификация — сравнение пользователя с множеством других. После получения биометрических данных система ищет в базе информацию для определения личности пользователя.

Биометрические системы контроля доступа используются:

  • на крупных предприятиях;
  • на определенных объектах, требующих повышенной безопасности;
  • для учета рабочего времени;
  • для регистрации посещаемости;
  • для ограничения доступа к особым помещениям.

Биометрические системы контроля доступа

Терминалы, считывающие отпечаток пальца

Применяются для организации ограничений на доступ в помещения. Зачастую такие устройства используются для учета рабочего времени. В зависимости от типа и модели могут иметь различный внешний вид корпуса, разные степени защиты, множество вариантов сканеров (считывателей отпечатков) и дополнительных функций.

Возможности:

  • хранение в базе данных от 100 до 3 000 шаблонов отпечатков пальцев;
  • сохранение тысячи записей посещаемости.

Основные принципы работы:

  • программирование пользователей происходит с помощью специальной карты или при подключении к компьютеру;
  • для переноса файлов посещаемости на компьютер используется USB;
  • возможно построение сетевых систем распределения доступа по интерфейсу Ethernet.

Терминалы распознавания изображения (геометрия лица)

Подобный биометрический контроль доступа позволяет бесконтактно идентифицировать пользователя. Успешно применяются на предприятиях, где качество отпечатков пальцев неудовлетворительно для распознавания, в связи с рабочим процессом. В зависимости от типа и модели могут иметь различный внешний вид корпуса, разные степени защиты, особенности дизайна и набор дополнительных функций.

Возможности:

  • инфракрасные оптические системы позволяют распознавать пользователя при темном или плохом освещении;
  • встроенные беспроводные коммуникации (GPRS, Wi-Fi) для оперативного контроля;
  • электронные замки, датчики тревоги, датчики дверей, резервные батареи для расширения функционала;
  • до 100 000 шаблонов лица.

Терминалы со встроенной системой распознавания по радужной оболочке глаза

Позволяют обеспечить идентификацию (аутентификацию) пользователя в реальном времени. Сканируют как в статике, так и в движении. Пропускная способность — до двадцати человек в минуту. Эти терминалы используются для учета рабочего времени, контроля доступа и часто в финансово-платежных системах для того, чтобы подтвердить транзакции.

Базовые характеристики (меняются в зависимости от модели устройства):

  • питание POE+ (через Ethernet);
  • регистрация и проверка проходит в самом терминале;
  • сканирование происходит встроенными камерами;
  • память событий до 70 000 записей;
  • доступны различные дополнительные интерфейсы (например, Wiegand).

Считыватели с распознаванием по венам на пальце

Поскольку вены находятся внутри тела человека, их изображение подделать невозможно. Распознавание возможно даже при наличии царапин и порезов. Поэтому такие биометрические системы безопасности и контроля доступа являются практически самым надежным способом идентификации пользователя. Использование систем данного класса рекомендуется на особо ответственных объектах.

Возможности:

  • терминал может использоваться в качестве прямого контроллера электронного замка;
  • может выступать в качестве считывателя с подключением к сторонним контроллерам;
  • различные режимы контроля доступа, помимо распознавания рисунка вен на пальце: бесконтактная карта, код или комбинация того и другого;

Системы распознавания рисунка вен на ладони

Подобные устройства обеспечивают высокую точность распознавания и исключают возможность подделать идентификатор.

Принцип работы:

  • ладонь освещается светом, который близок к инфракрасному;
  • этот свет поглощается обескислороженным гемоглобином внутри вен, проявляя рисунок;
  • для авторизации пользователя, уникальные образцы узоров вен сверяются с существующими (ранее зарегистрированными) шаблонами (образцами) в базе данных;

Биометрические терминалы по геометрии руки

Для идентификации пользователей используются уникальные трехмерные характеристики геометрии их ладоней. Процесс идентификации состоит из одного действия – нужно приложить руку на специальную плоскость терминала.

Возможности (варьируются в зависимости от модели):

  • скорость идентификации менее одной секунды;
  • простота регистрации шаблонов;
  • вывод информации на принтер (через различные встроенные интерфейсы);
  • автономная память на более чем 5 000 событий;
  • возможность входа по принуждению.

Преимущества использования биометрических систем безопасности

  • высокая достоверность;
  • простые процедуры сканирования;
  • большой выбор моделей, доступных к продаже;
  • доступные цены на популярные устройства.

Биометрические СКУД позволяет не только контролировать доступы в локальные зоны, но и позволяют также контролировать и вести табель учета рабочего времени, предоставлять обратную связь персоналу об опозданиях и задержках, что стимулирует их на повышение ответственности к рабочему процессу.

Современная наука не стоит на месте. Все чаще и чаще требуется качественная защита для устройств, чтобы тот, кто случайно ими завладел, не смог в полной мере воспользоваться информацией. Кроме этого, методы охраны информации от используются не только в повседневной жизни.

Кроме ввода паролей в цифровом виде, применяются и более индивидуализированные биометрические системы защиты.

Что это такое?

Ранее такая система применялась только в ограниченных случаях, для защиты наиболее важных стратегических объектов.

Затем, после 11 сентября 2011 года, пришли к выводу, что такой и доступа может быть применен не только в этих областях, но и в других сферах.

Таким образом, приемы идентификации человека стали незаменимыми в ряду методов борьбы с мошенничеством и терроризмом, а также в таких областях, как:

Биометрические системы доступа к технологиям связи, сетевым и компьютерным базам;

Базы данных;

Контроль доступа в хранилища информации и др.

У каждого человека есть набор характеристик, которые не меняются со временем, или такие, которые могут модифицироваться, но при этом принадлежать только конкретному лицу. В связи с этим можно выделить следующие параметры биометрических систем, которые используются в этих технологиях:

Статические - отпечатки пальцев, фотографирование ушных раковин, сканирование сетчатки глаза и другие.

Технологии биометрики в перспективе заменят обычные методы аутентификации человека по паспорту, так как встроенные чипы, карты и тому подобные новшества научных технологий будут внедряться не только в данный документ, но и в другие.

Небольшое отступление по поводу способов распознавания личности:

- Идентификация - один ко многим; образец сравнивается со всеми имеющимися по определенным параметрам.

- Аутентификация - один к одному; образец сравнивается с ранее полученным материалом. При этом лицо может быть известно, полученные данные человека сравниваются с имеющимся в базе образцом параметра этого лица;

Как работают биометрические системы защиты

Для того чтобы создать базу под определенного человека, необходимо считать его биологические индивидуальные параметры специальным устройством.

Система запоминает полученный образец биометрической характеристики (процесс записи). При этом, возможно, потребуется сделать несколько образцов для составления более точного контрольного значения параметра. Информация, которая получена системой, преобразовывается в математический код.

Помимо создания образца, система может запросить произвести дополнительные действия для того, чтобы объединить личный идентификатор (ПИН-код или смарт-карту) и биометрический образец. В дальнейшем, когда происходит сканирование на предмет соответствия, система сравнивает полученные данные, сравнивая математический код с уже записанными. Если они совпадают, что это значит, что аутентификация прошла успешно.

Возможные ошибки

Система может выдавать ошибки, в отличии от распознавания по паролям или электронным ключам. В этом случае различают следующие виды выдачи неверной информации:

Ошибка 1 рода: коэффициент ложного доступа (FAR) - одно лицо может быть принято за другое;

Ошибка 2 рода: коэффициент ложного отказа в доступе (FRR) - человек не распознается в системе.

Для того чтобы исключить, к примеру, ошибки данного уровня, необходимо пересечение показателей FAR и FRR. Однако это невозможно, так как для этого нужно было бы проводить идентификацию человека по ДНК.

Отпечатки пальцев

На данный момент наиболее известен метод биометрики. При получении паспорта современные граждане России в обязательном порядке проходят процедуру снятия отпечатков пальцев для внесения их в личную карточку.

Данный метод основан на неповторимости пальцев и используется уже достаточно длительное время, начиная с криминалистики (дактилоскопия). Сканируя пальцы, система переводит образец в своеобразный код, который затем сравнивается с существующим идентификатором.

Как правило, алгоритмы обработки информации используют индивидуальное расположение определенных точек, которые содержат отпечатки пальцев - разветвления, окончание линии узора и т. д. Время, которое занимает перевод изображения в код и выдача результата, обычно составляет около 1 секунды.

Оборудование, в том числе и программное обеспечение для него, производятся на данный момент в комплексе и стоят относительно недорого.

Возникновение ошибок при сканировании пальцев руки (или обеих рук) возникают довольно часто в том случае, если:

Присутствует несвойственная влажность или сухость пальцев.

Руки обработаны химическими элементами, которые затрудняют идентификацию.

Есть микротрещины или царапины.

Имеется большой и непрерывный поток информации. К примеру, это возможно на предприятии, где доступ к рабочему месту осуществляется при помощи дактилоскопа. Так как поток людей значительный, система может давать сбой.

Наиболее известные компании, которые занимаются системами распознавания отпечатков пальцев: Bayometric Inc., SecuGen. В России над этим работают: "Сонда", BioLink, "СмартЛок" и др.

Глазная радужная оболочка

Рисунок оболочки формируется на 36 неделе внутриутробного развития, устанавливается к двум месяцам и не меняется на протяжении жизни. Биометрические системы идентификации по радужной оболочке являются не только наиболее точными среди других в этом ряду, но и одними из самых дорогих.

Преимущество способа состоит в том, что сканирование, то есть захват изображения, может происходить как на расстоянии 10 см, так и на 10-метровом удалении.

При фиксации изображения данные о расположении определенных точек на радужке глаза передаются в вычислитель, который затем выдает информацию о возможности допуска. Скорость обработки сведений о радужке человека составляет около 500 мс.

На данный момент данная система распознавания на биометрическом рынке занимает не более 9% от общего числа таких способов идентификации. В то же время доля рынка, которую занимают технологии по отпечаткам пальцев, составляет более 50%.

Сканеры, позволяющие захватывать и обрабатывать радужку глаза, имеют довольно сложную конструкцию и ПО, а поэтому на такие устройства установлена высокая цена. Кроме этого, монополистом в производстве систем распознавания человека изначально являлась компания Iridian. Затем на рынок стали заходить и другие крупные компании, которые уже занимались производством компонентов различных устройств.

Таким образом, на данный момент в России существуют следующие компании, которые формируют системы распознавания человека по радужке глаза: AOptix, SRI International. Однако данные фирмы не предоставляют показателей по количеству ошибок 1 и 2 рода, поэтому не факт, что что система не защищена от подделок.

Геометрия лица

Существуют биометрические системы безопасности, связанные с распознаванием по лицу в 2D и 3D-режимах. Вообще считается, что черты лица каждого человека уникальны и не меняются в течение жизни. Неизменными остаются такие характеристики, как расстояния между определенными точками, форма и т. д.

2D-режим является статическим способом идентификации. При фиксации изображения необходимо, что человек не двигался. Имеют также значение фон, наличие усов, бороды, яркий свет и другие факторы, которые мешают системе распознать лицо. Это означает, что при любых неточностях выданный результат будет неверным.

На данный момент этот метод не особо популярен из-за своей низкой точности и применяется только в мультимодальной (перекрестной) биометрии, представляющая собой совокупность способов распознавания человека по лицу и голосу одновременно. Биометрические системы защиты могут включать в себя и другие модули - по ДНК, отпечаткам пальцев и другие. Кроме этого, перекрестный способ не требует контакта с человеком, которого необходимо идентифицировать, что позволяет распознавать людей по фотографии и голосу, записанных на технические устройства.

3D-метод имеет совершенно другие входящие параметры, поэтому нельзя его сравнивать с 2D-технологией. При записывании образа используется лицо в динамике. Система, фиксируя каждое изображение, создает 3D-модель, с которой затем сравниваются полученные данные.

В этом случае используется специальная сетка, которая проецируется на лицо человека. Биометрические системы защиты, делая несколько кадров в секунду, обрабатывают изображение входящим в них программным обеспечением. На первом этапе создания образа ПО отбрасывает неподходящие изображения, где плохо видно лицо или присутствуют вторичные предметы.

Затем программа определяет и игнорирует лишние предметы (очки, прическа и др.). Антропометрические особенности лица выделяются и запоминаются, генерируя уникальный код, который заносится в специальное хранилище данных. Время захвата изображения составляет около 2 секунд.

Однако, несмотря на преимущество метода 3D перед 2D-способом, любые существенные помехи на лице или изменение мимики ухудшают статистическую надежность данной технологии.

На сегодняшний день биометрические технологии распознавания по лицу применяются наряду с наиболее известными вышеописанными методами, составляя приблизительно 20% всего рынка биометрических технологий.

Компании, которые занимаются разработкой и внедрением технологии идентификации по лицу: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. В России над этим вопросом работают следующие фирмы: Artec Group, Vocord (2D-метод) и другие, менее крупные производители.

Вены ладони

Лет 10-15 назад пришла новая технология биометрической идентификации - распознавание по венам руки. Это стало возможным благодаря тому, что гемоглобин, находящийся в крови, интенсивно поглощает инфракрасное излучение.

Специальная камера ИК фотографирует ладонь, в результате чего на снимке появляется сетка вен. Данное изображение обрабатывается ПО, и выдается результат.

Расположение вен на руке сравнимо с особенностями радужки глаза - их линии и структура не меняются со временем. Достоверность данного метода тоже можно соотнести с результатами, полученными при идентификации при помощи радужной оболочки.

Контактировать для захвата изображения считывающим устройством не нужно, однако использование этого настоящего метода требует соблюдения некоторых условий, при которых результат будет наиболее точным: невозможно получить его, если, к примеру, сфотографировать руку на улице. Также во время сканирования нельзя засвечивать камеру. Конечный результат будет неточным, если имеются возрастные заболевания.

Распространение метода на рынке составляет всего около 5%, однако к нему проявляется большой интерес со стороны крупных компаний, которые уже разрабатывали биометрические технологии: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

Сетчатка глаза

Сканирование рисунка капилляров на поверхности сетчатки считается самым достоверным методом идентификации. Он сочетает в себе наилучшие характеристики биометрических технологий распознавания человека по радужке глаз и венам руки.

Единственный момент, когда метод может дать неточные результаты - катаракта. В основном же сетчатка имеет неизменяемую структуру на протяжении всей жизни.

Минус этой системы заключается в том, что сканирование сетчатки глаза производится тогда, когда человек не двигается. Сложная по своему применению технология предусматривает длительное время обработки результатов.

Ввиду высокой стоимости биометрическая система не имеет достаточного распространения, однако дает самые точные результаты из всех предложенных на рынке методов сканирования человеческих особенностей.

Руки

Ранее популярный способ идентификации по геометрии рук становится менее применяемым, так как дает наиболее низкие результаты по сравнению с другими методиками. При сканировании фотографируются пальцы, определяются их длина, соотношение между узлами и другие индивидуальные параметры.

Форма ушей

Специалисты говорят о том, что все существующие методы идентификации не настолько точны, как распознавание человека по Однако есть способ определения личности по ДНК, но в этом случае происходит тесный контакт с людьми, поэтому его считают неэтичным.

Исследователь Марк Никсон из Великобритании заявляет, что методы данного уровня - биометрические системы нового поколения, они дают самые точные результаты. В отличии от сетчатки, радужки или пальцев, на которых могут с большой долей вероятности появиться посторонние параметры, затрудняющие идентификацию, на ушах такого не бывает. Сформированное в детстве, ухо только растет, не изменяясь по своим основным точкам.

Метод идентификации человека по органу слуха изобретатель назвал «лучевое преобразование изображения». Данная технология предусматривает захват изображения лучами разного цвета, что затем переводится в математический код.

Однако, по словам ученого, у его метода существуют и отрицательные стороны. К примеру, получению четкого изображения могут помешать волосы, которые закрывают уши, ошибочно выбранный ракурс и другие неточности.

Технология сканирования уха не заменит собой такой известный и привычный способ идентификации, как отпечатки пальцев, однако может использоваться наряду с ним.

Полагают, что это увеличит надежность распознавания людей. Особенно важной является совокупность различных методов (мультимодальная) в поимке преступников, считает ученый. В результате опытов и исследований надеются создать ПО, которое будет использоваться в суде для однозначной идентификации виновных лиц по изображению.

Голос человека

Идентификация личности может быть проведена как на месте, так и удаленным способом, при помощи технологии распознавания голоса.

При разговоре, к примеру, по телефону, система сравнивает данный параметр с имеющимися в базе и находит похожие образцы в процентном отношении. Полное совпадение означает, что личность установлена, то есть произошла идентификация по голосу.

Для того чтобы получить доступ к чему-либо традиционным способом, необходимо ответить на определенные вопросы, обеспечивающие безопасность. Это цифровой код, девичья фамилия матери и другие текстовые пароли.

Современные исследование в данной области показывают, что этой информацией довольно легко завладеть, поэтому могут применяться такие способы идентификации, как голосовая биометрия. При этом проверке подлежит не знание кодов, а личность человека.

Для этого клиенту нужно произнести какую-либо кодовую фразу или начать разговаривать. Система распознает голос звонящего и проверяет его принадлежность этому человеку - является ли он тем, за кого себя выдает.

Биометрические системы защиты информации данного типа не требуют дорогостоящего оборудования, в этом заключается их преимущество. Кроме этого, для проведения сканирования голоса системой не нужно иметь специальных знаний, так как устройство самостоятельно выдает результат по типу "истина - ложь".

По почерку

Идентификация человека по способу написания букв имеет место практически в любой сфере жизни, где необходимо ставить подпись. Это происходит, к примеру, в банке, когда специалист сличает образец, сформированный при открытии счета, с подписями, проставленными при очередном посещении.

Точность этого способа невысокая, так как идентификация происходит не с помощью математического кода, как в предыдущих, а простым сравнением. Здесь высок уровень субъективного восприятия. Кроме этого, почерк с возрастом сильно меняется, что зачастую затрудняет распознавание.

Лучше в этом случае использовать автоматические системы, которые позволят определить не только видимые совпадения, но и другие отличительные черты написания слов, такие как наклон, расстояние между точками и другие характерные особенности.

Тема биометрической идентификации личности далеко не нова — достаточно вспомнить, что идея идентификации по отпечаткам пальцев возникла еще в XIX веке. Однако сложность и дороговизна технологий наряду с неготовностью людей оставлять третьей стороне свои биометрические признаки отодвинули массовое использование технологии на многие годы.

Проблематика компьютерной биометрии (по лицу, голосу, отпечаткам, подписи) начала активно развиваться в 1960-х годах, когда было создано биометрическое подразделение Национального института стандартов и технологий США (NIST). Потребителями биометрических технологий были в основном государство (биометрические паспорта) и силовые ведомства (контроль доступа на режимные объекты).

В последние несколько лет тема находится на гребне волны — биометрические технологии проникают повсеместно. Уже никого не удивишь сканером отпечатка пальца на мобильном устройстве, крупные банки начинают применять идентификацию клиентов по голосу и по лицу, есть пилотные проекты по внедрению биометрических платежных сервисов в розничных сетях. Среди последних новостей — появление биометрических банковских карт и планы создания в России Национальной биометрической платформы. Аналитики компании Tractica прогнозируют более чем 5-кратный рост доходов от реализации аппаратных и программных биометрических решений — с $2,4 млрд по итогам прошлого года до $15,1 млрд к 2025 году.

Прогнозы других аналитических компаний еще более оптимистичны. Например, по оценкам J"son & Partners Consulting, в ближайшие 6 лет среднегодовой темп роста выручки на рынке биометрии составит 18,6% и к 2022 году вырастет до $40 млрд.

Вслед за ростом рынка подтягивается государство, взнося все новые изменения в законодательство. В начале осени Госдума поддержала законопроект об удаленной идентификации клиентов кредитных организаций, вносящий изменения в 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов…». Подобные законопроекты дают дополнительный стимул к расширению применения биометрических технологий.

Аналитики Tractica прогнозируют, что примерно треть рынка биометрии будут занимать биометрические технологии аутентификации. Они становятся особенно актуальными в свете современной установки на сокращение операционных издержек на разных уровнях и повышение информационной безопасности в компаниях.

По данным компании Indeed-Id, за счет внедрения систем однократной аутентификации (SSO), которые автоматизируют процедуры доступа в приложения и периодической смены паролей, а также сокращают число инцидентов, связанных с забыванием паролей и блокировкой учетных записей, обеспечивается возврат инвестиций (ROI) в объеме от 2500 рублей в год на каждого пользователя.

В свою очередь внедрение биометрической аутентификации может еще больше увеличить сумму экономии за счет полного отказа от паролей. Не стоит также забывать, что, по мнению экспертов по информационной безопасности, биометрические методы аутентификации являются наиболее безопасными.

С февраля 2018 г. вступают в силу нововведения стандарта PCI DSS 3.2, в частности требование применения многофакторной аутентификации для защиты неконсольного административного доступа и удаленного доступа всех пользователей к информационной среде держателей карт (пункт 8.3: Secure all individual non-console administrative access and all remote access to the CDE using multi-factor authentication). В качестве факторов аутентификации стандарт PCI DSS определяет следующие: «то, что вы знаете» (Something you know) — пароль или кодовая фраза; «то, что у вас есть» (Something you have) — токен или смарт-карта; «то, что есть вы» (Something you are) — биометрические признаки. По стандарту, многофакторная аутентификация требует применения как минимум двух перечисленных факторов.

Традиционные методы аутентификации

В последнее время в СМИ все чаще появляется информация о проблемах, связанных с уязвимостями и неудобством традиционных методов аутентификации. К традиционным мы относим:

Пара «логин-пароль» . Этот метод сегодня применяется практически повсеместно, и проблемы, с ним связанные, всем хорошо известны. Основная из них — человеческий фактор: сколько бы не напоминали эксперты о необходимости соблюдать правила обращения с паролями (в сущности несложных), ситуация лучше не становится, а в чем-то даже ухудшается. Красноречиво свидетельствует об этом сравнение данных опросов «Лаборатории Касперского», проведенных в 2014 и 2016 годах среди российских пользователей. По-прежнему лишь около трети респондентов создают отдельные пароли для каждого аккаунта, большинство предпочитает использовать одну и ту же комбинацию символов для нескольких учетных записей. При этом увеличилась доля пользователей, которые обходятся одним-единственным паролем для всех аккаунтов.

Конечно, на корпоративном уровне проблему частично можно решить введением жестких парольных политик и требований к сложности и частоте смены пароля — эти меры способны повысить уровень безопасности данного метода аутентификации. Однако на практике они скорее всего приведут к увеличению количества сотрудников, которые будут записывать пароли на бумагу или в гаджеты. Если посмотреть на результаты опросов «Лаборатории Касперского» в данном аспекте, и тут ситуация не улучшается. Держать в голове несколько сложных паролей неудобно, а бороться с неудобством можно, только устранив ее причину.

Цифровые сертификаты считаются оптимальным методом аутентификации пользователей в информационных системах. Инфраструктура открытых ключей (PKI) позволяет быстро и удобно управлять всем жизненным циклом сертификата, а пользователь избавляется от необходимости запоминать сложные логины и пароли. Это удобно для пользователя и администратора, однако никуда не уходят риски потери/ кражи носителя, а также сложности персонификации: воспользоваться USB-токеном или смарт- картой может любой человек, в том числе тот, кто не имеет на это права. Распространенная проблема — забывание ключа в разъеме компьютера или считывателя. Подобные вопросы можно решить, выпустив единую карту, которая будет служить и пропуском для СКУД, и ключом входа на рабочую станцию, и, самое главное, будет привязана к зарплатному счету сотрудника. Последнее резко повышает ответственность сотрудника в обращении с картой и исключает случаи ее передачи посторонним лицам. Но при такой конфигурации стоимость решения увеличивается минимум на 2 тыс. рублей для одного сотрудника, без учета расходов на услуги по персонализации карты. Причем при увольнении существующую карту использовать повторно уже не получится, для каждого нового сотрудника необходимо выпускать новую.

Можно еще вспомнить про одноразовые пароли (OTP), которые отправляются пользователям по SMS или генерируются на специальном устройстве (брелоке). Но для доступа к персональной рабочей станции ОТР — не самая удачная идея. Затраты на SMS-шлюз и задержки при доставке SMS создадут больше проблем, нежели выгод. Что касается брелоков, существуют риски кражи и потери, поскольку при таком подходе сложно обеспечить персонификацию.

Альтернатива - биометрическая аутентификация

Давайте разберемся, насколько биометрические технологии на их нынешнем уровне развития готовы конкурировать с традиционными методами аутентификации, применяемыми в корпоративном секторе. Сразу оговоримся: мы не будем рассматривать методы на грани фантастики, такие как аутентификация по ДНК, сетчатке глаза (не путать с радужной оболочкой), походке и т.п. Мы рассмотрим решения, которые доступны на рынке и реально применимы в корпоративном сегменте, обеспечивая безопасный доступ к рабочим станциям.

В качестве биометрических признаков эти методы используют:

  • отпечаток пальца;
  • рисунок вен ладони;
  • голос;
  • радужную оболочку глаза;
  • лицо (2D-изображение);
  • лицо (3D-изображение).

Аутентификация по отпечатку пальца — один из наиболее распространенных методов биометрической аутентификации. По данным различных источников, эта технология занимает половину всего рынка биометрической аутентификации. Уровень ее развития таков, что современное сканирующее устройство уже нельзя обмануть с помощью оттиска на бумаге, желатине или стекле — технология достаточно безопасна. Основная проблема метода в том, что папиллярный узор пальца нестабилен, в результате чего система перестает узнавать человека. С такой проблемой столкнулся один из наших заказчиков в период дачного сезона. Сотрудники, успевшие хорошо потрудиться на дачном участке, вынуждены были в массовом прядке отправляться в службу ИБ для перезаписи шаблона.

Аутентификация по рисунку вен ладони дает высокую точность распознавания, хотя некоторые заболевания, в частности анемия конечностей, или последствия физических нагрузок на руки, могут затруднять работу считывателя. Однако эта технология довольно дорогая, к тому же в некоторых реализациях она контактная, что делает ее менее гигиеничной. Сильные стороны данного метода в том, что рисунок вен ладони сложно украсть и подделать, а также по прошествии времени он не меняется.

Аутентификация по голосу, 2D-изображению лица — технологии, наиболее доступные по стоимости. Однако они чувствительны к внешним факторам, что снижает уровень их удобства. В случае распознавания лица есть риски ошибок, связанных с недостаточным освещением, в случае голоса — вызванных посторонним шумом или низким качеством принимающего устройства. Не стоит также забывать о возможном искажении голоса из-за болезни. Кроме того, существуют сервисы по подмене внешности и голоса. Недавно подобная технология под названием Face2Face была продемонстрирована в США. С ее помощью можно с легкостью обмануть систему голосовой или 2D-аутентификации. Не помогает даже технология liveness, которая в режиме реального времени верифицирует объект, предлагая человеку наклонить/повернуть голову или произнести случайно сгенерированную фразу. Спасением от Face2Face и других подобных технологий подмены может служить применение камер, работающих в инфракрасном спектре. Но это уже будет решение совсем другой ценовой категории, так что разумнее задуматься о применении более продвинутого метода биометрической аутентификации.

Аутентификация по радужной оболочке глаза. До недавнего времени данный метод был практически не доступен для массового использования при аутентификации на рабочих станциях. Причин этому несколько, в первую очередь дороговизна сканирующих устройств. Также немаловажно действие некоторых патентов на биометрию радужной оболочки глаза. Завершение действия патентов дало новый толчок к развитию технологии. Отличительной особенностью данного метода являются очень высокие показатели безопасности, особенно при использовании одновременно двух глаз, однако стоимость таких устройств доходит до нескольких тысяч долларов. Более доступные по цене сканеры на нашем рынке работают только с одним глазом. При условии, что технология полностью бесконтактная и не восприимчива к внешним факторам, в ближайшем будущем все это может привести к тому, что данный метод станет одним из наиболее популярных на рынке биометрии.

Аутентификация по 3D-изображению лица — наиболее перспективная и активно развивающаяся технология. Например, в новом iPhone сканер отпечатка пальца заменен камерой, которая создает 3D-снимок лица и позволяет разблокировать телефон, просто взглянув на него. Можно не сомневаться: подобные технологии будут появляться и у других производителей смартфонов. Это, в свою очередь, даст новый толчок развитию, удешевлению и более широкому распространению указанного метода аутентификации. Сегодня уже можно купить ноутбуки со встроенными 3D-камерами, что позволяет использовать данный метод аутентификации сотрудников без покупки дополнительного оборудования. Однако одновременно с популярностью технологии возрастают риски компрометации в связи с удешевлением и доступностью 3D-камер и технологий трехмерной печати.

Сравнительная оценка биометрических технологий

Все перечисленные технологии присутствуют на рынке в виде коммерческих продуктов. При их реализации производители применяют различные математические алгоритмы, а также используют дополнительные механизмы защиты от подмены.

Мы оценили доступные на рынке технологии биометрической аутентификации, в качестве критериев сравнения использовали безопасность технологии (т.е. надежность плюс устойчивость к фальсификации), удобство использования, а также ценовую доступность.

На наш взгляд, основными параметрами, характеризующими безопасность биометрической аутентификации, являются коэффициент ложного принятия (FAR — False Accept Rate), т.е. вероятность того, что система аутентифицирует чужого сотрудника, и коэффициент ложного отказа (FRR — False Reject Rate), т.е. вероятность того, что система не аутентифицирует своего сотрудника. Другая характеристика безопасности технологии — степень сложности фальсификации — отражает объем усилий и затрат, которые потребуются для компрометации системы, т.е. подмены реального биометрического признака человека. Сложность фальсификации зависит от сложности и стоимости специализированных технологий, применяемых для сбора биометрических данных и изготовления копии биометрического признака.

Удобство биометрической технологии зависит от чувствительности к изменениям внешней среды (для офиса наиболее актуальны освещенность и шум), а также от собственно биометрических параметров. Не последнюю роль играет контактность или бесконтактность. Скорость срабатывания (количество времени, необходимое для аутентификации) тоже влияет на удобство технологии, но, поскольку по этому параметру все рассматриваемые технологии сопоставимы, мы не будем его учитывать при сравнении.

Недостатки биометрических технологий

Несмотря на множество достоинств биометрической аутентификации, у нее есть ряд недостатков. Всем знакома ситуация, когда после ухода с работы возникает необходимость заглянуть в какие-то материалы, сохраненные на рабочем ПК. Обычно в таком случае человек звонит коллеге, которому доверяет, сообщает ему пароль, а тот получает доступ к ПК и сообщает нужную информацию. При биометрической аутентификации такой номер не пройдет, поэтому сегодня в систему аутентификации встраивается функционал альтернативного доступа, например, по одноразовому паролю. Однако такой вариант сводит на нет преимущества биометрии в части безопасности, создавая дополнительную лазейку для взломщика. Впрочем, бурное развитие облачных технологий снижает вероятность возникновения подобных ситуаций.

Другая проблема биометрии — невозможность замены биометрического шаблона в случае его компрометации. Сменить логин или пароль можно в любой момент, то же относится к картам, токенам, мобильным телефонам и т.д. Но как провести подобную процедуру с лицом или голосом, а тем более с рисунком вен? В случае считывания отпечатка пальца у человека (при отсутствии анатомических дефектов) есть 10 попыток, но для других биометрических методов 100-процентного решения проблемы на текущий момент нет. А с учетом скорости развития технологий и тенденции к их удешевлению проблема компрометации биометрических систем аутентификации будет становиться все более актуальной, поскольку взлом будет доступен все большему кругу лиц. Однако, на наш взгляд, проблема компрометации для случаев аутентификации на офисных рабочих станциях стоит не так остро — сложно представить, что кто-то из сотрудников будет подносить к компьютеру распечатанную на 3D-принтере часть своего коллеги.

На сегодняшний день любая существующая технология аутентификации не идеальна, но по сравнению с традиционными биометрические методы существенно выигрывают: по безопасности, удобству, а нередко и по цене. Более того, в отличие от традиционных технологий аутентификации биометрические технологии постоянно совершенствуются. Например, современный смартфон с 3D-камерой легко отличит плоское изображение от настоящего лица. Микросхема, встроенная в сканер отпечатка пальца, позволяет определять, принадлежит ли палец живому человеку. А существующие алгоритмы распознавания голоса способны оценивать психологическое состояние человека и выявлять случаи, когда фразу для аутентификации пользователь произносит под давлением. На рынке появляется все больше пользовательских устройств со встроенными средствами биометрической аутентификации, и это не только сканеры отпечатка пальца. Яркий пример — уже упомянутый iPhone Х с технологией распознавания лица. А появление ноутбуков со встроенной 3D-камерой — предпосылка к реализации на их базе сканеров лица или радужной оболочки. Распространение биометрических технологий в консьюмерском сегменте способствуют тому, что они становятся более доступными и понятными для корпоративного сектора. Недалек тот день, когда биометрические технологии аутентификации станут для нас традиционными, а привычные пароли и сертификаты перейдут в разряд устаревших.



Если заметили ошибку, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter
ПОДЕЛИТЬСЯ:
NexxDigital - компьютеры и операционные системы