Biometrikus eszköz

A biometrikus eszköz  azonosításra és hitelesítésre szolgáló eszköz. A biometrikus eszköz egy biztonsági azonosító és hitelesítő eszköz. Az ilyen eszközök automatizált módszereket használnak az élő személy személyazonosságának felismerésére fiziológiai vagy viselkedési jellemzők alapján. Ezek közé tartoznak az ujjlenyomatok, az arcképek, az írisz és a hangfelismerés. [egy]

Történelem

A biometrikus eszközöket az ember régóta ismeri. A kézi biometrikus eszközöket már ie 500 óta használták. e. [2] ahogyan az üzleti tranzakciókat és ujjlenyomatokat tartalmazó babiloni agyagtáblákon látható. A biometrikus eszközök automatizálása először az 1960-as években jelent meg, [3] amikor az FBI bevezette az Indentimatot, egy ujjlenyomat-ellenőrző eszközt a bűnügyi nyilvántartási adatbázis karbantartására. Az első eszközök a kéz formáját és az ujjak hosszát mérték. Bár a rendszert az 1980-as években fokozatosan megszüntették, precedenst teremtett a jövőbeni biometrikus eszközök számára.

Faj

A felhasználói hozzáféréshez az emberi test jellemzőit használják fel. Ezek alapján a következő biometrikus eszközöket különböztetjük meg:

• Kémiai: DNS-szegmensek elemzése.
• Vizuális: IRIS felismerés, arcfelismerés, ujjfelismerés és retina felismerés.
• Viselkedés: elemezze a sebességet, a kézírás szélességét és a tollnyomást, személyenként egyénileg.
• Szaglás: Különböző felhasználók szagainak megkülönböztetése.
• Auditív: a hang elemzése.

Alkalmazás

Állások

A „Buddy Punching” [4] elterjedésével (amikor az alkalmazottak eltakarják az elvtársak hiányát munkaidőben) a munkaadók az ujjlenyomat-felismerő technológia felé fordultak. Ezenkívül a biometrikus eszközök megbízható módot biztosítanak az alkalmazottak munkaóráira vonatkozó adatok gyűjtésére, mivel mindegyik egyedi biometrikus adatokkal rendelkezik.

Bevándorlás

A légi közlekedés iránti kereslet növekedésével és az emberek számának növekedésével a modern repülőterek kénytelenek olyan technológiákat alkalmazni, amelyek csökkentik a hosszú sorok számát. Egyre több repülőtéren alkalmazzák a biometriát, mivel ez a rendszer lehetővé teszi az utasok gyors felismerését. Ilyen például a Dubai Nemzetközi Repülőtér, amely az IRIS on the Move (IOM) technológia bevezetését tervezi, aminek az utasok zökkenőmentes indulását és érkezését kell elősegítenie a repülőtérre. [5]

Kézi eszközök

Az ujjlenyomat-érzékelők már megtalálhatók a mobileszközökön. Ez az érzékelő az eszköz zárolásának feloldására és olyan műveletek engedélyezésére szolgál, mint például a pénz és a fájlok átutalása. Segítségével megakadályozható, hogy illetéktelen személyek használják a készüléket.

Modern biometrikus eszközök

Személyes aláírás felismerő rendszer

Ez az egyik legelismertebb [6] és legelfogadhatóbb biometrikus jellemző a vállalati környezetben. Ez a rendszer számos paramétert figyelembe vesz, például az érintés által kifejtett nyomást, a kézmozgás sebességét, valamint a felület és az aláíráshoz használt toll szögét. Lehetőség van a felhasználóktól való tanulásra is, mivel ugyanazon személy aláírási stílusa eltérő. Ezért az adatokból mintavétellel ez a rendszer képes javítani saját pontosságát.

Írisz felismerő rendszer

Ez a rendszer egy olyan eszközt használ, amely átvizsgálja a felhasználó retináját, majd összehasonlítja az eredményt az adatbázisban tárolttal. Ez az egyik legbiztonságosabb hitelesítési forma, hiszen bármilyen felületen ujjlenyomatok maradhatnak, az íriszlenyomatokat pedig rendkívül nehéz ellopni. Az íriszfelismerést széles körben használják olyan szervezetek, amelyek nagy tömegekkel dolgoznak. Az egyik ilyen rendszer az Aadhar Identification, amelyet az indiai kormány végez a lakosság számának rögzítésére. Az ilyen rendszer kiválasztását az a tény indokolja, hogy a szem szivárványhártyája gyakorlatilag nem fejlődik az élet során.

A modern biometrikus eszközök problémái

Biometrikus hamisítás

A biometrikus hamisítás a biometrikus azonosítási vezérlőrendszer megtévesztésének egyik módja [7] , amelynek során hamis anyagot adnak át a biometrikus szkennernek. Ez az anyag a személy egyedi biometrikus jellemzőit utánozza, hogy megzavarja a rendszert és hozzáférjen az érzékeny adatokhoz.

Az egyik ilyen nagy horderejű biometrikus hamisítási eset az volt, hogy a Chaos Computer Club Group sikeresen reprodukálta Ursula von der Leyen német védelmi miniszter ujjlenyomatát [8] . A csoport kiváló minőségű objektíveket használt, és 6 láb távolságból készített képeket. Professzionális ujjszoftverrel térképezték fel a miniszter ujjlenyomatának körvonalait. Van azonban egy módszer a hamisítás ellen. A pulzoximetria [9] elvét alkalmazva , vagyis a vér oxigénellátásának és pulzusszámának mérésével további védelmi szint vezethető be. Ez csökkenti a fent említett támadások számát, bár ez a módszer a magas költségek miatt kereskedelmi forgalomban nem alkalmazható.

Pontosság

A pontosság komoly probléma a biometrikus felismerésben. A jelszavak továbbra is rendkívül népszerűek, mert a jelszó statikus, míg a biometrikus adatok változhatnak (a pubertás miatt a hang elnehezül, az arc hegesedése hibás arcszkennelést eredményezhet). Amikor a hangfelismerést a PIN-alapú rendszerek helyettesítőjeként tesztelték, a Barclays arról számolt be [10] , hogy hangfelismerő rendszerük 95 százalékos pontosságú. Ez a statisztika azt jelenti, hogy sok ügyfél hangját nem ismeri fel a rendszer, még akkor sem, ha azok helyesek. Ez a bizonytalanság a biometrikus eszközök lassabb alkalmazásához vezethet.

A biometrikus eszközök előnyei

• A biometrikus adatok minden embernél egyediek, és nehéz feltörni [11] , így az ilyen típusú eszközök biztonságosabbak, mint a hagyományos hitelesítési módszerek, mivel a jelszavak könnyen ellophatók vagy elfelejthetők. Egy Yahoo-felhasználók körében végzett kutatás kimutatta, hogy a felhasználók legalább 1,5 százaléka [12] havonta elfelejti jelszavát, így a szolgáltatás szolgáltatásaihoz való hozzáférés hosszabb lesz a fogyasztók számára, mivel a jelszó-helyreállítási folyamat elhúzódik. A hagyományos jelszavak ezen hátrányai hatékonyabbá teszik a biometrikus eszközöket és csökkentik a végfelhasználói erőfeszítéseket.

Jövő

A kutatók azon dolgoznak, hogy tanulmányozzák a jelenlegi biometrikus eszközök hiányosságait, és olyan újakat fejlesztenek ki, amelyekben csökken a hamisítás vagy az adattorzítás valószínűsége. Fejlett technológiák:

• Az Egyesült Államok Katonai Akadémia olyan algoritmust fejleszt [13] , amely lehetővé teszi annak azonosítását, hogy az egyes személyek hogyan kommunikálnak számítógépeikkel; Ez az algoritmus figyelembe veszi az olyan egyedi jellemzőket, mint a gépelési sebesség, az írási ritmus és a gyakori helyesírási hibák. Ezek az adatok lehetővé teszik az algoritmus számára, hogy egyedi profilt hozzon létre minden egyes felhasználó számára a több viselkedési és stilometrikus adat kombinálásával.
• Kenneth Okreafor [14] és [15] legújabb innovációja optimalizált és robusztus módot biztosított a biometrikus életképességi módszer alkalmazására a jellemzők véletlenszerűsítési módszerével. Ez az új koncepció potenciálisan új utakat nyit meg a biometrikus adatok hamisításának pontosabb észlelésére, és szinte lehetetlenné teszi a csalók engedélyezését a jövőbeni biometrikus eszközökben. Kenneth Okreafor biometrikus túlélési algoritmusának modellezése 15 arclenyomat, ujjlenyomat és írisz túlélési paraméterből álló 3D-s multibiometrikus keretrendszer használatával 99,2%-os rendszerhatékonyságot eredményezett 125 különböző randomizációs kombináció esetén. Az Okereaphor innováció egyedisége a nem korrelált biometrikus paraméterek alkalmazásában rejlik, beleértve a belső és akaratlan orvosbiológiai paramétereket, mint a szem pislogás, pulzoximetria, ujjspektroszkópia, elektrokardiogram, izzadás stb.
• Japán kutatók egy csoportja létrehozott egy rendszert [16] , amely 400 érzékelőt használ egy székben, hogy érzékelje a körvonalakat és az egyedi nyomáspontokat, amelyeket egy személy hozott létre. Ez a derrière hitelesítő, amelyet folyamatosan fejlesztenek és módosítanak, állítólag 98%-ban pontos, és az autók lopásgátló mechanizmusaiban használják.
• Lawrence F. Glaser feltaláló kifejlesztett és szabadalmaztatott egy olyan technológiát, amely első pillantásra úgy néz ki, mint egy nagyfelbontású kijelző. A kétdimenziós pixeltömbökkel rendelkező kijelzőkkel ellentétben azonban ez a technológia pixelhalmokat tartalmaz, amelyek számos célt szolgálnak, és több biometrikus képet eredményeznek. Úgy gondolják, hogy ez az első mesterséges eszköz, amely 2 vagy több különböző biometrikus adatot képes rögzíteni a pixelhalmok azonos területéről (felületet képezve) egyidejűleg, lehetővé téve az adatokból egy harmadik biometrikus adatot, amely egy összetettebb minta. tekintettel a bemeneti adatok igazítására. Példa erre az ujjlenyomat és a kapilláris minta egyidejű rögzítése. Más lehetőségek is léteznek ezzel a technológiával, mint például a Kirlian-adatok gyűjtése, amely biztosítja, hogy az ujj mozogjon az esemény alatt, vagy a csont részleteinek rögzítése, amelyek más biometrikus információkat képeznek. A kisebb felülettel megnövelt funkcionalitás elérése érdekében a pixelhalmozási koncepció egyetlen képpontból bármilyen szín kibocsátásának képességével párosul, így nincs szükség RGB (RED GREEN BLUE) felületkibocsátásra. [17]

Linkek

1. ↑ Wayman, James; Jain, Anil.; Maltonie, Davide.; Maio, Dario. Bevezetés a biometrikus hitelesítési  rendszerekbe . - Boston, MA: Springer London , 2005. - P.  1-20 . — ISBN 978-1-85233-596-0 .
2. ↑ Mayhew, Stephen A biometria  története . Biometrikus frissítés . Letöltve: 2018. december 22. Az eredetiből archiválva : 2017. október 18..
3. ↑ Zhang, David. Automatizált biometria: Technológiák és rendszerek  (angol) . — Springer Science & Business Media . - P. 7. - ISBN 9781461545194 .
4. ↑ R, Josphineleela; Ramakrishnan, Dr.M. Hatékony automatikus jelenléti rendszer ujjlenyomat-rekonstrukciós technikával  (neopr.)  // International Journal of Computer Science and Information Security. - 2012. - március ( 10. évf. , 3. sz.). - S. 1 . - . - arXiv : 1208.1672 .
5. ↑ Dubaji repülőtér bevándorlási számláló nélkül?  (angol)  (2015. október 29.). Archiválva az eredetiből 2015. október 27-én. Letöltve: 2015. október 28.
6. ↑ MM Fahmy, Maged. Online kézírásos aláírás-ellenőrző rendszer, amely a DWT-n alapuló kinyerési és neurális hálózatok osztályozásán alapul  (angol)  // Ain Shams Engineering Journal : Journal. - 2010. - november 5. ( 1. köt. 1. sz . ). - P. 59-70 . - doi : 10.1016/j.asej.2010.09.007 .
7. ↑ Trader, John Liveness Detection a biometrikus  hamisítás elleni küzdelemhez . Letöltve: 2015. november 4. Az eredetiből archiválva : 2015. december 7..
8. ↑ A német minisztert úgy találták meg, hogy hacker „ellopja” a hüvelykujjlenyomatát egy FOTÓNÁL  (  2014. december 29.). Az eredetiből archiválva: 2015. szeptember 5. Letöltve: 2015. október 21.
9. ↑ Reddy, P.V.; Kumar, A; Rahman, S; Mundra, TS A biometrikus eszközök új hamisítás-ellenes megközelítése  (határozatlan idejű)  // EEE-TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ACRCUITS ÉS RENDSZEREK. - T. 2 , 4. sz . - S. 328-337 . - doi : 10.1109/tbcas.2008.2003432 .
10. ↑ Mondjon búcsút a tűnek: a hangfelismerés veszi át az uralmat a Barclays  Wealthnél . A Telegraph . Letöltve: 2015. október 22. Az eredetiből archiválva : 2015. szeptember 26..
11. ↑ O'Gorman, Lawrence. Jelszavak, tokenek és biometrikus adatok összehasonlítása a felhasználói hitelesítéshez   // Az IEEE eljárása : folyóirat. — Vol. 91 , sz. 12 . - P. 2021-2040 . - doi : 10.1109/jproc.2003.819611 .
12. ↑ Florencio, Dinei; Herley, Cormac. A webes jelszavak szokásainak nagyszabású tanulmánya  (határozatlan idejű)  // WWW 2007 / Track: Biztonság, adatvédelem, megbízhatóság és etika. - S. 657 . - doi : 10.1145/1242572.1242661 .
13. ↑ Funk, Wolfgang; Arnold, Michael; Busch, Christoph; Munde, Axel. Az ujjlenyomat- és arcfelismerő rendszerek képtömörítési algoritmusainak értékelése  (angol)  // 2005 IEEE Information Assurance Workshop : folyóirat.
14. ↑ KU Okereafor, C. Onime és OE Osuagwu, "Multi-biometric Liveness Detection - A New Perspective", West African Journal of Industrial and Academic Research, vol. 16. sz. 1, pp. 2016. 26–37. ( https://www.ajol.info/index.php/wajiar/article/view/145878 Archivált 2018. december 22-én a Wayback Machine -nél )
15. ↑ KU Okereafor, C. Onime és OE Osuagwu, "Enhancing Biometric Liveness Detection Using Trait Randomization Technique", 2017 UKSim-AMSS 19. International Conference on Modeling & Simulation, University of Cambridge, Conference Proceedings, pp. 2017. 28–33. ( http://uksim.info/uksim2017/CD/data/2735a028.pdf Archivált 2017. augusztus 8-án a Wayback Machine -nél )
16. ↑ Malenkovich, Serge A jövő 10 biometrikus biztonsági kódja  . kaspersky.com . Letöltve: 2015. október 25.
17. ↑ US szabadalmi bejelentés : 0170053253  . Amerikai Szabadalmi és Védjegyhivatal (2017. február 23.). Letöltve: 2018. december 22. Az eredetiből archiválva : 2018. december 22.