Moodne teadus ei seisa paigal. Üha enam nõutakse seadmetele kvaliteetset kaitset, et keegi, kes need kogemata enda valdusse võtab, ei saaks infot täiel määral ära kasutada. Lisaks kasutatakse teabe kaitsmise meetodeid volitamata juurdepääsu eest mitte ainult igapäevaelus.
Lisaks paroolide digitaalsele sisestamisele kasutatakse individualiseeritud biomeetrilisi turvasüsteeme.
Mis see on?
Varem kasutati sellist süsteemi vaid piiratud juhtudel, kõige olulisemate strateegiliste objektide kaitsmiseks.
Siis, pärast 11. septembrit 2011, jõudsime järeldusele, et seda teabe ja juurdepääsu kaitsmise viisi saab rakendada mitte ainult nendes, vaid ka muudes valdkondades.
Seega on inimeste tuvastamise tehnikad muutunud asendamatuks paljudes pettuste ja terrorismi vastu võitlemise meetodites, aga ka järgmistes valdkondades:
- biomeetrilised süsteemid juurdepääsuks sidetehnoloogiatele, võrgu- ja arvutiandmebaasidele;
-andmebaas;
- juurdepääsu kontroll teabehoidlatele jne.
Igal inimesel on hulk omadusi, mis ajas ei muutu või mida saab muuta, kuid mis kuuluvad ainult konkreetsele inimesele. Sellega seoses saab eristada järgmisi nendes tehnoloogiates kasutatavate biomeetriliste süsteemide parameetreid:
- dünaamiline – käekirja, hääle jms omadused;
- staatiline – sõrmejäljed, kõrvade pildistamine, võrkkesta skaneerimine ja muud.
Tulevikus asendavad biomeetrilised tehnoloogiad tavapäraseid isikutuvastusmeetodeid passi abil, kuna manustatud kiipe, kaarte ja sarnaseid teadustehnoloogia uuendusi tutvustatakse mitte ainult selles, vaid ka teistes dokumentides.
Väike kõrvalepõige tuvastamismeetodite kohta:
- Identifitseerimine – üks mitmele; valimit võrreldakse teatud parameetrite järgi kõigi saadaolevatega.
- Autentimine – üks ühele; proovi võrreldakse eelnev alt saadud materjaliga. Sel juhul võib isik olla teada, tema kohta saadud andmeid võrreldakse selle isiku andmebaasis leiduva näidisparameetriga;
Kuidas biomeetrilised turvasüsteemid töötavad
Et luua kindlale inimesele baasi, on vaja spetsiaalse seadmega arvestada tema bioloogilisi individuaalseid parameetreid.
Süsteem jätab saadud biomeetrilise proovi meelde (kirjutusprotsess). Sel juhul võib täpsema koostamise jaoks olla vaja teha mitu näidistparameetri kontrollväärtus. Süsteemi saadud teave teisendatakse matemaatiliseks koodiks.
Lisaks näidise loomisele võib süsteem nõuda täiendavaid samme isikliku identifikaatori (PIN-koodi või kiipkaardi) ja biomeetrilise proovi kombineerimiseks. Hiljem, kui vastet skaneeritakse, võrdleb süsteem saadud andmeid, võrreldes matemaatilist koodi juba salvestatuga. Kui need ühtivad, tähendab see, et autentimine õnnestus.
Võimalikud vead
Erinev alt paroolide või elektrooniliste võtmete abil tuvastamisest võib süsteem tekitada vigu. Sel juhul eristatakse järgmist tüüpi ebaõiget teavet:
- 1. tüübi viga: vale juurdepääsumäär (FAR) – ühte inimest võib segi ajada teisega;
- 2. tüüpi viga: vale tagasilükkamise määr (FRR) – inimest ei tunta süsteemis ära.
Näiteks selle taseme vigade välistamiseks on vaja ületada FAR ja FRR näitajad. See on aga võimatu, kuna selleks oleks vaja isiku tuvastamist DNA järgi.
Sõrmejäljed
Hetkel on kõige tuntum meetod biomeetria. Kaasaegsed Venemaa kodanikud peavad passi saamisel läbima sõrmejälgede võtmise protseduuri, et need isiklikule kaardile sisestada.
See meetod põhineb sõrmede papillaarmustri unikaalsusel ja seda on kasutatud üsna pikka aega, alustades kohtuekspertiisist.(daktüloskoopia). Sõrme skaneerides teisendab süsteem näidise omamoodi koodiks, mida seejärel võrreldakse olemasoleva identifikaatoriga.
Reeglina kasutavad infotöötlusalgoritmid teatud punktide individuaalset asukohta, mis sisaldavad sõrmejälgi – kahvlid, mustrirea lõpp jne. Kujutise koodiks tõlkimiseks ja tulemuse väljastamiseks kuluv aeg on tavaliselt umbes 1 sekund.
Seadmeid, sealhulgas nende jaoks mõeldud tarkvara, toodetakse praegu kompleksina ja need on suhteliselt odavad.
Sõrmede (või mõlema käe) skannimisel tekivad vead üsna sageli, kui:
- Sõrmedes on ebatavaline niiskus või kuivus.
- Käsi on töödeldud kemikaalidega, mis muudavad tuvastamise keeruliseks.
- Esineb mikropragusid või kriimustusi.
- Infovoog on suur ja pidev. Näiteks on see võimalik ettevõttes, kus töökohale pääsemine toimub sõrmejäljeskanneriga. Kuna inimeste voog on märkimisväärne, võib süsteem ebaõnnestuda.
Kuulsaimad sõrmejäljetuvastussüsteemidega tegelevad ettevõtted: Bayometric Inc., SecuGen. Venemaal tegelevad nad sellega: Sonda, BioLink, SmartLock ja teised.
Silma vikerkest
Kesta muster moodustub 36. loote arengunädalal, kinnistub kahe kuu jooksul ja ei muutu kogu elu jooksul. Iirise biomeetrilised tuvastamise süsteemid ei oleainult kõige täpsem teiste seas selles seerias, aga ka üks kallimaid.
Meetodi eeliseks on see, et skaneerimine ehk pildistamine võib toimuda nii 10 cm kui ka 10 meetri kaugusel.
Pildi fikseerimisel edastatakse kalkulaatorisse andmed silma vikerkesta teatud punktide asukoha kohta, mis seejärel annab infot tolerantsi võimalikkuse kohta. Inimese iirise andmetöötluskiirus on umbes 500 ms.
Praegu hõlmab see biomeetriliste andmete turul tuvastussüsteem mitte rohkem kui 9% selliste tuvastamismeetodite koguarvust. Samal ajal on sõrmejäljetehnoloogia turuosa üle 50%.
Silma vikerkesta jäädvustamist ja töötlemist võimaldavad skannerid on üsna keeruka disaini ja tarkvaraga ning seetõttu on sellistele seadmetele seatud kõrge hind. Lisaks oli Iridian algselt monopol inimese vikerkesta tuvastamise süsteemide tootmisel. Seejärel hakkasid turule tulema teised suured ettevõtted, kes juba tegelesid erinevate seadmete komponentide tootmisega.
Seega on hetkel Venemaal järgmised ettevõtted, mis moodustavad silma vikerkesta järgi inimese tuvastamise süsteeme: AOptix, SRI International. Kuid need ettevõtted ei paku 1. ja 2. tüüpi vigade arvu näitajaid, seega pole tõsiasi, et süsteem pole võltsimise eest kaitstud.
Näo geomeetria
On olemas biomeetrilised süsteemidnäotuvastusega seotud turvalisus 2D- ja 3D-režiimides. Üldiselt arvatakse, et iga inimese näojooned on ainulaadsed ega muutu elu jooksul. Sellised omadused nagu teatud punktide vahelised kaugused, kuju jne jäävad muutumatuks.
2D-režiim on staatiline tuvastamismeetod. Kujutise fikseerimisel on vajalik, et inimene ei liiguks. Samuti on oluline taust, vuntside olemasolu, habe, ere valgus ja muud tegurid, mis takistavad süsteemil nägu ära tunda. See tähendab, et ebatäpsuste korral on tulemus vale.
Hetkel ei ole see meetod oma madala täpsuse tõttu kuigi populaarne ja seda kasutatakse ainult multimodaalses (rist)biomeetrias, mis on kombinatsioon viisidest, mis võimaldavad korraga ära tunda inimese näo ja hääle järgi. Biomeetrilised turvasüsteemid võivad sisaldada muid mooduleid - DNA, sõrmejälgede ja muude jaoks. Lisaks ei nõua ristmeetod kontakti tuvastamist vajava isikuga, mis võimaldab inimesi ära tunda tehnilistesse seadmetesse salvestatud foto ja hääle järgi.
3D-meetodil on täiesti erinevad sisendparameetrid, mistõttu seda ei saa võrrelda 2D-tehnoloogiaga. Pildi salvestamisel kasutatakse dünaamikas nägu. Süsteem loob iga pildi jäädvustades 3D-mudeli, millega saadud andmeid võrreldakse.
Sel juhul kasutatakse spetsiaalset ruudustikku, mis projitseeritakse inimese näole. Biomeetrilised turvasüsteemid, mis teevad mitu kaadrit ühe kohtateiseks töötle pilti nendes sisalduva tarkvaraga. Kujutise loomise esimeses etapis loobub tarkvara sobimatud kujutistest, kus nägu pole selgelt nähtav või esinevad sekundaarsed objektid.
Siis programm tuvastab ja ignoreerib lisaesemeid (prillid, soeng jne). Näo antropomeetrilised tunnused tõstetakse esile ja jäetakse meelde, genereerides ainulaadse koodi, mis sisestatakse spetsiaalsesse andmesalve. Pildi jäädvustamise aeg on umbes 2 sekundit.
Kuid vaatamata 3D-meetodi eelisele 2D-meetodi ees, vähendavad kõik olulised näo häiringud või näoilmete muutused selle tehnoloogia statistilist usaldusväärsust.
Tänapäeval kasutatakse biomeetrilisi näotuvastustehnoloogiaid koos ülalkirjeldatud kõige tuntumate meetoditega, mis moodustavad ligikaudu 20% kogu biomeetrilise tehnoloogia turust.
Näotuvastustehnoloogiat arendavad ja juurutavad ettevõtted: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Venemaal tegelevad selle probleemiga järgmised ettevõtted: Artec Group, Vocord (2D meetod) ja teised väiksemad tootjad.
Palme veenid
Umbes 10-15 aastat tagasi tuli uus biomeetrilise tuvastamise tehnoloogia – äratundmine käesoonte järgi. See sai võimalikuks tänu sellele, et hemoglobiin veres neelab intensiivselt infrapunakiirgust.
Spetsiaalne IR-kaamera pildistab peopesa, mille tulemusena ilmub pildile veenide võrk. Tarkvara töötleb seda pilti ja tulemus tagastatakse.
Veenide paiknemine käel on võrreldav silma vikerkesta iseärasustega – nende jooned ja struktuur ei muutu ajas. Selle meetodi usaldusväärsust saab korreleerida ka vikerkesta abil tuvastamisel saadud tulemustega.
Pildi jäädvustamiseks ei pea te lugejaga ühendust võtma, kuid selle praeguse meetodi kasutamine eeldab kõige täpsema tulemuse saamiseks teatud tingimuste täitmist: seda on võimatu saada, kui näiteks tänaval kätt pildistades. Samuti ei saa te skannimise ajal kaamerat valgustada. Vanusega seotud haiguste esinemisel on lõpptulemus ebatäpne.
Meetodi levik turul on vaid umbes 5%, kuid selle vastu on suur huvi suurettevõtete poolt, kes on juba biomeetrilisi tehnoloogiaid välja töötanud: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.
Retina
Kapillaaride mustri skannimist võrkkesta pinnal peetakse kõige usaldusväärsemaks tuvastamismeetodiks. See ühendab endas biomeetriliste inimeste tuvastamise tehnoloogiate parimad omadused, mis põhinevad silmade vikerkesel ja käe veenidel.
Ainus kord, kui meetod võib anda ebatäpseid tulemusi, on katarakt. Põhimõtteliselt on võrkkesta struktuur kogu elu jooksul muutumatu.
Selle süsteemi puuduseks on see, et võrkkesta skaneerimine tehakse siis, kui inimene ei liigu. Tehnoloogia, mille rakendus on keeruline, tagab pika töötlemisaja.
Kõrgete kulude tõttu ei kasutata biomeetrilist süsteemi laialdaselt, kuid see annab kõige täpsemad tulemused kõigist turul pakutavatest inimtunnuste skannimismeetoditest.
Käed
Varem populaarset käegeomeetria tuvastamise meetodit kasutatakse üha vähem, kuna see annab teiste meetoditega võrreldes kõige madalamaid tulemusi. Skaneerimisel pildistatakse sõrmi, määratakse nende pikkus, sõlmede suhe ja muud üksikud parameetrid.
Kõrvakuju
Eksperdid ütlevad, et kõik olemasolevad tuvastamismeetodid ei ole nii täpsed kui inimese äratundmine kõrva kuju järgi. Siiski on olemas viis isiksuse määramiseks DNA järgi, kuid sel juhul on inimestega tihe kontakt, seega peetakse seda ebaeetiliseks.
Teadur Mark Nixon Ühendkuningriigist väidab, et selle taseme meetodid on uue põlvkonna biomeetrilised süsteemid, mis annavad kõige täpsemad tulemused. Erinev alt võrkkestast, iirisest või sõrmedest, millel võivad suure tõenäosusega ilmneda kõrvalised parameetrid, mis muudavad tuvastamise keeruliseks, ei juhtu seda kõrvades. Lapsepõlves tekkinud kõrv kasvab ainult oma põhipunkte muutmata.
Leiutaja nimetas meetodit isiku tuvastamiseks kuulmisorgani järgi "pildikiire teisendamiseks". See tehnoloogia hõlmab pildi jäädvustamist eri värvi kiirtega, mis seejärel tõlgitakse matemaatiliseks koodiks.
Samas on tema meetodil teadlase sõnul ka negatiivseid külgi. Tonäiteks kõrvu katvad juuksed, vale nurk ja muud ebatäpsused võivad segada selge pildi saamist.
Kõrvaskannimistehnoloogia ei asenda tuntud ja tuttavat tuvastamismeetodit, nagu sõrmejäljed, kuid seda saab kasutada koos sellega.
Arvatakse, et see suurendab inimeste äratundmise usaldusväärsust. Eriti oluline on erinevate meetodite (multimodaalne) kombineerimine kurjategijate tabamisel, usub teadlane. Eksperimentide ja uuringute tulemusena loodavad nad luua tarkvara, mida kasutatakse kohtus, et pildilt üheselt tuvastada kurjategijad.
Inimhääl
Isiku tuvastamist saab teha nii kohapeal kui ka eem alt, kasutades häältuvastustehnoloogiat.
Näiteks telefoniga rääkides võrdleb süsteem seda parameetrit andmebaasis saadaolevatega ja leiab sarnased näidised protsentides. Täielik vaste tähendab, et identiteet on kindlaks tehtud, st häälega tuvastamine on toimunud.
Selleks, et millelegi traditsioonilisel viisil juurde pääseda, tuleb vastata teatud turvaküsimustele. See on numbrikood, ema neiupõlvenimi ja muud tekstiparoolid.
Selle valdkonna kaasaegsed uuringud näitavad, et seda teavet on üsna lihtne kätte saada, seega saab kasutada identifitseerimismeetodeid, nagu hääle biomeetria. Sel juhul ei kuulu kontrollimisele mitte koodide tundmine, vaid inimese isiksus.
EestSelleks peab klient ütlema mõne koodifraasi või hakkama rääkima. Süsteem tunneb helistaja hääle ära ja kontrollib, kas see kuulub sellele inimesele – kas ta on see, kes ta väidab end olevat.
Seda tüüpi biomeetrilised infoturbesüsteemid ei vaja kalleid seadmeid, see on nende eelis. Lisaks ei pea teil olema eriteadmisi, et süsteem häälskanniks teha, kuna seade annab iseseisv alt tulemuse "tõene – vale".
Hääl võib aga muutuda kas vanuse või haiguse tõttu, seega on meetod usaldusväärne vaid siis, kui selle parameetriga on kõik korras. Lisaks võib tulemuste täpsust mõjutada kõrvaline müra.
Käekiri
Inimese tuvastamine tähtede kirjutamise viisi järgi toimub peaaegu igas eluvaldkonnas, kuhu on vaja allkirja anda. See juhtub näiteks pangas, kui spetsialist võrdleb konto avamisel tekkinud näidist järgmisel visiidil pandud allkirjadega.
Selle meetodi täpsus ei ole kõrge, kuna tuvastamine ei toimu matemaatilise koodi abil, nagu eelmistes, vaid lihtsa võrdluse abil. Subjektiivse tajumise tase on kõrge. Lisaks muutub käekiri vanusega suuresti, mistõttu on sageli raske ära tunda.
Sel juhul on parem kasutada automaatseid süsteeme, mis võimaldavad teil määrata mitte ainult nähtavaid vasteid, vaid ka muid sõnade õigekirja eripärasid, näiteks kalle,punktide vaheline kaugus ja muud iseloomulikud tunnused.
