การถอดเสียง

1 กระทรวงศึกษาธิการของสาธารณรัฐเบลารุส สถาบันการศึกษา “มหาวิทยาลัยสารสนเทศและวิทยุอิเล็กทรอนิกส์แห่งเบลารุส” แผนกความมั่นคงสารสนเทศ A. M. Prudnik, G. A. Vlasova, Ya. คู่มือการศึกษาและระเบียบวิธีสำหรับวิชาพิเศษ “ความปลอดภัยของข้อมูลในโทรคมนาคม” Minsk BSUIR 2014

2 UDC: (076) BBK 5ya ya73 P85 ผู้ตรวจสอบ: กรมระบบควบคุมกองทหารอัตโนมัติของสถาบันการศึกษา "สถาบันการทหารแห่งสาธารณรัฐเบลารุส" (พิธีสาร 11 จาก); คณบดีคณะโทรคมนาคมของสถาบันการศึกษา "วิทยาลัยการสื่อสารแห่งรัฐขั้นสูง" ผู้สมัครสาขาวิทยาศาสตร์เทคนิครองศาสตราจารย์ S. M. Dzherzhinsky Prudnik, A. M. P85 วิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลทางชีวภาพ: วิธีการศึกษา เบี้ยเลี้ยง / A. M. Prudnik, G. A. Vlasova, Ya. V. Roshchupkin มินสค์: BSUIR, p. : ป่วย. ISBN พิจารณาประเด็นของการรับรองการควบคุมการเข้าถึงและการปกป้องข้อมูลโดยใช้วิธีการและวิธีการไบโอเมตริกซ์ แนวคิดทั่วไปและคำจำกัดความของไบโอเมตริกซ์ มีการจำแนกประเภท เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เปรียบเทียบพารามิเตอร์หลัก (ลายนิ้วมือ รูปทรงของมือ ม่านตา รูปภาพใบหน้า ลายเซ็น เสียง) และพารามิเตอร์ไบโอเมตริกเพิ่มเติม (DNA จอประสาทตา ฯลฯ) สัญญาณข้อมูล และขั้นตอนการเปรียบเทียบ พิจารณาประเภทของข้อผิดพลาดในระบบการตรวจสอบสิทธิ์ มีการวิเคราะห์หลักการของการเลือกพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์สำหรับระบบควบคุมการเข้าออก รวมถึงประเภทของการโจมตีระบบไบโอเมตริกซ์ คู่มือการศึกษาและระเบียบวิธีที่นำเสนอจะมีประโยชน์มากสำหรับนักศึกษาสาขาโทรคมนาคมและผู้เชี่ยวชาญในสาขาการควบคุมการเข้าถึงและความปลอดภัยของข้อมูล UDC: (076) BBK 5ya ya73 ISBN Prudnik A. M., Vlasova G. A., Roshchupkin Y. V., 2014 EE "มหาวิทยาลัยสารสนเทศและวิทยุอิเล็กทรอนิกส์แห่งเบลารุส", 2014

3 สารบัญ 1. พารามิเตอร์การรับรองความถูกต้องและพารามิเตอร์ไบโอเมตริก แนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับการรับรองความถูกต้องและพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ โปรโตคอลการรับรองความถูกต้อง คุณลักษณะของวิธีการตรวจสอบความถูกต้อง วิธีการตรวจสอบความถูกต้องแบบไฮบริด ข้อกำหนดสำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ไบโอเมตริกซ์ พารามิเตอร์ไบโอเมตริกพื้นฐาน การจดจำลายนิ้วมือ การจดจำม่านตา การจดจำเรขาคณิตของมือ การจดจำใบหน้า การจดจำบุคคลด้วยเสียง การตรวจสอบลายเซ็น พารามิเตอร์ไบโอเมตริกเพิ่มเติม การระบุตัวตน โดยการจดจำ DNA โดยเรตินา การรับรู้ด้วยเทอร์โมแกรม การรับรู้โดยการเดิน การรับรู้ด้วยการเขียนด้วยลายมือ การรับรู้รูปร่างของหู การรับรู้โดยการสะท้อนของผิวหนัง การรับรู้โดยการเคลื่อนไหวของริมฝีปาก การระบุโดยกลิ่นตัว ข้อผิดพลาดหลักของระบบการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพ การเปรียบเทียบลักษณะการทำงานของอุปกรณ์รับ (RHPU) เงื่อนไขข้อผิดพลาด เฉพาะกับไบโอเมตริกซ์ การตรวจสอบสิทธิ์เชิงลบ การแลกเปลี่ยน การโจมตีระบบไบโอเมตริกซ์ โมเดลการจดจำรูปแบบ การโจมตีตัวระบุไบโอเมตริกซ์

4 5.3. การโจมตีด้านหน้า การหลอกลวง การโจมตีภายใน การโจมตีอื่นๆ การรวมกันของสมาร์ทการ์ดและการตอบสนองความท้าทาย ไบโอเมตริกซ์ ไบโอเมตริกซ์แบบย่อ การเลือกพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ คุณสมบัติไบโอเมตริกซ์ คุณสมบัติแอปพลิเคชัน วิธีการประเมิน ความพร้อมใช้งานและราคา ข้อดีและข้อเสียของไบโอเมตริกซ์ ตำนานและความเข้าใจผิดเกี่ยวกับไบโอเมตริกซ์ สรุปเอกสาร

5 1. พารามิเตอร์การรับรองความถูกต้องและไบโอเมตริก การรับรองความถูกต้องที่เชื่อถือได้ เช่น การระบุตัวตนของบุคคลที่เข้าถึง กำลังกลายเป็นคุณลักษณะที่จำเป็นในชีวิตประจำวัน ทุกวันนี้ ผู้คนใช้มันเมื่อดำเนินการที่พบบ่อยที่สุด: เมื่อขึ้นเครื่องบิน ทำธุรกรรมทางการเงิน ฯลฯ มีวิธีการรับรองความถูกต้องแบบดั้งเดิมสามวิธี (และ/หรือการอนุญาต เช่น การอนุญาตให้เข้าถึงทรัพยากร): 1) โดยการเป็นเจ้าของทางกายภาพ วัตถุต่างๆ เช่น กุญแจ หนังสือเดินทาง และสมาร์ทการ์ด 2) โดยความรู้ในข้อมูลที่ต้องเก็บเป็นความลับและเฉพาะบุคคลเท่านั้นที่สามารถรู้ได้ เช่น รหัสผ่านหรือข้อความรหัสผ่าน ความรู้อาจเป็นข้อมูลที่ค่อนข้างละเอียดอ่อนซึ่งอาจไม่เป็นความลับ เช่น นามสกุลเดิมของมารดาหรือสีที่ชอบ 3) ตามพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ลักษณะทางสรีรวิทยาหรือพฤติกรรมซึ่งสามารถแยกแยะผู้คนออกจากกันได้ วิธีการตรวจสอบความถูกต้องทั้งสามวิธีสามารถใช้ร่วมกับได้ โดยเฉพาะกับการตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น บัตรธนาคารในฐานะทรัพย์สินต้องใช้ความรู้ (รหัสผ่าน) ในการทำธุรกรรม หนังสือเดินทางคือทรัพย์สินที่มีรูปใบหน้าและลายเซ็นที่อ้างอิงถึงพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ เนื่องจากสิ่งของต่างๆ อาจสูญหายหรือถูกแก้ไข และความรู้สามารถถูกลืมหรือถ่ายโอนไปยังบุคคลอื่นได้ วิธีการระบุตัวตนและการเข้าถึงทรัพยากรตามความรู้และความเป็นเจ้าของจึงไม่น่าเชื่อถือ เพื่อการตรวจสอบตัวตนที่เชื่อถือได้และการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างปลอดภัยระหว่างฝ่ายต่างๆ ควรใช้ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ บุคคลไม่สามารถปลอมแปลงพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ ทำหาย ขโมย หรือถ่ายโอนเพื่อใช้ให้กับบุคคลอื่นได้โดยไม่ก่อให้เกิดการบาดเจ็บ ในปัจจุบัน เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ให้การรับประกันที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับการระบุตัวตนและสร้างพื้นฐานของความปลอดภัย โดยที่การรับรองความถูกต้องแม่นยำและการป้องกันจากการเข้าถึงวัตถุหรือข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตมีความสำคัญสูงสุด แนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับการรับรองความถูกต้องและพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ การรับรองความถูกต้องทางชีวภาพหรือไบโอเมตริกซ์เป็นศาสตร์ของ การรับรองความถูกต้องของแต่ละบุคคลตามลักษณะทางสรีรวิทยาหรือพฤติกรรม ชีวมิติทางสรีรวิทยา เช่น ลายนิ้วมือหรือรูปทรงของมือ เป็นลักษณะทางกายภาพที่โดยทั่วไปจะวัด ณ จุดเวลาหนึ่งโดยเฉพาะ ข้อมูลชีวมิติพฤติกรรม เช่น ลายเซ็นหรือเสียง แสดงถึงลำดับของการกระทำและคงอยู่ในช่วงเวลาหนึ่ง 6

6 พารามิเตอร์ทางชีวมิติทางสรีรวิทยาค่อนข้างหลากหลาย และโดยปกติจะมีตัวอย่างเพียงตัวเดียวก็เพียงพอสำหรับการเปรียบเทียบ สำหรับชีวมิติพฤติกรรม ตัวอย่างเดียวอาจไม่ได้ให้ข้อมูลเพียงพอที่จะระบุตัวบุคคล แต่การเปลี่ยนแปลงชั่วคราวของสัญญาณเอง (ภายใต้อิทธิพลของพฤติกรรม) มีข้อมูลที่จำเป็น พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ทางสรีรวิทยา (คงที่) และพฤติกรรม (ไดนามิก) ช่วยเสริมซึ่งกันและกัน ข้อได้เปรียบหลักของไบโอเมตริกแบบคงที่คือความเป็นอิสระสัมพัทธ์จากสภาพจิตใจของผู้ใช้ ต้นทุนความพยายามที่ต่ำ และด้วยเหตุนี้ ความสามารถในการจัดระเบียบการระบุตัวตนไบโอเมตริกซ์ของผู้คนจำนวนมาก ปัจจุบันมีการใช้พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์หกตัวบ่อยที่สุดในระบบการตรวจสอบสิทธิ์อัตโนมัติ (ตารางที่ 1.1) พารามิเตอร์ไบโอเมตริกพื้นฐาน ลายนิ้วมือทางสรีรวิทยา ไอริส รูปทรงของมือ ใบหน้า ลายเซ็น เสียง พฤติกรรม ตาราง 1.1 งานยังอยู่ระหว่างการใช้พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์เพิ่มเติม (ตาราง 1.2) พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์เพิ่มเติม DNA ทางสรีรวิทยา รูปร่างของหู กลิ่น จอประสาทตา การสะท้อนผิวหนัง การเขียนด้วยลายมือของเทอร์โมแกรม ท่าทางการเดิน แป้นพิมพ์ ตาราง 1.2 พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์มีคุณสมบัติที่อนุญาตให้นำไปใช้ในทางปฏิบัติได้: 1) ความเป็นสากล: ทุกคนมีลักษณะเฉพาะทางไบโอเมตริกซ์; 2) เอกลักษณ์: สำหรับไบโอเมตริกซ์ ไม่มีคนสองคนที่มีลักษณะไบโอเมตริกซ์เหมือนกัน 3) ความคงตัว: ลักษณะไบโอเมตริกซ์จะต้องคงที่เมื่อเวลาผ่านไป 4) ความสามารถในการวัด: คุณลักษณะทางชีวมิติต้องสามารถวัดได้ด้วยอุปกรณ์อ่านทางกายภาพบางชนิด 7

7 5) การยอมรับ: ประชากรผู้ใช้และสังคมโดยรวมไม่ควรคัดค้านการวัด/การรวบรวมพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ การรวมกันของคุณสมบัติเหล่านี้จะกำหนดประสิทธิภาพของการใช้ข้อมูลชีวภาพเพื่อวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัยของข้อมูล อย่างไรก็ตาม ไม่มีพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ที่ตรงตามเงื่อนไขใดๆ ของคุณสมบัติเหล่านี้ หรือพารามิเตอร์ที่จะรวมคุณสมบัติเหล่านี้ทั้งหมดในเวลาเดียวกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเราคำนึงถึงคุณสมบัติที่ห้าของการยอมรับ ซึ่งหมายความว่าไม่มีพารามิเตอร์ไบโอเมตริกสากล และการใช้วิธีการรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์จะถูกกำหนดโดยวัตถุประสงค์และคุณลักษณะที่จำเป็นของระบบข้อมูล ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ใช้การรับรองความถูกต้องทางชีวภาพจะต้องเป็นไปตามข้อกำหนดที่มักจะเข้ากันไม่ได้ ในด้านหนึ่ง จะต้องรับประกันความปลอดภัย ซึ่งหมายถึงความแม่นยำในการรับรองความถูกต้องสูงและอัตราข้อผิดพลาดต่ำ ในทางกลับกัน ระบบจะต้องเป็นมิตรกับผู้ใช้และให้ความเร็วในการประมวลผลที่จำเป็น ในเวลาเดียวกัน จะต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดการรักษาความลับ ในเวลาเดียวกัน ต้นทุนของระบบจะต้องเอื้อให้เกิดความเป็นไปได้ในการใช้งานจริง ความท้าทายที่เกิดขึ้นในการพัฒนาและการใช้ระบบไบโอเมตริกซ์ยังรวมถึงแง่มุมทางกฎหมายของการใช้ไบโอเมตริกซ์ เช่นเดียวกับปัญหาด้านความปลอดภัยทางกายภาพและการปกป้องข้อมูล การจัดการสิทธิ์การเข้าถึง และการกู้คืนระบบในกรณีที่เกิดความล้มเหลว ดังนั้นวิธีการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์จึงเป็นผลมาจากการประนีประนอมหลายประการ ในระบบการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพทั้งหมดสามารถแยกแยะระบบย่อยได้สองระบบ (รูปที่ 1.1): 1) การลงทะเบียนวัตถุ (โดยใช้การวัดหลายครั้งจากอุปกรณ์อ่านจะสร้างแบบจำลองดิจิทัลของคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์ (เทมเพลตไบโอเมตริกซ์)) 2) การจดจำวัตถุ (การวัดที่ทำระหว่างความพยายามในการรับรองความถูกต้องจะถูกแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัล ซึ่งจะถูกเปรียบเทียบกับแบบฟอร์มที่ได้รับระหว่างการลงทะเบียน) มีวิธีเปรียบเทียบไบโอเมตริกซ์สองวิธี: 1) การยืนยัน การเปรียบเทียบกับเทมเพลตเดียวที่เลือกบนพื้นฐานของตัวระบุเฉพาะที่ระบุตัวบุคคลเฉพาะ (เช่น หมายเลขประจำตัวหรือรหัส) กล่าวคือ แบบหนึ่งต่อหนึ่ง ( 1:1) การเปรียบเทียบเทมเพลตไบโอเมตริกซ์สองแบบ 2) การระบุ การเปรียบเทียบพารามิเตอร์ที่วัดได้ (เทมเพลตไบโอเมตริกซ์ของบุคคล) กับบันทึกทั้งหมดจากฐานข้อมูลของผู้ใช้ที่ลงทะเบียน และไม่ได้เลือกอย่างใดอย่างหนึ่งตามตัวระบุบางตัว เช่น กล่าวคือ การระบุตัวตนเป็นการเปรียบเทียบแบบหนึ่งต่อกลุ่ม (1: m) ซึ่งต่างจากการตรวจสอบยืนยัน 8

รูปที่ 8 ระบบยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ การลงทะเบียนไบโอเมตริกซ์ (รูปที่ 1.2) เป็นกระบวนการลงทะเบียนออบเจ็กต์ในฐานข้อมูลไบโอเมตริกซ์ ในระหว่างการลงทะเบียน พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ของวัตถุจะถูกบันทึก ข้อมูลที่สำคัญจะถูกรวบรวมโดยตัวแยกคุณสมบัติและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล การใช้หมายเลขประจำตัวเฉพาะ (ตัวเลขผสมกัน) การแสดงพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ของเครื่องจะเชื่อมโยงกับข้อมูลอื่น เช่น ชื่อของบุคคล ข้อมูลนี้สามารถวางบนรายการได้ เช่น บัตรธนาคาร การลงทะเบียนไบโอเมตริกซ์ การลงทะเบียนเชิงบวกสำหรับการตรวจสอบและการระบุตัวตนที่เป็นบวก วัตถุประสงค์ของการลงทะเบียนดังกล่าวคือการสร้างฐานข้อมูลของวัตถุที่ถูกต้องตามกฎหมาย เมื่อลงทะเบียน วัตถุจะได้รับตัวระบุ การลงทะเบียนเชิงลบ การลงทะเบียนการระบุเชิงลบคือการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับออบเจ็กต์ที่ไม่ได้รับอนุญาตในแอปพลิเคชันใดๆ ฐานข้อมูลเป็นแบบรวมศูนย์ ไบโอเมตริกซ์ - 9

9 ตัวอย่างและข้อมูลการระบุตัวตนอื่น ๆ จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลการระบุเชิงลบ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้กำลังหรือแอบแฝงโดยไม่ได้รับความร่วมมือจากเป้าหมายเองหรือได้รับความยินยอมจากเป้าหมาย การลงทะเบียนจะขึ้นอยู่กับข้อมูลผู้ใช้ในรูปแบบของ "ฮาร์ดดาต้า" นั่นคือจากเอกสารราชการหรือแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้อื่นๆ เช่น สูติบัตร หนังสือเดินทาง ฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้ว และฐานข้อมูลทางอาญาของรัฐบาล การสร้างความคล้ายคลึงกันนั้นกระทำโดยมนุษย์ ซึ่งเป็นสาเหตุของข้อผิดพลาด หน้าที่ของโมดูลการตรวจสอบความถูกต้องคือการจดจำวัตถุในภายหลังและระบุบุคคลหนึ่งคนจากคนอื่นๆ หรือตรวจสอบตัวตนโดยการกำหนดความบังเอิญของพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์กับพารามิเตอร์ที่ระบุ เพื่อการระบุตัวตน ระบบจะได้รับตัวอย่างชีวมาตรจากวัตถุ ดึงข้อมูลที่สำคัญจากวัตถุ และค้นหาบันทึกที่ตรงกับฐานข้อมูล สำหรับการระบุไบโอเมตริกซ์ จะใช้เฉพาะคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์เท่านั้น ในรูป รูปที่ 1.3 แสดงบล็อกหลักที่ประกอบกันเป็นระบบระบุตัวตนแบบไบโอเมตริก รูปแบบจากฐานข้อมูลจะถูกนำมาเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่ส่งมาทีละรายการ เมื่อสิ้นสุดขั้นตอน ระบบจะสร้างรายการตัวระบุที่คล้ายกับพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ที่ป้อน มะเดื่อ การระบุไบโอเมตริกซ์ ระบบการระบุตัวตนสามารถทำงานได้ในสองโหมดที่แตกต่างกัน: 1) การระบุเชิงบวก (ระบบจะกำหนดว่าบุคคลนั้นลงทะเบียนในฐานข้อมูลหรือไม่ ในกรณีนี้ อาจเกิดข้อผิดพลาดในการเข้าถึงที่ผิดพลาดหรือการปฏิเสธการเข้าถึงที่ผิดพลาด คล้ายกับ การตรวจสอบ); 2) การระบุเชิงลบ (ระบบตรวจสอบการไม่มีวัตถุในฐานข้อมูลเชิงลบบางฐานข้อมูล ซึ่งอาจเป็น เช่น ฐานข้อมูลของอาชญากรที่ต้องการ ข้อผิดพลาดการละเว้นความคล้ายคลึงกัน (การปฏิเสธเท็จ) และข้อผิดพลาดความคล้ายคลึงกัน (การสารภาพเท็จ) อาจเกิดขึ้นได้ การตรวจสอบยืนยันด้วยไบโอเมตริกซ์แตกต่างจากการระบุตัวตนตรงที่ตัวอย่างไบโอเมตริกซ์ที่ส่งมาจะถูกนำมาเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่ลงทะเบียนไว้ 10 รายการ

10 รายการในฐานข้อมูล ผู้ใช้จัดเตรียมคุณสมบัติบางอย่างที่ชี้ไปยังเทมเพลตไบโอเมตริกซ์หนึ่งรายการจากฐานข้อมูล มะเดื่อ การยืนยันทางชีวภาพ สำหรับการตรวจสอบ วัตถุจะแสดงตัวระบุบางอย่าง (หมายเลขประจำตัว บัตรธนาคาร) และพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ ระบบจะอ่านตัวบ่งชี้ไบโอเมตริกซ์ ไฮไลต์พารามิเตอร์บางตัว เปรียบเทียบกับพารามิเตอร์ที่ลงทะเบียนในฐานข้อมูลภายใต้หมายเลขของผู้ใช้ จากนั้นระบบจะพิจารณาว่าผู้ใช้คือบุคคลที่เขาอ้างว่าเป็นหรือไม่ การนำเสนอตัวระบุเฉพาะในรูป 1.1 แสดงด้วยลูกศรประ มีฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์และกระจาย ฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์จะจัดเก็บข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของวัตถุที่ลงทะเบียนไว้ทั้งหมด ฐานข้อมูลแบบกระจายจะจัดเก็บข้อมูลชีวมาตรในรูปแบบแบบกระจาย (เช่น บนสมาร์ทการ์ด) วัตถุนี้จะทำให้ระบบมีเทมเพลตไบโอเมตริกหนึ่งชุดที่บันทึกไว้ในสื่อบางชนิด เช่น บนสมาร์ทการ์ด ระบบไบโอเมตริกซ์จะเปรียบเทียบเทมเพลตนี้กับเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ที่บุคคลจัดเตรียมให้ ในทางปฏิบัติ ระบบจำนวนมากใช้ฐานข้อมูลทั้งสองประเภท - กระจายสำหรับการตรวจสอบออฟไลน์รายวันและรวมศูนย์สำหรับการตรวจสอบออนไลน์หรือการออกบัตรใหม่ในกรณีที่สูญหายโดยไม่ต้องตรวจวัดพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ใหม่ คนส่วนใหญ่เชื่อว่าฐานข้อมูลเก็บตัวอย่างลายนิ้วมือ เสียง หรือภาพม่านตาของบุคคลนั้น แต่ในความเป็นจริงแล้ว ในระบบสมัยใหม่ส่วนใหญ่กลับไม่เป็นเช่นนั้น ฐานข้อมูลพิเศษจะจัดเก็บรหัสดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับบุคคลที่มีสิทธิ์การเข้าถึง เครื่องสแกนหรืออุปกรณ์อื่นใดที่ใช้ในระบบจะอ่านพารามิเตอร์ทางชีววิทยาบางอย่างของบุคคล จากนั้นจะประมวลผลภาพหรือเสียงที่ได้ จากนั้นแปลงเป็นรหัสดิจิทัล เป็นคีย์นี้ที่เปรียบเทียบกับเนื้อหาของฐานข้อมูลพิเศษสำหรับการระบุตัวตนส่วนบุคคล สิบเอ็ด

11 ดังนั้น พื้นฐานของระบบไบโอเมตริกซ์ใดๆ ก็ตามคือ การตรวจจับ (ข้อมูลเฉพาะถูกนำมาจากตัวอย่างทางกายภาพและ/หรือพฤติกรรม และรวบรวมตัวอย่างไบโอเมตริกซ์) การจับคู่ (ตัวอย่างที่ส่งมาจะถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่จัดเก็บไว้จากฐานข้อมูล) และการตัดสินใจ (ระบบจะกำหนดว่าข้อมูลชีวมาตรตรงกับตัวอย่างหรือไม่ และทำการตัดสินใจในการทำซ้ำ สิ้นสุด หรือเปลี่ยนแปลงกระบวนการตรวจสอบความถูกต้อง) โปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้อง การทำงานของระบบการตรวจสอบความถูกต้องใดๆ จะถูกนำไปใช้ตามโปรโตคอลเฉพาะ โปรโตคอลคือลำดับขั้นตอนเฉพาะของฝ่ายตั้งแต่สองฝ่ายขึ้นไปที่จะแก้ไขปัญหา ลำดับของขั้นตอนมีความสำคัญมาก ดังนั้นโปรโตคอลจึงควบคุมพฤติกรรมของทั้งสองฝ่าย ทุกฝ่ายเห็นด้วยกับระเบียบการหรืออย่างน้อยก็เข้าใจ ลองมาสนทนาทางโทรศัพท์เป็นตัวอย่าง หลังจากกดหมายเลขแล้ว ผู้โทรจะได้ยินเสียงบี๊บตามด้วยเสียงคลิกเมื่อปลายอีกด้านรับสาย ตามระเบียบปฏิบัติ ผู้รับสายจะต้องพูดก่อนว่า "สวัสดี!" หรือเรียกตัวเองว่าอะไรสักอย่าง หลังจากนั้นผู้ริเริ่มจะเรียกตัวเองว่า หลังจากเสร็จสิ้นการกระทำทั้งหมดในลำดับนี้แล้วคุณจึงจะสามารถเริ่มการสนทนาได้ หากคุณเพียงแค่รับโทรศัพท์และไม่ตอบอะไรเลย การสนทนาอาจไม่เกิดขึ้นเลย เนื่องจากขั้นตอนที่ยอมรับโดยทั่วไปจะถูกละเมิด แม้ว่าผู้โทรจะได้ยินเสียงคลิก แต่หากไม่มีการยืนยันการเชื่อมต่อด้วยวาจา เขาจะไม่สามารถเริ่มการสนทนาก่อนได้ การเริ่มต้นการสนทนาทางโทรศัพท์แบบมาตรฐานเป็นตัวอย่างหนึ่งของโปรโตคอล โปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้องเป็นกระบวนการ (อัตโนมัติ) ในการตัดสินใจว่าข้อมูลประจำตัวของเอนทิตีเพียงพอที่จะพิสูจน์ตัวตนของตนเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ตามข้อมูลประจำตัวเหล่านั้นหรือโทเค็นอื่น ๆ โปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้องใดๆ ที่ใช้วิธีการที่แตกต่างกัน (และตัวระบุไบโอเมตริกซ์ที่แตกต่างกัน) สามารถกำหนดและดำเนินการตามข้อมูลประจำตัวที่นำเสนอได้ โปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้องจะต้อง: สร้างไว้ล่วงหน้า (โปรโตคอลได้รับการกำหนดและพัฒนาอย่างสมบูรณ์ก่อนที่จะใช้งาน จะต้องกำหนดลำดับของโปรโตคอลและกฎที่ควบคุมการทำงาน เกณฑ์ที่จะกำหนดการจับคู่ข้อมูลรับรองการตรวจสอบจะต้องด้วย ระบุ); ตกลงร่วมกัน (ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องต้องยอมรับโปรโตคอลและปฏิบัติตามขั้นตอนที่กำหนด) ไม่คลุมเครือ (ทั้งสองฝ่ายไม่สามารถละเมิดลำดับขั้นตอนเนื่องจากความเข้าใจผิด) โดยละเอียด (สำหรับสถานการณ์ใด ๆ จะต้องกำหนดขั้นตอน ซึ่งหมายความว่า โปรโตคอลได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับกรณีพิเศษ)

12 ในโลกสมัยใหม่ คอมพิวเตอร์และการสื่อสารถูกใช้เป็นช่องทางในการเข้าถึงบริการ สิทธิพิเศษ และแอปพลิเคชันต่างๆ ผู้ปฏิบัติงานของระบบดังกล่าวมักจะไม่คุ้นเคยกับผู้ใช้ และการตัดสินใจให้หรือปฏิเสธการเข้าถึงจะต้องถูกกำหนดเป็นส่วนใหญ่โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ ผู้ใช้ไม่สามารถเชื่อถือผู้ปฏิบัติงานและผู้ใช้ระบบรายอื่นได้เนื่องจากการไม่เปิดเผยตัวตนของการลงทะเบียนและความห่างไกล ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีโปรโตคอลซึ่งทั้งสองฝ่ายที่ไม่ไว้วางใจซึ่งกันและกันสามารถโต้ตอบกันได้ โปรโตคอลเหล่านี้จะควบคุมพฤติกรรมเป็นหลัก จากนั้นการตรวจสอบความถูกต้องจะดำเนินการตามโปรโตคอลระหว่างผู้ใช้และระบบ ผู้ใช้จะสามารถเข้าสู่ระบบและเข้าถึงแอปพลิเคชันได้ โปรโตคอลเองไม่รับประกันความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น โปรโตคอลควบคุมการเข้าถึงขององค์กรอาจกำหนดเวลาทำการ แต่จะไม่ปรับปรุงความปลอดภัย Cryptosystems สามารถใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องอย่างปลอดภัยและรับประกันการปกป้องการแลกเปลี่ยนข้อมูลตามข้อตกลงระหว่างทั้งสองฝ่าย คุณสมบัติของวิธีการตรวจสอบความถูกต้อง วิธีการตรวจสอบความถูกต้องแบบดั้งเดิม (ตามคุณสมบัติ ตามความรู้ และตามพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์) ถูกนำมาใช้เป็นเวลานานก่อนที่จะต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องทางอิเล็กทรอนิกส์อัตโนมัติ เทคนิคเหล่านี้พัฒนาขึ้นเมื่อเทคโนโลยีการพิมพ์ การถ่ายภาพ และระบบอัตโนมัติได้รับการปรับปรุง P ตามคุณสมบัติ ใครก็ตามที่มีสิ่งของเฉพาะ เช่น กุญแจหรือบัตรแถบแม่เหล็ก สามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันได้ (เช่น ได้รับอนุญาต) เช่น ใครก็ตามที่มีกุญแจรถก็สามารถขับรถได้ เคในความรู้ ผู้มีความรู้บางอย่างมีสิทธิที่จะเข้าถึงได้ การรับรองความถูกต้องที่นี่ขึ้นอยู่กับความรู้ที่เป็นความลับ เช่น รหัสผ่าน รหัสล็อค และการตอบคำถาม คำสำคัญในคำจำกัดความนี้คือ "ความลับ": ความรู้จะต้องถูกเก็บเป็นความลับเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของการรับรองความถูกต้อง คุณสามารถเน้นข้อมูลที่ไม่เป็นความลับซึ่งมีความสำคัญต่อการตรวจสอบสิทธิ์ได้ บ่อยครั้งมีการขอหมายเลขประจำตัวผู้ใช้คอมพิวเตอร์หรือบัญชีธนาคารเพื่อตรวจสอบสิทธิ์ และเนื่องจากข้อมูลดังกล่าวไม่เป็นความลับ จึงไม่ได้ป้องกันความพยายามแอบอ้างเป็นเจ้าของเพื่อเข้าถึง B โดยพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ เป็นคุณลักษณะเฉพาะของบุคคลที่สามารถวัดได้ (หรือสุ่มตัวอย่าง) ในรูปแบบของตัวระบุไบโอเมตริกซ์และแยกแยะบุคคลจากบุคคลอื่นทั้งหมด แลกเปลี่ยนได้ยาก ขโมยหรือปลอมแปลงได้ยาก ต่างจากทรัพย์สินและความรู้ตรงที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ทรัพย์สินและความรู้ในรูปแบบ (หมายเลขบัญชี, รหัสผ่าน) = (ทรัพย์สิน, ความรู้) = (P, K) เป็นวิธีการตรวจสอบความถูกต้องที่พบบ่อยที่สุด (โปรโตคอล) วิธีการนี้ใช้เพื่อควบคุมการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ อินเทอร์เน็ต เครือข่ายท้องถิ่น อีเมลและวอยซ์เมล ฯลฯ เมื่อใช้ 13

วิธีการตรวจสอบความถูกต้อง 13 วิธี P และ K ข้อมูลจะถูกเปรียบเทียบโดยไม่มีผู้ใช้ (บุคคลจริง) ที่เกี่ยวข้องกับ "ตัวตน" ที่จัดตั้งขึ้นไม่มากก็น้อย แต่ข้อมูลระบุตัวตนที่กำหนดโดยการเป็นเจ้าของทรัพย์สิน P นั้นเชื่อมโยงกับรหัสผ่านที่ไม่ระบุชื่อ K และไม่ใช่กับบุคคลที่ลงทะเบียนจริง วิธีการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ B ช่วยเพิ่มความปลอดภัย เนื่องจากไม่สามารถแทนที่ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ได้ ดังนั้น วิธีการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้นี้จึงมีความปลอดภัยมากกว่า ในตาราง รูปที่ 1.3 แสดงวิธีการยืนยันตัวตนผู้ใช้สี่วิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน เนื่องจากพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์เป็นคุณสมบัติโดยธรรมชาติของบุคคล จึงเป็นเรื่องยากมากที่จะปลอมแปลงพวกมันโดยที่เขาไม่รู้ และยิ่งกว่านั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะแลกเปลี่ยนพวกมัน นอกจากนี้ คุณลักษณะทางชีวมิติของบุคคลสามารถเปลี่ยนแปลงได้เฉพาะในกรณีที่ได้รับบาดเจ็บสาหัส โรคบางชนิด หรือเนื้อเยื่อถูกทำลาย ดังนั้น ตัวระบุไบโอเมตริกซ์จึงสามารถยืนยันตัวตนของผู้ใช้ในโปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งวิธีการตรวจสอบความถูกต้องอื่นๆ ที่ต้องอาศัยคุณสมบัติและความรู้ไม่สามารถทำได้ เมื่อรวมวิธีสุดท้าย (B) ในตาราง 1.3 ด้วยวิธี P และ/หรือ K เราจะได้วิธีการไบโอเมตริกซ์เพิ่มเติม เช่น (P, B) (เช่น หนังสือเดินทาง สมาร์ทการ์ด และเทมเพลตไบโอเมตริกซ์) สำหรับบัตรเครดิต มักใช้ชุดค่าผสม: บัตรเครดิต P, K, B P, นามสกุลเดิมของแม่ K, ลายเซ็น B วิธีการตรวจสอบความถูกต้องที่มีอยู่และคุณสมบัติ ตารางที่ 1.3 ตัวอย่างวิธีการ คุณสมบัติสามารถแลกเปลี่ยนได้ บัตรเครดิต ตรา ทำซ้ำ สิ่งที่เรามี (P) กุญแจสามารถถูกขโมยหรือสูญหายได้ สิ่งที่เรารู้ (K) รหัสผ่าน, PIN, รหัสผ่านส่วนใหญ่ ไม่ยากเลย เดานามสกุลเดิมของแม่สามารถส่งต่อข้อมูลส่วนบุคคลให้ผู้อื่นและลืมส่งต่อให้ผู้อื่นได้สิ่งที่เรามีและบัตรเครดิตและ PIN อะไร ค้นหา PIN ได้ (เรามักจะรู้ว่ามันเขียน (P และ K) บนการ์ด) ลายนิ้วมือ โอนให้ผู้อื่นไม่ได้ ลักษณะเฉพาะของใบหน้า ไม่น่าสละสิทธิ์ ผู้ใช้ (B) ม่านตา ปลอมยากมาก บันทึกเสียงไม่สูญหายหรือถูกขโมย เขตแดนระหว่างทรัพย์สินและความรู้อาจเบลอได้ . ตัวอย่างเช่น การระบุส่วนของรายการ (คุณสมบัติ) สามารถแปลงเป็นดิจิทัลและจัดเก็บในรูปแบบการบีบอัด เช่น ลำดับรอยบากบนคีย์ ในแง่หนึ่ง สิ่งนี้เปลี่ยนทรัพย์สินให้เป็นความรู้ 14

อย่างไรก็ตาม วิธีการระบุตัวตนนี้ถือเป็นทางกายภาพ เนื่องจากการรับรองความถูกต้องทำได้สำเร็จผ่านวัตถุทางกายภาพมากกว่าข้อมูลเอง แม้ว่าการสร้างอินสแตนซ์จะเกิดขึ้นจากข้อมูลก็ตาม หมายเลขบัตรเครดิต (ซึ่งใช้ได้ทั้งทางออนไลน์และทางโทรศัพท์) ถือเป็นความรู้ แต่บัตรเครดิต (ซึ่งใช้ที่ตู้ ATM) ถือเป็นทรัพย์สิน นอกจากนี้ ความรู้ลับยังสามารถจัดเป็นไบโอเมตริกซ์ได้ เนื่องจากสามารถวัดได้และเป็นทรัพย์สินเฉพาะของบุคคล ลายเซ็นในฐานะไบโอเมตริกซ์ (และในระดับที่น้อยกว่า) เกี่ยวข้องกับความรู้ ซึ่งหมายความว่าสามารถเปลี่ยนลายเซ็นได้ตามต้องการ แต่จะปลอมแปลงได้ง่ายขึ้นเช่นกัน สิ่งนี้สนับสนุนให้นักวิจัยทำงานเกี่ยวกับการจดจำลายเซ็นอัตโนมัติเพื่อศึกษาตัวอย่างการโจมตีของผู้โจมตีโดยใช้การปลอมแปลง ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์และวิธีการตรวจสอบความถูกต้องอื่นๆ คือแนวคิดของระดับความคล้ายคลึงซึ่งเป็นพื้นฐานของเทคโนโลยีการเปรียบเทียบ โปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้องที่ใช้รหัสผ่านจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำเสมอ: หากรหัสผ่านถูกต้อง ระบบจะอนุญาตให้เข้าถึงได้ หากไม่ใช่ ระบบจะปฏิเสธรหัสผ่าน ดังนั้นจึงไม่มีแนวคิดเรื่องความน่าจะเป็นของความคล้ายคลึงกันที่นี่ ดังนั้นจึงไม่มีปัญหาในการระบุความคล้ายคลึงกันอย่างถูกต้อง เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์มีความน่าจะเป็นอยู่เสมอและใช้วิธีการทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ความน่าจะเป็นของความคล้ายคลึงกัน มีโอกาสเล็กน้อยหรือน้อยมากที่คนสองคนอาจมีการเปรียบเทียบตัวอย่างไบโอเมตริกเดียวกัน ซึ่งแสดงในแง่ของอัตราข้อผิดพลาด (อัตราการเข้าถึงที่ผิดพลาดและอัตราการปฏิเสธการเข้าถึงที่ผิดพลาด) และอัตราข้อผิดพลาดภายใน (อัตราข้อผิดพลาดขั้นต่ำที่ทำได้สำหรับพารามิเตอร์ชีวมาตรที่กำหนด) ที่เกี่ยวข้องกับระบบการตรวจสอบความถูกต้องด้วยชีวมาตรและตัวระบุชีวมาตร ข้อดีของรหัสผ่านเหนือไบโอเมตริกคือความสามารถในการเปลี่ยนรหัสผ่าน หากรหัสผ่านของคุณถูกขโมยหรือสูญหาย คุณสามารถยกเลิกและแทนที่ด้วยเวอร์ชันใหม่ได้ สิ่งนี้เป็นไปไม่ได้ด้วยตัวเลือกไบโอเมตริกซ์บางตัว หากพารามิเตอร์ของใบหน้าของใครบางคนถูกขโมยไปจากฐานข้อมูล จะไม่สามารถยกเลิกหรือออกพารามิเตอร์ใหม่ได้ มีการพัฒนาวิธีการไบโอเมตริกซ์ที่ยกเลิกได้หลายวิธี ข้อมูลชีวมิติที่ถูกยกเลิกคือการบิดเบือนของภาพหรือคุณสมบัติชีวมิติก่อนที่จะมีการตกลงกัน โซลูชันส่วนตัวอย่างหนึ่งอาจไม่ได้ใช้พารามิเตอร์ไบโอเมตริกทั้งหมด เป็นต้น ตัวอย่างเช่น เพื่อระบุตัวตน จะใช้รูปแบบของเส้น papillary ที่มีเพียงสองนิ้ว (เช่น นิ้วหัวแม่มือของมือขวาและมือซ้าย) หากจำเป็น (เช่น หากแผ่นนิ้ว "กุญแจ" ทั้งสองนิ้วถูกเผา) ข้อมูลในระบบสามารถปรับได้เพื่อให้ในช่วงเวลาหนึ่งการรวมกันที่ถูกต้องจะเป็นนิ้วชี้ของมือซ้ายและนิ้วก้อยของ มือขวา (ซึ่งข้อมูลไม่เคยถูกบันทึกไว้ในระบบมาก่อนและไม่สามารถถูกบุกรุกได้) 15

วิธีการตรวจสอบความถูกต้องแบบไฮบริด 15 วิธี ปัญหาสำคัญประการหนึ่งในการตรวจสอบความถูกต้องด้วยชีวมาตรคือความสามารถในการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น รหัสผ่านและความรู้ และตัวระบุทางชีวภาพ สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์โดยใช้วิธีไฮบริด จะใช้วิธีการหรือคุณลักษณะตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป T = (P (ตามคุณสมบัติ), K (ตามความรู้), B (ตามพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์)) สำหรับการรับรองความถูกต้องส่วนบุคคล แต่ละโทเค็นที่ผู้ใช้ให้มาจะต้องเปรียบเทียบกับโทเค็นที่เก็บไว้ระหว่างการลงทะเบียน ในการตัดสินใจเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันของคุณสมบัติเหล่านี้ จำเป็นต้องรวมผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบอุปกรณ์เปรียบเทียบต่างๆ ที่ตรวจสอบคุณสมบัติต่างๆ การเปรียบเทียบทรัพย์สินหรือความรู้ง่ายๆ เช่น รหัสผ่าน จะทำโดยการเปรียบเทียบทุกประการ มีสองประเด็นที่ต้องพิจารณา: 1) การรวมข้อมูลประจำตัว (ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือการรวมวิธีการพิสูจน์ตัวตนตั้งแต่สองวิธีขึ้นไป การเชื่อมโยงคุณสมบัติ P หรือความรู้ K กับพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ B จะช่วยลดงานการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์เป็นการยืนยันด้วยไบโอเมตริกซ์ กล่าวคือ ลดเป็น การแมป 1: 1 แทนที่จะจับคู่ 1: t); 2) การรวมพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ (ข้อมูลการระบุตัวตนที่ร้องขออาจรวมถึงพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ที่แตกต่างกัน เช่น (B1, B2) โดยที่ B1 คือนิ้วและ B2 คือใบหน้า ความเป็นไปได้ของการรวมพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์หลายตัวเป็นเป้าหมายของความสนใจที่เพิ่มขึ้นของนักวิจัยและ นักออกแบบ) ดังนั้น การใช้วิธีใดๆ ที่ระบุไว้ P, K หรือ B หมายความว่าจะต้องสามารถจับคู่ได้ผ่านการตรวจสอบความเป็นเจ้าของและความรู้ และการเปรียบเทียบไบโอเมตริกซ์ สัญลักษณ์แห่งความเป็นเจ้าของและความรู้จำเป็นต้องมีการจับคู่แบบตรงทั้งหมด การจับคู่ไบโอเมตริกซ์สามารถประมาณได้ในระดับหนึ่ง ข้อกำหนดสำหรับการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ การรับรองความถูกต้องด้วยข้อมูลประจำตัวไบโอเมตริกซ์กลายเป็นงานที่ยากเมื่อต้องมีความแม่นยำสูง เช่น มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดต่ำ นอกจากนี้ ผู้ใช้ไม่ควรสามารถปฏิเสธการดำเนินการที่เขาทำในภายหลังได้ และในขณะเดียวกันก็พบกับความไม่สะดวกน้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้เมื่อทำตามขั้นตอนการตรวจสอบสิทธิ์ (ความเป็นไปได้ของการอ่านแบบไร้สัมผัส ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ของอินเทอร์เฟซ ขนาดของ ไฟล์เทมเพลต (ขนาดรูปภาพใหญ่ขึ้น การจดจำจะช้าลง) ฯลฯ d.) ในเวลาเดียวกัน ระบบการตรวจสอบความถูกต้องจะต้องเป็นไปตามข้อกำหนดการรักษาความลับและทนต่อการปลอมแปลง (การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต) ควรคำนึงถึงเสถียรภาพด้านสิ่งแวดล้อมของระบบตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพด้วย (ประสิทธิภาพอาจไม่เสถียรขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม)

16 ดังนั้น ข้อกำหนดหลักสำหรับระบบไบโอเมตริกซ์มีดังต่อไปนี้: 1) ความแม่นยำ (ระบบจะตัดสินใจได้อย่างถูกต้องเกี่ยวกับวัตถุเสมอหรือไม่); 2) ความเร็วในการคำนวณและความสามารถในการปรับขนาดฐานข้อมูล 3) การประมวลผลกรณีพิเศษเมื่อไม่สามารถลงทะเบียนพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ของวัตถุได้ (เช่น อันเป็นผลมาจากการเจ็บป่วยหรือการบาดเจ็บ) 4) ต้นทุน (รวมถึงต้นทุนสำหรับการฝึกอบรมผู้ใช้และบุคลากร) 5) การรักษาความลับ (รับรองการไม่เปิดเผยตัวตน ข้อมูลที่ได้รับระหว่างการลงทะเบียนไบโอเมตริกซ์ไม่ควรใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่บุคคลที่ลงทะเบียนไม่ได้รับความยินยอม) 6) ความปลอดภัย (ปกป้องระบบจากภัยคุกคามและการโจมตี) เป็นที่ทราบกันดีว่าจุดอ่อนที่สุดของเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์คือความเป็นไปได้ที่มีอยู่ในการหลอกลวงระบบการรับรองความถูกต้องผ่านการเลียนแบบ การรักษาความปลอดภัยของระบบการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพขึ้นอยู่กับความเข้มแข็งของการเชื่อมต่อระหว่างนิติบุคคลที่ลงทะเบียนกับ "ข้อมูลที่ตรวจสอบแล้ว" ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น หนังสือเดินทาง นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ตรวจสอบด้วย สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ คุณต้องใช้พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ซึ่งจะไม่สร้างช่องโหว่และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยใหม่ หากระบบการตรวจสอบความถูกต้องแบบไบโอเมตริกซ์ต้องการให้มีความปลอดภัยในระดับสูง การเลือกพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์จะต้องได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง การรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ควรเป็นส่วนหนึ่งของระบบรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงมาตรการรักษาความปลอดภัยสำหรับระบบไบโอเมตริกซ์ด้วย ความปลอดภัยของระบบได้รับการรับรองโดยการกำจัดช่องโหว่ ณ จุดที่ถูกโจมตี เช่น การปกป้อง "ทรัพย์สินอันมีค่า" ของแอปพลิเคชัน เช่น โดยการป้องกันการสกัดกั้นข้อมูล 17

17 2. พารามิเตอร์ไบโอเมตริกพื้นฐาน มีพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ที่ใช้บ่อยที่สุด (พื้นฐาน) หกรายการ ซึ่งรวมถึง: นิ้ว ใบหน้า เสียง (การจดจำผู้พูด) รูปทรงของมือ ม่านตา ลายเซ็น การจดจำลายนิ้วมือ ลายนิ้วมือคือการระบุตัวตนของบุคคลด้วยลายนิ้วมือ หรือที่เจาะจงกว่านั้นคือโดยสิ่งที่เรียกว่ารูปแบบ papillary การพิมพ์ลายนิ้วมือขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่า ประการแรก ลายนิ้วมือมีลักษณะเฉพาะ (ในประวัติศาสตร์ทั้งหมดของการพิมพ์ลายนิ้วมือ ไม่มีการค้นพบลายนิ้วมือที่ตรงกันสองอันที่เป็นของแต่ละบุคคล) และประการที่สอง รูปแบบ papillary จะไม่เปลี่ยนแปลงไปตลอดชีวิตของบุคคล ผิวหนังของนิ้วมือมีรูปแบบการบรรเทาที่ซับซ้อน (รูปแบบ papillary) ซึ่งเกิดขึ้นจากสันสลับ (ความสูง 0.1-0.4 มม. และความกว้าง 0.2-0.7 มม.) และรอยเยื้องร่อง (ความกว้าง 0.1-0.3 มม.) รูปแบบ papillary จะเกิดขึ้นอย่างสมบูรณ์ในเดือนที่ 7 ของการพัฒนาของทารกในครรภ์ นอกจากนี้ จากการศึกษาพบว่าลายนิ้วมือมีความแตกต่างกันแม้แต่ในฝาแฝดที่เหมือนกัน แม้ว่าตัวบ่งชี้ DNA จะเหมือนกันก็ตาม นอกจากนี้ รูปแบบ papillary ไม่สามารถแก้ไขได้ ทั้งบาดแผล รอยไหม้ หรือความเสียหายทางกลอื่นๆ ต่อผิวหนังนั้นมีความสำคัญขั้นพื้นฐาน เนื่องจากความเสถียรของรูปแบบ papillary นั้นมั่นใจได้จากความสามารถในการสร้างใหม่ของชั้นหลักของหนังกำพร้าของ ผิว. ดังนั้นจึงอาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าในปัจจุบันการพิมพ์ลายนิ้วมือเป็นวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดในการระบุตัวบุคคล วิธีการเปรียบเทียบลายนิ้วมือ แม้จะมีความหลากหลายของโครงสร้างของรูปแบบ papillary แต่ก็ให้ยืมตัวเองเพื่อการจำแนกประเภทที่ชัดเจนเพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการของความเป็นปัจเจกบุคคลและการระบุตัวตน ในแต่ละลายนิ้วมือ สามารถกำหนดคุณสมบัติได้สองประเภท: ส่วนกลางและท้องถิ่น สัญญาณสากลคือสัญญาณที่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า ป้ายอีกประเภทหนึ่งเป็นป้ายประจำท้องถิ่น สิ่งเหล่านี้เรียกว่า minutiae ซึ่งเป็นคุณสมบัติเฉพาะสำหรับการพิมพ์แต่ละครั้งซึ่งกำหนดจุดของการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างของเส้น papillary (การสิ้นสุด การแยกไปสองทาง การแตกหัก ฯลฯ ) การวางแนวของเส้น papillary และพิกัดที่จุดเหล่านี้ จากการปฏิบัติแสดงให้เห็นว่าลายนิ้วมือของแต่ละคนสามารถมีลักษณะเฉพาะทั่วโลกที่เหมือนกันได้ แต่เป็นไปไม่ได้เลยที่จะมีรูปแบบย่อยที่เหมือนกัน ดังนั้น แอ็ตทริบิวต์โกลบอลจึงถูกใช้เพื่อแบ่งฐานข้อมูลออกเป็นคลาสและในขั้นตอนการพิสูจน์ตัวตน ในขั้นตอนที่สองของการรับรู้ คุณลักษณะเฉพาะจะถูกนำมาใช้ 18

18 หลักการเปรียบเทียบลายนิ้วมือตามลักษณะท้องถิ่น ขั้นตอนการเปรียบเทียบลายนิ้วมือ 2 ลายนิ้วมือ: ขั้นที่ 1 การปรับปรุงคุณภาพของภาพลายนิ้วมือต้นฉบับ ความคมชัดของขอบเขตของเส้น papillary เพิ่มขึ้น ขั้นตอนที่ 2 การคำนวณฟิลด์การวางแนวของเส้น papillary ของการพิมพ์ รูปภาพถูกแบ่งออกเป็นบล็อกสี่เหลี่ยมที่มีด้านใหญ่กว่า 4 พิกเซล และมุม t ของการวางแนวเส้นสำหรับส่วนการพิมพ์จะคำนวณโดยใช้การไล่ระดับความสว่าง ขั้นตอนที่ 3 การไบนาไรเซชันของภาพลายนิ้วมือ ลดขนาดเป็นภาพขาวดำ (1 บิต) โดย Thresholding ขั้นตอนที่ 4 การทำให้เส้นของภาพที่พิมพ์บางลง การทำให้ผอมบางเสร็จสิ้นจนกระทั่งเส้นมีความกว้าง 1 px (รูปที่ 2.1) มะเดื่อ ทำให้เส้นของภาพที่พิมพ์บางลง ขั้นตอนที่ 5 เน้นจุดปลีกย่อย (รูปที่ 2.2) รูปภาพแบ่งออกเป็นบล็อกละ 9 9 พิกเซล หลังจากนั้น จะนับจำนวนพิกเซลสีดำ (ไม่เป็นศูนย์) ที่อยู่รอบๆ จุดศูนย์กลางจะถูกนับ พิกเซลที่อยู่ตรงกลางถือเป็นจุดเล็กๆ หากตัวมันเองไม่เป็นศูนย์ และมีพิกเซลที่ไม่ใช่ศูนย์อยู่ติดกันหนึ่งพิกเซล (จุดสิ้นสุด ") หรือสองจุด (จุดสิ้นสุด "แยก") การแยกรูปของมินูเทีย พิกัดของมินูเทียที่ตรวจพบและมุมการวางแนวของพวกมันจะถูกเขียนลงในเวกเตอร์: W(p) = [(x 1, y 1, t 1), (x 2, y 2, t 2) (x p, y p, t p)] โดยที่ p คือจำนวนนาที 19

19 เมื่อลงทะเบียนผู้ใช้ เวกเตอร์นี้ถือเป็นมาตรฐานและบันทึกไว้ในฐานข้อมูล ในระหว่างการจดจำ เวกเตอร์จะกำหนดลายนิ้วมือปัจจุบัน (ซึ่งค่อนข้างสมเหตุสมผล) ขั้นตอนที่ 6 การเปรียบเทียบนาที ลายนิ้วมือสองนิ้วของนิ้วเดียวกันจะแตกต่างกันในการหมุน การแปล มาตราส่วน และ/หรือพื้นที่สัมผัส ขึ้นอยู่กับวิธีที่ผู้ใช้วางนิ้วบนเครื่องสแกน ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะบอกว่าลายนิ้วมือเป็นของบุคคลหรือไม่โดยการเปรียบเทียบง่ายๆ (เวกเตอร์ของมาตรฐานและลายนิ้วมือปัจจุบันอาจมีความยาวแตกต่างกัน มีนาทีที่ไม่เหมาะสม ฯลฯ) ด้วยเหตุนี้ กระบวนการจับคู่จะต้องดำเนินการในแต่ละนาทีแยกกัน ขั้นตอนการเปรียบเทียบ: การลงทะเบียนข้อมูล ค้นหาคู่ของนาทีที่เกี่ยวข้อง การประเมินการจับคู่ลายนิ้วมือ ในระหว่างการลงทะเบียน จะมีการกำหนดพารามิเตอร์ของการแปลงความสัมพันธ์ (มุมการหมุน สเกล และการเปลี่ยนแปลง) โดยที่บางนาทีจากเวกเตอร์หนึ่งจะสอดคล้องกับบางนาทีจากวินาที เมื่อค้นหาแต่ละนาที คุณจะต้องผ่านค่าการหมุนสูงสุด 30 ค่า (จาก 15 ถึง +15), ค่าการเปลี่ยนแปลง 500 ค่า (เช่น จาก 250 px ถึง +250 px) และค่ามาตราส่วน 10 ค่า ( จาก 0.5 ถึง 1.5 โดยเพิ่มขั้นละ 0, 1) รวมได้ถึงขั้นตอนสำหรับแต่ละ 70 นาทีที่เป็นไปได้ (ในทางปฏิบัติ ตัวเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมดจะไม่ถูกแยกออกหลังจากเลือกค่าที่ต้องการเป็นเวลาหนึ่งนาที พวกเขาพยายามแทนที่ด้วยนาทีอื่น ๆ มิฉะนั้นจะสามารถเปรียบเทียบลายนิ้วมือเกือบทั้งหมดได้) การจับคู่ลายนิ้วมือได้รับการประเมินโดยใช้สูตร K = (DD 100%) / (p q) โดยที่ D คือจำนวนนาทีที่ตรงกัน p คือจำนวนนาทีมาตรฐาน q คือจำนวนนาทีของลายนิ้วมือที่ระบุ หากผลลัพธ์เกิน 65% งานพิมพ์จะถือว่าเหมือนกัน (สามารถลดเกณฑ์ขั้นต่ำลงได้โดยการตั้งค่าระดับความระมัดระวังที่แตกต่างกัน) หากมีการดำเนินการรับรองความถูกต้อง นั่นคือจุดสิ้นสุด เพื่อการระบุตัวตน จะต้องทำซ้ำขั้นตอนนี้สำหรับลายนิ้วมือทั้งหมดในฐานข้อมูล จากนั้นเลือกผู้ใช้ที่มีระดับการจับคู่สูงสุด (แน่นอนว่าผลลัพธ์ของเขาต้องสูงกว่าเกณฑ์ 65%) วิธีอื่นในการเปรียบเทียบลายนิ้วมือ แม้ว่าหลักการของการเปรียบเทียบลายนิ้วมือที่อธิบายไว้ข้างต้นจะให้ความน่าเชื่อถือในระดับสูงก็ตาม ค้นหาวิธีการเปรียบเทียบขั้นสูงและรวดเร็วต่อไป เช่น ระบบ AFIS (ระบบระบุลายนิ้วมืออัตโนมัติ) ในสาธารณรัฐเบลารุส AFIS (ระบบระบุลายนิ้วมืออัตโนมัติ) หลักการทำงานของระบบ: บัตรลายนิ้วมือ, ข้อมูลส่วนบุคคล, ลายนิ้วมือและพิมพ์ฝ่ามือจะถูก “กรอก” โดยใช้แบบฟอร์ม มีการตั้งค่าคุณสมบัติที่เป็นส่วนประกอบแล้ว (คุณต้องแก้ไขคุณสมบัติที่ไม่ดีด้วยตนเองด้วย)

ตรา 20 ตัวระบบจะวางตัวที่ดีเอง) มีการดึง "โครงกระดูก" นั่นคือระบบตามที่เคยเป็นมาเค้าร่างเส้น papillary ซึ่งช่วยให้สามารถกำหนดสัญญาณได้อย่างแม่นยำมากในอนาคต การ์ดลายนิ้วมือจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ซึ่งจะถูกเก็บไว้ตลอดเวลา "ติดตาม" และ "ติดตาม" “ร่องรอย” คือลายนิ้วมือที่นำมาจากที่เกิดเหตุ ฐานข้อมูลร่องรอย "Sledoteka" เช่นเดียวกับการ์ดลายนิ้วมือ ร่องรอยจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ และจะถูกเปรียบเทียบโดยอัตโนมัติกับการ์ดลายนิ้วมือ ทั้งที่มีอยู่และที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ กำลังค้นหาร่องรอยจนกว่าจะพบบัตรลายนิ้วมือที่เหมาะสม วิธีการขึ้นอยู่กับคุณสมบัติระดับโลก ทำการตรวจหาคุณสมบัติส่วนกลาง (ส่วนหัวของลูป, เดลต้า) จำนวนคุณลักษณะเหล่านี้และตำแหน่งที่สัมพันธ์กันทำให้เราสามารถจำแนกประเภทของรูปแบบได้ การจดจำขั้นสุดท้ายจะดำเนินการตามคุณลักษณะเฉพาะที่ (จำนวนการเปรียบเทียบคือขนาดที่ต่ำกว่าหลายคำสั่งสำหรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่) เชื่อกันว่าประเภทของรูปแบบสามารถกำหนดลักษณะนิสัย อารมณ์ และความสามารถของบุคคลได้ ดังนั้นวิธีนี้จึงสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นนอกเหนือจากการระบุตัวตน/การรับรองความถูกต้อง วิธีที่ใช้กราฟ รูปภาพต้นฉบับ (รูปที่ 2.3) ของงานพิมพ์ (1) จะถูกแปลงเป็นรูปภาพของฟิลด์การวางแนวเส้น papillary (2) พื้นที่ที่มีการวางแนวเส้นเดียวกันจะมองเห็นได้บนสนาม ดังนั้นจึงสามารถวาดขอบเขตระหว่างพื้นที่เหล่านี้ได้ (3) จากนั้นจึงกำหนดจุดศูนย์กลางของพื้นที่เหล่านี้และได้กราฟ (4) ลูกศรประ d ระบุบันทึกในฐานข้อมูลระหว่างการลงทะเบียนผู้ใช้ การกำหนดความคล้ายคลึงกันของลายนิ้วมือนั้นถูกนำไปใช้ในตาราง (5) การดำเนินการเพิ่มเติมจะคล้ายกับวิธีก่อนหน้า: การเปรียบเทียบตามลักษณะเฉพาะของเครื่องสแกนลายนิ้วมือ มะเดื่อ วิธีการเปรียบเทียบลายนิ้วมือตามกราฟ ประเภทและหลักการทำงาน อุปกรณ์อ่านลายนิ้วมือในปัจจุบันมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย มีการติดตั้งบนแล็ปท็อป เมาส์ คีย์บอร์ด แฟลชไดรฟ์ และยังใช้ในรูปแบบของอุปกรณ์ภายนอกและเทอร์มินัลที่แยกจำหน่ายพร้อมระบบ AFIS 21

21 แม้ว่าภายนอกจะมีความแตกต่างกัน แต่สแกนเนอร์ทั้งหมดสามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภท: 1. ออปติคอล: สแกนเนอร์ FTIR; เส้นใย; เจาะแสง; ลูกกลิ้ง; ไร้การสัมผัส 2. เซมิคอนดักเตอร์ (เซมิคอนดักเตอร์เปลี่ยนคุณสมบัติ ณ จุดที่สัมผัส): capacitive; ไวต่อแรงกด; เครื่องสแกนความร้อน ความถี่วิทยุ; เครื่องสแกนความร้อนอย่างต่อเนื่อง การเก็บถาวรแบบ capacitive; คลื่นความถี่วิทยุที่ค้างอยู่ 3. อัลตราโซนิก (อัลตราซาวนด์จะส่งกลับในช่วงเวลาต่าง ๆ สะท้อนจากร่องหรือเส้น) หลักการทำงานของเครื่องสแกนลายนิ้วมือเช่นเดียวกับอุปกรณ์ตรวจสอบไบโอเมตริกซ์อื่น ๆ นั้นค่อนข้างง่ายและประกอบด้วยสี่ขั้นตอนพื้นฐาน: การบันทึก (สแกน) ลักษณะไบโอเมตริกซ์ (ในกรณีนี้คือนิ้ว); เน้นรายละเอียดของลาย papillary หลายจุด การแปลงลักษณะที่บันทึกไว้ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม การเปรียบเทียบคุณลักษณะทางชีวมิติที่บันทึกไว้กับเทมเพลต การตัดสินใจว่าตัวอย่างไบโอเมตริกซ์ที่บันทึกไว้ตรงกันหรือไม่ตรงกับเทมเพลต เซ็นเซอร์คาปาซิทีฟ (รูปที่ 2.4) ประกอบด้วยอาร์เรย์ของตัวเก็บประจุ ซึ่งแต่ละตัวประกอบด้วยแผ่นสองแผ่นที่เชื่อมต่อกัน ความจุของตัวเก็บประจุขึ้นอยู่กับแรงดันไฟฟ้าที่ใช้และค่าคงที่ไดอิเล็กทริกของตัวกลาง เมื่อวางนิ้วไว้ใกล้กับอาร์เรย์ของตัวเก็บประจุ ทั้งค่าคงที่ไดอิเล็กตริกของตัวกลางและความจุของตัวเก็บประจุแต่ละตัวจะขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าของรูปแบบ papillary ที่จุดเฉพาะที่ ดังนั้น ขึ้นอยู่กับความจุของตัวเก็บประจุแต่ละตัวในอาเรย์ รูปแบบ papillary จึงสามารถระบุได้โดยไม่ซ้ำกัน หลักการทำงานของเซ็นเซอร์ออปติคัล (รูปที่ 2.5) คล้ายกับที่ใช้ในเครื่องสแกนในครัวเรือน เซ็นเซอร์ดังกล่าวประกอบด้วย LED และเซ็นเซอร์ CCD โดยไฟ LED จะส่องสว่างพื้นผิวที่กำลังสแกน และแสงจะสะท้อนและโฟกัสไปที่เซ็นเซอร์ CCD เนื่องจากการสะท้อนแสงขึ้นอยู่กับโครงสร้างของรูปแบบ papillary ณ จุดใดจุดหนึ่ง เซ็นเซอร์แบบออปติคัลจึงทำให้สามารถบันทึกภาพลายนิ้วมือได้ 22

22 มะเดื่อ โครงสร้างของเซ็นเซอร์ capacitive มะเดื่อ โครงสร้างของเซ็นเซอร์ออปติคอล เซ็นเซอร์ความร้อน (รูปที่ 2.6) เป็นอาร์เรย์ของไพโรอิเล็กทริก นี่คืออิเล็กทริกชนิดหนึ่งบนพื้นผิวซึ่งเมื่ออุณหภูมิเปลี่ยนแปลงประจุไฟฟ้าจะเกิดขึ้นเนื่องจาก การเปลี่ยนแปลงโพลาไรเซชันที่เกิดขึ้นเอง อุณหภูมิในรอยกดระหว่างปากจะต่ำกว่าบนพื้นผิวของลูกกลิ้งเส้น papillary ซึ่งเป็นผลมาจากการที่อาร์เรย์ของไพโรอิเล็กทริกทำให้สามารถจำลองรูปแบบ papillary ได้อย่างแม่นยำ เซ็นเซอร์สนามแม่เหล็กไฟฟ้า (รูปที่ 2.7) ประกอบด้วยเครื่องกำเนิดสนามไฟฟ้าสลับความถี่วิทยุและอาร์เรย์ของเสาอากาศรับ เมื่อนำนิ้วไปที่เซ็นเซอร์ เส้นแรงของสนามแม่เหล็กไฟฟ้าที่สร้างขึ้นจะเป็นไปตามรูปร่างของเส้น papillary ทุกประการ ซึ่งช่วยให้อาร์เรย์ของเสาอากาศรับสัญญาณสามารถบันทึกโครงสร้างของลายนิ้วมือได้ มาดูหลักการทำงานของเครื่องสแกนความร้อนต่อเนื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในยุคของเรากันดีกว่า พวกเขาใช้วิธีการระบายความร้อนในการอ่านลายนิ้วมือ โดยอาศัยคุณสมบัติของวัสดุไพโรอิเล็กทริกเพื่อแปลงความแตกต่างของอุณหภูมิให้เป็นแรงดันไฟฟ้า ความแตกต่างของอุณหภูมิจะถูกสร้างขึ้นระหว่างเซลล์ขององค์ประกอบการตรวจจับใต้สันและร่อง papillary ร่องไม่ได้สัมผัสกับองค์ประกอบการตรวจจับ ดังนั้นอุณหภูมิขององค์ประกอบการตรวจจับใต้ร่องจึงยังคงเท่ากับอุณหภูมิโดยรอบ คุณลักษณะหนึ่งของวิธีการวัดอุณหภูมิคือหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง (ประมาณ 0.1 วินาที) ภาพจะหายไปเมื่อนิ้วและเซ็นเซอร์เข้าสู่สภาวะสมดุลของอุณหภูมิ 23

23 รูป โครงสร้างของเซนเซอร์สนามแม่เหล็กไฟฟ้า การที่รูปแบบอุณหภูมิหายไปอย่างรวดเร็วเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้ใช้เทคโนโลยีการสแกน หากต้องการสแกนลายนิ้วมือ คุณต้องเลื่อนนิ้วผ่านองค์ประกอบการตรวจจับสี่เหลี่ยม (0.4-14 มม. หรือ 0.4-11.6 มม.) เมื่อขยับนิ้ว ความเร็วในการสแกนควรเกิน 500 fps (กำหนดโดยความถี่สัญญาณนาฬิกา) ผลลัพธ์ที่ได้คือลำดับของเฟรม ซึ่งแต่ละเฟรมจะมีส่วนหนึ่งของภาพรวม ถัดไป ลายนิ้วมือจะถูกสร้างขึ้นใหม่โดยใช้ซอฟต์แวร์: เลือกพิกเซลหลายบรรทัดในแต่ละเฟรมและมีการค้นหาเส้นที่เหมือนกันในเฟรมอื่น ๆ จะได้ภาพลายนิ้วมือที่สมบูรณ์โดยการรวมเฟรมตามเส้นเหล่านี้ (รูปที่ 2.8) มะเดื่อ การอ่านรูปแบบลายนิ้วมือแบบเฟรมต่อเฟรมและการสร้างใหม่ วิธีการอ่านแบบเฟรมต่อเฟรมไม่จำเป็นต้องคำนวณความเร็วของการเคลื่อนไหวของนิ้วบนเครื่องอ่าน และทำให้สามารถลดพื้นที่ของซิลิคอนเมทริกซ์ได้ วัสดุพิมพ์มากกว่า 5 เท่าซึ่งช่วยลดต้นทุนด้วยปัจจัยเดียวกัน ภาพที่ได้จึงมีความละเอียดสูง ประโยชน์เพิ่มเติมของการสแกนก็คือ หน้าต่างการอ่านสามารถทำความสะอาดตัวเองได้ และไม่มีรอยนิ้วมือหลงเหลืออยู่หลังการอ่าน โดยทั่วไปแล้วภาพที่ถูกสร้างขึ้นใหม่จะมีขนาดเป็น มม. ซึ่งสอดคล้องกับจุดต่างๆ ที่แปดบิตต่อจุด พื้นที่จัดเก็บรูปแบบ bmp ต้องใช้หน่วยความจำ 140 KB ต่อภาพ ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย เช่นเดียวกับการลดพื้นที่หน่วยความจำ ระบบจดจำไม่ได้จัดเก็บภาพลายนิ้วมือ แต่เป็นมาตรฐาน ซึ่งได้มาจากลายนิ้วมือโดยการแยกรายละเอียดคุณลักษณะ อัลกอริธึมการระบุตัวตนจะขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบตัวอย่างที่นำเสนอกับมาตรฐาน ในระหว่างการลงทะเบียนผู้ใช้ครั้งแรก ระบบจะอ่านลายนิ้วมือและจัดสรรมาตรฐานซึ่งจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำระบบ (สามารถจัดเก็บมาตรฐานได้หลายมาตรฐาน) ในอนาคตเมื่อระบุจากที่อ่านได้ 24

ลายนิ้วมือ 24 ลายนิ้วมือยังแยกชุดรายละเอียด ซึ่งในกรณีนี้เรียกว่าตัวอย่าง ตัวอย่างจะถูกเปรียบเทียบกับข้อมูลอ้างอิงต่างๆ ที่เก็บไว้ และหากพบการจับคู่ บุคคลนั้นจะถูกพิจารณาว่าสามารถระบุตัวตนได้ ถ้าตัวอย่างถูกเปรียบเทียบกับการอ้างอิงเดียว เช่น เพื่อยืนยันตัวตนของเจ้าของสมาร์ทการ์ด กระบวนการนี้เรียกว่าการรับรองความถูกต้อง หรือการตรวจสอบ กระบวนการเปรียบเทียบตัวอย่างและมาตรฐาน (การระบุตัวตนหรือการรับรองความถูกต้อง) จะดำเนินการโดยทางโปรแกรม และไม่ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีที่ได้รับภาพลายนิ้วมือ ซอฟต์แวร์สร้างลายนิ้วมือใหม่มีให้มาตามลำดับเฟรม (รูปที่ 2.9) การเลือกมาตรฐาน การตรวจสอบ และการระบุตัวตนดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์จากบุคคลที่สามหรือใช้โปรแกรมที่พัฒนาขึ้นโดยอิสระ เทคนิคการอ่านด้วยความร้อนช่วยให้มั่นใจได้ถึงภาพลายนิ้วมือคุณภาพสูงภายใต้สภาวะต่างๆ ของพื้นผิวนิ้ว: ไม่สำคัญว่าจะแห้ง สึกหรอ โดยมีความแตกต่างเล็กน้อยในระดับระหว่างสันและร่อง เป็นต้น เครื่องอ่าน FingerChip ทำงานได้สำเร็จในสภาวะที่ไม่เอื้ออำนวย ด้วย ความผันผวนของอุณหภูมิมาก ความชื้นสูง สำหรับสารปนเปื้อนต่างๆ (รวมถึงน้ำมัน) ในโหมดการทำงาน เซ็นเซอร์จะทำงานแบบพาสซีฟโดยสมบูรณ์ หากความแตกต่างของอุณหภูมิระหว่างนิ้วกับเซ็นเซอร์ไม่มีนัยสำคัญ (น้อยกว่า 1 องศา) วงจรรักษาอุณหภูมิจะทำงาน ซึ่งจะเปลี่ยนอุณหภูมิของเครื่องอ่านและคืนความเปรียบต่างของอุณหภูมิ ซอฟต์แวร์ Fig FingerChip ข้อดีอีกประการหนึ่งของเทคนิคการระบายความร้อนเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีอื่น โดยเฉพาะแบบคาปาซิทีฟ ก็คือ ไม่จำเป็นต้องสัมผัสกันอย่างใกล้ชิดระหว่างนิ้วกับเครื่องอ่าน ซึ่งทำให้สามารถใช้การเคลือบพิเศษที่ป้องกันการกระแทก การเสียดสี ความชื้นและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ นิ้วมาตรฐานลายนิ้วมือ ปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้มาตรฐาน ANSI และ US FBI โดยกำหนดข้อกำหนดต่อไปนี้สำหรับภาพลายนิ้วมือ: แต่ละภาพจะถูกนำเสนอในรูปแบบ TIF ที่ไม่มีการบีบอัด; รูปภาพจะต้องมีความละเอียดอย่างน้อย 500 dpi; ภาพต้องเป็นฮาล์ฟโทนที่มีระดับความสว่าง 256 ระดับ มุมการหมุนสูงสุดของการพิมพ์จากแนวตั้งไม่เกิน 15 ข้อปลีกย่อยประเภทหลักคือการสิ้นสุดและการแยกไปสองทาง 25

25 โดยทั่วไป รูปภาพมากกว่าหนึ่งภาพจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพของการจดจำ รูปภาพอาจแตกต่างกันเนื่องจากการเลื่อนและการหมุน มาตราส่วนไม่เปลี่ยนแปลงเนื่องจากได้รับงานพิมพ์ทั้งหมดจากอุปกรณ์เดียว การรับรู้ของม่านตาคืออะไร ม่านตามีรูปร่างเหมือนวงกลมที่มีรูอยู่ข้างใน (รูม่านตา) ม่านตาประกอบด้วยกล้ามเนื้อซึ่งเมื่อหดตัวและผ่อนคลาย จะเปลี่ยนขนาดของรูม่านตา เข้าสู่คอรอยด์ของตา (รูปที่ 2.10) ม่านตามีหน้าที่รับผิดชอบต่อสีของดวงตา (หากเป็นสีน้ำเงิน แสดงว่ามีจำนวนเซลล์เม็ดสีอยู่น้อย หากมีสีน้ำตาลจำนวนมาก) ทำหน้าที่เหมือนกับรูรับแสงในกล้อง ซึ่งควบคุมการไหลของแสง ม่านตาเป็นส่วนหนึ่งของดวงตา มันตั้งอยู่ด้านหลังกระจกตาและอารมณ์ขันน้ำของช่องหน้าม่านตา โครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของม่านตานั้นเนื่องมาจากโครงตาข่าย trabecular ในแนวรัศมี องค์ประกอบ: รอยหดหู่ (crypts, lacunae), หวีผูก, ร่อง, แหวน, ริ้วรอย, กระ, มงกุฎ, บางครั้งจุด, ภาชนะและคุณสมบัติอื่น ๆ รูปแบบของม่านตามีการสุ่มอย่างมาก และยิ่งระดับการสุ่มมากเท่าใด โอกาสที่รูปแบบใดรูปแบบหนึ่งจะไม่ซ้ำกันก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ในทางคณิตศาสตร์ การสุ่มอธิบายได้ด้วยระดับความเป็นอิสระ การวิจัยพบว่าพื้นผิวของม่านตามีระดับความเป็นอิสระที่ 250 ซึ่งมากกว่าระดับความอิสระของลายนิ้วมือ (35) และภาพถ่ายใบหน้า (20) มาก ขนาดเฉลี่ยของม่านตา: แนวนอน R 6.25 มม., แนวตั้ง R 5.9 มม.; ขนาดรูม่านตาคือ 0.2 0.7R รัศมีภายในของม่านตาขึ้นอยู่กับอายุ สุขภาพ แสงสว่าง ฯลฯ โดยจะเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รูปร่างของมันอาจแตกต่างจากวงกลมค่อนข้างมาก ตามกฎแล้วจุดศูนย์กลางของรูม่านตาจะเลื่อนสัมพันธ์กับจุดศูนย์กลางของม่านตาไปทางปลายจมูก ม่านตาเป็นพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ ประการแรก เปลือกมีรูปแบบที่ซับซ้อนมาก มันมีองค์ประกอบที่แตกต่างกันมากมาย ดังนั้นแม้แต่ภาพถ่ายคุณภาพต่ำของเธอก็ยังทำให้สามารถระบุตัวตนของบุคคลได้อย่างแม่นยำ 26

26 ประการที่สอง ม่านตาเป็นวัตถุที่มีรูปร่างค่อนข้างเรียบง่าย (เกือบเป็นวงกลมแบน) ดังนั้นในระหว่างการระบุตัวตน จึงเป็นเรื่องง่ายมากที่จะคำนึงถึงความบิดเบี้ยวของภาพที่อาจเกิดขึ้นเนื่องจากสภาวะการถ่ายภาพที่แตกต่างกัน ประการที่สามม่านตาของบุคคลไม่เปลี่ยนแปลงไปตลอดชีวิตตั้งแต่แรกเกิด แม่นยำยิ่งขึ้นรูปร่างของมันยังคงไม่เปลี่ยนแปลง (ยกเว้นการบาดเจ็บและโรคตาร้ายแรงบางอย่าง) แต่สีอาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา สิ่งนี้ทำให้การระบุม่านตามีข้อได้เปรียบเพิ่มเติมเหนือเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์หลายอย่างที่ต้องอาศัยพารามิเตอร์ที่มีอายุการใช้งานค่อนข้างสั้น เช่น รูปทรงของใบหน้าหรือมือ ม่านตาเริ่มก่อตัวในเดือนที่ 3 ของการพัฒนามดลูก เมื่อถึงเดือนที่ 8 จะเป็นโครงสร้างที่เกิดขึ้นจริง นอกจากนี้ยังเกิดขึ้นแบบสุ่มแม้กระทั่งในฝาแฝดที่เหมือนกันและยีนของมนุษย์ไม่ส่งผลกระทบต่อโครงสร้างของมัน ม่านตามีความเสถียรหลังจากปีที่ 1 ของชีวิต ในที่สุดม่านตาก็ถูกสร้างขึ้นและแทบไม่เปลี่ยนแปลงจนกว่าจะตายหากไม่มีอาการบาดเจ็บหรือโรคทางตา คุณสมบัติของม่านตาเป็นตัวระบุ: การแยก และการป้องกันจากสภาพแวดล้อมภายนอก ความเป็นไปไม่ได้ของการเปลี่ยนแปลงโดยไม่มีความบกพร่องทางสายตา ปฏิกิริยาต่อแสงและการเต้นของรูม่านตาใช้เพื่อป้องกันของปลอม เป็นไปได้วิธีการรับภาพที่ไม่เป็นการรบกวนไม่สัมผัสและเป็นความลับ ความหนาแน่นสูงของโครงสร้างเฉพาะ 3.2 บิต/มม. 2 หรือประมาณ 250 ลักษณะอิสระ (วิธีอื่นมีประมาณ 50) พารามิเตอร์ 30% เพียงพอที่จะตัดสินใจเกี่ยวกับการจับคู่ที่มีความน่าจะเป็นไม่มีข้อดีและข้อเสียของเทคโนโลยีส่วนบุคคลอีกต่อไป การระบุตัวตนด้วยม่านตามีข้อดีที่สำคัญอีกประการหนึ่ง ความจริงก็คือเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์บางอย่างมีข้อเสียดังต่อไปนี้ เมื่อตั้งค่าการตั้งค่าระบบระบุตัวตนเป็นการป้องกันข้อผิดพลาดประเภทแรกในระดับสูง (ความน่าจะเป็นของการรับผิด FAR) ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดประเภทที่สอง (การปฏิเสธที่ผิดพลาดของระบบ FRR) จะเพิ่มขึ้นเป็นค่าที่สูงอย่างไม่อาจยอมรับได้ หลายสิบเปอร์เซ็นต์ ในขณะที่การระบุด้วยม่านตายังขาดข้อบกพร่องนี้โดยสิ้นเชิง อัตราส่วนของข้อผิดพลาดประเภทที่หนึ่งและสองเป็นหนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดในปัจจุบัน ต่อไปนี้เป็นตัวเลขบางส่วนตามตัวอย่าง การวิจัยแสดงให้เห็นว่าแม้ว่าความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาด Type I อยู่ที่ 0.001% (ระดับความน่าเชื่อถือที่ดีเยี่ยม) ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาด Type II มีเพียง 1% เท่านั้น 27

D.V. Sokolov แนวคิดของ "ไบโอเมตริกซ์" โปรโตคอลการตรวจสอบสิทธิ์ไบโอเมตริกซ์ ไบโอเมตริกซ์เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งก่อให้เกิดวิทยาศาสตร์สมัยใหม่ที่มีแนวโน้มใหม่ แหล่งเดียวกัน

UDC 681.3.016: 681.325.5-181.48 A.O. พยาฟเชนโก อี.เอ. วาคูเลนโก, E.S. Kachanova การระบุแบบกระจายและระบบควบคุมการเข้าถึง ไบโอเมตริกซ์ในปัจจุบันสามารถแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อจำกัดได้

รหัสผ่านใช้เพื่อป้องกันการเข้าถึงโปรแกรมและข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์โดยไม่ได้รับอนุญาต คอมพิวเตอร์อนุญาตให้เข้าถึงทรัพยากรเฉพาะกับผู้ใช้ที่ลงทะเบียนเท่านั้น

ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ ผู้แต่ง: ครูสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ Milkhina O.V. ไบโอเมตริกซ์: วิธีการทำงาน ระบบไบโอเมตริกซ์ประกอบด้วยสองส่วน: ฮาร์ดแวร์และส่วนเฉพาะทาง

เครื่องอ่านไบโอเมตริกซ์ การประยุกต์ใช้เครื่องอ่านไบโอเมตริกซ์ แตกต่างจากรหัสผ่านหรือบัตรประจำตัว คุณลักษณะไบโอเมตริกซ์สามารถระบุตัวบุคคลได้โดยไม่ซ้ำกัน นอกจากนี้

แนวคิดพื้นฐานของเทคโนโลยีจดจำลายนิ้วมือของ ZKTECO ลายนิ้วมือคืออะไร? ลายนิ้วมือคือรอยนูนเล็กๆ รอยหยัก และรอยกดบนปลายนิ้วแต่ละนิ้ว พวกเขากำลังก่อตัว

เอ็น.เอ็น. Alekseeva, A.S. เออร์กิต, เอ.เอ. Kurtova, Sh.Sh. Mongush การประยุกต์ใช้วิธีการประมวลผลภาพในการแก้ปัญหาการจดจำรูปแบบหลอดเลือดของฝ่ามือ ข้อกำหนดสำหรับระบบรักษาความปลอดภัยมีเพิ่มขึ้นทุกปี

แถลงการณ์ของ RAU ชุดวิทยาศาสตร์กายภาพ คณิตศาสตร์ และธรรมชาติ 2 2006 85-91 85 UDC 517 8 ระบบสำหรับการเปรียบเทียบลายนิ้วมือตามลักษณะเฉพาะของท้องถิ่น A.V. กัสปาร์ยาน เอ.เอ. Kirakosyan รัสเซีย-อาร์เมเนีย (สลาฟ)

สารบัญ: ไบโอเมตริกซ์: เทคโนโลยีปัจจุบัน ปัญหาของไบโอเมตริกซ์แบบคลาสสิก ไบโอเมตริกซ์เชิงพฤติกรรม ข้อดีของการประยุกต์ใช้ไบโอเมตริกซ์เชิงพฤติกรรม ของไบโอเมตริกซ์เชิงพฤติกรรม ความเป็นจริงด้านความปลอดภัยใหม่

Kashkin Evgeniy Vladimirovich ปริญญาเอก เทคโนโลยี วิทยาศาสตร์รองศาสตราจารย์ Merkulov Alexey Andreevich นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา Vasiliev Dmitry Olegovich นักศึกษาปริญญาโท FSBEI HE "มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมอสโก" มอสโก คุณสมบัติการระบุตัวตน

แนวคิดพื้นฐานของ ZKTECO ในการรับรู้เส้นเลือดที่นิ้ว เส้นเลือดที่นิ้วคืออะไร? หลอดเลือดดำเป็นหลอดเลือดที่มีอยู่ทั่วร่างกายและนำเลือดกลับไปยังหัวใจ ตามชื่อหลอดเลือดดำ

106 UDC 519.68: 681.513.7 S. A. Puchinin นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของภาควิชา "คณิตศาสตร์ประยุกต์และสารสนเทศ" Izhevsk State Technical University 1 การทบทวนวิธีการทางคณิตศาสตร์ของการรับรู้ภาพ

27 กันยายน 2018 ข้อกำหนดของระบบการจัดการคุณลักษณะ หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ประเมินระดับความเสี่ยง การจัดการข้อมูลประจำตัว การระบุนโยบายข้อมูลประจำตัว การระบุผู้ตรวจสอบ

ความปลอดภัยของเครือข่ายการตรวจสอบความปลอดภัยเป็นปัญหาสำคัญที่บริการด้านไอทีต้องเผชิญ การแก้ปัญหาเกิดขึ้นจากองค์ประกอบที่ซับซ้อน หนึ่งในนั้นคือการรับรองความถูกต้องที่ปลอดภัย ปัญหาสำคัญคือการรับรอง

Fujitsu World Tour 15 1. ภาพ IR ของฝ่ามือ 2. ฮีโมโกลบินในเลือดในหลอดเลือดดำดูดซับรังสีได้มากขึ้น 3. หลอดเลือดดำในภาพมีสีเข้มกว่า ลักษณะเปรียบเทียบของเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์: ได้ทำการเปรียบเทียบอย่างจริงจัง

สภาพแวดล้อมทางการศึกษาของสถาบันการศึกษาระดับสูง Usatov Alexey Gennadievich นักเรียน Gosudarev Ilya Borisovich Ph.D. เท้า. วิทยาศาสตร์, รองศาสตราจารย์, Russian State Pedagogical University ตั้งชื่อตาม

O ъ (D2(q(z)q(z))q\z)) + D ^q"(z)] สมการที่ได้ทำให้สามารถสังเคราะห์เครื่องรับสัญญาณ PEMI ที่ไม่อยู่กับที่กึ่งเหมาะที่สุดเพื่อประเมินค่า ความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นของอุปกรณ์คอมพิวเตอร์

บัตรประจำตัวและการรับรองความถูกต้อง ทบทวนวิธีการที่มีอยู่ อัสมานดิยาโรวา Z.Z. Bashkir State University Ufa, Russia บัตรประจำตัวและการรับรองความถูกต้อง การทบทวนวิธีการรับรองความถูกต้องที่มีอยู่

การบันทึกเวลาทำงานแบบไบโอเมตริกซ์ Kairos LLC ระบบรักษาความปลอดภัยแบบรวมจาก Kairos LLC เมื่อคุณใช้ระบบ คุณจะได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพในกิจกรรมของบริษัท เสริมสร้างแรงงาน

เครื่องอ่านไบโอเมตริกซ์ การระบุตัวตนแบบไบโอเมตริกซ์ เทคโนโลยีที่สะดวกและเชื่อถือได้ที่สุด: ตัวระบุจะอยู่กับคุณเสมอ - คุณไม่สามารถลืม สูญหาย หรือถ่ายโอนไปยังที่อื่นได้: การระบุตัวตนที่ชัดเจนของข้อมูลเฉพาะ

การใช้รหัสผ่านแบบกราฟิกใน Windows 8 เป็นเวลานานแล้วที่การป้องกันด้วยรหัสผ่านของ Windows ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์มากขึ้นเรื่อยๆ ฉันควรทำอย่างไรดี? ใน Windows 8 โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าระบบปฏิบัติการนี้จะถูกติดตั้งบนแท็บเล็ต

ไบโอเมตริกซ์คืออะไร? เมื่อเร็วๆ นี้ คำนี้มีความหมายกว้างๆ และใช้เป็นหลักเมื่อพูดถึงวิธีการทางสถิติทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กับปรากฏการณ์ทางชีววิทยาใดๆ ก็ได้ ตอนนี้

โมดูลสำหรับการปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต “IRTech Security” คำแนะนำเกี่ยวกับระบบการปกป้องข้อมูล 2 บทคัดย่อ เอกสารนี้เป็นคำแนะนำเกี่ยวกับชุดเครื่องมือรักษาความปลอดภัยข้อมูลในตัว (ISPS)

264 หมวดที่ 4 การสนับสนุนเอกสารการจัดการ Bobyleva M. P. การไหลของเอกสารที่มีประสิทธิภาพ: จากแบบดั้งเดิมไปสู่อิเล็กทรอนิกส์ อ.: MPEI, 2552. 172 หน้า ข้อมูลและระบบวิเคราะห์ “BARS. การติดตาม-การศึกษา"

12 เมษายน 2018 GOST R XXXXX.XX-2018 การระบุและการรับรองความถูกต้อง ข้อกำหนดของระบบการจัดการคุณลักษณะการระบุตัวตนทั่วไปซึ่งขึ้นอยู่กับการจัดการระดับความเสี่ยงของผู้ที่ได้รับการประเมิน

คุณสมบัติของข้อมูล การรักษาความลับ ความสมบูรณ์ ความพร้อมใช้งาน การจำแนกช่องโหว่ ช่องโหว่ด้านการออกแบบ ช่องโหว่ในการนำไปใช้ ช่องโหว่ในการแสวงหาประโยชน์ การแบ่งประเภทของการโจมตี ที่เป็นอันตรายจากระยะไกลภายในเครื่อง

FEDERAL STATE UNITARY ENTERPRISE “สถาบันวิจัย “VOSKHOD”” ใกล้จะเปิดตัวบัตรประจำตัวประชาชน: ความสมดุลระหว่างโอกาสและความปลอดภัย วิทยากร:

การประชุมทางวิทยาศาสตร์และการปฏิบัติระดับนานาชาติประจำปี "RusCrypto 2019" วิธีการประเมินความเชื่อมั่นในผลการระบุตัวตนเบื้องต้น Alexey Sabanov, Ph.D., รองศาสตราจารย์จาก Moscow State Technical University N.E. บาวแมนรองเลขาธิการ

ระบบระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ ผู้บรรยาย: Kleshchev Maxim Viktorovich เทคโนโลยีระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ ลายนิ้วมือ ไอริส เรขาคณิตบนใบหน้า เรขาคณิตของมือ หลอดเลือดดำซาฟีนัส โครงสร้าง

กระทรวงศึกษาธิการและวิทยาศาสตร์ของสหพันธรัฐรัสเซีย สถาบันการศึกษางบประมาณสหพันธรัฐสถาบันการศึกษาระดับอุดมศึกษา "มหาวิทยาลัยรัฐวิจัยแห่งชาติ Saratov"

Tatarchenko Nikolay Valentinovich Timoshenko Svetlana Vyacheslavovna การระบุทางชีวภาพในระบบรักษาความปลอดภัยแบบรวม ทุกคนตระหนักดีถึงฉากจากภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์: ฮีโร่เข้าใกล้

113 UDC 004.93 D.I. Trifonov การระบุตัวตนส่วนบุคคลโดยมิติเศษส่วนของลายนิ้วมือและระบบควบคุมการเข้าถึงและระบบการจัดการ บทความที่นำเสนอนี้อุทิศให้กับวิธีการใหม่ในการจดจำบุคลิกภาพ

UDC 57.087.1 การประยุกต์ใช้การระบุทางชีวภาพในศูนย์ออกกำลังกาย Erturk Y., Medvedeva M.V. FSBEI HPE "REU im. จี.วี. เพลคานอฟ" อีเมล: [ป้องกันอีเมล]บทความนี้จะอธิบายวิธีการใช้งาน

UDC 59.6 D. A. Monkin การประเมินพารามิเตอร์ของกระบวนการกึ่งฮาร์โมนิกในระบบไบโอเมตริกซ์ กระบวนการแบบคลื่นมักพบได้ในเทคโนโลยี ส่วนสำคัญของการเคลื่อนไหวทางกล, การเคลื่อนไหวเป็นระยะ

งานห้องปฏิบัติการ 8 การวิเคราะห์เปรียบเทียบคอมพิวเตอร์สากลและคอมพิวเตอร์เฉพาะทาง หัวข้อของโปรแกรม: จำแนกตามระดับความเชี่ยวชาญ วัตถุประสงค์ของงาน: เพื่อวิเคราะห์สากลและเฉพาะทาง

เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ใน Pochta Bank Gurin P.A. ที่ปรึกษาประธาน-ประธานกรรมการบริหาร 1. ประเภทหลักของไบโอเมตริกซ์ การจำแนกวิธีการระบุตัวบุคคลในระดับสากล: ลายนิ้วมือ

ชัตเตอร์แรกสุด เรามักจะจดจำผู้คนที่เรารู้จักจากใบหน้าของพวกเขา บางครั้งด้วยเสียงหรือลายมือของพวกเขา หรือโดยการเคลื่อนไหวของพวกเขา ในอดีตวิธีเดียวที่จะสร้างเอกลักษณ์ของนักเดินทางที่เคลื่อนไหวได้

นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลนี้ (ต่อไปนี้จะเรียกว่า "นโยบาย") ใช้กับข้อมูลที่ได้รับผ่านทางไซต์นี้ ไซต์อื่น ๆ และแบบโต้ตอบอื่น ๆ

FAL/12-WP/39 11/20/03 TWELFTH DIVISIONAL MEETING ON FACILITATION (FAL) ไคโร (อียิปต์) 22 มีนาคม 2 เมษายน 2547 วาระที่ 2 ลดความซับซ้อนของพิธีการ การคุ้มครองบัตรเดินทาง

กฎสำหรับการรับรองความปลอดภัยของข้อมูลในที่ทำงาน 1. บทนำ กฎเหล่านี้มีไว้สำหรับการตรวจสอบภาคบังคับโดยพนักงานที่ได้รับมอบหมายให้กับองค์กรที่รับผิดชอบด้านความปลอดภัยของข้อมูล

ความคาดหวังสำหรับการบูรณาการทรัพยากรอย่างปลอดภัยในพื้นที่ดิจิทัล ในคำพูดของฉัน ฉันอยากจะพิจารณาปัญหาของการใช้ทรัพยากรดิจิทัลอิเล็กทรอนิกส์ที่ได้รับอนุญาตในกระบวนการรวมเข้าด้วยกัน

เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์: การปกป้องระดับใหม่สำหรับการใช้งานด้านการธนาคาร Rushkevich Arkady ผู้จัดการผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับบริษัท ประวัติศาสตร์มากกว่า 20 ปี ความร่วมมือกับบริษัทรายใหญ่และหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย

ข้อบังคับเกี่ยวกับการบัญชี การจัดเก็บ และการใช้สื่อข้อมูลสำคัญ วิธีการเข้ารหัส และลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์ 1. เอกสารกำกับดูแล กฎหมายของรัฐบาลกลางวันที่ 6 เมษายน 2554 N 63-FZ “เปิด

UDC 004.932 อัลกอริธึมการจำแนกลายนิ้วมือ Lomov D.S., นักเรียนรัสเซีย, 105005, มอสโก, MSTU N.E. บาวแมน ภาควิชาซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ หัวหน้างานด้านวิทยาศาสตร์:

การประมาณค่าพารามิเตอร์ 30 5. การประเมินพารามิเตอร์ทั่วไป 5.. บทนำ เนื้อหาที่มีอยู่ในบทก่อนหน้านี้ถือเป็นชุดข้อมูลขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการใช้พื้นฐาน

57 อ.จ. คานูโนวา, A.YU. NAUMOVA การทบทวนวิธีการประมวลผลภาพดิจิทัลเพื่อจุดประสงค์ในการระบุและกำจัดข้อบกพร่องในเอกสารเก็บถาวร UDC 004.92.4:004.65 สถาบัน Murom (สาขา) ของสถาบันการศึกษางบประมาณแห่งรัฐของรัฐบาลกลาง "วลาดิเมียร์สกี้"

UDC 004.932+57.087.1 Shvets V.A., Ph.D., รองศาสตราจารย์, Vasyanovich V.V., นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา (National Aviation University, เคียฟ, ยูเครน) การกำจัดข้อบกพร่องของการรับรู้ตัวตนที่เป็นเท็จของระบบติดตามและควบคุม

โซลูชันการเข้าถึงลายนิ้วมือของ ekey มีความปลอดภัยเพียงใด คำตอบสำหรับคำถามที่พบบ่อย ความปลอดภัยของโซลูชันการเข้าถึงลายนิ้วมือ ekey ผลิตภัณฑ์ ekey รับประกันระดับที่สูงมาก

วัตถุประสงค์ ระบบย่อยซอฟต์แวร์ Intellect ใช้ฟังก์ชันการระบุใบหน้าในภาพวิดีโอที่ได้รับ การประมวลผลภาพเพื่อระบุลักษณะทางชีวมิติของใบหน้า จัดเก็บและเปรียบเทียบ

งานในห้องปฏิบัติการ 2. โปรโตคอลการรับรองความถูกต้องระยะไกล 1. แนวคิดของการรับรองความถูกต้อง การรับรองความถูกต้องคือกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของตัวระบุที่แสดงโดยผู้ใช้ โดยคำนึงถึงระดับความไว้วางใจและ

2 0 1 7 กันยายน การทบทวนการปฏิรูปเศรษฐกิจในอาเซอร์ไบจาน ขั้นตอนการออกใบรับรองลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์ให้กับผู้ที่มีถิ่นที่อยู่ในต่างประเทศผ่านคณะผู้แทนทางการทูตและสถานกงสุลของสาธารณรัฐอาเซอร์ไบจาน

วิธีการตรวจสอบความถูกต้อง นักเรียนของ BIB1101 GROUP PONOMAREVA YULIA เล็กน้อยเกี่ยวกับบทบาทของ IP ในชีวิตสมัยใหม่ แนวคิดพื้นฐาน ระบบสารสนเทศ หัวข้อมีตัวระบุ จัดเตรียมตัวระบุ จัดเตรียม

นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลนี้ (ต่อไปนี้จะเรียกว่า "นโยบาย") ใช้กับข้อมูลที่ได้รับผ่านทางไซต์นี้ ไซต์อื่น ๆ และแบบโต้ตอบอื่น ๆ

เอกสารแนะนำ สิ่งอำนวยความสะดวกคอมพิวเตอร์ การป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ตัวบ่งชี้ความปลอดภัยจากการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ได้รับการอนุมัติโดยการตัดสินใจของประธาน

อนุมัติโดย PFNA.501410.003 34-LU เครื่องมือโหลดที่เชื่อถือได้ คู่มือผู้ดำเนินการล็อคดัลลัส (ผู้ใช้) PFNA.501410.003 34 แผ่น 12 2016 สารบัญบทนำ... 3 1 วัตถุประสงค์ของ SDZ DALLAS LOCK...

จากการวิเคราะห์ตลาดอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยของรัสเซียสมัยใหม่ พบว่ามีการพัฒนาอุตสาหกรรมด้านความปลอดภัยขั้นใหม่ เมื่อเทียบกับพื้นหลังทั่วไปของตลาดที่มีความเสถียร ระบบสมัยใหม่สำหรับการระบุตัวตนส่วนบุคคลและความปลอดภัยของข้อมูลยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องมากที่สุด ดึงดูดความสนใจเป็นพิเศษ เครื่องมือรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์(BSZI) ซึ่งพิจารณาจากความน่าเชื่อถือในการระบุตัวตนในระดับสูงและความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการลดต้นทุน

ปัจจุบันอุตสาหกรรมในประเทศและบริษัทต่างประเทศจำนวนหนึ่งเสนอวิธีการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างกันค่อนข้างมาก ซึ่งเป็นผลมาจากการเลือกชุดค่าผสมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับใช้ในแต่ละกรณีโดยเฉพาะจนกลายเป็นปัญหาที่เป็นอิสระ จากแหล่งกำเนิดปัจจุบัน BSPI ทั้งในประเทศและนำเข้ามีอยู่ในตลาดรัสเซียแม้ว่าจะมีผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาร่วมกันก็ตาม จากคุณสมบัติการออกแบบเราสามารถสังเกตระบบที่สร้างขึ้นในรูปแบบของ monoblock หลายบล็อกและในรูปแบบของคอนโซลสำหรับคอมพิวเตอร์ การจำแนกประเภทที่เป็นไปได้ของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ที่นำเสนอในตลาดรัสเซียตามลักษณะไบโอเมตริกซ์หลักการทำงานและเทคโนโลยีการใช้งานจะแสดงในรูปที่ 1 2.

ข้าว. 2. การจำแนกประเภทของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์สมัยใหม่

ปัจจุบันระบบควบคุมการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในธนาคาร บริษัท ที่เกี่ยวข้องกับการรับรองความปลอดภัยในเครือข่ายโทรคมนาคมในแผนกข้อมูลของบริษัท ฯลฯ การใช้ระบบประเภทนี้เพิ่มมากขึ้นสามารถอธิบายได้จากทั้งต้นทุนที่ลดลงและ การเพิ่มข้อกำหนดระดับความปลอดภัย ระบบที่คล้ายกันปรากฏในตลาดรัสเซียด้วย บริษัท "Identix", "SAC Technologies", "Eyedentify", "Biometric Identification Inc.", "Recognition Systems", "Trans-Ameritech", "BioLink", "Sonda", “Elsys” , “ขั้นสูง”, “ระบบ AAM”, “กลุ่ม Polmi”, “Mascom”, “ระบบไบโอเมตริกซ์” ฯลฯ

ระบบไบโอเมตริกซ์สมัยใหม่สำหรับควบคุมการเข้าถึงข้อมูล ได้แก่ ระบบตรวจสอบตามเสียง รูปร่างมือ รูปแบบผิวหนังนิ้ว จอประสาทตาหรือม่านตา ภาพถ่ายใบหน้า เทอร์โมแกรมของใบหน้า ไดนามิกของลายเซ็น ชิ้นส่วนรหัสพันธุกรรม ฯลฯ (รูปที่ 3)

ข้าว. 3. ลายเซ็นชีวภาพขั้นพื้นฐานที่ทันสมัยของการระบุตัวตนส่วนบุคคล

ระบบไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดมีลักษณะพิเศษของการรักษาความปลอดภัยในระดับสูง โดยหลักแล้วเป็นเพราะผู้ใช้จะไม่สูญเสียข้อมูลที่ใช้ในระบบ หรือถูกขโมยหรือคัดลอก เนื่องจากหลักการทำงาน ระบบไบโอเมตริกซ์จำนวนมากยังคงมีคุณลักษณะความเร็วต่ำและปริมาณงานต่ำ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้เป็นวิธีเดียวในการแก้ไขปัญหาการควบคุมการเข้าถึงในสถานที่สำคัญที่มีบุคลากรน้อย ตัวอย่างเช่น ระบบไบโอเมตริกซ์สามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและสิ่งอำนวยความสะดวกการจัดเก็บข้อมูลในธนาคาร สามารถใช้ในองค์กรที่ประมวลผลข้อมูลอันมีค่า เพื่อปกป้องคอมพิวเตอร์ การสื่อสาร ฯลฯ ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุว่า มากกว่า 85% ของระบบควบคุมการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์ที่ติดตั้งในสหรัฐอเมริกามีจุดประสงค์เพื่อปกป้องห้องคอมพิวเตอร์ สถานที่จัดเก็บข้อมูลอันมีค่า ศูนย์วิจัย สถานที่ทางทหาร และสถาบันต่างๆ

ปัจจุบันมีอัลกอริธึมและวิธีการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์จำนวนมาก ความแม่นยำ ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ ความง่ายในการใช้งาน ฯลฯ แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดมีแนวทางร่วมกันในการแก้ปัญหาการระบุตัวตนผู้ใช้ อัลกอริธึมการระบุไบโอเมตริกซ์ทั่วไป ซึ่งเป็นคุณลักษณะของ BISI ที่รู้จักทั้งหมดจะแสดงอยู่ในรูปที่ 1 4.

ข้าว. 4. อัลกอริธึมการระบุตัวตนไบโอเมตริกซ์ทั่วไป

ดังที่เห็นได้จากอัลกอริธึมที่นำเสนอ ระบบการจดจำไบโอเมตริกซ์จะสร้างความสอดคล้องของลักษณะพฤติกรรมหรือสรีรวิทยาเฉพาะของผู้ใช้กับเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตามกฎแล้ว ระบบไบโอเมตริกซ์ที่ใช้อัลกอริธึมทั่วไปนี้ประกอบด้วยสามบล็อกหลักและฐานข้อมูล (รูปที่ 5)

ข้าว. 5. บล็อกไดอะแกรมของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ทั่วไป

ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ที่ใช้การระบุตัวตนโดย ลายนิ้วมือ- โดยเฉพาะระบบควบคุมการเข้าถึงข้อมูล” ทัชล็อค"(“TouchClock”) จาก Identix USA ขึ้นอยู่กับการลงทะเบียนลักษณะเฉพาะของบุคคลดังกล่าวเป็นลายนิ้วมือ คุณสมบัตินี้ใช้เป็นอิมเมจควบคุม บันทึกเป็นภาพควบคุม ลายนิ้วมือ 3 มิติจะถูกสแกนโดยระบบออปติคอล วิเคราะห์ แปลงเป็นดิจิทัล จัดเก็บไว้ในหน่วยความจำเทอร์มินัลหรือหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ควบคุม และใช้เพื่อตรวจสอบผู้ที่แอบอ้างเป็นผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาต ในเวลาเดียวกัน หน่วยความจำของอุปกรณ์ไม่มีลายนิ้วมือจริง ซึ่งป้องกันไม่ให้ผู้บุกรุกขโมยไป เวลาโดยทั่วไปในการจัดเก็บลายนิ้วมือควบคุมหนึ่งลายนิ้วมือคือสูงสุด 30 วินาที ผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตแต่ละรายที่เข้าไปในหน่วยความจำของเครื่องจะป้อนรหัสพินบนแป้นพิมพ์ของเทอร์มินัล “TouchLock” และเข้าสู่ขั้นตอนการยืนยันตัวตน ซึ่งใช้เวลาประมาณ 0.5 - 2 วินาที โดยปกติรหัส PIN หนึ่งรหัสจะเก็บตัวอย่างลายนิ้วมือหนึ่งนิ้ว แต่ในบางกรณี การรับรองความถูกต้องโดยใช้ลายนิ้วมือสามนิ้วก็สามารถทำได้ หากลายนิ้วมือที่แสดงและการควบคุมตรงกัน เครื่องจะส่งสัญญาณไปยังแอคชูเอเตอร์ เช่น ล็อคไฟฟ้า เกตเวย์ ฯลฯ

เทอร์มินัล " ทัชเซฟ" TS-600 ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้สามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ คอมพิวเตอร์ ฯลฯ ประกอบด้วยโมดูลเซ็นเซอร์และบอร์ดที่เสียบเข้าไปในสล็อต (ISA 16 บิต) ของคอมพิวเตอร์ เพื่อจัดระเบียบการทำงานเวอร์ชันเครือข่าย เทอร์มินัล “ ทัชเน็ต"ให้ความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลสูงถึง 230.4 Kbaud โดยมีความยาวสายสูงสุด 1200 ม. เพื่อจัดระเบียบงานเครือข่าย Identix ได้พัฒนาซอฟต์แวร์พิเศษ (ระบบ “ ฟิงเกอร์แลนที่ 3").

เพื่อปกป้องข้อมูลคอมพิวเตอร์ ตลาดรัสเซียเสนอระบบควบคุมการเข้าถึงข้อมูลคอมพิวเตอร์แบบไบโอเมตริกที่ง่ายกว่าและราคาถูกกว่า” แซคแคท"- ระบบ SACcat ซึ่งผลิตโดย SAC Technologies ประกอบด้วยเครื่องอ่าน อุปกรณ์แปลง และซอฟต์แวร์

อุปกรณ์อ่านนี้เป็นเครื่องสแกนขนาดกะทัดรัดภายนอกที่ใช้ตัวแปลงออปโตอิเล็กทรอนิกส์พร้อมไฟแบ็คไลท์อัตโนมัติ ซึ่งมีไฟแสดงความพร้อมและความคืบหน้าในการสแกน เครื่องสแกนเชื่อมต่อกับอุปกรณ์แปลงโดยใช้สายเคเบิลสองเส้น (วิดีโอและ RJ45) ซึ่งออกแบบมาเพื่อส่งสัญญาณวิดีโอและสำหรับการควบคุมตามลำดับ

อุปกรณ์แปลงจะแปลงสัญญาณวิดีโอและอินพุตลงในคอมพิวเตอร์รวมทั้งควบคุมอุปกรณ์อ่าน ตามโครงสร้าง ระบบ “SACcat” สามารถเชื่อมต่อได้ทั้งภายใน - ผ่านการ์ด ISA หรือภายนอก - ผ่าน EPP หรือพอร์ต USB แบบขนาน

ระบบ “SACcat” และซอฟต์แวร์ SACLogon ควบคุมการเข้าถึงเวิร์กสเตชันและ/หรือเซิร์ฟเวอร์ Windows NT รวมถึงทรัพยากรที่เกี่ยวข้องที่ได้รับการป้องกันโดยระบบรหัสผ่าน Windows NT ในเวลาเดียวกันผู้ดูแลระบบยังคงมีโอกาสที่จะใช้รหัสผ่านปกติ (ไม่ใช่ biokey) ที่ลงทะเบียนใน Windows NT ระบบนี้มีความสามารถในการป้องกันการเข้าถึงเครือข่ายขององค์กรทางการเงิน บริษัทประกันภัย สถาบันทางการแพทย์ เครือข่ายของโครงสร้างเชิงพาณิชย์ต่างๆ และเวิร์กสเตชันส่วนบุคคลอย่างมีประสิทธิผลต่อการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

ควรสังเกตว่าในปัจจุบัน วิธีการระบุตัวตนส่วนบุคคลโดยอัตโนมัติตามรูปแบบผิวหนังของนิ้วมือได้รับการพัฒนามากที่สุด และได้รับการเสนอโดยบริษัทต่างประเทศจำนวนมากเพื่อใช้ใน BISI (โดยเฉพาะสำหรับใช้ในระบบคอมพิวเตอร์) ในหมู่พวกเขานอกเหนือจากที่กล่าวไว้ข้างต้นเราสามารถสังเกตอุปกรณ์ระบุตัวตนได้ การรักษาความปลอดภัยสัมผัสไบโอเมตริกซ์ แอคเซส คอร์ปอเรชั่น, อุปกรณ์ ไบโอเมาส์ American Biometric Corp., หน่วยระบุตัวตนของ Sony, อุปกรณ์ เครื่องสแกนคีย์บอร์ดที่ปลอดภัยสำนักทะเบียนแห่งชาติอิงค์ และคนอื่น ๆ. เครื่องมือเหล่านี้เชื่อมต่อโดยตรงกับคอมพิวเตอร์ คุณสมบัติหลักคือความน่าเชื่อถือสูงด้วยต้นทุนที่ค่อนข้างต่ำ ลักษณะเปรียบเทียบบางประการของวิธีการไบโอเมตริกซ์ในการปกป้องข้อมูลคอมพิวเตอร์ตามรูปแบบผิวหนังของนิ้วมือแสดงไว้ในตาราง 1 1.

ตารางที่ 1. ลักษณะเปรียบเทียบของวิธีการไบโอเมตริกซ์ในการปกป้องข้อมูลคอมพิวเตอร์

ลักษณะเฉพาะ	TouchSAFE ส่วนบุคคล (Identix)	U.are.U (บุคลิกดิจิทัล)	FIU (โซนี่, ซอฟต์แวร์ I/O)	ไบโอเมาส์ (ABC)	TouchNet III (Identix)
พิมพ์ผิด %				-
ข้อผิดพลาดประเภทที่สอง,%	0,001	0,01	0,1	0,2	0,001
เวลาลงทะเบียนส		-
เวลาประจำตัวประชาชน, ส			0,3
การเข้ารหัส	มี	มี	มี	มี	มี
การจัดเก็บข้อมูล	มี	เลขที่	มี	เลขที่	มี
แหล่งจ่ายไฟ	ภายนอก 6VDC	ยูเอสบี	ภายนอก	ภายนอก	ภายนอก 12VDC
การเชื่อมต่อ	RS-232	ยูเอสบี	RS-232	RS-485	RS-232
ราคา $
เครื่องอ่านสมาร์ทการ์ด	มี	เลขที่	เลขที่	เลขที่	เลขที่

บริษัท “Eyedentify” (สหรัฐอเมริกา) นำเสนอระบบควบคุมไบโอเมตริกซ์สำหรับตลาดรัสเซียที่ใช้ รูปแบบของจอประสาทตา- ในระหว่างการผ่าตัด ลูกตาของผู้เข้ารับการทดสอบจะถูกสแกนด้วยระบบออพติคัล และวัดการกระจายเชิงมุมของหลอดเลือด ในการลงทะเบียนตัวอย่างควบคุม จำเป็นต้องใช้พื้นที่ประมาณ 40 ไบต์ ข้อมูลที่ได้รับในลักษณะนี้จะถูกจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำระบบและใช้สำหรับการเปรียบเทียบ เวลาอนุญาตโดยทั่วไปคือน้อยกว่า 60 วินาที

ปัจจุบันมีการใช้วิธีการพิจารณาสามวิธีในตลาดรัสเซีย อุปกรณ์ " ระบบตรวจตา 7.5”ช่วยให้สามารถควบคุมขาเข้าด้วยการควบคุมโซนเวลา การพิมพ์ข้อความแบบเรียลไทม์ การเก็บรักษาบันทึกข้อความ ฯลฯ อุปกรณ์นี้มีโหมดการทำงานสองโหมด: การตรวจสอบและการจดจำ ในโหมดการตรวจสอบ หลังจากป้อนรหัส PIN รูปภาพที่จัดเก็บไว้ในหน่วยความจำของคอนโทรลเลอร์จะถูกเปรียบเทียบกับรูปภาพที่แสดง เวลาในการตรวจสอบไม่เกิน 1.5 วินาที ในโหมดการจดจำ ตัวอย่างที่นำเสนอจะถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างทั้งหมดในหน่วยความจำ การค้นหาและการเปรียบเทียบใช้เวลาน้อยกว่า 3 วินาทีโดยมีจำนวนตัวอย่างทั้งหมด 250 ตัวอย่าง เมื่ออนุญาตสำเร็จ รีเลย์จะถูกเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติ และสัญญาณจะถูกส่งไปยังแอคชูเอเตอร์โดยตรงหรือผ่านคอมพิวเตอร์ควบคุม เครื่องกำเนิดเสียงแสดงสถานะของอุปกรณ์ อุปกรณ์นี้มีหน้าจอ LCD 8 ตัวอักษรและแป้นพิมพ์ 12 ปุ่ม ความจุหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือนสูงสุด 1200 ตัวอย่าง

การดำเนินการครั้งที่สองของวิธีที่พิจารณาคือระบบ” ไอเบกซ์ 10"ซึ่งแตกต่างจากอุปกรณ์ “EyeDentification System 7.5” ตรงที่โดดเด่นด้วยการออกแบบหน่วยแสงในรูปแบบของกล้องมือถือ มีการติดตั้งหน่วยอิเล็กทรอนิกส์บนผนัง ลักษณะอื่นๆ ทั้งหมดจะเหมือนกัน

การใช้วิธีการระบุตัวตนครั้งที่สามตามรูปแบบของเรตินาคือการพัฒนาของ บริษัท “ Eyedentify” - อุปกรณ์ ไอแคม 2001- อุปกรณ์นี้ใช้กล้องที่มีเซ็นเซอร์ระบบเครื่องกลไฟฟ้าที่จะวัดลักษณะการสะท้อนแสงและการดูดซึมตามธรรมชาติของเรตินาจากระยะใกล้ (น้อยกว่า 3 ซม.) ผู้ใช้มองด้วยตาข้างเดียวที่วงกลมสีเขียวภายในอุปกรณ์ ในการบันทึกภาพเรตินา จะใช้รังสีจากหลอดไฟขนาด 7 มิลลิวัตต์ ที่มีความยาวคลื่น 890 เซนติเมตร ทำให้เกิดรังสีในบริเวณสเปกตรัมใกล้กับอินฟราเรด การระบุเรตินาทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลสัญญาณที่สะท้อน สามารถระบุบุคคลด้วยความแม่นยำสูงสุดจากคนอื่นๆ 1,500 คนได้ในเวลาน้อยกว่า 5 วินาที หากติดตั้งโดยอัตโนมัติ อุปกรณ์ ICAM 2001 หนึ่งเครื่องจะมีความจุหน่วยความจำสำหรับ 3,000 คนและ 3,300 การดำเนินการที่เสร็จสมบูรณ์ เมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเครือข่าย ไม่มีข้อจำกัดในการทำงานในโหมดการบันทึกข้อมูลและการรายงาน การใช้งานที่พิจารณาทั้งสามแบบสามารถทำงานได้ทั้งแบบอัตโนมัติและเป็นส่วนหนึ่งของการกำหนดค่าเครือข่าย

แม้จะมีข้อดีอย่างมากของวิธีนี้ (ความน่าเชื่อถือสูง ความเป็นไปไม่ได้ของการปลอมแปลง) แต่ก็มีข้อเสียหลายประการที่จำกัดขอบเขตการใช้งาน (ใช้เวลาวิเคราะห์ค่อนข้างนาน ต้นทุนสูง ขนาดที่ใหญ่ ขั้นตอนการระบุตัวตนไม่น่าพอใจนัก)

อุปกรณ์ซึ่งค่อนข้างแพร่หลายในตลาดรัสเซียไม่มีข้อเสียเหล่านี้” แฮนด์คีย์” (กุญแจมือ) ใช้เป็นคุณสมบัติระบุตัวตน พารามิเตอร์ฝ่ามือ- อุปกรณ์นี้เป็นโครงสร้าง (ใหญ่กว่าโทรศัพท์เล็กน้อย) โดยมีช่องที่ผู้ทดสอบวางมือ นอกจากนี้ อุปกรณ์ยังมีคีย์บอร์ดขนาดเล็กและหน้าจอ LCD ที่แสดงข้อมูลการระบุตัวตน ความถูกต้องของบุคคลจะถูกกำหนดโดยภาพถ่ายของฝ่ามือ (ดิจิทัล) ในขณะที่ภาพถ่ายของมือจะถูกเปรียบเทียบกับมาตรฐาน (ข้อมูลก่อนหน้า) เมื่อลงทะเบียนครั้งแรกจะมีการป้อนรหัสส่วนตัวและเข้าสู่ฐานข้อมูล

มือที่อยู่ในกุญแจถูกถ่ายภาพด้วยแสงอัลตราไวโอเลตในการฉายภาพสามครั้ง ภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่ได้จะถูกประมวลผลโดยโปรเซสเซอร์ในตัว ข้อมูลจะถูกบีบอัดเป็นเก้าไบต์ ซึ่งสามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและส่งผ่านระบบสื่อสารได้ เวลารวมของขั้นตอนอยู่ระหว่าง 10 วินาทีถึง 1 นาที แม้ว่าการระบุตัวตนจะใช้เวลา 1...2 วินาทีก็ตาม ในช่วงเวลานี้ กุญแจมือจะเปรียบเทียบคุณลักษณะของมือกับข้อมูลที่ถูกกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ และยังตรวจสอบข้อจำกัดสำหรับผู้ใช้รายนี้ด้วย หากมี ในการตรวจสอบแต่ละครั้ง ข้อมูลที่เก็บไว้จะได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติ ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นกับบุคคลที่ถูกตรวจสอบจะถูกบันทึกอย่างถาวร

Handkey สามารถทำงานในโหมดออฟไลน์ ซึ่งสามารถจดจำภาพมือที่แตกต่างกันได้ 20,000 ภาพ หน่วยความจำของมันสามารถจัดเก็บแผนปฏิทินเป็นเวลาหนึ่งปี ซึ่งสามารถระบุได้จนถึงนาทีที่ไคลเอ็นต์เฉพาะได้รับอนุญาตให้เข้าถึง ผู้ออกแบบอุปกรณ์ยังจัดเตรียมความสามารถในการทำงานร่วมกับคอมพิวเตอร์ เชื่อมต่อวงจรควบคุมการล็อค กำหนดค่าให้จำลองอุปกรณ์อ่านบัตรเครดิตมาตรฐาน และเชื่อมต่อเครื่องพิมพ์เพื่อเก็บบันทึกการทำงาน ในโหมดเครือข่าย สามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์ได้สูงสุด 31 เครื่องที่มีความยาวสายรวม (สายคู่บิด) สูงสุด 1.5 กม. สามารถเชื่อมต่อกับกุญแจมือได้ เป็นไปไม่ได้ที่จะไม่สังเกตคุณสมบัติของอุปกรณ์เช่นความสามารถในการรวมเข้ากับระบบควบคุมการเข้าใช้งานที่มีอยู่ ผู้ผลิตกุญแจมือหลักคือ Escape การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าในตลาดรัสเซียอุปกรณ์ระบุตัวตนที่ใช้รูปฝ่ามือ (กุญแจมือ) มีแนวโน้มที่ดีเนื่องจากใช้งานง่าย ลักษณะความน่าเชื่อถือค่อนข้างสูง และราคาต่ำ

มักใช้ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขเฉพาะ ระบบรวมการควบคุมการเข้าออก เช่น เครื่องอ่านบัตรแบบไร้สัมผัสที่ทางเข้าและทางออกของอาคาร ร่วมกับระบบควบคุมการเข้าออกด้วยเสียงในพื้นที่ประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ทางเลือกที่ดีที่สุดของระบบที่ต้องการหรือการรวมกันของระบบสามารถทำได้บนพื้นฐานของคำจำกัดความที่ชัดเจนของความต้องการในปัจจุบันและอนาคตของบริษัทเท่านั้น ตัวอย่างเช่น เพื่อปรับปรุงลักษณะการปฏิบัติงานและทางเทคนิคของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูล Rubezh จะมีการใช้วิธีการระบุตัวตนร่วมกันโดยอิงตามไดนามิกของลายเซ็น สเปกตรัมคำพูด และรหัสส่วนบุคคลที่บันทึกในคีย์อิเล็กทรอนิกส์ประเภท "หน่วยความจำแบบสัมผัส"

วิธีการหลักในการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์ที่จัดทำโดยตลาดความปลอดภัยของรัสเซียแสดงไว้ในตาราง 1 2.

ตารางที่ 2 วิธีการทางเทคนิคสมัยใหม่ของการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์

ชื่อ	ผู้ผลิต	ซัพพลายเออร์ในตลาดรัสเซีย	ไบโอไซน์	บันทึก
SACcat	เอสเอซี เทคโนโลยีส์ สหรัฐอเมริกา	ทรานส์-อเมริเทค, มาสคอม	ลายหนังนิ้ว	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
ทัชล็อค	ไอเดนทิกซ์สหรัฐอเมริกา	ทรานส์-อเมริเทค, มาสคอม	ลายหนังนิ้ว	ACS ของวัตถุ
แตะปลอดภัย	ไอเดนทิกซ์สหรัฐอเมริกา	ทรานส์-อเมริเทค, มาสคอม	ลายหนังนิ้ว	ระบบควบคุมการเข้าถึงคอมพิวเตอร์
ทัชเน็ต	ไอเดนทิกซ์สหรัฐอเมริกา	ทรานส์-อเมริเทค, มาสคอม	ลายหนังนิ้ว	เครือข่ายเอซีเอส
ระบบตรวจตา 7.5	อายเดนทิฟาย, สหรัฐอเมริกา	ดิวิคอน, ไรเดอร์	การวาดภาพเรติน่า	ระบบควบคุมการเข้าถึงวัตถุ (monoblock)
ไอเบกซ์ 10	Eyedentify, สหรัฐอเมริกา	ดิวิคอน, ไรเดอร์	การวาดภาพเรติน่า	ระบบควบคุมการเข้าถึงวัตถุ (กล้องพกพา)
เวอร์ริพริ้นท์ 2000	บัตรประจำตัวไบโอเมตริกซ์, สหรัฐอเมริกา	ระบบเอเอเอ็ม	ลายหนังนิ้ว	เอสเคดี สเตชั่นแวกอน
กุญแจมือ ID3D-R	ระบบการจดจำ สหรัฐอเมริกา	AAM Systems, มาสคอม	การวาดฝ่ามือ	เอสเคดี สเตชั่นแวกอน
แฮนด์คีย์	หลบหนีสหรัฐอเมริกา	ไดคอน	การวาดฝ่ามือ	เอสเคดี สเตชั่นแวกอน
ไอแคม 2001	อายเดนทิฟาย, สหรัฐอเมริกา	ระบุตา	การวาดภาพเรติน่า	เอสเคดี สเตชั่นแวกอน
สัมผัสที่ปลอดภัย	บริษัท ไบโอเมตริกซ์ แอคเซส จำกัด	บริษัท ไบโอเมตริกซ์ แอคเซส จำกัด	ลายหนังนิ้ว	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
ไบโอเมาส์	บริษัท อเมริกัน ไบโอเมตริกซ์	บริษัท อเมริกัน ไบโอเมตริกซ์	ลายหนังนิ้ว	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
หน่วยระบุลายนิ้วมือ	โซนี่	แจ้งซาชิตะ	ลายหนังนิ้ว	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
เครื่องสแกนคีย์บอร์ดที่ปลอดภัย	สำนักทะเบียนแห่งชาติอิงค์	สำนักทะเบียนแห่งชาติอิงค์	ลายหนังนิ้ว	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
ชายแดน	NPF “คริสตัล” (รัสเซีย)	ชะมด	ไดนามิกลายเซ็น พารามิเตอร์เสียง	สิ่งที่แนบมากับคอมพิวเตอร์
ชิปสัมผัส Delsy	Elsis, NPP Electron (รัสเซีย), Opak (เบลารุส), P&P (เยอรมนี)	เอลซิส	ลายหนังนิ้ว	กล่องรับสัญญาณสำหรับคอมพิวเตอร์ (รวมถึงการทำงานผ่านช่องสัญญาณวิทยุ)
เมาส์ BioLink U-Match	เทคโนโลยี BioLink (สหรัฐอเมริกา)	คอมพิวลิงค์	ลายหนังนิ้ว	เมาส์มาตรฐานพร้อมระบบสแกนลายนิ้วมือในตัว
โบโก-2000 โบโก-2001 โบโก-1999	โบโกเทค (เกาหลีใต้)	ระบบไบโอเมตริกซ์	ลายหนังนิ้ว	หน่วยความจำ – พิมพ์ได้ 640 แผ่น หน่วยความจำ – 1920 dep.
SFI-3000 HFI-2000 HFI-2000V (พร้อมวิดีโอโฟน)	เซคิววัน (เกาหลีใต้)	ระบบไบโอเมตริกซ์	ลายหนังนิ้ว	หน่วยความจำ – พิมพ์ได้ 30 แผ่น หน่วยความจำ – พิมพ์ได้ 640 แผ่น
VeriFlex VeriPass VeriProx VeriSmart	BIOSCRYPT (สหรัฐอเมริกา)	ไบออสคริปต์	ลายหนังนิ้ว	การผสมผสานระหว่างเครื่องสแกนลายนิ้วมือและเครื่องอ่านสมาร์ทการ์ดแบบไร้สัมผัส
บีเอ็ม-ET500 บีเอ็ม-ET100	พานาโซนิค (ญี่ปุ่น)	JSC “พานาโซนิค CIS”	ภาพวาดของม่านตา	เพื่อการใช้งานโดยรวมและส่วนบุคคล
เซเนซิส ไลท์	รัฐวิสาหกิจรวม SPC “ELVIS” (รัสเซีย)	รัฐวิสาหกิจรวม SPC “ELVIS”	ลายหนังนิ้ว	เวอร์ชันเครือข่าย (เครื่องอ่านลายนิ้วมือและคอมพิวเตอร์พร้อมซอฟต์แวร์)

ดังที่เห็นได้จากตาราง ปัจจุบันเครื่องมือควบคุมการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์กำลังถูกนำมาใช้ในตลาดความปลอดภัยของรัสเซียค่อนข้างมาก นอกเหนือจากวิธีการทางเทคนิคที่ระบุไว้ในตารางซึ่งมีตำแหน่งที่แข็งแกร่งในส่วนการวิเคราะห์ของตลาดรัสเซียแล้ว บริษัท ต่างประเทศบางแห่งยังเสนอวิธีการควบคุมการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์ตามลายเซ็นชีวภาพอื่น ๆ ซึ่งความน่าเชื่อถือของการระบุตัวตนที่ยังไม่ได้ ได้รับการยืนยันอย่างเต็มที่ ดังนั้นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดของ BSZI จากผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ในตลาดจึงเป็นงานที่ค่อนข้างยากสำหรับการแก้ปัญหาซึ่งปัจจุบันใช้คุณสมบัติทางเทคนิคหลักต่อไปนี้ตามกฎ:

ความน่าจะเป็นของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
- ความน่าจะเป็นของการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด
- ปริมาณงาน (เวลาระบุ)

เมื่อพิจารณาถึงลักษณะความน่าจะเป็นของคุณลักษณะหลัก ขนาดตัวอย่าง (สถิติ) ที่ใช้ในการวัดมีความสำคัญอย่างยิ่ง น่าเสียดายที่ผู้ผลิตมักไม่ได้ระบุคุณลักษณะนี้ในเอกสารประกอบและโฆษณาซึ่งทำให้งานที่เลือกยากยิ่งขึ้น ในตาราง ตารางที่ 3 แสดงค่าสถิติเฉลี่ยของลักษณะทางเทคนิคหลักของ BSSI ซึ่งแตกต่างกันในหลักการทำงาน

ตารางที่ 3. ลักษณะทางเทคนิคหลักของ BSZI

รุ่น (บริษัท)	ไบโอไซน์	ความน่าจะเป็นของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต, %	ความน่าจะเป็นของการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด, %	เวลาระบุ (ปริมาณงาน) s
Eyedentify ICAM 2001 (อายเดนทิฟาย)	พารามิเตอร์เรติน่า	0,0001	0,4	1,5...4
ไอริสกัน (ไอริสกัน)	พารามิเตอร์ของม่านตา	0,00078	0,00066
เครื่องสแกนลายนิ้วมือ (Identix)	ลายนิ้วมือ	0,0001	1,0	0,5
TouchSafe (ไอเดนิกซ์)	ลายนิ้วมือ	0,001	2,0
TouchNet (ไอเดนทิกซ์)	ลายนิ้วมือ	0,001	1,0
สตาร์เทค	ลายนิ้วมือ	0,0001	1,0
ID3D-R HANDKEY (ระบบจดจำ)	เรขาคณิตของมือ	0,1	0,1
U.are.U (บุคลิกดิจิทัล)	ลายนิ้วมือ	0,01	3,0
FIU (ซอฟต์แวร์ Sony, I/O)	ลายนิ้วมือ	0,1	1,0	0,3
ไบโอเมาส (ABC)	ลายนิ้วมือ	0,2	-
กอร์ดอน (รัสเซีย)	ลายนิ้วมือ	0,0001	1,0
DS-100 (รัสเซีย)	ลายนิ้วมือ	0,001	-	1,3
ไบโอเมท	เรขาคณิตของมือ	0,1	0,1
Veriprint 2100 (รหัสไบโอเมตริกซ์)	ลายนิ้วมือ	0,001	0,01

การวิเคราะห์ตลาด BSZI ของรัสเซียแสดงให้เห็นว่าปัจจุบันมีอุปกรณ์ระบุตัวตนที่หลากหลายมากโดยอิงตามลักษณะไบโอเมตริกซ์ ซึ่งแตกต่างกันในด้านความน่าเชื่อถือ ต้นทุน และความเร็ว แนวโน้มพื้นฐานในการพัฒนาเครื่องมือระบุตัวตนแบบไบโอเมตริกคือการลดต้นทุนอย่างต่อเนื่อง ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงคุณลักษณะทางเทคนิคและการปฏิบัติงานไปพร้อมๆ กัน

ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง.

การป้องกันซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และกายภาพจากอิทธิพลที่ไม่ได้รับอนุญาต

วิธีการป้องกันทางเทคนิค

ลายเซนต์อิเล็กทรอนิกส์

ลายเซ็นดิจิทัลแสดงถึงลำดับของอักขระ ขึ้นอยู่กับตัวข้อความและรหัสลับ ซึ่งมีเพียงผู้ลงนามข้อความนี้เท่านั้นที่ทราบ

มาตรฐานลายเซ็นดิจิทัลในประเทศฉบับแรกปรากฏในปี 1994 หน่วยงานกลางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ (FAIT) เกี่ยวข้องกับการใช้ลายเซ็นดิจิทัลในรัสเซีย

ผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติสูงมีส่วนร่วมในการใช้มาตรการที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อปกป้องผู้คน สถานที่ และข้อมูล เป็นพื้นฐานของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เป็นรองหัวหน้าองค์กร ฯลฯ

นอกจากนี้ยังมีวิธีการป้องกันทางเทคนิค

วิธีการป้องกันทางเทคนิคใช้ในสถานการณ์ต่างๆ โดยเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการป้องกันทางกายภาพและระบบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ อุปกรณ์ที่ซับซ้อนและการเข้าถึง กล้องวิดีโอวงจรปิด การเตือนภัย และการป้องกันประเภทอื่นๆ

ในสถานการณ์ที่ง่ายที่สุด เพื่อปกป้องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลจากการเริ่มทำงานโดยไม่ได้รับอนุญาตและการใช้ข้อมูลในนั้น ขอแนะนำให้ติดตั้งอุปกรณ์ที่จำกัดการเข้าถึง รวมถึงทำงานกับดิสก์ออปติคัลแม่เหล็กแข็งและแมกนีโตแบบถอดได้ ซีดีที่บูตตัวเองได้ , หน่วยความจำแฟลช ฯลฯ

เพื่อปกป้องวัตถุเพื่อปกป้องผู้คน อาคาร สถานที่ วัสดุและวิธีการทางเทคนิคและข้อมูลจากอิทธิพลที่ไม่ได้รับอนุญาตต่อสิ่งเหล่านั้น จึงมีการใช้ระบบและมาตรการรักษาความปลอดภัยเชิงรุกอย่างกว้างขวาง เป็นที่ยอมรับกันโดยทั่วไปว่าใช้ระบบควบคุมการเข้าออก (ACS) เพื่อปกป้องวัตถุ ระบบดังกล่าวมักจะเป็นระบบอัตโนมัติและคอมเพล็กซ์ที่เกิดขึ้นบนพื้นฐานของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

ในกรณีส่วนใหญ่ เพื่อปกป้องข้อมูลและจำกัดการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ไปยังอาคาร สถานที่ และวัตถุอื่นๆ คุณจำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ระบบ และอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน

ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ป้องกันไวรัส

กุญแจอิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ถูกใช้เป็นวิธีการป้องกันทางเทคนิค เช่น HASP (Hardware Against Software Piracy) เป็นตัวแทนของระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับการปกป้องโปรแกรมและข้อมูลจากการใช้งานที่ผิดกฎหมายและการจำลองแบบละเมิดลิขสิทธิ์ (รูปที่ 5.1) กุญแจอิเล็กทรอนิกส์ ฮาร์ดล็อค ใช้เพื่อปกป้องโปรแกรมและไฟล์ข้อมูล ระบบประกอบด้วย Hardlock การ์ดเข้ารหัสสำหรับคีย์การเขียนโปรแกรม และซอฟต์แวร์สำหรับสร้างการป้องกันสำหรับแอปพลิเคชันและไฟล์ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ถึง มาตรการซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ขั้นพื้นฐานซึ่งการใช้ช่วยแก้ปัญหาในการจัดหา ความปลอดภัยของไออาร์, เกี่ยวข้อง:

● การตรวจสอบผู้ใช้และการสร้างตัวตนของเขา;

●การควบคุมการเข้าถึงฐานข้อมูล;

● การรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล

● การป้องกันการสื่อสารระหว่างไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์

● ภาพสะท้อนของภัยคุกคามเฉพาะสำหรับ DBMS ฯลฯ

การรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลหมายถึงการมีอยู่ไม่เพียงแต่ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เพื่อรองรับในสภาพการทำงาน แต่ยังรวมถึงมาตรการในการปกป้องและจัดเก็บข้อมูล การทำซ้ำ ฯลฯ อันตรายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดต่อทรัพยากรสารสนเทศ โดยเฉพาะองค์กร มาจากอิทธิพลที่ไม่ได้รับอนุญาตต่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง – ฐานข้อมูล เพื่อปกป้องข้อมูลในฐานข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูลในด้านต่อไปนี้เป็นสิ่งสำคัญที่สุด (เกณฑ์ของยุโรป):

● เงื่อนไขการเข้าถึง (ความสามารถในการรับบริการข้อมูลที่จำเป็น);

● ความสมบูรณ์ (ความสม่ำเสมอของข้อมูล การป้องกันการถูกทำลาย และการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้รับอนุญาต)

● การรักษาความลับ (การป้องกันจากการอ่านโดยไม่ได้รับอนุญาต)

ภายใต้ การเข้าถึง เข้าใจความสามารถของผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตในระบบในการเข้าถึงข้อมูลตามเทคโนโลยีที่นำมาใช้

การรักษาความลับ– ให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่พวกเขาได้รับอนุญาตให้เข้าถึงเท่านั้น (คำพ้องความหมาย – ความลับ, ความปลอดภัย)

ความซื่อสัตย์– สร้างความมั่นใจในการป้องกันการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือกระบวนการประมวลผลโดยเจตนาหรือไม่ตั้งใจ

ลักษณะเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างเงื่อนไขสำหรับการดำเนินการอย่างปลอดภัยของข้อมูลในคอมพิวเตอร์และเครือข่ายข้อมูลคอมพิวเตอร์

การควบคุมการเข้าถึงเป็นกระบวนการปกป้องข้อมูลและโปรแกรมไม่ให้ถูกใช้โดยหน่วยงานที่ไม่ได้รับอนุญาต

การควบคุมการเข้าถึงทำหน้าที่ควบคุมการเข้า/ออกของพนักงานและผู้เยี่ยมชมองค์กรผ่านจุดตรวจอัตโนมัติ (ประตูหมุน - รูปที่ 5.2, เครื่องตรวจจับโลหะแบบโค้ง - รูปที่ 5.3) การเคลื่อนไหวของพวกเขาได้รับการตรวจสอบโดยใช้ระบบกล้องวงจรปิด การควบคุมการเข้าถึงรวมถึงอุปกรณ์และ/หรือระบบรั้วเพื่อจำกัดการเข้าถึงพื้นที่ (การรักษาความปลอดภัยปริมณฑล) นอกจากนี้ยังใช้วิธีการแสดงภาพ (การนำเสนอเอกสารที่เกี่ยวข้องแก่ผู้ดูแล) และการระบุตัวคนงานและผู้มาเยี่ยมเข้า/ออกโดยอัตโนมัติ

เครื่องตรวจจับโลหะแบบโค้งช่วยระบุการเข้า/การนำออกของวัตถุที่เป็นโลหะและเอกสารที่ทำเครื่องหมายโดยไม่ได้รับอนุญาต

ระบบควบคุมการเข้าออกอัตโนมัติอนุญาตให้พนักงานและผู้เยี่ยมชมโดยใช้บัตรอิเล็กทรอนิกส์ส่วนตัวหรือแบบครั้งเดียวผ่านทางเข้าอาคารขององค์กรและเข้าไปในสถานที่และแผนกที่ได้รับอนุญาต พวกเขาใช้วิธีการระบุตัวตนแบบสัมผัสหรือไม่สัมผัส

มาตรการเพื่อความปลอดภัยของสื่อข้อมูลแบบดั้งเดิมและที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม และด้วยเหตุนี้ ตัวข้อมูลจึงรวมถึงเทคโนโลยีด้วย บาร์โค้ด- เทคโนโลยีที่รู้จักกันดีนี้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการติดฉลากสินค้าต่างๆ รวมถึงเอกสาร หนังสือ และนิตยสาร

องค์กรใช้บัตรประจำตัว บัตรผ่าน บัตรห้องสมุด ฯลฯ รวมถึงในรูปแบบบัตรพลาสติก (รูปที่ 5.4) หรือบัตรลามิเนต ( การเคลือบ- เป็นฟิล์มเคลือบเอกสารที่ปกป้องเอกสารจากความเสียหายทางกลเล็กน้อยและการปนเปื้อน) ที่มีบาร์โค้ดระบุผู้ใช้

ในการตรวจสอบบาร์โค้ด จะใช้อุปกรณ์สแกนเพื่ออ่านบาร์โค้ด – เครื่องสแกน – พวกเขาแปลงภาพกราฟิกที่อ่านของจังหวะให้เป็นรหัสดิจิทัล นอกจากความสะดวกสบายแล้ว บาร์โค้ดยังมีคุณสมบัติเชิงลบอีกด้วย เช่น ต้นทุนสูงของเทคโนโลยีที่ใช้ วัสดุสิ้นเปลือง ตลอดจนซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์พิเศษ ขาดกลไกในการปกป้องเอกสารจากการถูกลบ สูญหาย ฯลฯ อย่างครบถ้วน

ในต่างประเทศ มีการใช้ตัวระบุวิทยุ RFID (Radio Frequency Identification) แทนบาร์โค้ดและแถบแม่เหล็ก

เพื่อให้ผู้คนสามารถเข้าไปในอาคารและสถานที่ที่เกี่ยวข้อง รวมถึงใช้ข้อมูล จึงมีการใช้พลาสติกแบบสัมผัสและไม่สัมผัส และการ์ดหน่วยความจำแบบแม่เหล็กและอิเล็กทรอนิกส์อื่นๆ รวมถึงระบบไบโอเมตริกซ์

ครั้งแรกในโลก บัตรพลาสติกโดยมีวงจรขนาดเล็กติดตั้งอยู่ภายในปรากฏในปี 1976 ซึ่งเป็นตัวแทนของวิธีการรับรองความถูกต้องและการจัดเก็บข้อมูลส่วนบุคคล และมีการสนับสนุนฮาร์ดแวร์สำหรับการทำงานกับเทคโนโลยีดิจิทัล รวมถึงลายเซ็นดิจิทัลแบบอิเล็กทรอนิกส์ ขนาดการ์ดมาตรฐานคือ 84x54 มม. คุณสามารถรวมแถบแม่เหล็ก วงจรไมโคร (ชิป) บาร์โค้ด หรือโฮโลแกรมเข้าด้วยกันได้ ซึ่งจำเป็นเพื่อทำให้กระบวนการระบุผู้ใช้เป็นอัตโนมัติและควบคุมการเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวก

บัตรพลาสติกใช้เป็นป้าย บัตรผ่าน (รูปที่ 5.4) บัตรประจำตัวประชาชน สโมสร ธนาคาร ส่วนลด บัตรโทรศัพท์ นามบัตร ปฏิทิน ของที่ระลึก บัตรนำเสนอ ฯลฯ สามารถใส่รูปถ่าย ข้อความ ภาพวาด ชื่อแบรนด์ได้ (โลโก้) บนนั้น ตราประทับ บาร์โค้ด แผนภาพ (เช่น ที่ตั้งองค์กร) หมายเลข และข้อมูลอื่น ๆ

ในการทำงานกับอุปกรณ์เหล่านี้มีการใช้อุปกรณ์พิเศษที่ช่วยให้สามารถระบุตัวตนที่เชื่อถือได้ - เครื่องอ่านสมาร์ทการ์ด ผู้อ่านให้การตรวจสอบรหัสประจำตัวและการส่งข้อมูลไปยังผู้ควบคุม สามารถบันทึกเวลาการผ่านหรือการเปิดประตู ฯลฯ

กุญแจรีโมทขนาดเล็กประเภท Touch Memory ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเป็นตัวระบุ อุปกรณ์ติดต่อที่ง่ายที่สุดเหล่านี้มีความน่าเชื่อถือสูง

อุปกรณ์ แตะหน่วยความจำ– การ์ดอิเล็กทรอนิกส์ขนาดเล็กพิเศษ (ขนาดแบตเตอรี่แท็บเล็ต) ในกล่องสแตนเลส ข้างในนั้นมีชิปที่มีหน่วยความจำอิเล็กทรอนิกส์สำหรับสร้างความยาว 48 บิตที่ไม่ซ้ำกันรวมทั้งจัดเก็บชื่อเต็มด้วย ผู้ใช้และข้อมูลเพิ่มเติมอื่น ๆ บัตรดังกล่าวสามารถถือไว้บนพวงกุญแจ (รูปที่ 5.5) หรือวางไว้บนบัตรพลาสติกของพนักงาน อุปกรณ์ที่คล้ายกันนี้ใช้ในอินเตอร์คอมเพื่อให้สามารถเปิดประตูทางเข้าหรือประตูห้องได้อย่างไม่จำกัด อุปกรณ์ “พร็อกซิมิตี” ใช้เป็นตัวระบุแบบไร้สัมผัส

บัตรประจำตัวส่วนบุคคลหมายความว่าการใช้ระบบไบโอเมตริกซ์ให้การป้องกันที่ชัดเจนที่สุด แนวคิด " ไบโอเมตริกซ์” กำหนดสาขาวิชาชีววิทยาที่เกี่ยวข้องกับการทดลองทางชีววิทยาเชิงปริมาณโดยใช้วิธีสถิติทางคณิตศาสตร์ ทิศทางทางวิทยาศาสตร์นี้ปรากฏเมื่อปลายศตวรรษที่ 19

ระบบไบโอเมตริกซ์ทำให้สามารถระบุบุคคลตามลักษณะเฉพาะของเขาได้ กล่าวคือ โดยลักษณะคงที่ (ลายนิ้วมือ กระจกตา รูปร่างของมือและใบหน้า รหัสพันธุกรรม กลิ่น ฯลฯ) และไดนามิก (เสียง ลายมือ พฤติกรรม ฯลฯ ) ลักษณะเฉพาะ. ลักษณะทางชีววิทยา สรีรวิทยา และพฤติกรรมที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวของแต่ละคน พวกเขาถูกเรียกว่า รหัสทางชีววิทยาของมนุษย์.

ระบบไบโอเมตริกแรกที่ใช้ ลายนิ้วมือประมาณหนึ่งพันปีก่อนคริสต์ศักราช ในประเทศจีนและบาบิโลนพวกเขารู้เกี่ยวกับเอกลักษณ์ของลายนิ้วมือ พวกเขาถูกวางไว้ภายใต้เอกสารทางกฎหมาย อย่างไรก็ตาม การพิมพ์ลายนิ้วมือเริ่มใช้ในอังกฤษในปี พ.ศ. 2440 และในสหรัฐอเมริกาในปี พ.ศ. 2446 ตัวอย่างเครื่องอ่านลายนิ้วมือสมัยใหม่แสดงไว้ในรูปที่ 1 5.6.

ข้อดีของระบบการระบุทางชีวภาพเมื่อเปรียบเทียบกับระบบดั้งเดิม (เช่น รหัส PIN การเข้าถึงรหัสผ่าน) คือการระบุตัวตนที่ไม่ใช่วัตถุภายนอกที่เป็นของบุคคล แต่เป็นของตัวบุคคลเอง ลักษณะการวิเคราะห์ของบุคคลไม่สามารถสูญหาย ถ่ายโอน ลืม และปลอมแปลงได้ยากอย่างยิ่ง แทบไม่มีการสึกหรอและไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนหรือบูรณะ ดังนั้นในประเทศต่างๆ (รวมถึงรัสเซีย) จึงรวมคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์ไว้ในหนังสือเดินทางระหว่างประเทศและเอกสารระบุตัวตนอื่นๆ

ด้วยความช่วยเหลือของระบบไบโอเมตริกซ์ จะดำเนินการดังต่อไปนี้:

1) จำกัดการเข้าถึงข้อมูลและรับรองความรับผิดชอบส่วนบุคคลเพื่อความปลอดภัย

2) สร้างความมั่นใจในการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรอง

3) ป้องกันผู้บุกรุกเข้าสู่พื้นที่และสถานที่ที่ได้รับการคุ้มครองเนื่องจากการปลอมแปลงและ (หรือ) การโจรกรรมเอกสาร (การ์ด, รหัสผ่าน)

4) จัดระเบียบการบันทึกการเข้าถึงและการเข้าร่วมของพนักงานและยังแก้ไขปัญหาอื่น ๆ อีกมากมาย

ถือเป็นวิธีการหนึ่งที่น่าเชื่อถือที่สุด การระบุสายตาของมนุษย์(รูปที่ 5.7): การระบุรูปแบบม่านตาหรือการสแกนอวัยวะ (เรตินา) นี่เป็นเพราะความสมดุลที่ยอดเยี่ยมระหว่างความแม่นยำในการระบุตัวตนและความง่ายในการใช้งานอุปกรณ์ ภาพม่านตาจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลและจัดเก็บไว้ในระบบเป็นรหัส รหัสที่ได้รับจากการอ่านพารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ของบุคคลจะถูกเปรียบเทียบกับรหัสที่ลงทะเบียนไว้ในระบบ หากตรงกัน ระบบจะลบบล็อกการเข้าถึงออก เวลาในการสแกนไม่เกินสองวินาที

เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ใหม่ ได้แก่ บัตรประจำตัวส่วนบุคคลสามมิติ โดยใช้เครื่องสแกนระบุตัวตนสามมิติด้วยวิธีพารัลแลกซ์ในการลงทะเบียนภาพวัตถุ และระบบบันทึกภาพโทรทัศน์ด้วยมุมมองเชิงมุมขนาดใหญ่พิเศษ คาดว่าระบบดังกล่าวจะถูกใช้เพื่อระบุตัวบุคคล ซึ่งภาพสามมิติจะรวมอยู่ในบัตรประจำตัวและเอกสารอื่นๆ

xxxxxxxxxxxxxxxx
xxxx

เรียงความ

ในหัวข้อ:

“วิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์
ในระบบสารสนเทศ”

เสร็จสิ้น: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

ตรวจสอบแล้ว:
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx
2011

การแนะนำ ……………………………………………………… ………………………. 3
ข้อมูลพื้นฐาน………………………………………………………… …………. 4
ประวัติเล็กน้อย…………………………………………………………… ………… 5
ข้อดีและข้อเสีย……………………………………………………………………... 6
พารามิเตอร์ของระบบไบโอเมตริกซ์…………………………………………… 7
แผนงาน……………………………………………………………… ……………. 8
การนำไปใช้จริง……………………………………………………………………... 9
เทคโนโลยี…………………………………………………………………….. 10

การตรวจสอบลายนิ้วมือ……………………………… 10

การรับรองความถูกต้องของจอประสาทตา……………………………….. 10

การรับรองความถูกต้องของม่านตา …………………………… 11

การรับรองความถูกต้องด้วยเรขาคณิตของมือ…………………………….. 12

การรับรองความถูกต้องตามรูปทรงใบหน้า…………………………….. 12

การรับรองความถูกต้องโดยใช้เทอร์โมแกรมใบหน้า…………………………………………… 13

การรับรองความถูกต้องด้วยเสียง………………………………………… 13

การตรวจสอบลายมือ…………………………………………………………… - 14

ระบบยืนยันตัวตนไบโอเมตริกซ์แบบรวม…………. 14

ช่องโหว่ของระบบไบโอเมตริกซ์…………………………………………… 15
วิธีการตอบโต้การโจมตีด้วยการปลอมแปลง……………………………… 16

การแนะนำ

ระบบการเข้าถึงที่มีการควบคุมต่างๆ สามารถแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มตามสิ่งที่บุคคลตั้งใจจะนำเสนอต่อระบบ:

การป้องกันด้วยรหัสผ่าน ผู้ใช้ให้ข้อมูลลับ (เช่น รหัส PIN หรือรหัสผ่าน)
การใช้กุญแจ ผู้ใช้แสดงตัวระบุส่วนบุคคลซึ่งเป็นพาหะของรหัสลับ โดยทั่วไปจะใช้บัตรพลาสติกที่มีแถบแม่เหล็กและอุปกรณ์อื่นๆ
ไบโอเมตริกซ์ ผู้ใช้นำเสนอพารามิเตอร์ที่เป็นส่วนหนึ่งของตัวเขาเอง ระดับไบโอเมตริกซ์นั้นแตกต่างกันตรงที่บุคลิกภาพของบุคคลนั้นถูกระบุ - ลักษณะส่วนบุคคลของเขา (รูปแบบ papillary, ม่านตา, ลายนิ้วมือ, เทอร์โมแกรมของใบหน้า ฯลฯ )

ระบบการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์นั้นใช้งานง่ายมาก ต่างจากรหัสผ่านและสื่อจัดเก็บข้อมูลที่อาจสูญหาย ถูกขโมย หรือถูกคัดลอกได้ ระบบการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์นั้นขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ของมนุษย์ซึ่งมีอยู่เสมอและไม่มีปัญหาด้านความปลอดภัยเกิดขึ้น การสูญเสียพวกเขาแทบจะยากกว่า นอกจากนี้ยังเป็นไปไม่ได้ที่จะถ่ายโอนตัวระบุไปยังบุคคลที่สาม

ข้อมูลพื้นฐาน

ไบโอเมตริกซ์คือการระบุตัวตนของบุคคลตามลักษณะทางชีววิทยาที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งมีเฉพาะในตัวเขาเท่านั้น ระบบการเข้าถึงและความปลอดภัยของข้อมูลที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวไม่เพียงแต่น่าเชื่อถือที่สุดเท่านั้น แต่ยังเป็นมิตรต่อผู้ใช้มากที่สุดในปัจจุบันอีกด้วย จริงๆ แล้ว ไม่จำเป็นต้องจำรหัสผ่านที่ซับซ้อนหรือพกคีย์ฮาร์ดแวร์หรือสมาร์ทการ์ดติดตัวไปด้วย คุณเพียงแค่ต้องวางนิ้วหรือมือบนเครื่องสแกน จับตาเพื่อสแกน หรือพูดอะไรบางอย่างเพื่อเข้าไปในห้องหรือเข้าถึงข้อมูล
ลักษณะทางชีววิทยาต่างๆ สามารถใช้เพื่อระบุตัวบุคคลได้ พวกเขาทั้งหมดแบ่งออกเป็นสองกลุ่มใหญ่ ลักษณะคงที่ ได้แก่ ลายนิ้วมือ ม่านตาและเรตินาของดวงตา รูปร่างของใบหน้า รูปร่างของฝ่ามือ ตำแหน่งของหลอดเลือดดำบนมือ ฯลฯ นั่นคือสิ่งที่ระบุไว้ในที่นี้เป็นสิ่งที่แทบไม่เปลี่ยนแปลงเลย เมื่อเวลาผ่านไปเริ่มตั้งแต่การเกิดของบุคคล ลักษณะไดนามิก ได้แก่ เสียง, การเขียนด้วยลายมือ, การเขียนด้วยลายมือของแป้นพิมพ์, ลายเซ็นส่วนตัว ฯลฯ โดยทั่วไปกลุ่มนี้รวมถึงสิ่งที่เรียกว่าลักษณะพฤติกรรมนั่นคือสิ่งที่สร้างขึ้นจากลักษณะเฉพาะของการเคลื่อนไหวจิตใต้สำนึกในกระบวนการสร้างการกระทำใด ๆ . สัญญาณแบบไดนามิกสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา แต่ไม่ฉับพลัน ฉับพลัน แต่ค่อยๆ การระบุบุคคลที่ใช้คุณลักษณะคงที่มีความน่าเชื่อถือมากกว่า เห็นด้วยคุณไม่สามารถหาคนสองคนที่มีลายนิ้วมือหรือม่านตาเหมือนกันได้ แต่น่าเสียดายที่วิธีการทั้งหมดเหล่านี้ต้องใช้อุปกรณ์พิเศษซึ่งก็คือค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม การระบุตามคุณสมบัติไดนามิกมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่า นอกจากนี้ เมื่อใช้วิธีการเหล่านี้ โอกาสที่จะเกิด "ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1" เกิดขึ้นค่อนข้างสูง ตัวอย่างเช่น ในช่วงที่เป็นหวัด เสียงของบุคคลอาจเปลี่ยนไป และลายมือของแป้นพิมพ์อาจมีการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาที่ผู้ใช้เกิดความเครียด แต่หากต้องการใช้คุณสมบัติเหล่านี้ คุณไม่จำเป็นต้องมีอุปกรณ์เพิ่มเติม แป้นพิมพ์ ไมโครโฟน หรือเว็บแคมที่เชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์ และซอฟต์แวร์พิเศษล้วนจำเป็นในการสร้างระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกอย่างง่าย
เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์มีพื้นฐานมาจากไบโอเมตริกซ์ ซึ่งเป็นการวัดลักษณะเฉพาะของบุคคล สิ่งเหล่านี้อาจเป็นลักษณะเฉพาะที่ได้รับตั้งแต่แรกเกิด เช่น DNA, ลายนิ้วมือ, ม่านตา; ตลอดจนลักษณะที่ได้มาตามกาลเวลาหรือที่สามารถเปลี่ยนแปลงไปตามอายุหรืออิทธิพลภายนอก เช่น ลายมือ เสียง หรือพฤติกรรม
ความสนใจในโลกนี้ที่เพิ่มขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้มักเกี่ยวข้องกับภัยคุกคามของการก่อการร้ายระหว่างประเทศที่ทวีความรุนแรงมากขึ้น หลายรัฐกำลังวางแผนที่จะแนะนำหนังสือเดินทางที่มีข้อมูลไบโอเมตริกซ์ให้เผยแพร่ในอนาคตอันใกล้นี้

ประวัติเล็กน้อย

ต้นกำเนิดของเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์นั้นเก่าแก่กว่าภาพลักษณ์แห่งอนาคตมาก แม้แต่ผู้สร้างมหาปิรามิดในอียิปต์โบราณก็ยังยอมรับถึงข้อดีของการระบุคนงานตามลักษณะทางร่างกายที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ชาวอียิปต์ล้ำหน้าอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากไม่มีอะไรใหม่เกิดขึ้นในพื้นที่นี้อีกสี่พันปีข้างหน้า ในช่วงปลายศตวรรษที่ 19 เท่านั้นที่ระบบที่ใช้ลายนิ้วมือและลักษณะทางกายภาพอื่น ๆ เพื่อระบุตัวบุคคลเริ่มปรากฏให้เห็น ตัวอย่างเช่น ในปี 1880 Henry Faulds แพทย์ชาวสก็อตที่อาศัยอยู่ในญี่ปุ่น ได้ตีพิมพ์ความคิดของเขาเกี่ยวกับความหลากหลายและเอกลักษณ์ของลายนิ้วมือ และเสนอแนะว่าสามารถใช้เพื่อระบุตัวอาชญากรได้ ในปี 1900 งานสำคัญเช่นระบบการจำแนกลายนิ้วมือของ Galton-Henry ได้รับการตีพิมพ์
ยกเว้นผลงานบางส่วนที่กระจัดกระจายเกี่ยวกับเอกลักษณ์ของม่านตา (เทคโนโลยีการทำงานครั้งแรกซึ่งนำเสนอในปี 1985) เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ไม่ได้พัฒนาเลยจนกระทั่งทศวรรษ 1960 เมื่อพี่น้องมิลเลอร์ในรัฐนิวเจอร์ซีย์ (สหรัฐอเมริกา) เริ่ม การเปิดตัวอุปกรณ์ที่จะวัดความยาวของนิ้วของบุคคลโดยอัตโนมัติ เทคโนโลยีการระบุด้วยเสียงและลายเซ็นยังได้รับการพัฒนาในช่วงปลายทศวรรษ 1960 และ 1970
จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ ก่อนวันที่ 11 กันยายน พ.ศ. 2544 ระบบรักษาความปลอดภัยแบบไบโอเมตริกถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องความลับทางการทหารและข้อมูลทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อนเท่านั้น หลังจากการโจมตีของผู้ก่อการร้ายที่ทำให้ทั้งโลกตกตะลึง สถานการณ์ก็เปลี่ยนไปอย่างมาก ในตอนแรก สนามบิน ศูนย์การค้าขนาดใหญ่ และสถานที่ที่มีผู้คนพลุกพล่านอื่นๆ ได้รับการติดตั้งระบบการเข้าถึงไบโอเมตริกซ์ ความต้องการที่เพิ่มขึ้นกระตุ้นให้เกิดการวิจัยในด้านนี้ ซึ่งในที่สุดก็นำไปสู่การเกิดขึ้นของอุปกรณ์ใหม่และเทคโนโลยีทั้งหมด โดยปกติแล้ว การเพิ่มขึ้นของตลาดอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์ทำให้จำนวนบริษัทที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์เพิ่มขึ้น และการแข่งขันที่เกิดขึ้นส่งผลให้ราคาของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ลดลงอย่างมาก ดังนั้นในปัจจุบันผู้ใช้ตามบ้านสามารถเข้าถึงเครื่องสแกนลายนิ้วมือได้ ซึ่งหมายความว่าความเจริญรุ่งเรืองครั้งที่สองในอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์ที่เกี่ยวข้องกับคนทั่วไปและบริษัทขนาดเล็กจะเกิดขึ้นเร็วๆ นี้

ข้อดีและข้อเสีย

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์คือความน่าเชื่อถือสูง อันที่จริงแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะปลอมรูปแบบ papillary ของนิ้วของบุคคลหรือม่านตา ดังนั้นการเกิด "ข้อผิดพลาดประเภทที่สอง" (นั่นคือการให้การเข้าถึงบุคคลที่ไม่มีสิทธิ์ในการทำเช่นนั้น) จึงไม่รวมอยู่ในทางปฏิบัติ จริงอยู่มีหนึ่ง "แต่" ที่นี่ ความจริงก็คือภายใต้อิทธิพลของปัจจัยบางประการลักษณะทางชีวภาพที่ระบุตัวบุคคลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่นคน ๆ หนึ่งอาจเป็นหวัดซึ่งส่งผลให้เสียงของเขาเปลี่ยนไปจนจำไม่ได้ ดังนั้นความถี่ของ "ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1" (การปฏิเสธการเข้าถึงบุคคลที่มีสิทธิ์ทำเช่นนั้น) ในระบบไบโอเมตริกซ์จึงค่อนข้างสูง นอกจากนี้ ปัจจัยด้านความน่าเชื่อถือที่สำคัญก็คือว่ามีความเป็นอิสระจากผู้ใช้โดยสิ้นเชิง จริงๆ แล้ว เมื่อใช้การป้องกันด้วยรหัสผ่าน บุคคลสามารถใช้คำสำคัญสั้นๆ หรือเก็บกระดาษที่มีคำใบ้ไว้ใต้แป้นพิมพ์คอมพิวเตอร์ได้ เมื่อใช้คีย์ฮาร์ดแวร์ ผู้ใช้ที่ไร้ยางอายจะไม่ตรวจสอบโทเค็นของเขาอย่างเคร่งครัด ส่งผลให้อุปกรณ์อาจตกไปอยู่ในมือของผู้โจมตี ในระบบไบโอเมตริกซ์ ไม่มีอะไรขึ้นอยู่กับตัวบุคคล และนี่คือข้อดีอย่างมาก ปัจจัยที่สามที่ส่งผลเชิงบวกต่อความน่าเชื่อถือของระบบไบโอเมตริกซ์คือความง่ายในการระบุตัวตนของผู้ใช้ ความจริงก็คือ ตัวอย่างเช่น การสแกนลายนิ้วมือต้องอาศัยการทำงานของบุคคลน้อยกว่าการป้อนรหัสผ่าน ดังนั้นขั้นตอนนี้สามารถดำเนินการได้ไม่เพียงแต่ก่อนเริ่มงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระหว่างการดำเนินการด้วยซึ่งโดยธรรมชาติแล้วจะเพิ่มความน่าเชื่อถือของการป้องกัน สิ่งสำคัญอย่างยิ่งในกรณีนี้คือการใช้เครื่องสแกนร่วมกับอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเช่น มีหนูบางตัวที่นิ้วหัวแม่มือของผู้ใช้วางอยู่บนสแกนเนอร์เสมอ ดังนั้นระบบจึงสามารถดำเนินการระบุตัวตนได้อย่างต่อเนื่อง และบุคคลนั้นจะไม่เพียงแต่ไม่หยุดงานเท่านั้น แต่จะไม่สังเกตเห็นสิ่งใดเลย ข้อได้เปรียบสุดท้ายของระบบไบโอเมตริกซ์เหนือวิธีอื่นในการรับรองความปลอดภัยของข้อมูลคือการที่ผู้ใช้ไม่สามารถถ่ายโอนข้อมูลประจำตัวของตนไปยังบุคคลที่สามได้ และนี่ก็เป็นข้อดีเช่นกัน ในโลกสมัยใหม่ โชคไม่ดีที่เกือบทุกอย่างมีไว้เพื่อขาย รวมถึงการเข้าถึงข้อมูลที่เป็นความลับด้วย ยิ่งไปกว่านั้น บุคคลที่ถ่ายโอนข้อมูลระบุตัวตนไปยังผู้โจมตีจะไม่มีความเสี่ยงเลย เกี่ยวกับรหัสผ่านเราสามารถพูดได้ว่ามันถูกเลือกและสมาร์ทการ์ดที่ถูกดึงออกจากกระเป๋า หากใช้การป้องกันด้วยไบโอเมตริก “เคล็ดลับ” ดังกล่าวจะไม่ทำงานอีกต่อไป
ข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์คือราคา แม้ว่าราคาของเครื่องสแกนต่างๆ จะลดลงอย่างมากในช่วงสองปีที่ผ่านมาก็ตาม จริงอยู่ การแข่งขันในตลาดอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์กำลังทวีความรุนแรงมากขึ้น ดังนั้นเราจึงควรคาดหวังการลดราคาเพิ่มเติม ข้อเสียอีกประการหนึ่งของไบโอเมตริกซ์คือเครื่องสแกนบางรุ่นมีขนาดใหญ่มาก โดยปกติแล้ว สิ่งนี้ใช้ไม่ได้กับการระบุตัวบุคคลโดยใช้ลายนิ้วมือและพารามิเตอร์อื่นๆ นอกจากนี้ในบางกรณีไม่จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์พิเศษเลย การติดตั้งไมโครโฟนหรือเว็บแคมให้กับคอมพิวเตอร์ของคุณก็เพียงพอแล้ว

พารามิเตอร์ระบบไบโอเมตริกซ์

โอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาด FAR/FRR ได้แก่ อัตราการยอมรับที่ผิดพลาด (อัตราการยอมรับที่ผิดพลาด - ระบบให้สิทธิ์การเข้าถึงแก่ผู้ใช้ที่ไม่ได้ลงทะเบียน) และอัตราการปฏิเสธการเข้าถึงที่ผิดพลาด (อัตราการปฏิเสธที่ผิดพลาด - การเข้าถึงถูกปฏิเสธให้กับบุคคลที่ลงทะเบียนในระบบ) . มีความจำเป็นต้องคำนึงถึงความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้เหล่านี้: โดยการลดระดับ "ความต้องการ" ของระบบ (FAR) โดยไม่ตั้งใจเราตามกฎแล้วเราจะลดเปอร์เซ็นต์ของข้อผิดพลาด FRR และในทางกลับกัน ในปัจจุบัน เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดมีความน่าจะเป็น ไม่มีเทคโนโลยีใดที่สามารถรับประกันได้ว่าจะไม่มีข้อผิดพลาด FAR/FRR โดยสมบูรณ์ และเหตุการณ์นี้มักทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการวิพากษ์วิจารณ์ไบโอเมตริกซ์ที่ไม่ถูกต้องนัก

เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์นั้นต่างจากการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้โดยใช้รหัสผ่านหรือกุญแจดิจิทัลเฉพาะตัว เนื่องจากมีโอกาสน้อยมากหรือน้อยมากที่คนสองคนอาจมีลักษณะทางชีววิทยาเหมือนกัน ด้วยเหตุนี้ ไบโอเมตริกซ์จึงให้คำจำกัดความที่สำคัญหลายประการ:

FAR (อัตราการยอมรับที่ผิดพลาด) คือเกณฑ์เปอร์เซ็นต์ที่กำหนดโอกาสที่บุคคลหนึ่งจะถูกเข้าใจผิดว่าเป็นอีกคนหนึ่ง (อัตราการยอมรับที่ผิดพลาด) (เรียกอีกอย่างว่า "ข้อผิดพลาดประเภท 2") ขนาด 1? FAR เรียกว่าความจำเพาะ
FRR (อัตราการปฏิเสธที่ผิดพลาด) - ความน่าจะเป็นที่ระบบอาจไม่รับรู้บุคคลนั้น (อัตราการปฏิเสธการเข้าถึงที่ผิดพลาด) (เรียกอีกอย่างว่า "ข้อผิดพลาดประเภท 1") ขนาด 1? FRR เรียกว่าความไว
การยืนยัน - การเปรียบเทียบเทมเพลตไบโอเมตริกซ์สองแบบแบบหนึ่งต่อหนึ่ง ดูเพิ่มเติมที่: เทมเพลตไบโอเมตริกซ์
การระบุตัวตน - การระบุเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ของบุคคลโดยใช้เทมเพลตอื่นที่เลือกไว้ นั่นคือการระบุตัวตนนั้นเป็นการเปรียบเทียบแบบหนึ่งต่อกลุ่มเสมอ
เทมเพลตไบโอเมตริกซ์ - เทมเพลตไบโอเมตริกซ์ ชุดข้อมูล ซึ่งโดยปกติจะอยู่ในรูปแบบไบนารีที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งจัดเตรียมโดยระบบไบโอเมตริกซ์ตามคุณลักษณะที่กำลังวิเคราะห์ มีมาตรฐาน CBEFF สำหรับการวางกรอบโครงสร้างของเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ ซึ่งใช้ใน BioAPI เช่นกัน

โครงร่างการทำงาน

ระบบไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดทำงานในลักษณะเดียวกันเกือบทั้งหมด ขั้นแรก ระบบจะจดจำตัวอย่างของคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์ (ซึ่งเรียกว่ากระบวนการบันทึก) ในระหว่างการบันทึก ระบบไบโอเมตริกซ์บางระบบอาจขอให้เก็บตัวอย่างหลายตัวอย่างเพื่อสร้างภาพคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์ที่แม่นยำที่สุด ข้อมูลที่ได้รับจะถูกประมวลผลและแปลงเป็นรหัสทางคณิตศาสตร์ นอกจากนี้ ระบบอาจขอให้คุณดำเนินการบางอย่างเพิ่มเติมเพื่อ "กำหนด" ตัวอย่างไบโอเมตริกซ์ให้กับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น มีการแนบหมายเลขประจำตัวส่วนบุคคล (PIN) เข้ากับตัวอย่างเฉพาะ หรือใส่สมาร์ทการ์ดที่มีตัวอย่างนั้นเข้าไปในเครื่องอ่าน ในกรณีนี้ จะมีการเก็บตัวอย่างคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์อีกครั้งและเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่ส่งมา การระบุตัวตนโดยใช้ระบบไบโอเมตริกซ์ต้องผ่านสี่ขั้นตอน:
การบันทึก - ระบบจะจดจำรูปแบบทางกายภาพหรือพฤติกรรม
การสกัด - ข้อมูลเฉพาะจะถูกลบออกจากตัวอย่างและรวบรวมตัวอย่างไบโอเมตริกซ์
การเปรียบเทียบ - ตัวอย่างที่บันทึกไว้จะถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่นำเสนอ
ตรงกัน/ไม่ตรงกัน - ระบบจะตัดสินใจว่าตัวอย่างชีวมาตรตรงกันหรือไม่และทำการตัดสินใจ
คนส่วนใหญ่เชื่อว่าหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์เก็บตัวอย่างลายนิ้วมือ เสียง หรือภาพม่านตาของบุคคลนั้น แต่ในความเป็นจริงแล้ว ในระบบสมัยใหม่ส่วนใหญ่กลับไม่เป็นเช่นนั้น ฐานข้อมูลพิเศษจะจัดเก็บรหัสดิจิทัลที่มีความยาวสูงสุด 1,000 บิต ซึ่งเชื่อมโยงกับบุคคลที่มีสิทธิ์การเข้าถึงโดยเฉพาะ เครื่องสแกนหรืออุปกรณ์อื่นใดที่ใช้ในระบบจะอ่านพารามิเตอร์ทางชีววิทยาบางอย่างของบุคคล จากนั้นจะประมวลผลภาพหรือเสียงที่ได้ จากนั้นแปลงเป็นรหัสดิจิทัล เป็นคีย์นี้ที่เปรียบเทียบกับเนื้อหาของฐานข้อมูลพิเศษสำหรับการระบุตัวตนส่วนบุคคล

การใช้งานจริง

เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในหลายพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการรับรองความปลอดภัยของการเข้าถึงข้อมูลและวัตถุวัสดุตลอดจนในงานการระบุตัวตนส่วนบุคคลที่ไม่ซ้ำกัน
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์มีความหลากหลาย: การเข้าถึงสถานที่ทำงานและทรัพยากรเครือข่าย การปกป้องข้อมูล การรับรองการเข้าถึงทรัพยากรและความปลอดภัยบางอย่าง การดำเนินธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์และกิจการรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์สามารถทำได้หลังจากปฏิบัติตามขั้นตอนบางอย่างเพื่อการระบุตัวตนส่วนบุคคลแล้วเท่านั้น เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ถูกนำมาใช้ในความปลอดภัยของการธนาคาร การลงทุน และการเคลื่อนไหวทางการเงินอื่นๆ รวมถึงการค้าปลีก การบังคับใช้กฎหมาย ปัญหาด้านสุขภาพ และบริการสังคม เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์จะมีบทบาทสำคัญในเรื่องการระบุตัวตนส่วนบุคคลในหลายด้านในไม่ช้า ใช้เพียงอย่างเดียวหรือใช้ร่วมกับสมาร์ทการ์ด กุญแจ และลายเซ็น เร็วๆ นี้ ไบโอเมตริกซ์จะถูกใช้ในทุกด้านของเศรษฐกิจและชีวิตส่วนตัว
ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์กำลังพัฒนาอย่างแข็งขันในปัจจุบัน นอกจากนี้ราคายังลดลงอย่างต่อเนื่อง และอาจนำไปสู่ความจริงที่ว่าระบบไบโอเมตริกซ์จะเริ่มเบียดเบียนวิธีการอื่น ๆ ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจากตลาดในไม่ช้า

เทคโนโลยี

การตรวจสอบลายนิ้วมือ

การระบุลายนิ้วมือเป็นเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ที่ใช้กันทั่วไป เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพมากที่สุด เนื่องจากความเก่งกาจของเทคโนโลยีนี้ จึงสามารถใช้งานได้เกือบทุกพื้นที่และเพื่อแก้ไขปัญหาใดๆ ที่จำเป็นต้องมีการระบุตัวตนผู้ใช้ที่เชื่อถือได้ วิธีการนี้อิงจากการออกแบบลวดลายเส้นเลือดฝอยบนนิ้วมืออันเป็นเอกลักษณ์ ลายนิ้วมือที่ได้รับโดยใช้เครื่องสแกน หัววัด หรือเซ็นเซอร์แบบพิเศษจะถูกแปลงเป็นรหัสดิจิทัล และเปรียบเทียบกับมาตรฐานที่ป้อนไว้ก่อนหน้านี้
ลายนิ้วมือของแต่ละคนมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในรูปแบบ papillary line และแตกต่างกันแม้กระทั่งระหว่างฝาแฝดก็ตาม ลายนิ้วมือจะไม่เปลี่ยนแปลงไปตลอดชีวิตของผู้ใหญ่ แต่สามารถแสดงตัวตนได้อย่างง่ายดายและง่ายดาย
หากนิ้วใดนิ้วหนึ่งเสียหาย คุณสามารถใช้ลายนิ้วมือ "สำรอง" เพื่อระบุตัวตนได้ ซึ่งตามกฎแล้วจะป้อนข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบไบโอเมตริกซ์เมื่อลงทะเบียนผู้ใช้
เครื่องสแกนเฉพาะทางใช้เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับลายนิ้วมือ เครื่องสแกนลายนิ้วมือมีสามประเภทหลัก: คาปาซิทีฟ, กลิ้ง, ออปติคัล
เทคโนโลยีการระบุลายนิ้วมือที่ทันสมัยที่สุดถูกนำมาใช้โดยเครื่องสแกนแบบออปติคัล

การรับรองความถูกต้องของจอประสาทตา

วิธีการตรวจสอบความถูกต้องของจอประสาทตาเริ่มมีการใช้งานจริงในช่วงกลางทศวรรษที่ 50 ของศตวรรษที่ผ่านมา ตอนนั้นเองที่เอกลักษณ์ของรูปแบบของหลอดเลือดของอวัยวะได้ถูกสร้างขึ้น (แม้ในฝาแฝดรูปแบบเหล่านี้ก็ไม่ตรงกัน) การสแกนจอตาจะใช้แสงอินฟราเรดความเข้มต่ำที่ส่องผ่านรูม่านตาไปยังหลอดเลือดที่อยู่ด้านหลังดวงตา มีการเลือกจุดพิเศษหลายร้อยจุดจากสัญญาณที่ได้รับซึ่งข้อมูลที่เก็บไว้ในเทมเพลต ข้อเสียของระบบดังกล่าว ประการแรกคือปัจจัยทางจิตวิทยา ไม่ใช่ทุกคนที่ชอบมองเข้าไปในหลุมดำที่ไม่อาจเข้าใจได้ซึ่งมีบางสิ่งส่องประกายเข้าตา นอกจากนี้ ระบบดังกล่าวยังต้องการภาพที่ชัดเจน และตามกฎแล้ว จะต้องไวต่อการวางแนวจอประสาทตาที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นคุณต้องดูอย่างระมัดระวังและการมีโรคบางอย่าง (เช่นต้อกระจก) อาจขัดขวางการใช้วิธีนี้ได้ เครื่องสแกนจอประสาทตาถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการเข้าถึงวัตถุที่เป็นความลับสุดยอด เนื่องจากมีความน่าจะเป็นน้อยที่สุดของข้อผิดพลาดประเภท 1 (การปฏิเสธการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่ลงทะเบียน) และข้อผิดพลาดประเภท II เกือบเป็นศูนย์เปอร์เซ็นต์ เมื่อเร็ว ๆ นี้ยังไม่ได้ใช้วิธีการจดจำนี้เนื่องจากนอกเหนือจากเครื่องหมายไบโอเมตริกซ์แล้วยังมีข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพของมนุษย์อีกด้วย

การรับรองความถูกต้องของม่านตา

เทคโนโลยีการจดจำม่านตาได้รับการพัฒนาเพื่อกำจัดการรบกวนการสแกนจอประสาทตาที่ใช้รังสีอินฟราเรดหรือแสงจ้า นักวิทยาศาสตร์ยังได้ดำเนินการศึกษาจำนวนหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่าเรตินาของมนุษย์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ในขณะที่ม่านตายังคงไม่เปลี่ยนแปลง และที่สำคัญที่สุด เป็นไปไม่ได้ที่จะพบรูปแบบม่านตาสองรูปแบบที่เหมือนกันทุกประการ แม้แต่ในฝาแฝดก็ตาม หากต้องการบันทึกม่านตาทีละภาพ กล้องขาวดำจะทำการบันทึก 30 ครั้งต่อวินาที แสงอันละเอียดอ่อนจะส่องสว่างม่านตา ทำให้กล้องวิดีโอสามารถโฟกัสไปที่ม่านตาได้ หนึ่งในบันทึกจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลของผู้ใช้ที่ลงทะเบียน ขั้นตอนทั้งหมดใช้เวลาไม่กี่วินาทีและสามารถใช้คอมพิวเตอร์ได้เต็มรูปแบบโดยใช้ระบบนำทางด้วยเสียงและโฟกัสอัตโนมัติ
ตัวอย่างเช่น ที่สนามบิน ชื่อผู้โดยสารและหมายเลขเที่ยวบินจะจับคู่กับภาพม่านตา จึงไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลอื่นใด ขนาดของไฟล์ที่สร้างขึ้นคือ 512 ไบต์ที่มีความละเอียด 640 x 480 ช่วยให้คุณสามารถบันทึกไฟล์ดังกล่าวจำนวนมากลงในฮาร์ดไดรฟ์ของคอมพิวเตอร์ของคุณได้
แว่นตาและคอนแทคเลนส์ แม้แต่เลนส์ที่มีสี ก็จะไม่ส่งผลต่อกระบวนการรับภาพ ควรสังเกตด้วยว่าการผ่าตัดตา การกำจัดต้อกระจก หรือการปลูกถ่ายกระจกตาไม่ทำให้ลักษณะของม่านตาเปลี่ยนแปลง แต่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือแก้ไขได้ สามารถระบุคนตาบอดได้โดยใช้ม่านตา ตราบใดที่ดวงตามีม่านตา ก็สามารถระบุเจ้าของได้
สามารถติดตั้งกล้องได้ในระยะ 10 ซม. ถึง 1 เมตร ขึ้นอยู่กับอุปกรณ์สแกน คำว่า "การสแกน" อาจทำให้เข้าใจผิดได้ เนื่องจากกระบวนการในการรับภาพไม่เกี่ยวข้องกับการสแกน แต่เป็นเพียงการถ่ายภาพ
ม่านตามีพื้นผิวคล้ายตาข่าย โดยมีวงกลมล้อมรอบและลวดลายมากมายที่สามารถวัดได้ด้วยคอมพิวเตอร์ โปรแกรมสแกนม่านตาใช้จุดยึดประมาณ 260 จุดในการสร้างตัวอย่าง เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว ระบบระบุลายนิ้วมือที่ดีที่สุดจะใช้ 60-70 จุด
ต้นทุนเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการนำเทคโนโลยีนี้มาโดยตลอด แต่ปัจจุบัน ระบบระบุม่านตาเริ่มมีราคาไม่แพงมากขึ้นสำหรับบริษัทหลายแห่ง ผู้เสนอเทคโนโลยีอ้างว่าการจดจำม่านตาจะกลายเป็นเทคโนโลยีการระบุตัวตนทั่วไปในสาขาต่างๆ ในไม่ช้า

การตรวจสอบเรขาคณิตของมือ

วิธีไบโอเมตริกซ์นี้ใช้รูปร่างของมือในการตรวจสอบตัวตนของบุคคล เนื่องจากพารามิเตอร์รูปร่างของมือแต่ละอันนั้นไม่ซ้ำกัน จึงจำเป็นต้องใช้คุณสมบัติหลายประการ สแกนพารามิเตอร์ของมือ เช่น ส่วนโค้งของนิ้ว ความยาวและความหนา ความกว้างและความหนาของหลังมือ ระยะห่างระหว่างข้อต่อและโครงสร้างกระดูก นอกจากนี้ รูปทรงของมือยังมีรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ (เช่น ริ้วรอยบนผิวหนัง) แม้ว่าโครงสร้างของข้อต่อและกระดูกจะมีลักษณะค่อนข้างถาวร แต่การบวมของเนื้อเยื่อหรือรอยฟกช้ำที่มืออาจทำให้โครงสร้างเดิมบิดเบี้ยวได้ ปัญหาด้านเทคโนโลยี: แม้ว่าจะไม่คำนึงถึงความเป็นไปได้ในการตัดแขนขา แต่โรคที่เรียกว่าโรคข้ออักเสบก็สามารถรบกวนการใช้เครื่องสแกนได้อย่างมาก
การใช้เครื่องสแกนซึ่งประกอบด้วยกล้องและไดโอดส่องสว่าง (เมื่อสแกนมือไดโอดจะเปิดในทางกลับกันซึ่งจะช่วยให้คุณได้รับการฉายภาพมือที่แตกต่างกัน) จากนั้นจึงสร้างภาพสามมิติของมือ ความน่าเชื่อถือของการตรวจสอบรูปทรงของมือนั้นเทียบได้กับการตรวจสอบลายนิ้วมือ
ระบบตรวจสอบความถูกต้องของรูปทรงมือถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงความสะดวกสบายของผู้ใช้ การใช้ตัวเลือกนี้น่าสนใจด้วยเหตุผลหลายประการ คนทำงานทุกคนมีมือ ขั้นตอนในการรับตัวอย่างนั้นค่อนข้างง่ายและไม่ได้ต้องการภาพมากนัก ขนาดของเทมเพลตผลลัพธ์มีขนาดเล็กมาก ไม่กี่ไบต์ กระบวนการรับรองความถูกต้องไม่ได้รับผลกระทบจากอุณหภูมิ ความชื้น หรือสิ่งสกปรก การคำนวณเมื่อเปรียบเทียบกับมาตรฐานนั้นง่ายมากและสามารถดำเนินการอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย
ระบบการตรวจสอบความถูกต้องตามเรขาคณิตของมือเริ่มถูกนำมาใช้ทั่วโลกในช่วงต้นทศวรรษที่ 70

การตรวจสอบรูปทรงใบหน้า

การรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ของบุคคลตามรูปทรงใบหน้าเป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไปในการระบุตัวตนและการรับรองความถูกต้อง การใช้งานทางเทคนิคเป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน การใช้เทคโนโลยีมัลติมีเดียอย่างกว้างขวางซึ่งช่วยให้มองเห็นกล้องวิดีโอในจำนวนที่เพียงพอที่สถานีรถไฟ สนามบิน จัตุรัส ถนน และสถานที่แออัดอื่น ๆ ได้กลายเป็นปัจจัยชี้ขาดในการพัฒนาทิศทางนี้ ในการสร้างแบบจำลองสามมิติของใบหน้ามนุษย์ จะต้องแยกโครงร่างของดวงตา คิ้ว ริมฝีปาก จมูก และองค์ประกอบอื่นๆ ของใบหน้าออก จากนั้นจึงคำนวณระยะห่างระหว่างองค์ประกอบเหล่านั้น และสร้างแบบจำลองสามมิติขึ้นมา ใช้มัน ในการกำหนดรูปแบบเฉพาะที่สอดคล้องกับบุคคลใดบุคคลหนึ่ง จำเป็นต้องมีองค์ประกอบลักษณะเฉพาะ 12 ถึง 40 รายการ เทมเพลตจะต้องคำนึงถึงรูปแบบต่างๆ ของรูปภาพ ในกรณีที่หันหน้า เอียง เปลี่ยนแสง เปลี่ยนการแสดงออก ช่วงของตัวเลือกดังกล่าวจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการใช้วิธีการนี้ (สำหรับการระบุตัวตน การรับรองความถูกต้อง การค้นหาระยะไกลในพื้นที่ขนาดใหญ่ ฯลฯ) อัลกอริธึมบางอย่างช่วยให้คุณสามารถชดเชยแว่นตา หมวก หนวด และเคราของบุคคลได้

การรับรองความถูกต้องโดยใช้เทอร์โมแกรมใบหน้า

วิธีการนี้อิงจากการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่าเทอร์โมแกรม (ภาพในรังสีอินฟราเรดที่แสดงการกระจายตัวของช่องอุณหภูมิ) ของใบหน้านั้นมีเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับแต่ละคน เทอร์โมแกรมได้มาจากกล้องอินฟราเรด วิธีนี้แตกต่างจากการตรวจสอบรูปทรงใบหน้าตรงที่แยกความแตกต่างระหว่างฝาแฝด การใช้มาสก์แบบพิเศษ การทำศัลยกรรมพลาสติก ความชราของร่างกายมนุษย์ อุณหภูมิร่างกาย การระบายความร้อนของผิวหน้าในสภาพอากาศหนาวจัด ไม่ส่งผลต่อความแม่นยำของเทอร์โมแกรม เนื่องจากการรับรองความถูกต้องมีคุณภาพต่ำ วิธีการนี้จึงไม่แพร่หลายในขณะนี้

การรับรองความถูกต้องด้วยเสียง

วิธีการรับรองความถูกต้องด้วยเสียงแบบไบโอเมตริกซ์มีลักษณะพิเศษคือใช้งานง่าย วิธีนี้ไม่จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์ราคาแพง ไมโครโฟนและการ์ดเสียงก็เพียงพอแล้ว ปัจจุบันเทคโนโลยีนี้กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เนื่องจากวิธีการตรวจสอบความถูกต้องนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในศูนย์ธุรกิจสมัยใหม่ มีหลายวิธีในการสร้างเทมเพลตเสียง โดยปกติแล้ว สิ่งเหล่านี้คือการผสมผสานระหว่างความถี่และลักษณะทางสถิติของเสียงที่แตกต่างกัน สามารถพิจารณาพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น การมอดูเลชั่น เสียงสูงต่ำ ฯลฯ
ข้อเสียเปรียบหลักและที่กำหนดของวิธีการรับรองความถูกต้องด้วยเสียงคือความแม่นยำของวิธีการต่ำ เช่น ระบบอาจไม่รู้จักบุคคลที่เป็นหวัด ปัญหาสำคัญคือความหลากหลายของการแสดงเสียงของคนๆ หนึ่ง เสียงสามารถเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับสภาวะสุขภาพ อายุ อารมณ์ ฯลฯ ความหลากหลายนี้ทำให้เกิดปัญหาร้ายแรงในการระบุคุณสมบัติเฉพาะของเสียงของบุคคล นอกจากนี้การคำนึงถึงองค์ประกอบเสียงเป็นอีกปัญหาที่สำคัญและยังไม่ได้รับการแก้ไขในการใช้การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยเสียงในทางปฏิบัติ เนื่องจากความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดประเภท II เมื่อใช้วิธีการนี้มีสูง (ตามลำดับหนึ่งเปอร์เซ็นต์) การรับรองความถูกต้องด้วยเสียงจึงถูกนำมาใช้เพื่อควบคุมการเข้าถึงในสถานที่ที่มีความปลอดภัยปานกลาง เช่น ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ ห้องปฏิบัติการของบริษัทผู้ผลิต เป็นต้น

การตรวจสอบลายมือ

โดยปกติจะมีสองวิธีในการประมวลผลข้อมูลลายเซ็น:

การวิเคราะห์ภาพวาดนั้นใช้เพียงระดับความบังเอิญของภาพทั้งสองภาพเท่านั้น
การวิเคราะห์ลักษณะไดนามิกของการเขียน นั่นคือ สำหรับการพิสูจน์ตัวตน มีการสร้างการบิดซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับลายเซ็น ลักษณะทางเวลา และทางสถิติของการเขียนลายเซ็น

การตรวจสอบแบบคลาสสิก (การระบุตัวตน) ของบุคคลด้วยการเขียนด้วยลายมือเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบภาพที่วิเคราะห์กับต้นฉบับ นี่เป็นขั้นตอนที่ผู้ดำเนินการธนาคารดำเนินการเมื่อเตรียมเอกสาร เห็นได้ชัดว่าความแม่นยำของขั้นตอนดังกล่าวจากมุมมองของความเป็นไปได้ในการตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง (ดู FAR & FRR) นั้นต่ำ นอกจากนี้ ปัจจัยเชิงอัตนัยยังมีอิทธิพลต่อการแพร่กระจายของความน่าจะเป็นในการตัดสินใจที่ถูกต้อง ความเป็นไปได้ใหม่โดยพื้นฐานในการตรวจสอบลายมือจะเปิดขึ้นเมื่อใช้วิธีการอัตโนมัติในการวิเคราะห์ลายมือและการตัดสินใจ วิธีการเหล่านี้กำจัดปัจจัยเชิงอัตวิสัยและลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ (FAR & FRR) ได้อย่างมาก วิธีการรับรองความถูกต้องด้วยลายมือไบโอเมตริกซ์จะขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวเฉพาะของมือมนุษย์เมื่อลงนามในเอกสาร เพื่อรักษาลายเซ็นต์ จึงมีการใช้ปากกาพิเศษหรือพื้นผิวที่ไวต่อแรงกด การรับรองความถูกต้องของบุคคลประเภทนี้จะใช้ลายเซ็นของเขา เทมเพลตจะถูกสร้างขึ้นขึ้นอยู่กับระดับการป้องกันที่ต้องการ วิธีการระบุอัตโนมัติช่วยให้คุณตัดสินใจได้ไม่เพียงแต่โดยการเปรียบเทียบภาพของตัวอย่างที่ได้รับการตรวจสอบและควบคุมเท่านั้น แต่ยังโดยการวิเคราะห์วิถีและไดนามิกของลายเซ็นหรือคำสำคัญอื่น ๆ

ระบบยืนยันตัวตนไบโอเมตริกซ์แบบรวม

ระบบการตรวจสอบความถูกต้องแบบไบโอเมตริกแบบรวม (หลายรูปแบบ) ใช้การเพิ่มเติมต่างๆ เพื่อใช้คุณลักษณะไบโอเมตริกซ์หลายประเภท ซึ่งทำให้สามารถรวมเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์หลายประเภทในระบบการตรวจสอบความถูกต้องไว้ในระบบเดียวได้ สิ่งนี้ช่วยให้คุณปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เข้มงวดที่สุดเพื่อประสิทธิภาพของระบบการตรวจสอบความถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบลายนิ้วมือสามารถใช้ร่วมกับการสแกนมือได้อย่างง่ายดาย โครงสร้างดังกล่าวสามารถใช้ข้อมูลชีวมาตรของมนุษย์ได้ทุกประเภท และสามารถนำมาใช้ในกรณีที่จำเป็นเพื่อบังคับใช้ข้อจำกัดของลักษณะชีวมาตรวิทยาประการหนึ่ง ระบบแบบรวมมีความน่าเชื่อถือมากกว่าในแง่ของความสามารถในการเลียนแบบข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของมนุษย์ เนื่องจากการปลอมแปลงคุณลักษณะทั้งหมดช่วงหนึ่งทำได้ยากกว่าการปลอมแปลงคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์รายการเดียว

ช่องโหว่ของระบบไบโอเมตริกซ์

ระบบไบโอเมตริกซ์ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูล อีคอมเมิร์ซ การตรวจจับและป้องกันอาชญากรรม นิติเวช การควบคุมชายแดน การแพทย์ทางไกล ฯลฯ แต่ระบบเหล่านี้เสี่ยงต่อการถูกโจมตีในขั้นตอนต่างๆ ของการประมวลผลข้อมูล การโจมตีเหล่านี้เป็นไปได้ที่ระดับเซ็นเซอร์ที่ได้รับรูปภาพหรือสัญญาณจากบุคคล การโจมตีซ้ำบนสายการสื่อสาร การโจมตีฐานข้อมูลที่เก็บเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ การโจมตีโมดูลการเปรียบเทียบและการตัดสินใจ
ภัยคุกคามหลักที่อาจเกิดขึ้นในระดับเซ็นเซอร์คือการปลอมแปลงการโจมตี การปลอมแปลงเป็นการหลอกลวงระบบไบโอเมตริกซ์โดยจัดเตรียมสำเนา หุ่นจำลอง ภาพถ่าย นิ้วที่ถูกตัด เสียงที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ฯลฯ ให้กับเซ็นเซอร์ไบโอเมตริกซ์
วัตถุประสงค์ของการโจมตีด้วยการปลอมแปลงในระหว่างการตรวจสอบคือการนำเสนอผู้ใช้ที่ผิดกฎหมายในระบบว่าถูกต้องตามกฎหมายและในระหว่างการระบุตัวตน เพื่อให้ตรวจไม่พบบุคคลที่มีอยู่ในฐานข้อมูล การตอบโต้การโจมตีด้วยการปลอมแปลงทำได้ยากขึ้น เนื่องจากผู้โจมตีสัมผัสโดยตรงกับเซ็นเซอร์ และไม่สามารถใช้วิธีเข้ารหัสลับและวิธีการรักษาความปลอดภัยอื่นๆ ได้
บทความเกี่ยวกับการโจมตีด้วยการปลอมแปลงที่ประสบความสำเร็จบนอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์ปรากฏขึ้น
ฯลฯ................

สามารถดาวน์โหลดการนำเสนอสำหรับการบรรยายนี้ได้

บัตรประจำตัวส่วนบุคคลที่เรียบง่าย การผสมผสานพารามิเตอร์ใบหน้า เสียง และท่าทางเพื่อการระบุตัวตนที่แม่นยำยิ่งขึ้น การบูรณาการความสามารถของโมดูล Intel Perceptual Computing SDK เพื่อใช้ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลหลายระดับโดยอิงตามข้อมูลไบโอเมตริกซ์

การบรรยายนี้จะให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ อภิปรายการหลักการทำงาน วิธีการ และการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ การทบทวนโซลูชันสำเร็จรูปและการเปรียบเทียบ พิจารณาอัลกอริธึมหลักสำหรับการระบุตัวตนส่วนบุคคล ความสามารถของ SDK สำหรับการสร้างวิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์

4.1. คำอธิบายของสาขาวิชา

มีวิธีการระบุตัวตนที่หลากหลาย และหลายวิธีได้รับการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลาย ในปัจจุบัน เทคโนโลยีการตรวจสอบและระบุตัวตนที่พบบ่อยที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับการใช้รหัสผ่านและตัวระบุส่วนบุคคล (หมายเลขประจำตัวส่วนบุคคล - PIN) หรือเอกสาร เช่น หนังสือเดินทางหรือใบขับขี่ อย่างไรก็ตาม ระบบดังกล่าวมีความเสี่ยงเกินไปและอาจได้รับผลกระทบจากการปลอมแปลง การโจรกรรม และปัจจัยอื่นๆ ได้ง่าย ดังนั้น วิธีการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกจึงได้รับความสนใจเพิ่มมากขึ้น ทำให้สามารถระบุตัวตนของบุคคลตามลักษณะทางสรีรวิทยาของเขาได้ โดยการจดจำบุคคลเหล่านั้นโดยใช้ตัวอย่างที่เก็บไว้ก่อนหน้านี้

ช่วงของปัญหาที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้เทคโนโลยีใหม่นั้นกว้างมาก:

• ป้องกันผู้บุกรุกเข้าสู่พื้นที่และสถานที่ที่ได้รับการคุ้มครองผ่านการปลอมแปลงและการโจรกรรมเอกสาร การ์ด รหัสผ่าน
• จำกัดการเข้าถึงข้อมูลและรับรองความรับผิดชอบส่วนบุคคลต่อความปลอดภัยของข้อมูล
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรองเท่านั้นที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกที่สำคัญ
• กระบวนการรับรู้ต้องขอบคุณสัญชาตญาณของอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ทำให้ผู้คนทุกวัยสามารถเข้าใจและเข้าถึงได้และไม่ทราบอุปสรรคด้านภาษา
• หลีกเลี่ยงต้นทุนค่าโสหุ้ยที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของระบบควบคุมการเข้าออก (การ์ด, กุญแจ)
• ขจัดความไม่สะดวกที่เกี่ยวข้องกับการสูญหาย ความเสียหาย หรือการลืมกุญแจ การ์ด รหัสผ่าน
• จัดระเบียบบันทึกการเข้าถึงและการเข้าร่วมของพนักงาน

นอกจากนี้ ปัจจัยด้านความน่าเชื่อถือที่สำคัญก็คือว่ามีความเป็นอิสระจากผู้ใช้โดยสิ้นเชิง เมื่อใช้การป้องกันด้วยรหัสผ่าน บุคคลสามารถใช้คำสำคัญสั้นๆ หรือเก็บกระดาษที่มีคำใบ้ไว้ใต้แป้นพิมพ์คอมพิวเตอร์ เมื่อใช้คีย์ฮาร์ดแวร์ ผู้ใช้ที่ไร้ยางอายจะไม่ตรวจสอบโทเค็นของเขาอย่างเคร่งครัด ส่งผลให้อุปกรณ์อาจตกไปอยู่ในมือของผู้โจมตี ในระบบไบโอเมตริกซ์ ไม่มีอะไรขึ้นอยู่กับตัวบุคคล อีกปัจจัยหนึ่งที่ส่งผลเชิงบวกต่อความน่าเชื่อถือของระบบไบโอเมตริกซ์ก็คือความง่ายในการระบุตัวตนของผู้ใช้ ความจริงก็คือ ตัวอย่างเช่น การสแกนลายนิ้วมือต้องอาศัยการทำงานของบุคคลน้อยกว่าการป้อนรหัสผ่าน ดังนั้นขั้นตอนนี้สามารถดำเนินการได้ไม่เพียงแต่ก่อนเริ่มงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระหว่างการดำเนินการด้วยซึ่งโดยธรรมชาติแล้วจะเพิ่มความน่าเชื่อถือของการป้องกัน สิ่งสำคัญอย่างยิ่งในกรณีนี้คือการใช้เครื่องสแกนร่วมกับอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเช่น มีหนูบางตัวที่นิ้วหัวแม่มือของผู้ใช้วางอยู่บนสแกนเนอร์เสมอ ดังนั้นระบบจึงสามารถดำเนินการระบุตัวตนได้อย่างต่อเนื่อง และบุคคลนั้นจะไม่เพียงแต่ไม่หยุดงานเท่านั้น แต่จะไม่สังเกตเห็นสิ่งใดเลย ในโลกสมัยใหม่ โชคไม่ดีที่เกือบทุกอย่างมีไว้เพื่อขาย รวมถึงการเข้าถึงข้อมูลที่เป็นความลับด้วย ยิ่งไปกว่านั้น บุคคลที่ถ่ายโอนข้อมูลระบุตัวตนไปยังผู้โจมตีจะไม่มีความเสี่ยงเลย เกี่ยวกับรหัสผ่าน คุณสามารถพูดได้ว่ามันถูกเลือก และเกี่ยวกับสมาร์ทการ์ด ที่ถูกดึงออกจากกระเป๋าของคุณ หากคุณใช้การป้องกันด้วยไบโอเมตริกซ์ สถานการณ์นี้จะไม่เกิดขึ้นอีกต่อไป

ทางเลือกของอุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มมากที่สุดสำหรับการแนะนำไบโอเมตริกซ์จากมุมมองของนักวิเคราะห์ ก่อนอื่นนั้นขึ้นอยู่กับการรวมกันของสองพารามิเตอร์: ความปลอดภัย (หรือความปลอดภัย) และความเป็นไปได้ของการใช้วิธีการควบคุมเฉพาะนี้ หรือการป้องกัน สถานที่หลักที่สอดคล้องกับพารามิเตอร์เหล่านี้ถูกครอบครองโดยแวดวงการเงินและอุตสาหกรรม สถาบันรัฐบาลและทหาร อุตสาหกรรมการแพทย์และการบิน และสิ่งอำนวยความสะดวกเชิงกลยุทธ์ที่ปิดอย่างไม่ต้องสงสัย สำหรับผู้บริโภคระบบรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์กลุ่มนี้ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือต้องป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตจากพนักงานของตนดำเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาตสำหรับเขาและสิ่งสำคัญคือต้องยืนยันการประพันธ์ของการดำเนินการแต่ละครั้งอย่างต่อเนื่อง ระบบรักษาความปลอดภัยสมัยใหม่ไม่สามารถทำได้อีกต่อไปหากปราศจากวิธีการปกติที่รับประกันความปลอดภัยของวัตถุ แต่ยังไม่มีไบโอเมตริกซ์ด้วย เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ยังใช้ในการควบคุมการเข้าถึงคอมพิวเตอร์และระบบเครือข่าย การจัดเก็บข้อมูลต่างๆ ธนาคารข้อมูล ฯลฯ

วิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นทุกปี ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยี: เครื่องสแกน ภาพถ่าย และกล้องวิดีโอ ปัญหาต่างๆ ที่ได้รับการแก้ไขโดยใช้ไบโอเมตริกซ์กำลังขยายตัว และการใช้วิธีการไบโอเมตริกซ์ก็กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ธนาคาร เครดิต และองค์กรทางการเงินอื่นๆ ทำหน้าที่เป็นสัญลักษณ์ของความน่าเชื่อถือและความไว้วางใจให้กับลูกค้า เพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังเหล่านี้ สถาบันการเงินจึงให้ความสำคัญกับการระบุตัวตนของผู้ใช้และบุคลากรมากขึ้น โดยใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์อย่างจริงจัง ตัวเลือกบางประการสำหรับการใช้วิธีการไบโอเมตริกซ์:

• การระบุตัวตนที่เชื่อถือได้ของผู้ใช้บริการทางการเงินต่างๆ รวมถึง ออนไลน์และมือถือ (การระบุด้วยลายนิ้วมือมีอิทธิพลเหนือกว่าเทคโนโลยีการจดจำตามรูปแบบของหลอดเลือดดำบนฝ่ามือและนิ้วและการระบุตัวตนด้วยเสียงของลูกค้าที่ติดต่อกับศูนย์บริการกำลังพัฒนาอย่างแข็งขัน)
• การป้องกันการฉ้อโกงและการฉ้อโกงด้วยบัตรเครดิตและบัตรเดบิตและเครื่องมือการชำระเงินอื่น ๆ (แทนที่รหัส PIN ด้วยการรับรู้พารามิเตอร์ไบโอเมตริกซ์ที่ไม่สามารถขโมย สอดแนม หรือโคลนได้)
• ปรับปรุงคุณภาพการบริการและความสะดวกสบาย (ตู้เอทีเอ็มไบโอเมตริกซ์)
• การควบคุมการเข้าถึงทางกายภาพไปยังอาคารและสถานที่ของธนาคาร รวมถึงตู้รับฝาก ตู้นิรภัย ห้องนิรภัย (โดยมีความเป็นไปได้ในการระบุตัวตนแบบไบโอเมตริกซ์ของทั้งพนักงานธนาคารและลูกค้า-ผู้ใช้กล่อง)
• การปกป้องระบบข้อมูลและทรัพยากรของธนาคารและองค์กรสินเชื่ออื่น ๆ

4.2. ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์

ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์เป็นระบบควบคุมการเข้าถึงโดยอาศัยการระบุและรับรองความถูกต้องของบุคคลตามลักษณะทางชีวภาพ เช่น โครงสร้าง DNA รูปแบบม่านตา จอประสาทตา เรขาคณิตของใบหน้าและแผนที่อุณหภูมิ ลายนิ้วมือ เรขาคณิตของฝ่ามือ นอกจากนี้ วิธีการพิสูจน์ตัวตนของมนุษย์เหล่านี้เรียกว่าวิธีการทางสถิติ เนื่องจากวิธีการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับลักษณะทางสรีรวิทยาของบุคคลที่มีอยู่ตั้งแต่เกิดจนตาย และอยู่กับเขาไปตลอดชีวิต และไม่สามารถสูญหายหรือถูกขโมยได้ วิธีการตรวจสอบสิทธิ์ไบโอเมตริกซ์แบบไดนามิกที่ไม่ซ้ำกันยังมักใช้ เช่น ลายเซ็น ลายมือบนแป้นพิมพ์ เสียงและการเดิน ซึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะพฤติกรรมของบุคคล

แนวคิดเรื่อง "ไบโอเมตริกซ์" ปรากฏขึ้นเมื่อปลายศตวรรษที่ 19 การพัฒนาเทคโนโลยีสำหรับการจดจำภาพตามลักษณะไบโอเมตริกซ์ต่างๆ เริ่มขึ้นเมื่อนานมาแล้ว โดยเริ่มขึ้นในช่วงทศวรรษที่ 60 ของศตวรรษที่ผ่านมา เพื่อนร่วมชาติของเราประสบความสำเร็จอย่างมากในการพัฒนารากฐานทางทฤษฎีของเทคโนโลยีเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติส่วนใหญ่ได้รับในโลกตะวันตกและไม่นานมานี้ ในตอนท้ายของศตวรรษที่ 20 ความสนใจในไบโอเมตริกซ์เพิ่มขึ้นอย่างมากเนื่องจากพลังของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่และอัลกอริธึมที่ได้รับการปรับปรุงทำให้สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่สามารถเข้าถึงและน่าสนใจในวงกว้างในแง่ของลักษณะและความสัมพันธ์ของพวกเขา ของผู้ใช้ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ได้ค้นพบการประยุกต์ใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีความปลอดภัยใหม่ๆ ตัวอย่างเช่น ระบบไบโอเมตริกซ์สามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและสิ่งอำนวยความสะดวกการจัดเก็บข้อมูลในธนาคาร สามารถใช้ในองค์กรที่ประมวลผลข้อมูลอันมีค่า เพื่อปกป้องคอมพิวเตอร์ การสื่อสาร ฯลฯ

สาระสำคัญของระบบไบโอเมตริกซ์อยู่ที่การใช้ระบบจดจำบุคลิกภาพของคอมพิวเตอร์ตามรหัสพันธุกรรมเฉพาะของบุคคล ระบบรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์ช่วยให้คุณจดจำบุคคลได้โดยอัตโนมัติตามลักษณะทางสรีรวิทยาหรือพฤติกรรมของเขา

ข้าว. 4.1.

คำอธิบายการทำงานของระบบไบโอเมตริกซ์:

ระบบไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดทำงานตามรูปแบบเดียวกัน ขั้นแรก กระบวนการบันทึกจะเกิดขึ้น ซึ่งเป็นผลมาจากการที่ระบบจดจำตัวอย่างของลักษณะไบโอเมตริกซ์ ระบบไบโอเมตริกซ์บางระบบใช้ตัวอย่างหลายตัวอย่างเพื่อบันทึกคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์โดยละเอียดยิ่งขึ้น ข้อมูลที่ได้รับจะถูกประมวลผลและแปลงเป็นรหัสทางคณิตศาสตร์ ระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลไบโอเมตริกซ์ใช้วิธีการไบโอเมตริกซ์เพื่อระบุและรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ การระบุตัวตนโดยใช้ระบบไบโอเมตริกซ์เกิดขึ้นในสี่ขั้นตอน:

• การลงทะเบียนตัวระบุ - ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะทางสรีรวิทยาหรือพฤติกรรมจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สามารถเข้าถึงได้และเข้าสู่หน่วยความจำของระบบไบโอเมตริกซ์
• การเลือก - คุณลักษณะเฉพาะจะถูกแยกออกจากตัวระบุที่นำเสนอใหม่และวิเคราะห์โดยระบบ
• การเปรียบเทียบ - เปรียบเทียบข้อมูลเกี่ยวกับตัวระบุที่นำเสนอใหม่และที่ลงทะเบียนก่อนหน้านี้
• การตัดสินใจ - มีการสรุปว่าตัวระบุที่นำเสนอใหม่ตรงกันหรือไม่ตรงกัน

ข้อสรุปเกี่ยวกับการจับคู่/ไม่ตรงกันของตัวระบุสามารถถ่ายทอดไปยังระบบอื่นๆ (การควบคุมการเข้าถึง ความปลอดภัยของข้อมูล ฯลฯ) ซึ่งจะดำเนินการบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับ

ลักษณะที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของระบบรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์คือความน่าเชื่อถือสูง นั่นคือความสามารถของระบบในการแยกแยะระหว่างลักษณะไบโอเมตริกซ์ที่เป็นของแต่ละคนได้อย่างน่าเชื่อถือและค้นหาข้อมูลที่ตรงกันได้อย่างน่าเชื่อถือ ในทางชีวมาตร พารามิเตอร์เหล่านี้เรียกว่าข้อผิดพลาดประเภทแรก (อัตราการปฏิเสธเท็จ, FRR) และข้อผิดพลาดประเภทที่สอง (อัตราการยอมรับเท็จ, FAR) หมายเลขแรกแสดงถึงความน่าจะเป็นในการปฏิเสธการเข้าถึงบุคคลที่สามารถเข้าถึงได้ หมายเลขที่สอง - ความน่าจะเป็นของการจับคู่ที่ผิดพลาดของลักษณะไบโอเมตริกซ์ของคนสองคน เป็นการยากมากที่จะปลอมรูปแบบ papillary ของนิ้วมนุษย์หรือม่านตา ดังนั้นการเกิด "ข้อผิดพลาดประเภทที่สอง" (นั่นคือการให้สิทธิ์การเข้าถึงแก่บุคคลที่ไม่มีสิทธิ์ในการทำเช่นนั้น) จึงไม่ได้รับการยกเว้นในทางปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม ภายใต้อิทธิพลของปัจจัยบางประการ ลักษณะทางชีวภาพที่ใช้ในการระบุตัวบุคคลอาจมีการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่นบุคคลอาจเป็นหวัดซึ่งส่งผลให้เสียงของเขาเปลี่ยนไปจนจำไม่ได้ ดังนั้นความถี่ของ "ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1" (การปฏิเสธการเข้าถึงบุคคลที่มีสิทธิ์ทำเช่นนั้น) ในระบบไบโอเมตริกซ์จึงค่อนข้างสูง ยิ่งค่า FRR ต่ำสำหรับค่า FAR ที่เท่ากัน ระบบก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น บางครั้งมีการใช้คุณลักษณะเปรียบเทียบ EER (อัตราข้อผิดพลาดเท่ากัน) ซึ่งจะกำหนดจุดที่กราฟ FRR และ FAR ตัดกัน แต่ก็ไม่ได้เป็นตัวแทนเสมอไป เมื่อใช้ระบบไบโอเมตริกซ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบจดจำใบหน้า แม้ว่าจะป้อนคุณลักษณะไบโอเมตริกซ์ที่ถูกต้อง การตัดสินใจในการรับรองความถูกต้องก็ไม่ถูกต้องเสมอไป นี่เป็นเพราะคุณสมบัติหลายประการและประการแรกคือเนื่องจากคุณสมบัติทางไบโอเมตริกซ์หลายอย่างสามารถเปลี่ยนแปลงได้ มีความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดของระบบในระดับหนึ่ง ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ข้อผิดพลาดอาจแตกต่างกันอย่างมาก สำหรับระบบควบคุมการเข้าออกเมื่อใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ จำเป็นต้องพิจารณาว่าอะไรสำคัญกว่ากันที่จะไม่ให้ "คนแปลกหน้า" หรือปล่อยให้ "คนใน" ทั้งหมดเข้ามา

ข้าว. 4.2.

ไม่เพียงแต่ FAR และ FRR เท่านั้นที่จะกำหนดคุณภาพของระบบไบโอเมตริกซ์ หากนี่เป็นวิธีเดียว เทคโนโลยีชั้นนำก็คงจะเป็นการจดจำ DNA ซึ่ง FAR และ FRR มีแนวโน้มเป็นศูนย์ แต่เห็นได้ชัดว่าเทคโนโลยีนี้ใช้ไม่ได้ในขั้นตอนการพัฒนามนุษย์ในปัจจุบัน ดังนั้นคุณลักษณะที่สำคัญคือ ความต้านทานต่อหุ่นจำลอง ความเร็ว และราคาของระบบ เราไม่ควรลืมว่าลักษณะไบโอเมตริกซ์ของบุคคลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ดังนั้นหากไม่เสถียรก็ถือเป็นข้อเสียเปรียบอย่างมาก ความง่ายในการใช้งานยังเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับผู้ใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ในระบบรักษาความปลอดภัย บุคคลที่ถูกสแกนลักษณะไม่ควรประสบกับความไม่สะดวกใดๆ ในเรื่องนี้แน่นอนว่าวิธีการที่น่าสนใจที่สุดคือเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า จริงอยู่ ในกรณีนี้เกิดปัญหาอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของระบบเป็นหลัก

โดยทั่วไป ระบบไบโอเมตริกซ์ประกอบด้วยสองโมดูล: โมดูลการลงทะเบียนและโมดูลการระบุตัวตน

โมดูลการลงทะเบียน“ฝึก” ระบบเพื่อระบุตัวบุคคลโดยเฉพาะ ในขั้นตอนการลงทะเบียน กล้องวิดีโอหรือเซ็นเซอร์อื่นๆ จะสแกนบุคคลเพื่อสร้างภาพดิจิทัลที่แสดงถึงรูปลักษณ์ของเขา จากการสแกน จะทำให้เกิดภาพหลายภาพขึ้น ตามหลักการแล้ว รูปภาพเหล่านี้จะมีมุมและการแสดงออกทางสีหน้าที่แตกต่างกันเล็กน้อย ซึ่งช่วยให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น โมดูลซอฟต์แวร์พิเศษจะประมวลผลการแสดงนี้และกำหนดคุณลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล จากนั้นจึงสร้างเทมเพลต มีบางส่วนของใบหน้าที่ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป เช่น รูปทรงด้านบนของเบ้าตา บริเวณรอบโหนกแก้ม และขอบปาก อัลกอริธึมส่วนใหญ่ที่พัฒนาขึ้นสำหรับเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์สามารถคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ในทรงผมของบุคคลเนื่องจากไม่ได้วิเคราะห์พื้นที่ของใบหน้าเหนือแนวเส้นผม เทมเพลตรูปภาพของผู้ใช้แต่ละคนจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลของระบบไบโอเมตริกซ์

โมดูลการระบุตัวตนรับภาพบุคคลจากกล้องวิดีโอและแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัลเดียวกับที่จัดเก็บเทมเพลต ข้อมูลผลลัพธ์จะถูกเปรียบเทียบกับเทมเพลตที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเพื่อพิจารณาว่ารูปภาพตรงกันหรือไม่ ระดับความคล้ายคลึงที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบเป็นเกณฑ์ที่แน่นอนซึ่งสามารถปรับได้ตามประเภทของบุคลากร พลังงานพีซี เวลาของวัน และปัจจัยอื่นๆ อีกจำนวนหนึ่ง

การระบุตัวตนอาจอยู่ในรูปแบบของการตรวจสอบ การรับรองความถูกต้อง หรือการรับรู้ ในระหว่างการตรวจสอบยืนยันตัวตนของข้อมูลที่ได้รับและเทมเพลตที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลจะได้รับการยืนยัน การรับรองความถูกต้อง - ยืนยันว่าภาพที่ได้รับจากกล้องวิดีโอตรงกับหนึ่งในเทมเพลตที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล ในระหว่างการรับรู้ หากคุณสมบัติที่ได้รับและหนึ่งในเทมเพลตที่จัดเก็บไว้เหมือนกัน ระบบจะระบุบุคคลด้วยเทมเพลตที่เกี่ยวข้อง

4.3. การทบทวนโซลูชันสำเร็จรูป

4.3.1. ICAR Lab: ศูนย์วิจัยทางนิติวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับเครื่องบันทึกเสียงพูด

ศูนย์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ ICAR Lab ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาต่างๆ มากมายในการวิเคราะห์ข้อมูลเสียง ซึ่งเป็นที่ต้องการในแผนกเฉพาะทางของหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย ห้องปฏิบัติการและศูนย์นิติเวช บริการสืบสวนอุบัติเหตุการบิน ศูนย์วิจัยและฝึกอบรม ผลิตภัณฑ์เวอร์ชันแรกเปิดตัวในปี 1993 และเป็นผลมาจากความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านเสียงชั้นนำและนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ซอฟต์แวร์พิเศษที่รวมอยู่ในคอมเพล็กซ์ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการแสดงภาพเสียงพูดมีคุณภาพสูง อัลกอริธึมไบโอเมตริกซ์เสียงสมัยใหม่และเครื่องมืออัตโนมัติที่ทรงพลังสำหรับการวิจัยโฟโนแกรมคำพูดทุกประเภทช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของการตรวจสอบได้อย่างมาก โปรแกรม SIS II ที่รวมอยู่ในศูนย์นี้มีเครื่องมือเฉพาะสำหรับการวิจัยการระบุตัวตน ได้แก่ การศึกษาเปรียบเทียบของผู้พูดซึ่งมีการบันทึกเสียงพูดและคำพูดไว้เพื่อตรวจสอบ และตัวอย่างเสียงพูดและคำพูดของผู้ต้องสงสัย การตรวจด้วยกล้องส่องพิสูจน์เอกลักษณ์บุคคลจะขึ้นอยู่กับทฤษฎีเอกลักษณ์ของน้ำเสียงและคำพูดของแต่ละคน ปัจจัยทางกายวิภาค: โครงสร้างของอวัยวะที่ประกบรูปร่างของระบบเสียงและช่องปากตลอดจนปัจจัยภายนอก: ทักษะการพูดลักษณะภูมิภาคข้อบกพร่อง ฯลฯ

อัลกอริธึมไบโอเมตริกซ์และโมดูลผู้เชี่ยวชาญช่วยให้กระบวนการต่างๆ ของการวิจัยการระบุตัวตนทางเสียงเป็นไปอย่างอัตโนมัติและเป็นระเบียบ เช่น การค้นหาคำที่เหมือนกัน การค้นหาเสียงที่เหมือนกัน การเลือกเสียงที่เทียบเคียงได้และส่วนที่ไพเราะ การเปรียบเทียบผู้พูดตามรูปแบบและระดับเสียง ประเภทการได้ยินและภาษาศาสตร์ของ การวิเคราะห์. ผลลัพธ์ของวิธีการวิจัยแต่ละวิธีจะแสดงในรูปแบบของตัวบ่งชี้เชิงตัวเลขของโซลูชันการระบุโดยรวม

โปรแกรมประกอบด้วยโมดูลจำนวนหนึ่งด้วยความช่วยเหลือในการเปรียบเทียบในโหมดหนึ่งต่อหนึ่ง โมดูลการเปรียบเทียบรูปแบบจะขึ้นอยู่กับคำศัพท์ทางสัทศาสตร์ - รูปแบบซึ่งแสดงถึงลักษณะทางเสียงของเสียงพูด (ส่วนใหญ่เป็นสระ) ซึ่งสัมพันธ์กับระดับความถี่ของน้ำเสียงร้องและสร้างเสียงต่ำของเสียง กระบวนการระบุตัวตนโดยใช้โมดูลการเปรียบเทียบรูปแบบสามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอน: ขั้นแรก ผู้เชี่ยวชาญจะค้นหาและเลือกส่วนเสียงอ้างอิง และหลังจากรวบรวมส่วนอ้างอิงสำหรับผู้พูดที่รู้จักและไม่รู้จักแล้ว ผู้เชี่ยวชาญสามารถเริ่มการเปรียบเทียบได้ โมดูลจะคำนวณความแปรปรวนภายในและระหว่างลำโพงของวิถีรูปแบบสำหรับเสียงที่เลือกโดยอัตโนมัติ และทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการระบุเชิงบวก/เชิงลบ หรือผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน โมดูลนี้ยังช่วยให้คุณเปรียบเทียบการกระจายของเสียงที่เลือกบน Scattergram ได้ด้วยสายตา

โมดูลการเปรียบเทียบระดับเสียงช่วยให้คุณสามารถทำให้กระบวนการระบุผู้พูดเป็นอัตโนมัติโดยใช้วิธีการวิเคราะห์รูปร่างอันไพเราะ วิธีการนี้มีไว้สำหรับการเปรียบเทียบตัวอย่างคำพูดตามพารามิเตอร์ของการนำองค์ประกอบที่คล้ายกันของโครงสร้างรูปทรงอันไพเราะไปใช้ สำหรับการวิเคราะห์ มีชิ้นส่วนรูปร่าง 18 ประเภทและพารามิเตอร์ 15 แบบสำหรับคำอธิบาย รวมถึงค่าต่ำสุด เฉลี่ย สูงสุด อัตราการเปลี่ยนแปลงโทนเสียง ความโด่ง มุมเอียง ฯลฯ โมดูลส่งคืนผลลัพธ์การเปรียบเทียบในรูปแบบของ เปอร์เซ็นต์ที่ตรงกันสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ และทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการระบุเชิงบวก/เชิงลบ หรือผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน ข้อมูลทั้งหมดสามารถส่งออกไปยังรายงานข้อความได้

โมดูลระบุตัวตนอัตโนมัติช่วยให้สามารถเปรียบเทียบแบบหนึ่งต่อหนึ่งโดยใช้อัลกอริธึมต่อไปนี้:

• รูปแบบสเปกตรัม;
• สถิติสนาม;
• ส่วนผสมของการแจกแจงแบบเกาส์เซียน

ความน่าจะเป็นของความบังเอิญและความแตกต่างระหว่างวิทยากรไม่เพียงแต่คำนวณสำหรับแต่ละวิธีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผลรวมทั้งหมดด้วย ผลลัพธ์ทั้งหมดของการเปรียบเทียบสัญญาณเสียงพูดในไฟล์สองไฟล์ ที่ได้รับในโมดูลการระบุอัตโนมัติ จะขึ้นอยู่กับการระบุคุณลักษณะที่มีนัยสำคัญในการระบุตัวตนในไฟล์เหล่านั้น และการคำนวณการวัดความใกล้ชิดระหว่างชุดคุณลักษณะที่เป็นผลลัพธ์ และการคำนวณการวัดความใกล้ชิดของชุดคุณลักษณะที่เป็นผลลัพธ์ ซึ่งกันและกัน. สำหรับแต่ละค่าของการวัดความใกล้ชิดนี้ ในระหว่างระยะเวลาการฝึกอบรมของโมดูลการเปรียบเทียบอัตโนมัติ ความน่าจะเป็นของข้อตกลงและความแตกต่างของผู้พูดที่มีอยู่ในไฟล์ที่เปรียบเทียบ นักพัฒนาได้รับความน่าจะเป็นเหล่านี้จากตัวอย่างการฝึกอบรมโฟโนแกรมจำนวนมาก: ผู้พูดนับหมื่น, ช่องบันทึกเสียงที่หลากหลาย, เซสชันการบันทึกเสียงจำนวนมาก, สื่อคำพูดประเภทต่างๆ การประยุกต์ใช้ข้อมูลทางสถิติกับกรณีเดียวของการเปรียบเทียบแบบไฟล์ต่อไฟล์นั้นต้องคำนึงถึงการแพร่กระจายที่เป็นไปได้ของค่าที่ได้รับของการวัดความใกล้ชิดของสองไฟล์และความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกันของความบังเอิญ/ความแตกต่างของผู้พูด ขึ้นอยู่กับต่างๆ รายละเอียดของสถานการณ์คำพูด สำหรับปริมาณดังกล่าวในสถิติทางคณิตศาสตร์ ขอเสนอให้ใช้แนวคิดเรื่องช่วงความเชื่อมั่น โมดูลการเปรียบเทียบอัตโนมัติจะแสดงผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขโดยคำนึงถึงช่วงความเชื่อมั่นของระดับต่างๆ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ไม่เพียงเห็นความน่าเชื่อถือโดยเฉลี่ยของวิธีการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผลลัพธ์ที่แย่ที่สุดที่ได้รับจากฐานการฝึกอบรมด้วย ความน่าเชื่อถือสูงของเครื่องยนต์ไบโอเมตริกซ์ที่พัฒนาโดย TsRT ได้รับการยืนยันโดยการทดสอบของ NIST (สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ)

วิธีการเปรียบเทียบบางวิธีเป็นแบบกึ่งอัตโนมัติ (การวิเคราะห์ทางภาษาและการฟัง)