Программно-техническая и физическая защита от несанкционированных воздействий

Технические средства защиты

Электронная подпись

Цифровая подпись представляет последовательность символов. Она зависит от самого сообщения и от секретного ключа, известного только подписывающему это сообщение.

Первый отечественный стандарт ЭЦП появился в 1994 году. Вопросами использования ЭЦП в России занимается Федеральное агентство по информационным технологиям (ФАИТ).

Внедрением в жизнь всех необходимых мероприятий по защите людей, помещений и данных занимаются высококвалифицированные специалисты. Они составляют основу соответствующих подразделений, являются заместителями руководителей организаций и т.п.

Существуют и технические средства защиты.

Технические средства защиты используются в различных ситуациях, входят в состав физических средств защиты и программно-технических систем, комплексов и устройств доступа, видеонаблюдения, сигнализации и других видов защиты.

В простейших ситуациях для защиты персональных компьютеров от несанкционированного запуска и использования имеющихся на них данных предлагается устанавливать устройства, ограничивающие доступ к ним, а также работать со съёмными жёсткими магнитными и магнитооптическими дисками, самозагружающимися компакт дисками, флеш-памятью и др.

Для охраны объектов с целью защиты людей, зданий, помещений, материально-технических средств и информации от несанкционированных воздействий на них, широко используют системы и меры активной безопасности. Общепринято для охраны объектов применять системы управления доступом (СУД). Подобные системы обычно представляют собой автоматизированные системы и комплексы, формируемые на основе программно-технических средств.

В большинстве случаев для защиты информации, ограничения несанкционированного доступа к ней, в здания, помещения и к другим объектам приходится одновременно использовать программные и технические средства, системы и устройства.

Антивирусные программно-технические средства

В качестве технического средства защиты применяют различные электронные ключи, например, HASP (Hardware Against Software Piracy), представляющие аппаратно-программную систему защиты программ и данных от нелегального использования и пиратского тиражирования (Рис. 5.1). Электронные ключи Hardlock используются для защиты программ и файлов данных. В состав системы входит собственно Hardlock, крипто-карта для программирования ключей и программное обеспечение для создания защиты приложений и связанных с ними файлов данных.

К основным программно-техническим мерам , применение которых позволяет решать проблемы обеспечения безопасности ИР , относятся:

● аутентификация пользователя и установление его идентичности;

● управление доступом к БД;

● поддержание целостности данных;

● защита коммуникаций между клиентом и сервером;

● отражение угроз, специфичных для СУБД и др.

Поддержание целостности данных подразумевает наличие не только программно-аппаратных средств поддержки их в рабочем состоянии, но и мероприятия по защите и архивированию ИР, дублированию их и т.п. Наибольшую опасность для информационных ресурсов, особенно организаций, представляет несанкционированное воздействие на структурированные данные – БД. В целях защиты информации в БД важнейшими являются следующие аспекты информационной безопасности (европейские критерии):

● условия доступа (возможность получить некоторую требуемую информационную услугу);

● целостность (непротиворечивость информации, её защищённость от разрушения и несанкционированного изменения);

● конфиденциальность (защита от несанкционированного прочтения).

Под доступностью понимают обеспечение возможности доступа авторизованных в системе пользователей к информации в соответствии с принятой технологией.

Конфиденциальность – обеспечение пользователям доступа только к данным, для которых они имеют разрешение на доступ (синонимы – секретность, защищённость).

Целостность – обеспечение защиты от преднамеренного или непреднамеренного изменения информации или процессов её обработки.

Эти аспекты являются основополагающими для любого программно-технического обеспечения, предназначенного для создания условий безопасного функционирования данных в компьютерах и компьютерных информационных сетях.

Контроль доступа – это процесс защиты данных и программ от их использования объектами, не имеющими на это права.

Управление доступом служит для контроля входа/выхода работников и посетителей организации через автоматические проходные (турникеты – Рис. 5.2, арочные металодетекторы – Рис. 5.3). Контроль их перемещения осуществляется с помощью систем видеонаблюдения. В управление доступом входят устройства и (или) системы ограждения для ограничения входа на территорию (охрана периметров). Используются также методы визуализации (предъявление вахтёру соответствующих документов) и автоматической идентификации входящих/выходящих работников и посетителей.

Арочные металодетекторы способствуют выявлению несанкционированного вноса/выноса металлизированных предметов и маркированных документов.

Автоматизированные системы управления доступом позволяют работникам и посетителям, пользуясь персональными или разовыми электронными пропусками, проходить через проходную здания организации, заходить в разрешённые помещения и подразделения. Они используют контактный или бесконтактный способ идентификации.

К мерам, обеспечивающим сохранность традиционных и нетрадиционных носителей информации и, как следствие, самой информации относят технологии штрихового кодирования . Эта известная технология широко используется при маркировке различных товаров, в том числе документов, книг и журналов.

В организациях применяют удостоверения, пропуска, читательские билеты и т.п., в том числе в виде пластиковых карт (Рис. 5.4) или ламинированных карточек (Ламинирование - это плёночное покрытие документов, защищающее их от лёгких механических повреждений и загрязнения.), содержащих идентифицирующие пользователей штрих-коды.

Для проверки штрих-кодов используют сканирующие устройства считывания бар-кодов – сканеры. Они преобразуют считанное графическое изображение штрихов в цифровой код. Кроме удобства, штрих-коды обладают и отрицательными качествами: дороговизна используемой технологии, расходных материалов и специальных программно-технических средств; отсутствие механизмов полной защиты документов от стирания, пропажи и др.

За рубежом вместо штрих-кодов и магнитных полос используют радиоидентификаторы RFID (англ. “Radiofrequency Identification”).

С целью предоставления возможности людям проходить в соответствующие здания и помещения, а также пользоваться информацией применяют контактные и бесконтактные пластиковые и иные магнитные и электронные карты памяти, а также биометрические системы.

Первые в мире пластиковые карточки со встроенными в них микросхемами появились в 1976 году. Они представляют персональное средство аутентификации и хранения данных, аппаратно поддерживают работу с цифровыми технологиями, включая электронную цифровую подпись. Стандартно карта имеет размер 84х54 мм. В неё можно встроить магнитную полосу, микросхему (чип), штрих-код, голограмму, необходимые для автоматизации процессов идентификации пользователей и контроля их доступа на объекты.

Пластиковые карточки используются как бэйджи, пропуска (Рис. 5.4), удостоверения, клубные, банковские, дисконтные, телефонные карты, визитки, календари, сувенирные, презентационные карточки и др. На них можно нанести фотографию, текст, рисунок, фирменный знак (логотип), печать, штрих-код, схему (например, расположения организации), номер и другие данные.

Для работы с ними используют специальные устройства, позволяющие надёжно идентифицировать личность – считыватели смарткарт. Считыватели обеспечивают проверку идентификационного кода и передачу его в контроллер. Они могут фиксировать время прохода или открывания дверей и др.

В качестве идентификаторов широко используются малогабаритные пульты-ключи типа Touch Memory. Эти простейшие контактные устройства обладают высокой надёжностью.

Устройства Touch Memory – специальная малогабаритная (размером с батарейку в виде таблетки) электронная карта в корпусе из нержавеющей стали. Внутри неё расположена микросхема с электронной памятью для установления уникального номера длиной в 48 бит, а также хранения Ф.И.О. пользователя и другой дополнительной информации. Такую карту можно носить на брелке с ключами (рис. 5.5) или разместить на пластиковой карточке сотрудника. Подобные устройства используются в домофонах для осуществления беспрепятственного открытия двери подъезда или помещения. В качестве бесконтактных идентификаторов используют устройства “Proximity”.

Наиболее чётко обеспечивают защиту средства идентификации личности, использующие биометрические системы. Понятие “биометрия ” определяет раздел биологии, занимающийся количественными биологическими экспериментами с привлечением методов математической статистики. Это научное направление появилось в конце XIX века.

Биометрические системы позволяют идентифицировать человека по присущим ему специфическим признакам, то есть по его статическим (отпечаткам пальцев, роговице глаза, форме руки и лица, генетическому коду, запаху и др.) и динамическим (голосу, почерку, поведению и др.) характеристикам. Уникальные биологические, физиологические и поведенческие характеристики, индивидуальные для каждого человека. Они называются биологическим кодом человека .

Первые биометрические системы использовали рисунок (отпечаток) пальца. Примерно одну тысячу лет до н.э. в Китае и Вавилоне знали об уникальности отпечатков пальцев. Их ставили под юридическими документами. Однако дактилоскопию стали применять в Англии с 1897 года, а в США – с 1903 года. Пример современного считывающего отпечатки пальцев устройства представлен на рис. 5.6.

Преимущество биологических систем идентификации, по сравнению с традиционными (например, PIN-кодовыми, доступом по паролю), заключается в идентификации не внешних предметов, принадлежащих человеку, а самого человека. Анализируемые характеристики человека невозможно утерять, передать, забыть и крайне сложно подделать. Они практически не подвержены износу и не требуют замены или восстановления. Поэтому в различных странах (в том числе России) включают биометрические признаки в загранпаспорта и другие идентифицирующие личности документы.

С помощью биометрических систем осуществляются:

1) ограничение доступа к информации и обеспечение персональной ответственности за её сохранность;

2) обеспечение допуска сертифицированных специалистов;

3) предотвращение проникновения злоумышленников на охраняемые территории и в помещения вследствие подделки и (или) кражи документов (карт, паролей);

4) организация учёта доступа и посещаемости сотрудников, а также решается ряд других проблем.

Одним из наиболее надёжных способов считается идентификация глаз человека (Рис. 5.7): идентификация рисунка радужной оболочки глаза или сканирование глазного дна (сетчатки глаза). Это связано с отличным соотношением точности идентификации и простотой использования оборудования. Изображение радужной оболочки оцифровывается и сохраняется в системе в виде кода. Код, полученный в результате считывания биометрических параметров человека, сравнивается с зарегистрированным в системе. При их совпадении система снимает блокировку доступа. Время сканирования не превышает двух секунд.

К новым биометрическим технологиям следует отнести трёхмерную идентификацию личности , использующую трёхмерные сканеры идентификации личности с параллаксным методом регистрации образов объектов и телевизионные системы регистрации изображений со сверхбольшим угловым полем зрения. Предполагается, что подобные системы будут использоваться для идентификации личностей, трёхмерные образы которых войдут в состав удостоверений личности и других документов.

Презентацию к данной лекции можно скачать .

Простая идентификация личности. Комбинация параметров лица, голоса и жестов для более точной идентификации. Интеграция возможностей модулей Intel Perceptual Computing SDK для реализации многоуровневой системы информационной безопасности, основанной на биометрической информации.

В данной лекции дается введение в предмет биометрических систем защиты информации, рассматривается принцип действия, методы и применение на практике. Обзор готовых решений и их сравнение. Рассматриваются основные алгоритмы идентификации личности. Возможности SDK по созданию биометрических методов защиты информации.

4.1. Описание предметной области

Существует большое разнообразие методов идентификации и многие из них получили широкое коммерческое применение. На сегодняшний день в основе наиболее распространенных технологий верификации и идентификации лежит использование паролей и персональных идентификаторов ( personal identification number - PIN ) или документов типа паспорта, водительских прав. Однако такие системы слишком уязвимы и могут легко пострадать от подделки, воровства и других факторов. Поэтому все больший интерес вызывают методы биометрической идентификации, позволяющие определить личность человека по его физиологическим характеристикам путем распознания по заранее сохраненным образцам.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

• предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
• ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
• обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
• процесс распознавания, благодаря интуитивности программного и аппаратного интерфейса, понятен и доступен людям любого возраста и не знает языковых барьеров;
• избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
• исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
• организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Кроме того, важным фактором надежности является то, что она абсолютно никак не зависит от пользователя. При использовании парольной защиты человек может использовать короткое ключевое слово или держать бумажку с подсказкой под клавиатурой компьютера. При использовании аппаратных ключей недобросовестный пользователь будет недостаточно строго следить за своим токеном, в результате чего устройство может попасть в руки злоумышленника. В биометрических же системах от человека не зависит ничего. Еще одним фактором, положительно влияющим на надежность биометрических систем, является простота идентификации для пользователя. Дело в том, что, например, сканирование отпечатка пальца требует от человека меньшего труда, чем ввод пароля. А поэтому проводить эту процедуру можно не только перед началом работы, но и во время ее выполнения, что, естественно, повышает надежность защиты. Особенно актуально в этом случае использование сканеров, совмещенных с компьютерными устройствами. Так, например, есть мыши, при использовании которых большой палец пользователя всегда лежит на сканере. Поэтому система может постоянно проводить идентификацию, причем человек не только не будет приостанавливать работу, но и вообще ничего не заметит. В современном мире, к сожалению, продается практически все, в том числе и доступ к конфиденциальной информации. Тем более что человек, передавший идентификационные данные злоумышленнику, практически ничем не рискует. Про пароль можно сказать, что его подобрали, а про смарт-карту, что ее вытащили из кармана. В случае же использования биометрической защиты подобной ситуации уже не произойдет.

Выбор отраслей, наиболее перспективных для внедрения биометрии, с точки зрения аналитиков, зависит, прежде всего, от сочетания двух параметров: безопасности (или защищенности) и целесообразности использования именно этого средства контроля или защиты. Главное место по соответствию этим параметрам, бесспорно, занимают финансовая и промышленная сфера, правительственные и военные учреждения, медицинская и авиационная отрасли, закрытые стратегические объекты. Данной группе потребителей биометрических систем безопасности в первую очередь важно не допустить неавторизованного пользователя из числа своих сотрудников к неразрешенной для него операции , а также важно постоянно подтверждать авторство каждой операции . Современная система безопасности уже не может обходиться не только без привычных средств, гарантирующих защищенность объекта, но и без биометрии. Также биометрические технологии используются для контроля доступа в компьютерных, сетевых системах, различных информационных хранилищах, банках данных и др.

Биометрические методы защиты информации становятся актуальней с каждым годом. С развитием техники: сканеров, фото и видеокамер спектр задач, решаемых с помощью биометрии, расширяется, а использование методов биометрии становится популярнее. Например, банки, кредитные и другие финансовые организации служат для их клиентов символом надежности и доверия. Чтобы оправдать эти ожидания, финансовые институты все больше внимание уделяют идентификации пользователей и персонала, активно применяя биометрические технологии. Некоторые варианты использования биометрических методов:

• надежная идентификация пользователей различных финансовых сервисов, в т.ч. онлайновых и мобильных (преобладает идентификация по отпечаткам пальцев, активно развиваются технологии распознавания по рисунку вен на ладони и пальце и идентификация по голосу клиентов, обращающихся в колл-центры);
• предотвращение мошенничеств и махинаций с кредитными и дебетовыми картами и другими платежными инструментами (замена PIN-кода распознаванием биометрических параметров, которые невозможно похитить, "подсмотреть", клонировать);
• повышение качества обслуживания и его комфорта (биометрические банкоматы);
• контроль физического доступа в здания и помещения банков, а также к депозитарным ячейкам, сейфам, хранилищам (с возможностью биометрической идентификации, как сотрудника банка, так и клиента-пользователя ячейки);
• защита информационных систем и ресурсов банковских и других кредитных организаций.

4.2. Биометрические системы защиты информации

Биометрические системы защиты информации - системы контроля доступа, основанные на идентификации и аутентификации человека по биологическим признакам, таким как структура ДНК, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатка глаза, геометрия и температурная карта лица, отпечаток пальца, геометрия ладони. Также эти методы аутентификации человека называют статистическими методами, так как основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нем в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны или украдены. Часто используются еще и уникальные динамические методы биометрической аутентификации - подпись, клавиатурный почерк, голос и походка, которые основаны на поведенческих характеристиках людей.

Понятие " биометрия " появилось в конце девятнадцатого века. Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы прошлого века. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и совсем недавно. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно вырос благодаря тому, что мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей. Отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности. Например, биометрическая система может контролировать доступ к информации и хранилищам в банках, ее можно использовать на предприятиях, занятых обработкой ценной информации, для защиты ЭВМ, средств связи и т. д.

Суть биометрических систем сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека. Биометрические системы безопасности позволяют автоматически распознавать человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам.

Рис. 4.1.

Описание работы биометрических систем:

Все биометрические системы работают по одинаковой схеме. Вначале, происходит процесс записи, в результате которого система запоминает образец биометрической характеристики. Некоторые биометрические системы делают несколько образцов для более подробного запечатления биометрической характеристики. Полученная информация обрабатывается и преобразуется в математический код. Биометрические системы информационной безопасности используют биометрические методы идентификации и аутентификации пользователей. Идентификация по биометрической системы проходит в четыре стадии:

• Регистрация идентификатора - сведение о физиологической или поведенческой характеристике преобразуется в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• Выделение - из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• Сравнение - сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• Решение - выносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный идентификатор.

Заключение о совпадении/несовпадении идентификаторов может затем транслироваться другим системам (контроля доступа, защиты информации и т. д), которые далее действуют на основе полученной информации.

Одна из самых важных характеристик систем защиты информации, основанных на биометрических технологиях, является высокая надежность , то есть способность системы достоверно различать биометрические характеристики, принадлежащие разным людям, и надежно находить совпадения. В биометрии эти параметры называются ошибкой первого рода ( False Reject Rate , FRR ) и ошибкой второго рода ( False Accept Rate , FAR ). Первое число характеризует вероятность отказа доступа человеку, имеющему доступ , второе - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Подделать папиллярный узор пальца человека или радужную оболочку глаза очень сложно. Так что возникновение "ошибок второго рода" (то есть предоставление доступа человеку, не имеющему на это право) практически исключено. Однако, под воздействием некоторых факторов биологические особенности, по которым производится идентификация личности, могут изменяться. Например, человек может простудиться, в результате чего его голос поменяется до неузнаваемости. Поэтому частота появлений "ошибок первого рода" (отказ в доступе человеку, имеющему на это право) в биометрических системах достаточно велика. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR . Иногда используется и сравнительная характеристика EER ( Equal Error Rate ), определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь , с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить "чужого" или пропустить всех "своих".

Рис. 4.2.

Не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Поэтому важной характеристикой является устойчивость к муляжу, скорость работы и стоимость системы. Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный минус. Также важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь , с точностью работы системы.

Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации "обучает" систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. В результате сканирования чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон . Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон . Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC , времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

4.3. Обзор готовых решений

4.3.1. ИКАР Лаб: комплекс криминалистического исследования фонограмм речи

Аппаратно-программный комплекс ИКАР Лаб предназначен для решения широкого круга задач анализа звуковой информации, востребованного в специализированных подразделениях правоохранительных органов, лабораториях и центрах судебной экспертизы, службах расследования летных происшествий, исследовательских и учебных центрах. Первая версия продукта была выпущена в 1993 году и явилась результатом совместной работы ведущих аудиоэкспертов и разработчиков программного обеспечения. Входящие в состав комплекса специализированные программные средства обеспечивают высокое качество визуального представления фонограмм речи. Современные алгоритмы голосовой биометрии и мощные инструменты автоматизации всех видов исследования фонограмм речи позволяют экспертам существенно повысить надежность и эффективность экспертиз. Входящая в комплекс программа SIS II обладает уникальными инструментами для идентификационного исследования: сравнительное исследование диктора, записи голоса и речи которого предоставлены на экспертизу и образцов голоса и речи подозреваемого. Идентификационная фоноскопическая экспертиза основывается на теории уникальности голоса и речи каждого человека. Анатомическое факторы: строение органов артикуляции, форма речевого тракта и ротовой полости, а также внешние факторы: навыки речи, региональные особенности, дефекты и др.

Биометрические алгоритмы и экспертные модули позволяют автоматизировать и формализовать многие процессы фоноскопического идентификационного исследования, такие как поиск одинаковых слов, поиск одинаковых звуков, отбор сравниваемых звуковых и мелодических фрагментов, сравнение дикторов по формантам и основному тону, аудитивные и лингвистические типы анализа. Результаты по каждому методу исследования представляются в виде численных показателей общего идентификационного решения.

Программа состоит из ряда модулей, с помощью которых производится сравнение в режиме "один-к-одному". Модуль "Сравнения формант" основан на термине фонетики - форманте, обозначающий акустическую характеристику звуков речи (прежде всего гласных), связанную с уровнем частоты голосового тона и образующую тембр звука. Процесс идентификации с использованием модуля "Сравнения формант" может быть разделен на два этапа: cначала эксперт осуществляет поиск и отбор опорных звуковых фрагментов, а после того как опорные фрагменты для известного и неизвестного дикторов набраны, эксперт может начать сравнение. Модуль автоматически рассчитывает внутридикторскую и междикторскую вариативность формантных траекторий для выбранных звуков и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Также модуль позволяет визуально сравнить распределения выбранных звуков на скаттерограмме.

Модуль "Сравнение Основного Тона" позволяет автоматизировать процесс идентификации дикторов с помощью метода анализа мелодического контура. Метод предназначен для сравнения речевых образцов на основе параметров реализации однотипных элементов структуры мелодического контура. Для анализа предусмотрено 18 типов фрагментов контура и 15 параметров их описания, включая значения минимума, среднего, максимума, скорости изменения тона, эксцесса, скоса и др. Модуль возвращает результаты сравнения в виде процентного совпадения для каждого из параметров и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Все данные могут экспортироваться в текстовый отчет.

Модуль автоматической идентификации позволяет производить сравнение в режиме "один-к-одному" с использованием алгоритмов:

• Спектрально-форматный;
• Статистика основного тона;
• Смесь Гауссовых распределений;

Вероятности совпадения и различия дикторов рассчитываются не только для каждого из методов, но и для их совокупности. Все результаты сравнения речевых сигналов двух файлах, получаемые в модуле автоматической идентификации, основаны на выделении в них идентификационно значимых признаков и вычислении меры близости между полученными наборами признаков и вычислений меры близости полученных наборов признаков между собой. Для каждого значения этой меры близости во время периода обучения модуля автоматического сравнения были получены вероятности совпадения и различия дикторов, речь которых содержалась в сравниваемых файлах. Эти вероятности были получены разработчиками на большой обучающей выборке фонограмм: десятки тысяч дикторов, различные каналы звукозаписи, множество сессий звукозаписи, разнообразный тип речевого материала. Применение статистических данных к единичному случаю сравнения файл-файл требует учета возможного разброса получаемых значений меры близости двух файлов и соответствующей ей вероятности совпадения/различия дикторов в зависимости от различных деталей ситуации произнесения речи. Для таких величин в математической статистике предложено использовать понятие доверительного интервала. Модуль автоматического сравнения выводит численные результаты с учетом доверительных интервалов различных уровней, что позволяет пользователю увидеть не только среднюю надежность метода, но и наихудший результат, полученный на обучающей базе. Высокая надежность биометрического движка, разработанного компанией ЦРТ, была подтверждена испытаниями NIST (National Institute of Standards and Technology)

Некоторые методы сравнения являются полуавтоматическими (лингвистический и аудитивный анализы)

Тема нашей научно-практической работы «Биометрические методы защиты информации».

Проблема информационной безопасности, начиная от отдельного человека до государства, в настоящее время является весьма актуальной.

Защиту информации следует рассматривать как комплекс мер, включающих организационные, технические, юридические, программные, оперативные, страховые и даже морально-этические меры.

В данной работе мы исследовали современное развивающееся направление защиты информации – биометрические методы и применяемые на их основе системы защиты.

Задачи.

В ходе исследования нам предстояло решить следующие задачи:

• теоретически изучить биометрические методы защиты информации;
• исследовать их практическое применение.

Предметом нашего исследования стали современные системы контроля и управления доступом, различные биометрические системы идентификации личности.

Объектом исследования стали литературные источники, Интернет источники, беседы со специалистами

Результатом нашей работы являются предложения по использованию современных технологий идентификации личности. Они позволят в целом укрепить систему информационной безопасности офисов, компаний, организаций.

Технологии биометрической идентификации позволяют проводить идентификацию физиологических особенностей человека, а не ключа или карточки.

Биометрическая идентификация - это способ идентификации личности по отдельным специфическим биометрическим признакам, присущим конкретному человеку

Этой проблеме уделяется большое внимание на международных форумах, проходящих как в нашей стране, так и за рубежом.

В г. Москве на специализированном форуме «Технологии безопасности» 14 февраля 2012г в Международном выставочном центре демонстрировались самые популярные и новые оборудования контроля доступа и учёта рабочего времени распознавания по отпечатку пальца, геометрии лица и RFID, биометрические замки и многое другое.

Нами было исследовано большое количество методов, их обилие нас просто поразило.

К основным статистическим методам мы отнесли:

идентификацию по капиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза человека, рисунку вен руки. Так же мы выделили ряд динамических методов: идентификация по голосу, сердечный ритм, походка.

Отпечатки пальцев

Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков. Особенности папиллярного узора у каждого человека преобразовываются в уникальный код, «Коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных.

Преимущества метода

Высокая достоверность

Низкая стоимость устройств

Достаточно простая процедура сканирования отпечатка.

Недостатки метода

Папиллярный узор отпечатка пальца очень легко повреждается мелкими царапинами, порезами;

Радужная оболочка

Рисунок радужки окончательно формируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме сильных травм.

Преимущества метода:

Статистическая надежность метода;

Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров.

Радужная оболочка защищена от повреждений роговицей

Большое количество методов противодействия подделкам.

Недостатки метода:

Цена такой системы выше стоимости сканера отпечатка.

Геометрия лица

Эти методы основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Данная область делится на два направления: 2D-распознавание и 3D-распознавание.

2D-распознавание лица - один из самых неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике. В последствии появились компьютерные 3D версии метода.

Преимущества метода

При 2D-распознавании не требуется дорогостоящее оборудование;

Распознавания на значительных расстояниях от камеры.

Недостатки метода

Низкая статистическая достоверность;

Предъявляются требования к освещению (например, не удается регистрировать лица входящих с улицы людей в солнечный день);

Обязательно фронтальное изображение лица

Выражение лица должно быть нейтральным.

Венозный рисунок руки

Это новая технология в сфере биометрии. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает инфракрасное излучение. В результате вены видны на камере в виде черных линий.

Преимущества метода

Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством;

Высокая достоверность

Недостатки метода

Недопустима засветка сканера солнечными лучами

Метод менее изучен.

Сетчатка глаза

Метод, основанный на сканировании сетчатки глаза до последнего времени считался самым надежным методом биометрической идентификации.

Преимущества метода:

Высокий уровень статистической надежности;

Мала вероятность разработки способа их «обмана»;

Бесконтактный метод снятия данных.

Недостатки метода:

Сложная при использовании система;

Высокая стоимость системы;

Недостаточно развит метод.

Технологии практического применения биометрии

При исследовании данной темы мы собрали достаточно информации о биометрической защите. Мы пришли к выводу, что современные биометрические решения сопровождаются стабильным ростом. На рынке наблюдается слияние биометрических компаний, владеющих разными технологиями. Поэтому появление совмещенных устройств – вопрос времени.

Большим шагом для повышения надежности систем биометрической идентификации является объединение считывания различных типов биометрических идентификаторов в одном устройстве.

Сканирование нескольких идентификаторов уже осуществляется при выдаче виз для поездки в США.

Существуют различные прогнозы по развитию биометрического рынка в будущем, однако в целом можно сказать о его дальнейшем росте. Так, идентификации по отпечаткам пальцев отводят в ближайшие годы все еще более половины рынка. Далее следует распознавание по геометрии лица и радужной оболочке. За ними идут остальные методы распознавания: геометрия руки, рисунок вен, голос, подпись.

Нельзя сказать, что биометрические системы защиты являются новыми. Однако нужно признать, что за последнее время эти технологии шагнули далеко вперед, что делает их перспективным направлением не только в обеспечении информационной безопасности, но и важным фактором успешной работы служб обеспечения безопасности.

Исследованные нами решения могут быть использованы как дополнительный фактор идентификации, а это особенно важно для комплексной защиты информации.

Биометрика же напротив она представляет собой методику распознавания и идентификации людей на основе их индивидуальных психологических или физиологических характеристик: отпечаток пальцев геометрия руки рисунок радужной оболочки глаза структура ДНК и т. Биометрическая защита по предъявлению отпечатков пальцев Это самый распространенный статический метод биометрической идентификации в основе которого лежит уникальность для каждого человека рисунка папиллярных узоров на пальцах. Для...

Поделитесь работой в социальных сетях

Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск

Другие похожие работы, которые могут вас заинтересовать.вшм>
17657.		СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ДОСТУПА	611.85 KB
	В настоящее время одним из наиболее эффективных и современных подходов к решению задачи комплексной безопасности объектов различных форм собственности является использование систем контроля и управления доступом СКУД. Правильное использование СКУД позволяет закрыть несанкционированный доступ на территорию в здание отдельные этажи и помещения. Экономический эффект от внедрения СКУД может оцениваться как снижение затрат на содержание персонала охраны за вычетом стоимости аппаратуры...
13184.		Модернизация программной защиты ОАО «Альфапроект» для разграничения доступа	787.27 KB
	Анализ соответствия требованиям по защите информации и выбор метода к повышению ее безопасности. Модернизация программной защиты ОАО Альфапроект для разграничения доступа. Характеристика разработанной программы для назначения прав доступа. Операционная система ОС –комплекс взаимосвязанных программ предназначенных для управления ресурсами вычислительного устройства и организации взаимодействия с пользователем. Согласно схеме производственного документооборота заказчик подает перечень документов необходимых для проекта...
12068.		Способ получения противообрастающего покрытия для защиты подводной части судов и кораблей от морской коррозии и обрастания	18.66 KB
	Огромное значение для успешного мореплавания имеет борьба с коррозией и обрастанием судов. введен запрет на применение в покрытиях для защиты от коррозии и обрастания подводной части судов токсичных соединений тяжелых металлов. В результате разработана технология получения в том числе в промышленных условиях противообрастающего покрытия Скат по ТУ231319456271024 для защиты объектов морской техники от морской коррозии и обрастания на срок не менее 45 лет в условиях тропических морей 56 лет для морей умеренной климатической зоны.
20199.		Основные методы защиты информации	96.33 KB
	Юридические основы информационной безопасности. Основные методы защиты информации. Обеспечение достоверности и сохранности информации в автоматизированных системах. Обеспечение конфиденциальности информации. Контроль защиты информации.
9929.		Алгоритмические методы защиты информации	38.36 KB
	Для нормального и безопасного функционирования этих систем необходимо поддерживать их безопасность и целостность. Что такое криптография Криптография наука о шифрах – долгое время была засекречена так как применялась в основном для защиты государственных и военных секретов. В настоящее время методы и средства криптографии используются для обеспечения информационной безопасности не только государства но и частных лиц организаций. Пока криптографические алгоритмы для рядового потребителя – тайна за семью печатями хотя многим уже...
1825.		Методы и средства защиты информации	45.91 KB
	Создать концепцию обеспечения информационной безопасности шинного завода, имеющего конструкторское бюро, бухгалтерский отдел, использующий систему “Банк-клиент”. В процессе производства используется система система антивирусной безопасности. Предприятие имеет удаленные филиалы.
4642.		Программные средства защиты информации в сетях	1.12 MB
	Различные способы защиты информации использовались людьми на протяжении тысячелетий. Но именно в течение нескольких последних десятилетий криптография – наука о защите информации – переживает невиданный доселе прогресс, обусловленный
17819.		Разработка системы защиты информации офиса	598.9 KB
	Утечка любой информации может отразиться на деятельности организации. Особую роль играет конфиденциальная информация, потеря корой может повлечь большие изменения в самой организации и материальные потери. Поэтому мероприятия по защите информации в данное время очень актуальны и важны.
13721.		МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ЗАЩИТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ	203.13 KB
	Задачи защиты информации: – обеспечение целостности и сохранности информации; – ограничение доступа к важной или секретной информации; – обеспечение работоспособности информационных систем в неблагоприятных условиях. Оптимальный вариант – это и резервирование и копирование Угроза раскрытия Важная или секретная информация попадает в руки у которых нет доступа к ней. Угроза отказа обслуживания – несоответствие реальной нагрузки и максимально допустимой нагрузки информационной системы; – случайное резкое увеличение числа запросов к...
18765.		Проблемы защиты информации в Internet. Интернет-угрозы	28.1 KB
	Другими словами: в архивах свободного доступа Internet можно найти любую информацию по всем спекторам деятельности человека от научных открытий до телепрограммы. Вирус находит и угнетающе действует на программы а также выполняет какие-нибудь вредоносные действия. Тем самым внешне работа зараженной программы выглядит так же как и незараженной. Действия которые производит вирус могут выполнятся с большой скоростью и без каких-либо сообщений из-за чего пользователь не моет заметить некорректной работы компьютера или программы.

Кражи идентификационных данных вызывают все большую обеспокоенность в обществе - по данным Федеральной комиссии по торговле США, жертвами хищения идентифицирующих сведений ежегодно становятся миллионы, а «кража личности» стала самой распространенной жалобой потребителей. В цифровую эпоху традиционных методов аутентификации - паролей и удостоверений личности - уже недостаточно для борьбы с хищением идентификационных сведений и обеспечения безопасности. «Суррогатные репрезентации» личности легко забыть где-либо, потерять, угадать, украсть или передать.

Биометрические системы распознают людей на основе их анатомических особенностей (отпечатков пальцев, образа лица, рисунка линий ладони, радужной оболочки, голоса) или поведенческих черт (подписи, походки). Поскольку эти черты физически связаны с пользователем, биометрическое распознавание надежно в роли механизма, следящего, чтобы только те, у кого есть необходимые полномочия, могли попасть в здание, получить доступ к компьютерной системе или пересечь границу государства. Биометрические системы также обладают уникальными преимуществами - они не позволяют отречься от совершенной транзакции и дают возможность определить, когда индивидуум пользуется несколькими удостоверениями (например, паспортами) на разные имена. Таким образом, при грамотной реализации в соответствующих приложениях биометрические системы обеспечивают высокий уровень защищенности.

Правоохранительные органы уже больше века в своих расследованиях пользуются биометрической аутентификацией по отпечаткам пальцев, а в последние десятилетия происходит быстрый рост внедрения систем биометрического распознавания в правительственных и коммерческих организациях во всем мире. На рис. 1 показаны некоторые примеры. Хотя многие из этих внедрений весьма успешны, существуют опасения по поводу незащищенности биометрических систем и потенциальных нарушений приватности из-за несанкционированной публикации хранимых биометрических данных пользователей. Как и любой другой аутентификационный механизм, биометрическую систему может обойти опытный мошенник, располагающий достаточным временем и ресурсами. Важно развеивать эти опасения, чтобы завоевать доверие общества к биометрическим технологиям.

Принцип действия биометрической системы

Биометрическая система на этапе регистрации записывает образец биометрической черты пользователя с помощью датчика - например, снимает лицо на камеру. Затем из биометрического образца извлекаются индивидуальные черты - например, минуции (мелкие подробности линий пальца) - с помощью программного алгоритма экстракции черт (feature extractor). Система сохраняет извлеченные черты в качестве шаблона в базе данных наряду с другими идентификаторами, такими как имя или идентификационный номер. Для аутентификации пользователь предъявляет датчику еще один биометрический образец. Черты, извлеченные из него, представляют собой запрос, который система сравнивает с шаблоном заявленной личности с помощью алгоритма сопоставления. Он возвращает рейтинг соответствия, отражающий степень схожести между шаблоном и запросом. Система принимает заявление, только если рейтинг соответствия превышает заранее заданный порог.

Уязвимости биометрических систем

Биометрическая система уязвима для двух видов ошибок (рис. 2). Когда система не распознает легитимного пользователя, происходит отказ в обслуживании, а когда самозванец неверно идентифицируется в качестве авторизованного пользователя, говорят о вторжении. Для таких сбоев существует масса возможных причин, их можно поделить на естественные ограничения и атаки злоумышленников.

Естественные ограничения

В отличие от систем аутентификации по паролю, которые требуют точного соответствия двух алфавитно-цифровых строк, биометрическая аутентификационная система полагается на степень схожести двух биометрических образцов, а поскольку индивидуальные биометрические образцы, полученные в ходе регистрации и аутентификации, редко идентичны, то, как показано на рис. 3, биометрическая система может делать ошибки аутентификации двух видов. Ложное несоответствие происходит, когда два образца от одного и того же индивидуума имеют низкую схожесть и система не может их сопоставить. Ложное соответствие происходит, когда два образца от разных индивидуумов имеют высокое подобие и система некорректно объявляет их совпадающими. Ложное несоответствие ведет к отказу в обслуживании легитимного пользователя, тогда как ложное соответствие может привести к вторжению самозванца. Поскольку ему не надо применять какие-то специальные меры для обмана системы, такое вторжение называют атакой нулевого усилия. Большая часть исследований в области биометрии за последние пятьдесят лет была сосредоточена на повышении точности аутентификации - на минимизации ложных несоответствий и соответствий.

Атаки злоумышленников

Биометрическая система также может дать сбой в результате злоумышленных манипуляций, которые могут проводиться через инсайдеров, например сисадминов, либо путем прямой атаки на системную инфраструктуру. Злоумышленник может обойти биометрическую систему, если вступит в сговор с инсайдерами (или принудит их), либо воспользуется их халатностью (например, невыходом из системы после завершения транзакции), либо выполнит мошеннические манипуляции с процедурами регистрации и обработки исключений, которые изначально были разработаны для помощи авторизованным пользователям. Внешние злоумышленники также могут вызвать сбой в биометрической системе посредством прямых атак на пользовательский интерфейс (датчик), модули экстракции черт или сопоставления либо на соединения между модулями или базу шаблонов.

Примеры атак, направленных на системные модули и их межсоединения: трояны, «человек посередине» и атаки воспроизведения. Поскольку большинство видов таких атак также применимы к системам аутентификации по паролю, существует ряд контрмер наподобие криптографии, отметок времени и взаимной аутентификации, которые позволяют предотвратить или минимизировать эффект таких вторжений.

Две серьезные уязвимости, которые заслуживают отдельного внимания в контексте биометрической аутентификации: атаки подделки на пользовательский интерфейс и утечка из базы шаблонов. Эти две атаки имеют серьезное негативное влияние на защищенность биометрической системы.

Атака подделки состоит в предоставлении поддельной биометрической черты, не полученной от живого человека: пластилиновый палец, снимок или маска лица, реальный отрезанный палец легитимного пользователя.

Фундаментальный принцип биометрической аутентификации состоит в том, что, хотя сами биометрические признаки не являются секретом (можно тайно получить фото лица человека или отпечаток его пальца с предмета или поверхности), система тем не менее защищена, так как признак физически привязан к живому пользователю. Успешные атаки подделки нарушают это базовое предположение, тем самым серьезно подрывая защищенность системы.

Исследователи предложили немало методов определения живого состояния. Например, путем верификации физиологических характеристик пальцев или наблюдения за непроизвольными факторами, такими как моргание, можно удостовериться в том, что биометрическая особенность, зарегистрированная датчиком, действительно принадлежит живому человеку.

Утечка из базы шаблонов - это ситуация, когда информация о шаблоне легитимного пользователя становится доступной злоумышленнику. При этом повышается опасность подделки, так как злоумышленнику становится проще восстановить биометрический рисунок путем простого обратного инжиниринга шаблона (рис. 4). В отличие от паролей и физических удостоверений личности, краденый шаблон нельзя просто заменить новым, так как биометрические признаки существуют в единственном экземпляре. Краденые биометрические шаблоны также можно использовать для посторонних целей - например, для тайной слежки за человеком в различных системах или для получения приватной информации о его здоровье.

Защищенность биометрического шаблона

Важнейший фактор минимизации рисков безопасности и нарушения приватности, связанных с биометрическими системами, - защита биометрических шаблонов, хранящихся в базе данных системы. Хотя эти риски можно до некоторой степени уменьшить за счет децентрализованного хранения шаблонов, например на смарткарте, которую носит с собой пользователь, подобные решения нецелесообразны в системах типа US-VISIT и Aadhaar, которым нужны средства дедупликации.

Сегодня существует немало методов защиты паролей (в их числе шифрование, хэширование и генерация ключей), однако базируются они на предположении, что пароли, которые пользователь вводит на этапе регистрации и аутентификации, идентичны.

Требования к защищенности шаблона

Основная трудность при разработке схем защиты биометрического шаблона состоит в том, чтобы достигнуть приемлемого компромисса между тремя требованиями.

Необратимость. Злоумышленнику должно быть затруднительно вычислительным путем восстановить биометрические черты из сохраненного шаблона либо создать физические подделки биометрического признака.

Различимость. Схема защиты шаблона не должна ухудшать точность аутентификации биометрической системой.

Отменяемость. Должна быть возможность из одних и тех же биометрических данных создать несколько защищенных шаблонов, которые нельзя будет связать с этими данными. Это свойство не только позволяет биометрической системе отзывать и выдавать новые биометрические шаблоны в случае компрометации базы данных, но и предотвращает перекрестное сопоставление между базами данных, за счет чего сохраняется приватность данных о пользователе.

Методы защиты шаблонов

Имеется два общих принципа защиты биометрических шаблонов: трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы.

В случае трансформации биометрических черт (рис. 5, а ) защищенный шаблон получен за счет применения необратимой функции трансформации к оригиналу шаблона. Такая трансформация обычно основана на индивидуальных характеристиках пользователя. В процессе аутентификации система применяет ту же функцию трансформации к запросу, и сопоставление происходит уже для трансформированного образца.

Биометрические криптосистемы (рис. 5, б ) хранят только часть информации, полученной из биометрического шаблона, - эта часть называется защищенным эскизом (secure sketch). Хотя его самого недостаточно для восстановления оригинального шаблона, он все же содержит необходимое количество данных для восстановления шаблона при наличии другого биометрического образца, похожего на полученный при регистрации.

Защищенный эскиз обычно получают путем связывания биометрического шаблона с криптографическим ключом, однако защищенный эскиз - это не то же самое, что биометрический шаблон, зашифрованный с помощью стандартных методов. При обычной криптографии зашифрованный шаблон и ключ расшифровки - это две разные единицы, и шаблон защищен, только если защищен и ключ. В защищенном шаблоне же инкапсулируются одновременно и биометрический шаблон, и криптографический ключ. Ни ключ, ни шаблон нельзя восстановить, имея только защищенный эскиз. Когда системе предоставляют биометрический запрос, достаточно похожий на шаблон, она может восстановить и оригинальный шаблон, и криптоключ с помощью стандартных методов распознавания ошибок.

Исследователи предложили два основных метода генерации защищенного эскиза: нечеткое обязательство (fuzzy commitment) и нечеткий сейф (fuzzy vault). Первый можно использовать для защиты биометрических шаблонов, представленных в виде двоичных строк фиксированной длины. Второй полезен для защиты шаблонов, представленных в виде наборов точек.

За и против

Трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы имеют свои «за» и «против».

Сопоставление в схеме с трансформацией черт часто происходит напрямую, и возможна даже разработка функций трансформации, не меняющих характеристик исходного пространства признаков. Однако бывает сложно создать удачную функцию трансформации, необратимую и терпимую к неизбежному изменению биометрических черт пользователя со временем.

Хотя для биометрических систем существуют методы генерации защищенного эскиза, основанные на принципах теории информации, трудность состоит в том, чтобы представить эти биометрические черты в стандартизованных форматах данных наподобие двоичных строк и наборов точек. Поэтому одна из актуальных тем исследований - разработка алгоритмов, преобразующих оригинальный биометрический шаблон в такие форматы без потерь значащей информации.

Методы fuzzy commitment и fuzzy vault имеют и другие ограничения, в том числе неспособность генерировать много несвязанных шаблонов из одного и того же набора биометрических данных. Один из возможных способов преодоления этой проблемы - применение функции трансформации черт к биометрическому шаблону до того, как она будет защищена с помощью биометрической криптосистемы. Биометрические криптосистемы, которые объединяют трансформацию с генерацией защищенного эскиза, называют гибридными.

Головоломка приватности

Нерасторжимая связь между пользователями и их биометрическими чертами порождает обоснованные опасения по поводу возможности раскрытия персональных данных. В частности, знание информации о хранимых в базе биометрических шаблонах можно использовать для компрометации приватных сведений о пользователе. Схемы защиты шаблонов до некоторой степени могут снизить эту угрозу, однако многие сложные вопросы приватности лежат за рамками биометрических технологий. Кто владеет данными - индивидуум или провайдеры сервиса? Сообразно ли применение биометрии потребностям в безопасности в каждом конкретном случае? Например, следует ли требовать отпечаток пальца при покупке гамбургера в фастфуде или при доступе к коммерческому Web-сайту? Каков оптимальный компромисс между безопасностью приложения и приватностью? Например, следует ли разрешать правительствам, предприятиям и другим лицам пользоваться камерами наблюдения в публичных местах, чтобы тайно следить за законной деятельностью пользователей?

На сегодня удачных практических решений для подобных вопросов нет.

Биометрическое распознавание обеспечивает более надежную аутентификацию пользователей, чем пароли и удостоверяющие личность документы, и является единственным способом обнаружения самозванцев. Хотя биометрические системы не являются абсолютно надежными, исследователи сделали значительные шаги вперед по пути идентификации уязвимостей и разработки мер противодействия им. Новые алгоритмы для защиты биометрических шаблонов частично устраняют опасения по поводу защищенности систем и приватности данных пользователя, но понадобятся дополнительные усовершенствования, прежде чем подобные методы будут готовы к применению в реальных условиях.

Анил Джейн ([email protected]) - профессор факультета компьютерных наук и инженерного проектирования Мичиганского университета, Картик Нандакумар ([email protected]) - научный сотрудник сингапурского Института инфокоммуникационных исследований.

Anil K. Jain, Kathik Nandakumar, Biometric Authentication: System Security and User Privacy. IEEE Computer, November 2012, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.