Khoa học hiện đại không đứng yên. Càng ngày, các thiết bị càng được yêu cầu bảo vệ chất lượng cao để ai đó vô tình chiếm hữu chúng không thể khai thác hết thông tin. Ngoài ra, các phương pháp bảo vệ thông tin khỏi bị truy cập trái phép không chỉ được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.
Ngoài việc nhập mật khẩu ở dạng kỹ thuật số, nhiều hệ thống bảo mật sinh trắc học được cá nhân hóa hơn được sử dụng.
Đây là gì?
Trước đây, một hệ thống như vậy chỉ được sử dụng trong một số trường hợp hạn chế, để bảo vệ các đối tượng chiến lược quan trọng nhất.
Sau đó, sau ngày 11 tháng 9 năm 2011, chúng tôi đã đi đến kết luận rằng cách bảo vệ thông tin và quyền truy cập này có thể được áp dụng không chỉ ở những khu vực này mà còn ở những khu vực khác.
Vì vậy, các kỹ thuật nhận dạng con người đã trở nên không thể thiếu trong một số phương pháp chống gian lận và khủng bố, cũng như trong các lĩnh vực như:
- hệ thống sinh trắc học để truy cập công nghệ truyền thông, cơ sở dữ liệu mạng và máy tính;
-cơ sở dữ liệu;
- kiểm soát truy cập vào kho thông tin, v.v.
Mỗi người có một số đặc điểm không thay đổi theo thời gian, hoặc những đặc điểm có thể sửa đổi, nhưng chỉ thuộc về một người cụ thể. Về vấn đề này, có thể phân biệt các thông số sau của hệ thống sinh trắc học được sử dụng trong các công nghệ này:
- động - các tính năng của chữ viết tay, giọng nói, v.v.;
- tĩnh - dấu vân tay, chụp ảnh auricle, quét võng mạc và những thứ khác.
Trong tương lai, công nghệ sinh trắc học sẽ thay thế các phương pháp xác thực thông thường của một người bằng hộ chiếu, vì chip nhúng, thẻ và những đổi mới tương tự trong công nghệ khoa học sẽ không chỉ được giới thiệu trong tài liệu này mà còn trong những tài liệu khác.
Lạc đề nhỏ về các phương pháp nhận dạng:
- Nhận dạng - một đến nhiều; mẫu được so sánh với tất cả mẫu có sẵn theo các thông số nhất định.
- Xác thực - 1-1; mẫu được so sánh với vật liệu thu được trước đó. Trong trường hợp này, người đó có thể được biết đến, dữ liệu nhận được của người đó được so sánh với thông số mẫu của người này có sẵn trong cơ sở dữ liệu;
Hệ thống bảo mật sinh trắc học hoạt động như thế nào
Để tạo cơ sở cho một người nhất định, cần phải xem xét các thông số cá nhân sinh học của người đó bằng một thiết bị đặc biệt.
Hệ thống ghi nhớ mẫu sinh trắc đã nhận (quá trình ghi). Trong trường hợp này, có thể cần phải thực hiện một số mẫu để biên dịch chính xác hơngiá trị điều khiển của tham số. Thông tin hệ thống nhận được sẽ được chuyển đổi thành mã toán học.
Ngoài việc tạo mẫu, hệ thống có thể yêu cầu các bước bổ sung để kết hợp số nhận dạng cá nhân (mã PIN hoặc thẻ thông minh) và mẫu sinh trắc học. Sau đó, khi một trận đấu được quét, hệ thống sẽ so sánh dữ liệu nhận được bằng cách so sánh mã toán học với những mã đã được ghi lại. Nếu chúng khớp nhau, điều đó có nghĩa là xác thực đã thành công.
Các lỗi có thể xảy ra
Hệ thống có thể phát sinh lỗi, không giống như nhận dạng bằng mật khẩu hoặc khóa điện tử. Trong trường hợp này, các loại thông tin không chính xác sau được phân biệt:
- lỗi loại 1: tỷ lệ truy cập sai (FAR) - người này có thể bị nhầm với người khác;
- lỗi loại 2: Tỷ lệ từ chối sai (FRR) - người đó không được nhận dạng trong hệ thống.
Ví dụ, để loại trừ các lỗi ở cấp độ này, cần phải vượt qua các chỉ số FAR và FRR. Tuy nhiên, điều này là không thể, vì điều này sẽ yêu cầu nhận dạng một người bằng DNA.
Vân tay
Hiện tại, phương pháp được biết đến nhiều nhất là sinh trắc học. Khi nhận được hộ chiếu, công dân Nga hiện đại phải trải qua thủ tục lấy dấu vân tay để nhập vào thẻ cá nhân.
Phương pháp này dựa trên sự độc đáo của kiểu u nhú ở ngón tay và đã được sử dụng trong một thời gian dài, bắt đầu từ pháp y(soi gương). Bằng cách quét ngón tay, hệ thống sẽ dịch mẫu thành một loại mã, sau đó được so sánh với mã nhận dạng hiện có.
Theo quy luật, các thuật toán xử lý thông tin sử dụng vị trí riêng lẻ của các điểm nhất định có chứa dấu vân tay - ngã ba, điểm cuối của đường hoa văn, v.v. Thời gian cần để dịch một hình ảnh thành mã và đưa ra kết quả là thường là khoảng 1 giây.
Thiết bị, bao gồm cả phần mềm, hiện đang được sản xuất phức tạp và tương đối rẻ.
Lỗi xảy ra khi quét ngón tay (hoặc cả hai tay) khá thường xuyên nếu:
- Có độ ẩm hoặc khô bất thường ở ngón tay.
- Bàn tay được xử lý bằng hóa chất gây khó khăn cho việc xác định.
- Có vết nứt hoặc vết xước nhỏ.
- Có một luồng thông tin lớn và liên tục. Ví dụ, điều này có thể xảy ra trong một doanh nghiệp nơi việc truy cập vào nơi làm việc được thực hiện bằng máy quét dấu vân tay. Vì lưu lượng người lớn nên hệ thống có thể bị lỗi.
Các công ty nổi tiếng nhất về hệ thống nhận dạng dấu vân tay: Bayometric Inc., SecuGen. Ở Nga, họ đang làm việc về điều này: Sonda, BioLink, SmartLock và những người khác.
Mống mắt
Mô hình vỏ được hình thành khi thai nhi được 36 tuần, được hình thành sau hai tháng và không thay đổi trong suốt cuộc đời. Hệ thống nhận dạng mống mắt sinh trắc học khôngchỉ chính xác nhất trong số những cái khác trong loạt bài này, nhưng cũng là một trong những cái đắt nhất.
Ưu điểm của phương pháp là quét, tức là chụp ảnh, có thể xảy ra ở cả khoảng cách 10 cm và ở khoảng cách 10 mét.
Khi sửa ảnh, dữ liệu về vị trí của các điểm nhất định trên mống mắt của mắt sẽ được truyền đến máy tính, sau đó cung cấp thông tin về khả năng dung sai. Tốc độ xử lý dữ liệu mống mắt của con người là khoảng 500ms.
Hiện tại, hệ thống nhận dạng này trên thị trường sinh trắc học chiếm không quá 9% tổng số các phương pháp nhận dạng như vậy. Đồng thời, thị phần của công nghệ vân tay trên 50%.
Máy quét cho phép chụp và xử lý mống mắt của mắt có thiết kế và phần mềm khá phức tạp, do đó giá cao được thiết lập cho các thiết bị như vậy. Ngoài ra, Iridian ban đầu là công ty độc quyền trong việc sản xuất hệ thống nhận dạng mống mắt của con người. Sau đó, các công ty lớn khác bắt đầu tham gia vào thị trường, họ đã tham gia vào việc sản xuất các thành phần cho các thiết bị khác nhau.
Vì vậy, hiện tại ở Nga có các công ty sau đây hình thành hệ thống nhận dạng con người bằng mống mắt của mắt: AOptix, SRI International. Tuy nhiên, các công ty này không cung cấp các chỉ số về số lỗi của loại thứ nhất và thứ hai, vì vậy thực tế không phải là hệ thống không được bảo vệ khỏi hàng giả.
Hình học khuôn mặt
Có hệ thống sinh trắc họcbảo mật liên quan đến nhận dạng khuôn mặt ở chế độ 2D và 3D. Nói chung, người ta tin rằng các đặc điểm trên khuôn mặt của mỗi người là duy nhất và không thay đổi trong suốt cuộc đời. Các đặc điểm như khoảng cách giữa các điểm nhất định, hình dạng, v.v. không thay đổi.
Chế độ 2D là một phương pháp nhận dạng tĩnh. Khi sửa hình ảnh, điều cần thiết là người đó không di chuyển. Nền, sự hiện diện của ria mép, râu, ánh sáng chói và các yếu tố khác ngăn hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng quan trọng. Điều này có nghĩa là đối với bất kỳ điểm nào không chính xác, kết quả sẽ không chính xác.
Hiện tại, phương pháp này không phổ biến lắm do độ chính xác thấp và chỉ được sử dụng trong sinh trắc học đa phương thức (chéo), là sự kết hợp của các cách nhận dạng một người bằng khuôn mặt và giọng nói cùng một lúc. Hệ thống bảo mật sinh trắc học có thể bao gồm các mô-đun khác - cho DNA, dấu vân tay và các mô-đun khác. Ngoài ra, phương pháp chéo không yêu cầu tiếp xúc với người cần nhận dạng, cho phép bạn nhận dạng người qua ảnh và giọng nói được ghi lại trên thiết bị kỹ thuật.
Phương pháp3D có các thông số đầu vào hoàn toàn khác nên không thể so sánh với công nghệ 2D. Khi ghi hình ảnh, một khuôn mặt trong động lực học được sử dụng. Hệ thống, chụp từng hình ảnh, tạo ra một mô hình 3D, sau đó dữ liệu thu được sẽ được so sánh với nhau.
Trong trường hợp này, một lưới đặc biệt được sử dụng, được chiếu lên khuôn mặt của một người. Hệ thống bảo mật sinh trắc học, tạo nhiều khung hình trên mỗithứ hai, xử lý hình ảnh bằng phần mềm có trong chúng. Ở giai đoạn đầu tiên của quá trình tạo hình ảnh, phần mềm sẽ loại bỏ những hình ảnh không phù hợp khi không nhìn thấy rõ khuôn mặt hoặc các vật thể thứ cấp.
Sau đó, chương trình phát hiện và bỏ qua các mục phụ (kính, kiểu tóc, v.v.). Các đặc điểm nhân trắc học của khuôn mặt được đánh dấu và ghi nhớ, tạo ra một mã duy nhất được nhập vào kho dữ liệu đặc biệt. Thời gian chụp ảnh khoảng 2 giây.
Tuy nhiên, bất chấp ưu điểm của phương pháp 3D so với phương pháp 2D, bất kỳ sự can thiệp đáng kể nào trên khuôn mặt hoặc sự thay đổi biểu hiện trên khuôn mặt đều làm giảm độ tin cậy thống kê của công nghệ này.
Ngày nay, công nghệ nhận dạng khuôn mặt sinh trắc học được sử dụng cùng với các phương pháp nổi tiếng nhất được mô tả ở trên, chiếm khoảng 20% toàn bộ thị trường công nghệ sinh trắc học.
Các công ty phát triển và triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Tại Nga, các công ty sau đang nghiên cứu vấn đề này: Artec Group, Vocord (phương pháp 2D) và các nhà sản xuất nhỏ hơn khác.
Đường vân lòng bàn tay
Khoảng 10-15 năm trước, một công nghệ nhận dạng sinh trắc học mới ra đời - nhận dạng bằng các tĩnh mạch của bàn tay. Điều này trở nên khả thi do hemoglobin trong máu hấp thụ mạnh bức xạ hồng ngoại.
Một máy ảnh IR đặc biệt chụp ảnh lòng bàn tay, dẫn đến một mạng lưới các tĩnh mạch xuất hiện trong hình ảnh. Hình ảnh này được phần mềm xử lý và trả về kết quả.
Vị trí của các tĩnh mạch trên cánh tay có thể so sánh với đặc điểm của mống mắt - đường nét và cấu trúc của chúng không thay đổi theo thời gian. Độ tin cậy của phương pháp này cũng có thể tương quan với kết quả thu được trong quá trình nhận dạng bằng mống mắt.
Bạn không cần phải liên hệ với người đọc để chụp ảnh, nhưng sử dụng phương pháp hiện tại này cần đáp ứng một số điều kiện để có được kết quả chính xác nhất: không thể lấy được nếu chẳng hạn chụp ảnh một bàn tay trên đường phố. Ngoài ra, trong quá trình quét, bạn không thể phát sáng máy ảnh. Kết quả cuối cùng sẽ không chính xác nếu mắc các bệnh liên quan đến tuổi tác.
Phân phối của phương pháp trên thị trường chỉ khoảng 5%, nhưng được sự quan tâm rất lớn từ các công ty lớn đã phát triển công nghệ sinh trắc học: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.
Võng mạc
Quét mẫu mao mạch trên bề mặt võng mạc được coi là phương pháp xác định đáng tin cậy nhất. Nó kết hợp các tính năng tốt nhất của công nghệ nhận dạng con người sinh trắc học dựa trên mống mắt của mắt và các tĩnh mạch của bàn tay.
Lần duy nhất mà phương pháp này có thể cho kết quả không chính xác là bệnh đục thủy tinh thể. Về cơ bản, võng mạc có cấu trúc không thay đổi trong suốt cuộc đời.
Nhược điểm của hệ thống này là quét võng mạc được thực hiện khi người đó không di chuyển. Công nghệ phức tạp trong ứng dụng của nó, kéo dài thời gian xử lý.
Do chi phí cao nên hệ thống sinh trắc học không được sử dụng rộng rãi, nhưng nó cho kết quả chính xác nhất trong số các phương pháp quét các đặc điểm của con người trên thị trường.
Tay
Phương pháp nhận dạng hình học bàn tay phổ biến trước đây ngày càng ít được sử dụng, vì nó cho kết quả thấp nhất so với các phương pháp khác. Khi quét, các ngón tay được chụp ảnh, chiều dài của chúng, tỷ lệ giữa các nút và các thông số riêng lẻ khác được xác định.
Hình tai
Các chuyên gia nói rằng tất cả các phương pháp nhận dạng hiện có không chính xác bằng nhận dạng một người qua hình dạng của tai. Tuy nhiên có cách xác định nhân cách bằng ADN nhưng trường hợp này lại tiếp xúc gần gũi với con người nên bị coi là không có đạo đức.
Nhà nghiên cứu Mark Nixon đến từ Anh khẳng định rằng các phương pháp thuộc cấp độ này là hệ thống sinh trắc học thế hệ mới, chúng cho kết quả chính xác nhất. Không giống như võng mạc, mống mắt hoặc ngón tay, trên đó các thông số ngoại lai rất có thể xuất hiện gây khó khăn cho việc xác định, điều này không xảy ra trên tai. Được hình thành từ thời thơ ấu, tai chỉ phát triển mà không thay đổi các điểm chính của nó.
Nhà phát minh gọi phương pháp xác định một người bằng cơ quan thính giác là "biến đổi chùm ảnh". Công nghệ này liên quan đến việc chụp một hình ảnh với các tia có màu sắc khác nhau, sau đó được dịch thành mã toán học.
Tuy nhiên, theo nhà khoa học, phương pháp của ông cũng có những mặt tiêu cực. Đếnchẳng hạn như tóc che tai, góc chụp sai và các điểm không chính xác khác có thể cản trở việc thu được hình ảnh rõ nét.
Công nghệ quét tai sẽ không thay thế phương pháp nhận dạng quen thuộc và quen thuộc như vân tay, nhưng có thể được sử dụng cùng với nó.
Điều này được cho là để tăng độ tin cậy của khả năng nhận dạng của con người. Đặc biệt quan trọng là sự kết hợp của các phương pháp khác nhau (đa phương thức) trong việc truy bắt tội phạm, nhà khoa học tin tưởng. Là kết quả của các thử nghiệm và nghiên cứu, họ hy vọng sẽ tạo ra phần mềm sẽ được sử dụng tại tòa án để xác định duy nhất thủ phạm từ hình ảnh.
Tiếng người
Nhận dạng cá nhân có thể được thực hiện cả cục bộ và từ xa bằng công nghệ nhận dạng giọng nói.
Ví dụ: khi nói chuyện trên điện thoại, hệ thống sẽ so sánh thông số này với thông số có sẵn trong cơ sở dữ liệu và tìm các mẫu tương tự theo tỷ lệ phần trăm. Đối sánh hoàn chỉnh có nghĩa là danh tính đã được thiết lập, nghĩa là nhận dạng bằng giọng nói đã xảy ra.
Để truy cập bất cứ thứ gì theo cách truyền thống, bạn phải trả lời một số câu hỏi bảo mật nhất định. Đây là mã số, tên thời con gái của mẹ và các mật khẩu văn bản khác.
Nghiên cứu hiện đại trong lĩnh vực này cho thấy thông tin này khá dễ nắm bắt, vì vậy có thể sử dụng các phương pháp nhận dạng như sinh trắc học bằng giọng nói. Trong trường hợp này, không phải kiến thức về các mã cần được xác minh mà là tính cách của người đó.
Đối vớiĐể làm điều này, khách hàng cần nói một số cụm từ mã hoặc bắt đầu nói chuyện. Hệ thống nhận dạng giọng nói của người gọi và kiểm tra xem giọng nói đó có thuộc về người này hay không - liệu anh ta có phải là người mà anh ta tuyên bố là không.
Hệ thống bảo mật thông tin sinh trắc học kiểu này không yêu cầu thiết bị đắt tiền, đây là ưu điểm của chúng. Ngoài ra, bạn không cần phải có kiến thức đặc biệt để thực hiện quét giọng nói bởi hệ thống, vì thiết bị tạo ra kết quả thuộc loại "true - false" một cách độc lập.
Tuy nhiên, giọng nói có thể thay đổi theo tuổi tác hoặc do bệnh tật, vì vậy phương pháp này chỉ đáng tin cậy khi mọi thứ đều phù hợp với thông số này. Ngoài ra, độ chính xác của kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn bên ngoài.
Viết tay
Việc nhận dạng một người theo cách viết chữ diễn ra trong hầu hết mọi lĩnh vực của cuộc sống, nơi cần phải có chữ ký. Điều này xảy ra, chẳng hạn như trong một ngân hàng, khi một chuyên gia so sánh mẫu được tạo khi mở tài khoản với các chữ ký được đính kèm trong lần truy cập tiếp theo.
Độ chính xác của phương pháp này không cao, vì việc nhận dạng không xảy ra với sự trợ giúp của mã toán học, như những phương pháp trước mà chỉ bằng một phép so sánh đơn giản. Có mức độ nhận thức chủ quan cao. Ngoài ra, chữ viết tay thay đổi rất nhiều theo độ tuổi, điều này thường khiến bạn khó nhận ra.
Trong trường hợp này, tốt hơn là sử dụng các hệ thống tự động cho phép bạn xác định không chỉ các kết quả phù hợp có thể nhìn thấy mà còn cả các đặc điểm khác biệt khác về cách viết của các từ, chẳng hạn như độ dốc,khoảng cách giữa các điểm và các tính năng đặc trưng khác.
