Статьи рынка безопасности

События

  • выставка 27/02/2019

    Securexpoг. Краснодар

  • выставка 19/03/2019

    Securika Moscow 2019г. Москва

  • форум 12/02/2019

    ТБ Форум 2019г Москва

Основные биометрические системы

  • 09.08.2016
  • 1607

Основные системы биометрии можно разделить на следующие классы:

1. Биометрия по голосу.

2. Биометрия по чертам лица (характерные точки на лице человека).

3. Биометрия по папиллярному рисунку пальца человека.

4. Биометрия по строению вен пальца или ладони.

5. Биометрия по строению радужной оболочки глаза.

6. Биометрия по сетчатке глаза.

7. Биометрия по ДНК.

8. Биометрия по почерку.

9. Биометрия по особенностям набора текста на клавиатуре ПК.

10. Биометрия по термограмме лица.

11. Биометрия по форме ушной раковины.

12. Биометрия по походке.

13. Биометрия по отражению ИК потока от кожи.

14. Биометрия по движению губ.

15. Биометрия по запаху тела.

16. Биометрия по кардиограмме.

17. Биометрия по геометрии кисти руки.

Биометрические признаки, а значит и способы биометрической регистрации, постоянно расширяются, поэтому следует ожидать появление биометрических устройств, основанных на новых признаках. На практике широко используются биометрические устройства на принципах с № 1 по № 6 из перечисленного в списке.

Биометрия по ДНК имеет самые высокие показатели по верификации, но требует специализированной лаборатории для своей реализации. За данным способом биометрии будущее, осталось подождать, чтобы такая лаборатория смогла поместиться в объем, хотя бы равный объему банкомата.

Биометрия по почерку и по набору на клавиатуре используется, но показывает достаточно скромные характеристики, в первую очередь, из-за плохой повторяемости признака самим человеком. К сожалению, человек не является машиной и для него характерно непостоянство поведенческих признаков.

Биометрия по термограмме лица для своей реализации требует тепловизора, цена на который начинается от $ 1,5 тыс., при этом разрешение матрицы не превышает 480х640 пикселей, что сильно осложняет практическое использование данного метода.

Биометрия по форме ушной раковины недостаточна изучена, да и идентификационных признаков не так уж много.

Биометрию по походке следует отнести к категории экзотики. Видится, что данное направление является тупиковым из-за плохой повторяемости признака и его слабой идентификации.

О биометрии по отражению ИК потока от кожи человека практически ничего не известно, кроме того что подсветка осуществляется в средневолновой ИК области (L = 6 мкм), что требует специализированного ИК приемника. Пока данная технология не вышла из стадии лабораторных исследований.

Также не вышла из стадии лабораторных исследований и биометрия по кардиограмме, несмотря на то, что метод признан достаточно перспективным. Думается, что пока количество инфарктов в мире говорит об обратном.

Биометрия по движению губ имеет проблемы, сходные с проблемами биометрии по походке.

Биометрия по запаху тела имеет перспективы развития, так экспериментально доказано, что собака безошибочно отличает запах одного человека от другого, но газоанализатора, близкого по характеристикам с носом собаки, пока нет и в ближайшей перспективе его создание не предвидится.

Биометрия по геометрии кисти руки в настоящее время не оправдала возложенных на нее надежд. Действительно, что делать, если кисть руки опухла?

Рассмотрим оставшиеся биометрические технологии по степени их совершенства. На рисунке 1 изображен график в условных единицах, отображающий приведенные зависимости, большее значение показателя (числа) характеризует более высокую степень совершенства технологии, т. е. меньшее количество ошибок.

Степень совершенства биометрических технологий (логарифмический масштаб)

Рис. 1. Степень совершенства биометрических технологий (логарифмический масштаб)

Таким образом, биометрия по строению вен пальца или ладони совместно с биометрией по строению радужной оболочки глаза или по сетчатке глаза уверенно лидируют в этом негласном хит-параде, причем отрыв составляет не в разы, а на порядки. Данные технологии являются доступными по своим стоимостным и техническим параметрам.

Биометрия по строению вен достаточно точна и сложна для создания муляжа биометрического признака. Технология основана на регистрации вен человека или на принципе отражения при подсветке, или на принципе просвета биологической ткани (рис. 2-3).

Строение вен руки человека

Рис. 2. Строение вен руки человека

Устройство для регистрации строения вен руки человека

Рис. 3. Устройство для регистрации строения вен руки человека

Биометрия по строению радужной оболочки глаза (рис. 4-5) по степени технического совершенства конкурирует с биометрией по строению вен. Уязвимым звеном данной технологии является дистанционное считывание биологического признака и возможность создания муляжа по высококачественной фотографии. В данном направлении происходит постоянное соперничество «меча и щита». Живой человеческий глаз реагирует на изменение светового потока, сужая или расширяя зрачок, совершает непроизвольные хаотические перемещения (благодаря чему человек имеет периферическое зрение), реальный зрачок имеет отблеск от подсветки и т. д. Вот эти признаки и использует биометрия по строению радужной оболочки для защиты от муляжа.

Внешний вид регистратора радужной оболочки глаза

Рис. 4. Внешний вид регистратора радужной оболочки глаза

Регистратор радужной оболочки глаза (встроен в «мышь» ПК)

Рис. 5. Регистратор радужной оболочки глаза (встроен в «мышь» ПК)

Биометрия по сетчатке глаза (рис. 6) в настоящее время считается лидером с точки зрения технического совершенства и практически не поддается обходу с помощью создания муляжей биометрического признака. Ранее такая биометрия использовалась на особо важных объектах. В настоящее время стоимость данной биометрии упала, и она стала доступна в бытовом применении.

Внешний вид регистратора сетчатки глаза

Рис. 6. Внешний вид регистратора сетчатки глаза

Биометрия по папиллярному рисунку пальца человека является самой распространенной и самой дешевой по реализации биометрией, что и определяет ее широкое распространение. Уязвимым местом данной биометрии является простота создания биометрического муляжа. Действительно, снять отпечаток пальца легального пользователя достаточно просто даже без его ведома. Первые системы биометрии по отпечатку пальца взламывались мгновенно, поскольку работали только по сравнению оптического одномерного рисунка. Затем биометрические системы стали анализировать объемную структуру отпечатка пальца, на что злоумышленники ответили травлением рисунка муляжа для создания объемной формы бороздок пальца. В настоящее время соревнование «щита и меча» продолжается. В частности, разработчики стали использовать несколько типов подсветки: традиционная - снизу через призму, и вторая - через палец с каждой стороны пальца, увеличилось и общее разрешение системы, стали регистрировать пульс и изменение уровня освещенности при наложении пленки с муляжом на сканер. Примером такого типа считывателей служит сканер Sonda LS1FP. Однако нам кажется, что победа биометрии по папиллярному рисунку пальца здесь неокончательна.

САМОЕ ГЛАВНОЕ ИЗ ПЕРЕЧИСЛЕННОГО В РАЗДЕЛЕ

1. Биометрия по строению вен пальца или ладони совместно с биометрией по строению радужной оболочки глаза или сетчатки глаза уверенно лидируют по своим техническим возможностям. 2. При ограничении по финансовым возможностям рекомендуется использовать биометрию по папиллярному рисунку пальца более поздних разработок.

БИМОДАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Бимодальные технологии (от лат. bis - дважды, modus - способ). Как бы ни были совершенны биометрические системы, лучше использовать две технологии одновременно,чем одну. Резкое снижение цен на биометрические технологии позволяет использовать две биометрические системы без существенных потерь для массового применения в быту (рис. 8-11).

Сканирование сразу двух отпечатков пальцев

Рис. 8. Сканирование сразу двух отпечатков пальцев

Банкомат фиксирует клавиатурный код и строение вен пальца

Рис. 9. Банкомат фиксирует клавиатурный код и строение вен пальца

Гибридный сканер нового поколения анализирует одновременно отпечаток пальца и строение вен пальца

Рис. 10. Гибридный сканер нового поколения анализирует одновременно отпечаток пальца и строение вен пальца

Считыватель для распознавания лиц и идентификации по Proxy-картам

Рис. 11. Считыватель для распознавания лиц и идентификации по Proxy-картам

Основное назначение бимодальных технологий - резко увеличить технические характеристики за счет одновременного использования различных технологий, на рисунке 14 изображена DET (КОО) характеристика бимодального решения для смартфона с использованием верификации по голосу и изображению лица.

Обратите внимание, насколько улучшились характеристики (рис. 12).

DET-график для лицевой, голосовой и бимодальной верификации

Рис. 12. DET-график для лицевой, голосовой и бимодальной верификации

МНОГОМОДАЛЬНЫЕ И МНОГОРУБЕЖНЫЕ СИСТЕМЫ БИОМЕТРИИ

Развитие биометрии несомненно будет происходить по принципу многомодальности, т. е. будут использоваться сразу несколько различных биометрических технологий, что резко снизит вероятность как ошибок первого рода, так и ошибок второго рода. Видится, что наиболее перспективными будут технологии биометрии по строению вен совместно с биометрией по строению радужной оболочки глаза или сетчатки глаза. При использовании биометрии по венам пальца необходимо использовать идентификацию по нескольким пальцам одной или двух рук. В данных вариациях возможно использовать биометрические признаки по принципу «два совпадения из трех», строить различные схемы анализа, используя логические сочетания «И», «ИЛИ», «И + ИЛИ».

При использовании технологий с различными характеристиками по вероятностям ошибок, например, биометрия по вене + по лицу человека + по отпечатку пальца, принятие решения должно осуществляться с учетом весовых коэффициентов того или иного параметра для каждой биометрической технологии.

Для еще большего повышения надежности возможно использование многорубежной биометрической охраны. Сразу оговоримся, что в таких системах охраны будем использовать только верификацию пользователя, что резко повышает технические возможности систем биометрии.

ПЕРЕЧЕНЬ ДЕЙСТВУЮЩИХ НАЦИОНАЛЬНЫХ СТАНДАРТОВ (БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ)

(по состоянию на 01.10.2014)

ОБОЗНАЧЕНИЕ НАЦИОНАЛЬНОГО СТАНДАРТА

НАИМЕНОВАНИЕ НАЦИОНАЛЬНОГО СТАНДАРТА

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-1-2008

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 1. Структура

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-2-2013

Информационные технологии. Биометрия. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца - контрольные точки

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-3-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 3. Спектральные данные изображения отпечатка пальца

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-4-2006

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 4. Данные изображения отпечатка пальца

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2013

Информационные технологии. Биометрия. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные изображения лица

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-6-2006

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 6. Данные изображения радужной оболочки глаза

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-7-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 7. Данные динамики подписи

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-8-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 8. Данные структуры остова отпечатка пальца

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-9-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 9. Изображения сосудистого русла

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-10-2010

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 10. Данные геометрии контура кисти руки

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-2-2008

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 2. Методы проведения технологического и сценарного испытаний

ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 19795-3-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 3. Особенности проведения испытаний при различных биометрических модальностях

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-4-2011

Информационные технологии. Биометрия. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 4. Испытания на совместимость

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19784-1-2007

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Биометрический программный интерфейс. Часть 1. Спецификация биометрического программного интерфейса

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19784-2-2010

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Биометрический программный интерфейс. Часть 2. Интерфейс поставщика биометрической функции архива

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19785-1-2008

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Единая структура форматов обмена биометрическими данными. Часть 1. Спецификация элементов данных

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19785-2-2008

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Единая структура форматов обмена биометрическими данными. Часть 2. Процедуры действий регистрационного органа в области биометрии

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19785-4-2012

Информационные технологии. Биометрия. Единая структура форматов обмена биометрическими данными. Часть 4. Спецификация формата блока защиты информации

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24708-2013

Информационные технологии. Биометрия. Протокол межсетевого обмена БиоАПИ

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24709-1-2009

Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Испытания на соответствие биометрическому программному интерфейсу (БиоАПИ). Часть 1. Методы и процедуры

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24709-2-2011

Информационные технологии. Биометрия. Испытания на соответствие биометрическому программному интерфейсу (БиоАПИ). Часть 2. Тестовые утверждения для поставщиков биометрических услуг

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24709-3-2013

Информационные технологии. Биометрия. Испытания на соответствие биометрическому программному интерфейсу (БиоАПИ). Часть 3. Тестовые утверждения для инфраструктур БиоАПИ

ГОСТ Р ИСО/МЭК 24713-2-2011

Информационные технологии. Биометрия. Биометрические профили для взаимодействия и обмена данными. Часть 2. Физический контроль доступа сотрудников аэропорта

ГОСТ Р ИСО/МЭК 29109-1-2012

Информационные технологии. Биометрия. Методология испытаний на соответствие форматам обмена биометрическими данными, определенных в комплексе стандартов ИСО/МЭК 19794. Часть 1. Обобщенная методология испытаний на соответствие

ГОСТ Р ИСО/МЭК 29109-5-2013

Информационные технологии. Биометрия. Методология испытаний на соответствие форматам обмена биометрическими данными, определенных в комплексе стандартов ИСО/МЭК 19794. Часть 5. Данные изображения лица

ГОСТ Р ИСО/МЭК 29794-1-2012

Информационные технологии. Биометрия. Качество биометрических образцов. Часть 1. Структура

ГОСТ Р ИСО/МЭК 29141-2012

Информационные технологии. Биометрия. Одновременное получение изображений отпечатков десяти пальцев с помощью БиоАПИ

ГОСТ Р 54412-2011/ISO/IEC TR 24741:2007

Информационные технологии. Биометрия. Обучающая программа по биометрии

ГОСТ Р 54411-2011/ISO/IEC TR 24722:2007

Информационные технологии. Биометрия. Мультимодальные и другие мультибиометрические технологии

Рассмотрим принцип построения трехрубежной охраны, хотя эти принципы можно развить и на большее число рубежей охраны.

Первый рубеж охраны (предполагается достаточно большой объем допущенных людей и, соответственно, необходима достаточно высокая пропускная способность биометрической системы). Здесь будем осуществлять пропуск с помощью биометрической системы по вене пальца. Верификацию на первом рубеже охраны будем осуществлять с помощью Proxy-карты.

Второй рубеж охраны (число допущенных людей гораздо ниже, чем на первом рубеже, и пропускная способность не является критической величиной). Осуществлять пропуск будем с помощью биометрической системы по вене другого пальца руки и другому вспомогательному биометрическому признаку (радужная оболочка глаза или лицо). Верификацию на втором рубеже охраны будем осуществлять с помощью ввода буквенно-цифрового пин-кода (не менее 6 знаков). Доступ ко второму и третьему рубежу охраны будет заблокирован, если человек не прошел первый рубеж охраны (не зарегистрирован проход через него).

Третий рубеж охраны предназначен для избранных. Здесь используется правило двух (трех) лиц. Допуск возможен только при одновременном проходе только двух носителей тайны третьего уровня. Первоначально необходимо применить новую Proxy-карту, чтобы иметь доступ к биометрическому терминалу, далее два носителя допуска в ограниченное время должны ввести новый буквенно-цифровой пин-код и осуществить считывание сетчатки глаза. Разумеется, все действия пользователей контролируются охраной визуально на каждом рубеже (биометрия своим чередом, а без человека не обойтись) и фиксируется видеосъемкой. Будем использовать и запрет повторного прохода, суть которого заключается в том, что если пользователь не покинул зону, то никто не может по его идентификатору (в том числе и биометрическому) войти в данную зону.

Думается, что преодолеть многорубежную систему биометрической верификации будет практически невозможно.

Теперь немного реабилитируем биометрию по голосу (в том числе и по телефонным звонкам) и по чертам лица. Несомненное достоинство этих технологий в возможности осуществлять идентификацию людей без их желания, что открывает определенные возможности для борьбы с терроризмом и криминалом. Однако в настоящее время не следует воспринимать эти технологии как панацею от терроризма. Дело в том, что чем больше база сравнения, тем меньше достоверность результата. Для видеобиометрии требуется высококачественное изображение лица, но террористы не стремятся попасть в объектив видеокамеры, да и расстояние до объекта съемки или освещение обычно далеки от оптимальных.

Тем, кто уверен, что за ним следит «Большой брат», можно успокоиться. Если вы не террорист и не мафиози, то за вами биометрические системы идентификации не следят, они просто не способны на это технически. Обычно для выборочной слежки используются другие технические возможности, но это не является темой нашего обсуждения.

Наилучшие свои возможности биометрия по голосу и по чертам лица может реализовать при стационарных проверках, например, паспортного контроля на границе. Кроме того, биометрия по голосу считается самой дешевой из представленных типов биометрии.

САМОЕ ГЛАВНОЕ ИЗ ПЕРЕЧИСЛЕННОГО В РАЗДЕЛЕ

1. Многомодальные и многорубежные системы биометрии способны обеспечить практически любую степень защиты объекта охраны.

2. Биометрия по голосу и по чертам лица имеет свою устойчивую нишу применения.

3. Реальные биометрические системы далеки от возможностей, демонстрируемых нам Голливудом.

ВЫБОР БИОМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Выбор биометрической системы для конкретного приложения является непростой задачей и, несмотря на достаточно категоричные рекомендации, изложенные выше, является сплавом компромиссов. К сожалению, в технике, выигрывая в одном параметре, мы проигрываем в другом. Для комплексной оценки биометрической системы используется график Зефира (рис. 13). Считается, что чем больше площадь изображенной фигуры, тем лучше, однако, масштаб по осям выставляет сам пользователь, и если для вас точность является приоритетом, то шаг единицы масштаба по этой оси у вас будет максимальным. В другом случае приоритетом будет являться стоимость, а значит и площади фигур для одних и тех же систем биометрии будут разными. Поэтому данный выбор требует взвешенности и обдуманности. Анализ материалов из различных независимых источников, представленные технические параметры от производителя, понимание сути и возможностей технологии, четкое осознание ваших собственных приоритетов в биометрической системе позволят сделать правильный выбор. В этом выборе смогут помочь и международные организации, занимающиеся тестированием биометрических систем, например: FVC 2006 (тест-отпечатки пальцев), MBE 2010 (тест-лицо), NIST 2012 (тест-голос), ICE 2006 (тест-радужная оболочка глаз) и т. д. Кто ищет - тот всегда найдет.

Пример графика Зефира

Рис. 13. Пример графика Зефира

Говоря о биометрии, нельзя не сказать об общей проблеме биометрических признаков. Эти признаки нельзя изменить. Если буквенно-цифровой код можно изменить за 10 секунд, то изменить сетчатку глаза еще никому не удалось. Допустим, вы зарегистрировались в биометрической системе проходной предприятия и через неделю уволились, так вот, ваш биометрический признак навсегда остался (или может остаться) в биометрической базе сотрудников предприятия, и точно таким же биометрическим признаком вы будете снимать деньги с банковского депозита. Вывод -не стоит «разбрасываться» биометрическими признаками. Правда, тут проблема лежит не в сфере техники, а в сфере морального состояния общества. Следует учесть, что биометрический признак человека в любой системе биометрии хранится в зашифрованном цифровом виде и извлечь его не так просто, однако, такая возможность есть.

Объективности ради надо сказать, что такая проблема есть и в настоящее время. Вспомните, сколько раз отсканировали за вашу жизнь ваш паспорт? Для сотрудников силовых ведомств проблема усугубляется тем, что они поголовно проходят дактилоскопию, якобы для упрощения опознания их останков, но что-то нам подсказывает, что дактилоскопию проводят не только для этого.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Тема биометрии настолько обширна, что ее невозможно с большей или меньшей полнотой изложить в одной статье, но хочется надеяться, что читатели смогут почерпнуть для себя полезное из представленного материала.

Как и всем людям, авторам свойственны ошибки, но мы были искренни в своих заблуждениях.

ЛИТЕРАТУРА И ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ МАТЕРИАЛЫ

1. http://www.1zagran.ru

2. http://fingerprint.com.ua/

3. http://habrahabr.ru/post/174397/

4. http://sonda.ru/

5. http://eyelock.com/index.php/products/hbox

6. http://www.bmk.spb.ru/

7. http://www.avtelcom.ru/

8. http://www.nec.com/en/global/solutions/security/products/hybrid_finger.html

9. http://www.ria-stk.ru/mi «Мир измерений» 3/2014

10. http://www.biometria.sk/ru/principles-of-biometrics.html

11. http://www.biometrics.ru

12. http://www.guardinfo.ru/ «Система физической защиты (СФЗ) ядерных материалов и ядерно-опасных объектов».

13. http://cbsrus.ru/

14. http: www.speechpro.ru

15. Poter J. F. On the 30 error criterion, 1997.

16. ГОСТР ИСО/МЭК19795-1-2007 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура».

17. Болл Р. М., Коннел Дж. Х., Ратха Н. К., Сеньор Э. У. Руководство по Биометрии. Из-во ЗАО «РИЦ Техносфера», 2006.

18. Симончик К. К., Белевитин Д. О., Матвеев Ю. Н., Дырмовский Д. В. Доступ к интернет-банкингу на основе бимодальной биометрии. Из-во «Мир измерений». 2014. № 3.

19. Дунин-Барковский И. В., Смирнов Н. В. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. М.: Из-во технико-теоретической литературы, 1955.

А.А. Михайлов,
начальник сектора отдела ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России, подполковник полиции,
А.А. Колосков,
старший научный сотрудник ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России, подполковник полиции,
Ю.И. Дронов,
старший научный сотрудник ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России
Опубликовано в журнале "Алгоритм Безопасности" № 1, 2016 г.

Поделиться:

Медиаканал агентства
Маркетинговое агентство рынка безопасности - AdvSecurity.ru
Все права защищены
© ООО АДВ Секьюрити, 2003—2018
Яндекс.Метрика
Метрика cайта: новости: 6875 (+2) | компании: 514 | бренды: 406 | статьи:  

О проекте / Контакты / Политика конфиденциальности и защиты информации

Techportal.ru в соц. сетях