Биометрическая идентификация

Биометрическая идентификация - это предъявление пользователем своего уникального биометрического параметра и процесс сравнения его со всей базой имеющихся данных. Для извлечения такого рода персональных данных используются биометрические считыватели.

Биометрические системы контроля доступа удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них, не могут быть утеряны либо украдены. Биометрический контроль доступа считается более надежным, т.к. идентификаторы не могут быть переданы третьим лицам, скопированы.

Технологии биометрической идентификации

Методы биометрической идентификации:

1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• Идентификация по отпечатку пальца;
• Идентификация по лицу;
• Идентификация по радужной оболочке глаза;
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация на основе акустических характеристик уха
• Идентификация по рисунку вен

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• Идентификация по голосу;
• Идентификация по рукописному почерку;
• Идентификация по клавиатурному почерку
• и другие.

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии — манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.

Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, — походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.

Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Критерии биометрической идентификации

Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• FAR - коэффициент ложного пропуска;
• FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• FRR - коэффициент ложного отказа;
• FNMR - вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
• График ROC - визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
• Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
• Коэффициент ошибочного удержания (FTC) - вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
• Ёмкость шаблона - максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» № 152-ФЗ от 27.07.2006 г.

Сравнительный анализ основных методов биометрической идентификации

Сравнение методов биометрической аутентификации с использованием математической статистики (FAR и FRR)

Главными, для оценки любой биометрической системы, являются два параметра:

FAR (False Acceptance Rate) - коэффициент ложного пропуска, т.е. процент возникновения ситуаций, когда система разрешает доступ пользователю, незарегистрированному в системе.

FRR (False Rejection Rate) - коэффициент ложного отказа, т.е. отказ в доступе настоящему пользователю системы.

Обе характеристики получают расчетным путем на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.

Для самых популярных на сегодняшний день методов биометрической идентификации средние значения FAR и FRR выглядят следующим образом:

Но для построения эффективной системы контроля доступа недостаточно отличных показателей FAR и FRR. Например, сложно представить СКУД на основе анализа ДНК, хотя при таком методе аутентификации указанные коэффициенты стремятся к нулю. Зато растет время идентификации, увеличивается влияние человеческого фактора, неоправданно возрастает стоимость системы.

Таким образом, для качественного анализа биометрической системы контроля доступа необходимо использовать и другие данные, получить которые, порой, возможно только опытным путем.

В первую очередь, к таким данным нужно отнести возможность подделки биометрических данных для идентификации в системе и способы повышения уровня безопасности.

Во- вторых, стабильность биометрических факторов: их неизменность со временем и независимость от условий окружающей среды.

Как логичное следствие, - скорость аутентификации, возможность быстрого бесконтактного снятия биометрических данных для идентификации.

И, конечно, стоимость реализации биометрической СКУД на основе рассматриваемого метода аутентификации и доступность составляющих.

Сравнение биометрических методов по устойчивости к фальсификации данных

Фальсификация биометрических данных это в любом случае достаточно сложный процесс, зачастую требующий специальной подготовки и технического сопровождения. Но если подделать отпечаток пальца можно и в домашних условиях, то об успешной фальсификации радужной оболочки - пока не известно. А для систем биометрической аутентификации по сетчатке глаза создать подделку попросту невозможно.

Сравнение биометрических методов по возможности строгой аутентификации

Повышение уровня безопасности биометрической системы контроля доступа, как правило, достигается программно-аппаратными методами. Например, технологии «живого пальца» для отпечатков, анализ непроизвольных подрагиваний – для глаз. Для увеличения уровня безопасности биометрический метод может являться одной из составляющих многофакторной системы аутентификации.

Включение в программно-аппаратный комплекс дополнительных средств защиты обычно довольно ощутимо увеличивает его стоимость. Однако, для некоторых методов возможна строгая аутентификация на основе стандартных составляющих: использование нескольких шаблонов для идентификации пользователя (например, отпечатки нескольких пальцев).

Сравнение методов аутентификации по неизменности биометрических характеристик

Неизменность биометрической характеристики с течением времени понятие также условное: все биометрические параметры могут измениться вследствие медицинской операции или полученной травмы. Но если обычный бытовой порез, который может затруднить верификацию пользователя по отпечатку пальца, - ситуация обычная, то операция, изменяющая рисунок радужной оболочки глаза – редкость.

Сравнение по чувствительности к внешним факторам

Влияние параметров окружающей среды на эффективность работы СКУД зависит от алгоритмов и технологий работы, реализованных производителем оборудования, и может значительно отличаться даже в рамках одного биометрического метода. Ярким примером подобных различий могут послужить считыватели отпечатков пальцев, которые в целом довольно чувствительны к влиянию внешних факторов.

Если сравнивать остальные методы биометрической идентификации – самым чувствительным окажется распознавание лиц 2D: здесь критичным может стать наличие очков, шляпы, новой прически или отросшей бороды.

Системы, использующие метод аутентификации по сетчатке, требуют довольно жесткого положения глаза относительно сканера, неподвижности пользователя и фокусировки самого глаза.

Методы идентификации пользователя по рисунку вен и радужной оболочке глаза сравнительно стабильны в работе, если не пытаться использовать их в экстремальных условиях работы (например, бесконтактная аутентификация на большом расстоянии во время «грибного» дождя).

Наименее чувствительна к влиянию внешних факторов трехмерная идентификация по лицу. Единственным параметром, который может повлиять на работу подобной СКУД, является чрезмерная освещенность.

Сравнение по скорости аутентификации

Скорость аутентификации зависит от времени захвата данных, размеров шаблона и объема ресурсов, отведенных на его обработку, и основных программных алгоритмов применяемых для реализации конкретного биометрического метода.

Сравнение по возможности бесконтактной аутентификации

Бесконтактная аутентификация дает массу преимуществ использования биометрических методов в системах физической безопасности на объектах с высокими санитарно-гигиеническими требованиями (медицина, пищевая промышленность, научно-исследовательские институты и лаборатории). Кроме того, возможность идентификации удаленного объекта ускоряет процедуру проверки, что актуально для крупных СКУД с высокой поточностью. А также, бесконтактная идентификация может использоваться правоохранительными органами в служебных целях. Именно поэтому ученые стремятся разработать бесконтактные системы аутентификации по отпечатку пальца, но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением мегапиксельных камер видеонаблюдения реализация подобного принципа работы становится все более легкой.

Сравнение биометрических методов по психологическому комфорту пользователя

Психологический комфорт пользователей – также достаточно актуальный показатель при выборе системы безопасности. Если в случае с двухмерным распознаванием лиц или радужной оболочкой – оно происходит незаметно, то сканирование сетчатки глаза – довольно неприятный процесс. А идентификация по отпечатку пальца, хоть и не приносит неприятных ощущений, может вызывать негативные ассоциации с методами криминалистической экспертизы.

Сравнение по стоимости реализации биометрических методов в СКУД

Стоимость систем контроля и учета доступа в зависимости от используемых методов биометрической идентификации крайне различается между собой. Впрочем, разница может быть ощутимой и внутри одного метода, в зависимости от назначения системы (функциональности), технологий производства, способов повышающих защиту от несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение доступности методов биометрической идентификации в России

Доступность СКУД, использующих тот или иной метод биометрической аутентификации, зависит от распространенности их в целом. И, конечно, специфика российского рынка накладывает свои ограничения.

При учете сложных экономических условий на передний план выходит цена. При чем, для России играет роль не только сравнительная оценка стоимости реализации различных методов, но и наличие оборудования отечественного производства, использующего для биометрической идентификации обозначенный метод. В первую очередь, наличие собственных производителей на порядок снижает стоимость оборудования. Кроме того, доступность оборудования позволяет рассчитывать на быструю замену или ремонт комплектующих в случае необходимости.

С распознаванием отпечатков пальцев проблем не возникает: потребителю доступен широкий ассортимент оборудования как импортного, так и российского производства. Последнее, естественно, дешевле и пользуется популярностью у клиентов и инсталляторов. В том числе, для реализации систем многофакторной аутентификации.

Примерно та же картина с методом распознавания рисунка вен: наличие на рынке отечественного оборудования делает эту технологию достаточно популярной.

Двухмерная идентификация по лицу недостаточно эффективна для построения системы безопасности на ее основе. Скорее этот метод используется для задач видеоаналитики или в качестве одной из составляющих для мультифакторных систем аутентификации. При необходимости, можно найти отечественных производителей для решения этих задач.

Трехмерная аутентификация – дорогое удовольствие, даже при простом сравнении методов биометрической идентификации. Стоит учесть и тот факт, что выбор российских производителей, мягко говоря, ограничен.

Метод аутентификации по сетчатке глаза настолько узкоспециализирован, а объекты, для которых он предназначен, настолько секретны, что лучше о его доступности даже не думать и не говорить вслух.

Метод идентификации по радужной оболочке глаза уже много лет считается одним из самых перспективных и эффективных, и его доля на мировом рынке, конечно, растет. При этом высокая стоимость и сложная ситуация с патентами на технологию – являются ограничителями и на мировой арене. Для российского рынка, с учетом курса рубля к иностранным валютам, стоимость технологии огромна и оборудование иностранного производства, по этой причине, доступно только под заказ. Что касается российских производителей, им, кроме прочего, придется пробиваться еще и через бюрократические препоны своего отечества. Поэтому, не смотря на всю перспективность метода, оборудования чисто российского производства на нашем рынке нет.

Сравнение биометрических методов по совокупности факторов

Безусловно, выбор метода биометрической аутентификации для системы контроля доступа в первую очередь зависит от предъявляемых к ней требований. Тем не менее, сравнение биометрических методов по совокупности факторов наглядно демонстрирует их преимущества в целом.

И если рост систем, базирующихся на распознавании радужной оболочки глаза, ограничен высокой стоимостью и малой доступностью для российского потребителя, то потенциал метода биометрической аутентификации по рисунку вен – очевиден.

Стандартизация шаблонов биометрической идентификации

Биометрическая аутентификация – масштабный сегмент рынка систем безопасности, обладающий высоким потенциалом: как введения в эксплуатацию, так и развития новых технологий. Фактически, не будет преувеличением сказать, что каждое новое устройство биометрической идентификации может использовать новые принципы и алгоритмы работы. Конечно, это дает огромный простор для творчества разработчиков, однако остро ставит для пользователя вопрос о совместимости оборудования различных производителей, а порой и о совместимости оборудования с различными версиями ПО.

The Image Group – одна из основных исследовательских организаций, работающих над стандартизацией биометрических технологий. Члены группы служат в различных комитетах по стандартизации в INCITS / M1, ISO / SC37; имеют поддержку ФБР и других правительственных ведомств по всему миру. В сферу интересов группы также входит тестирование алгоритмов работы биометрических устройств работающих по технологии распознавания лица, радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев. В частности, для последних существует бесплатный сервис по тестированию MINEX. Результаты тестов находятся в публичном доступе, что позволяет пользователям и инсталляторам получить дополнительную оценку характеристик интересующего их оборудования.

Многофакторная аутентификация

Использование многофакторной аутентификации на примере двухфакторной аутентификации.

Идентификация как Услуга (Identification-as-a-service)

Идентификация как Услуга на рынке биометрических технологий понятие достаточно новое, но сулящее массу очевидных преимуществ: простота использования, экономия времени, безопасность, удобство, универсальность и масштабируемость – как и другие системы, базирующиеся на Облачном хранении и обработке данных.

В первую очередь, Identification-as-a-service представляет интерес для крупных проектов с широким спектром задач по безопасности, в частности, для государственных и местных правоохранительных органов, позволяя создать инновационные автоматизированные системы биометрической идентификации, которые обеспечивают идентификацию в режиме реального времени подозреваемых и преступников.

Облачная идентификация как технология будущего

Развитие биометрической идентификации идет параллельно развитию Облачных сервисов. Современные технологические решения направлены на интеграцию различных сегментов в комплексные решения, удовлетворяющие всем потребностям клиента, при чем, не только в обеспечении физической безопасности. Так что объединение Cloud-сервисов и биометрии в составе СКУД – шаг, полностью отвечающий духу времени и обращенный в перспективу.

Каковы перспективы объединения биометрических технологий с облачными сервисами?

Этот вопрос редакция Techportal.ru адресовала крупнейшему российскому системному интегратору, компании «Техносерв»:

Идентификация как Услуга Morpho Cloud

О принятии Облачных сервисов в качестве удобного и безопасного решения, говорит первое развертывание автоматизированной системы биометрической идентификации для государственных правоохранительных органов в коммерческой облачной среде, завершившееся в сентябре 2016 гола: MorphoTrak, дочерняя компания Safran Identity & Security, и Департамент полиции Альбукерке успешно развернули MorphoBIS в облаке MorphoCloud. Полицейские уже отметили значительное увеличение скорости обработки, а также возможность распознавания отпечатков значительно худшего качества.

Служба, разработанная MorphoTrak) базируется на Microsoft Azure Government и включает в себя несколько биометрические механизмов идентификации: дактилоскопическая биометрия, биометрия лица и радужной оболочки глаза. Кроме того, возможно распознавание татуировок, голоса, услуги видеоаналитики (VSaaS).

Кибербезопасность системы отчасти гарантируется размещением на правительственном сервере уголовного правосудия Criminal Justice Information Services (CJIS), а отчасти совокупным опытом работы в области безопасности компаний Morpho и Microsoft.

"Мы разработали наше решение, чтобы помочь правоохранительным органам добиться экономии времени и увеличения эффективности. Безопасность, конечно, является ключевым элементом. Мы хотели, чтобы облачное решение отвечало бы жесткой политике безопасности правительства CJIS и нашли Microsoft идеальным партнером, чтобы обеспечить жесткий контроль над уголовными и национальными данными по безопасности, в рамках территориально-распределенной среды центров обработки данных." - говорит Франк Баррет, директор Cloud Services в MorphoTrak, LLC.

В результате Morpho Cloud является выдающимся примером аутсорсингового управления идентификацией, которая может обеспечить эффективность и экономичность улучшений в системах безопасности правоохранительных органов. Идентификация как сервис предоставляет преимущества, недоступные для большинства учреждений. Например, гео-распределенное аварийное восстановление данных, как правило, не целесообразно с точки зрения высокой стоимости проекта, и повышение уровня безопасности таким образом возможно только благодаря масштабу Microsoft Azure и Morpho Cloud.

Биометрическая аутентификация на мобильных устройствах

Аутентификация по отпечатку пальца на мобильных устройствах

Исследование Biometrics Research Group, Inc. посвящено анализу и прогнозу развития рынка биометрической аутентификации в мобильных устройствах. Исследование спонсировано ведущими производителями рынка биометрии Cognitec, VoicePIN и Applied Recognition.

Рынок мобильной биометрии в цифрах

По данным исследования объем сегмента мобильной биометрии оценивается в 9 млрд. долл. к 2018 г. и $ 45 млрд к 2020 году по всему миру. При этом использование биометрических характеристик для аутентификации будет применяться не только для разблокировки мобильных устройств, а также для организации многофакторной аутентификации и мгновенного подтверждения электронных платежей.

Развитие сегмента рынка мобильной биометрии связано с активным использованием смартфонов с предустановленными сенсорами. Отмечается, что к концу 2015 года, мобильные устройства с биометрией будут использовать не менее 650 млн человек. Число пользователей мобильных с биометрическими датчиками согласно прогнозам, будет расти на 20.1% в год и к 2020 году составит не менее 2 млрд. человек.

Материал спецпроекта "Без ключа"

Спецпроект "Без ключа" представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт