ノイズが増加した状態でのパスワード音声フレーズによる人の生体認証音声識別カラシニコフドミトリーミハイロビッチ。人を識別するための最も自然で有益な方法としての音声バイオメトリクス音声バイオメトリクス

データへのアクセスを提供するための音声による個人の識別は、音声ロックと呼ばれます。一人一人が偽造できない独特の声を持っています。
紛失したり、侵入者に故意に転送されたりする可能性のある重要な個人識別子（トークン、スマートカード、トークン）やパスワードとは異なり、情報セキュリティに使用される生体認証技術は不可欠です。これは、「適切な」人がデータにアクセスできる信頼性の割合が高くなることを意味します。

「スピーチテクノロジーセンター」の従業員は、銀行のコンタクトセンターにある妻の口座の状態に関する情報を簡単に入手できました。銀行に電話し、パスワードとパスポートデータを提供するだけで十分だったので、オペレーターは銀行の指示に従って、クライアントの秘密情報を彼に伝えました。

アカウント所有者の身元の識別が生体認証機能に基づいていた場合、これは発生しなかったでしょう。この場合、電話で話すとき、音声で識別を行うことができます。同時に、音声生体認証は、顔の形状、指紋、網膜による識別など、他のモダリティの中でも信頼性と利便性の点で際立っています。

第一に、音声生体認証は非接触型であり、クライアントのリモート識別と検証の可能性を提供します。そして、これはコールセンターで使用されるときにそれを便利にします。
第二に、銀行の顧客をコンタクトセンターのデータベースに登録するために、生体認証サンプルを取得するための特別なデバイスは必要ありません。音声パスワードは、ヘッドセット、固定電話、携帯電話、スマートフォンなど、マイクを備えた利用可能なデバイスから録音されます。

最後に、音声バイオメトリクスは顔バイオメトリクスと簡単に組み合わせることができます。これらのモダリティは両方とも非接触であり、リモート識別に便利です。マルチモーダルバイオメトリクスは、100％の精度の個人識別を提供します。

現在、米国のある銀行でパイロットを実施して、顧客のスマートフォンからのマルチモーダル生体認証アクセスを導入しています。 Android向けに開発された銀行の特別なアプリケーションは、スマートフォンで顔の写真を撮り、パスフレーズを記録することにより、システムにクライアントを登録します。次に、クライアントの個人データを小さな質問票に記入します。モバイル銀行に入るために、クライアントは自分の写真を撮り、スマートフォンにパスフレーズを話し、システムはデータベースで一致するものを探し、モバイル銀行口座ページへのアクセスを開きます。

銀行で音声による識別を使用する方法

1. システムへのクライアント登録と割り当てID。登録にはいくつかの種類があり（クライアントの音声サンプルの一次録音）、必要に応じて銀行のコンタクトセンターで使用できます。テキストに依存しない登録方法では、クライアントが何を言っているかはまったく関係ありません。クライアントがマイクに向かって数語を話すだけで、システムが彼のスピーチの「描画」を受信します。将来的に彼を認識します。

識別がパスワード（テキスト依存）によって実行される場合、システムに登録するときに、クライアントは静的パスフレーズを言います。これは、将来、彼を識別するために使用されます。または、パスフレーズを動的にすることもできます。この場合、クライアントはシステムの後にランダムな要素を特定の順序で繰り返します（例：「34、52、84」）。

2.トランザクションを確認するための電子デジタル署名。コンタクトセンターの追加サービスとして音声署名（音声によるクライアントの身元確認）を導入することで、決済取引の安全性と顧客満足度を向上させることができます。このようなツールの実装は、クライアントが自動的に呼び出され、トランザクションを実行しようとするときに音声検証手順が実行されるときに可能になります。加入者の音声のサンプルがデータベースのサンプルと比較され、識別に成功した場合、トランザクションが許可されます。

3.詐欺の脅威の排除。銀行に対する不正行為の定期的な委託が主な収入源である特定の人々がいることは周知の事実です。また、サービスを提供する多くの場合、銀行事務所に口座名義人が個人的に立ち会う必要はないため、詐欺師は同じ銀行でかなりの回数、免責されてリモートでスキームを繰り返すことができます。このような場合の音声分析は、潜在的な不正行為をタイムリーに特定する唯一の方法であり、その結果、そのような行為による直接的な損失を減らすことができます。話者識別技術の助けを借りて、コンタクトセンターに電話をかける人の声を潜在的な詐欺師の特定のリストまたは彼らの間で比較することが可能です。

4.内部情報セキュリティの強化。機密リソース（クライアントのアカウントと個人データ、財務報告、銀行アプリケーション）への不正アクセスや企業情報の漏洩が発生する可能性があるため、インサイダーの脅威とこれらのリスクを最小限に抑える問題は、従来、銀行の情報セキュリティサービスの責任者に関連しています。莫大な損失で-経済的および評判の両方。この問題に対する最も効果的な解決策の1つは、従業員向けの生体認証システムの導入です。
間違いなく、音声バイオメトリクスは世界の多くの国でそのアプリケーションを見つけるでしょう。ロシアの音声技術は、銀行の顧客の生体認証機能に基づいて高品質のリモート識別を実行できるほどの開発レベルに達しています。

最近まで銀行カード所有者の生体認証がエキゾチックであると考えられていた場合、今ではブラジル、インド、ポーランド、サウジアラビア、日本、コロンビアの何万人ものユーザーに完全に馴染みがあります。

顧客はオムニチャネルに依存しており、使用するチャネルやインターフェイスに関係なく、便利で使い慣れた安全なサービスを期待しています。銀行は、統合アーキテクチャの開発に投資し、顧客データと資金の簡単なアクセスと高いセキュリティを提供する必要があります。

今日、ITエキゾチックな音声テクノロジーが急速に現実化しています。非常に多くの成功が音声バイオメトリクスによって示され、それに基づいて、銀行、コンタクトセンター、クリニック、車両、モバイル通信およびナビゲーションによる仕事の音声制御に役立つサービスの作成を提供するさまざまなアプリケーションが実装されています。幅広い人気のあるスピーチ、テキスト、およびドキュメントアプリケーションを提供している企業の中には、ニュアンスコミュニケーションズがあります。ニュアンスコミュニケーションズの営業および事業開発の地域ディレクター マーティン・ベショルカ PC Week / REコラムニストからの質問に答えました ペトラチャチーナ音声技術と音声生体認証の現代的な可能性について。

Martin Vesyolka：音声生体認証は、非常に急速に発展しているテクノロジーの1つであり、さまざまな企業がそのソリューションを使用して顧客を特定できるようにします。生体認証システムでは、個人の行動、心理、およびその他のいくつかの特性を使用して、個人を決定または確認します。虹彩スキャン、指紋、顔認識、音声認識、署名など、多くの生体認証があります。音声生体認証を使用すると、人の音声特性を調べることでクライアントを識別できます。これは、多くの実際的な問題を解決するための比較的簡単で経済的な方法です。

PCウィーク：音声バイオメトリクスと音声技術におけるさまざまな業界のIT部門の現在の関心は何ですか？

M.V。：これは、音声バイオメトリクスや音声技術がもはやおもちゃではなく、顧客がこの改善を感じることができる程度にサービスの品質を改善するために使用できる高度に開発された技術であるという事実によるものです。企業は顧客に自動化されたサービスを提供する必要があり、音声技術がこれを支援します。誰もクライアントを強制的に待機させたり、リダイレクトしたり、メニューの使用を提案したりすることはありません。音声通信はお客様にとって便利です。

システムはクライアントを理解し、クライアントの言葉をチェックすることができます。彼はパスワードや番号さえ覚えていないかもしれません。会話中に使用される音声生体認証を使用すると、誰が電話をかけているのかを判断できます。これにより、通話時間が短縮されます。したがって、クライアントは自己紹介やパスワードの入力をする必要はありません。彼のパスワードは彼の声です！同時に、彼は自分の電話が重要であると感じ、会社はすぐに決定を下します。

PCウィーク：音声生体認証および音声技術アプリケーションの需要が最も高い業界はどれですか？

M.V。：それらは、銀行セクター、保険会社、および電気通信で最も広く使用されています。航空会社は大きな関心を示しています。携帯電話向けのモバイルアプリケーションの市場も有望であり、音声技術が完全に求められています。自動車業界では、音声システムを使用すると、車の運転に気を取られることなく、道路でナビゲーションデバイスを使用したり、音楽、エアコン、ヘルプをオンにしたり、SMSを録音および送信したりできます。

医学では、音声技術を使用して、クライアントに関する情報を記録し、電子カルテを作成します。これにより、医師の仕事が最適化され、クライアントに明確なメリットがもたらされます。医師はコンピューターのキーボードを使用せず、単に医療パラメーターと診断を指示します。音声認識システムは、音声をテキストに変換して録音します。

M.V。：銀行のコンタクトセンターは、音声テクノロジーをうまく利用しています。クライアントが基本的な情報を必要とする場合、それは彼に自由に提供されます。しかし、彼が自分の口座で金融取引またはある種の取引を行いたい場合は、彼の[ステータス]をチェックする必要があります。音声生体認証は、クライアント検証のタイプの1つであり、その助けを借りて、人が生きているか、音声録音が放送されているかを識別することができます。

音声生体認証システムは、クライアントの追加の検証の必要性を明らかにする場合があります。また、詐欺や他のクライアントのアカウントへの不正アクセスを試みているクライアントの声紋の「ブラックリスト」を作成することもできます。これにより、銀行取引のセキュリティを確保できます。

PCウィーク：顧客の音声検証システムは、PINやパスワードよりも安全ですか？

M.V。： PINコードやパスワードを使用するよりも、音声生体認証システムの方がお客様にとって便利であることにすぐに気づきたいと思います。ただし、会話中にパスワードが盗まれたり盗まれたりする可能性があるため、音声生体認証の方が安全であるとも言えます。はい。PINはすべてのコンタクトセンターにとって大きな問題です。オペレーター自身がこの情報を使用できるからです。パスワードとPINは簡単に盗むことができ、そのような情報は闇市場に行くことができますが、声はあなたに残ります！しかし、音声生体認証とあなたの生活に関する個人情報に関する質問を組み合わせることで、高度な信頼性を実現できます。

M.V。：コンタクトセンターの具体的な課題は何ですか？彼らは要求に応答する時間がなく、十分なオペレーターがいません。この場合、自動対話型音声応答IVRデバイスが使用されます。ただし、クライアントは常にIVRを使用することを望んでいるわけではなく、オペレーターの応答を待ち、コンタクトセンターのサービス時間を失うことを好みます。

顧客はコールセンターに電話し、私たちは彼を助ける方法を彼に尋ねます。彼はその質問に自由に答えます。音声認識システムの助けを借りて、私たちは彼の要求を理解し、どこに行くかを決定します。この情報をセルフサービスシステムにブロードキャストするか、オペレーターに電話をかけます。同時に、音声生体認証を使用してクライアントを特定できます。これらの対策を適用することで、IVRは質問に答えないため、従来の方法に比べて多くの時間を節約できます。

東ヨーロッパとロシアでは、音声生体認証は実際には使用されていません。そして西欧と米国では、この技術はすでに広く使用されています。この状況は、来年か2年で確実に変わるでしょう。コールセンターは、音声生体認証などの音声技術を使用して、すべてのコールセンターの顧客により良いサービスを提供します。

たとえば、あるロシアの銀行は、すべての顧客のクレジットカードシステムをサポートするために音声生体認証を導入したいと考えています。これにより、ユーザーを識別できるようになります。音声生体認証のインストール技術は複雑ではありません。しかし、顧客は新しいサービスの利用可能性を知っている必要があります。これはそのプロモーションの重要な要素です。

PCウィーク：音声生体認証システムの価格はどれくらいですか？コンタクトセンター向けの音声ソリューションの市場は大きいですか？

M.V。：各プロジェクトの開始時に、費用対効果と投資収益率を計算します。クライアントの希望に応じて、IVRポートの数、またはシステムで使用されるボイスプリントの数に基づいて設計を行うことができます。音声ソリューションが適切にデバッグされている場合、1回の会話の時間を20〜40秒短縮でき、投資収益率は6〜9か月で発生します。

音声バイオメトリクスの市場は、コンタクトセンター内とコンタクトセンター外の両方に存在します。さらに、各コールセンターは音声生体認証を使用できます。今日、グーグルやマイクロソフトなど、IT業界のほとんどすべての巨人が音声ソリューションに取り組んでいます。しかし、コールセンター以外にも、音声生体認証を使用して、モバイルデバイスを制御したり、医療の分野で特定の部屋や特定の機器に安全にアクセスしたりするなどの可能性があります。

PCウィーク：そして、音声認識は医学でどのように使用されていますか？

M.V。：医学では、音声認識は医療スタッフを解放するのに役立ちます。患者データの記録、処理、および使用を改善するために、ディクテーションおよびトランスクリプションアプリケーションが開発されました。これにより、音声制御の医療アーカイブを作成して、運用コストを大幅に削減し、患者ケアの質を向上させることができます。このようなシステムを使用すると、タスクの平均期間が短縮されると同時に、サービス提供の効率が向上するため、病院の収益性が向上します。

M.V。：音声技術システムは急速に進化しています。事実上すべてのビジネス分野で、顧客にサービスを提供し、精度、生産性、生産効率を向上させ、時間とコストを削減する新しい機会を生み出します。それらは何百万もの個人ユーザーの生活に侵入します。したがって、認識される言語の数がさらに増加し、これに基づいて作成されるサービスの数が増加することが期待できます。

PCウィーク：チャットありがとうございます。

こんにちは、みんな。
私は最近、これを連続音声認識について書きましたが、今度は音声生体認証について書きたいと思います。音声による本人確認と音声による本人確認。

繰り返しますが、私の仕事はコンタクトセンター（CC）と関係があるので、それらについて話します。これはまた、音声生体認証に積極的に興味を持っているのは彼らであるという事実によるものでもありますが、これは驚くべきことではありません。電話チャネルはその理想的なアプリケーションです。
-回線のもう一方の端に加入者が表示されません。
-顔、網膜、指紋など、他のモダリティを使用して身元を確認することはできません。
-指や誰かに目を向ける必要がある場合など、追加のスキャンデバイスは必要ありません。
-これはバイオメトリクスの最も安価な方法ですが、他の方法よりも信頼性がわずかに劣ります。しかし、他のモダリティは、大量に使用される電話では技術的に適用できないため、実際には選択の余地はありません。
もちろん、加入者の身元を確認する「知識ベース」オプションに反対することもできます。これらは、パスワード、秘密の言葉、TPINコード（銀行）、パスポートデータなどです。 -しかし、これはすべてセキュリティの観点から信頼できるものではなく、加入者は情報を覚えておくか、常に情報を手元に置いておく必要があります。これは、加入者にとってはあまり便利ではなく、CCにとっては効率的（高価）ではありません。

まず、音声生体認証の概念に含まれるものの概念を定義しましょう。
- この身元、つまり音声による人の識別。これは、古い友人が不明な番号から電話であなたに電話をかけ、「それは誰だと思いますか？」と言ったときです。そして、あなたはすべての既知の（なじみのある）声の中で最適なものを見つけるために頭の中で試みています。メモリスキャンが終了し、多かれ少なかれ適切な一致が見つかった場合、「ええ、これは私のクラスメートのSeryogaであり、私は10年間話をしていません」と言うことができます。しかし、あなたはそれが彼であるという保証はありません、そしてここに検証の時が来ます。
- 検証-これは音声による身元の確認です。明確な識別。これを行うために、Seryogaが彼が主張している人物であることを証明するように依頼することができます。「卒業式の午前6時の場所を教えてください」と尋ねることができます。この情報により、Seryogaの身元を確認できます。彼だけがこの情報のキャリアになることができます（私が上で書いたパスワードと同様です）。

よりスマートな定義が必要な場合は、次のようにします。
身元-1つの音声サンプルがデータベース内の多くの音声と一致するかどうかを確認します。識別の結果、システムは、投票数が類似している個人のリストをパーセンテージで表示します。 100％一致とは、音声サンプルがデータベースの音声と完全に一致し、IDが確実に確立されることを意味します。
検証-2つの音声サンプルの比較を実行します。システムデータベースに保存されている音声でIDを確認する必要があり、IDがすでに確実に確立されている人の音声です。検証結果として、システムは、ある投票と別の投票の一致度をパーセンテージで示します。
そんなものもあります認証。検証との違いを明確に言うことは困難です。一部の従業員は、識別プロセスと検証プロセスを区別することが難しい場合、これは生物学的（！）IDを確認する一種のプロセスであるとの意見を持っています。これは一般化されたプロセスです。

検証とは何ですか？

-テキストに依存しない
加入者の自発的な発話によって本人確認が行われる場合、すなわち私たちはその人の言うことを気にしません。これは最長の確認方法です。加入者の明瞭なスピーチは少なくとも6〜8秒蓄積する必要があります。通常、この方法は、加入者とCCオペレーターとの通信中に直接使用されます。この場合、CCオペレーターは、加入者が本人であることを明確に確認する必要があります。最も興味深いのは、この検証方法が加入者自身から秘密裏に使用できることです。 CCオペレーターの職場では、そのような作業ツールが見えます。

図1.クライアント検証のためのCCオペレーターの職場のインターフェースの一部。

-静的パスフレーズに依存するテキスト
登録時に加入者が思いついたパスフレーズで本人確認をした場合。パスフレーズの長さは少なくとも3秒である必要があります。通常、フルネームと会社名を指定することをお勧めします。パスフレーズは常に同じです。
-動的パスフレーズに依存するテキスト
確認の呼び出し時にシステム自体が提供するパスフレーズによってIDが確認された場合、つまりパスフレーズは毎回異なります！通常、一連の数字から動的パスフレーズを提供します。加入者は、システムの後で、明確な「味方/敵」の決定を下すまで番号を繰り返します。「32」のような単一の数字、または「32 586425」のセット全体にすることができます。興味深いことに、異なる数字の発音は、比較のために異なる量の情報を提供します。最も「有用な」数字は「8」です。最も有用な音声情報が含まれ、最も役に立たないのは「2」です。

ステップ1。
音声による検証を行うためには、データベースに音声サンプル（音声キャスト）があり、その所有者が確実にわかっている必要があります。したがって、最初のステップは、声のキャストを含むベースの蓄積です。このために、サブスクライバー（クライアント）にシステムでの登録プロセスを実行するように依頼します。
加入者をシステムに登録するということは、加入者が自発的に音声キャストを離れることを意味し、それを検証に使用します。通常、変動性があるように、3つの音声キャストを続けて残すようにお願いします。パスワードを3回言います。その後、検証が正常に完了すると、最も古い音声キャストを新しい音声キャストに置き換えます。これにより、加入者がシステムを頻繁に使用する場合、キャストは常に更新されます。これが、音声の老化の問題を解決する方法です。
動的パスフレーズ検証を使用する場合は、加入者に0から9までの数字を3回言うように依頼します。その結果、30の音声サンプルがあります。

クライアントは、通信チャネルを介して音声キャスト（レジスタ）を離れることが望ましく、それを介してクライアントは検証されます。そうしないと、エラーの可能性が高くなります。 Skypeのヘッドセットから登録し、自宅の電話で確認する場合があります。ここでは、通信チャネルの要素がサービスの信頼性に大きな役割を果たします。サービスを構築するときは、通信チャネルが異なる可能性があることを考慮に入れることができます。これは、特定のケースについて個別に検討およびテストされ、通信チャネルの影響をほぼ完全に平準化できます。しかし、すぐにそれを考えて、急いでそれを実行しなければ、困難があります。

クライアントが独立して意識的に登録を完了することが重要です（なぜそれが必要なのか、後でどのように役立つのかを知ってください）。結果を必要とし、「ゲームのルール」を受け入れる忠実なサブスクライバーのみが検証に合格できます。
クライアントがその場所ではなくその場所に確認を渡すことを余儀なくされた場合、彼は無意識のうちに声を変えて騙すことができます（サービスに友好的ではありません）-これはエラーにつながり、クライアントの忠誠心は低下しますが、彼自身がこれを間接的に非難するでしょう。

システムへの加入者の登録はどうですか？（静的パスワード）

図2.生体認証システムへの個人の登録スキーム。

1.加入者は生体認証システムに電話をかけ、パスフレーズを考えて言うように促します。 3回言います。
2.音声は生体認証サーバーによって処理され、3つの音声モデルが出力として取得されます。話されたパスワードごとに1つ。
3.サーバー上で、受信した3つの音声モデルを添付するクライアントカード（ユーリイガガーリン）を起動します。

音声モデルとは何ですか？
-これらは、数字のマトリックスに反映される人の声のユニークな特徴です。これは18Kbファイルです（静的pf用）。それは指紋のようなものです。次に比較するのは、これらの音声モデルです。合計で、音声モデルは74（！）の異なる音声パラメータをキャプチャします。

音声モデルはどのように取得されますか？
4つの独立した方法を使用します。
-基本トーン統計の分析。
-ガウス分布とSVMの混合方法。
-スペクトルフォルマント;
-完全変動法。
ここでは詳しく説明しません。私にとっても難しいことであり、「ダミー向け」コースには含まれていません。 ITMO（サンクトペテルブルク）のRIS部門でこれらすべてを教えています。

ステップ2
これは検証そのものです。つまり、ワイヤーの反対側にユーリイ・ガガーリンであると主張する加入者がいます。そして、私たちのデータベースにはそれぞれ、ユーリイ・ガガーリンのクライアントカードがあり、そこに彼の声のキャストが保存されています。したがって、ユーリイ・ガガーリンであると主張する人の声を本物の声と比較するだけです。ユーリ・ガガーリン。

システム内の加入者の検証はどのように行われますか？（静的パスワード）

図3.生体認証システムにおける人間による検証のスキーム。

1.まず、登録時と同じように進めます。クライアントが話すパスワードがあり、それを生体認証サーバーに送信して、「おそらく」ユーリイ・ガガーリンの声のモデルを構築します。
2.次に、実際のユーリイガガーリンの3つの音声モデルを取得し、トリッキーな方法で平均化されたモデルを作成し、それを生体認証サーバーに送信します。
3.2つの異なるモデルを比較するだけです。出力では、あるモデルを別のモデルに一致させるパーセンテージを取得します。
4.次に、この数値（図の92％）を使用して何かを行う必要があります。それはたくさんですか、それとも少しですか、これはユーリイ・ガガーリンであるか、これは欺瞞者であるかを明確に言うことができますか？

図4.信頼のしきい値「友人/敵」。

システムには、「信頼しきい値」などのパラメータがあります。これは、コンプライアンスの一定の割合です。自分たちで60％に設定したとしましょう。したがって、「おそらく」ユーリイ・ガガーリンの音声モデルへの準拠率が「信頼のしきい値」に達しない場合、詐欺師は私たちに電話をかけました。それが「信頼のしきい値」以上の場合、本物のユーリイ・ガガーリンが私たちを呼んだ。「信頼のしきい値」は自分で設定できます。検証タスクに応じて、通常は50〜70％です。

ここでは、第1種（FR）と第2種（FA）のエラー、および一般化エラー（EER）について説明する必要がありますが、これは行いません。これにより、テキストが非常に複雑になり、増加します。興味があれば、科学部門の誰もがこれを一般的に説明するように説得し、ここに個別に投稿するように努めます。

検証タスクによっては、「外国」を見逃さないよりも、「自分」を見逃す方が確率が高いと言っておきます。逆に、「自分」を見逃すよりも「見知らぬ人」を見逃さないことが重要な場合もあります。
この2つの文を初めて理解した人は誰もいないと思います。意味を理解するためには、もう一度よく読んでおく必要がありました。

バイオメトリクスサーバーのコンタクトセンターへの統合。

図5.VoiceKey製品のブロック図。

正直なところ、ここではすべてが非常に単純です。入力としてhttpを介してウェーブまたはPCM形式で音声を送信し、出力で比較の結果を取得します。これについてはこれ以上詳しく説明したくありません。

検証プロセスには平均0.8秒かかります。多くのスレッドで同時に作業することが可能です。

すべてが当社のWebサイトで詳細に説明されており、最も重要なのは、コンタクトセンターのユースケースが十分に開発されていることです。近年、私はロシアのさまざまな大規模なCCと、主に金融セクターで多くの接触を持ち、目標と目的を理解しました。

それでは、次の質問に触れましょう。音声バイオメトリクスの技術は、一般的にどの程度大量使用に適していますか？彼女は信頼できますか？

要するに、はい、それは本当にクールに動作します。社内に電話台があります。興味があれば、それぞれが電話をかけて、どのように、何が機能するかを個人的に試すことができます。このページからのリクエストに応じて、電話番号とテスト手順を提供します。このトピックに関心のある統計とサーバーの負荷の見積もりのためだけに。

参考までに：音声バイオメトリクスの分野でのロシアの科学者の発展は、世界で最初ではないにしても、それを他の人と確実に共有しています。これは、NIST（米国国立標準技術研究所、米国）などの独立した調査によって確認されており、当社は、営利企業の5つのテストすべてでトップ3にランクされています。または、当社の製品「VoiceKey」が、2013年の国際コンペティション「CrystalHeadset」の「BestProduct of the YearforCC」にノミネートされたという事実。
また、当社は、これまでの電話チャネルにおける音声生体認証の世界最大のプロジェクトの実施を所有していることにも注意する必要があります。

要するに、ここにそのような教育プログラムがあります。コメントで質問に答える準備ができました。

指先の模様を再現したり、汗とは言えない顔を偽造したりできます。汗の特徴は人それぞれに固有のものであるため、生体認証に使用できます。この結論は、Juliana Agudelo、Vladimir Privman、JanHalamekからなる科学者のグループによって2017年に達成されました。彼らの研究結果は、「サイバーセキュリティのためのアクティブな多要素生体認証のための皮膚分泌アミノ酸を使用した長期追跡の機会と課題」というレポートに掲載されました。

科学者が提案したアイデアは非常に単純です。汗に含まれるアミノ酸の組成は人によって異なります。スマートフォンにこの組成を決定して他の人と区別するように教えると、ユーザーは汗で認証されます。ユーザーの身元を確認するこの方法は、スマートデバイスのロック解除からアプリケーション内のデータの保護まで、さまざまな方法で使用できます。さらに、パスワードを思い出せない、または手足を制御する能力を奪われている障害のある人でも、パスワードを使用できます。

他の生体認証方法とは異なり、汗の独特の化学組成を偽造することはそれほど簡単ではありません。科学者によると、彼らが提案したアイデアは、今後5〜10年で実際に使用できるとのことです。

匂い

2009年、国土安全保障省は、「国を傷つけようとしている個人を特定する能力」を向上させるために、人を一意に特定する方法として体臭を使用できるかどうかをテストしていました。匂いの変化は、代用の証拠かもしれません。

マドリッド工科大学の研究者は、IIia Sistemas SLと共同で、2014年の初めに、顔、指紋、虹彩認識と同等の生体認証技術の分野での地位を主張する方法を発表しました。

マドリッドの科学者によって開発されたこのシステムは、体から発せられる匂いによって人を識別することができます。研究者は、すべての人体には、病気、食事、年齢の影響を受けない、永続的で識別可能な「匂いのパターン」があると言います。

研究者は、人体臭の「独特のパターン」を認識し、85％の精度で着用者を識別することができるセンサーを作成しました。センサーは13人のボランティアでテストされ、そのうち8人が男性、5人が女性でした。

科学者たちは、1日のさまざまな時間に、各被験者のきれいに洗った手のひらから30の匂いサンプルを採取しました。開発者によると、センサーの感度が非常に高いため、石鹸、デオドラント、ケルン、またはその他の匂いを変える試みでセンサーを欺くことは困難でした。

大学の公式声明の中で、科学者たちは、これにより、現在存在する人よりも「攻撃的でない」人を特定する方法を生み出す可能性が開かれると確信しています。

虹彩と指紋の認識が高い識別精度を提供するという事実にもかかわらず、集合意識において、これらの技術は法医学と密接に関連しており、それが不信と抗議を引き起こしていると科学者は言います。開発の現段階での顔認識では、エラーのレベルが高すぎます。

このように、通りすがりの人を識別することができる匂いセンサーの開発は、十分に高いレベルの精度でより快適で目立たない識別方法を開発する機会を開く。

研究者は、そのような技術が空港、国境検問所、および写真付き身分証明書が現在使用されているその他の状況で使用できると確信しています。

嗅覚の識別は、人を見つけて識別するために使用される最も古い方法の1つですが、現在、法医学では特別に訓練された犬がこれに使用されています。電子機器を用いた効果的な人間の匂い認識のための方法の開発は、比較的最近始まった。

そこで、2013年4月、スイスの科学者のグループが、息の匂いで人を識別する方法を発表しました。科学者は、実験室の質量分析計を使用して、11人の被験者から9日間呼気サンプルを採取しました。科学者たちは、呼吸臭にも独特の分子パターンがあり、臭いのある食品の使用や喫煙などの外的要因によって変化しないことを証明することができました。

指の微振動

2017年の秋、ニューブランズウィック州のラトガース大学のエンジニアは、指の微振動によって人を承認する方法を提案しました。研究者は、ユーザーごとに一意であるという事実から進んでおり、したがって、このようにして、少なくとも偽造するのが非常に難しい個々の署名を取得できると、CNewsは書いています。

と呼ばれるシステム VibWrite、それは非常に簡単に機能します。安価な振動モーターとセンサーが、木材、金属、プラスチック、ガラスなどの固体表面に取り付けられています。人が指で表面に触れると、エンジンの振動に干渉が導入され、固有の署名として読み取られます。

同時に、それらは各指に固有であり、それらの短い持続時間は、特にコード入力、グラフィックキー、および技術開発者が保証するように、従来の生体認証手段と比較して、認証の信頼性を高めます。

指紋スキャナーや網膜スキャナーに勝るもう1つの利点は、VibWriteの製造と操作が約10倍安いことです。

95％の精度

テストでは、95％の精度が示されました。確かに、VibWriteは、認証が原則として機能する前に、ユーザーにコードの入力を数回強制することがよくありました。研究者は、システムが商業的に準備が整うまでにさらに2年かかると信じています。

VibWriteは屋内でテストされました。困難な気象条件で路上でどのように機能するかはまだ明らかではありません。「現場で」のテストはまだ来ていません。

心臓

2019：ハートビートで

新システムは消費電力が少ないのが特徴で、据え置き型のパソコンだけでなく、モバイル機器にも有効活用できます。

さらに、説明した人物識別方法の作動距離は30 mに達する可能性があるため、空港などの混雑した場所でパスポート管理を高速化するためのエラーのない身元確認のための潜在的に人気のある便利な方法になります。

彼はまた、まれで深刻な心臓病が発生しない限り、成人の心臓の形は決して変わらないことを強調しました。

2014

NASAの開発

2014年、NASAのジェット推進研究所は、電話を使用して個々の心拍パターンを認識できる技術を作成する計画を発表しました。電話から発せられたマイクロ波信号は、体に反射し、電話のセンサーで拾われ、増幅されて心臓のリズムを再現します。認証に加えて、ユーザーは、医師に相談することを勧めて、心拍数の変化に関する警告も受け取ります。

Bionymによって開発されました

2014年秋、カナダのスタートアップBionym 1,400万ドルの投資ラウンドAを引き付けました。これはIgnitionPartnersとRelayVentureファンドが主導しました。 Export Development Canada、MasterCard、SalesforceVenturesもこのラウンドに参加しました。 Bionymは2011年に設立されました。2013年8月に最初の投資ラウンド（140万ドル）を受け取りました。同じ頃、同社はニミブレスレットの予約注文を開始した。 Nymiは、心筋によって生成された電気的活動（心電図）を測定し、このデータを認証に使用します。ブレスレットの作成者は、心臓の電気的活動は人それぞれに固有であり、したがってパスワードとして機能できると主張しています。これらのユニークなデータは心拍数に依存しない、と同社は強調している。

Nymiは、指紋や虹彩のスキャンに似た生体認証方法の1つを提供します。ブレスレットは手首に装着されているため、心臓の活動を継続的に監視するため、事前にアクティブにする必要はありません。デバイスは暗号化されたワイヤレス信号を生成し、Bluetooth経由でユーザーがアクセスしたいデバイスに送信します。

ブレスレットは、パソコンに入るだけでなく、家、アパート、車のロックを解除するためにも使用することが提案されています。開発者は、システムに3要素認証を提供しました。身元を確認する必要があるのは、1日1回、またはブレスレットを取り外した後だけです。

心電図へのアクセスに加えて、Nymiは、内蔵の加速度計とジャイロスコープのおかげで、空間ジェスチャを使用したロックのロック解除をサポートしています。つまり、ユーザーは、たとえば、自分だけが知っている特定の人物を空中に描くように招待されます。その後、ブレスレットはコンピューターに信号を送信するか、ロックします。

指紋

自分の指の腹を見ると（これまで見たことがない場合は、今すぐ行ってください）、複雑なパターンを形成する線が表示されます。これらの線は乳頭状と呼ばれます。なぜそれらが必要なのか、明確な答えはありません（一部の科学者は、線が粗さに対する感度を2桁高めると言い、他の科学者は、滑らかなオブジェクト（たとえば、ハンドレール）をよりしっかりと握ることができると言います）が、それは重要です私たちにとって、このパターンは人それぞれに固有であり、年齢によって変化することはありません。1877年に英国人ウィリアム・ハーシェルが指紋（法医学で人気のある乳頭状のパターンで人を識別する方法）を思いついたのはこの事実でした。

厳密に言えば、指紋は、スマートフォンの画面など、どこにでも手が残る脂っこいマークです。これらのトレースには、指の腹の乳頭状パターンに関する情報が含まれています。確かに、すべてではありません。特定の印刷は、画面に指を突っ込んだ角度や力などによって異なります。しかし、100年以上の法医学の経験と、私たちが読んだすべての探偵は、次のように述べています。

指紋識別技術には、一般的な生体認証に固有の最高のものがすべて組み込まれています。特定の人物は、トークンやカードではなく、指紋で識別されます。パスワードとは異なり、指紋を「覗き見」したり、忘れたり、自発的または非自発的に別の指紋に転送したりすることはできません。ちなみに、現代のスキャナーは指紋が生きている人のものであることを証明することを学びました、そしてそれらは紙、ゼラチンまたはガラスに刻印を提示することによってだまされることができません。誤認の確率は0.000000001％であり、プリントのスキャンに必要な時間は1秒未満です。

スマートフォンに指紋スキャナーを導入することで、パスワードの排除に向けた大きな一歩が踏み出されました。このテクノロジーが以前に使用されていたという事実にもかかわらず、それを普及させ、広く実装することができたのはAppleでした。

バイオメトリックデータ収集の反対者がTouchID機能をどのように批判しても、このテクノロジーはスマートフォンのロックを解除するだけでなく、AppStoreで購入したりApplePayサービスを使用したりするためにも積極的に使用されています。

今後、一部の大手銀行も認証方法として指紋スキャナーへの切り替えを検討しています。さらに、Visaはさらに進んでいます。同社は、VisaCheckoutオンライン決済サービスで同じ目的で使用される虹彩スキャナーのプロトタイプに取り組んでいます。

RichRelevanceは、2016年の初めに大西洋の両側で2,000人の消費者を対象に調査を実施しました。彼らは、買い物客が「かっこいい」と考えるものと「気味が悪い」と考えるものの違いを説明することで、テクノロジーが店内の顧客体験モデルにどのように影響するかについての質問に答えました。

買い物客は、新しい体験を受け入れることはできますが、来店時に従業員が顔認識ソフトウェアを識別するために使用できる顔認識ソフトウェアなど、より侵襲的なテクノロジーをあまり受け入れません。

商品代金の支払い過程で指紋認識技術を評価する場合、回答者のほぼ半数（47.5％）が、宅配サービスも自動的に受けられるようになれば、この技術を歓迎するでしょう。

さらに、調査対象の買い物客の62％は、デバイスから商品をスキャンして、気に入った他の商品のレビューや推奨事項を確認したいと考えています。一方、買い物客の52％は、モバイルで開始されるポップアップオファー機能を気にしません。デバイス。ストアの入り口にあるデバイス。

ハッカーはレストランのグラスから指紋を取り、他の人のスマートフォンのロックを解除します

2019年10月末に、Tencent Security X-Labのサイバーセキュリティチームは、レストランでグラスに指紋を付け、それを使用して他の人のスマートフォンのロックを解除する方法を示しました。

上海での特別なイベントで、研究者たちは視聴者にガラスに触れるように勧めました。次に、Tencent SecurityX-Labの責任者であるChenYuがスマートフォンを取り出し、指紋を撮影して、特別なアプリケーションに通しました。チームは20分以内に、指紋の物理バージョンを取得することができました。これにより、指紋スキャナーを搭載した3台のスマートフォンと2台の車が簡単にだまされました。このようなハッキングのハードウェアのコストはわずか140ドルで、ソフトウェアから必要なアプリケーションは1つだけです。 Tencent Security X-Labは、指紋コピーの作成に使用した正確な方法について詳しく説明することを拒否しました。

X-Labの専門家は、スマートフォンで静電容量センサーと光学センサーの2つのタイプとともに使用されている超音波指紋センサーを最初に解読したと主張しています。以前、Chenのチームは、不透明な反射素材を使用して古いセンサーをハッキングすることができました。発見された設計上の欠陥により、Huawei Mate 20Proを含む約6つのスマートフォンモデルが危険にさらされました。

Web認証（WebAuthn）-Webサイトでの承認のための生体認証標準

間もなく、多くのサイトでの認証プロセスが簡素化され、ラップトップのハードウェアキー、特殊なアプリケーション、さらにはスマートフォンの指紋センサーを使用して実行されるようになります。 2018年4月10日、MicrosoftやGoogleを含む多くの組織や企業が新しい標準をサポートしました。これにより、Web開発者は、ユーザーアカウントとデータを確実に保護するように設計された追加の承認メカニズムをサイトに実装します。

「ユーザーにとって、これは自然な移行です。人々はすでに、携帯電話やPCのロックを解除するために指や顔を使ってどこにでもいます。 […]今日彼らがロックを解除するために使用しているものは、すぐにお気に入りのサイトや、バンクオブアメリカ、PayPal、eBay、Aetnaを含むネイティブアプリにログインできるようになります」と、FIDOAllianceのエグゼクティブディレクターであるBrettMcDowell氏はMotherboardに語りました。標準の開発に関与する組織。

Web認証（WebAuthn）と呼ばれる標準により、WebサイトまたはWebサービスは、アプリケーション、ハードウェアトークン、または生体認証を使用して、パスワードの代わりに、または2要素認証の2番目のステップとしてユーザーを認証できます。

FIDO 2.0 Web APIに基づいて、より多くの機能を備え、理論的にはパスワードの使用を完全に放棄できるWebAuthnが開発されました。そのため、WebAuthnは、サイトやアプリケーションでの認証に、ハードウェアキー、指紋、顔認識、虹彩スキャン、その他の生体認証を使用することを提案しています。

McDowellが説明したように、WebAuthnのサポートを実装したいWeb開発者は、JavaScriptAPIのサポートを実装する必要があります。新しい標準をサポートするサイトまたはサービスでの認証のユーザーは、適切なデバイスまたはアプリケーションを使用する必要があります。この点で、グーグルとマイクロソフトは今月末までにいわゆる「オーセンティケーター」FIDO2を導入する予定です。すべてのWindows10デバイスは、Windows Hello機能を介してそれらを受け取り、AndroidのほとんどのバージョンはAndroid FingerprintAPIを介して受け取ります。

指紋センサーを「ごまかす」方法

ご存知のように、各人の指紋は一意であり、2つが同じではありません。ただし、ニューヨーク大学とミシガン州立大学の研究者によると、指紋が部分的に一致していても、生体認証システムをだます可能性があります。つまり、指紋センサーを備えたスマートフォンやその他の電子機器は、一般的に信じられているほど安全ではありません。

問題は、サイズが小さすぎるため、センサーが指の表面全体をスキャンせず、指のごく一部しかスキャンしないことです。さらに、一部のモバイルデバイスでは、一度に複数の指紋を保存でき、それらのいずれかが一致した場合にユーザーIDが発生します。

研究者が示唆したように、多くの人にとって、指紋の断片は一致する可能性があり、攻撃者は生体認証システムをバイパスするための普遍的な「マスター指紋」を作成することができます。科学者は8.2千の指紋フラグメントを分析し、多くの一致を見つけました。市販の指紋検証ソフトウェアを使用して、ランダムに選択された800個の指紋のグループごとに92個の潜在的な「マスター指紋」を特定しました。研究者は、「マスターフィンガープリント」をグループ内の残りの少なくとも4％に一致するフラグメントであると見なしました。

調査の過程で、指の表面全体の800の完全なプリントのうち、1つの「マスタープリント」のみが見つかったことに注意してください。研究者たちは普遍的な「マスタープリント」を分析し、それを断片に分解しました。結局のところ、ユニバーサル指紋フラグメントにより、認証システムのバイパスがさらに容易になります。

サイバー犯罪者は指紋と虹彩パターンを読むことを学びます

また、サイバー犯罪者のコミュニティが、人間の顔を隠すことを可能にするモバイルアプリケーションの開発について活発に議論していることも明らかになりました。このようなプログラムは、ソーシャルネットワークに投稿された実在の人物の写真を使用して顔認識システムを欺くのに役立ちます。

「ハッキングされた場合に簡単に変更できるパスワードやPINとは異なり、指紋や虹彩のパターンは変更できません。したがって、生体認証データが悪意のある人の手に渡った場合、それらの継続的な使用には重大なリスクが伴います。そのため、非常に信頼性の高い保護方法が必要です。 Kaspersky Labの情報セキュリティ専門家、Olga Kochetova。「危険は、それらが最新の電子パスポートやビザに含まれているという事実にもあります。つまり、そのような文書の盗難は、攻撃者の手に事実上すべての情報があり、人。"

一部のスマートフォンの指紋センサーは、プリンターを使用してだまされる可能性があります

2015年にミシガン大学（米国）のコンピューターセキュリティ専門家が、従来のインクジェットプリンターを使用して多くの最新のスマートフォンに搭載されている指紋スキャナーをハッキングしました。研究に関する記事が大学のウェブサイトに掲載されています。

これまで、ラテックスや接着剤などの偽のプリントを手作業で作成することで指紋スキャナーをだますことは可能でしたが、このプロセスには時間がかかり、結果として得られるプリントの品質が低すぎる場合があります。

アメリカの研究者は、より簡単でより効果的な方法を発見しました。これを行うために、彼らは同僚の1人の人差し指のプリントを300 dpiでスキャンし、それを光沢紙に印刷して、通常のプリンターインクを導電性インクに置き換えました。

結果として得られた画像は、Samsung GalaxyS6およびHuaweiHonor 7スマートフォンの内蔵スキャナーをうまく欺くことができました。この方法をさらにテストするために、研究者は他のプロジェクト参加者の指紋を作成し、すべての場合で、ただし、デバイスの保護機能が組み込まれているため、Huawei Honor 7スマートフォンのセンサーを欺くために、もう少し試行が必要になることがありました。

調査の著者によると、彼らが発見した方法はハッカーによって悪用される可能性があり、スマートフォンメーカーはデバイスに装備されている指紋スキャナーの改善を検討する必要があります。

音声バイオメトリクス

声は自然です
特別な知識やスキルは必要ありません。
すべての人々に平等な機会を提供します

2018

人間の声を複製するソフトウェアを作成

音声IDを使用すると、コールセンターの従業員は、電話で電話をかけた市民を自分の声で識別できます。サービス開始時にHMRCのウェブサイトで報告されているように、市民自身が音声IDを使用するか従来の方法を使用してそれらを識別するかを選択できます。しかし、英国を拠点とする擁護団体であるBig Brother Watchは、HMRCコールセンターに電話で連絡しようとすると選択の余地がなく、発信者はVoiceIDを使用するために音声サンプルを提供する必要があることを発見しました。

音声の録音を回避する唯一の方法は、録音プロセス中に「いいえ」を3回繰り返すことです。人権活動家がこの方法を独自に特定したことは注目に値します。なぜなら、それはどこにも言及されていないからです。 Big Brother Watchは、Voice IDを使用するかどうかを簡単に選択する方法を提供しないことで、HMRCが最近欧州連合で施行された一般データ保護規則（GDPR）に違反していると述べています。

市民は音声認証の使用をオプトアウトできますが、そのためには、時間のかかる複雑なプロセスを実行する必要があります。ただし、Voice IDを廃止した後でも、音声サンプルはIRSデータベースに残ります。

人権活動家は情報公開法（FOIA）の要求をHMRCに提出しましたが、当局はユーザーがデータベースから自分の音声サンプルを削除する方法については明言しませんでした。歳入関税庁はまた、サンプルをどの政府および民間組織に寄付しているのかについても明らかにしなかった。

2018：中国のニューラルネットワークは4秒で人々の声を複製します

Baiduの中国の専門家は、人間の声を数秒でコピーできる人工知能を作成したと、2018年3月にMotherboardが報告しています。

と呼ばれるニューラルネットワーク 声が低い 800時間にわたって2400の異なる音声を含むサウンドファイルを使用して音声を模倣する方法を「学習」しました。その結果、AIは4秒のリスニング時間（1年前はニューラルネットワークに約30分かかりました）に基づいて人間の声をコピーでき、開発者によると、音声コピーはオリジナルと区別できません。アサーションを確認できます。

音声確認方法は、最初は1,500万人の個人アカウント所有者が利用できるようになります。そしてHSBCの代表者が言うように、それはより速く、より簡単で、はるかに安全になるでしょう。銀行家は後者の状況に特に重点を置いています。彼らは経験から、多くの顧客がモバイルデバイスに関連付けられた複数のアカウントに同じパスワードを使用することが多いことを知っています。そして、このため、彼らは詐欺師の簡単な獲物になります。

技術的には、新しいシステムへの移行は次のように行われます。それを使用したいクライアントは、銀行に彼らの声の録音を提供する必要があります。このサンプルに基づいて、各人のスピーチサウンドをユニークにするスピーチ速度、変調、および発音機能が分析されます。

喉に風邪を引いていても、システムはクライアントの声を認識できます。

その後、The Telegraphに書き込み、クライアントは合意されたテキストを言って自分のアカウントにアクセスし始めます。たとえば、パスは「私の投票は私のパスワードです」というフレーズである可能性があります。ジョー・ゴードンによれば、喉が冷えていても、システムはクライアントの声を認識できるようになり、それは確かに彼のスピーチに影響を与えます。「100以上のパラメータが考慮されています。風邪を引いた場合でも、人の声道は同じままであり、発話速度、アクセント、発音などの行動要因はそのままです」と彼は言います。

また、システムに障害が発生する非常にまれな状況では、いつでも通常の検証を使用できます、と彼は付け加えています。

音声検証システムの最終テストは、2016年の初夏までに銀行が顧客に提供できるように、数週間以内に完了する必要があります。さらに、HSBCは最近、iPhoneアカウント所有者向けの指紋認証を導入しました。

The Telegraphによると、他の主要な貸付機関は、モバイルバンキングの従来のパスワードを放棄する方向に進んでいます。銀行グループのロイズは、スマートフォンにリンクされたデビットカードの生体認証システムをテストしています。バイオメトリクスが提供できる可能性を実証するために、ロイズは心拍数で人を認識するデバイスを開発しました。

RBSは、指紋認証も使用する予定です。そして、バークレイズは、とりわけ、クライアントが多額の支払いを行うことを許可する前に、彼の指の血流によって彼を識別するスキャナーを実験しています、とテレグラフは以前に報告しました。

マイクロムーブメント

ニューヨーク工科大学で実施されたこのプロジェクトの目的は、スマートフォンを持っている手の微動と振動を分析することであり、これを使用してユーザーを特定することができます。人が電話を制御するジェスチャと動き、およびコンテンツを表示するときのこれらのジェスチャ間の一時停止が調査されます。

コーネル大学の研究者は、人気のあるKinectセンサーをプログラムして、料理や歯磨きなどの日常の家事を分析しています。彼らの目標は、スマートホームやパーソナルロボットアシスタントでモーション認識を使用することですが、批評家は、これがビデオゲームが社会の衰退を開始するという明確で目立たない証拠であると誹謗中傷しています。

歩行

歩行によって人格を決定するために人工知能が教えられました

2018年5月末に、歩行によって人を認識する人工知能の能力が知られるようになりました。開発は主に空港で使用することが提案されています。

マンチェスター大学の研究者は、スペイン自治大学マドリッド校（マドリッド自治大学）の同僚とともに、特別な床センサーと高解像度カメラ。

このすべてのデータはニューラルネットワークに読み込まれ、トレーニング後、歩行によってほぼ100％の精度で人を認識することができました。 AIシステムの動作は、深い残余学習の原理に基づいています。これにより、足跡の空間的および時間的特性によって人を識別できます。

マンチェスター大学の研究の著者であるOmarCastillo Reyes（Omar Costilla Reyes）によると、各人の歩行中に、約24の異なる運動パラメータを区別できます。簡単に言えば、一人一人が確かにユニークな動きのパターンを持っています。

専門家は、開発されたシステムは、セキュリティを確保するために混雑した場所で役立つだろうと言います。このシステムは非常に正確であるため、指名手配者にすばやく気付くだけでなく、テロ攻撃やその他の種類の犯罪を防ぐために使用できます。

パスポート管理のための空港でのニューラルネットワークの使用については、すでに交渉が進行中です。指紋や網膜スキャンなどの他の生体認証方法と比較すると、乗客はチェックのために立ち止まる必要がなく、特別な感覚経路に沿って歩くだけでよいため、歩行認識には明らかな利点があります。

日本の研究者の育成

日本の研究者は、人の3Dイメージングにより、90％のケースで歩行によって人を正しく識別できることを発見しました。さらに、地面に素足でいると、99.6％の確率で着用者が識別されます。これは、空港のセキュリティサービスに役立ちます。靴下を履いた人々の列が時々フレームを通り抜けます。

ユーザーアクションの分析

SRI Internationalは、スマートフォンに組み込まれている加速度計とジャイロスコープを使用して、歩いているときや立っているときの人の状態を表す固有のデータを取得します。歩幅、バランスを維持するために適用される努力、および移動速度-これらのパラメーターはすべて個別です。追加のセンサーは、手の向きやユーザーの物理的位置など、他の物理的特性を記録する場合があります。他の人の近く、座っている、立っている、何かを拾おうとする、入力する、電話で話すなどです。

唇の識別は、セキュリティシステムの有効性を向上させるために使用でき、顔認識、網膜スキャン、指紋などのアクセス方法を補完するものとして機能します。この技術のパイロットアプリケーションは、ATMでのサービスと、公共の場所へのアクセスの制御のために実装される予定です。

鼻

人を識別する最も正確な方法は網膜によるものですが、英国の科学者は興味深い代替品を発見しました。彼らはPhotoFaceプログラムを使用し、すべてのボランティアの鼻をロマネスク、ギリシャ、ヌビア、鉤鼻、鼻先、裏返しの6つの主要なタイプに分けました。彼らは、鼻を隠したり隠したりするのがより難しいという方法の利点を考慮しています。欠点も明らかです。鼻スキャンでは、網膜スキャンよりもはるかに精度の低い結果が得られます。

手のひらの静脈のパターンの分析

2018

2018年7月、日本の大手スーパーチェーンであるイオングループは、富士通PalmSecureの静脈パターン決済システムの導入を発表しました。これは小売店でのそのような技術の最初の発売であることに注意してください。パイロットプロジェクトの一環として、イオンのミニストップアウトレットの一部に生体認証スキャナーが装備されています。顧客は、個人データと手のひらからの静脈のパターンの画像を提供することにより、イオンクレジットサービスに事前登録します。銀行カードが口座にリンクされています。

2016

学校の食堂は通常まったく輝いていませんが、フロリダの1つのカフェは、少なくとも学生を昼食のお金に置き換えるハンドスキャナーを使用することで、他のカフェよりも際立っています。システムは、カードとPINを、手のひらに物理的に接触する必要のない赤色光スキャナーに置き換えます。学校の朝食自体を近代化することは残っています。

Fiserv（Fayserv）の金融サービス分野向けの技術ソリューションのサプライヤーは、2016年春に手のひらのスキャナーの市場への出力を発表しました Verifast–金融機関が不正事件の数を減らし、取引の時間を短縮し、提供されるサービスの品質を向上させることができる生体認証システム。

タンパク質分析の手法はまだ完璧にはほど遠いですが、人の死後最初の数時間と数日だけでなく、死後数世紀もの間、その人を正確に特定することができます。科学者たちは、250年以上前に亡くなった何人かの人々を首尾よく特定しました。

この手法は次のように機能します。髪の毛を、その中のタンパク質の化学構造を破壊しない特殊な物質に溶解し、この「スープ」の組成を分析して、タンパク質構造に185の変異が存在するかどうかを分析します。地球の住民ごとにユニークです。

専門家によると、そのようなタンパク質のセットは冗長です-実際、約100のそのようなマーカーは正確な識別に十分です。現在、科学者は方法論の簡素化とコスト削減に取り組んでおり、犯罪捜査や発掘調査の際に実際に便利に適用できるようになっています。

この方法は、DNAとタンパク質のテストのために血液と髪の毛を採取することに同意した6ダースのヨーロッパ系アメリカ人ですでにテストされています。生物学者によると、それらのそれぞれのアイデンティティは正しく識別され、それは髪の非常に小さな部分から犯罪者のアイデンティティを計算する際にタンパク質の使用への道を開きます。このためには、わずか1ミリグラムのサンプルで十分です。これは、1本の髪の毛に含まれる量よりもわずかに多い量です。

耳介

耳介は、耳道を保護するだけでなく適しています。開発したシステムは、中耳の管状構造と耳介の全体的な形状を記憶し、99.6％の症例で着用者を正確に特定できる「耳の痕跡」を作成します。

ガジェットの紛失や盗難は、所有者に多くの問題を引き起こす可能性があります。そして、これは高価なガジェットの損失による重大な損失であるだけでなく、個人データや企業データ、オンラインバンキングアプリケーション、または電子財布への不正アクセスの脅威でもあります。

通話中はタッチスクリーンが耳に接触しているため、画面上のボタンを耳が押しつぶされる可能性があります。そのため、通話中はスマートフォンの画面が常にオフになります。この時点で、YahooLabsの科学者は所有者を認証することを提案しました。開発のテストでは、耳介プリントを使用した生体認証の精度が99.52％であることが示されました。作成されたソフトウェアはBodyprintと呼ばれていました。

興味深いことに、Yahoo Labsは、電話を受けるための手順を変更することも提案しました。そのため、これまで、すべての電話で受信ボタンを押す必要がありました。これで、スマートフォンを耳に当てるだけで済みます。Bodyprintソフトウェアは、耳が押されたことを認識し、音声のブロードキャストを開始します。

Yahoo自体はガジェットの作成に関心がないため、テクノロジーのライセンスが付与されるか、対応するソフトウェアがAppleStoreおよびGooglePlayストアを通じてモバイルアプリケーションとして配布される可能性があります。作成された技術の主な利点は、特別な指紋センサーをインストールする必要がないことです。タッチスクリーンはどのスマートフォンにも搭載されており、このテクノロジーはどのガジェットにも適用できるため、その展望は非常に重要です。

2015年6月、Amazonは、耳でスマートフォンのロックを解除できる技術の特許を取得したことが判明しました。このテクノロジーが実装されている場合、次のように機能します。人が電話を耳に当て、フロントカメラが耳介の写真を撮り、その写真をデータベース内の写真と比較します。つまり、このテクノロジーは指紋認証に使用されるテクノロジーと似ています。

PatentYogiプロジェクトのビデオでは、承認がどのように機能するかを説明しています。おそらく、会社はこのテクノロジーを使用して、電話に応答するときに電話を耳に当てるだけです。

指紋の代わりに神経接続

指紋のように、個人の脳内の独自の接続ネットワークを使用して、個人を識別することができます。これらの結論は、ジャーナルNatureNeuroscienceの記事の著者であるアメリカの科学者によって達成されました。

しかし、Emily Finnと彼女の同僚は、人間の脳のさまざまな部分の接続の独自の機能が、対象を正確に識別するのに十分安定していることを発見しました。 Finnは、HumanConnectプロジェクトの126人の参加者と協力してきました。ニューロイメージングセッションの1つ（安静時、記憶、感情、言語スキルのテストに合格したとき）で得られた接続のパターンは、その後のセッションでも変わらないことが判明しました-実験の他の参加者の中から個人を簡単に識別できます。

さらに、つながりの図は、流動性知能のレベルを予測するのに役立ちました（新しいものを認識して記憶する能力、人が以前に遭遇したことのない問題を解決する能力）。この能力の主な予後因子は、脳の前頭葉、頭頂葉、側頭葉の間のつながりでした。

オックスフォード大学に加えて、ワシントン大学とミネソタ大学がヒューマンコネクトームプロジェクトに参加しています。コネクトームはニューロン間のすべての接続の合計であり、人間の脳内のその数は数千億と推定されています。このプロジェクトは2010年に4000万ドルの予算で開始されました。

このテクノロジーには、もう1つの大きな利点があります。「指紋が盗まれる可能性があり、その人が新しい指を伸ばしてそれを置き換えることはできません。ただし、脳のプリントは簡単に変更できます。ユーザーは新しい精神的な組み合わせを思いつくだけです」と、脳識別プロジェクトの参加者の1人であるSarahLaszlo教授は述べています。

チップを埋め込むか、マイクロコンピューターを飲み込む

最も独創的で珍しい個人識別方法がPayPalによって提案されました。同社は単にチップを埋め込んだり、マイクロコンピューターを飲み込んだりすることを申し出た。これにより、承認の問題が根本的かつ永続的に解決されます。チップとマイクロコンピューターは、脈拍、胃液の組成、その他の内部を分析します

統一電子署名ポータルの編集者は、統一生体認証システムの試運転に関連する口頭音声の音声変動の問題について、技術科学博士のウラジミール・ヴァシリエビッチ・サフチェンコ教授による著者の資料を読者に知らせます。

Scopus作成者ID：56927771300

ORCID：0000-0003-3045-3337

2018年6月25日付けのロシア電気通信マス通信省の命令からまもなく1年になります。身分証明書、統合生体認証システムに生体認証個人データを配置および更新する手順、ならびに識別を目的とした生体認証個人データの処理を目的とした情報技術および技術的手段の要件」（法務省に登録） 2018年7月4日に番号51532でロシア）、これはその実施の観点から現在の状況を評価する明確な理由です。

統一された生体認証システム（以下、UBSと呼びます）は、経済について言えば、ロシアの銀行がリモートアクセスモードでクライアントの自動検証とサービスを行うための技術的条件と機会を作り出すために、国内で作成されています（スマートフォン経由）。

Rostelecomによると、ロシアの公式EBSオペレーターとして、現在140を超える銀行が全国の5,000を超える支店で生体認証を収集しています。年末までに、ロシア連邦中央銀行からユニバーサルライセンスを取得しているすべての大規模なロシアの信用機関がこのプロセスに参加する必要があります。しかし、銀行業務におけるEBSの作成と使用の最初の段階で、問題が発生し始めました。問題。そのため、顧客は銀行に生体認証を登録する際に問題を経験することがよくあります。クライアントの声を数回続けて録音しなければならない場合があり、手順の所要時間は標準の2〜3分から30〜40分以上に増加しました。これは特に、2019年5月31日付の新聞「コメルサント」の記事「バイオメトリクスは顔を出さなかった」で詳細に説明されていました。同時に、この記事では、使用に適さないサンプルを拒否するために、銀行の業務に生体認証データの定期的な追加品質チェックを導入するという電気通信マスコミ省のイニシアチブに焦点を当てています。

Rostelecomのスペシャリストに続いて、EBSの入力に関する前述の問題の主な理由が、銀行からシステムに入力される生体認証データの品質が低いことであると考えられる場合、このようなイニシアチブの論理は明らかです。しかし、これだけが問題ではなく、主要な問題でもありません。これは、充填だけでなく、銀行の顧客との業務におけるEBSのさらなる使用についても話します。この観点から、言語学でよく知られていることが前面に出てきます。 口頭言語の話者内変動の問題。銀行が利用する情報技術や技術的手段とは何の関係もないことに注意する必要があります。

電気通信局の注文番号321の付録1の第13条（最後から2番目の段落）によると、生体認証の個々の主題の音声録音の生体認証サンプルの収集は、その条件の下でのみ実行する必要があります。通常、すなわち興奮していない「メッセージの発音を妨げる、または声の音色と音を乱す可能性のある病気の明らかな兆候のない、感情的および心理的状態」。「被験者の正常な状態の状態で」と言うのは簡単です。そして、それが潜在意識レベルで正常であるという保証はどこにありますか？銀行でさえこの質問に答えることはできません。それでは、スマートフォンを介して銀行に連絡するときのクライアントの状態について、確かに何が言えるでしょうか。そして、それをどのように制御するのですか？

口頭スピーチの変動性の問題は、ダイナミクスにおけるスピーチ信号の微細構造の予測不可能でしばしば非常に重要な変化に現れます：クライアントが銀行と接触した日時、および彼の現在の感情的および心理状態。同時に、その瞬間的な音声信号とEBSに保存されている生体認証サンプルとの対応は保証されません。そして、これは毎回、銀行が顧客にサービスを提供することを誤って拒否したことを意味します。 実際のそのような失敗の確率は、1に近づく可能性があります。、これはリモートアクセス手順を繰り返し遅らせ、EBSの考えそのものを誤ったものとして消し去る可能性さえあります。 V.V.教授の科学的監督下にあるソフトウェア開発者のグループ。 Savchenko（URL）、私はこの見方に同意しません。それどころか、それに含まれる専門家は、このプロジェクトがデジタル経済への本当の一歩であると信じています。それだけが、可能な限り責任を持って巧みに行われなければなりません。

自律的で低コストであると同時に非常に効率的 口頭言語の話者内変動の問題を克服するための技術的解決策科学の分野は長い間知られており、国内外のさまざまなIT開発で広く実装されています。これらには、特に音声自己分析システムが含まれます（英語の「音声自己分析」から、例はリンクで入手できます）。これらのシステムのいずれかを無料のアプリケーションとしてスマートフォンにインストールすることにより、各クライアントは、銀行にアピールするときの音声信号の音響品質を制御するだけでなく、これらの品質を適切に調整する機会が得られます。オンライン音声トレーニングによるレベル。

ニジニノヴゴロド、2019年6月

提示されたソリューションやスピーカー内の音声の変動性に関連するその他の開発に関心がある場合、バイオメトリクスを扱うスペシャリストは、カバーレター付きの連絡先の詳細を統合電子署名ポータルの編集メールに送信できます。 [メール保護]。情報は記事の著者に送信されます。

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