Biyometrik sistemler - güvenilir bilgi koruması. Kimlik doğrulama hızının karşılaştırılması. Geleneksel kimlik doğrulama yöntemleri

Ekranın kilidini açmak ve yabancılara karşı koruma, çoğu zaman sayısal şifre veya grafik tuşu. Bununla birlikte, hepsi,% 100 kişisel bilgilerin korunmasını garanti etmeyen, bunların bir çok yoluna sahiptir. Teknoloji geliştirmenin büyümesiyle, daha mükemmel - biyometrik kimlik doğrulama sistemleri (BSA) geleneksel yöntemlerin yerini almaya geldi.

Doğru bir karakter kümesinin tanıtılmasından farklı olarak, BSA, doğumdan elde edilen bir kişinin benzersiz özelliklerini, zaman veya dış etkiye geçebilecek şekilde değişebilir. Bu, cihaza yetkisiz erişim olasılığını ortadan kaldırır ve kişisel bilgilerin güvenliğini arttırır. Mobil endüstrisinde teknoloji teknolojileri aldı: parmak izi tanıma, iris kabuk gözleri ve sesler.

Her yöntemin karmaşık olmaması gerektiğini belirtmekte fayda var. Ön konfigürasyon. Özü, akıllı telefon veya tabletin kilidini açmak için kullanılacak olan bir veya daha fazla kullanıcının biyometrik verilerinin vizyonunda yatmaktadır. Ayrıca, bir nedenden dolayı, biyometrik veriler imkansız olursa, sayısal bir kilit açma kodu girmek de gereklidir.

Parmak İzi Kimlik Doğrulaması (Dactlyloscopy)

Operasyon prensibi, herkes için eşsiz ve benzersiz tanımak, parmak izleridir. Bunu yapmak için, cihazın arkasında veya yüzünde bulunan özel bir sensöre parmağını yapmak yeterlidir. Tüm işlem bir saniyenin kesirini alır ve ek eylemler gerektirmez.

Haysiyet

1. Tetiklemenin en yüksek doğruluğu, diğer kimlik doğrulama sistemleriyle karşılaştırıldığında.
2. Tarama modülünün yüksek değeri değil.
3. Kolay operasyon.
4. Çok amaçlı kullanım. Tarayıcıya ek bir özellik atama yeteneği: Aramanın cevabı, haznenin deklanşörü vb.
5. Sami yüksek hız Okuma ve tanıma.

Dezavantajları

1. Papiller parmak izi düzeninde hasar durumunda yüksek derecede reddetme.
2. Parmağın üzerindeki nem veya kir varlığında tanımanın karmaşıklığı.
3. Düşük maliyetli modüllerde, ekranı uyandırmak için Güç düğmesine ihtiyaç duyun.

Gökkuşağı göz kimlik doğrulaması

Önceki noktada olduğu gibi, göz iris her kişinin benzersiz bir özelliğidir ve yaşla değişmez. Çizimi çok karmaşıktır ve kimlik için 200'den fazla puan seçmenizi sağlar, oysa parmak izleri için 60-70'den fazla değildir. Yöntem, tümü arasında, ikizlerde bile irisin aynı resimlerini bulmak mümkün olmadığı için en doğru olanıdır.

Kimlik doğrulaması için bir tarama modülü, bir kamerayla bir çift için kullanılır ve biyomateryaliyi 10 cm'den bir metreye kadar okumak için etkili bir mesafe kullanılır. Kamera birkaç ardışık resim yapar ve sistem bunları veritabanında olanlarla karşılaştırır. Tüm işlem birkaç saniye işgal edebilir ve cihazın gücüne bağlı olabilir.

Avantajları:

1. Bir mesafeden kimlik doğrulama yapabilme yeteneği.
2. Gökkuşağı kabuğu dış etkisinden korunur ve zamanla değişmeyecektir.
3. Tarama işlemi gözlükleri etkilemez, kontakt lensler.
4. Sakinleşmenin en yüksek doğruluğu, yani ve sahte karşı korunur.

Dezavantajları:

1. Tarama modülünün yüksek fiyatı, sonuç olarak, çok düşük bir yayılma derecesi.
2. Düşük ışık koşullarında tanımlama yapmak zordur veya mümkün değildir.

Ses kimlik doğrulaması

En basit, uygun fiyatlı ve yaygın kimlik yöntemi, pahalı ekipman gerektirmediğinden, mikrofon ve ses kartı gerektirmez. Teknoloji iyi gelişmiş ve mal sahibini belirlemek için birkaç şablon ve kombinasyon kullanılabilir: serbest konuşma veya kesinlikle tanımlanmış cümle.

Genellikle, cihazın kilidini açmak için ek eylemler almak gerekli değildir, ses modülü her zaman bekleme modundadır (daha pahalı akıllı telefonlar veya tablet modelleri). Aktivasyon, güç düğmesine (daha ucuz modeller) bastıktan sonra tetikleyebilir.

Avantajları:

1. Yenilmez özel tarayıcı veya diğer pahalı ekipman nedeniyle yüksek ucuzluk ve daha geniş prevalans.
2. Özel gereksinimlerin eksikliği ve en ucuz akıllı telefonlarda ve tabletlerde bile kullanılabilir.
3. Kolay kullanım ve pratiklik.

Dezavantajları:

1. Koşullara, yaşa veya hastalığa bağlı olarak sesi değiştirme yeteneği nedeniyle düşük yöntem doğruluğu.
2. Şiddetli gürültü koşullarında kimlik karmaşıklığı.

Gelecekte teknolojinin sonucu ve gelişimi

Kişisel bilgilere uygunluk durumu çalınan veya kayıp cihaz, nadir bir şifre ayarından kaynaklanmaktadır. Rahatsız edicidir ve bir saldırgan, bilinen güvenlik açıklarını kullanarak daha önce veya bypass korumasını kolayca kaydırabilir. Biyometrik sistemler bu eksikliği telafi eder ve kullanıcı için daha gelişmiş ve rahattır. Ancak hala mükemmel olmaktan uzaklar ve birkaç kimlik yöntemi kullanılarak telafi edilen bir dizi eksiklikler var. Üçüncü taraf şirketler tarafından düzenli araştırma ve gelişme sayesinde, endüstriyel ve iç kullanımlar için gelecekte birçok dezavantajı elimine edilebilir.

Bu dersin sunumu indirilebilir.

Kişiliğin basit tanımlanması. Daha doğru bir tanımlama için yüz parametrelerinin, seslerin ve jestlerin kombinasyonu. Biyometrik bilgilere dayanan çok seviyeli bir bilgi güvenliği sistemi uygulamak için Intel Algısal Bilgisayar SDK modüllerinin yeteneklerinin entegrasyonu.

Bu derste, biyometrik bilgi koruma sistemlerine, çalışma ilkesi, pratikte çalışma prensibi, yöntem ve uygulama olarak kabul edilir. Hazır çözümlere ve karşılaştırmalarına genel bakış. Ana tanımlama algoritmaları göz önünde bulundurulur. Biyometrik bilgi koruma yöntemleri oluşturmak için SDK yetenekleri.

4.1. Konu alanının açıklaması

Çok çeşitli tanımlama yöntemleri var ve çoğu kişi yaygın ticari kullanım aldı. Bugüne kadar, en yaygın doğrulama ve kimlik teknolojileri, şifrelerin ve kişisel tanımlayıcıların (kişisel kimlik numarası - PIN) veya Passport, ehliyet gibi belgelerin kullanımıdır. Ancak, bu tür sistemler çok savunmasızdır ve kolayca sahte, hırsızlık ve diğer faktörlerden muzdarip olabilir. Bu nedenle, biyometrik tanımlama yöntemleri, önceden kaydedilmiş örnekleri tanımayarak bir kişinin fizyolojik özelliklerinde kişiliğini belirlemenizi sağlayarak giderek daha fazla ilgilenmektedir.

Çözümü yeni teknolojiler kullanılarak, son derece geniş olan sorunların bulunabileceği sorunlar:

• davetsiz misafirlerin korunan alanlarda ve tesislerde sahte, belgelerin, kartların, şifrelerin çalınması;
• bilgiye erişimi sınırlayın ve güvenliği için kişisel sorumluluk sağlamak;
• sadece sertifikalı uzmanların sorumlu nesnelerine kabul verin;
• tanıma süreci, yazılımın ve donanım arayüzünün sezgiselliği nedeniyle, herhangi bir yaştan ve dil engellerini bilmeyenler için açık ve erişilebilir.
• erişim kontrol sistemlerinin (kartlar, anahtarların) çalışmasıyla ilgili genel gider maliyetlerinden kaçının;
• kayıp, hasar veya temel unutma anahtarları, kartlar, şifrelerle ilgili rahatsızlıkları ortadan kaldırın;
• Çalışanların erişim ve katılımının muhasebeleştirilmesi organize edin.

Dahası, Önemli bir faktör Güvenilirlik, kesinlikle hiçbir şekilde kullanıcıya bağlıdır. Parola korumasını kullanırken, bir kişi kısa kullanabilir anahtar kelime Veya bir kağıdı bilgisayar klavyesinin altındaki bir ipucu ile tutun. Donanım tuşlarını kullanırken, ahlaksız kullanıcı, cihazın bir saldırganın eline girebileceği bir sonucu olarak belirteçini kesinlikle izlemeyecektir. Biyometrik sistemlerde hiçbir şey kişiye bağlıdır. Biyometrik sistemlerin güvenilirliğini olumlu yönde etkileyen bir diğer faktör, kullanıcı için tanımlamanın basitliğidir. Gerçek şu ki, örneğin, parmak izi taraması, bir kişiden parola girmekten daha az işçilik gerektirmesidir. Bu nedenle, bu prosedürü yalnızca çalışmaya başlamadan önce değil, aynı zamanda uygulaması sırasında da doğal olarak korumanın güvenilirliğini arttırması mümkündür. Özellikle bu durumda, bilgisayar cihazları ile birlikte tarayıcıların kullanılması. Bu nedenle, örneğin, kullanıcının baş parmağını her zaman tarayıcıda yatıyorsa fareler vardır. Bu nedenle, sistem sürekli olarak tanımlayabilir ve kişi sadece askıya alınmaz, ancak hiçbir şey fark etmeyecektir. Modern dünyada, ne yazık ki, gizli bilgilere erişim de dahil olmak üzere hemen hemen her şey satılır. Ayrıca, saldırgan kimlik verilerini geçen bir kişi pratik olarak hiçbir şey değildir. Şifre hakkında, toplandığını söyleyebileceğiniz, ancak cebinden çekildiği akıllı bir kart hakkında. Bir durumun biyometrik koruması kullanılması durumunda artık olmayacak.

En fazla vaat eden endüstrilerin, analistlerin bakış açısına göre, her şeyden önce, iki parametrenin bir kombinasyonundan, güvenlik (veya güvenlik) ve kontrol veya koruma araçlarını kullanmanın uygunluğuna bağlıdır. Bu parametrelere uygun ana yer, şüphesiz finansal ve endüstriyel küre, hükümet ve askeri kurumlar, tıbbi ve havacılık endüstrileri, kapalı stratejik nesneler tarafından işgal edilmektedir. Biyometrik güvenlik sistemlerinin tüketicisi grubu, yetkisiz bir kullanıcının çalışanları arasından onun için çözülmemiş ameliyattan önlenmesi için öncelikle önemlidir ve her bir işlemin yazarını sürekli olarak onaylamak da önemlidir. Modern bir güvenlik sistemi artık yalnızca nesnenin güvenliğini garanti eden, aynı zamanda biyometri olmadan da bilinen fonlar olmadan yapılamaz. Ayrıca biyometrik teknolojiler bilgisayarda, ağ sistemlerinde, çeşitli bilgi depolarında, veri bankalarında vb. Kontrol etmek için kullanılır.

Biyometrik bilgi koruma yöntemleri her yıl alakalı hale geliyor. Teknolojinin gelişimi ile: Tarayıcılar, fotoğraflar ve video kameralar Biyometrilerle çözülen görevlerin spektrumu genişliyor ve biyometri yöntemlerinin kullanımı daha popüler hale geliyor. Örneğin, bankalar, kredi ve diğer finansal kurumlar müşterilerine güvenilirlik ve güven sembolü ile hizmet vermektedir. Bu beklentileri haklı çıkarmak için, finansal kurumlar, kullanıcıları ve personelin belirlenmesi, aktif olarak biyometrik teknolojileri uygulayarak daha fazla dikkat çekiyor. Biyometrik yöntemleri kullanmak için bazı seçenekler:

• Çeşitli finansal hizmetlerin kullanıcılarının güvenilir tanımlanması, dahil. Çevrimiçi ve Cep Telefonları (parmak izi prepoların tanımlanması, tanınma teknolojileri, avuç içi ve parmağın avucunda aktif olarak gelişiyor ve çağrı merkezleri ile iletişim kuran müşterilerin sesiyle tanımlanıyor);
• dolandırıcılık ve dolandırıcılıktan kredi ile ve banka kartları ve diğer ödeme araçları (Kaçırılamayan biyometrik parametreleri tanıyan PIN kodunun değiştirilmesi, "dökülme", \u200b\u200bklonlama);
• hizmet kalitesinin ve konforunun iyileştirilmesi (biyometrik ATM'ler);
• bankaların binalarına ve binalarına fiziksel erişimin yanı sıra depoziter hücreler, kasalar, depolama tesislerine (hem banka çalışanı hem de bir müşteri-kullanıcı hücresi olan biyometrik tanımlama olasılığı ile);
• bilgi sistemlerinin ve bankacılık ve diğer kredi kurumlarının korunması.

4.2. Biyometrik Bilgi Koruma Sistemleri

Biyometrik Bilgi Koruma Sistemleri - DNA'nın yapısı, Retina, Geometri ve yüzün sıcaklığı, parmak izi, palmiye geometrisinin resmi gibi biyolojik özelliklere dayanan tanıma ve insan kimlik doğrulamalarına dayanan kontrol sistemleri. Ayrıca, bu insan kimlik doğrulamasının bu yöntemleri, doğumdan gelen kişinin fizyolojik özelliklerine ve ömrü boyunca altında olan kişinin fizyolojik özelliklerine dayanırken ve kaybedilemeyen veya çalınamayacakları için istatistiksel yöntemler denir. Biyometrik kimlik doğrulamanın benzersiz dinamik yöntemleri, insanların davranış özelliklerine dayanan imza, klavye el yazısı, ses ve yürüyüş, imza, klavye el yazısı, ses ve yürüyüş.

"Biyometri" kavramı on dokuzuncu yüzyılın sonunda ortaya çıktı. Görüntülerin çeşitli biyometrik özelliklere ilişkin tanınması için teknolojilerin gelişmesi, yeterince uzun zaman önce nişanlanmaya başladı, başlangıcı son yüzyılın 60'larında bulundu. Gelişmekte önemli bir başarı teorik Vakıflar Bu teknolojiler vatandaşlarımıza ulaşmıştır. Bununla birlikte, pratik sonuçlar esas olarak batıda ve daha yakın zamanda elde edilir. Yirminci yüzyılın sonunda, modern bilgisayarların gücünün ve gelişmiş algoritmaların, özelliklerinde ve oranın geniş bir kullanıcının mevcut olduğu ve ilginç olan ürünleri oluşturmasına izin verdiği için biyometriklere ilgi önemli ölçüde arttı. Bilim endüstrisi, yeni güvenlik teknolojileri geliştirmede başvurusunu buldu. Örneğin, bir biyometrik sistem, bankalardaki bilgi ve depolama tesislerine erişimi kontrol edebilir, bilgisayarları, iletişim vb. Korumak için değerli bilgileri işleme yapan işletmelerde kullanılabilir.

Biyometrik sistemlerin özü, benzersiz genetik insan koduna göre bilgisayar kimliği tanıma sistemlerinin kullanımına düşürülür. Biyometrik güvenlik sistemleri, bir kişiyi fizyolojik veya davranışsal özelliklerinde otomatik olarak tanıymanıza izin verir.

İncir. 4.1.

Biyometrik sistemlerin çalışmalarının açıklaması:

Tüm biyometrik sistemler aynı diyagramda çalışır. Başlangıçta, kayıt işlemi, sistemin biyometrik karakteristik örneği hatırlattığı bir sonucu olarak ortaya çıkar. Bazı biyometrik sistemler, biyometrik özelliklerin daha ayrıntılı bir şekilde hazırlanması için birkaç numune yapar. Elde edilen bilgiler işlenir ve matematiksel bir koda dönüştürülür. Biyometrik Bilgi Güvenlik Sistemleri Biyometrik tanımlama yöntemlerini ve kullanıcı kimlik doğrulamasını kullanır. Biyometrik sistemin tanımlanması dört aşamada gerçekleşir:

• Tanımlayıcının tescili - fizyolojik veya davranışsal özelliklerin azaltılması, bilgisayar teknolojilerine sunulan bir forma dönüştürülür ve biyometrik sisteme getirilir;
• Seçim - yeni gönderilen tanımlayıcıdan, sistem tarafından analiz edilen benzersiz özellikler tahsis edilmiştir;
• Karşılaştırma - yeni sunulan ve daha önce kayıtlı tanımlayıcıya ilişkin bilgiler karşılaştırılır;
• Çözüm - Yeni gönderilen tanımlayıcının çakışmadığı veya çakışmadığı konusunda bir sonuca varılır.

Tanımlamaların tesadüf / yanlış anlaşılmasının sonucu, daha sonra alınan bilgilere dayanarak başka bir sistem (erişim kontrolü, bilgi koruması vb.) Tarafından yayınlanabilir.

Biyometrik teknolojilere dayalı bilgi koruma sistemlerinin en önemli özelliklerinden biri, yüksek güvenilirliktir, yani sistemin farklı insanlara ait biyometrik özellikler arasında güvenilir bir şekilde ayırt edilmesi ve güvenilir bir şekilde tesadüfleri bulma yeteneğidir. Biyometrilerde, bu parametrelerin birinci tür hatası (yanlış reddetme oranı, FRR) ve ikinci tür hatası (yanlış kabul oranı, uzak) olarak adlandırılır. İlk numara, erişimi olan bir kişiye erişim olasılığını karakterize ediyor, ikincisi, iki kişinin biyometrik özelliklerinin yanlış bir tesadüfinin olasılığıdır. Sahte bir adamın papillar desen veya bir gökkuşağı göz kabuğu çok zor. Böylece "İkinci Nazik Hatalar" ın meydana gelmesi (yani, buna hakkı olmayan bir kişiye erişim sağlanması) pratik olarak hariç tutulur. Bununla birlikte, bazı faktörlerin etkisi altında, tanımlamanın tanımlandığı biyolojik özellikler değişebilir. Örneğin, bir kişi sesini tanımanın ötesinde değişeceği bir sonucu olarak üşütebilir. Bu nedenle, biyometrik sistemlerde "ilk tür" hatalarının "(doğru olan bir kişiye erişmeyi reddetmek) yeterince büyüktür. Sistem, aynı uzak değerlerle daha az FRR değerinden daha iyidir. Bazen I. I. karşılaştırmalı Özellikler FRR ve uzak grafiklerin kesiştiği noktayı belirleyen EER (eşit hata oranı). Ancak her zaman temsili olmaktan uzak. Biyometrik sistemler kullanırken, özellikle yüzdeki tanıma sistemi, doğru biyometrik özellikler her zaman tanıtılmadığında bile, kimlik doğrulama kararı doğrudur. Bu, birçok özellikten kaynaklanıyor ve her şeyden önce, birçok biyometrik özelliklerin değişebileceği gerçeğiyle. Belli bir sistem hatası var. Ayrıca, çeşitli teknolojiler kullanırken, bir hata önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Erişim kontrol sistemleri için, biyometrik teknolojiler kullanırken, "yabancıyı" kaçırmaması veya tüm "onların" atlamaması neyin daha önemli olduğunu belirlemek gerekir.

İncir. 4.2.

Sadece uzakta değil ve FRR, biyometrik sistemin kalitesini tanımlar. Sadece öyleyse, o zaman lider teknoloji, uzak ve FRR'nin sıfıra girdiği DNA'daki insanların tanınması olacaktır. Ancak, bu teknolojinin bugünün aşamasında insanlığın gelişiminde uygulanmadığı açıktır. Bu nedenle, önemli bir özellik, modele direnç, çalışma hızı ve sistemin maliyetidir. Bir kişinin biyometrik özelliğinin zamanla değişebileceğini unutmayın, bu nedenle kararsızsa - önemli bir eksidir. Ayrıca güvenlik sistemlerinde biyometrik teknolojilerin kullanıcıları için önemli bir faktör kullanım kolaylığıdır. Özellikleri taranan bir kişi aynı anda herhangi bir rahatsızlık olmamalıdır. Bu bağlamda, en ilginç yöntem, elbette, yüzün tanınması teknolojisidir. Doğru, bu durumda diğer sorunlar öncelikle sistemin doğruluğu ile ortaya çıkıyor.

Tipik olarak, biyometrik sistem iki modülden oluşur: kayıt modülü ve tanımlama modülü.

Kayıt Modülü "Trenler" sistemi belirli bir kişiyi tanımlar. Kayıt aşamasında, video kamera veya diğer sensörler, görünüşünün dijital bir gösterimi oluşturmak için kişiyi tarar. Birkaç görüntünün oluştuğu taramanın bir sonucu olarak. İdeal durumlarda, bu görüntüler daha doğru veri elde edecek kişinin biraz farklı bir perspektifine ve ifadelerine sahip olacaktır. Özel Program Modülü bu performansı işler ve belirler özellik Kişilik, daha sonra bir şablon oluşturur. Neredeyse zaman içinde değişmeyen kişinin bazı kısımları vardır, örneğin gözlerin üst anahatları, elmacık kemiklerini çevreleyen alan ve ağzın kenarlarıdır. Biyometrik teknolojiler için geliştirilen çoğu algoritma, bir kişinin saç modelinde olası değişiklikleri dikkate almanıza izin verir, çünkü yüzün tarlasını saç büyüme sınırının üstünde analiz etmek için kullanılmazlar. Her kullanıcının resim şablonu biyometrik sistem veritabanında saklanır.

Kimlik Modülü kameradan bir kişinin imajını alır ve aynı şekilde dönüştürür dijital formatşablonun saklandığı. Elde edilen veriler, bu görüntülerin birbirleriyle tanışıp buluşmadığını belirlemek için veritabanı şablonunda depolanan ile karşılaştırılır. Doğrulama için gereken benzerlik derecesi, ayarlanabilecek belirli bir eşiktir. farklı tiplerde Personel, PC gücü, günün saati ve bir dizi başka faktör.

Tanımlama, doğrulama, kimlik doğrulama veya tanıma biçiminde yapılabilir. Doğrulama olduğunda, verilerin kimliği ve veritabanında depolanan şablon onaylanır. Kimlik Doğrulama - Kameradan elde edilen görüntünün yazışmasını, veritabanında depolanan şablonlardan birine doğrular. Tanımlanırken, elde edilen özellikler ve kayıtlı kalıplardan biri aynı ise, sistem bir kişiyi karşılık gelen bir şablonla tanımlar.

4.3. Hazır çözümlerin gözden geçirilmesi

4.3.1. ICAR LAB: Criminalistik araştırma fonkorumlarının kompleksi konuşma

Donanım ve yazılım kompleksi ICAR laboratuvarı, çok çeşitli ses bilgi analizi görevlerine, talebin uzmanlaşmış kolluk kuvvetleri, laboratuarlar ve adli muayenenin merkezleri, uçuş kazası soruşturma hizmetleri, araştırma ve eğitim merkezlerine yöneliktir. Ürünün ilk versiyonu 1993 yılında piyasaya sürüldü ve önde gelen ses uzmanlarının ve yazılım geliştiricilerin işbirliğinin sonucuydu. Özel yazılım için özel bir uzmanlık yazılımı yüksek kalite sağlar görsel sunum Konuşma fonogramları. Modern vokal biyometri algoritmaları ve güçlü araçlar Konuşmanın her türlü araştırma fonogramının otomasyonu, uzmanların uzmanlığın güvenilirliğini ve etkinliğini önemli ölçüde artırmalarını sağlar. SIS II programı, tanımlama araştırması için benzersiz araçları içerir: Konuşmacı, ses kaydı ve konuşmanın incelenmesi ve ses örnekleri ve şüpheli konuşma için sağlanan karşılaştırmalı bir çalışma. Tanımlama Fososkopik muayenesi, her bir kişinin sesinin ve konuşmasının benzersizliğinin teorisine dayanmaktadır. Anatomik faktörler: Eklem organlarının yapısı, konuşma yolunun şekli ve oral boşlukların yanı sıra dış faktörler: konuşma becerileri, bölgesel özellikler, kusurlar vb.

Biyometrik algoritmalar ve uzman modülleri, aynı kelimeleri aramak, aynı sesleri aramak, görülen ses ve melodik fragmanları aramak, bilgi verici hoparlörlerin ve temel ton, denetim ve dilsel analizlerin karşılaştırılması gibi birçok fonoskopik tanımlama araştırması işlemini otomatikleştirmenize ve formüle etmenizi sağlar. türleri. Her araştırma yöntemi için sonuçlar, genel bir kimlik çözeltisinin sayısal göstergeleri şeklinde sunulmuştur.

Program, "bire bire" modunun karşılaştırıldığı bir dizi modülden oluşur. "Formant Karşılaştırma" modülü, fonetik sayılarına dayanır - Formante, belirtir akustik özellik Ses tonu frekansı ve üreten ses timbresi ile ilişkili konuşma sesleri (her şeyin önce ünlüler). Formant karşılaştırma modülünü kullanan tanımlama işlemi iki aşamaya ayrılabilir: Uzman, destek ses fragmanlarının arama ve seçimine hizmet eder ve iyi bilinen ve bilinmeyen hoparlörler için destek parçalarından sonra, uzman bir karşılaştırmaya başlayabilir. Modül, seçilen sesler için oluşum yörüngesinin intradictory ve interdictororik değişkenliğini otomatik olarak hesaplar ve pozitif / negatif tanımlamaya veya belirsiz bir sonuç üzerine karar verir. Ayrıca, modül, seçilen seslerin dağılımlarını scatterogramdaki dağılımlarını görsel olarak karşılaştırmanıza olanak sağlar.

Modül "Temel Ton Karşılaştırması", bir melodik devreyi analiz etme yöntemini kullanarak hoparlörleri tanımlama işlemini otomatikleştirmenize olanak sağlar. Yöntem, melodik devrenin aynı türünün uygulanmasının parametrelerine dayanarak konuşma örneklerini karşılaştırmak için tasarlanmıştır. Analiz, minimum, orta, maksimum, vb. Değişikliğin değerleri de dahil olmak üzere, 18 tipi kontur fragmanını ve açıklamalarının 15 parametresini sağlar. Modül döndürür Karşılaştırma formunda sonuçlanır. Parametrenin her biri için bir yüzde tesadüf ve pozitif / olumsuz karar tanıma veya belirsiz sonuçlara karar verir. Tüm veriler bir metin raporuna dışa aktarılabilir.

Otomatik tanımlama modülü, algoritmalar kullanılarak "bire bire" modunda karşılaştırmanıza olanak sağlar:

• Spektral format;
• Temel ton istatistikleri;
• Gauss dağılımlarının bir karışımı;

Hoparlörlerdeki tesadüf ve farklılıklar olasılıkları, sadece yöntemlerin her biri için değil, aynı zamanda toplamları için de hesaplanır. Otomatik tanımlama modülünde elde edilen iki dosyanın konuşma sinyallerini karşılaştırmanın tüm sonuçları, belirgin işaretlerin tanımlanmasının belirlenmesine ve işaret kümeleri tarafından alınan satın alımların yakınlığının hesaplanmasının belirlenmesine ve elde edilenlerin yakınlığını hesaplamaktadır. kendi aralarında işaret kümeleri. Bu yakınlık ölçüsünün her değeri için, otomatik karşılaştırma süresince, tesadüf ve konuşmacılardaki tesadüflerin olasılıkları, konuşması karşılaştırılmış dosyalarda bulundu. Bu olasılıklar, geliştiriciler tarafından büyük bir öğrenme örneği fonogramında elde edildi: on binlerce konuşmacı, çeşitli ses kayıt kanalları, birçok ses kayıt seansı, çeşitli konuşma malzemesi. İstatistiksel verileri tek bir vaka karşılaştırma dosyasına uygulamak, iki dosyanın yakınındaki, konuşma söyleyişinin farklı kısımlarına bağlı olarak, iki dosyanın yakınlığının ve hoparlörlerin ayrımının karşılık gelen olasılığını elde edilmesini gerektirir. Matematiksel istatistiklerde bu değerler için, güven aralığı kavramını kullanması önerilmektedir. Otomatik karşılaştırma modülü, kullanıcının sadece yöntemin ortalama güvenilirliğini değil, aynı zamanda eğitim tabanında elde edilen en kötü sonucu görmesini sağlayan farklı seviyelerin güven aralıkları ile sayısal sonuçlar görüntüler. MDG Şirketi tarafından geliştirilen biyometrik motorun yüksek güvenilirliği NIST Testleri (Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü) tarafından onaylandı.

Bazı karşılaştırma yöntemleri yarı otomatik (dilbilimsel ve sesli testler)

Biyometrik kimlik doğrulama sistemleri, kullanıcının kimliğini biyometrik verilerine dayanarak sertifikalandırmak için tasarlanmıştır. Bu tür sistemler, kişisel güvenliği bir şekilde veya başka bir nedenden ötürü bir olasılık olmadığı, özel olarak korunan alanlara erişim ile etkili bir şekilde başa çıkacaktır. Otomatik uyarı, alarm ve güvenlik sistemleri sistemi ile birleştirilebilirler.

Biyometrik Tanımlama Yöntemleri (Kimlik Doğrulama)

Bugüne kadar, birçok biyometrik kimlik doğrulama yöntemi vardır (tanımlama). İki türe ayrılırlar.

1. İstatistiksel yöntemler. Boyunca değişmeyen benzersiz (fizyolojik) özelliklere dayanarak insan hayatı Ve hiçbir yol kaybolmaz. Ayrıca dolandırıcılık tarafından kopyalandı.
2. Dinamik yöntemler. Belirli bir kişinin sıradan davranışlarının özelliklerine dayanarak. Statik ve pratik olarak kullanılmayan daha az yaygındır.

İstatistiksel

• Parmak izine göre - kişinin parmağındaki papiller çizgilerinin (desenlerin) benzersizliğini tanıma yöntemi. Tarayıcının yardımı olan sistem bir baskı alır, ardından onu dijitalleştirir ve daha sonra daha önce girilmiş kalıplar (çizimler kümeleri) ile karşılaştırır.
• Gözün retinasında - insanın göz DNA'nın kan damarlarının benzersiz çiziminin tarama ve tanınması yöntemi. Böyle bir prosedür için, düşük yoğunluklu radyasyon kullanılır. Öğrenciden radyasyon, gözün arka duvarında bulunan kan damarlarına gönderilir. Özel noktalar, ortaya çıkan sinyalden ayrılmıştır, sistem şablonunda depolanan bilgiler.
• İris'e göre, göz kabuğun özelliklerinin benzersizliğini belirleme yöntemidir. Bu teknoloji Retinanın taramasını en aza indirmek için tasarlanmıştır, çünkü kızılötesi ışınları ve göz sağlığını olumsuz yönde etkileyen parlak ışıklar kullanır.
• El Geometrisi - Fırça şekli. Bu yöntemi kullanarak, bireysel parametreler benzersiz olmadığından, çeşitli özellikler kullanılır. Taranan: Elin arka tarafı, parmaklar (kalınlık, uzunluk, kıvrımlar) yanı sıra kemiklerin ve eklemlerin yapısı.
• Yüzün geometrisi, kaşların ve gözlerin, dudakların ve burunların yanı sıra yüzün diğer elemanlarının yanı sıra tarama yöntemidir. Bundan sonra, bu unsurlar arasındaki mesafe hesaplanır ve üç boyutlu bir yüz modeli oluşturulur. On iki, benzersiz bir şablon oluşturmak ve yeniden oluşturmak için belirli bir kişinin tipik olarak tipik olarak gereklidir.
• Yüzün termogramı açısından - yüzündeki sıcaklık alanlarının benzersiz bir dağılımı. Kızılötesi kameralar kullanılarak kullanılır. Açıkçası düşük kalite nedeniyle, bu tür sistemler yaygın olarak dağıtılmaz.

Dinamik

• Sesle - sadece odariopartiküller ve mikrofon kullanarak kullanımı kolay yöntem. Bugüne kadar, böyle bir sistem için şablon oluşturmanın birçok yolu vardır. İş merkezlerinde yaygın olarak kullanılır.
• El yazısı, boyama sırasında elin spesifik hareketine dayanır (belgelerin imzalanması). Şablonlar oluşturmak ve tasarruf etmek için, özel, duyarlı tutamak basıncı kullanılır.

Kombine (multimodal)

Bu tür yöntemler karmaşık, sıkı ve karmaşık sistemler güvenlik. Bu gibi durumlarda, bir sistemde bağlı olan birkaç tür insan biyometrik özelliği (kullanıcı) kullanılır.

Biyometrik Güvenlik Sistemleri

Biyometrik güvenlik sistemlerinin özü, sizsiniz. Bu sistemler, sistemin kendisinin sizi başkası için kabul edebileceği olasılığını dışlar. İnsan özelliklerinin benzersizliği sayesinde, biyometrik sistemler önlemek için kullanılır farklı türler Dolandırıcılık, hack ve istenmeyen erişim.

Biyometrik güvenlik sistemleri, kullanıcının sistemi sağlayacağına bağlı olarak iki modda çalışabilir.

1. Doğrulama - Bir kullanıcının bitmiş bir biyometrik desenle karşılaştırılması.
2. Kimlik - kullanıcının diğerleri ile karşılaştırılması. Biyometrik verileri aldıktan sonra, sistem kullanıcının kimliğini belirlemek için veritabanı bilgilerinde arıyor.

Biyometrik Erişim Kontrol Sistemleri Kullanımı:

• büyük işletmelerde;
• artan güvenlik gerektiren bazı nesnelerde;
• muhasebe çalışması için;
• katılım kaydetmek için;
• Özel binalara erişimi sınırlamak için.

Biyometrik Erişim Kontrol Sistemleri

Parmak izi okuma terminalleri

Oda erişiminde kısıtlamaları düzenlemek için kullanılır. Genellikle, bu tür cihazlar çalışma saatlerini hesaplamak için kullanılır. Tip ve modele bağlı olarak farklı olabilir görünüm Kılıflar, farklı koruma dereceleri, birçok tarayıcı çeşitleri (baskı okuyucular) ve ek fonksiyonlar.

Yetenekler:

• 100 ila 3.000 parmak izi şablonları bir veritabanında depolama;
• binlerce katılım kayıtlarının korunması.

İşin temel prensipleri:

• kullanıcı programlaması, özel bir kart kullanarak veya bir bilgisayara bağlandığında oluşur;
• katılım dosyalarını bilgisayara aktarmak için USB kullanır;
• ethernet arayüzü üzerinden ağ erişim dağıtım sistemleri oluşturmak mümkündür.

Görüntü tanıma terminalleri (yüz geometrisi)

Benzer biyometrik erişim kontrolü, kullanıcı tarafından temasa geçmenize izin verir. İş akışı nedeniyle, parmak izlerinin kalitesinin tatmin edici olmadığı işletmelerde başarıyla başvurun. Tür ve modele bağlı olarak, mahfazanın farklı bir görünümü, farklı koruma dereceleri, tasarım özellikleri ve ek işlevler kümesi olabilir.

Yetenekler:

• kızılötesi optik Sistemler kullanıcıyı karanlık veya kötü aydınlatma ile tanıymanıza izin verin;
• operasyonel Kontrol İçin Dahili Kablosuz İletişim (GPRS, Wi-Fi);
• elektronik kilitler, alarm sensörleri, kapı sensörleri, işlevselliği genişletmek için yedek piller;
• 100.000'e kadar yüz deseni.

Iris gözüyle yerleşik tanıma sistemine sahip terminaller

Kullanıcının kimlik doğrulaması (kimlik doğrulaması) gerçek zamanlı olarak vermenize izin verin. Hem statik hem de hareket halinde tarayın. Bant genişliği - dakikada yirmi kişiye kadar. Bu terminaller, işlem saatini, erişim kontrolünü ve genellikle finansal ve ödeme sistemlerinde işlemleri onaylamak için kullanılır.

Temel özellikler (cihaz modeline bağlı olarak değişim):

• pOE + Güç (Ethernet üzerinden);
• kayıt ve doğrulama terminalin kendisinde gerçekleşir;
• dahili kameralar tarafından işgal edilen tarama;
• 70.000 girişe kadar olay hafızası;
• Çeşitli ek arayüzler mevcuttur (örneğin, Wiegand).

Parmağın üzerindeki damarlarda tanıma okuyucular

Damarlar insan vücudunun içinde olduğundan, görüntüleri sahte için imkansızdır. Çizikler ve kesimler olsa bile tanıma mümkündür. Bu nedenle, bu tür biyometrik güvenlik sistemleri ve erişim kontrol sistemleri, kullanıcıyı tanımlamanın neredeyse en güvenilir yoludur. Son derece sorumlu nesneler için bu sınıf sistemlerinin kullanımı önerilir.

Yetenekler:

• terminal, doğrudan bir elektronik kilit kontrol cihazı olarak kullanılabilir;
• Üçüncü taraf kontrol cihazlarına bağlanarak okuyucu olarak hareket edebilir;
• farklı Erişim Kontrol Modları, Parmağın üzerindeki damarlar modelini tanımanın yanı sıra: temassız bir kart, kod veya her ikisinin bir kombinasyonu;

Avuç içi tanıma tanıma sistemleri

Bu tür cihazlar yüksek tanıma doğruluğu sağlar ve bir tanımlayıcıyı taklit etme yeteneğini dışlar.

Çalışma prensibi:

• avuç, kızılöteye yakın olan ışıkla aydınlatılır;
• bu ışık, bir çizim gösteren, damarlar içindeki kapalı bir hemoglobin tarafından emilir;
• kullanıcıya yetkilendirmek için, ven desenlerinin benzersiz örnekleri, veritabanındaki mevcut (önceden kaydedilmiş) şablonlar (örnekler) ile kontrol edilir;

Biyometrik El Geometri Terminalleri

Kullanıcıları tanımlamak için, avuç içi geometrisinin benzersiz üç boyutlu özellikleri kullanılır. Kimlik işlemi bir eylemden oluşur - terminalin özel düzlemine bir el takmanız gerekir.

Özellikler (modele bağlı olarak değişir):

• bir saniyeden daha az tanımlama oranı;
• kayıt Şablonlarının Sadeliği;
• yazıcıya çıkış bilgisi (çeşitli yerleşik arayüzler aracılığıyla);
• 5.000'den fazla olay için çevrimdışı bellek;
• zorlama girme yeteneği.

Biyometrik güvenlik sistemlerinin kullanılmasının avantajları

• yüksek doğruluk;
• basit tarama prosedürleri;
• satılık mevcut modellerin büyük seçimi;
• popüler cihazlar için uygun fiyatlar.

Biyometrik SCOIS, yalnızca yerel bölgelere erişimi kontrol etmeyi, aynı zamanda bir çalışma saati muhasebesi tablosunu izlemenizi ve yapmanıza izin verir, iş akışına sorumluluğu arttırmalarını teşvik eden personele ve gecikmelerde geri bildirimde bulunmanızı sağlar.

Kişinin biyometrik tanımlaması konusu NOVA'dan uzaktır - parmak izi tanımlama fikrinin ortaya çıktığını hatırlamak yeterlidir.Xix.yüzyıl. Bununla birlikte, karmaşıklık ve yüksek teknoloji maliyeti, insanların iddiasızlığının yanı sıra, üçüncü tarafı terk etmek için biyometrik işaretleri, teknolojinin kütle kullanımını uzun yıllardır itti.

Bilgisayar biyometrisi (şahsen, ses, baskılar, imzalar) problemleri 1960'larda Amerika Birleşik Devletleri'nin (NIST) Ulusal Standartları ve Teknolojileri Enstitüsü'nün biyometrik bölünmesi yaratıldığında, 1960'larda aktif olarak gelişmeye başladı. Biyometrik teknolojilerin tüketicileri, esas olarak bir devlet (biyometrik pasaportlar) ve güç departmanları (rejim nesnelerine erişimin kontrolü) idi.

Son birkaç yılda, konur, dalga'nın tepesindedir - biyometrik teknolojiler her yere nüfuz eder. Zaten kimse parmak izi tarayıcısını şaşırtmaz mobil cihaz, Büyük bankalar, ses ve karşısında müşteri kimliğini uygulamaya başlar, perakende zincirlerinde biyometrik ödeme hizmetlerini tanıtmak için pilot projeler bulunmaktadır. En son haberler arasında - biyometrik görünümü banka kartları Ve Rusya'da ulusal bir biyometrik platform oluşturmayı planlıyor. Tractica'nın analistleri, donanım ve yazılım biyometrik çözümlerinin uygulanmasından elde edilen gelirlerde 5 kat daha fazla artış, geçen yılın sonunda 2,4 milyar dolar - 2025 dolardan 15,1 milyar dolara kadar.

Diğer analitik şirketler için tahminler daha iyimser. Örneğin, J "oğlu ve ortaklar danışmanlığına göre, önümüzdeki 6 yılda, biyometrik piyasadaki yıllık ortalama büyüme gelir oranı% 18,6 olacak ve 2022 yılına kadar 40 milyar dolara kadar büyüyecek.

Pazarın büyümesinin ardından, devlet sıkılır, mevzuattaki tüm yeni değişikliklere katkıda bulunur. Düşüşün başlangıcında, DUMA, DUMA, Müşteri Kredi Kurumlarının uzaktan tanımlanmasıyla ilgili yasa tasarısını destekledi, bu da 115-FZ'de değişiklik yapan 115-FZ'de değişiklik yapar. Bu faturalar, biyometrik teknolojilerin kullanımını genişletmek için ek bir uyarıcı verir.

Tractica analistleri, biyometrik pazarın yaklaşık üçte birinin biyometrik kimlik doğrulama teknolojilerini işgal edeceğini tahmin ediyor. Özellikle farklı seviyelerde işletme maliyetlerini azaltmak için modern kurulumun ışığında, şirketlerdeki bilgi güvenliğinde bir artışla ilgilidir.

Şirkete göre,, erişim prosedürlerini otomatikleştiren ve periyodik olarak şifreleri otomatik olarak değiştiren, tek kimlik doğrulama sistemlerinin (SSO) uygulanması ve unutma şifreleri ve engelleme hesaplarıyla ilişkili olay sayısını azaltma nedeniyle, yatırımların geri dönüşünü sağlar. (YG), kullanıcı başına yılda 2500 ruble'den hacimde.

Buna karşılık, biyometrik kimlik doğrulamanın tanıtılması, şifrelerin tam hatası nedeniyle tasarruf miktarını daha da arttırabilir. Ayrıca, bilgi güvenliği uzmanlarına göre, biyometrik kimlik doğrulama yöntemlerinin en güvenli olduğunu unutmamalısınız.

Şubat 2018'den bu yana, PCI DSS 3.2, özellikle endişe dışı idari erişimin korunması için multifactor kimlik doğrulamasını uygulamanın gerekliliği için yürürlüğe girmiştir. uzaktan erişim Tüm kullanıcılar Kart Sahibinin Bilgi Ortamına (Öğe 8.3: Tüm bireysel konsol dışı idari erişimi ve çok faktörlü kimlik doğrulama kullanarak CDE'ye tüm uzaktan erişimi sabitleyin). Kimlik doğrulama faktörleri olarak, PCI DSS standardı aşağıdakileri belirler: "Bildiğiniz şey" (bildiğiniz bir şey) bir şifre veya kod cümlesidir; "Sahip olduklarınız" (sahip olduğunuz bir şey) bir belirteç veya akıllı karttır; "Ne olduğun" (bir şey) - Biyometrik işaretler. Standart'a göre, multifactor kimlik doğrulaması Listelenen en az iki faktörün kullanılmasını gerektirir.

Geleneksel kimlik doğrulama yöntemleri

İÇİNDE son zamanlarda Medyada, güvenlik açıkları ile ilgili sorunlar ve geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerinin rahatsızlıkları ile ilgili bilgiler giderek artan görünmektedir. Geleneksellere atıfta bulunuruz:

Çift "giriş şifresi". Bugün bu yöntem hemen hemen her yerde uygulanır ve onunla ilişkili problemler, herkes iyi bilinmektedir. Temel olan, insan faktörüdür: Şifreleri işlemek için kuralları takip etme ihtiyacını ne kadar hatırlatmazsa (basit bir özünde), durum daha iyi olmaz ve daha iyi bir şey olmaz. 2014 ve 2016'da Rus kullanıcıları arasında gerçekleştirilen Kaspersky laboratuarlarının anketlerinin karşılaştırılmasına önem veriyor. Ayrıca, katılımcıların sadece üçte biri, her hesap için ayrı şifreler oluşturur, çoğu birden fazla hesap için aynı karakter kombinasyonunu kullanmayı tercih eder. Aynı zamanda, atılan kullanıcıların tüm hesaplar için tek bir şifre ile paylaştığı payı arttı.

Tabii ki, kurumsal düzeyde, problem, katı parola politikalarının tanıtılması ve parola değişiminin karmaşıklığı ve sıklığı için gereklilikleri ile kısmen çözülebilir - bu önlemler bu kimlik doğrulama yönteminin güvenlik seviyesini artırabilir. Bununla birlikte, pratikte, büyük olasılıkla kağıda veya gadget'larda şifreleri kaydedecek çalışanların sayısında bir artışa yol açacaktır. Bu açıdan "kaspersky laboratuvarını" anket sonuçlarına bakarsanız, ve sonra durum gelişmez. Kafanızdaki bazı karmaşık şifreleri rahatsız etmeyin, ancak yalnızca nedenini ortadan kaldırarak rahatsızlıkla savaşabilirsiniz.

Dijital sertifikalardüşünmek optimal yöntem Kullanıcı doğrulaması B. bilgi sistemi. Altyapı açık anahtarlar (PKI) Sertifikanın tüm yaşam döngüsünü hızlı ve rahatça yönetmenize olanak sağlar ve kullanıcı karmaşık girişleri ve şifreleri ezberlemeye olan ihtiyaçtan kurtulur. Kullanıcı ve yönetici için uygundur, ancak taşıyıcının kaybının / hırsızlığının riskleri, kişileştirmenin karmaşıklığının yanı sıra hiçbir yere gidemez: USB belirteci kullanın veya akıllı kart Belki de hakları olmayan biri dahil olan herkes. Yaygın bir sorun, bilgisayar konektöründeki veya okuyucunun anahtarını unutmaktır. Bu tür sorular, bir SCOT için geçiş yapacak tek bir kartı serbest bırakarak ve iş istasyonuna olan kilit girişi ve en önemlisi, çalışanların maaş hesabına bağlı olacaktır. İkincisi, çalışanın kartın ele alınmasında sorumluluğunu arttırır ve yetkisiz kişilere transferindeki durumları hariç tutar. Ancak, böyle bir konfigürasyonla, çözeltinin değeri, kart kişiselleştirme hizmetleri için maliyetleri göz önünde bulundurmadan bir çalışan için en az 2 bin ruble artmaktadır. Ayrıca, mevcut bir haritayı işten çıkarırken, yeniden kullanılmayacak, her yeni çalışan için yeni bir tane serbest bırakmak için gereklidir.

Kullanıcılara SMS ile gönderilen veya özel bir cihazda (anahtarlık) oluşturulan tek kullanımlık şifreleri (OTP) hala hatırlayabilirsiniz. Ama kişisel erişmek için İş istasyonu OTR en başarılı fikir değil. SMS ağ geçidinin masrafları ve SMS'in teslimatındaki gecikme, faydalardan daha fazla sorun yaratacaktır. Keyfobs için olduğu gibi, hırsızlık ve kayıp riskleri vardır, çünkü bu yaklaşımla kişileştirme sağlamak zordur.

Alternatif - Biyometrik Kimlik Doğrulama

Mevcut gelişim düzeylerinde ne kadar biyometrik teknolojilerin, kurumsal sektörde kullanılan geleneksel kimlik doğrulama yöntemleriyle rekabet etmeye hazır olduğunu anlayalım. Hemen rezervasyon yapın: DNA kimlik doğrulaması, gözün retinası (İris ile karıştırılmaması gereken), yürüyüş, vb. Gibi kurgu eşiğinde yöntemleri dikkate almayacağız. Piyasada bulunan ve iş istasyonlarına güvenli erişim sağlayan kurumsal segmentte bulunan çözümleri düşüneceğiz.

Biyometrik işaretler olarak, bu yöntemler kullanılır:

• parmak izi;
• Şekil damarları palmiye;
• oy;
• gökkuşağı göz kabuğu;
• yüz (2D görüntü);
• yüz (3D görüntü).

Parmak izi kimlik doğrulaması- En yaygın biyometrik kimlik doğrulama yöntemlerinden biri. Çeşitli kaynaklara göre, bu teknoloji tüm biyometrik kimlik doğrulama pazarının yarısını alır. Geliştirme seviyesi, modern tarama cihazının artık kağıt, jelatin veya cam üzerinde yazılı olarak aldatılmayacağı gibi, teknoloji yeterince güvenlidir. Yöntemin ana sorunu, parmağın papillar paterninin dengesiz olmasıdır, sonuç, sistemin kişiyi tanımak için durduğu sonucudur. Müşterilerimizden biri yaz sezonunda böyle bir sorunla çarpıştı. Ülke alanında iyi çalışmayı başarmış olanlar, şablonun üzerine yazmak için IB servisine gitmek zorunda kaldı.

Damarlar palminin çiziminde kimlik doğrulamabazı hastalıklar, özellikle de uzuvların anemisi veya eldeki fiziksel efektlerin sonuçları okuyucunun çalışmalarını engelleyebilse de, yüksek tanıma doğruluğu sağlar. Bununla birlikte, bu teknoloji oldukça pahalıdır, ayrıca, bazı uygulamalarda, daha az hijyenik kılan temastır. Bu yöntemin güçlü yönleri, avuç içi modelinin çalınması ve sahte olması ve zamanın ardından değişmesi zor olmasıdır, değişmez.

Ses kimlik doğrulaması,Yüzün 2D görüntüsü - TEKNOLOJİSİ Maliyetten en uygun. Bununla birlikte, rahatlıklarının seviyesini azaltan dış faktörlere duyarlıdırlar. Yüz tanıma durumunda, oylama durumunda yetersiz aydınlatma ile ilişkili hata riskleri vardır - yabancı gürültü veya düşük kaliteli alıcı cihaz. Hastalık nedeniyle sesin olası bozulmasını da unutmayın. Ek olarak, görünüm ve seslerin değiştirilmesi için hizmetler vardır. Son zamanlarda, Face2face adlı bu tür teknoloji Amerika Birleşik Devletleri'nde gösterilmiştir. Bununla birlikte, ses veya 2D kimlik doğrulama sistemini kolayca aldatabilirsiniz. Yalnızlık teknolojisi bile, gerçek zamanlı olarak nesneyi doğrular, kafayı eğmeyi / çevirmeyi veya rastgele oluşturulan bir cümleyi telaffuz etmesini sağlayan bir kişi sunar. Face2Face'den kurtuluş ve diğer benzer alt menü teknolojileri, kızılötesi bir spektrumda çalışan odaların kullanımı olabilir. Ancak bu zaten tamamen farklı bir fiyat kategorisine bir çözüm olacaktır, bu yüzden daha gelişmiş bir biyometrik kimlik doğrulama yönteminin kullanımını düşünmek daha akıllıdır.

İris gözünün doğrulanması.Yakın zamana kadar bu method İş istasyonlarında kimlik doğrulaması yapılırken toplu kullanım için pratik olarak mevcut değildir. Bunun için, ilk önce yüksek maliyetli tarama cihazlarının birkaç nedeni vardır. İrisin biyometrisinde bazı patentler için de önemlidir. Patentlerin tamamlanması, teknolojinin gelişmesine yeni bir ivme kazandırdı. Ayırt edici bir özellik Bu yöntem, özellikle iki gözü kullanırken, bu tür cihazların maliyeti birkaç bin dolara ulaşır. Pazarımızdaki daha uygun fiyatlı tarayıcılar sadece bir gözle çalışıyor. Teknolojinin tamamen temas etmemesi ve dış faktörlere duyarlı olmaması şartıyla, yakın gelecekte tüm bunlar, bu yöntemin piyasadaki en popüler biyometrilerden biri olacağı gerçeğine yol açabilir.

3D görüntü kimlik doğrulaması- En umut verici ve aktif olarak gelişen teknoloji. Örneğin, içinde yeni iPhone. Parmak İzi Tarayıcı, yüzün bir 3B görüntü oluşturan ve sadece buna bakarak telefonun kilidini açmanıza olanak tanıyan bir kamera ile değiştirilir. Şüphe edemezsiniz: Bu tür teknolojiler, diğer akıllı telefonlar üreticilerinden görünecektir. Bu, sırayla, belirtilen kimlik doğrulama yönteminin geliştirilmesi, hile yapması ve daha geniş dağılımına yeni bir ivme kazandırır. Bugün zaten çalışanların kimlik doğrulaması yöntemini ek ekipman satın almadan kullanmanıza olanak sağlayan dahili 3D kameralarla dizüstü bilgisayarlar satın alabilirsiniz. Bununla birlikte, aynı anda teknolojinin popülerliğiyle, 3D kameraların ve üç boyutlu baskı teknolojilerinin azaltılması ve erişilebilirliği ile bağlantılı olarak ödün vermenin riskleri artmaktadır.

Biyometrik teknolojilerin karşılaştırmalı değerlendirmesi

Listelenen tüm teknolojiler piyasada ticari ürünler şeklinde mevcuttur. Uygulandıklarında üreticiler çeşitli matematiksel algoritmalar kullanırlar ve ayrıca ek değiştirme koruma mekanizmalarını kullanırlar.

Biz piyasada mevcut biyometrik kimlik doğrulama teknolojisi, teknoloji güvenlik teknolojileri (yani güvenilirlik artı tahrifiye direnci), kullanılabilirlik ve karşılaştırma kriterleri olarak kullanılan fiyat kullanılabilirliği.

Görüşümüzde, biyometrik kimlik doğrulamasının güvenliğini karakterize eden ana parametreler, yanlış evlat edinme faktörüdür (uzak - yanlış kabul oranı), yani. Sistemin yabancı bir çalışanı ve yanlış başarısızlığın faktörünü doğruladığı olasılığı (FRR - yanlış reddetme oranı), yani. Sistemin çalışanı kimliğini doğruladığı olasılığı. Teknoloji güvenliğinin bir diğer özelliği, Falsification'ın karmaşıklığının derecesidir - sistemden ödün vermek için gereken çaba ve maliyetleri yansıtır, yani. Bir kişinin gerçek bir biyometrik işaretini değiştirme. Falsifikasyonun karmaşıklığı, biyometrik verileri toplamak için kullanılan özel teknolojilerin karmaşıklığına ve maliyetine ve biyometrik tabelanın kopyalarının üretilmesine bağlıdır.

Biyometrik teknolojinin rahatlığı, dış ortamdaki değişikliklere duyarlılığa bağlıdır (ofis için en uygun aydınlatma ve gürültüdür), ayrıca gerçek biyometrik parametrelerden kaynaklanır. İkinci bir rol, temas veya temassızlık oynamaz. Tepki hızı (kimlik doğrulaması için gereken zaman miktarı) ayrıca teknolojinin rahatlığını da etkiler, ancak bu parametre üzerinde tüm teknolojilerin tümü karşılaştırılabilir olduğundan, karşılaştırıldığında dikkate almayacağız.

Biyometrik teknolojilerin dezavantajları

Biyometrik kimlik doğrulamanın birçok avantajına rağmen, çok sayıda eksiklik vardır. Durum, işten ayrıldıktan sonra çalışma PC'de depolanan bazı malzemelere bakma ihtiyacı vardır. Genellikle, bu durumda, bir kişi güvenen bir meslektaşımı çağırır, parolayı anlatır ve PC'ye erişir ve gerekli bilgileri bildirir. Biyometrik kimlik doğrulamasında, böyle bir sayı geçmez, bu nedenle bugün kimlik doğrulama işlevi, örneğin tek kullanımlık bir şifre üzerinde kimlik doğrulama sistemine gömülür. Bununla birlikte, bu seçenek, biyometrenlerin faydalarını güvenlik açısından azaltır, bir hacker için ek bir boşluk oluşturur. Ancak, hızlı gelişme bulut teknolojisi Bu tür durumların olasılığını azaltır.

Başka bir biyometrik problem, uzlaşması durumunda biyometrik kalıbı değiştirmenin imkansızlığıdır. Girişi veya şifreyi istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz, aynı kartlar, belirteçler, cep telefonları vb. Fakat bir kişi veya sesle benzer bir prosedür nasıl yapılır, hatta damarların bir resmi ile daha fazlası? İnsanlarda parmak izi okuması durumunda (anatomik kusur yokluğunda) 10 deneme vardır, ancak problemin% 100 çözeltisinin diğer biyometrik yöntemleri için sorun yoktur. Ve teknolojinin gelişmesinin hızını ve azaltılmalarına yönelik eğilim, biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinden ödün vermenin sorunu giderek daha alakalı olacaktır, çünkü hack artan bir insan yelpazesine uygun olacaktır. Bununla birlikte, bence, ofis iş istasyonlarında kimlik doğrulama vakalarından dolayı ödün vermeyen sorun bu kadar akut değildir - çalışanlardan birinin meslektaşınızın bir parçası olduğunu 3D yazıcıya yazdırılacağını hayal etmek zordur.

Bugün, mevcut herhangi bir kimlik doğrulama teknolojisi ideal değildir, ancak geleneksel biyometrik yöntemlerle karşılaştırıldığında önemli ölçüde kazanır: güvenlik, rahatlık ve genellikle bir fiyata. Ayrıca, geleneksel kimlik doğrulama teknolojilerinin aksine, biyometrik teknolojiler sürekli iyileştirilmektedir. Örneğin, 3D kameralı modern bir akıllı telefon, gerçek kişiden düz bir görüntüyü ayırt etmek kolaydır. Parmak izi tarayıcısına gömülü çip, canlı bir kişinin parmağının ait olup olmadığını belirlemenizi sağlar. Ve mevcut ses tanıma algoritmaları, bir kişinin psikolojik durumunu değerlendirebilir ve kullanıcının kimlik doğrulamaya baskı altında olduğunu belirlediğinde davaları belirleyebilir. Dahili biyometrik kimlik doğrulama araçlarına sahip daha özel cihazlar var ve bu sadece parmak izi tarayıcıları değil. Canlı bir örnek zaten yüz tanıma teknolojisi ile iPhone X olarak belirtildi. Dahili 3D kameralı dizüstü bilgisayarların görünümü, bir yüzün veya irisin tarayıcı tabanında gerçekleştirilmesi için bir önkoşuldur. Konum segmentindeki biyometrik teknolojilerin yayılması, kurumsal sektör için daha erişilebilir ve anlaşılabilir olmaları gerçeğine katkıda bulunur. Yakınlarda biyometrik kimlik doğrulama teknolojilerinin bizim için geleneksel olacağı gündür ve normal şifreler ve sertifikalar eski sıralamaya geçecektir.

Biyometrik tanımlama ve kullanıcı kimlik doğrulaması

Kimlik ve kullanıcı kimlik doğrulama prosedürleri, yalnızca kullanıcının (şifre, gizli anahtar, kişisel tanımlayıcı vb.) Sahip olduğu gizli bilgilere dayanabilir. Son zamanlarda, biyometrik tanımlama ve kullanıcı kimlik doğrulaması, potansiyel bir kullanıcıyı bir kişinin fizyolojik parametrelerini ve özelliklerini ölçerek güvenle tanımlamanıza olanak tanır, özellikleri, biyometrik tanımlama yöntemlerinin ve kullanıcı kimlik doğrulamasının ana avantajlarını Geleneksel:

Benzersizliğinden dolayı biyometrik özelliklerle tanımlamanın yüksek derecede güvenilirliği;

Yetenekli bir kişilikten biyometrik işaretlerin güvensizliği;

Biyometrik işaretleri tahrif etme zorluğu.

Kayıt olurken, kullanıcı karakteristik biyometrik işaretlerini bir veya birkaç kez göstermelidir. Bu özellikler sistem tarafından meşru bir kullanıcının kontrolü "image" olarak kaydedilir. Bu kullanıcı görüntüsü içinde saklanır elektronik form ve ilgili yasal kullanıcı için kendisini sorgulayan herkesin kimliğini doğrulamak için kullanılır. Kontrol formunda kayıtlı özelliklerin kombinasyonunun tesadüfine veya anlaşılmasına bağlı olarak, sunulanları bir yasal kullanıcı (tesadüf altında) veya (gerçekleştiğinde) kaydedilir.

Gökkuşağı kabuğunun ve retinanın modelinde tanımlama sistemleriİki sınıfa ayrılabilir:

İris gözünün resmini kullanarak,

Kan damarlarının çizimini kullanarak retina gözü.

Bu parametrelerin tekrarı olasılığı 10 -78 olduğundan, bu sistemler tüm biyometrik sistemler arasında en güvenilirdir. Bu tür bir tanımlama araçları gerektiğinde kullanılır yüksek seviye Güvenlik (örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nde askeri ve savunma tesislerinin bölgelerinde).

Cihazların maliyeti 5-7 bin dolar.

Kontrol Görüntüsü - 40 bayt.

Yasal kullanıcının tanınmaması olasılığının yüzde birkaçı vardır.

% 100 "yabancı" bulma şansı.

Parmak İzi Kimlik Sistemlerien yaygın olanıdır. Bu tür sistemlerin geniş dağılımının temel nedenlerinden biri, büyük parmak izi veri bankalarının varlığıdır. Dünyadaki bu tür sistemlerin ana kullanıcıları polis, çeşitli devlet ve bazı bankacılık organizasyonlarıdır.

Geometrik el şekli için tanımlama sistemleri, genellikle duvarlara monte edilmiş el şekli tarayıcıları kullanın. Kullanıcıların ezici çoğunluğunun, bu türdeki sistemleri tercih ettiği ve yukarıda açıklanmadığı belirtilmelidir. Kontrol görüntüsü - 400-1000 bayt.

Fiyat - 2-4 bin dolar. Güvenilirlik -% 95-95.

Adamın elleri sıcak olmalı. Termokromik malzemeler, küçük bir sıcaklık değişikliği ile yansıtıcı yeteneği önemli ölçüde değiştirir. Garantili üniformayı kaçırmaz (sıcaklık sensörü, parmakların ince dalgalanmaları).

Sesli Tanımlama Sistemlerien ucuzlukları nedeniyle en erişilebilirler, çünkü çoğu modern bilgisayarın video ve ses hizmetleri var. Bu sınıfın sistemleri, telekomünikasyon ağlarındaki erişim varlığının uzaktan tanımlanmasıyla yaygın olarak kullanılmaktadır.

Kontrol Görüntüsü - 2-20 KB. Ekipman maliyeti 300 dolar.

"Klavye El Yazısı" ın Biyomekanik Özellikleri için Kimlik Sistemleriklavyede ayarlanan metin, klavyede ayarlanan metin farklı kullanıcılardan önemli ölçüde farklılık gösterdiğinde, tuşları tıklatma ve serbest bırakma anlarına dayanarak. Kitin bu dinamik ritmi ("klavye el yazısı"), yeterince güvenilir kimlik araçları oluşturmanıza olanak sağlar. Kullanıcının klavyesinin el yazısının tespit edilmesi durumunda, bilgisayarda çalışmak için otomatik olarak yasaktır.

Otomatik sistemlerin erişim varlıklarını tanımlarken biyometrik parametrelerin kullanımının, özellikle standartlar şeklinde uygun bir düzenleyici ve yasal destek almadığı belirtilmelidir. Bu nedenle, biyometrik tanımlama sistemlerinin kullanımı, yalnızca otomatik sistemlerde ticari ve resmi sırları oluşturan kişisel verileri işleyen ve depolamak için izin verilir.

Klavye tuş vuruşu dizisine sahip belirli zaman aralıkları vardır.

Kimlik doğrulamasının kimliği doğrulanmasına ve sürekli olmasını sağlar.

1. ücretsiz metin yoluyla;

2. Anahtar cümleyi ayarlayarak.

Koruma Mekanizması TürleriKimlik ve kimlik doğrulama hizmetleri sağlamak için uygulanabilir, aşağıda listelenmiştir:

· Şifrelere dayalı mekanizma,

· Entelektüel haritalara dayalı mekanizma

· Biyometreye dayalı mekanizma,

· şifre üreteci,

· S Kilitli Şifreyi kullanma,

· Klavye kilidi,

· PC Kilitli veya Otomatik İşyeri,

· Kayıt sırasında birkaç hatadan sonra bağlantının tamamlanması,

· Kullanıcının "Son Başarılı Kayıt" ve "Kayıttaki Hataların Sayısı" hakkında bilgilendirin,

· Gerçek zamanlı kullanıcı kimlik doğrulama mekanizması

· Her kullanıcı için benzersiz tuşlarla kriptografi.

Tipik tanımlama ve kimlik doğrulama şemaları

Şema 1.. Bilgisayar sistemi, kullanıcıları tanımlamak ve kimlik doğrulamak için bir nesneyi vurguladı. Bağımsız nesnenin yapısı tabloda gösterilmiştir. 2.1. Burada, EI ve IDI tarafından Ki değerinin "çıkarılabilirlik" özelliğine sahip olan F-fonksiyonunun bulunduğu EI \u003d F (IDI, Qi). "Sağlıksızlık" K, T 0 Çözümlerinin bazı eşik karmaşıklığı, bilgileri EI ve IDI'ye doğrulamanın geri kazanılmasına göre tahmin edilmektedir. Ek olarak, bir çift Ki ve KJ için, karşılık gelen değerlerini eşleştirmek mümkündür. . Bununla bağlantılı olarak, kullanıcının yanlış kimlik doğrulamasının olasılığı, bazı eşik değerlerinden daha fazla olmamalıdır, p 0. Uygulamada, 0 \u003d 10 20 ... 10 30, p 0 \u003d 10 -7 olarak ayarlanmıştır. .. 10 -9

Tablo 2.1 Şema için bağımsız nesnenin yapısı 1

Kimlik ve kimlik doğrulama protokolü (şema 1 için).

1. Kullanıcı kimliği kimliğini yerleştirir.

2. Kimlik, bilgisayar sistemine kayıtlı olan herhangi bir IDI ile eşleşmiyorsa, kimlik reddedilir - kullanıcının çalışmasına izin verilmez, aksi takdirde (IDI \u003d ID vardır) Kullanıcının kullandığım kullanıcının aradığı tespit edilir. tanımlandı.

3. Kimlik Doğrulama İsteklerinin Kimlik Doğrulama Kuyucusu K.

4. Kimlik doğrulama konusu, E \u003d F (IDI, K) değerini hesaplar.

5. Kimlik doğrulama konusu, E ve EI değerlerinin karşılaştırılmasını sağlar. Bu değerlerin tesadüfleri bu kullanıcının sistemde başarıyla kimliği doğrulanıyor. Bu kullanıcı hakkında bilgi, kullanıcı tuşlarını (yani, şifreleme sisteminde, erişimi engellemeyi vb.) Kullanarak yazılım modüllerine iletilir. Aksi takdirde, kimlik doğrulama reddedilir - kullanıcının çalışmasına izin verilmez.

Bu tanımlama ve kullanıcı kimlik doğrulama şeması değiştirilebilir. Değiştirilmiş Şema 2 en iyi özellikler Şema 1 ile karşılaştırıldığında.

Şema 2.Bilgisayar sistemi, yapısı tabloda gösterilen değiştirilmiş bir referans nesnesini vurguladı. 2.2.

Tablo 2.2 Değiştirilmiş Bağımsız Nesnenin Yapısı

Şema 1'den farklı olarak, Şema 2'de, EI değeri, Si'nin bir kullanıcı kimliği oluştururken belirtilen rastgele bir vektör olduğu F (Si, Qi )'dır. Kullanıcının tanımlanması ve doğrulanması için gereken bir dize oluştururken; EI ve SI'deki Q V değerinin "çıkarılabilirlik" özelliğine sahip olan F-Function.