Биометрические системы аутентификации, как способ реализации контроля. Биометрическая аутентификация: защита систем и конфиденциальность пользователей

К. Грибачев

программист ЗАО НВП «Болид»

ВВЕДЕНИЕ

Понятие «биометрия» охватывает комплекс различных методов и технологий, позволяющих идентифицировать человека по его биологическим параметрам. Биометрия основана на том, что каждый человек обладает индивидуальным набором физиологических, психосоматических, личностных и прочих характеристик. Например, к физиологическим параметрам можно отнести папиллярные узоры пальцев, рисунок радужной оболочки глаза и т.д.

С развитием вычислительной техники появились устройства, способные надежно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рисунке 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Рис. 1. Области применения биометрии

БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ

Биометрическая идентификация (БИ) может использовать различные параметры, которые условно можно разделить на 2 типа: статические и динамические (рис. 2).

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определенной формой, весом, объемом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

Динамические параметры в большей степени описывают поведенческие или психосоматические характеристики человека. Эти параметры могут довольно сильно меняться как в зависимости от возраста, так и при изменяющихся внешних и внутренних факторах (нарушениях здоровья и т.д.). Однако существуют области применения, в которых использование динамических параметров очень актуально, например, при проведении графологических экспертиз или для идентификации человека по голосу.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОГРАНИЧЕНИЯ И СПЕЦИФИКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля доступа (БиоСКУД) используются статические параметры. Из них наиболее распространенным параметром являются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования биометрической информации в СКУД (по сравнению с ключами доступа или прок-симити-картами) являются:

■ трудности подделки идентификационного параметра;

■ невозможность утери идентификатора;

■ невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наряду с описанными преимуществами существуют определенные ограничения в применении биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Это вызвано тем, что, например, при повторном считывании одного и того же отпечатка пальца или при повторной съемке одного и того же лица сканер никогда не получает два абсолютно одинаковых изображения, то есть всегда имеют место различные факторы, в той или иной степени влияющие на результат сканирования. Например, положение пальца в сканере никогда жестко не зафиксировано, выражение лица человека также может изменяться и т.д.

Такая принципиальная «неповторяемость» съема биометрической информации является специфической особенностью биометрических систем, и, как следствие, это приводит к существенно повышенным требованиям, предъявляемым к «интеллектуальности» и надежности вычислительных алгоритмов, а также к быстродействию микропроцессорных элементов СКУД. В самом деле, если при использовании проксимити-карты достаточно сверить два цифровых кода на идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и/или нечеткой («fuzzy») логики.

Для облегчения решения проблемы «нечеткого» распознавания вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны. Такой шаблон представляет собой некоторый цифровой массив определенной структуры, который содержит информацию о считанном образе биометрического параметра, но при этом в шаблоне сохраняются не все данные, как при обычном сканировании, а только наиболее характерная, важная для последующей идентификации информация. Например, в случае использования сканирования лица в шаблон могут входить параметры, описывающие форму носа, глаз, рта и т.д. Конкретный метод преобразования биометрического образа в формат цифрового шаблона не является строго формализуемым, и, как правило, каждая фирма-производитель биометрического оборудования использует свои собственные форматы шаблонов, а также собственные алгоритмы их формирования и сравнения.

Следует отдельно отметить и тот факт, что по биометрическому шаблону принципиально невозможно восстановить исходный биометрический образ. Это очевидно, так как шаблон, по сути, является всего лишь моделью, описывающей реальный биометрический образ. Отсюда возникает существенное различие между биометрией в СКУД и, например, биометрией в криминалистике, где используются не модели-шаблоны, а «полные» образы отпечатков пальцев. Это различие важно иметь в виду, так как, например, в приложении к современному законодательству это может означать, что биометрические шаблоны нельзя автоматически относить к персональным данным человека.

Рис. 2. Типы и виды биометрических параметров

ПАРАМЕТРЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СКУД

В силу описанной выше специфики биометрической информации в любой БиоСКУД всегда есть вероятность возникновения ошибок двух основных видов:

■ ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознает (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе;

■ ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская «чужого» человека, который не зарегистрирован в системе, распознавая его как «своего». Данные коэффициенты являются важнейшими параметрами оценки надежности

БиоСКУД.

На практике ситуация осложняется тем, что указанные два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, расширение диапазона возможных параметров контроля распознавания таким образом, чтобы система всегда «распознавала своего» сотрудника (то есть снижая коэффициент FRR), автоматически приводит к тому, что в этот новый расширенный диапазон «просочится чужой» сотрудник (то есть увеличится коэффициент FAR). И наоборот, при улучшении коэффициента FAR (то есть при уменьшении его значения) автоматически ухудшится (увеличится) коэффициент FRR. Другими словами, чем более «тщательно» система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает и своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме указанных коэффициентов ошибок, немаловажным параметром оценки эффективности БиоСКУД является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: алгоритма идентификации, сложности шаблона, количества биометрических шаблонов сотрудников в эталонной базе БиоСКУД и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надежностью идентификации - чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

МЕТОДЫ ЗАЩИТЫ ОТ ИМИТАЦИИ И ОШИБОК ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Очевидно, что при всех своих преимуществах использование биометрической информации автоматически не гарантирует абсолютную надежность системы контроля доступа. Кроме описанных выше ошибок идентификации, существует и определенная вероятность задействования злоумышленниками биометрических имитаторов для «обмана» БиоСКУД. В качестве средств имитации могут выступать, например, муляжи пальцев с нанесенным русунком отпечатка, цветные фотографии лица и т.п.

Современные БиоСКУД имеют средства защиты от подобных биоимитаторов. Кратко перечислим некоторые из них:

■ измерение температуры (пальца, ладони);

■ измерение электрических потенциалов (пальца);

■ измерение наличия кровотока (ладони и пальцы);

■ сканирование внутренних параметров (рисунок вен рук);

■ использование трехмерных моделей (лица).

Кроме защиты от имитаторов, БиоСКУД должна обладать и средствами защиты от ошибок самих пользователей. Например, при сканировании отпечатка пальца сотрудник может нечаянно или нарочно расположить палец под углом, дети могут поместить одновременно два пальца в сканер и т.п. С целью устранения таких явлений применяются, например, следующие методы:

■ специальные алгоритмы фильтрации «аномальных» параметров;

■ многократное сканирование (например, троекратное сканирование отпечатка пальца при регистрации);

■ возможность повторных попыток идентификации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование биометрических данных в СКУД - это перспективная и быстро развивающаяся технология. Внедрение биометрии требует повышения уровня «интеллекта» СКУД, разработки новых наукоемких алгоритмических и программных методов, усовершенствования аппаратных средств. Таким образом, можно сделать вывод, что внедрение биометрических технологий способствует развитию отрасли систем контроля и управления доступом в целом.

Вступление

Первый вариант данной статьи появился еще в 2005 году. За прошедшие 3 года в мире биометрических технологий произошли существенные изменения, связанные с тем, что началось широкомасштабное внедрение биометрических систем . Теперь мы сталкиваемся с биометрией самым непосредственным образом – например, при получении заграничного паспорта.

Изменилась и ситуация со стандартизацией, которая была одной из основных проблем несколько лет назад: усилиями отечественных специалистов подготовлены основные стандарты в области биометрии , часть из них уже действует, хотя работа пока и не до конца завершена. Российские специалисты участвуют и в процессе международной стандартизации.

С другой стороны, существенно развились сами биометрические технологии , причем мы можем констатировать, что отставание России в технологическом плане также остается в прошлом. Отечественные компании в настоящий момент предлагают конкурентоспособные на мировом уровне решения.

Предыстория биометрии

Биометрические методы распознавания применяются человечеством на протяжении всей его истории. Действительно, чаще всего мы узнаем знакомых людей именно с их помощью – по лицу, голосу или походке.

Начиная с XIX века, биометрические технологии , в первую очередь дактилоскопические, применяются в криминалистике, а с конца прошлого века, в связи с развитием техники, возникла возможность формализовать алгоритмы распознавания человека по его внешнему виду или особенностям поведения и применять для этого автоматизированные системы.

Биометрические технологии в настоящее время переживают период бурного развития. Во многом этот рост связан с решениями правительств ведущих государств об их применении в паспортно-визовых документах, что направило в эту область крупные финансовые и материальные ресурсы. Наличествует и огромный интерес общества к данным технологиям.

Слово «биометрия » часто встречается нам в различных новостях на телевидении, в газетах и на радио. К сожалению, использующие это понятие люди не всегда точно представляют, о чем говорят. В данной статье сделана попытка разъяснить азы биометрических технологий , рассказать о том, как они работают, где могут и где не могут применяться.

Определения

Сначала несколько определений:

Под биометрикой понимают область науки, изучающую методы измерения физических характеристик и поведенческих черт человека для последующей идентификации и аутентификации личности.

Биометрической характеристикой человека (БХЧ) называется его измеренная физическая характеристика или персональная поведенческая черта, в процессе сравнения которой с аналогичной ранее зарегистрированной реализуется процедура идентификации . Основными источниками биометрической характеристики человека являются отпечатки пальцев, радужная оболочка и сетчатка глаз, голос, лицо, манера работы на клавиатуре компьютера, подпись, походка и др.

Методы и технические средства идентификации и аутентификации личности на основе биометрической характеристики человека получили название биометрических технологий (БТ).

Виды биометрических технологий

Для биометрической идентификации можно применять различные характеристики и черты человека (рис. 1). Укрупнено биометрические характеристики человека подразделяют на статические, связанные с его физическими характеристиками, например, отпечатком пальца или формой уха, и динамические (или поведенческие), связанные с особенностями выполнения человеком каких-либо действий, например, походка.

Наиболее развитыми на данный момент технологиями являются распознавание по отпечатку пальца, радужной оболочке глаза и двумерному (плоскому, как на фотографии) изображению лица. Причем дактилоскопическая идентификация в настоящий момент по применимости и доступности с финансовой точки зрения превосходит все другие технологии в несколько раз.

Как работают биометрические технологии

Биометрия решает вопросы верификации и идентификации . В первом случае задача состоит в том, чтобы убедиться, что полученная биометрическая характеристика соответствует ранее взятой. Верификация (или сравнение 1 к 1) используется для проверки того, что субъект является именно тем, за кого себя выдает. Решение принимается на основании степени похожести характеристик.

Идентификация (или сравнение 1 к N) решает вопрос поиска для получаемой биометрической характеристики наиболее подходящей из ранее взятых. В простейшем случае это последовательное осуществление сравнений полученной характеристики со всеми имеющимися. При этом в качестве результата будет выбрана наиболее похожая ранее взятая характеристика (идентификация выполнена) или не будет вообще никакого результата, если степень похожести оказалась меньше заданной для всех сравнений.

Рассмотрим, как работают биометрические технологии на примере распознавания по отпечатку пальца. Для распознавания необходимо получить (с помощью специальных ридеров) изображение папиллярного узора одного или нескольких пальцев. Далее это изображение обрабатывается, и в процессе обработки находятся его характерные особенности, такие как разветвление линий, окончание линии или пересечение линий. Для каждой особенности, помимо ее типа, запоминаются относительное расположение и другие параметры, например, для точки окончания – направление линии. Совокупность данных особенностей и их характеристик образует шаблон биометрической характеристики.

При идентификации или верификации используется сравнение получаемого шаблона с ранее полученными. При определенном уровне соответствия делается вывод об идентичности шаблонов и, соответственно, происходит верификация или идентификация представленного пальца.

Аналогичным образом происходит распознавание и для других биометрических характеристик человека . Естественно, при этом используются другие особенности характеристик, например, для лица – это расположение и относительные размеры носа, скул и т.д. Причем в связи с тем, что фотографии могут быть разного размера, для их сравнения необходимо масштабирование, для которого в качестве «масштабного коэффициента» применяется расстояние между зрачками глаз.
Оценка эффективности биометрических технологий , помимо стоимостных показателей и удобства использования, основывается на использовании двух вероятностных параметров – ошибка ложного отказа (FRR – False Reject Rate) и ошибка ложного пропуска (FAR – False Accept Rate). Ошибка ложного отказа возникает в случае, если система не опознала биометрический признак, который соответствует имеющемуся в ней шаблону, а ошибка ложного пропуска – в случае, если система неверно сопоставила предъявленный ей признак с не соответствующим ему на самом деле шаблоном. Как понятно, ошибка ложного пропуска более опасна с точки безопасности , а ошибка ложного отказа приводит к уменьшению удобства пользования системой, которая иногда не распознает человека с первого раза.

Эти две вероятности взаимосвязаны, попытка уменьшения одной приводит к увеличению второй, поэтому на практике в зависимости от требований к системе выбирается определенный компромисс. Типичные значения данных вероятностей для дактилоскопических систем составляют 0,1 ё 1% для FRR и 10–3 ё 10–7% для FAR.

Проблемы биометрических технологий

Не все радужно в области биометрических технологий . Укажем несколько из существующих на данных момент проблем, отметив, что они, все же, постепенно разрешаются:

Дороговизна. Эта проблема актуальна для новых биометрических технологий , как, впрочем, и для всех новых технологий вообще. Для дактилоскопических систем можно считать ее почти решенной.

Неуниверсальность. Данная проблема связана с тем, что некоторые характеристики плохо выражены у отдельных людей. Известно, что примерно у 2% людей папиллярные узоры находятся в таком состоянии, что с трудом поддаются автоматическому распознаванию. Данная проблема возникает и при попытке применения биометрических технологий для людей, имеющих физические недостатки (ампутации рук или пальцев, шрамы на лице, проблемы с глазами и т.д.). В этом случае (в отличие от ошибок первого и второго рода – FAR и FRR) говорят о так называемой «ошибке третьего рода» – отказе системы принимать биометрическую характеристику. Путем решения этой проблемы является комплексность подхода, использующего сразу несколько биометрических характеристик, что позволяет на порядок снизить количество людей, биометрическая идентификация которых невозможна. Другим путем решения данной проблемы является использование биометрической идентификации совместно с другими методами (например, с аутентификацией по смарт-карте).

Относительно комплексного применения нескольких биометрических технологий следует сказать еще несколько слов. Помимо решения проблемы ошибки третьего рода, такое применение позволяет существенно улучшить и характеристики, связанные с ложным отказом и ложным допуском. Именно поэтому данное направление, называемое мультибиометрической идентификацией , является одним из наиболее перспективных в области биометрии .

Чувствительность к обману. Проблема, наиболее выраженная для традиционных технологий (палец, лицо), что связано с их давним появлением. Существуют и успешно применяются различные методы борьбы с этой проблемой, основанные на различных физических характеристиках муляжей и живых тканей. Например, для отпечатков пальцев может применяться методика измерения пульса или электропроводности.
Отсутствие стандартов. По сравнению с 2005 годом, когда появился первый вариант данной статьи, положение существенно улучшилось. Приняты или находятся на выходе стандарты, касающиеся данных отпечатка пальца, двумерного изображения лица, биометрического программного интерфейса, тестирования биометрических технологий и обмена биометрическими данными.

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 системы контроля доступа удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них, не могут быть утеряны либо украдены. считается более надежным, т.к. 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 ;
• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация
• Идентификация

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

• Идентификация ;
• 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:

• - коэффициент ложного пропуска;
• FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• - 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» 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 , но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением 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

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 сайт адресовала крупнейшему российскому системному интегратору, компании «Техносерв»:

"Начнем с того, что интеллектуальные комплексные системы безопасности, которые мы демонстрируем – и есть, собственно, один из вариантов облака. А вариант из фильма: человек один раз прошел мимо камеры и он уже занесен системы… Это будет. Со временем, с увеличением вычислительных мощностей, но будет.

Сейчас на одну идентификацию в потоке, с гарантированным с качеством, - нужно как минимум восемь компьютерных ядер: это чтобы оцифровать изображение и быстро сравнить его с базой данных. Сегодня это технически возможно, но невозможно коммерчески - такая высокая стоимость просто не сообразна. Однако, с повышением мощностей, мы придем к тому, что единую базу биоидентификации всё-таки создадут, " - отвечает Александр Абрамов, директор департамента мультимедиа и ситуационных центров 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 (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

Андрей Борзенко

Чтобы установить личность задержанного,
полицейскому было достаточно
просто заглянуть ему в глаза.
Из газет

По мере развития компьютерных сетей и расширения сфер автоматизации ценность информации неуклонно возрастает. Государственные секреты, наукоемкие ноу-хау, коммерческие, юридические и врачебные тайны все чаще доверяются компьютеру, который, как правило, подключен к локальным и корпоративным сетям. Популярность глобальной сети Интернет, с одной стороны, открывает огромные возможности для электронной коммерции, но, с другой стороны, создает потребность в более надежных средствах безопасности для защиты корпоративных данных от доступа извне. В настоящее время все больше компаний сталкиваются с необходимостью предотвратить несанкционированный доступ к своим системам и защитить транзакции в электронном бизнесе.

Практически до конца 90-х годов основным способом персонификации пользователя было указание его сетевого имени и пароля. Справедливости ради нужно отметить, что подобного подхода по-прежнему придерживаются во многих учреждениях и организациях. Опасности, связанные с использованием пароля, хорошо известны: пароли забывают, хранят в неподходящем месте, наконец, их могут просто украсть. Некоторые пользователи записывают пароль на бумаге и держат эти записи рядом со своими рабочими станциями. Как сообщают группы информационных технологий многих компаний, большая часть звонков в службу поддержки связана с забытыми или утратившими силу паролями.

Известно, что систему можно обмануть, представившись чужим именем. Для этого необходимо лишь знать некую идентифицирующую информацию, которой, с точки зрения системы безопасности, обладает один-единственный человек. Злоумышленник, выдав себя за сотрудника компании, получает в свое распоряжение все ресурсы, доступные данному пользователю в соответствии с его полномочиями и должностными обязанностями. Результатом могут стать различные противоправные действия, начиная от кражи информации и заканчивая выводом из строя всего информационного комплекса.

Разработчики традиционных устройств идентификации уже столкнулись с тем, что стандартные методы во многом устарели. Проблема, в частности, состоит в том, что общепринятое разделение методов контроля физического доступа и контроля доступа к информации более несостоятельно. Ведь для получения доступа к серверу иногда совсем не обязательно входить в помещение, где он стоит. Причиной тому - ставшая всеобъемлющей концепция распределенных вычислений, объединяющая и технологию клиент-сервер, и Интернет. Для решения этой проблемы требуются радикально новые методы, основанные на новой идеологии. Проведенные исследования показывают, что ущерб в случаях несанкционированного доступа к данным компаний может составлять миллионы долларов.

Есть ли выход из этой ситуации? Оказывается, есть, и уже давно. Просто для доступа к системе нужно применять такие методы идентификации, которые не работают в отрыве от их носителя. Этому требованию отвечают биометрические характеристики человеческого организма. Современные биометрические технологии позволяют идентифицировать личность по физиологическим и психологическим признакам. Кстати, биометрия известна человечеству очень давно - еще древние египтяне использовали идентификацию по росту.

Основы биометрической идентификации

Главная цель биометрической идентификации заключается в создании такой системы регистрации, которая крайне редко отказывала бы в доступе легитимным пользователям и в то же время полностью исключала несанкционированный вход в компьютерные хранилища информации. По сравнению с паролями и карточками такая система обеспечивает гораздо более надежную защиту: ведь собственное тело нельзя ни забыть, ни потерять. Биометрическое распознавание объекта основано на сравнении физиологических или психологических особенностей этого объекта с его характеристиками, хранящимися в базе данных системы. Подобный процесс постоянно происходит в мозгу человека, позволяя узнавать, например, своих близких и отличать их от незнакомых людей.

Биометрические технологии можно разделить на две большие категории - физиологические и психологические (поведенческие). В первом случае анализируются такие признаки, как черты лица, структура глаза (сетчатки или радужной оболочки), параметры пальцев (папиллярные линии, рельеф, длина суставов и т.д.), ладонь (ее отпечаток или топография), форма руки, рисунок вен на запястье или тепловая картина. Психологические характеристики - это голос человека, особенности его подписи, динамические параметры письма и особенности ввода текста с клавиатуры.

На выбор метода, наиболее подходящего в той или иной ситуации, влияет целый ряд факторов. Предлагаемые технологии отличаются по эффективности, причем их стоимость в большинстве случаев прямо пропорциональна уровню надежности. Так, применение специализированной аппаратуры иной раз повышает стоимость каждого рабочего места на тысячи долларов.

Физиологические особенности, например, папиллярный узор пальца, геометрия ладони или рисунок (модель) радужной оболочки глаза - это постоянные физические характеристики человека. Данный тип измерений (проверки) практически неизменен, так же, как и сами физиологические характеристики. Поведенческие же характеристики, например, подпись, голос или клавиатурный почерк, находятся под влиянием как управляемых действий, так и менее управляемых психологических факторов. Поскольку поведенческие характеристики могут изменяться с течением времени, зарегистрированный биометрический образец должен при каждом использовании обновляться. Биометрия, основанная на поведенческих характеристиках, дешевле и представляет меньшую угрозу для пользователей; зато идентификация личности по физиологическим чертам более точна и дает большую безопасность. В любом случае оба метода обеспечивают значительно более высокий уровень идентификации, чем пароли или карты.

Важно отметить, что все биометрические средства аутентификации в той или иной форме используют статистические свойства некоторых качеств индивида. Это означает, что результаты их применения носят вероятностный характер и будут изменяться от раза к разу. Кроме того, все подобные средства не застрахованы от ошибок аутентификации. Существует два рода ошибок: ложный отказ (не признали своего) и ложный допуск (пропустили чужого). Надо сказать, что тема эта в теории вероятностей хорошо изучена еще со времен развития радиолокации. Влияние ошибок на процесс аутентификации оценивается с помощью сравнения средних вероятностей соответственно ложного отказа и ложного допуска. Как показывает практика, эти две вероятности связаны обратной зависимостью, т.е. при попытке ужесточить контроль повышается вероятность не пустить в систему своего, и наоборот. Таким образом, в каждом случае необходимо искать некий компромисс. Тем не менее, даже по самым пессимистичным оценкам экспертов, биометрия выигрывает при всех сравнениях, поскольку она значительно надежнее, чем другие существующие методы аутентификации.

Кроме эффективности и цены, компаниям следует учитывать также реакцию служащих на биометрические средства. Идеальная система должна быть простой в применении, быстрой, ненавязчивой, удобной и приемлемой с социальной точки зрения. Однако ничего идеального в природе нет, и каждая из разработанных технологий лишь частично соответствует всему набору требований. Но даже самые неудобные и непопулярные средства (например, идентификация по сетчатке, которой пользователи всячески стараются избежать, защищая свои глаза) приносят нанимателю несомненную пользу: они демонстрируют должное внимание компании к вопросам безопасности.

Развитие биометрических устройств идет по нескольким направлениям, но общие для них черты - это непревзойденный на сегодня уровень безопасности, отсутствие традиционных недостатков парольных и карточных систем защиты и высокая надежность. Успехи биометрических технологий связаны пока главным образом с организациями, где они внедряются в приказном порядке, например, для контроля доступа в охраняемые зоны или идентификации лиц, привлекших внимание правоохранительных органов. Корпоративные пользователи, похоже, еще не осознали потенциальных возможностей биометрии в полной мере. Часто менеджеры компаний не рискуют развертывать у себя биометрические системы, опасаясь, что из-за возможных неточностей в измерениях пользователи будут получать отказы в доступе, на который у них есть права. Тем не менее новые технологии все активнее проникают на корпоративный рынок. Уже сегодня существуют десятки тысяч компьютеризованных мест, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений, доступ к которым контролируется устройствами, сканирующими уникальные физиологические или поведенческие характеристики индивидуума.

Методы аутентификации

Как известно, аутентификация подразумевает проверку подлинности субъекта, которым в принципе может быть не только человек, но и программный процесс. Вообще говоря, аутентификация индивидов возможна за счет предъявления информации, хранящейся в различной форме. Это может быть:

• пароль, личный номер, криптографический ключ, сетевой адрес компьютера в сети;
• смарт-карта, электронный ключ;
• внешность, голос, рисунок радужной оболочки глаз, отпечатки пальцев и другие биометрические характеристики пользователя.

Аутентификация позволяет обоснованно и достоверно разграничить права доступа к информации, находящейся в общем пользовании. Однако, с другой стороны, возникает проблема обеспечения целостности и достоверности этой информации. Пользователь должен быть уверен, что получает доступ к информации из заслуживающего доверия источника и что данная информации не модифицировалась без соответствующих санкций.

Поиск совпадения "один к одному" (по одному атрибуту) называется верификацией. Этот способ отличается высокой скоростью и предъявляет минимальные требования к вычислительной мощности компьютера. А вот поиск "один ко многим" носит название идентификации. Реализовать подобный алгоритм обычно не только сложно, но и дорого. Сегодня на рынок выходят биометрические устройства, использующие для верификации и идентификации пользователей компьютеров такие индивидуальные характеристики человека, как отпечатки пальцев, черты лица, радужную оболочку и сетчатку глаза, форму ладони, особенности голоса, речи и подписи. На стадии тестирования и опытной эксплуатации находятся системы, позволяющие выполнять аутентификацию пользователей по тепловому полю лица, рисунку кровеносных сосудов руки, запаху тела, температуре кожи и даже по форме ушей.

Любая биометрическая система позволяет распознавать некий шаблон и устанавливать аутентичность конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя. Логически биометрическую систему можно разделить на два модуля: модуль регистрации и модуль идентификации. Первый отвечает за то, чтобы обучить систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации биометрические датчики сканируют необходимые физиологические или поведенческие характеристики человека и создают их цифровое представление. Специальный модуль обрабатывает это представление с тем, чтобы выделить характерные особенности и сгенерировать более компактное и выразительное представление, называемое шаблоном. Для изображения лица такими характерными особенностями могут стать размер и относительное расположение глаз, носа и рта. Шаблон для каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации отвечает за распознавание человека. На этапе идентификации биометрический датчик снимает характеристики человека, которого нужно идентифицировать, и преобразует эти характеристики в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученный шаблон сравнивается с хранимым, чтобы определить, соответствуют ли эти шаблоны друг другу.

Например, в ОС Microsoft Windows для аутентификации пользователя требуется два объекта - имя пользователя и пароль. При использовании в процессе аутентификации отпечатков пальцев имя пользователя вводится для регистрации, а отпечаток пальца заменяет пароль (рис. 1). Эта технология использует имя пользователя в качестве указателя для получения учетной записи пользователя и проверки соответствия "один к одному" между шаблоном считанного при регистрации отпечатка и шаблоном, ранее сохраненным для данного имени пользователя. Во втором случае введенный при регистрации шаблон отпечатка пальца необходимо сопоставить со всем набором сохраненных шаблонов.

При выборе способа аутентификации имеет смысл учитывать несколько основных факторов:

• ценность информации;
• стоимость программно-аппаратного обеспечения аутентификации;
• производительность системы;
• отношение пользователей к применяемым методам аутентификации;
• специфику (предназначение) защищаемого информационного комплекса.

Очевидно, что стоимость, а следовательно, качество и надежность средств аутентификации должны быть напрямую связаны с важностью информации. Кроме того, повышение производительности комплекса, как правило, также сопровождается его удорожанием.

Отпечатки пальцев

В последние годы процесс идентификации личности по отпечатку пальца обратил на себя внимание как биометрическая технология, которая, вполне вероятно, будет наиболее широко использоваться в будущем. По оценкам Gartner Group (http://www.gartnergroup.com), данная технология доминирует на корпоративном рынке и в ближайшее время конкуренцию ей может составить лишь технология опознавания по радужной оболочке глаза.

Правительственные и гражданские организации во всем мире уже давно используют отпечатки пальцев в качестве основного метода установления личности. Кроме того, отпечатки - это наиболее точная, дружественная к пользователю и экономичная биометрическая характеристика для применения в компьютерной системе идентификации. Данной технологией в США пользуются, например, отделы транспортных средств администраций ряда штатов, MasterCard, ФБР, Секретная служба, Агентство национальной безопасности, министерства финансов и обороны и т.д. Устраняя потребность в паролях для пользователей, технология распознавания отпечатков пальцев сокращает число обращений в службу поддержки и снижает расходы на сетевое администрирование.

Обычно системы распознавания отпечатков пальцев разделяют на два типа: для идентификации - AFIS (Automatic Fingerprint Identification Systems) и для верификации. В первом случае используются отпечатки всех десяти пальцев. Подобные системы находят широкое применение в судебных органах. Устройства верификации обычно оперируют с информацией об отпечатках одного, реже нескольких пальцев. Сканирующие устройства бывают, как правило, трех типов: оптические, ультразвуковые и на основе микрочипа.

Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Известны два основополагающих алгоритма распознавания отпечатков пальцев: по отдельным деталям (характерным точкам) и по рельефу всей поверхности пальца. Соответственно в первом случае устройство регистрирует только некоторые участки, уникальные для конкретного отпечатка, и определяет их взаимное расположение. Во втором случае обрабатывается изображение всего отпечатка. В современных системах все чаще используется комбинация этих двух способов. Это позволяет избежать недостатков обоих и повысить достоверность идентификации. Единовременная регистрация отпечатка пальца человека на оптическом сканере занимает немного времени. Крошечная CCD-камера, выполненная в виде отдельного устройства или встроенная в клавиатуру, делает снимок отпечатка пальца. Затем с помощью специальных алгоритмов полученное изображение преобразуется в уникальный "шаблон" - карту микроточек отпечатка, которые определяются имеющимися в нем разрывами и пересечениями линий. Этот шаблон (а не сам отпечаток) затем шифруется и записывается в базу данных для аутентификации сетевых пользователей. В одном шаблоне хранится от нескольких десятков до сотен микроточек. При этом пользователи могут не беспокоиться о неприкосновенности своей частной жизни, поскольку сам отпечаток пальца не сохраняется и не может быть воссоздан по микроточкам.

Преимущество ультразвукового сканирования - возможность определения требуемых характеристик на грязных пальцах и даже через тонкие резиновые перчатки. Стоит отметить, что современные системы распознавания нельзя обмануть даже свежеотрубленными пальцами (микрочип измеряет физические параметры кожи). Разработкой подобных систем занимаются более 50 различных производителей.

Использование отпечатка пальца для идентификации личности - самый удобный из всех биометрических методов. Вероятность ошибки при идентификации пользователя намного меньше в сравнении с другими методами биометрии. Качество распознавания отпечатка и возможность его правильной обработки алгоритмом сильно зависят от состояния поверхности пальца и его положения относительно сканирующего элемента. Различные системы предъявляют разные требования к этим двум параметрам. Характер требований зависит, в частности, от применяемого алгоритма. К примеру, распознавание по характерным точкам дает сильный уровень шума при плохом состоянии поверхности пальца. Распознавание по всей поверхности лишено этого недостатка, но для него требуется очень точно размещать палец на сканирующем элементе. Устройство идентификации по отпечатку пальца (сканер, рис. 2) не требует много места и может быть вмонтировано в указательный манипулятор (мышь) или клавиатуру.

Геометрия лица

Идентификация человека по лицу в обычной жизни, без всяких сомнений, - самый распространенный способ распознавания. Что касается ее технической реализации, она представляет собой более сложную (с математической точки зрения) задачу, нежели распознавание отпечатков пальцев, и, кроме того, требует более дорогостоящей аппаратуры (нужна цифровая видео- или фотокамера и плата захвата видеоизображения). У этого метода есть один существенный плюс: для хранения данных об одном образце идентификационного шаблона требуется совсем немного памяти. А все потому, что, как выяснилось, человеческое лицо можно "разобрать" на относительно небольшое количество участков, неизменных у всех людей. Например, для вычисления уникального шаблона, соответствующего конкретному человеку, требуется всего от 12 до 40 характерных участков.

Обычно камера устанавливается на расстоянии в несколько десятков сантиметров от объекта. Получив изображение, система анализирует различные параметры лица (например, расстояние между глазами и носом). Большинство алгоритмов позволяет компенсировать наличие у исследуемого индивида очков, шляпы и бороды. Для этой цели обычно используется сканирование лица в инфракрасном диапазоне. Было бы наивно предполагать, что подобные системы дают очень точный результат. Несмотря на это, в ряде стран они довольно успешно используются для верификации кассиров и пользователей депозитных сейфов.

Геометрия руки

Наряду с системами для оценки геометрии лица существует оборудование для распознавания очертаний ладоней рук. При этом оценивается более 90 различных характеристик, включая размеры самой ладони (три измерения), длину и ширину пальцев, очертания суставов и т.п. В настоящее время идентификация пользователей по геометрии руки используется в законодательных органах, международных аэропортах, больницах, иммиграционных службах и т.д. Преимущества идентификации по геометрии ладони сравнимы с плюсами идентификации по отпечатку пальца в вопросе надежности, хотя устройство для считывания отпечатков ладоней занимает больше места.

Радужная оболочка глаза

Довольно надежное распознавание обеспечивают системы, анализирующие рисунок радужной оболочки человеческого глаза. Дело в том, что эта характеристика довольно стабильна, не меняется практически в течение всей жизни человека, невосприимчива к загрязнению и ранам. Заметим также, что радужки правого и левого глаза по рисунку существенно различаются.

Обычно различают активные и пассивные системы распознавания. В системах первого типа пользователь должен сам настроить камеру, передвигая ее для более точной наводки. Пассивные системы проще в использовании, поскольку камера в них настраивается автоматически. Высокая надежность этого оборудования позволяет применять его даже в исправительных учреждениях.

Преимущество сканеров для радужной оболочки состоит в том, что они не требуют, чтобы пользователь сосредоточился на цели, потому что образец пятен на радужной оболочке находится на поверхности глаза. Фактически видеоизображение глаза можно отсканировать даже на расстоянии менее метра, благодаря чему сканеры для радужной оболочки пригодны для банкоматов.

Сетчатка глаза

Метод идентификации по сетчатке глаза получил практическое применение сравнительно недавно - где-то в середине 50-х годов теперь уже прошедшего XX века. Именно тогда было доказано, что даже у близнецов рисунок кровеносных сосудов сетчатки не совпадает. Для того, чтобы зарегистрироваться в специальном устройстве, достаточно смотреть в глазок камеры менее минуты. За это время система успевает подсветить сетчатку и получить отраженный сигнал. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен первоначальных характерных точек, информация о которых усредняется и сохраняется в кодированном файле. К недостаткам подобных систем следует в первую очередь отнести психологический фактор: не всякий человек отважится посмотреть в неведомое темное отверстие, где что-то светит в глаз. К тому же надо следить за положением глаза относительно отверстия, поскольку подобные системы, как правило, чувствительны к неправильной ориентации сетчатки. Сканеры для сетчатки глаза получили большое распространение при организации доступа к сверхсекретным системам, поскольку гарантируют один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и почти нулевой процент ошибок.

Голос и речь

Многие фирмы выпускают программное обеспечение, способное идентифицировать человека по голосу. Здесь оцениваются такие параметры, как высота тона, модуляция, интонация и т.п. В отличие от распознавания внешности, данный метод не требует дорогостоящей аппаратуры - достаточно лишь звуковой платы и микрофона.

Идентификация по голосу удобный, но не столь надежный способ, как другие биометрические методы. Например, у простуженного человека могут возникнуть трудности при использовании таких систем. Голос формируется из комбинации физиологических и поведенческих факторов, поэтому основная проблема, связанная с этим биометрическим подходом, - точность идентификации. В настоящее время идентификация по голосу используется для управления доступом в помещение средней степени безопасности.

Подпись

Как оказалось, подпись - такой же уникальный атрибут человека, как и его физиологические характеристики. Кроме того, это и более привычный для любого человека метод идентификации, поскольку он, в отличие от снятия отпечатков пальцев, не ассоциируется с криминальной сферой. Одна из перспективных технологий аутентификации основана на уникальности биометрических характеристик движения человеческой руки во время письма. Обычно выделяют два способа обработки данных о подписи: простое сравнение с образцом и динамическую верификацию. Первый весьма ненадежен, так как основан на обычном сравнении введенной подписи с хранящимися в базе данных графическими образцами. Из-за того, что подпись не может быть всегда одинаковой, этот метод дает большой процент ошибок. Способ динамической верификации требует намного более сложных вычислений и позволяет в реальном времени фиксировать параметры процесса подписи, такие как скорость движения руки на разных участках, сила давления и длительность различных этапов подписи. Это дает гарантии того, что подпись не сможет подделать даже опытный графолог, поскольку никто не в состоянии в точности скопировать поведение руки владельца подписи.

Пользователь, используя стандартный дигитайзер и ручку, имитирует свою обычную подпись, а система считывает параметры движения и сверяет их с теми, что были заранее введены в базу данных. При совпадении образа подписи с эталоном система прикрепляет к подписываемому документу информацию, включающую имя пользователя, адрес его электронной почты, должность, текущее время и дату, параметры подписи, содержащие несколько десятков характеристик динамики движения (направление, скорость, ускорение) и другие. Эти данные шифруются, затем для них вычисляется контрольная сумма, и далее все это шифруется еще раз, образуя так называемую биометрическую метку. Для настройки системы вновь зарегистрированный пользователь от пяти до десяти раз выполняет процедуру подписания документа, что позволяет получить усредненные показатели и доверительный интервал. Впервые данную технологию использовала компания PenOp.

Идентификацию по подписи нельзя использовать повсюду - в частности, этот метод не подходит для ограничения доступа в помещения или для доступа в компьютерные сети. Однако в некоторых областях, например в банковской сфере, а также всюду, где происходит оформление важных документов, проверка правильности подписи может стать наиболее эффективным, а главное -- необременительным и незаметным способом. До сих пор финансовое сообщество не спешило принимать автоматизированные методы идентификации подписи для кредитных карточек и проверки заявления, потому что подписи все еще слишком легко подделать. Это препятствует внедрению идентификации личности по подписи в высокотехнологичные системы безопасности.

Перспективы

Хотелось бы отметить, что наибольшую эффективность защиты обеспечивают системы, в которых биометрические системы сочетаются с другими аппаратными средствами аутентификации, например смарт-картами. Комбинируя различные способы биометрической и аппаратной аутентификации, можно получить весьма надежную систему защиты (что косвенно подтверждается большим интересом, который проявляют к этим технологиям ведущие производители).

Заметим, что смарт-карты образуют один из самых крупных и быстрорастущих сегментов рынка электронных продуктов для пользователей. По прогнозам фирмы Dataquest (http://www.dataquest.com), к следующему году объем продаж смарт-карт превысит полмиллиарда долларов. Применение смарт-карт требует наличия на каждом рабочем месте специального считывающего (терминального) устройства, подключенного к компьютеру, которое исключает необходимость вовлечения пользователя в процесс взаимодействия карты и сервера аутентификации. Собственно смарт-карта обеспечивает два уровня аутентификации. Для того чтобы система заработала, пользователь должен вставить смарт-карту в считывающее устройство, а затем правильно ввести личный идентификационный номер. На российском рынке комплексные решения, сочетающие идентификацию по отпечаткам пальцев и использование смарт-карт (рис. 3), предлагают, например, компании Compaq (http://www.compaq.ru) и Fujitsu-Siemens (http://www.fujitsu-siemens.ru).

Рис. 3. Комбинированная система со сканером и смарт-картой.

Кроме крупных компьютерных компаний, таких как Fujitsu-Siemens, Motorola, Sony, Unisys, разработкой биометрических технологий в настоящее время занимаются преимущественно небольшие частные компании, которые объединились в консорциум по биометрии - Biometric Consortium (http://www.biometrics.org). Одно из наиболее обнадеживающих свидетельств того, что биометрия наконец вливается в основное русло ИТ-индустрии, - создание интерфейса прикладного программирования BioAPI (Biometrics API). За этой разработкой стоит консорциум производителей, сформированный в 1998 г. корпорациями Compaq, IBM, Identicator Technology, Microsoft, Miros и Novell специально для выработки стандартизованной спецификации, поддерживающей существующие биометрические технологии, которую можно было бы внедрить в операционные системы и прикладное ПО. В консорциум BioAPI сегодня входят 78 крупных государственных и частных компаний.

Теперь корпоративные клиенты могут использовать биометрические продукты в рамках стандартных компьютерных и сетевых технологий, избежав, таким образом, значительных материальных и временных затрат на интеграцию всех компонентов системы. Стандартные API дают доступ к широкому спектру биометрических устройств и программных продуктов, а также позволяют совместно применять продукты нескольких поставщиков.

В этом году правительство США уже объявило о внедрении в государственных учреждениях открытого стандарта BioAPI. Нововведения коснутся в первую очередь министерства обороны США, где для нескольких миллионов военных и гражданских сотрудников предполагается ввести новые смарт-карты, хранящие отпечатки пальцев и образец подписи владельца.

По мнению ряда аналитиков, биометрические технологии развиваются пока достаточно медленно, однако недалеко то время, когда не только настольные и портативные компьютеры, но и мобильные телефоны будут немыслимы без подобных средств аутентификации. Большие ожидания связаны с поддержкой перспективных биометрических технологий операционной системой Microsoft Windows.

Презентацию к данной лекции можно скачать .

Простая идентификация личности. Комбинация параметров лица, голоса и жестов для более точной идентификации. Интеграция возможностей модулей Intel Perceptual Computing SDK для реализации многоуровневой системы информационной безопасности, основанной на биометрической информации.

В данной лекции дается введение в предмет биометрических систем защиты информации, рассматривается принцип действия, методы и применение на практике. Обзор готовых решений и их сравнение. Рассматриваются основные алгоритмы идентификации личности. Возможности SDK по созданию биометрических методов защиты информации.

4.1. Описание предметной области

Существует большое разнообразие методов идентификации и многие из них получили широкое коммерческое применение. На сегодняшний день в основе наиболее распространенных технологий верификации и идентификации лежит использование паролей и персональных идентификаторов ( personal identification number - PIN ) или документов типа паспорта, водительских прав. Однако такие системы слишком уязвимы и могут легко пострадать от подделки, воровства и других факторов. Поэтому все больший интерес вызывают методы биометрической идентификации, позволяющие определить личность человека по его физиологическим характеристикам путем распознания по заранее сохраненным образцам.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

• предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
• ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
• обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
• процесс распознавания, благодаря интуитивности программного и аппаратного интерфейса, понятен и доступен людям любого возраста и не знает языковых барьеров;
• избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
• исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
• организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Кроме того, важным фактором надежности является то, что она абсолютно никак не зависит от пользователя. При использовании парольной защиты человек может использовать короткое ключевое слово или держать бумажку с подсказкой под клавиатурой компьютера. При использовании аппаратных ключей недобросовестный пользователь будет недостаточно строго следить за своим токеном, в результате чего устройство может попасть в руки злоумышленника. В биометрических же системах от человека не зависит ничего. Еще одним фактором, положительно влияющим на надежность биометрических систем, является простота идентификации для пользователя. Дело в том, что, например, сканирование отпечатка пальца требует от человека меньшего труда, чем ввод пароля. А поэтому проводить эту процедуру можно не только перед началом работы, но и во время ее выполнения, что, естественно, повышает надежность защиты. Особенно актуально в этом случае использование сканеров, совмещенных с компьютерными устройствами. Так, например, есть мыши, при использовании которых большой палец пользователя всегда лежит на сканере. Поэтому система может постоянно проводить идентификацию, причем человек не только не будет приостанавливать работу, но и вообще ничего не заметит. В современном мире, к сожалению, продается практически все, в том числе и доступ к конфиденциальной информации. Тем более что человек, передавший идентификационные данные злоумышленнику, практически ничем не рискует. Про пароль можно сказать, что его подобрали, а про смарт-карту, что ее вытащили из кармана. В случае же использования биометрической защиты подобной ситуации уже не произойдет.

Выбор отраслей, наиболее перспективных для внедрения биометрии, с точки зрения аналитиков, зависит, прежде всего, от сочетания двух параметров: безопасности (или защищенности) и целесообразности использования именно этого средства контроля или защиты. Главное место по соответствию этим параметрам, бесспорно, занимают финансовая и промышленная сфера, правительственные и военные учреждения, медицинская и авиационная отрасли, закрытые стратегические объекты. Данной группе потребителей биометрических систем безопасности в первую очередь важно не допустить неавторизованного пользователя из числа своих сотрудников к неразрешенной для него операции , а также важно постоянно подтверждать авторство каждой операции . Современная система безопасности уже не может обходиться не только без привычных средств, гарантирующих защищенность объекта, но и без биометрии. Также биометрические технологии используются для контроля доступа в компьютерных, сетевых системах, различных информационных хранилищах, банках данных и др.

Биометрические методы защиты информации становятся актуальней с каждым годом. С развитием техники: сканеров, фото и видеокамер спектр задач, решаемых с помощью биометрии, расширяется, а использование методов биометрии становится популярнее. Например, банки, кредитные и другие финансовые организации служат для их клиентов символом надежности и доверия. Чтобы оправдать эти ожидания, финансовые институты все больше внимание уделяют идентификации пользователей и персонала, активно применяя биометрические технологии. Некоторые варианты использования биометрических методов:

• надежная идентификация пользователей различных финансовых сервисов, в т.ч. онлайновых и мобильных (преобладает идентификация по отпечаткам пальцев, активно развиваются технологии распознавания по рисунку вен на ладони и пальце и идентификация по голосу клиентов, обращающихся в колл-центры);
• предотвращение мошенничеств и махинаций с кредитными и дебетовыми картами и другими платежными инструментами (замена PIN-кода распознаванием биометрических параметров, которые невозможно похитить, "подсмотреть", клонировать);
• повышение качества обслуживания и его комфорта (биометрические банкоматы);
• контроль физического доступа в здания и помещения банков, а также к депозитарным ячейкам, сейфам, хранилищам (с возможностью биометрической идентификации, как сотрудника банка, так и клиента-пользователя ячейки);
• защита информационных систем и ресурсов банковских и других кредитных организаций.

4.2. Биометрические системы защиты информации

Биометрические системы защиты информации - системы контроля доступа, основанные на идентификации и аутентификации человека по биологическим признакам, таким как структура ДНК, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатка глаза, геометрия и температурная карта лица, отпечаток пальца, геометрия ладони. Также эти методы аутентификации человека называют статистическими методами, так как основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нем в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны или украдены. Часто используются еще и уникальные динамические методы биометрической аутентификации - подпись, клавиатурный почерк, голос и походка, которые основаны на поведенческих характеристиках людей.

Понятие " биометрия " появилось в конце девятнадцатого века. Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы прошлого века. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и совсем недавно. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно вырос благодаря тому, что мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей. Отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности. Например, биометрическая система может контролировать доступ к информации и хранилищам в банках, ее можно использовать на предприятиях, занятых обработкой ценной информации, для защиты ЭВМ, средств связи и т. д.

Суть биометрических систем сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека. Биометрические системы безопасности позволяют автоматически распознавать человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам.

Рис. 4.1.

Описание работы биометрических систем:

Все биометрические системы работают по одинаковой схеме. Вначале, происходит процесс записи, в результате которого система запоминает образец биометрической характеристики. Некоторые биометрические системы делают несколько образцов для более подробного запечатления биометрической характеристики. Полученная информация обрабатывается и преобразуется в математический код. Биометрические системы информационной безопасности используют биометрические методы идентификации и аутентификации пользователей. Идентификация по биометрической системы проходит в четыре стадии:

• Регистрация идентификатора - сведение о физиологической или поведенческой характеристике преобразуется в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• Выделение - из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• Сравнение - сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• Решение - выносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный идентификатор.

Заключение о совпадении/несовпадении идентификаторов может затем транслироваться другим системам (контроля доступа, защиты информации и т. д), которые далее действуют на основе полученной информации.

Одна из самых важных характеристик систем защиты информации, основанных на биометрических технологиях, является высокая надежность , то есть способность системы достоверно различать биометрические характеристики, принадлежащие разным людям, и надежно находить совпадения. В биометрии эти параметры называются ошибкой первого рода ( False Reject Rate , FRR ) и ошибкой второго рода ( False Accept Rate , FAR ). Первое число характеризует вероятность отказа доступа человеку, имеющему доступ , второе - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Подделать папиллярный узор пальца человека или радужную оболочку глаза очень сложно. Так что возникновение "ошибок второго рода" (то есть предоставление доступа человеку, не имеющему на это право) практически исключено. Однако, под воздействием некоторых факторов биологические особенности, по которым производится идентификация личности, могут изменяться. Например, человек может простудиться, в результате чего его голос поменяется до неузнаваемости. Поэтому частота появлений "ошибок первого рода" (отказ в доступе человеку, имеющему на это право) в биометрических системах достаточно велика. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR . Иногда используется и сравнительная характеристика EER ( Equal Error Rate ), определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь , с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить "чужого" или пропустить всех "своих".

Рис. 4.2.

Не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Поэтому важной характеристикой является устойчивость к муляжу, скорость работы и стоимость системы. Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный минус. Также важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь , с точностью работы системы.

Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации "обучает" систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. В результате сканирования чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон . Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон . Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC , времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

4.3. Обзор готовых решений

4.3.1. ИКАР Лаб: комплекс криминалистического исследования фонограмм речи

Аппаратно-программный комплекс ИКАР Лаб предназначен для решения широкого круга задач анализа звуковой информации, востребованного в специализированных подразделениях правоохранительных органов, лабораториях и центрах судебной экспертизы, службах расследования летных происшествий, исследовательских и учебных центрах. Первая версия продукта была выпущена в 1993 году и явилась результатом совместной работы ведущих аудиоэкспертов и разработчиков программного обеспечения. Входящие в состав комплекса специализированные программные средства обеспечивают высокое качество визуального представления фонограмм речи. Современные алгоритмы голосовой биометрии и мощные инструменты автоматизации всех видов исследования фонограмм речи позволяют экспертам существенно повысить надежность и эффективность экспертиз. Входящая в комплекс программа SIS II обладает уникальными инструментами для идентификационного исследования: сравнительное исследование диктора, записи голоса и речи которого предоставлены на экспертизу и образцов голоса и речи подозреваемого. Идентификационная фоноскопическая экспертиза основывается на теории уникальности голоса и речи каждого человека. Анатомическое факторы: строение органов артикуляции, форма речевого тракта и ротовой полости, а также внешние факторы: навыки речи, региональные особенности, дефекты и др.

Биометрические алгоритмы и экспертные модули позволяют автоматизировать и формализовать многие процессы фоноскопического идентификационного исследования, такие как поиск одинаковых слов, поиск одинаковых звуков, отбор сравниваемых звуковых и мелодических фрагментов, сравнение дикторов по формантам и основному тону, аудитивные и лингвистические типы анализа. Результаты по каждому методу исследования представляются в виде численных показателей общего идентификационного решения.

Программа состоит из ряда модулей, с помощью которых производится сравнение в режиме "один-к-одному". Модуль "Сравнения формант" основан на термине фонетики - форманте, обозначающий акустическую характеристику звуков речи (прежде всего гласных), связанную с уровнем частоты голосового тона и образующую тембр звука. Процесс идентификации с использованием модуля "Сравнения формант" может быть разделен на два этапа: cначала эксперт осуществляет поиск и отбор опорных звуковых фрагментов, а после того как опорные фрагменты для известного и неизвестного дикторов набраны, эксперт может начать сравнение. Модуль автоматически рассчитывает внутридикторскую и междикторскую вариативность формантных траекторий для выбранных звуков и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Также модуль позволяет визуально сравнить распределения выбранных звуков на скаттерограмме.

Модуль "Сравнение Основного Тона" позволяет автоматизировать процесс идентификации дикторов с помощью метода анализа мелодического контура. Метод предназначен для сравнения речевых образцов на основе параметров реализации однотипных элементов структуры мелодического контура. Для анализа предусмотрено 18 типов фрагментов контура и 15 параметров их описания, включая значения минимума, среднего, максимума, скорости изменения тона, эксцесса, скоса и др. Модуль возвращает результаты сравнения в виде процентного совпадения для каждого из параметров и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Все данные могут экспортироваться в текстовый отчет.

Модуль автоматической идентификации позволяет производить сравнение в режиме "один-к-одному" с использованием алгоритмов:

• Спектрально-форматный;
• Статистика основного тона;
• Смесь Гауссовых распределений;

Вероятности совпадения и различия дикторов рассчитываются не только для каждого из методов, но и для их совокупности. Все результаты сравнения речевых сигналов двух файлах, получаемые в модуле автоматической идентификации, основаны на выделении в них идентификационно значимых признаков и вычислении меры близости между полученными наборами признаков и вычислений меры близости полученных наборов признаков между собой. Для каждого значения этой меры близости во время периода обучения модуля автоматического сравнения были получены вероятности совпадения и различия дикторов, речь которых содержалась в сравниваемых файлах. Эти вероятности были получены разработчиками на большой обучающей выборке фонограмм: десятки тысяч дикторов, различные каналы звукозаписи, множество сессий звукозаписи, разнообразный тип речевого материала. Применение статистических данных к единичному случаю сравнения файл-файл требует учета возможного разброса получаемых значений меры близости двух файлов и соответствующей ей вероятности совпадения/различия дикторов в зависимости от различных деталей ситуации произнесения речи. Для таких величин в математической статистике предложено использовать понятие доверительного интервала. Модуль автоматического сравнения выводит численные результаты с учетом доверительных интервалов различных уровней, что позволяет пользователю увидеть не только среднюю надежность метода, но и наихудший результат, полученный на обучающей базе. Высокая надежность биометрического движка, разработанного компанией ЦРТ, была подтверждена испытаниями NIST (National Institute of Standards and Technology)

Некоторые методы сравнения являются полуавтоматическими (лингвистический и аудитивный анализы)