Не в бровь, а в глаз! Как работает биометрия

Биометрия исторически выросла из дактилоскопии, поэтому первоначально импульс развитию этого направления задавали системы распознавания папиллярных узоров на отпечатках пальцев.

Системы состоят из двух частей – аппаратных средств для фиксации биометрического образа и специализированного программного обеспечения для обработки образа и сравнения его с имеющимися в базе данных вариантами. Весь процесс выглядит так: сканер считывает образ, по защищенному каналу связи передает информацию на сервер со специальным программным обеспечением и базой данных, там происходит сравнение, по его результатам ПО выдает команду системе контроля удаленного доступа на совершение определенного действия.

Для работы систем биометрии требуется первоначальная идентификация пользователя.

Обычно это несложная и короткая по времени процедура, в результате которой создается и заносится в базу данных цифровой идентификатор человека. В дальнейшем для использования системы пользователю потребуется предъявить свой биометрический образ, который у него всегда находится с собой.

В ранних версиях биометрических систем образ хранился в виде изображения – графического файла, но затем был заменен на параметрическую цифровую модель. Ее можно представить как массив значений, снятых по ключевым точкам изображения.

Ложные срабатывания

В основе биометрии лежит математическая статистика, поэтому двумя основными характеристиками биометрической системы являются FAR и FRR.

FAR (False Acceptance Rate) – вероятность ложного совпадения биометрических образов двух пользователей, то есть вариант, когда доступ будет предоставлен не тому человеку.

FRR (False Rejection Rate) – вероятность отказа доступа добросовестному пользователю системы.

Считается, что при одинаковом значении FAR лучше та биометрия, у которой FRR меньше.

От значений этих параметров зависит, с каким количеством пользователей система будет работать, не вызывая сильного раздражения своими ошибками. Это число обычно обратно пропорционально квадратному корню из параметра.

Например, при FAR, равном 0,01%, и допустимости максимум одна ошибка в день биометрическую систему можно использовать в компаниях со штатом до 100 человек.

Важной характеристикой типа биометрической системы является стабильность снимаемых с пользователя образов. На работу системы могут влиять изменения окружающей среды, наличие шумов и посторонних объектов, повреждения в зоне сканирования. Также стоит обратить внимание на устойчивость разных типов систем к фальсификации.

Типы биометрических систем

Самыми популярными методами биометрической идентификации на сегодняшний день являются отпечаток пальца, распознавание лица как в 2D, так и в 3D, распознавание радужной оболочки или сетчатки глаза, а также анализ рисунка вен на ладони.

Также ведутся попытки создать простой и надежный способ анализа по голосу, походке, клавиатурному почерку, геометрии сердца и даже запаху.

Технологией отдаленного будущего считается анализ по ДНК, который обещает просто фантастическую точность.

Системы идентификации по отпечатку пальцев получили наибольшее распространение. Для них разработаны эффективные алгоритмы анализа и сравнения, на рынке существуют тысячи аппаратных решений, и практически в каждом смартфоне уже есть датчик доступа по прикосновению пальца владельца.

Сканеры отпечатков пальцев делятся на оптические, полупроводниковые и ультразвуковые. В оптических сканерах свет от источника отражается от неровностей на поверхности пальца и попадает на светочувствительную матрицу. Полупроводниковые эксплуатируют свойство полупроводников менять свои характеристики в местах прикосновения, а ультразвуковые работают как оптические, но вместо света используют звуковые волны. Наибольшее распространение получили пусть менее точные, но дешевые оптические сканеры, именно они установлены в смартфонах.

Системы идентификации по лицу – одни из самых удобных, но спорных способов идентификации. Плюс – возможность бесконтактного распознавания. Минусы – большой простор для фальсификации лица, зависимость от освещенности и ракурса, а также ошибки распознавания, связанные с появлением на лице очков, шрамов, инея и других внешних атрибутов. Значительным прогрессом стали технологии трехмерного распознавания лица. В этом случае анализируется не просто 2D-снимок, а создается трехмерная модель на основе видеоряда, данных с двух разнесенных камер или облака точек, полученных при наложении на лицо инфракрасной сетки.

Такую систему не получится обмануть с помощью простой фотографии. Например, для взлома системы авторизации Apple Face ID злоумышленникам пришлось создавать довольно точную 3D-маску. Сложность этой процедуры гарантирует высокий уровень безопасности 3D-распознавания лица. Системы идентификации по сетчатке глаза стали альтернативой идентификации по отпечаткам пальцев и используются на особо секретных объектах. В них анализируется рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Он может измениться только в случае серьезной болезни глаза, что бывает довольно редко.

Высокая надежность системы заставляет заказчиков и пользователей мириться с процедурой сканирования и высокой стоимостью сканеров.

Системы идентификации по радужной оболочке глаза обладают одними из лучших показателей FAR и FRR, рисунок радужки окончательно фиксируется к возрасту двух лет и практически не изменяется в течение жизни. Распознавание требует менее секунды времени на всю процедуру. В качестве сканера может выступать даже простая видеокамера, а алгоритмы сравнения настолько быстры, что систему можно использовать в организациях с большим штатом.

Распознавание по рисунку вен на ладони – это новая высокоскоростная и удобная система идентификации. Анализируется снимок внешней или внутренней стороны ладони, сделанный инфракрасной камерой. Инфракрасное излучение хорошо поглощается гемоглобином крови, поэтому рисунок получается очень четкий. Высокий уровень защиты от фальсификации связан с тем, что злоумышленникам крайне сложно снять эту характеристику с человека. Зато идентификация занимает всего секунду – достаточно поднести ладонь к датчику.

Значительно повышают качество идентификации мультимодальные биометрические системы, которые сочетают в себе несколько биометрических технологий, например, отпечатков пальцев, лица и голоса.

Инфраструктура

Система биометрической идентификации сама по себе не обеспечивает безопасность или контроль доступа, она лишь выдает заключение, есть ли подошедший к сканеру человек в базе данных или нет. Поэтому даже коробочные решения, включающие в себя сканеры, ПО для обработки и базу данных для хранения образов, требуют интеграции с системами контроля удаленного доступа.

Самые простые биометрические устройства создают свою локальную базу образов, хранящуюся прямо в корпусе сканера.

Централизованные системы состоят из сканеров, передающих образы на сервер, где проводится сравнение. При этом могут передаваться как необработанные изображения, так и уже готовый цифровой профиль. Второй вариант значительно снижает нагрузку на каналы передачи данных, но требует использования более дорогих сканеров. Централизованные системы поддерживают интеграцию с другими ИТ-системами организации и демонстрируют высокий уровень защищенности от атак злоумышленников.

Набирающий популярность формат организации биометрической системы – использование облачной инфраструктуры для обработки образов.

Часто при этом для сбора данных используется недорогое универсальное оборудование, информация передается в зашифрованном виде через интернет, требуемую скорость обработки данных обеспечивают облачные провайдеры.

Отдельного внимания заслуживает организация обработки биометрических данных в современных смартфонах. Образ, сделанный с применением встроенного датчика отпечатка пальцев, не покидает пределов телефона. Более того, он хранится в изолированной области данных, а обрабатывается на отдельном физическом процессоре или виртуальной машине, к которой основная операционная система телефона не имеет доступа. Злоумышленник может вскрыть телефон с помощью скопированных отпечатков пальцев, но вот цифровой образ он не получит ни при каких обстоятельствах.

Тем не менее, в биометрии, кроме очевидных плюсов, есть свои нюансы. Например, невозможность сменить свой образ в случае компрометации. С паролем все просто: придумал новую комбинацию и заменил. С радужкой, венами на руке и линиями на пальце так не получится.

Сегодня развитие биометрии связано не только с точностью и скоростью распознавания. Большое внимание уделяется созданию многофакторных методов идентификации, которые исключили бы возможность использования фотографий, масок, протезов, выполненных на 3D-принтере, а также моделей, сгенерированных компьютером. В дальнейшем нас ожидают новые неожиданные методы идентификации, быстрые алгоритмы и свежие сценарии использования собственного тела в качестве надежного «документа».

#Ростелеком #Биометрия

Статья опубликована в журнале “Ростелеком PRO”. Выпуск от 04.10.2018

Издание «Ростелеком PRO». Биометрия.  Издание является тематическим приложением к газете «Вестник Ростелекома» и не является периодическим печатным изданием.Редактор: Мария Попова Руководитель проекта: Юлия Серёгина Над выпуском работали: Сергей Алборов, Наталья Бессонова, Наталья Иванова, Анастасия Макряшина, Светлана Озерецковская, Светлана Рагимова. Александр Радаев, Алексей Юдин.

Источник: m.vk.com

Комментарии: