Биометрическая безопасность

Биометрическая защита — это тип защиты, основанный на биометрических данных: изображение лица, запись отпечатков пальцев, запись изображения радужной оболочки глаза. Функция безопасности предназначена для предотвращения подделки или представляет собой код доступа.

XNUMX-е и XNUMX-е тысячелетия до нашей эры. Есть свидетельства снятия отпечатков пальцев на глиняных печатях, датированных 2600–2350 гг.

XNUMX век до н.э. — VI век н.э. Поскольку в древнем Китае преобладали неграмотные, использовались прототипы методов биометрической идентификации. От династий Цинь и Хань до 1-го века отпечатки пальцев (XNUMX) использовались в качестве идентификаторов в самых разных ситуациях и средствах массовой информации. Важные документы династии Цинь часто скрепляли глиняной печатью — с монограммой на одной стороне и отпечатками пальцев на другой. Авторы писем, составленных на бамбуке, упоминают, что в то время, также во время следственных действий, на месте преступления брали отпечатки пальцев.

1. Отпечатки пальцев династии Цинь

XVI век Португальский путешественник Жоао де Баррос сообщает, что, чтобы отличить маленьких детей, китайские торговцы наносили чернилами руки и ноги на бумагу.

XVII век Первые научные исследования отпечатков пальцев относятся к концу 2-х годов, когда Марчелло Мальпиги (XNUMX) впервые обнаружил их уникальные узоры.

1858 Происходит первая систематическая регистрация изображений рук и пальцев в целях идентификации.

Сэр Уильям Гершель (3), работающий на индийской госслужбе, написал каждому сотруднику собственноручный оттиск на основании договора — чтобы отличить экипаж от возможных мошенников, пытающихся снять свои деньги в день выплаты заработной платы.

3. Отпечатки пальцев, собранные Уильямом Гершелем

1880 Роль отпечатков пальцев в идентификации была открыта для науки только Генри Фолдсом, шотландским хирургом, опубликовавшим статью в Nature о пригодности отпечатков пальцев для этой цели. Работа была дополнительно признана первой, изложившей конкретную методику сбора и обработки распечаток отпечатков пальцев.

1888 Офицер полиции Аргентины Хуан Вучетич первым начал использовать дактилоскопию в своей повседневной работе в криминалистическом отделе. Он не только занялся сбором и каталогизацией отпечатков пальцев, но и доказал, что некий Франсиско Рохас виновен в убийстве соседа. Это стало ясно вскоре после того, как отпечаток большого пальца Рохаса сравнили с идентичным окровавленным отпечатком, оставленным на месте преступления.

90-е годы Антрополог Альфонс Бертильон, пытаясь решить проблему идентификации осужденных преступников, разрабатывает методику, называемую бертильонажем (4). Рецидивисты часто давали разные псевдонимы при аресте, поэтому Бертильон искал черты, которые не менялись даже тогда, когда человек по-другому укладывал волосы или набирал вес — например, размер черепа или длина пальцев. Его система использовалась полицией всего мира, но она быстро рухнула, когда выяснилось, что некоторые люди имеют одинаковые анатомические размеры и на основании проведенных измерений мы можем ошибочно принять двух людей за одного.

1892 Исследования отпечатков пальцев как средства идентификации, проведенные британским антропологом Фрэнсисом Гальтоном, вылились в публикацию его книги «Отпечатки пальцев», в которую была включена первая система классификации отпечатков пальцев. Более поздние анализы сэра Гальтона и Эдварда Генри позволили разработать правовую основу, позволяющую использовать отпечатки пальцев для идентификации (5).

Первая надежная система индексации отпечатков пальцев была разработана в Индии для генерального инспектора полиции Бенгалии. Эта система, называемая системой Генри, и ее варианты до сих пор используются для классификации отпечатков пальцев. Каждый палец имеет числовое значение, а отпечатки пальцев разделены на группы в соответствии с типами узоров, такими как «дуги», «спирали» или «петли». Этот метод позволяет искать отпечатки в сохраненных файлах.

1935 Карлтон Саймон и Айседор Гольдштейн публикуют статью об уникальности сетчатки глаза человека в Медицинском журнале штата Нью-Йорк. Однако прошло много лет, прежде чем эти знания стали применяться на практике.

1936 Офтальмолог Фрэнк Берч предлагает концепцию использования индивидуальных рисунков радужной оболочки в качестве метода идентификации людей.

40-е годы. Федеральное бюро расследований (ФБР) — в партнерстве с Национальным бюро стандартов, Корнеллской авиационной лабораторией и Rockwell International Corp. — создает и внедряет первую Автоматическую систему идентификации отпечатков пальцев АДИС — Автоматизированная система идентификации отпечатков пальцев (6).

6. Автоматизированная система идентификации отпечатков пальцев

1960 Шведский профессор Гуннар Фант опубликовал первое модельное описание физиологических компонентов речеобразования. Его выводы были основаны на анализе рентгеновских снимков людей, издающих определенные звуки. Эти результаты были использованы для лучшего понимания биологических элементов речи — концепция, имеющая решающее значение для дальнейшего развития методов распознавания речи.

1964 По поручению правительства США Вудро Вильсон «Вуди» Бледсо разрабатывает первую полуавтоматическую систему распознавания лиц в рамках совместного исследования по распознаванию образов. Администратору требовалось найти на фотографиях глаза, уши, нос и рот (7). Он был основан на расчете их расстояния и отношения к общей контрольной точке по сравнению с эталонными данными.

После того, как Бледсо бросил свои исследования по этому вопросу, Питер Харт продолжил свои исследования в Стэнфордском исследовательском институте. В экспериментах, проведенных как первооткрывателями, так и им самим, первый прорыв произошел в 1968 году, когда компьютер последовательно начал превосходить людей в базе данных из 2 человек. фотографии.

7. Изображения лиц, использованные в исследовании Вудро В. Бледсо.

1965 North American Aviation разрабатывает первую систему распознавания рукописных подписей.

1969 ФБР начало работу по разработке системы для полной автоматизации процесса идентификации отпечатков пальцев, который с тех пор стал чрезвычайно трудоемкой и обременительной процедурой. Федеральное бюро расследований делегировало основные обязанности по этому проекту Национальному институту стандартов и технологий (NIST).

В результате был разработан алгоритм M40 — первый оперативный алгоритм сопоставления, используемый ФБР. Используемый для сужения поиска, он предоставлял гораздо меньшие наборы изображений, которые затем передавались обученным и специализированным техническим специалистам для оценки.

1970 Поведенческие элементы речи моделируются впервые. Первоначальная модель акустической речи, разработанная в 1960 году, в настоящее время расширена за счет работы доктора С. Джозеф Перкелл, который использовал рентгеновские снимки движения языка и челюсти. Результатом стало лучшее понимание сложных поведенческих и биологических речевых контекстов.

1976 Компания Texas Instruments разработала прототип практической системы распознавания голоса. Он был протестирован ВВС США и корпорацией MITRE.

1976-1981 В 1976 году Роберт «Базз» Хилл основал EyeDentify, Inc. целью которой была разработка устройства для сканирования сетчатки глаза. Хилл запатентовал собственную технику сканирования сетчатки в 1978 году и коммерческую модель в 1981 году.

1985 Алек Джеффрис разрабатывает метод сравнения различий в последовательности ДНК для идентификации людей. которые у неродственных особей встречаются в разных положениях хромосомы с разным числом повторов. ДНК выделяли из слюны, крови, волос или других доступных фрагментов ткани, после чего проводили анализ полиморфизма фрагментов.

Изучение генетических отпечатков пальцев, как назвал свою технику Джеффрис, использовалось, среди прочего при установлении отцовства, родства, опознании трупов и останков, выявлении образцов биологического материала, обнаруженного на месте преступления.

1985 Джозеф Райс получает патент на распознавание структуры кровеносных сосудов. В этой технологии используется подкожный рисунок сосудов.

1988 Запущена первая полуавтоматическая система распознавания лиц. Он используется офисом шерифа округа Лейквуд, Лос-Анджелес.

1991 Джон Густав Даугман, в то время работавший в Кембриджском университете, запатентовал алгоритм распознавания радужной оболочки глаза. Он становится краеугольным камнем большинства коммерческих продуктов для распознавания радужной оболочки глаза (8).

8. Сканирование радужной оболочки глаза

1994 Вступает в действие RECOderm, которая считается первой известной полностью автоматической системой идентификации отпечатков пальцев (AFIS). Он был создан венгерской компанией RECOWARE. В 1997 году Lockheed Martin Information Systems покупает встроенную в RECOderm технологию идентификации рук и отпечатков пальцев.

1996 На Олимпийских играх в Атланте технология распознавания геометрии рук используется для контроля доступа в Олимпийскую деревню и защиты ее от нежелательных посетителей. Это было значительным достижением — системы зарегистрировали более 65 тысяч. человек, за 28 дней выполнено более миллиона операций.

1997 Кристоф фон дер Мальсбург и группа студентов из Бохумского университета в Германии разработали систему ZN-Face — самый совершенный метод распознавания лиц на размытых фотографиях. Он финансировался Исследовательской лабораторией армии США и используется клиентами, начиная от крупных международных аэропортов и заканчивая банками и государственными учреждениями.

1999-2001 Начало подключения считывателя отпечатков пальцев к компьютерам. Появляются первые мыши и клавиатуры с такой функцией безопасности. Одним из первых широко доступных ноутбуков со сканером отпечатков пальцев стал Acer TravelMate 739LV.

2001 Во время финала Суперкубка Американской футбольной лиги в Тампе, США, распознавание лиц использовалось для проверки запаса в 100 XNUMX человек. фотографии всех присутствующих на матче.

2002 На рынке появляется iPAQ h5400, портативный миникомпьютер от HP, со встроенным считывателем отпечатков пальцев, использующим технологию Atmel FingerChip. Он был основан на использовании кремниевого термодатчика, способного распознавать разницу температур между канавками кожи, образующими отпечатки.

2011 Биометрическая идентификация используется для идентификации тела Усамы бен Ладена, и вместе с сопутствующим методом на основе ДНК результаты были точными на 95%.

2013 Apple добавляет в свои смартфоны сканеры отпечатков пальцев Touch ID (9). Система в значительной степени интегрирована с устройствами iOS, что позволяет пользователям разблокировать их, совершать покупки в цифровых магазинах Apple (iTunes Store, App Store, iBookstore) и аутентифицировать платежи Apple Pay.

2016 На рынок выходит камера Samsung Galaxy Note 7, оснащенная не только сканером отпечатков пальцев, но и сканером радужной оболочки глаза.

Биометрические методы

Биометрия отпечатков пальцев

Отпечаток пальца – уникальная черта каждого человека. Составляющие его линии сканируются специальным датчиком, который экспортирует математический эквивалент изображения. Аутентификация людей по отпечатку пальца осуществляется путем сопоставления характерных точек с образцом, имеющимся в базе данных.

В настоящее время используются три типа датчиков:

• оптический;
• полупроводник:

  — емкостный,

  — РФ,

  — термический,

  — пьезорезистантный,

  — пьезоэлектрические,

  — МЭМС;

• ультразвуковой.

Биометрия радужки

Биометрическая система на основе распознавания радужной оболочки глаза состоит из: чувствительной (в ближнем инфракрасном диапазоне) камеры, оптической системы, источника инфракрасного излучения, карты получения изображения и рабочей станции. Изображение радужной оболочки представлено в прямоугольной форме. У него удаляют зрачок и ресницы, после чего оцифровывают и сравнивают с образцами в базе данных. Нахождение шаблона подтверждает личность пользователя.

Биометрия сетчатки

Он основан на анализе изображения сосудов сетчатки глаза. Изображение получается в результате отражения инфракрасного излучения, посылаемого сканером на сетчатку. Кровеносные сосуды поглощают больше радиации, становясь хорошо видимыми.

Биометрия подписи

Другими словами: визуальные характеристики подписи, то есть способ ее размещения. Общепринятый способ подтверждения личности, удобный для пользователя.

Голосовая биометрия

У каждого человека тембр голоса уникален – это индивидуальная черта, обусловленная анатомическим строением голосового тракта.

Мы делим системы распознавания голоса на:

• зависит от содержания (зависит от текста):

  — во время проверки говорящий произносит известный набор или подмножество слов (используется при регистрации в системе),

  — говорящий знает, когда берется проба;

• независимо от содержания (независимо от текста):

  — во время проверки говорящий произносит любую последовательность слов,

  — проверка возможна без ведома проверяемого лица.

Биометрия формы уха

Преимуществами этого метода являются: уникальная для каждого человека форма, индивидуальное расположение сосудов, нечувствительность к мимике, высокая точность измерений. Стоимость комплектующих для биометрического образца ниже стоимости считывателей отпечатков пальцев.

Биометрия формы лица

Это означает использование антропометрических признаков, например, расстояния между центрами глаз, глаз и носа или линией глаз и рта.

Биометрия операции

Он заключается в идентификации человека на основе того, как он двигается. Однако походка не так четко определяет человека, как, например, отпечаток пальца.

Биометрия вен

Анализ распределения сосудов в руке. Осуществляется с помощью эффекта поглощения инфракрасных волн клетками организма/кожей/жиром/гемоглобином.

Идентификация по ДНК

Межиндивидуальные различия определяют почти 3 миллиона элементов ДНК. Дифференциация — это изучение полиморфизма и длины последовательностей. Основным недостатком этого метода является необходимость иметь «осязаемый» образец для тестирования, а значит – легкое хищение или подбрасывание поддельных образцов. Также сложно применить этот метод в какой-либо другой области, кроме криминалистики, из-за огромного количества дополнительной информации, которую несет ДНК — стремление к ней может привести к злоупотреблениям.

***

Для оценки эффективности биометрических методов чаще всего используются два показателя:

• FAR () — определяет вероятность того, что биометрическая система положительно проверит ситуацию, при которой ей не следует предоставлять доступ;
• FRR () — определяет вероятность того, что биометрическая система отклонит попытку доступа лицу, имеющему на это право.

Обе эти меры должны быть как можно ниже для очень больших количественных образцов.