Обзор систем биометрической идентификации

Обзор систем биометрической идентификации

В чём заключаются основные преимущества и недостатки биометрии? Какие биометрические системы являются наиболее точными? В чём состоит отличие поведенческих систем от статических? Попробуем разобраться в принципах работы и областях применения биометрии.

 

 

 

 

 

 

  1. Введение
  2. Особенности систем биометрической идентификации
  3. Типы систем биометрической идентификации
    1. 3.1. Статические системы
      1. 3.1.1. Отпечатки пальцев
        1. 3.1.1.1. Sherlock (Integrated Biometrics)
        2. 3.1.1.2. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)
      2. 3.1.2. Рисунок вен на пальцах / руках
        1. 3.1.2.1. Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)
        2. 3.1.2.2. Palm Jet (BioSmart)
      3. 3.1.3. Геометрия ладоней
        1. 3.1.3.1. HandKey II (Schlage Recognition Systems)
      4. 3.1.4. Радужная оболочка глаза
        1. 3.1.4.1. Iris Access (Iris ID)
        2. 3.1.4.2. Системы ВЗОР
      5. 3.1.5. Сетчатка глаза
        1. 3.1.5.1. HBOX (EyeLock)
      6. 3.1.6. Лицо
        1. 3.1.6.1. Blink Identity
        2. 3.1.6.2. Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)
        3. 3.1.6.3. PERCo-Web (PERCo)
        4. 3.1.6.4. ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зрения
      7. 3.1.7. Форма ушной раковины
      8. 3.1.8. Голос
        1. 3.1.8.1. ArmorVox (Auraya)
        2. 3.1.8.2. IDVoice (ID R&D)
      9. 3.1.9. Термограмма
        1. 3.1.9.1. ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)
      10. 3.1.10. ДНК
    2. 3.2. Поведенческие системы
      1. 3.2.1. Походка
        1. 3.2.1.1. SFootBD (University of Manchester)
        2. 3.2.1.2. Watrix
      2. 3.2.2. Движение губ
        1. 3.2.2.1. Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)
      3. 3.2.3. Подпись
        1. 3.2.3.1. SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)
      4. 3.2.4. Нажатие клавиш
        1. 3.2.4.1. TypingDNA
    3. 3.3. Мультимодальные биометрические системы
      1. 3.3.1. Smart Authentications (CPqD)
      2. 3.3.2. VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)
      3. 3.3.3. Единая биометрическая система (Ростелеком)
  4. Применение
  5. Выводы

 

Введение

На сегодняшний день биометрические системы уже привычны каждому и активно участвуют в нашей жизни. Сканеры отпечатков пальцев, встроенные в смартфоны, технологии распознавания лиц и прочие инструменты постепенно приходят на замену традиционным методам идентификации и всё чаще проникают в крупные бизнесы, такие как банковское обслуживание и розничная торговля (ритейл). Биометрические системы имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами, так как приспособлены под идентификацию личности без возможности передачи ключа и во многом являются более удобными с точки зрения пользователя. Однако чем более активно ведётся внедрение такого вида систем, тем более остро встаёт вопрос обеспечения информационной безопасности.

В данной статье рассмотрены основные виды биометрических систем, их принципы работы, преимущества и недостатки. Также приведён обзор компаний-производителей и конкретных продуктов, которые используются на коммерческом рынке на сегодняшний день.

 

Особенности систем биометрической идентификации

Биометрическая идентификация — это процесс сравнения и определения сходства между данными человека и его биометрическим «шаблоном». Биометрия позволяет идентифицировать и провести верификацию человека на основе набора специфических и уникальных черт, присущих ему от рождения. Этот метод распознавания принято считать одним из самых надёжных, так как в отличие от стандартных логина и пароля биометрическими данными гораздо сложнее несанкционированно воспользоваться. Давайте рассмотрим механизм действия биометрических систем.

  • Сначала в базе данных или на защищённом переносном элементе, таком как смарт-карта, сохраняется эталонная модель, основанная на биометрических характеристиках человека. Для этого могут использоваться один или несколько биометрических образцов.
  • Сохранённые данные преобразуются в математический код; таким образом формируется база данных, представляющая собой набор кодов до 1000 бит, фиксирующих уникальные биометрические характеристики пользователей.
  • При считывании отпечатка пальцев или радужки глаза сканер не распознаёт само изображение, а преобразовывает его в цифровой код, который затем сравнивает с загруженной ранее эталонной моделью.

 

Типы систем биометрической идентификации

Чаще всего при мысли о биометрических системах нам на ум приходят сканеры отпечатков пальцев или системы распознавания лиц. Возможно, эти типы систем получили наибольшую известность благодаря кинофильмам и телесериалам. В любом случае наука не стоит на месте, и в последние годы границы биометрии стали намного шире. На данный момент существуют и активно применяются в безопасности, системах контроля доступа и предотвращения краж уже 14 типов биометрических устройств.

 

Статические системы

В данном разделе мы расскажем о тех методах и инструментах, которые оценивают биометрические параметры в статике — без развития во времени.

 

Отпечатки пальцев

Распознавание отпечатков пальцев является одним из первых биометрических методов. Он основан на определении структуры линий на подушечках пальцев рук, иначе — папиллярных узоров. После считывания сканером уникальный рисунок трансформируется в цифровой биометрический шаблон, при помощи которого система определяет, кто перед ней находится.

Такие сканеры разделяются на два основных типа: оптические и кремниевые (тепловые и ёмкостные). Каждый из типов имеет свои преимущества и недостатки. Например, оптические сканеры являются наиболее точными с точки зрения определения узора, однако их можно обмануть с помощью силиконовых или латексных накладок и других нехитрых приёмов. Также они быстро загрязняются, в отличие от линейных тепловых, и для исключения погрешностей их приходится очищать после каждого применения. Для пользователя отличие состоит лишь в том, как взаимодействовать со сканером— прикасаться либо проводить по нему.

Сейчас благодаря встроенным в смартфоны сканерам можно разблокировать таким образом мобильное устройство, оплатить покупки в интернете. В ближайшем будущем планируется внедрить подобные технологии и в другие устройства общего пользования, например в банкоматы (как это сделали Сбербанк и «Тинькофф»), и даже в метрополитене для замены билетов (такой проект собираются реализовать в Британии, чтобы сократить нагрузку на турникеты).

 

 

Sherlock (Integrated Biometrics)

Компания Integrated Biometrics со штаб-квартирой в Спартанбурге, Южная Каролина, была основана в 2002 году. Integrated Biometrics продолжает расти как глобальный поставщик биометрических решений.

Компания занимается разработкой датчиков регистрации и проверки отпечатков пальцев. В продуктах Integrated Biometrics используется плёнка LES (светоизлучающий датчик), обеспечивающая скорость, простоту использования и долговечность мобильных устройств биометрической верификации. Интегрированные биометрические датчики отпечатков пальцев Sherlock, единственные сертифицированные ФБР, работают под прямыми солнечными лучами на сухих или влажных пальцах, устойчивы к стиранию и на 90—95 процентов меньше и легче традиционных оптических сканеров. Они больше подходят для мобильных устройств, чем кремниевые или традиционные оптические датчики.

 

Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)

Устройства позволяют получить дактилоскопические отпечатки в различных режимах. Имеют встроенный алгоритм проверки качества отпечатка и подсветку для контроля состояния сканирования. Запуск сканирования выполняется автоматически при прикладывании пальца. После получения изображения сканер самостоятельно проводит проверку качества. Кодирование и декодирование изображения осуществляются с использованием алгоритма WSQ (вейвлет-скалярное квантование).

 

Рисунок вен на пальцах / руках

Данный тип является усовершенствованной версией предыдущего. Взломать алгоритм его работы значительно труднее, чем при другом биометрическом сканировании, поскольку вены находятся глубоко под кожей. Инфракрасные лучи проходят через поверхность кожи, где они поглощаются венозной кровью. Специальная камера фиксирует изображение, оцифровывает данные, а затем либо сохраняет их, либо использует для подтверждения личности.

Не так давно технология, получившая название FingoPay, была протестирована в одном из лондонских баров. Система идентифицирует уникальный рисунок вен пальцев рук и, по заявлению производителей, является почти совершенным устройством благодаря тому факту, что совпадение структуры рисунка вен у двух разных людей равно 1 к 3,4 млрд.

Также аналогичная система производителя Hitachi была использована производителями японских банкоматов.

 

 M2SYS

Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)

Разработка M2SYS Bio-Plugin может распознавать как отпечатки пальцев, так и рисунок вен на пальцах и позволяет предприятиям любого масштаба и любой отрасли быстро интегрировать в работу систему биометрического программного обеспечения. Bio-plugin может проводить сопоставление 100 миллионов отпечатков пальцев в секунду на одном сервере и поддерживает совместимость с Windows и веб-приложениями. Преимуществами системы являются возможность быстрой интеграции (несколько часов), отсутствие необходимости компиляции ПО и глобальная инфраструктура поддержки. Система была интегрирована в комплексное биометрическое решение производителя — Гибридную биометрическую платформу, мультимодальную систему, которая поддерживает несколько форм биометрии, включая отпечатки пальцев, вены пальца и распознавание лиц.

 

 BioSmart

Palm Jet (BioSmart)

Одной из новейших разработок компании BioSmart является бесконтактный сканер Palm Jet. Это — комплексная биометрическая система, которая избавляет сотрудников от необходимости прикасаться к одним и тем же поверхностям. В данный момент используется некоторыми предприятиями в качестве мер для профилактики COVID-19.

Palm Jet сканирует сеть подкожных вен и сравнивает результат с шаблоном в базе данных. Контрастный рисунок вен ладони формируется за счёт различных коэффициентов поглощения излучения венами и тканями ладони. Устройство отлично защищено от подлога — его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа или фотографии. Расстояние сканирования составляет 40—100 мм, при этом скорость распознавания — менее секунды.

Прочие устройства вендора:

 

Геометрия ладоней

Определение геометрии руки относится к измерению таких характеристик, как длина и ширина пальцев, их кривизна и относительное расположение. На данный момент этот метод является устаревшим и уже почти не используется, хотя когда-то был доминирующим вариантом биометрической идентификации. Современные достижения в области программного обеспечения для распознавания отпечатков пальцев и лиц затмили его актуальность.

Существует также тип биометрических методов распознавания рисунка ладони, получивший название «дактилоскопия». Впервые он был применён в Лондоне 18 апреля 1902 г. при установлении личности преступника и на протяжении 20 века использовался в области криминалистики во многих странах. Однако на текущий момент этот метод также используется крайне редко в силу своей неточности и наличия более современных биометрических технологий.

 

 Schlage

HandKey II (Schlage Recognition Systems)

Считыватели HandKey II разработки компании Schlage Recognition Systems фиксируют форму и размер руки, делая более 90 различных измерений. Затем они преобразуют и сохраняют эти измерения в виде 9-байтового цифрового шаблона идентификации, полностью уникального для каждого человека, который делает руку ключом.

HandKey II функционирует как автономное устройство или легко интегрируется в существующую систему контроля доступа. В качестве контроллера доступа сканер обеспечивает управление механизмом блокировки с отслеживанием запросов на выход и сигналов тревоги. Аварийные оповещения предупреждают об отказе в доступе, чрезмерном количестве попыток сканирования, сбое питания и прочих событиях.

 

Радужная оболочка глаза

Радужная оболочка, или цветная часть глаза, состоит из толстых нитевидных мышц. Эти мышцы помогают формировать зрачок, чтобы контролировать количество света, попадающего в глаз. Измеряя уникальные складки и характеристики этих мышц, инструменты биометрической верификации могут подтвердить личность с невероятной точностью. Технологии динамического сканирования (например, сканирование того, как человек моргает) добавляют дополнительный уровень точности и безопасности.

 

Iris ID

Iris Access (Iris ID)

Iris ID с 1997 года является одним из крупнейших разработчиков технологий распознавания радужной оболочки глаза. IrisAccess — известная в мире платформа такого рода, которая уже была выпущена в четырёх версиях. По сведениям производителя, в данный момент система IrisAccess используется на 6 континентах и является более востребованной, чем все аналогичные продукты для распознавания радужной оболочки глаза вместе взятые.

Одной из самых популярных серий является iCAM 7000. Новое поколение устройств способно осуществлять бесконтактную идентификацию человека по радужной оболочке глаза с расстояния около 30 см. Устройство имеет интуитивно понятный интерфейс с визуальным и звуковым оповещением, что позволяет быстро зарегистрировать человека в системе, а затем распознать его. Автоматическая подстройка угла наклона считывателя даёт возможность ускорить процесс распознавания при использовании устройства как отдельно, так и в комбинации с картами доступа или PIN-клавиатурой.

 

 ВЗОР

Системы ВЗОР

Компания является одним из наиболее востребованных производителей биометрических систем данного типа в России. Ниже представлены несколько самых популярных разработок.

  • ВЗОР-Регистратор / ВЗОР-Мини: сканеры для записи биометрических шаблонов в базу (ВЗОР-Регистратор) и для идентификации (ВЗОР-Мини) с дистанцией захвата около 40 см. Пропускная способность — до 20 человек в минуту.
  • ВЗОР-Пилон: сканер биометрической идентификации человека по радужной оболочке глаза с дистанцией захвата 0,9—1,1 м при движении человека со скоростью до 1 м/с. Обеспечивает скорость прохода через турникетную группу до 40 человек в минуту.
  • ВЗОР-Портал: сканер биометрической идентификации по радужке глаза с дистанцией захвата до 1,6 метров и обеспечивающий захват радужки глаза при движении человека со скоростью до 2 м/с. Пропускная способность — до 80—90 человек в минуту.

 

Сетчатка глаза

Проверка сетчатки позволяет отсканировать капилляры глубоко внутри глаза с помощью камер ближнего инфракрасного диапазона. Получившееся изображение сначала предварительно обрабатывается для улучшения его качества, а затем преобразовывается в биометрический шаблон для регистрации нового пользователя и для последующей сверки с эталоном во время попыток распознавания пользователя. Высокая стоимость и необходимость помещать глаз близко к камере мешает более широкому использованию подобных сканеров.

 

 EyeLock

HBOX (EyeLock)

HBOX является устройством идентификации и верификации личности в наборе решений от компании-производителя Eyelock, которое осуществляет в режиме реального времени считывание и анализ сетчатки глаза на расстоянии и в движении. Гибкая конструкция предполагает несколько вариантов размещения — на мобильных стендах-воротах, фиксированных рамках и настенных креплениях — для максимальной гибкости в условиях нового строительства или модификации существующей конфигурации помещения.

Пропускная способность HBOX обеспечивает прохождение до 50 человек в минуту и подходит для таких объектов, как аэропорты, вокзалы, стадионы. Сканер имеет возможности интеграции со всеми доступными стандартными системами и платформами управления доступом.

 

Лицо

Технология распознавания лиц, безусловно, является одной из первых форм биометрических систем идентификации. Программное обеспечение такого рода измеряет геометрию лица, включая расстояние между глазами и от подбородка до лба (и это — лишь некоторые из параметров). После сбора данных усовершенствованный алгоритм преобразует их в зашифрованный код, иначе — подпись (сигнатуру) лица.

Согласно отчёту Computer Sciences Corporation (CSC), многие магазины уже внедрили системы распознавания лиц для отслеживания определённых групп покупателей. Принцип работы такого вида систем можно сравнить с таргетированной рекламой, цель которой — изучить предпочтения и предлагать наиболее релевантные товары.

Недавно технология стала очень популярной среди пользователей смартфонов благодаря различным приложениям (например, для определения возраста) или встроенным сканерам лица, позволяющим снимать блокировку с устройства. Благодаря масштабному распространению среди пользователей и относительной простоте метода стало появляться всё больше приложений, использующих эту технологию.

В 2019 году произошло несколько скандалов из-за утечки данных из приложения Zao для создания поддельных изображений (дипфейков). В ответ 16 марта 2020 года стало известно, что Китай ввёл обновлённые стандарты для приложений, собирающих биометрические данные, в том числе — для систем распознавания лиц.

 

 Blink Identity

Blink Identity

Компания Blink Identity использует собственную технологию распознавания лиц для идентификации людей во время движения на полной скорости, которая позволяет опознавать более 60 человек в минуту. Система может быть использована для улучшения взаимодействия с гостями и безопасного контроля доступа на «живых» мероприятиях. Для регистрации человеку нужно пройти мимо датчика, который сфотографирует его и внесёт в базу данных.

По словам представителей Blink Identity, технология позволит обнаружить лицо пользователя среди 50 тысяч человек и сопоставить его с фотографией из базы данных за полсекунды.

 

 Axxon Soft

Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)

Система «Face-Интеллект» позволяет проводить идентификацию по лицу в местах массового скопления людей — на вокзалах и стадионах, в аэропортах и метрополитене, а также в магазинах, ресторанах, барах и т. д. Преимущество системы состоит в том, что она способна сравнивать лица с базами данных госучреждений и правоохранительных органов, поддерживает протокол обмена данными с КАРС. «Face-Интеллект» позволяет осуществлять поиск видеозаписей с лицами, интересующими службу безопасности или правоохранительные органы, по фотографии, фотороботу или видеокадру. Система сравнивает лицо, захваченное камерой, с фотографией из базы данных СКУД. Доступ предоставляется автоматически; при низкой степени сходства решение принимает оператор.

 

 PERCo

PERCo-Web (PERCo)

Производитель оборудования для обеспечения безопасности PERCo разработал веб-систему контроля доступа PERCo-Web, которая поддерживает работу с терминалами распознавания лиц Suprema и ZKTeco. Алгоритмы глубинного обучения терминалов позволяют собирать метаданные объекта и проводить более точную идентификацию, постоянно увеличивая скорость распознавания путём накопления характеристик объекта. Терминалы подключаются по интерфейсу Ethernet. Данные сотрудников могут быть оперативно добавлены в систему как основной или дополнительный идентификатор. Все события проходов через терминалы сохраняются в системе PERCo-Web. При необходимости в системе можно настроить алгоритм реакций, например уведомление при входе сотрудника, поступающее оператору. Для усиления мер безопасности на критически важных объектах система может быть использована совместно с другими методами идентификации.

 

 ПАК Визирь

ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зрения

Комплексное решение для заказчиков любого масштаба, поставляется «под ключ», с наличием всех необходимых сертификатов. Построено на базе российского алгоритма распознавания лиц, зарекомендовавшего себя в десятках проектов по всей России. Исключает возможность мошенничества с помощью обмена пропусками, передачи пропуска лицам, не являющимся сотрудниками компании. Предотвращает проникновение на объект нежелательных лиц (сопоставление с «чёрным списком»), лиц с подозрением на инфекционное заболевание (измерение температуры). Решение обеспечивает бесконтактный проход на объект для снижения рисков заражений в условиях неблагоприятной эпидемиологической ситуации, выявляет факты нарушения трудовой дисциплины (контроль времени прихода / ухода сотрудников). В ПАК «Визирь» включена технология антиспуфинга — Liveness Detection (предотвращает атаки и попытки взлома). Продукт имеет хорошо документированный API с поддержкой большого количества методов (более 60) для решения любых задач, имеет готовые интеграционные модули для СКУД и билетно-кассовых систем ведущих вендоров.

 

Форма ушной раковины

В отличие от многих других биометрических методов, для которых требуются специальные камеры, эти биометрические системы измеряют акустику уха с помощью специальных наушников и неслышимых звуковых волн. Микрофон внутри каждого наушника измеряет то, каким образом звуковые волны отражаются от ушной раковины и расходятся в разных направлениях в зависимости от изгибов слухового прохода. Цифровая копия формы уха преобразуется в биометрический шаблон для дальнейшего использования.

На текущий момент коммерческие аналоги пока ещё недоступны, однако ведутся многочисленные исследования в этой области. Весной 2015 года в Yahoo Labs предложили идентифицировать владельца смартфона по его ушным раковинам. В том же году патент на подобное изобретение получила компания Amazon.

 

Голос

Технология распознавания голоса попадает в сферы и физиологических, и поведенческих биометрических данных. С физиологической точки зрения такие системы распознают форму голосового тракта человека, включая нос, рот и гортань, определяют производимый звук. С поведенческой точки зрения они фиксируют то, как человек что-то говорит — вариации движений, тон, темп, акцент и т. д., что также является уникальным для каждого человека. Объединение данных физической и поведенческой биометрии создаёт точную голосовую подпись, хотя могут возникать некоторые несоответствия (например, в случае болезни или действия других факторов).

 

 Auraya

ArmorVox (Auraya)

Омниканальный голосовой биометрический процессор от компании Auraya представляет собой запатентованную технологию голосовой биометрии, разработанную с использованием алгоритмов машинного обучения. Система позволяет проводить идентификацию и проверку голоса в цифровых приложениях, браузерах, роботах AI, голосовых помощниках, чате, контакт-центре, IVR и других цифровых каналах.

Клиенты могут варьировать параметры безопасности — например, установить базовый уровень защиты для всех или повышенный её уровень для отдельных пользователей. ArmorVox может сопоставлять образцы на одном сервере в режиме реального времени со скоростью более 125 млн голосов в час.

EVA на базе ArmorVox используется облачным сервисом Amazon Connect. Система представляет собой простое в использовании облачное голосовое биометрическое расширение для цифровых каналов, обеспечивающее идентификацию и проверку голоса, а также предоставляющее возможности по обнаружению мошенничества.

 

 IDVoice

IDVoice (ID R&D)

IDVoice от ID R&D — это управляемое при помощи искусственного интеллекта голосовое биометрическое ядро, которое осуществляет распознавание по голосу. Продукт построен на свёрточной нейронной сети и усовершенствованной технологии извлечения характеристик голоса, занимая первое место в рейтинге ведущих тестов отрасли.

В данный момент IDVoice уже интегрирован в приложения для мобильного банкинга и программное обеспечение колл-центров для упрощения распознавания и предотвращения мошенничества.

Чтобы обеспечить более быстрое внедрение и интеграцию корпоративными разработчиками, IDVoice может быть реализован на C ++, Python и Java и поставляется в виде образа Docker для гибких облачных развёртываний. IDVoice поддерживается платформами iOS, Android, Linux и Windows, что делает его универсальным для мобильных устройств, серверов, частных облаков и устройств интернета вещей.

 

Термограмма

Термограмма — это представление инфракрасной энергии в виде изображения распределения температуры. Биометрическая термография лица фиксирует тепловые узоры, вызванные движением крови под кожей. Поскольку кровеносные сосуды каждого человека неповторимы, соответствующие термограммы также уникальны даже среди однояйцевых близнецов, что делает этот метод биометрической верификации даже более точным, чем традиционное распознавание лиц.

 

 Estone Technology

ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)

Компания Estone Technology запустила интегрированную систему инфракрасного теплового измерения температуры, распознавания лиц и определения состояния человека для контроля доступа в офисных зданиях, гостиницах, транспорте и других областях.

Тепловизор с искусственным интеллектом ESTONE FSAC-80 проводит сегментирование изображения и сканирование сегментов, благодаря чему обеспечивает быстрое и точное определение температуры с точностью до 0,5 °C. Когда камера сканирует температуру тела, на ЖК-экране отображается видимый предупреждающий сигнал (и звуковое оповещение), а операционная система автоматически сохраняет изображение теплограммы человека. В данный момент разработка является особенно востребованной на рынке, так как помимо идентификации она позволяет выявить потенциальных больных COVID-19.

 

ДНК

ДНК издавна использовалась в качестве метода идентификации. Кроме того, это — единственная форма биометрии, которая может отслеживать семейные связи. Сопоставление ДНК особенно ценно при работе с пропавшими без вести, выявлении жертв катастроф и потенциальной торговли людьми. Кроме того, помимо отпечатков пальцев, ДНК — единственный биометрический объект, который невозможно непреднамеренно «забыть». ДНК, собранная из волос, слюны и т. д., содержит последовательности коротких тандемных повторов (англ. short tandem repeat sequences, STR). С их помощью можно однозначно подтвердить личность, сравнивая их с другими STR в базе данных.

В настоящее время технология мало представлена на биометрическом рынке. ДНК считается идеальной биометрической характеристикой, но её недостаток заключается в том, что однояйцевые близнецы будут иметь одну и ту же ДНК.

 

Поведенческие системы

Принципы поведенческой биометрии основаны на особенностях движения человека и его поведенческих характеристиках. Ниже перечислены основные виды поведенческой биометрии.

 

Рисунок 1. Типы поведенческих биометрических систем

 Типы поведенческих биометрических систем

 

Походка

Биометрия походки фиксирует шаблоны шагов с помощью видеоизображения, а затем преобразует сопоставленные данные в математическое уравнение. Этот тип биометрических данных является ненавязчивым и незаметным, что делает его идеальным для массового наблюдения за толпой. Также преимуществом является то, что эти системы могут быстро идентифицировать людей издалека.

Технология может быть очень полезной для использования в магазинах, банках и других организациях — например, для выявления возможных преступников. На данный момент одними из наиболее успешных разработок были названы SFootBD (Манчестерский университет) и технология китайской компании Watrix.

 

 University of Manchester

SFootBD (University of Manchester)

При помощи нейронных сетей эта система находит особые закономерности в движениях человека при ходьбе, позволяющие распознавать личность. SFootBD, по заявлениям учёных-разработчиков, является в 380 раз более точной по сравнению с предыдущими методами.

Во время ходьбы каждого человека можно выделить примерно 24 различных параметра движения. Разрабатывая систему, исследовательская группа собрала базу данных, состоящую из 20 тысяч «сигнальных» шагов от более чем 120 человек. Походка изучалась при помощи камеры высокого разрешения и напольных датчиков, фиксирующих давление при ходьбе. Система ИИ анализировала распределение веса, скорость походки и трёхмерные показатели каждого стиля ходьбы. Результаты показали, что в среднем система выдавала почти стопроцентную точность при идентификации людей. Частота ошибок составила 0,07 процента.

 

 Watrix

Watrix

Технология распознавания походки Watrix загружает видеоклип с изображением идущего человека, вырезает силуэт и создаёт модель его ходьбы. Компания планирует стать первой в мире, которая начнёт использовать технологию распознавания походки в коммерческих целях. Хотя Watrix утверждает, что её технология обеспечивает точность в 94 %, анализ не проводится в режиме реального времени. Следует отметить, что эти утверждения не были подтверждены независимыми экспертами, а эффективность программного обеспечения всё ещё остается неизвестной.

 

Движение губ

Это — одна из новейших форм биометрической верификации. Подобно тому, как глухой человек может отслеживать движение губ, чтобы определить сказанное, биометрические системы фиксируют активность мышц вокруг рта, чтобы сформировать шаблон их движения. Биометрические датчики такого рода часто требуют воспроизведения пользователем пароля, чтобы определить соответствующие движения губ, а затем на основе сравнения с записанным шаблоном предоставить или запретить доступ.

На сегодняшний день одним из самых известных подобных решений является разработка учёных из Гонконгского баптистского университета (HKBU), которая пока ещё не вышла на рынок для коммерческого применения.

 

 HKBU

Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)

Согласно заявлению HKBU, система может подтвердить личность пользователя, сопоставив содержание пароля с «основными поведенческими характеристиками движения губ». Исследователи считают, что этот метод распознавания может иметь преимущество перед классическими биометрическими датчиками. Если пароль, сгенерированный биометрическим датчиком, скомпрометирован, сам метод генерации пароля перестаёт быть безопасным, поскольку отпечаток пальца или форма уха не могут быть изменены. Однако с помощью идентификации движения губ новый функциональный пароль можно создать просто произнеся другую фразу. На данный момент устройство находится на этапе разработки и пока ещё не анонсировано для коммерческого использования.

 

Подпись

Распознавание подписи — это поведенческая биометрическая система, которая измеряет пространственные координаты, давление пера, его наклон и ход как в автономных, так и в интерактивных приложениях. Цифровой планшет записывает измерения, а затем использует эту информацию в ходе автоматического создания биометрического профиля для будущей верификации.

В настоящее время для ввода подписи используются планшеты, которые автоматически фиксируют положение ручки в разные моменты времени, углы наклона и давление, оказываемое на планшет.

 

 Namirial GmbH

SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)

Технология, называемая «SIGNificant Biometric Server», обеспечивает биометрическую проверку подписи в режиме реального времени на платформе SIGNificant путём сравнения биометрических параметров собственноручной подписи с предварительно зарегистрированным профилем. Документы обрабатываются только в том случае, если подписывающие их лица верифицированы.

Основная идея SIGNificant Biometric Engine — преобразование движения руки в математическую структуру, называемую личным профилем. Это преобразование — одностороннее, т. е. обратная операция практически невозможна. Движение пера измеряется четырьмя способами (по горизонтали и вертикали, траектории движения, давлению, углу наклона). Для создания личного профиля система потребует примерно 4—6 попыток подписи. Клиентам доступны три типа настроек безопасности. Система также обладает технологией машинного обучения, что позволяет всё более точно проводить распознавание пользователей по мере увеличения количества попыток входа в систему.

 

Нажатие клавиш

Динамика нажатия клавиш выводит стандартные пароли на новый уровень, отслеживая ритм их ввода. Такие датчики могут реагировать на время, затрачиваемое на нажатие каждой клавиши, задержки между клавишами, количество символов, вводимых за минуту, и так далее. Шаблоны нажатия клавиш работают вместе с паролями и PIN-кодами для повышения уровня безопасности.

 

 TypingDNA

TypingDNA

Румынский стартап TypingDNA позволит распознавать людей по манере печатания. С помощью собственной технологии компания планирует укрепить онлайн-безопасность без ущерба для удобства работы пользователей. По словам создателей, технология обеспечивает высокую точность сопоставления при работе со всего одним предыдущим образцом набора текста.

API верификации TypingDNA регистрирует нажатия клавиш пользователем в стандартизированном формате с открытым исходным кодом, что позволяет легко и просто интегрировать его в любое настольное или мобильное приложение. Разработчики могут реализовать API TypingDNA в качестве варианта пассивной двухфакторной верификации, метода восстановления пароля или просто для обеспечения соответствия входных данных заданному пользователю. SDK разработчика TypingDNA для мобильных устройств в настоящее время также поддерживает последние версии приложений для iOS и Android.

TypingDNA соответствует требованиям ACE (Automated Commercial Environment) для онлайн-проверки студентов. Европейское банковское управление подтвердило, что ввод биометрических данных соответствует требованиям SCA (двухфакторная идентификация в банковском деле и платежах в ЕС); как следствие, разработки компании пользуются большим спросом со стороны отрасли.

 

Мультимодальные биометрические системы

Биометрию рассматривают и как мультимодальную технологию. Сочетание нескольких типов измерений позволяет повысить и уровень безопасности, и эффективность работы систем идентификации. Поэтому в последнее время всё больше компаний предлагают мультимодальные биометрические системы, а потребители ориентируются на комплексные решения.

 

 CPqD

Smart Authentications (CPqD)

Бразильская компания CPqD запустила продукт Smart Authentications в партнёрстве с IBM. Платформа CPqD сочетает распознавание лица и голоса для аутентификации пользователей в сфере банковского обслуживания и электронной коммерции. Программное обеспечение позволяет осуществлять работу системы почти с любого устройства.

 

 Группа компаний ЦРТ

VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)

VoiceKey.PLATFORM — мультифункциональная платформа, предназначенная для создания высоконагруженных систем с использованием целого стека AI-технологий: биометрии, распознавания и синтеза речи, акустических событий. Решение позволяет отказаться от PIN-кодов и паролей, а алгоритмы защиты от взлома с помощью аудио- и видеозаписи — liveness detection, «определение живого человека» — дают возможность выявлять мошенников и повышать уровень безопасности.

 

 Ростелеком

Единая биометрическая система (Ростелеком)

Единая биометрическая система (ЕБС) представляет собой цифровую платформу, которая была разработана компанией «Ростелеком» по инициативе Министерства связи и массовых коммуникаций РФ и Центрального банка РФ. Система позволяет осуществлять идентификацию по голосу и изображению лица. Вместе с логином и паролем от «Госуслуг» система наделяет банки возможностью без личного присутствия гражданина открыть ему счёт или вклад, предоставить кредит. Со временем планируется провести масштабирование системы и в другие отрасли, например телемедицину или дистанционное обучение.

 

Применение

Давайте рассмотрим наиболее распространённые области применения биометрических систем идентификации:

  1. Правоохранительные органы и общественная безопасность: выявление преступников / подозреваемых.
  2. Военная отрасль: идентификация противника / союзника.
  3. Финансовый сектор: идентификация и мониторинг пользователей банковского обслуживания / страхования.
  4. Государственный сектор: системы электронных документов, содержащие биометрические данные (электронные паспорта и удостоверения, водительские права и т. п.).
  5. Пограничный, туристический и миграционный контроль: идентификация путешественников, мигрантов, пассажиров.
  6. Здравоохранение и социальное обеспечение: идентификация пациентов и медицинских работников, получателей социальной помощи.
  7. Ритейл: идентификация и мониторинг потребителей / покупателей.

Конечно, область применения биометрических технологий не ограничивается вышеперечисленными пунктами. Однако стоит отметить, что на данный момент этот вид технологий больше всего используется в военной отрасли и банкинге.

По данным специалистов Comparitech, во многих странах, в особенности в Китае, Пакистане, Малайзии, США и Индии, в последние годы очень активно ведётся сбор биометрических данных. К сожалению, говорить о контроле их безопасности со стороны правоохранительных органов можно далеко не везде. В Китае, как упоминалось ранее, уже был ряд случаев утечки биометрических данных.

В Ирландии, Португалии, Великобритании, Румынии и на Кипре сбор такой информации ведётся не так активно и скорость распространения биометрических технологий не так высока. Однако благодаря действию «Общего регламента по защите данных» (GDPR) с безопасностью дела там обстоят лучше. Россия на данный момент вместе с Канадой, Японией и Аргентиной занимает позицию «середнячка».

 

Выводы

Биометрические системы распознавания всё больше внедряются в нашу жизнь, во многом облегчая её и упрощая процессы получения доступа. Они также помогают крупному бизнесу автоматизировать процессы поведенческого анализа и обнаруживать потенциальных злоумышленников, оказываясь незаменимыми помощниками в дополнение к традиционным методам защиты.

Однако, несмотря на все вышеописанные преимущества, стоит также упомянуть и о недостатках биометрических систем. К сожалению, биометрическая информация, как и любая другая, уязвима. Банки, больницы и любые другие учреждения то и дело подвергаются хакерским атакам, и часть информации попадает в руки злоумышленников. Но одно дело, если это — стандартные логин и пароль, а другое — если речь идёт о биометрических данных. Ведь пароль можно сменить, а палец или радужку глаза — нет. В последнем случае при компрометации данных злоумышленник получает доступ ко всем активам с биометрической верификацией.

Также биометрические системы бывают технологически несовершенны. Например, сотрудникам Vkansee удалось обмануть систему Touch ID при помощи пластилина, а Цутому Мацумото, известный японский криптограф и эксперт по безопасности, проделал подобную операцию и вовсе при помощи мишки из мармелада. Вносят свой негативный вклад и штампы из популярных фильмов, где сканеры взламывают буквально посредством пудры и скотча. Неудивительно, что общество смотрит на биометрические системы с определённой степенью недоверия.

Вследствие наличия уязвимостей вроде описанных выше, а также из-за отсутствия надёжных систем безопасности большинство компаний — потенциальных заказчиков пока ещё не готово к масштабному переходу на биометрию повсеместно. Очевидно, что широкое применение подобных систем сопряжено с высоким уровнем риска. Остаётся лишь ожидать от их разработчиков, что те усилят меры безопасности для повышения доверия к своим продуктам, и наблюдать за развитием рынка биометрии.

Полезные ссылки: 
Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новые статьи на Anti-Malware.ru