Multi-insetherkenning: Kombinasie van verskillende biometriese inligting

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• 24 Februarie 2023

Om unieke identifiseerbare eienskappe onder die vel se oppervlak te soek, is 'n slim manier om mense te identifiseer. Haarstyle en oogkleure kan maklik verander of gemasker word, maar dit is byna onmoontlik vir iemand om byvoorbeeld hul aarstruktuur te verander. Biometriese verifikasie bied 'n ekstra laag sekuriteit omdat dit lewende mense vereis.

Multi-insette herkenning konteks

Multimodale biometriese stelsels word meer dikwels as unimodale in praktiese toepassings gebruik omdat hulle nie dieselfde kwesbaarhede het nie, soos om deur datageraas of bedrog te raak. Unimodale stelsels, wat staatmaak op 'n enkele bron van inligting vir identifikasie (bv. iris, gesig), is egter gewild in regerings- en burgerlike sekuriteitstoepassings, alhoewel dit bekend is dat dit onbetroubaar en ondoeltreffend is.

'n Veiliger manier om identiteitstawing te verseker, is om hierdie unimodale stelsels te kombineer om hul individuele beperkings te oorkom. Boonop kan multimodale stelsels gebruikers meer effektief inskryf en groter akkuraatheid en weerstand teen ongemagtigde toegang bied.

Volgens 'n 2017-studie deur die Universiteit van Bradford is die ontwerp en uitvoering van 'n multimodale biometriese stelsel dikwels uitdagend, en baie kwessies wat die uitkoms grootliks kan beïnvloed, moet oorweeg word. Voorbeelde van hierdie uitdagings is die koste, akkuraatheid, beskikbare hulpbronne van biometriese eienskappe en samesmeltingstrategie wat gebruik word. 

Die belangrikste kwessie vir multimodale stelsels is om te kies watter biometriese eienskappe die doeltreffendste sal wees en om 'n doeltreffende manier te vind om hulle te versmelt. In multimodale biometriese stelsels, as die stelsel in identifikasiemodus werk, kan elke klassifiseerder se uitset gesien word as 'n rangorde van ingeskrewe kandidate, 'n lys wat alle moontlike passings verteenwoordig volgens die vertrouensvlak.

Ontwrigtende impak

Multi-insetherkenning het gewild geword as gevolg van die verskillende gereedskap wat beskikbaar is om alternatiewe biometrie te meet. Soos hierdie tegnologie vorder, sal dit moontlik wees om identifikasie veiliger te maak, aangesien are en irispatrone nie gekap of gesteel kan word nie. Verskeie maatskappye en navorsingsinstellings ontwikkel reeds multi-insette gereedskap vir grootskaalse ontplooiing. 

'n Voorbeeld is die Nasionale Taiwan Universiteit van Wetenskap en Tegnologie se twee-faktor-verifikasiestelsel wat na skelettopologieë en vingeraarpatrone kyk. Vingeraarbiometrie (vaskulêre biometrie of aarskandering) gebruik unieke aarpatrone in 'n persoon se vingers om hulle te identifiseer. Hierdie metode is moontlik omdat bloed hemoglobien bevat, wat verskillende kleure toon wanneer dit aan naby-infrarooi of sigbare lig blootgestel word. As gevolg hiervan kan die biometriese leser die gebruiker se duidelike aarpatrone skandeer en digitaliseer voordat dit op 'n veilige bediener gestoor word.

Intussen gebruik Imageware, gebaseer in San Francisco, veelvuldige biometrie vir verifikasiedoeleindes. Administrateurs kan een biometriese of 'n kombinasie van biometrie kies wanneer hulle die platformsekuriteitsmaatreël implementeer. Die tipes biometrie wat met hierdie diens gebruik kan word, sluit irisherkenning, gesigskandering, stemidentifikasie, palmaarskandeerders en vingerafdruklesers in.

Met ImageWare Systems se multimodale biometrie kan gebruikers hul identiteit enige plek en onder enige omstandighede staaf. Gefedereerde aanmelding beteken dat gebruikers nie nuwe geloofsbriewe vir elke besigheid of platform hoef te skep nie, want hul identiteit word een keer geskep en saam met hulle beweeg. Boonop maak enkele identiteite wat kruisversoenbaar is met verskillende platforms minder blootstelling aan data-inbraak moontlik.

Implikasies van multi-insette herkenning

Wyer implikasies van multi-insette herkenning kan die volgende insluit: 

• Bevolkingskaalverbeterings aan kuberveiligheidstandaarde aangesien (langtermyn) meeste burgers een of ander vorm van multi-insette-herkenning sal gebruik as 'n plaasvervanger vir tradisionele wagwoorde en fisiese/digitale sleutels om hul persoonlike data oor verskeie dienste te beveilig.
• Bousekuriteit en sensitiewe publieke en private data wat inkrementele sekuriteitverbeterings ervaar, aangesien (langtermyn) werknemers met toegang tot sensitiewe liggings en data die mandaat sal kry om multi-invoerherkenningstelsels te gebruik.
• Maatskappye wat multi-insetherkenningstelsels gebruik wat diep neurale netwerke (DNN's) gebruik om hierdie verskillende biometriese inligting korrek te rangskik en te identifiseer.
• Beginners wat fokus op die ontwikkeling van meer multimodale herkenningstelsels met verskeie kombinasies, insluitend stem-, hart- en gesigafdrukke.
• Verhoogde beleggings in die beveiliging van hierdie biometriese biblioteke om te verseker dat hulle nie gekap of bedrieg word nie.
• Potensiële voorvalle van biometriese inligting van regeringsagentskappe wat vir bedrog en identiteitsdiefstal gekap word.
• Burgerlike groepe wat maatskappye eis om deursigtig te wees oor hoeveel biometriese inligting hulle versamel, hoe hulle dit stoor en wanneer hulle dit gebruik.

Vrae om op kommentaar te lewer

• As jy 'n multimodale biometriese herkenningstelsel probeer het, hoe maklik en akkuraat is dit?
• Wat is die ander potensiële voordele van multi-insette herkenningstelsels?