Prepoznavanje višestrukih ulaza: Kombinacija različitih biometrijskih informacija

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Februar 24, 2023

Traženje jedinstvenih identifikacionih karakteristika ispod površine kože je pametan način identifikacije ljudi. Frizure i boje očiju mogu se lako mijenjati ili maskirati, ali je gotovo nemoguće da netko promijeni strukturu vena, na primjer. Biometrijska autentifikacija nudi dodatni nivo sigurnosti jer zahtijeva žive ljude.

Kontekst prepoznavanja više ulaza

Multimodalni biometrijski sistemi se češće koriste od unimodalnih u praktičnim aplikacijama jer nemaju iste ranjivosti, kao što su buka podataka ili lažiranje. Međutim, unimodalni sistemi, koji se oslanjaju na jedan izvor informacija za identifikaciju (npr. šarenica, lice), popularni su u državnim i civilnim sigurnosnim aplikacijama iako se zna da su nepouzdani i neefikasni.

Sigurniji način da se osigura autentifikacija identiteta je kombinovanje ovih unimodalnih sistema kako bi se prevazišla njihova individualna ograničenja. Dodatno, multimodalni sistemi mogu efikasnije upisati korisnike i pružiti veću tačnost i otpornost na neovlašćeni pristup.

Prema studiji Univerziteta u Bradfordu iz 2017. godine, dizajniranje i izvođenje multimodalnog biometrijskog sistema je često izazovno i potrebno je razmotriti mnoga pitanja koja bi mogla značajno utjecati na ishod. Primeri ovih izazova su cena, tačnost, raspoloživi resursi biometrijskih osobina i strategija fuzije koja se koristi. 

Najvažnije pitanje za multimodalne sisteme je odabir koje će biometrijske osobine biti najefikasnije i pronalaženje efikasnog načina za njihovo spajanje. U multimodalnim biometrijskim sistemima, ako sistem radi u režimu identifikacije, onda se izlaz svakog klasifikatora može posmatrati kao rang upisanih kandidata, lista koja predstavlja sva moguća podudaranja sortirana prema nivou pouzdanosti.

Ometajući uticaj

Prepoznavanje višestrukih ulaza postaje sve popularnije zbog različitih alata dostupnih za mjerenje alternativnih biometrijskih podataka. Kako ove tehnologije budu napredovale, biće moguće učiniti identifikaciju sigurnijom, jer se vene i šarenica ne mogu hakovati ili ukrasti. Nekoliko kompanija i istraživačkih institucija već razvija alate sa više ulaza za primenu velikih razmera. 

Primjer je dvofaktorski sistem autentifikacije Nacionalnog tajvanskog univerziteta nauke i tehnologije koji gleda na topologiju skeleta i uzorke vena prstiju. Biometrija vena prstiju (vaskularna biometrija ili skeniranje vena) koristi jedinstvene uzorke vena na prstima da bi ih identificirala. Ova metoda je moguća jer krv sadrži hemoglobin, koji pokazuje različite boje kada je izložen bliskoj infracrvenoj ili vidljivoj svjetlosti. Kao rezultat toga, biometrijski čitač može skenirati i digitalizirati različite uzorke vena korisnika prije nego što ih pohrani na siguran server.

U međuvremenu, Imageware, sa sjedištem u San Franciscu, koristi više biometrijskih podataka u svrhu provjere autentičnosti. Administratori mogu odabrati jednu biometriju ili kombinaciju biometrije prilikom implementacije sigurnosne mjere platforme. Vrste biometrije koje se mogu koristiti s ovom uslugom uključuju prepoznavanje šarenice, skeniranje lica, glasovnu identifikaciju, skenere vena na dlanu i čitače otiska prsta.

Uz multimodalnu biometriju ImageWare Systems, korisnici mogu potvrditi svoj identitet bilo gdje i pod bilo kojim uvjetima. Federalna prijava znači da korisnici ne moraju kreirati nove vjerodajnice za svako poslovanje ili platformu jer se njihov identitet kreira jednom i kreće se s njima. Osim toga, pojedinačni identiteti koji su unakrsno kompatibilni s različitim platformama omogućavaju manju izloženost hakovima podataka.

Implikacije višestrukog prepoznavanja

Šire implikacije višestrukog prepoznavanja mogu uključivati: 

• Poboljšanja standarda kibernetičke sigurnosti na populacijskom nivou jer će (dugoročno) većina građana koristiti neki oblik prepoznavanja višestrukih ulaza kao zamjenu za tradicionalne lozinke i fizičke/digitalne ključeve kako bi osigurali svoje lične podatke na više usluga.
• Izgradnja sigurnosti i osjetljivih javnih i privatnih podataka koji doživljavaju postepena poboljšanja sigurnosti kao (dugoročni) zaposlenici s pristupom osjetljivim lokacijama i podacima bit će obavezni da koriste sisteme za prepoznavanje sa više ulaza.
• Kompanije koje koriste sisteme za prepoznavanje sa više ulaza koji koriste duboke neuronske mreže (DNN) za ispravno rangiranje i identifikaciju ovih različitih biometrijskih informacija.
• Startapi koji se fokusiraju na razvoj više multimodalnih sistema za prepoznavanje s različitim kombinacijama, uključujući otiske glasa, srca i lica.
• Povećana ulaganja u osiguranje ovih biometrijskih biblioteka kako bi se osiguralo da ne budu hakovane ili lažirane.
• Potencijalni incidenti hakiranja biometrijskih podataka vladinih agencija zbog prijevare i krađe identiteta.
• Građanske grupe koje zahtijevaju od kompanija da budu transparentne u pogledu toga koliko biometrijskih podataka prikupljaju, kako ih pohranjuju i kada ih koriste.

Pitanja za komentar

• Ako ste isprobali multimodalni sistem biometrijskog prepoznavanja, koliko je lak i precizan?
• Koje su druge potencijalne prednosti sistema za prepoznavanje sa više ulaza?