बायोमेट्रिक स्कोरिंग: व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स पहचान को अधिक सटीक रूप से सत्यापित कर सकते हैं

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• फ़रवरी 13, 2023

अंतर्दृष्टि सारांश

व्यवहारिक बायोमेट्रिक डेटा लोगों के कार्यों में पैटर्न प्रकट कर सकता है और इस बारे में बहुत कुछ बता सकता है कि वे कौन हैं, वे क्या सोच रहे हैं और वे आगे क्या करेंगे। व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स सैकड़ों अलग-अलग बायोमेट्रिक मापों की पहचान करने, प्रमाणित करने, उकसाने, पुरस्कृत करने और दंडित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

बायोमेट्रिक स्कोरिंग संदर्भ

व्यवहारिक बायोमेट्रिक डेटा मानव व्यवहार में सबसे छोटे बदलावों का भी विश्लेषण करने की एक तकनीक है। यह वाक्यांश अक्सर भौतिक या शारीरिक बायोमेट्रिक्स के विपरीत होता है, जो आईरिस या उंगलियों के निशान जैसी मानवीय विशेषताओं का वर्णन करता है। व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स उपकरण व्यक्तियों की पहचान उनकी गतिविधि के पैटर्न, जैसे चाल या कीस्ट्रोक गतिशीलता के आधार पर कर सकते हैं। उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के लिए वित्तीय संस्थानों, व्यवसायों, सरकारों और खुदरा विक्रेताओं द्वारा इन उपकरणों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। 

पारंपरिक सत्यापन प्रौद्योगिकियों के विपरीत, जो किसी व्यक्ति का डेटा एकत्र करने पर काम करती हैं (उदाहरण के लिए, एक बटन दबाने पर), व्यवहारिक बायोमेट्रिक सिस्टम स्वचालित रूप से प्रमाणित कर सकते हैं। ये बायोमेट्रिक्स किसी व्यक्ति की पहचान स्थापित करने के लिए उसके व्यवहार के अनूठे पैटर्न की तुलना पिछले व्यवहार से करते हैं। यह प्रक्रिया पूरे सक्रिय सत्र के दौरान या विशिष्ट व्यवहारों को रिकॉर्ड करके लगातार की जा सकती है।

व्यवहार को किसी मौजूदा डिवाइस, जैसे स्मार्टफोन या लैपटॉप, या एक समर्पित मशीन द्वारा कैप्चर किया जा सकता है, जैसे कि फुटफॉल को मापने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया सेंसर (उदाहरण के लिए, चाल पहचान)। बायोमेट्रिक विश्लेषण एक परिणाम उत्पन्न करता है जो इस संभावना को दर्शाता है कि कार्य करने वाला व्यक्ति वही है जिसने सिस्टम के आधारभूत व्यवहार को स्थापित किया है। यदि किसी ग्राहक का व्यवहार अपेक्षित प्रोफ़ाइल से बाहर है, तो अतिरिक्त प्रमाणीकरण उपाय किए जाएंगे, जैसे फ़िंगरप्रिंट या चेहरे का स्कैन। यह सुविधा पारंपरिक बायोमेट्रिक्स की तुलना में खाता अधिग्रहण, सामाजिक-इंजीनियरिंग घोटालों और मनी लॉन्ड्रिंग को बेहतर ढंग से रोकेगी।

विघटनकारी प्रभाव

व्यवहार-आधारित दृष्टिकोण, जैसे मूवमेंट, कीस्ट्रोक्स और फोन स्वाइप, अधिकारियों को उन स्थितियों में किसी व्यक्ति की सुरक्षित रूप से पहचान करने में मदद कर सकते हैं जहां शारीरिक विशेषताएं छिपी हुई हैं (उदाहरण के लिए, फेस मास्क या दस्ताने का उपयोग)। इसके अलावा, कंप्यूटर-आधारित पहचान सत्यापन के लिए कीस्ट्रोक्स पर निर्भर समाधानों ने व्यक्तियों को उनकी टाइपिंग आदतों के आधार पर पहचानने में सक्षम दिखाया है (पहचान स्थापित करने के लिए आवृत्ति और लय काफी अद्वितीय लगते हैं)। क्योंकि टाइपिंग डेटा इनपुट का एक रूप है, एल्गोरिदम में सुधार हो सकता है क्योंकि वे कीस्ट्रोक जानकारी को ट्रैक और विश्लेषण करना जारी रखते हैं।

हालाँकि, कुछ मामलों में, संदर्भ इस व्यवहारिक बायोमेट्रिक की सटीकता को प्रतिबंधित करता है। अलग-अलग कीबोर्ड पर अलग-अलग पैटर्न भिन्न हो सकते हैं; कार्पल टनल सिंड्रोम या गठिया जैसी शारीरिक स्थितियाँ गति को प्रभावित कर सकती हैं। मानकों के बिना विभिन्न प्रदाताओं के प्रशिक्षित एल्गोरिदम की तुलना करना कठिन है।

इस बीच, छवि पहचान विश्लेषकों को अधिक मात्रा में डेटा प्रदान करती है जिसका उपयोग व्यवहार अनुसंधान के लिए किया जा सकता है। भले ही वे अन्य बायोमेट्रिक दृष्टिकोणों की तरह सटीक या विश्वसनीय नहीं हैं, लेकिन चाल और मुद्रा बायोमेट्रिक्स तेजी से उपयोगी उपकरण बन रहे हैं। उदाहरण के लिए, भीड़ या सार्वजनिक स्थानों पर पहचान स्थापित करने के लिए ये सुविधाएँ पर्याप्त हो सकती हैं। यूरोपीय संघ (ईयू) के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर) को लागू करने वाले देशों में पुलिस बल खतरे की स्थितियों का तुरंत आकलन करने के लिए चाल और चाल जैसे बायोमेट्रिक डेटा का उपयोग करते हैं।

बायोमेट्रिक स्कोरिंग के निहितार्थ

बायोमेट्रिक स्कोरिंग के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• विशेष रूप से कानून प्रवर्तन में, मानव व्यवहार को गलत पहचानने/गलत समझने की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की क्षमता के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं, जिससे गलत तरीके से गिरफ्तारियां हो सकती हैं।
• जालसाज, विशेषकर वित्तीय संस्थानों में घुसपैठ करने के लिए चाल और कीबोर्ड टाइपिंग लय की नकल कर रहे हैं।  
• बायोमेट्रिक स्कोरिंग का उपभोक्ता स्कोरिंग में विस्तार हो रहा है जहां विकलांग/सीमित गतिशीलता वाले लोगों के साथ भेदभाव किया जा सकता है।
• इस बात पर बहस बढ़ रही है कि क्या हृदय गति सहित व्यवहार संबंधी बायोमेट्रिक डेटा को डिजिटल गोपनीयता नियमों में शामिल किया जा सकता है।
• लोग केवल अपना उपयोगकर्ता नाम टाइप करके वेबसाइटों और ऐप्स में लॉग इन कर पा रहे हैं।

विचार करने के लिए प्रश्न

• क्या आप सहमत हैं कि पहचान सत्यापन के लिए व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स अधिक उपयोगी होगा?
• इस प्रकार की बायोमेट्रिक पहचान में अन्य कौन सी संभावित समस्याएँ हो सकती हैं?