Prepoznavanje višestrukog unosa: Kombiniranje različitih biometrijskih podataka

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Veljače 24, 2023

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

Kontekst prepoznavanja s više ulaza

Multimodalni biometrijski sustavi koriste se češće od unimodalnih u praktičnim primjenama jer nemaju iste ranjivosti, kao što je pod utjecajem podatkovne buke ili lažiranja. Međutim, unimodalni sustavi, koji se oslanjaju na jedan izvor informacija za identifikaciju (npr. šarenica, lice), popularni su u vladinim i civilnim sigurnosnim aplikacijama unatoč tome što se zna da su nepouzdani i neučinkoviti.

Sigurniji način osiguravanja autentifikacije identiteta je kombiniranje ovih unimodalnih sustava kako bi se prevladala njihova individualna ograničenja. Osim toga, multimodalni sustavi mogu učinkovitije registrirati korisnike i pružiti veću točnost i otpornost na neovlašteni pristup.

Prema studiji Sveučilišta u Bradfordu iz 2017., dizajniranje i provedba multimodalnog biometrijskog sustava često je izazovno i potrebno je razmotriti mnoga pitanja koja bi mogla uvelike utjecati na ishod. Primjeri ovih izazova su cijena, točnost, dostupni resursi biometrijskih obilježja i strategija spajanja koja se koristi. 

Najvažnije pitanje za multimodalne sustave je odabir biometrijskih karakteristika koje će biti najučinkovitije i pronalaženje učinkovitog načina za njihovo spajanje. U multimodalnim biometrijskim sustavima, ako sustav radi u načinu identifikacije, tada se svaki izlaz klasifikatora može vidjeti kao rang upisanih kandidata, popis koji predstavlja sva moguća podudaranja razvrstana po razini pouzdanosti.

Razarajući učinak

Prepoznavanje višestrukih unosa postaje sve popularnije zbog različitih alata dostupnih za mjerenje alternativnih biometrijskih podataka. Kako ove tehnologije budu napredovale, bit će moguće učiniti identifikaciju sigurnijom jer se vene i šarenice ne mogu hakirati ili ukrasti. Nekoliko tvrtki i istraživačkih institucija već razvija alate s višestrukim ulazom za široku primjenu. 

Primjer je dvofaktorski sustav provjere autentičnosti Nacionalnog tajvanskog sveučilišta za znanost i tehnologiju koji gleda na skeletne topologije i uzorke vena prstiju. Biometrija vena na prstima (vaskularna biometrija ili skeniranje vena) koristi jedinstvene uzorke vena na prstima osobe kako bi ih identificirala. Ova metoda je moguća jer krv sadrži hemoglobin, koji pokazuje različite boje kada je izložen bliskom infracrvenom ili vidljivom svjetlu. Kao rezultat toga, biometrijski čitač može skenirati i digitalizirati različite uzorke vena korisnika prije nego ih pohrani na siguran poslužitelj.

U međuvremenu, Imageware, sa sjedištem u San Franciscu, koristi više biometrijskih podataka za potrebe 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 otisaka prstiju.

S multimodalnom biometrijom ImageWare Systems, korisnici mogu potvrditi svoj identitet bilo gdje i pod bilo kojim uvjetima. Federated login znači da korisnici ne moraju stvarati nove vjerodajnice za svaku tvrtku ili platformu jer se njihov identitet stvara jednom i kreće se s njima. Osim toga, pojedinačni identiteti koji su međusobno kompatibilni s različitim platformama omogućuju manju izloženost hakiranju podataka.

Implikacije multi-input prepoznavanja

Šire implikacije prepoznavanja više ulaza mogu uključivati: 

• Poboljšanja standarda kibernetičke sigurnosti na razini stanovništva budući da će (dugoročno) većina građana koristiti neki oblik prepoznavanja višestrukih unosa kao zamjenu za tradicionalne lozinke i fizičke/digitalne ključeve kako bi osigurali svoje osobne podatke na više usluga.
• Izgradnja sigurnosti i osjetljivih javnih i privatnih podataka koji doživljavaju inkrementalna poboljšanja sigurnosti budući da će (dugoročni) zaposlenici s pristupom osjetljivim lokacijama i podacima imati mandat za korištenje sustava za prepoznavanje više ulaza.
• Tvrtke koje koriste sustave prepoznavanja s više ulaza koji koriste duboke neuronske mreže (DNN) za ispravno rangiranje i identifikaciju ovih različitih biometrijskih informacija.
• Startupi koji se usredotočuju na razvoj multimodalnih sustava prepoznavanja s različitim kombinacijama, uključujući otiske glasa, srca i lica.
• Povećana ulaganja u osiguranje ovih biometrijskih biblioteka kako bi se osiguralo da neće biti hakirane ili lažirane.
• Potencijalni slučajevi hakiranja biometrijskih podataka vladinih agencija radi prijevare i krađe identiteta.
• Građanske skupine zahtijevaju od tvrtki da budu transparentne u pogledu količine biometrijskih podataka koje prikupljaju, kako ih pohranjuju i kada ih koriste.

Pitanja za komentar

• Ako ste isprobali multimodalni biometrijski sustav prepoznavanja, koliko je jednostavan i precizan?
• Koje su druge potencijalne prednosti sustava za prepoznavanje s više ulaza?