Riconoscimento multi-input: combinazione di diverse informazioni biometriche

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  Preveggenza quantistica
• 24 Febbraio 2023

Cercare caratteristiche identificative uniche sotto la superficie della pelle è un modo intelligente per identificare le persone. Le acconciature e il colore degli occhi possono essere modificati o mascherati facilmente, ma è quasi impossibile per qualcuno modificare la struttura delle vene, ad esempio. L'autenticazione biometrica offre un ulteriore livello di sicurezza perché richiede esseri umani viventi.

Contesto di riconoscimento multi-input

I sistemi biometrici multimodali sono usati più spesso di quelli unimodali nelle applicazioni pratiche perché non hanno le stesse vulnerabilità, come essere influenzati dal rumore dei dati o dallo spoofing. Tuttavia, i sistemi unimodali, che si basano su un'unica fonte di informazioni per l'identificazione (ad es. iris, volto), sono popolari nelle applicazioni di sicurezza governative e civili nonostante siano noti per essere inaffidabili e inefficienti.

Un modo più sicuro per garantire l'autenticazione dell'identità è combinare questi sistemi unimodali per superare i loro limiti individuali. Inoltre, i sistemi multimodali possono registrare più efficacemente gli utenti e fornire maggiore accuratezza e resistenza all'accesso non autorizzato.

Secondo uno studio del 2017 dell'Università di Bradford, la progettazione e la realizzazione di un sistema biometrico multimodale è spesso impegnativa e devono essere prese in considerazione molte questioni che potrebbero influire enormemente sul risultato. Esempi di queste sfide sono il costo, l'accuratezza, le risorse disponibili dei tratti biometrici e la strategia di fusione utilizzata. 

La questione più cruciale per i sistemi multimodali è scegliere quali tratti biometrici saranno più efficaci e trovare un modo efficiente per fonderli. Nei sistemi biometrici multimodali, se il sistema opera in modalità di identificazione, l'output di ogni classificatore può essere visto come una classifica dei candidati iscritti, un elenco che rappresenta tutte le possibili corrispondenze ordinate per livello di confidenza.

Impatto dirompente

Il riconoscimento multi-input sta guadagnando popolarità grazie ai diversi strumenti disponibili per misurare dati biometrici alternativi. Con l'avanzare di queste tecnologie, sarà possibile rendere l'identificazione più sicura, poiché i modelli di vene e iride non possono essere violati o rubati. Diverse aziende e istituti di ricerca stanno già sviluppando strumenti multi-input per l'implementazione su larga scala. 

Un esempio è il sistema di autenticazione a due fattori della National Taiwan University of Science and Technology che esamina le topologie dello scheletro e i modelli delle vene delle dita. La biometria delle vene delle dita (biometria vascolare o scansione delle vene) utilizza modelli venosi unici nelle dita di una persona per identificarli. Questo metodo è possibile perché il sangue contiene emoglobina, che mostra colori diversi se esposta al vicino infrarosso o alla luce visibile. Di conseguenza, il lettore biometrico può scansionare e digitalizzare i modelli distinti delle vene dell'utente prima di memorizzarli su un server sicuro.

Nel frattempo, Imageware, con sede a San Francisco, utilizza più dati biometrici per scopi di autenticazione. Gli amministratori possono selezionare un dato biometrico o una combinazione di dati biometrici durante l'implementazione della misura di sicurezza della piattaforma. I tipi di dati biometrici che possono essere utilizzati con questo servizio includono il riconoscimento dell'iride, la scansione facciale, l'identificazione vocale, gli scanner delle vene del palmo e i lettori di impronte digitali.

Con la biometria multimodale di ImageWare Systems, gli utenti possono autenticare la propria identità ovunque e in qualsiasi condizione. L'accesso federato significa che gli utenti non devono creare nuove credenziali per ogni azienda o piattaforma perché la loro identità viene creata una volta e si sposta con loro. Inoltre, le singole identità che sono cross-compatibili con diverse piattaforme consentono una minore esposizione agli hack di dati.

Implicazioni del riconoscimento multi-input

Le implicazioni più ampie del riconoscimento multi-input possono includere: 

• Miglioramenti a livello di popolazione degli standard di sicurezza informatica poiché (a lungo termine) la maggior parte dei cittadini utilizzerà una qualche forma di riconoscimento multi-input in sostituzione delle password tradizionali e delle chiavi fisiche/digitali per proteggere i propri dati personali su più servizi.
• Costruire sicurezza e dati sensibili pubblici e privati ​​sperimentando miglioramenti della sicurezza incrementali poiché i dipendenti (a lungo termine) con accesso a luoghi e dati sensibili saranno obbligati a utilizzare sistemi di riconoscimento multi-input.
• Aziende che implementano sistemi di riconoscimento multi-input che utilizzano reti neurali profonde (DNN) per classificare e identificare correttamente queste diverse informazioni biometriche.
• Startup incentrate sullo sviluppo di sistemi di riconoscimento più multimodali con varie combinazioni, tra cui impronte vocali, cardiache e facciali.
• Maggiori investimenti nella protezione di queste librerie biometriche per garantire che non vengano violate o falsificate.
• Potenziali incidenti di informazioni biometriche di agenzie governative che vengono violate per frode e furto di identità.
• Gruppi civici chiedono alle aziende di essere trasparenti su quante informazioni biometriche raccolgono, come le memorizzano e quando le utilizzano.

Domande da commentare

• Se hai provato un sistema di riconoscimento biometrico multimodale, quanto è facile e preciso?
• Quali sono gli altri potenziali vantaggi dei sistemi di riconoscimento multi-input?