Көп кірісті тану: әртүрлі биометриялық ақпаратты біріктіру

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Ақпан 24, 2023

Тері бетінің астынан бірегей сәйкестендіру сипаттамаларын іздеу адамдарды анықтаудың ақылды әдісі болып табылады. Шаш үлгісін және көздің түстерін оңай өзгертуге немесе маскалауға болады, бірақ, мысалы, біреудің тамыр құрылымын өзгертуі мүмкін емес. Биометриялық аутентификация қауіпсіздіктің қосымша қабатын ұсынады, себебі ол тірі адамдарды қажет етеді.

Көп енгізуді тану контексі

Тәжірибелік қолданбаларда мультимодальды биометриялық жүйелер бірмодальды жүйелерге қарағанда жиі пайдаланылады, өйткені оларда деректер шуының немесе спуфингтің әсерінен бірдей осалдықтар жоқ. Дегенмен, сәйкестендіру үшін ақпараттың бір көзіне (мысалы, ирис, бет) сүйенетін бірмодальды жүйелер сенімсіз және тиімсіз екендігі белгілі болғанымен, үкіметтік және азаматтық қауіпсіздік қолданбаларында танымал.

Сәйкестендірудің аутентификациясын қамтамасыз етудің неғұрлым қауіпсіз жолы - бұл бірмодальды жүйелерді олардың жеке шектеулерін жеңу үшін біріктіру. Сонымен қатар, мультимодальды жүйелер пайдаланушыларды тиімдірек тіркей алады және рұқсатсыз кіруге үлкен дәлдік пен қарсылықты қамтамасыз етеді.

Брэдфорд университетінің 2017 жылғы зерттеуіне сәйкес, мультимодальды биометриялық жүйені жобалау және жүргізу жиі қиынға соғады және нәтижеге айтарлықтай әсер етуі мүмкін көптеген мәселелерді қарастыру қажет. Бұл қиындықтардың мысалдары биометриялық белгілердің құны, дәлдігі, қолжетімді ресурстары және пайдаланылатын біріктіру стратегиясы болып табылады. 

Мультимодальдық жүйелер үшін ең маңызды мәселе - қандай биометриялық белгілер тиімдірек болатынын таңдау және оларды біріктірудің тиімді әдісін табу. Мультимодальдық биометриялық жүйелерде, егер жүйе сәйкестендіру режимінде жұмыс істесе, онда әрбір классификатордың шығысы тіркелген үміткерлердің дәрежесі ретінде, сенімділік деңгейі бойынша сұрыпталған барлық ықтимал сәйкестіктерді көрсететін тізім ретінде көрінуі мүмкін.

Деструктивті әсер

Көп енгізуді тану баламалы биометрияны өлшеуге арналған әртүрлі құралдардың арқасында танымал бола бастады. Бұл технологиялар дамыған сайын сәйкестендіруді қауіпсіз ету мүмкін болады, өйткені тамырлар мен ирис үлгілерін бұзу немесе ұрлау мүмкін емес. Бірнеше компаниялар мен ғылыми-зерттеу институттары қазірдің өзінде ауқымды орналастыру үшін көп енгізу құралдарын әзірлеуде. 

Мысал ретінде Тайвань ұлттық ғылым және технология университетінің қаңқа топологиялары мен саусақ тамырларының үлгілерін қарастыратын екі факторлы аутентификация жүйесі болып табылады. Саусақ тамырларының биометриясы (тамырлық биометрия немесе вена сканерлеу) оларды анықтау үшін адамның саусақтарындағы бірегей тамыр үлгілерін пайдаланады. Бұл әдіс мүмкін, өйткені қанның құрамында гемоглобин бар, ол жақын инфрақызыл немесе көрінетін жарыққа ұшыраған кезде әртүрлі түстерді көрсетеді. Нәтижесінде, биометриялық оқу құралы қауіпсіз серверде сақтау алдында пайдаланушының айқын тамыр үлгілерін сканерлеп, цифрлай алады.

Сонымен қатар, Сан-Францискода орналасқан Imageware аутентификация мақсатында бірнеше биометрияны пайдаланады. Платформаның қауіпсіздік шарасын жүзеге асыру кезінде әкімшілер бір биометрика немесе биометрика комбинациясын таңдай алады. Бұл қызметпен пайдалануға болатын биометрика түрлеріне иристі тану, бетті сканерлеу, дауысты сәйкестендіру, алақан тамырлары сканерлері және саусақ ізін оқу құралдары жатады.

ImageWare Systems мультимодальды биометрикасының көмегімен пайдаланушылар өздерінің жеке басын кез келген жерде және кез келген жағдайда аутентификациялай алады. Біріктірілген логин пайдаланушыларға әрбір бизнес немесе платформа үшін жаңа тіркелгі деректерін жасаудың қажеті жоқ дегенді білдіреді, себебі олардың идентификациясы бір рет жасалып, олармен бірге қозғалады. Сонымен қатар, әртүрлі платформалармен үйлесімді жеке сәйкестіктер деректерді бұзуға азырақ ұшырауға мүмкіндік береді.

Көп енгізуді танудың салдары

Көп енгізуді танудың кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Киберқауіпсіздік стандарттарына халықтық ауқымды жақсартулар (ұзақ мерзімді) азаматтардың көпшілігі өздерінің жеке деректерін бірнеше қызметтерде қорғау үшін дәстүрлі құпия сөздер мен физикалық/сандық кілттерді ауыстыру ретінде көп енгізуді танудың қандай да бір түрін пайдаланады.
• Сезімтал орындар мен деректерге рұқсаты бар (ұзақ мерзімді) қызметкерлердің көп кірісті тану жүйелерін пайдалануы үшін қауіпсіздікті арттыру және қауіпсіздікті арттыру арқылы құпия жалпы және жеке деректерді құру.
• Осы әртүрлі биометриялық ақпаратты дұрыс дәрежелеу және анықтау үшін терең нейрондық желілерді (DNN) пайдаланатын көп кірісті тану жүйелерін қолданатын компаниялар.
• Дауыс, жүрек және бет іздерін қоса алғанда, әртүрлі комбинациялары бар мультимодальды тану жүйелерін дамытуға бағытталған стартаптар.
• Бұл биометриялық кітапханаларды бұзу немесе жалғандық жасамау үшін олардың қауіпсіздігін қамтамасыз етуге инвестицияның артуы.
• Мемлекеттік органдардың биометриялық ақпаратының алаяқтық және жеке басын ұрлау үшін бұзуы мүмкін оқиғалары.
• Азаматтық топтар компаниялардан биометриялық ақпаратты қаншалықты жинайтыны, оны қалай сақтайтыны және қашан пайдаланатыны туралы ашық болуын талап етеді.

Түсініктеме беруге арналған сұрақтар

• Егер сіз мультимодальды биометриялық тану жүйесін қолданып көрген болсаңыз, ол қаншалықты оңай және дәл?
• Көп кірісті тану жүйелерінің басқа қандай әлеуетті артықшылықтары бар?