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다중 입력 인식: 서로 다른 생체 정보를 결합

기업은 다양한 형태의 신원 인식을 가능하게 하여 데이터, 제품 및 서비스에 대한 액세스를 보호하고 있습니다.

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퀀텀런 예측
2023년 ２월 24일

피부 표면 아래에서 고유한 식별 특성을 찾는 것은 사람을 식별하는 영리한 방법입니다. 헤어스타일과 눈 색깔은 쉽게 바꾸거나 가릴 수 있지만, 예를 들어 누군가가 자신의 정맥 구조를 바꾸는 것은 거의 불가능합니다. 생체 인식 인증은 살아있는 사람이 필요하기 때문에 추가 보안 계층을 제공합니다.

다중 입력 인식 컨텍스트

다중 모드 생체 인식 시스템은 데이터 노이즈 또는 스푸핑의 영향을 받는 것과 같은 동일한 취약성이 없기 때문에 실제 응용 프로그램에서 단일 모드 시스템보다 더 자주 사용됩니다. 그러나 식별을 위해 단일 정보 소스(예: 홍채, 얼굴)에 의존하는 단일 모드 시스템은 신뢰할 수 없고 비효율적인 것으로 알려져 있음에도 불구하고 정부 및 민간 보안 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

ID 인증을 보장하는 보다 안전한 방법은 이러한 단일 모드 시스템을 결합하여 개별 제한을 극복하는 것입니다. 또한 다중 모드 시스템은 사용자를 보다 효과적으로 등록하고 무단 액세스에 대한 더 큰 정확성과 저항을 제공할 수 있습니다.

브래드포드 대학의 2017년 연구에 따르면 다중 모드 생체 인식 시스템을 설계하고 수행하는 것은 종종 어려운 일이며 결과에 큰 영향을 미칠 수 있는 많은 문제를 고려해야 합니다. 이러한 문제의 예로는 비용, 정확성, 생체 인식 특성의 사용 가능한 리소스 및 사용 중인 융합 전략이 있습니다.

다중 모드 시스템의 가장 중요한 문제는 가장 효과적인 생체 인식 특성을 선택하고 이를 융합하는 효율적인 방법을 찾는 것입니다. 다중 모드 생체 인식 시스템에서 시스템이 식별 모드에서 작동하는 경우 각 분류기의 출력은 신뢰 수준별로 정렬된 모든 가능한 일치 항목을 나타내는 목록인 등록된 후보의 순위로 볼 수 있습니다.

파괴적 영향

다중 입력 인식은 대체 생체 인식을 측정하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구로 인해 인기를 얻고 있습니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 정맥과 홍채 패턴은 해킹되거나 도난당할 수 없으므로 보다 안전한 식별이 가능할 것입니다. 여러 회사와 연구 기관에서 이미 대규모 배포를 위한 다중 입력 도구를 개발하고 있습니다.

예를 들어 국립 대만 과학 기술 대학의 골격 토폴로지와 손가락 정맥 패턴을 살펴보는 이중 요소 인증 시스템이 있습니다. 손가락 정맥 생체 인식(혈관 생체 인식 또는 정맥 스캐닝)은 사람의 손가락에 있는 고유한 정맥 패턴을 사용하여 식별합니다. 이 방법은 혈액에 헤모글로빈이 포함되어 있어 근적외선이나 가시광선에 노출되면 다른 색을 나타내기 때문에 가능합니다. 결과적으로 생체 인식 판독기는 보안 서버에 저장하기 전에 사용자의 고유한 정맥 패턴을 스캔하고 디지털화할 수 있습니다.

한편, 샌프란시스코에 본사를 둔 Imageware는 인증 목적으로 여러 생체 인식을 사용합니다. 관리자는 플랫폼 보안 조치를 구현할 때 하나의 생체 인식 또는 생체 인식 조합을 선택할 수 있습니다. 본 서비스와 함께 사용할 수 있는 생체인식의 종류로는 홍채인식, 안면인식, 음성인식, 손바닥 정맥스캐너, 지문인식 등이 있습니다.

ImageWare Systems의 다중 모드 생체 인식을 통해 사용자는 장소와 조건에 상관없이 자신의 신원을 인증할 수 있습니다. 통합 로그인은 사용자의 ID가 한 번 생성되고 함께 이동하기 때문에 사용자가 각 비즈니스 또는 플랫폼에 대해 새 자격 증명을 생성할 필요가 없음을 의미합니다. 또한 다양한 플랫폼과 상호 호환되는 단일 ID를 통해 데이터 해킹에 덜 노출될 수 있습니다.

다중 입력 인식의 의미

다중 입력 인식의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

사이버 보안 표준에 대한 인구 규모의 개선은 (장기적으로) 대부분의 시민들이 기존 암호 및 물리적/디지털 키를 대체하여 특정 형태의 다중 입력 인식을 활용하여 여러 서비스에서 개인 데이터를 보호할 것입니다.
중요한 위치 및 데이터에 액세스할 수 있는 (장기) 직원은 다중 입력 인식 시스템을 활용해야 하므로 점진적인 보안 개선을 경험하는 건물 보안 및 민감한 공공 및 개인 데이터.
DNN(심층 신경망)을 사용하여 이 다양한 생체 인식 정보의 순위를 올바르게 지정하고 식별하는 다중 입력 인식 시스템을 배포하는 회사입니다.
음성, 심장 및 얼굴 지문을 포함하여 다양한 조합으로 더 많은 복합 인식 시스템을 개발하는 데 주력하는 스타트업.
해킹이나 스푸핑을 방지하기 위해 이러한 생체 인식 라이브러리 보안에 대한 투자를 늘렸습니다.
정부 기관의 생체 정보가 사기 및 신원 도용으로 해킹당할 가능성이 있습니다.
시민단체는 기업이 수집하는 생체 정보의 양과 저장 방식, 사용 시기에 대해 투명하게 공개할 것을 요구하고 있습니다.