Biometriskā vērtēšana: uzvedības biometriskie dati var precīzāk pārbaudīt identitāti

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Februāris 13, 2023

Ieskata kopsavilkums

Uzvedības biometriskie dati var atklāt cilvēku darbības modeļus un daudz atklāt par to, kas viņi ir, ko viņi domā un ko viņi, visticamāk, darīs tālāk. Uzvedības biometrijā tiek izmantota mašīnmācīšanās, lai interpretētu simtiem dažādu biometrisko mērījumu, lai identificētu, autentificētu, pamudinātu, apbalvotu un sodītu.

Biometriskās vērtēšanas konteksts

Uzvedības biometriskie dati ir paņēmiens, kas ļauj analizēt pat vismazākās cilvēka uzvedības atšķirības. Frāze bieži tiek pretstatīta fiziskajai vai fizioloģiskajai biometrijai, kas raksturo cilvēka pazīmes, piemēram, varavīksnenes vai pirkstu nospiedumus. Uzvedības biometrijas rīki var identificēt personas, pamatojoties uz viņu darbības modeļiem, piemēram, gaitu vai taustiņu nospiešanas dinamiku. Šos rīkus arvien vairāk izmanto finanšu iestādes, uzņēmumi, valdības un mazumtirgotāji lietotāju autentifikācijai. 

Atšķirībā no tradicionālajām verifikācijas tehnoloģijām, kas darbojas, kad tiek vākti personas dati (piemēram, nospiežot pogu), uzvedības biometriskās sistēmas var autentificēties automātiski. Šie biometriskie dati salīdzina indivīda unikālo uzvedības modeli ar iepriekšējo uzvedību, lai noteiktu viņu identitāti. Šo procesu var veikt nepārtraukti visas aktīvās sesijas laikā vai reģistrējot noteiktu uzvedību.

Uzvedību var fiksēt esoša ierīce, piemēram, viedtālrunis vai klēpjdators, vai īpaša iekārta, piemēram, sensors, kas īpaši izstrādāts soļu mērīšanai (piemēram, gaitas atpazīšana). Biometriskā analīze rada rezultātu, kas atspoguļo iespējamību, ka indivīds, kurš veic darbības, ir tas, kurš noteica sistēmas sākotnējo uzvedību. Ja klienta uzvedība neatbilst paredzētajam profilam, tiks ieviesti papildu autentifikācijas pasākumi, piemēram, pirkstu nospiedumu vai sejas skenēšana. Šī funkcija labāk novērstu konta pārņemšanu, sociālās inženierijas krāpniecību un naudas atmazgāšanu nekā tradicionālie biometriskie dati.

Traucējoša ietekme

Uz uzvedību balstīta pieeja, piemēram, kustības, taustiņsitieni un tālruņa vilkšana, var palīdzēt iestādēm droši identificēt personu situācijās, kad fiziskās īpašības ir slēptas (piemēram, sejas masku vai cimdu lietošana). Turklāt risinājumi, kas balstās uz taustiņu nospiešanu datorizētai identitātes pārbaudei, ir pierādījuši, ka spēj identificēt personas, pamatojoties uz viņu rakstīšanas paradumiem (biežums un ritmi šķiet pietiekami unikāli, lai noteiktu identifikāciju). Tā kā rakstīšana ir datu ievades veids, algoritmi var uzlaboties, turpinot izsekot un analizēt taustiņu nospiešanas informāciju.

Tomēr dažos gadījumos konteksts ierobežo šīs uzvedības biometrijas precizitāti. Atsevišķi modeļi uz dažādām tastatūrām var atšķirties; fiziski apstākļi, piemēram, karpālā kanāla sindroms vai artrīts, var ietekmēt kustību. Ir grūti salīdzināt dažādu pakalpojumu sniedzēju apmācītos algoritmus bez standartiem.

Tikmēr attēlu atpazīšana nodrošina analītiķiem lielāku datu apjomu, ko var izmantot uzvedības pētījumos. Lai gan tie nav tik precīzi vai uzticami kā citas biometriskās pieejas, gaitas un stājas biometriskie dati kļūst arvien noderīgāki rīki. Piemēram, ar šīm funkcijām var pietikt, lai noteiktu identitāti pūļos vai publiskās vietās. Policijas spēki valstīs, kas ievieš Eiropas Savienības (ES) Vispārīgo datu aizsardzības regulu (VDAR), izmanto biometriskos datus, piemēram, gaitu un kustību, lai nekavējoties novērtētu apdraudošas situācijas.

Biometriskās vērtēšanas ietekme

Plašāka biometriskā vērtēšanas ietekme var ietvert: 

• Pieaug bažas par mākslīgā intelekta (AI) potenciālu nepareizi identificēt/pārprast cilvēku uzvedību, jo īpaši tiesībaizsardzības jomā, kas var izraisīt nelikumīgus arestus.
• Krāpnieki, kas atdarina gaitas un tastatūras mašīnrakstīšanas ritmus, lai iefiltrētos sistēmās, jo īpaši finanšu iestādēs.  
• Biometriskā vērtēšana izvēršas par patērētāju vērtēšanu, kur cilvēki ar invaliditāti/ierobežotām pārvietošanās spējām var tikt diskriminēti.
• Pieaug diskusijas par to, vai uzvedības biometriskos datus, tostarp sirdsdarbības ātrumu, var iekļaut digitālās privātuma noteikumos.
• Cilvēki var pieteikties vietnēs un lietotnēs, vienkārši ierakstot savus lietotājvārdus.

Jautājumi, kas jāapsver

• Vai piekrītat, ka uzvedības biometriskie dati būs noderīgāki identitātes pārbaudei?
• Kādas citas iespējamās problēmas var rasties šāda veida biometriskajai identifikācijai?