Vairāku ievades atpazīšana: dažādas biometriskās informācijas apvienošana

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Februāris 24, 2023

Unikālu identifikācijas īpašību meklēšana zem ādas virsmas ir gudrs veids, kā identificēt cilvēkus. Frizūras un acu krāsas var viegli mainīt vai maskēt, taču, piemēram, kādam ir gandrīz neiespējami mainīt vēnu struktūru. Biometriskā autentifikācija piedāvā papildu drošības līmeni, jo tai ir nepieciešami dzīvi cilvēki.

Vairāku ievades atpazīšanas konteksts

Multimodālās biometriskās sistēmas praktiskos lietojumos tiek izmantotas biežāk nekā unimodālās sistēmas, jo tām nav tādas pašas ievainojamības, piemēram, to ietekmē datu troksnis vai viltošana. Tomēr unimodālās sistēmas, kas identifikācijai balstās uz vienu informācijas avotu (piemēram, varavīksnene, seja), ir populāras valdības un civilās drošības lietojumos, neskatoties uz to, ka tās ir neuzticamas un neefektīvas.

Drošāks veids, kā nodrošināt identitātes autentifikāciju, ir apvienot šīs unimodālās sistēmas, lai pārvarētu to individuālos ierobežojumus. Turklāt multimodālās sistēmas var efektīvāk reģistrēt lietotājus un nodrošināt lielāku precizitāti un izturību pret nesankcionētu piekļuvi.

Saskaņā ar Bredfordas Universitātes 2017. gadā veikto pētījumu multimodālas biometriskās sistēmas izstrāde un ieviešana bieži ir sarežģīta, un ir jāapsver daudzi jautājumi, kas varētu būtiski ietekmēt rezultātu. Šo izaicinājumu piemēri ir izmaksas, precizitāte, pieejamie biometrisko pazīmju resursi un izmantotā kodolsintēzes stratēģija. 

Vissvarīgākais jautājums multimodālām sistēmām ir izvēlēties, kuras biometriskās pazīmes būs visefektīvākās, un atrast efektīvu veidu, kā tās apvienot. Multimodālās biometriskās sistēmās, ja sistēma darbojas identifikācijas režīmā, katra klasifikatora izvadi var uzskatīt par reģistrēto kandidātu rangu, sarakstu, kurā attēlotas visas iespējamās atbilstības, kas sakārtotas pēc ticamības līmeņa.

Traucējoša ietekme

Vairāku ievades atpazīšana kļūst arvien populārāka, jo ir pieejami dažādi alternatīvas biometrijas mērīšanas rīki. Šīm tehnoloģijām attīstoties, identifikāciju būs iespējams padarīt drošāku, jo vēnas un varavīksnenes rakstus nevar uzlauzt vai nozagt. Vairāki uzņēmumi un pētniecības iestādes jau izstrādā vairāku ievades rīkus liela mēroga izvietošanai. 

Piemērs ir Taivānas Nacionālās Zinātnes un tehnoloģijas universitātes divu faktoru autentifikācijas sistēma, kas aplūko skeleta topoloģijas un pirkstu vēnu modeļus. Pirkstu vēnu biometrija (asinsvadu biometrija vai vēnu skenēšana) izmanto unikālus vēnu modeļus cilvēka pirkstos, lai tos identificētu. Šī metode ir iespējama, jo asinīs ir hemoglobīns, kas tuvās infrasarkanās vai redzamās gaismas ietekmē parāda dažādas krāsas. Rezultātā biometriskais lasītājs var skenēt un digitalizēt lietotāja atšķirīgos vēnu rakstus pirms to saglabāšanas drošā serverī.

Tikmēr Imageware, kas atrodas Sanfrancisko, autentifikācijas nolūkos izmanto vairākus biometriskos datus. Ieviešot platformas drošības pasākumu, administratori var atlasīt vienu biometrisko datu vai biometrisko datu kombināciju. Biometrijas veidi, ko var izmantot ar šo pakalpojumu, ietver varavīksnenes atpazīšanu, sejas skenēšanu, balss identifikāciju, plaukstu vēnu skenerus un pirkstu nospiedumu lasītājus.

Izmantojot ImageWare Systems multimodālo biometriju, lietotāji var autentificēt savu identitāti jebkurā vietā un jebkuros apstākļos. Federālā pieteikšanās nozīmē, ka lietotājiem nav jāizveido jauni akreditācijas dati katram uzņēmumam vai platformai, jo viņu identitāte tiek izveidota vienreiz un tiek pārvietota kopā ar tiem. Turklāt atsevišķas identitātes, kas ir savstarpēji saderīgas ar dažādām platformām, nodrošina mazāku datu uzlaušanas risku.

Vairāku ievades atpazīšanas sekas

Plašākas vairāku ievades atpazīšanas sekas var ietvert: 

• Iedzīvotāju mēroga uzlabojumi kiberdrošības standartos, jo (ilgtermiņā) lielākā daļa iedzīvotāju izmantos kādu vairāku ievades atpazīšanas veidu, lai aizstātu tradicionālās paroles un fiziskās/digitālās atslēgas, lai aizsargātu savus personas datus vairākos pakalpojumos.
• Ēku drošības un sensitīvu publisko un privāto datu drošības uzlabojumi, jo (ilgtermiņa) darbiniekiem, kuriem ir piekļuve sensitīvām vietām un datiem, būs jāizmanto vairāku ievades atpazīšanas sistēmas.
• Uzņēmumi, kas izvieto vairāku ievades atpazīšanas sistēmas, kas izmanto dziļos neironu tīklus (DNN), lai pareizi sakārtotu un identificētu šo atšķirīgo biometrisko informāciju.
• Jaunuzņēmumi, kas koncentrējas uz vairāk multimodālu atpazīšanas sistēmu izstrādi ar dažādām kombinācijām, tostarp balss, sirds un sejas nospiedumiem.
• Palielināti ieguldījumi šo biometrisko bibliotēku aizsardzībā, lai nodrošinātu, ka tās netiek uzlauztas vai viltotas.
• Iespējami valsts aģentūru biometriskās informācijas gadījumi, kas tiek uzlauzti krāpšanas un identitātes zādzības dēļ.
• Pilsoniskās grupas, kas pieprasa uzņēmumiem būt pārredzamiem attiecībā uz to, cik daudz biometriskās informācijas tie apkopo, kā to glabā un kad izmanto.

Jautājumi komentēšanai

• Ja esat izmēģinājis multimodālu biometriskās atpazīšanas sistēmu, cik vienkārša un precīza tā ir?
• Kādi ir citi iespējamie ieguvumi no vairāku ievades atpazīšanas sistēmu?