ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အမှတ်ပေးမှု- အပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝတိုင်းတာမှုများသည် အထောက်အထားများကို ပိုမိုတိကျစွာ စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဖေဖေါ်ဝါရီလ 13, 2023

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

အပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝတိုင်းတာမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် လူတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ပုံစံများကို ဖော်ပြနိုင်ပြီး ၎င်းတို့သည် မည်သူဖြစ်သည်၊ သူတို့တွေးနေပုံနှင့် ၎င်းတို့နောက်တွင် လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာများအကြောင်း များစွာဖော်ပြနိုင်သည်။ Behavioral biometrics များသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ စစ်မှန်ကြောင်း၊ ရွှေ့ရန်၊ ဆုချရန်နှင့် အပြစ်ပေးရန်အတွက် ရာနှင့်ချီသော ဇီဝတိုင်းတာမှုများအား အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။

ဇီဝမက်ထရစ်အမှတ်ပေးသည့် အကြောင်းအရာ

Behavioral Biometric Data သည် လူသားတို့၏ အပြုအမူတွင် အသေးငယ်ဆုံးသော ကွဲပြားမှုများကိုပင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မျက်ဝန်း သို့မဟုတ် လက်ဗွေများကဲ့သို့ လူ့အသွင်အပြင်များကို ဖော်ပြသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ တိုင်းတာချက်များနှင့် မကြာခဏ ကွဲလွဲနေသော စကားစုဖြစ်သည်။ Behavioral Biometrics Tools များသည် gait သို့မဟုတ် keystroke dynamics ကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်ရှိ ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ တစ်ဦးချင်းစီကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤကိရိယာများကို အသုံးပြုသူအထောက်အထားစိစစ်ခြင်းအတွက် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ အစိုးရများနှင့် လက်လီရောင်းချသူများ ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ 

လူတစ်ဦး၏ဒေတာကို စုဆောင်းသည့်အခါ အလုပ်လုပ်သည့် သမားရိုးကျ အတည်ပြုနည်းပညာများနှင့် မတူဘဲ (ဥပမာ- ခလုတ်တစ်ခုနှိပ်ခြင်း)၊ အပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝတိုင်းတာမှုစနစ်များသည် အလိုအလျောက် စစ်မှန်ကြောင်း အထောက်အထားပြနိုင်သည်။ ဤ biometrics များသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ တစ်မူထူးခြားသော အပြုအမူပုံစံကို ၎င်းတို့၏ အထောက်အထားကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် ယခင်အပြုအမူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို တက်ကြွသောစက်ရှင်တစ်ခုတစ်လျှောက် သို့မဟုတ် သီးခြားအပြုအမူများကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းဖြင့် စဉ်ဆက်မပြတ်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အပြုအမူကို စမတ်ဖုန်း သို့မဟုတ် လက်ပ်တော့ကဲ့သို့ ရှိပြီးသားစက်ပစ္စည်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ခြေရာများကိုတိုင်းတာရန်အတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော အာရုံခံကိရိယာကဲ့သို့သော သီးခြားစက်တစ်ခုမှ ဖမ်းယူနိုင်သည် (ဥပမာ- ခြေလျင်လျှောက်ခြင်းကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း)။ ဇီဝတိုင်းတာမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နေသူသည် စနစ်၏ အခြေခံအမူအကျင့်ကို ထူထောင်သူဖြစ်ကြောင်း ဖြစ်နိုင်ခြေကို ထင်ဟပ်စေသည့် ရလဒ်တစ်ခု ထုတ်ပေးသည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ အပြုအမူသည် မျှော်လင့်ထားသည့် ပရိုဖိုင်၏ အပြင်ဘက်တွင် ကျရောက်ပါက၊ လက်ဗွေ သို့မဟုတ် မျက်နှာစကင်န်များကဲ့သို့ နောက်ထပ် စစ်မှန်ကြောင်းအထောက်အထားပြခြင်း အစီအမံများကို ထည့်သွင်းပေးပါမည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အကောင့်သိမ်းယူမှု၊ လူမှုရေးအင်ဂျင်နီယာလိမ်လည်မှုနှင့် ငွေကြေးခဝါချမှုတို့ကို သမားရိုးကျ biometrics များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကာကွယ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

လှုပ်ရှားမှုများ၊ ခလုတ်နှိပ်ခြင်းနှင့် ဖုန်းပွတ်ဆွဲခြင်းများကဲ့သို့ အပြုအမူအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ဖုံးကွယ်ထားသည့်အခြေအနေများတွင် အာဏာပိုင်များအား တစ်စုံတစ်ဦးအား လုံခြုံစွာဖော်ထုတ်နိုင်သည် (ဥပမာ၊ မျက်နှာဖုံးများ သို့မဟုတ် လက်အိတ်များအသုံးပြုခြင်း) တို့ကို ကူညီပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကွန်ပျူတာအခြေခံအထောက်အထားစိစစ်ခြင်းအတွက် သော့ခတ်ခြင်းများကို အားကိုးသည့်ဖြေရှင်းနည်းများသည် ၎င်းတို့၏စာရိုက်ခြင်းအလေ့အထအပေါ်အခြေခံ၍ တစ်ဦးချင်းစီကိုခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည် (ကြိမ်နှုန်းနှင့် စည်းချက်များသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်လုံလောက်ပုံရသည်)။ စာရိုက်ခြင်းသည် ဒေတာထည့်သွင်းမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ကီးစထရိအချက်အလက်ကို ဆက်လက်ခြေရာခံပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာနိုင်သည်။

သို့ရာတွင်၊ အချို့သောအခြေအနေများတွင်၊ အကြောင်းအရာသည် ဤအပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝတိုင်းတာမှုဆိုင်ရာ တိကျမှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။ မတူညီသောကီးဘုတ်များရှိ တစ်ဦးချင်းပုံစံများ ကွဲပြားနိုင်သည်။ carpal tunnel syndrome သို့မဟုတ် အဆစ်အမြစ်ရောင်ရမ်းခြင်းကဲ့သို့သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေအနေများသည် လှုပ်ရှားမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏ လေ့ကျင့်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို စံနှုန်းများမပါဘဲ နှိုင်းယှဉ်ရန် ခက်ခဲသည်။

တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် အပြုအမူဆိုင်ရာ သုတေသနအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာပမာဏ ပိုများသော အကဲခတ်သူများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အခြားသော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုများကဲ့သို့ တိကျ သို့မဟုတ် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု မရှိသော်လည်း၊ ပြေးခြင်းနှင့် ကိုယ်ဟန်အနေအထား ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများသည် ပိုမိုအသုံးဝင်သော ကိရိယာများ ဖြစ်လာသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် လူစုလူဝေးများ သို့မဟုတ် အများသူငှာနေရာများတွင် မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်း သတ်မှတ်ရန် လုံလောက်ပါသည်။ ဥရောပသမဂ္ဂ (EU) ၏ အထွေထွေဒေတာ ကာကွယ်ရေး စည်းမျဉ်း (GDPR) ကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် နိုင်ငံများတွင် ရဲတပ် ဖွဲ့များသည် ခြိမ်းခြောက်နိုင်သည့် အခြေအနေများကို ချက်ချင်းအကဲဖြတ်ရန် ပြေးခြင်းနှင့် ရွေ့လျားမှုကဲ့သို့သော ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာကို အသုံးပြုသည်။

biometric အမှတ်ပေးမှု၏သက်ရောက်မှုများ

biometric အမှတ်ပေးမှု၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အလားအလာ၊ အထူးသဖြင့် တရားဥပဒေစိုးမိုးရေးတွင်၊ အထူးသဖြင့် တရားဥပဒေစိုးမိုးရေးတွင် လူ၏အပြုအမူကို လွဲမှားစွာ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်/နားလည်မှုလွဲရန် အလားအလာနှင့် ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်မှုများ တိုးလာနေသည်။
• အထူးသဖြင့် ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများတွင် စနစ်များ စိမ့်ဝင်စေရန် လှည့်ကွက်နှင့် ကီးဘုတ်ရိုက်ခြင်းများကို အတုယူကာ လိမ်လည်သူများ။  
• မသန်စွမ်းသူများ/ အကန့်အသတ်ရှိသော ရွေ့လျားသွားလာမှုကို ခွဲခြားဆက်ဆံနိုင်သည့် စားသုံးသူအမှတ်ပေးမှုသို့ ဇီဝမက်ထရစ်ရမှတ်ကို ချဲ့ထွင်ခြင်း။
• နှလုံးခုန်နှုန်းများအပါအဝင် အပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများတွင် ထည့်သွင်းနိုင်မညအပေါ် အခြေအတင်ဆွေးနွေးမှုများ တိုးလာသည်။
• လူများသည် ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုသူအမည်များကို ရိုက်ထည့်ရုံဖြင့် ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အက်ပ်များသို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အပြုအမူဆိုင်ရာ ဇီဝတိုင်းတာမှုများသည် မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းအတွက် ပိုမိုအသုံးဝင်မည်ကို သင်သဘောတူပါသလား။
• ဤ biometric ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအမျိုးအစားတွင် အခြားသော ဖြစ်နိုင်ခြေပြဿနာများ ရှိနိုင်ပါသလား။