బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు: విభిన్న బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని కలపడం
బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు: విభిన్న బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని కలపడం
బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు: విభిన్న బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని కలపడం
- రచయిత గురించి:
- ఫిబ్రవరి 24, 2023
చర్మం యొక్క ఉపరితలం క్రింద ప్రత్యేకమైన గుర్తింపు లక్షణాల కోసం వెతకడం అనేది వ్యక్తులను గుర్తించడానికి ఒక తెలివైన మార్గం. కేశాలంకరణ మరియు కంటి రంగులను సులభంగా మార్చవచ్చు లేదా ముసుగు చేయవచ్చు, అయితే ఎవరైనా వారి సిర నిర్మాణాన్ని మార్చడం దాదాపు అసాధ్యం, ఉదాహరణకు. బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణ అదనపు భద్రతను అందిస్తుంది ఎందుకంటే దీనికి జీవించి ఉన్న మానవులు అవసరం.
బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు సందర్భం
మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్లు ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్లలో యూనిమోడల్ వాటి కంటే ఎక్కువగా ఉపయోగించబడతాయి, ఎందుకంటే అవి డేటా నాయిస్ లేదా స్పూఫింగ్ ద్వారా ప్రభావితం కావడం వంటి అదే దుర్బలత్వాలను కలిగి ఉండవు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, గుర్తింపు కోసం (ఉదా, కనుపాప, ముఖం) సమాచారం యొక్క ఒకే మూలంపై ఆధారపడే యూనిమోడల్ సిస్టమ్లు విశ్వసనీయత లేనివి మరియు అసమర్థమైనవిగా తెలిసినప్పటికీ ప్రభుత్వ మరియు పౌర భద్రతా అనువర్తనాల్లో ప్రసిద్ధి చెందాయి.
గుర్తింపు ప్రమాణీకరణను నిర్ధారించడానికి మరింత సురక్షితమైన మార్గం ఈ ఏకరీతి వ్యవస్థలను వాటి వ్యక్తిగత పరిమితులను అధిగమించడానికి కలపడం. అదనంగా, మల్టీమోడల్ సిస్టమ్లు మరింత ప్రభావవంతంగా వినియోగదారులను నమోదు చేయగలవు మరియు అనధికార ప్రాప్యతకు ఎక్కువ ఖచ్చితత్వం మరియు ప్రతిఘటనను అందిస్తాయి.
బ్రాడ్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం 2017 అధ్యయనం ప్రకారం, మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్ను రూపొందించడం మరియు నిర్వహించడం తరచుగా సవాలుగా ఉంటుంది మరియు ఫలితాన్ని భారీగా ప్రభావితం చేసే అనేక సమస్యలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం అవసరం. ఈ సవాళ్లకు ఉదాహరణలుగా ఖర్చు, ఖచ్చితత్వం, బయోమెట్రిక్ లక్షణాల యొక్క అందుబాటులో ఉన్న వనరులు మరియు ఫ్యూజన్ వ్యూహం ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
మల్టీమోడల్ సిస్టమ్లకు అత్యంత కీలకమైన సమస్య ఏమిటంటే, ఏ బయోమెట్రిక్ లక్షణాలు అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటాయో ఎంచుకోవడం మరియు వాటిని కలపడానికి సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని కనుగొనడం. మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్స్లో, సిస్టమ్ ఐడెంటిఫికేషన్ మోడ్లో పనిచేస్తుంటే, ప్రతి వర్గీకరణదారు యొక్క అవుట్పుట్ ఎన్రోల్ చేయబడిన అభ్యర్థుల ర్యాంక్గా చూడవచ్చు, ఇది కాన్ఫిడెన్స్ లెవెల్ ద్వారా క్రమబద్ధీకరించబడిన సాధ్యమయ్యే అన్ని మ్యాచ్లను సూచించే జాబితా.
విఘాతం కలిగించే ప్రభావం
ప్రత్యామ్నాయ బయోమెట్రిక్లను కొలవడానికి అందుబాటులో ఉన్న విభిన్న సాధనాల కారణంగా బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు ప్రజాదరణ పొందింది. ఈ సాంకేతికతలు అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, సిరలు మరియు ఐరిస్ నమూనాలు హ్యాక్ చేయబడవు లేదా దొంగిలించబడవు కాబట్టి, గుర్తింపును మరింత సురక్షితంగా చేయడం సాధ్యపడుతుంది. అనేక కంపెనీలు మరియు పరిశోధనా సంస్థలు ఇప్పటికే భారీ-స్థాయి విస్తరణ కోసం బహుళ-ఇన్పుట్ సాధనాలను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి.
నేషనల్ తైవాన్ యూనివర్శిటీ ఆఫ్ సైన్స్ అండ్ టెక్నాలజీ యొక్క రెండు-కారకాల ప్రామాణీకరణ వ్యవస్థ అస్థిపంజరం టోపోలాజీలు మరియు ఫింగర్ సిర నమూనాలను చూసే ఒక ఉదాహరణ. ఫింగర్ వెయిన్ బయోమెట్రిక్స్ (వాస్కులర్ బయోమెట్రిక్స్ లేదా సిర స్కానింగ్) ఒక వ్యక్తి యొక్క వేళ్లను గుర్తించడానికి ప్రత్యేకమైన సిర నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది. రక్తంలో హిమోగ్లోబిన్ ఉన్నందున ఈ పద్ధతి సాధ్యమవుతుంది, ఇది సమీప-ఇన్ఫ్రారెడ్ లేదా కనిపించే కాంతికి గురైనప్పుడు వివిధ రంగులను చూపుతుంది. ఫలితంగా, బయోమెట్రిక్ రీడర్ వాటిని సురక్షిత సర్వర్లో నిల్వ చేయడానికి ముందు వినియోగదారు యొక్క విభిన్న సిర నమూనాలను స్కాన్ చేయవచ్చు మరియు డిజిటలైజ్ చేయవచ్చు.
ఇంతలో, శాన్ ఫ్రాన్సిస్కోలో ఉన్న ఇమేజ్వేర్, ప్రామాణీకరణ ప్రయోజనాల కోసం బహుళ బయోమెట్రిక్లను ఉపయోగిస్తుంది. ప్లాట్ఫారమ్ భద్రతా ప్రమాణాన్ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు నిర్వాహకులు ఒక బయోమెట్రిక్ లేదా బయోమెట్రిక్ల కలయికను ఎంచుకోవచ్చు. ఐరిస్ రికగ్నిషన్, ఫేషియల్ స్కానింగ్, వాయిస్ ఐడెంటిఫికేషన్, పామ్ వెయిన్ స్కానర్లు మరియు ఫింగర్ప్రింట్ రీడర్లు ఈ సేవతో ఉపయోగించబడే బయోమెట్రిక్ల రకాలు.
ఇమేజ్వేర్ సిస్టమ్స్ యొక్క మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్స్తో, వినియోగదారులు తమ గుర్తింపును ఎక్కడైనా మరియు ఎలాంటి పరిస్థితుల్లోనైనా ప్రామాణీకరించవచ్చు. ఫెడరేటెడ్ లాగిన్ అంటే, వినియోగదారులు ప్రతి వ్యాపారం లేదా ప్లాట్ఫారమ్ కోసం కొత్త ఆధారాలను సృష్టించాల్సిన అవసరం లేదు ఎందుకంటే వారి గుర్తింపు ఒకసారి సృష్టించబడి, వారితో కదులుతుంది. అదనంగా, విభిన్న ప్లాట్ఫారమ్లతో క్రాస్-అనుకూలంగా ఉండే సింగిల్ ఐడెంటిటీలు డేటా హ్యాక్లకు తక్కువ బహిర్గతం చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు యొక్క చిక్కులు
బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:
- (దీర్ఘకాలిక) సైబర్ సెక్యూరిటీ ప్రమాణాలకు జనాభా-స్థాయి మెరుగుదలలు, చాలా మంది పౌరులు సాంప్రదాయ పాస్వర్డ్లు మరియు భౌతిక/డిజిటల్ కీలకు ప్రత్యామ్నాయంగా బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు యొక్క కొన్ని రూపాలను బహుళ సేవలలో వారి వ్యక్తిగత డేటాను భద్రపరచడానికి ఉపయోగిస్తారు.
- బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు సిస్టమ్లను ఉపయోగించేందుకు సున్నితమైన స్థానాలు మరియు డేటాకు ప్రాప్యత ఉన్న (దీర్ఘకాలిక) ఉద్యోగులుగా భద్రతను మెరుగుపరచడం మరియు పెరుగుతున్న భద్రతా మెరుగుదలలను అనుభవిస్తున్న సున్నితమైన పబ్లిక్ మరియు ప్రైవేట్ డేటా.
- ఈ విభిన్న బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని సరిగ్గా ర్యాంక్ చేయడానికి మరియు గుర్తించడానికి డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను (DNNలు) ఉపయోగించే మల్టీ-ఇన్పుట్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్లను అమలు చేస్తున్న కంపెనీలు.
- వాయిస్-, హార్ట్- మరియు ఫేస్ప్రింట్లతో సహా వివిధ కాంబినేషన్లతో మరిన్ని మల్టీమోడల్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్లను అభివృద్ధి చేయడంపై స్టార్టప్లు దృష్టి సారిస్తున్నాయి.
- ఈ బయోమెట్రిక్ లైబ్రరీలు హ్యాక్ చేయబడకుండా లేదా మోసగించబడకుండా చూసుకోవడానికి వాటిని భద్రపరచడంలో పెట్టుబడులు పెరిగాయి.
- మోసం మరియు గుర్తింపు దొంగతనం కోసం ప్రభుత్వ ఏజెన్సీల బయోమెట్రిక్ సమాచారం హ్యాక్ చేయబడే సంభావ్య సంఘటనలు.
- కంపెనీలు ఎంత బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని సేకరిస్తాయో, ఎలా భద్రపరుస్తాయో, ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో పారదర్శకంగా ఉండాలని పౌర సంఘాలు డిమాండ్ చేస్తున్నాయి.
వ్యాఖ్యానించడానికి ప్రశ్నలు
- మీరు మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ని ప్రయత్నించినట్లయితే, అది ఎంత సులభం మరియు ఖచ్చితమైనది?
- బహుళ-ఇన్పుట్ గుర్తింపు వ్యవస్థల యొక్క ఇతర సంభావ్య ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
అంతర్దృష్టి సూచనలు
ఈ అంతర్దృష్టి కోసం క్రింది ప్రసిద్ధ మరియు సంస్థాగత లింక్లు సూచించబడ్డాయి: