Multi-input recognition: Pinagsasama-sama ang iba't ibang biometric na impormasyon

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Pebrero 24, 2023

Ang paghahanap ng mga natatanging katangian ng pagkilala sa ilalim ng balat ng balat ay isang matalinong paraan ng pagkilala sa mga tao. Ang mga istilo ng buhok at mga kulay ng mata ay madaling palitan o i-mask, ngunit halos imposible para sa isang tao na baguhin ang istraktura ng kanilang ugat, halimbawa. Nag-aalok ang biometric authentication ng karagdagang layer ng seguridad dahil nangangailangan ito ng mga buhay na tao.

Konteksto ng multi-input recognition

Ang mga multimodal biometric system ay mas madalas na ginagamit kaysa sa mga unimodal sa mga praktikal na aplikasyon dahil wala silang parehong mga kahinaan, gaya ng pagiging apektado ng data noise o spoofing. Gayunpaman, ang mga unimodal system, na umaasa sa isang pinagmumulan ng impormasyon para sa pagkakakilanlan (hal., iris, mukha), ay sikat sa mga aplikasyon ng seguridad ng gobyerno at sibilyan sa kabila ng pagiging kilala bilang hindi mapagkakatiwalaan at hindi mahusay.

Ang isang mas secure na paraan ng pagtiyak sa pagpapatunay ng pagkakakilanlan ay ang pagsasama-sama ng mga unimodal na system na ito upang madaig ang kanilang mga indibidwal na limitasyon. Bilang karagdagan, ang mga multimodal system ay maaaring mas epektibong mag-enroll ng mga user at makapagbigay ng higit na katumpakan at paglaban sa hindi awtorisadong pag-access.

Ayon sa isang pag-aaral noong 2017 ng Unibersidad ng Bradford, ang pagdidisenyo at pagsasagawa ng multimodal biometric system ay madalas na mahirap, at maraming mga isyu na maaaring makaapekto nang malaki sa kinalabasan ay kailangang isaalang-alang. Ang mga halimbawa ng mga hamong ito ay ang gastos, katumpakan, magagamit na mga mapagkukunan ng mga biometric na katangian, at diskarte sa pagsasanib na ginagamit. 

Ang pinakamahalagang isyu para sa mga multimodal system ay ang pagpili kung aling mga biometric na katangian ang magiging pinakaepektibo at paghahanap ng isang mahusay na paraan upang pagsamahin ang mga ito. Sa multimodal biometric system, kung gumagana ang system sa mode ng pagkakakilanlan, ang output ng bawat classifier ay makikita bilang isang ranggo ng mga naka-enroll na kandidato, isang listahan na kumakatawan sa lahat ng posibleng tugma na pinagsunod-sunod ayon sa antas ng kumpiyansa.

Nakakagambalang epekto

Ang multi-input recognition ay nagiging popular dahil sa iba't ibang tool na magagamit upang sukatin ang mga alternatibong biometrics. Habang umuunlad ang mga teknolohiyang ito, magiging posible na gawing mas secure ang pagkakakilanlan, dahil ang mga pattern ng mga ugat at iris ay hindi maaaring ma-hack o manakaw. Maraming kumpanya at institusyon ng pananaliksik ang gumagawa na ng mga multi-input na tool para sa malakihang pag-deploy. 

Ang isang halimbawa ay ang two-factor authentication system ng National Taiwan University of Science and Technology na tumitingin sa skeleton topologies at finger vein patterns. Ang biometrics ng ugat ng daliri (vascular biometrics o pag-scan ng ugat) ay gumagamit ng mga natatanging pattern ng ugat sa mga daliri ng isang tao upang makilala ang mga ito. Posible ang pamamaraang ito dahil naglalaman ang dugo ng hemoglobin, na nagpapakita ng iba't ibang kulay kapag nalantad sa malapit-infrared o nakikitang liwanag. Bilang resulta, maaaring i-scan at i-digitize ng biometric reader ang mga natatanging pattern ng ugat ng user bago itago ang mga ito sa isang secure na server.

Samantala, ang Imageware, na nakabase sa San Francisco, ay gumagamit ng maraming biometrics para sa mga layunin ng pagpapatunay. Maaaring pumili ang mga admin ng isang biometric o kumbinasyon ng biometrics kapag ipinapatupad ang hakbang sa seguridad ng platform. Kasama sa mga uri ng biometrics na magagamit sa serbisyong ito ang pagkilala sa iris, pag-scan sa mukha, pagkakakilanlan ng boses, mga palm vein scanner, at mga fingerprint reader.

Gamit ang multimodal biometrics ng ImageWare Systems, maaaring patotohanan ng mga user ang kanilang pagkakakilanlan kahit saan at sa ilalim ng anumang kundisyon. Ang federated login ay nangangahulugan na ang mga user ay hindi kailangang gumawa ng mga bagong kredensyal para sa bawat negosyo o platform dahil ang kanilang pagkakakilanlan ay ginawa nang isang beses at gumagalaw sa kanila. Bukod pa rito, ang mga solong pagkakakilanlan na cross-compatible sa iba't ibang platform ay nagbibigay-daan para sa mas kaunting exposure sa mga data hack.

Mga implikasyon ng multi-input recognition

Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng multi-input recognition ang: 

• Mga pagpapabuti sa laki ng populasyon sa mga pamantayan ng cybersecurity bilang (pangmatagalang panahon) ang karamihan sa mga mamamayan ay gagamit ng ilang anyo ng multi-input recognition bilang kapalit sa mga tradisyunal na password at pisikal/digital na key upang ma-secure ang kanilang personal na data sa maraming serbisyo.
• Pagbuo ng seguridad at sensitibong pampubliko at pribadong data na nakakaranas ng mga incremental na pagpapabuti sa seguridad bilang (pangmatagalang) empleyado na may access sa mga sensitibong lokasyon at data ay uutusan na gumamit ng mga multi-input recognition system.
• Mga kumpanyang nagde-deploy ng mga multi-input recognition system na gumagamit ng mga deep neural network (DNNs) para mai-rank at matukoy nang tama ang iba't ibang biometric na impormasyong ito.
• Mga startup na tumutuon sa pagbuo ng mas maraming multimodal recognition system na may iba't ibang kumbinasyon, kabilang ang voice-, heart-, at faceprints.
• Mas mataas na pamumuhunan sa pag-secure ng mga biometric na aklatan na ito upang matiyak na hindi sila ma-hack o ma-spoof.
• Mga potensyal na insidente ng biometric na impormasyon ng mga ahensya ng gobyerno na na-hack para sa pandaraya at pagnanakaw ng pagkakakilanlan.
• Hinihiling ng mga civic group na maging transparent ang mga kumpanya sa kung gaano karaming biometric na impormasyon ang kanilang nakukuha, kung paano nila ito iniimbak, at kung kailan nila ito ginagamit.

Mga tanong na ikokomento

• Kung nasubukan mo na ang isang multimodal biometric recognition system, gaano ito kadali at tumpak?
• Ano ang iba pang potensyal na benepisyo ng multi-input recognition system?