Багаторазове введення: поєднання різної біометричної інформації

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• 24 Лютого, 2023

Пошук унікальних ідентифікаційних характеристик під поверхнею шкіри — це розумний спосіб ідентифікації людей. Зачіски та колір очей можна легко змінити або замаскувати, але змінити структуру вен, наприклад, майже неможливо. Біометрична автентифікація пропонує додатковий рівень безпеки, оскільки для цього потрібні живі люди.

Контекст розпізнавання кількох вхідних даних

Мультимодальні біометричні системи використовуються частіше, ніж унімодальні, у практичних застосуваннях, оскільки вони не мають тих самих вразливостей, наприклад, піддаються впливу шуму даних або підробки. Однак унімодальні системи, які покладаються на єдине джерело інформації для ідентифікації (наприклад, райдужна оболонка ока, обличчя), популярні в державних і цивільних програмах безпеки, незважаючи на те, що вони ненадійні та неефективні.

Більш безпечний спосіб забезпечення автентифікації особи полягає в поєднанні цих унімодальних систем для подолання їхніх індивідуальних обмежень. Крім того, мультимодальні системи можуть більш ефективно зареєструвати користувачів і забезпечити більшу точність і стійкість до несанкціонованого доступу.

Згідно з дослідженням Університету Бредфорда, проведеним у 2017 році, розробка та впровадження мультимодальної біометричної системи часто є складною справою, і потрібно враховувати багато питань, які можуть значно вплинути на результат. Прикладами таких проблем є вартість, точність, доступні ресурси біометричних ознак і застосована стратегія злиття. 

Найважливішим питанням для мультимодальних систем є вибір біометричних ознак, які будуть найбільш ефективними, і пошук ефективного способу їх поєднання. У мультимодальних біометричних системах, якщо система працює в режимі ідентифікації, тоді кожен результат класифікатора можна розглядати як ранг зареєстрованих кандидатів, список, що представляє всі можливі збіги, відсортовані за рівнем достовірності.

Руйнівний вплив

Багаторазове розпізнавання набирає популярності завдяки різноманітним інструментам, доступним для вимірювання альтернативних біометричних даних. З розвитком цих технологій стане можливим зробити ідентифікацію більш безпечною, оскільки візерунки вен і райдужної оболонки неможливо зламати чи вкрасти. Декілька компаній і дослідницьких установ уже розробляють багатофункціональні інструменти для широкомасштабного розгортання. 

Прикладом є двофакторна система автентифікації Національного тайванського університету науки і технологій, яка розглядає топологію скелета та візерунки вен пальців. Біометрія вен пальців (судинна біометрія або сканування вен) використовує унікальні візерунки вен на пальцях рук людини для їх ідентифікації. Цей метод можливий, оскільки кров містить гемоглобін, який має різні кольори під дією ближнього інфрачервоного або видимого світла. У результаті біометричний зчитувач може сканувати та оцифровувати чіткі візерунки вен користувача перед тим, як зберігати їх на безпечному сервері.

Тим часом Imageware, що базується в Сан-Франциско, використовує кілька біометричних даних для автентифікації. Адміністратори можуть вибрати один біометричний або комбінацію біометричних даних під час впровадження заходів безпеки платформи. Типи біометричних даних, які можна використовувати з цією послугою, включають розпізнавання райдужної оболонки ока, сканування обличчя, голосову ідентифікацію, сканери вен долоні та зчитувачі відбитків пальців.

За допомогою мультимодальної біометрії ImageWare Systems користувачі можуть ідентифікувати свою особу будь-де та за будь-яких умов. Інтегрований вхід означає, що користувачам не потрібно створювати нові облікові дані для кожного бізнесу чи платформи, оскільки їх особисті дані створюються один раз і переміщуються разом з ними. Крім того, єдині ідентифікатори, які перехресно сумісні з різними платформами, дозволяють менше піддаватися злому даних.

Наслідки розпізнавання кількох вхідних даних

Більш широкі наслідки розпізнавання кількох вхідних даних можуть включати: 

• Удосконалення стандартів кібербезпеки в масштабі населення, оскільки (довгострокова) більшість громадян використовуватимуть певну форму розпізнавання кількох вводів як заміну традиційним паролям і фізичним/цифровим ключам для захисту своїх особистих даних у кількох службах.
• Розвиток безпеки та конфіденційних загальнодоступних і приватних даних зазнає поступового покращення безпеки, оскільки (довгострокові) співробітники, які мають доступ до конфіденційних місць і даних, будуть зобов’язані використовувати системи розпізнавання кількох вхідних даних.
• Компанії, які розгортають системи розпізнавання з кількома входами, які використовують глибокі нейронні мережі (DNN) для правильного ранжування та ідентифікації цієї різної біометричної інформації.
• Стартапи, які зосереджуються на розробці мультимодальних систем розпізнавання з різними комбінаціями, зокрема голосу, серця та відбитків обличчя.
• Збільшення інвестицій у захист цих біометричних бібліотек, щоб гарантувати, що вони не будуть зламані чи підроблені.
• Потенційні випадки зламу біометричної інформації державних установ з метою шахрайства та крадіжки особистих даних.
• Громадські групи вимагають від компаній бути прозорими щодо того, скільки біометричної інформації вони збирають, як її зберігають і коли використовують.

Питання для коментарів

• Якщо ви пробували мультимодальну біометричну систему розпізнавання, наскільки вона проста й точна?
• Які інші потенційні переваги систем розпізнавання з кількома входами?