Nhận dạng nhiều đầu vào: Kết hợp các thông tin sinh trắc học khác nhau

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 24 Tháng hai, 2023

Tìm kiếm các đặc điểm nhận dạng độc đáo bên dưới bề mặt da là một cách thông minh để nhận dạng mọi người. Kiểu tóc và màu mắt có thể được thay đổi hoặc che đi một cách dễ dàng, nhưng chẳng hạn, gần như không thể thay đổi cấu trúc tĩnh mạch của một người nào đó. Xác thực sinh trắc học cung cấp thêm một lớp bảo mật vì nó yêu cầu con người sống.

Bối cảnh nhận dạng đa đầu vào

Các hệ thống sinh trắc học đa phương thức được sử dụng thường xuyên hơn các hệ thống sinh trắc học đơn phương thức trong các ứng dụng thực tế vì chúng không có các lỗ hổng giống nhau, chẳng hạn như bị ảnh hưởng bởi nhiễu dữ liệu hoặc giả mạo. Tuy nhiên, các hệ thống đơn phương, dựa trên một nguồn thông tin duy nhất để nhận dạng (ví dụ: mống mắt, khuôn mặt), phổ biến trong các ứng dụng an ninh của chính phủ và dân sự mặc dù được biết là không đáng tin cậy và không hiệu quả.

Một cách an toàn hơn để đảm bảo xác thực danh tính là kết hợp các hệ thống đơn phương thức này để khắc phục những hạn chế riêng lẻ của chúng. Ngoài ra, các hệ thống đa phương thức có thể đăng ký người dùng hiệu quả hơn và cung cấp độ chính xác cao hơn cũng như khả năng chống truy cập trái phép.

Theo một nghiên cứu năm 2017 của Đại học Bradford, việc thiết kế và triển khai một hệ thống sinh trắc học đa phương thức thường là một thách thức và cần phải xem xét nhiều vấn đề có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả. Ví dụ về những thách thức này là chi phí, độ chính xác, tài nguyên sẵn có của các đặc điểm sinh trắc học và chiến lược hợp nhất đang được sử dụng. 

Vấn đề quan trọng nhất đối với các hệ thống đa phương thức là lựa chọn những đặc điểm sinh trắc học nào sẽ hiệu quả nhất và tìm ra cách hiệu quả để kết hợp chúng. Trong các hệ thống sinh trắc học đa phương thức, nếu hệ thống hoạt động ở chế độ nhận dạng, thì đầu ra của mỗi bộ phân loại có thể được xem là thứ hạng của các ứng viên đã đăng ký, một danh sách đại diện cho tất cả các kết quả phù hợp có thể được sắp xếp theo mức độ tin cậy.

Tác động gián đoạn

Nhận dạng đa đầu vào đã trở nên phổ biến do có sẵn các công cụ khác nhau để đo lường sinh trắc học thay thế. Khi các công nghệ này phát triển, việc nhận dạng sẽ trở nên an toàn hơn, vì các mẫu tĩnh mạch và mống mắt không thể bị hack hoặc đánh cắp. Một số công ty và tổ chức nghiên cứu đã phát triển các công cụ đa đầu vào để triển khai trên quy mô lớn. 

Một ví dụ là hệ thống xác thực hai yếu tố của Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Đài Loan xem xét các cấu trúc liên kết khung và mẫu tĩnh mạch ngón tay. Sinh trắc học tĩnh mạch ngón tay (sinh trắc học mạch máu hoặc quét tĩnh mạch) sử dụng các mẫu tĩnh mạch duy nhất trên ngón tay của một người để xác định chúng. Phương pháp này có thể thực hiện được vì máu có chứa huyết sắc tố, hiển thị các màu khác nhau khi tiếp xúc với ánh sáng cận hồng ngoại hoặc khả kiến. Do đó, đầu đọc sinh trắc học có thể quét và số hóa các mẫu tĩnh mạch riêng biệt của người dùng trước khi lưu trữ chúng trên một máy chủ an toàn.

Trong khi đó, Imageware, có trụ sở tại San Francisco, sử dụng nhiều sinh trắc học cho mục đích xác thực. Quản trị viên có thể chọn một sinh trắc học hoặc kết hợp sinh trắc học khi triển khai biện pháp bảo mật nền tảng. Các loại sinh trắc học có thể được sử dụng với dịch vụ này bao gồm nhận dạng mống mắt, quét khuôn mặt, nhận dạng giọng nói, máy quét tĩnh mạch lòng bàn tay và đầu đọc dấu vân tay.

Với sinh trắc học đa phương thức của ImageWare Systems, người dùng có thể xác thực danh tính của họ ở bất kỳ đâu và trong bất kỳ điều kiện nào. Đăng nhập được liên kết có nghĩa là người dùng không phải tạo thông tin đăng nhập mới cho từng doanh nghiệp hoặc nền tảng vì danh tính của họ được tạo một lần và di chuyển cùng với họ. Ngoài ra, các danh tính đơn lẻ tương thích chéo với các nền tảng khác nhau cho phép ít bị tấn công dữ liệu hơn.

Ý nghĩa của nhận dạng đa đầu vào

Ý nghĩa rộng hơn của nhận dạng đa đầu vào có thể bao gồm: 

• Cải thiện quy mô dân số đối với các tiêu chuẩn an ninh mạng vì (về lâu dài) hầu hết công dân sẽ sử dụng một số hình thức nhận dạng đa đầu vào để thay thế cho mật khẩu truyền thống và khóa vật lý/kỹ thuật số để bảo mật dữ liệu cá nhân của họ trên nhiều dịch vụ.
• Bảo mật tòa nhà và dữ liệu công khai và riêng tư nhạy cảm đang trải qua các cải tiến bảo mật gia tăng vì nhân viên (dài hạn) có quyền truy cập vào các vị trí và dữ liệu nhạy cảm sẽ được yêu cầu sử dụng các hệ thống nhận dạng đa đầu vào.
• Các công ty triển khai hệ thống nhận dạng đa đầu vào sử dụng mạng thần kinh sâu (DNN) để xếp hạng và xác định chính xác thông tin sinh trắc học khác nhau này.
• Các công ty khởi nghiệp tập trung vào việc phát triển các hệ thống nhận dạng đa phương thức hơn với nhiều cách kết hợp khác nhau, bao gồm cả giọng nói, trái tim và khuôn mặt.
• Tăng cường đầu tư vào việc bảo mật các thư viện sinh trắc học này để đảm bảo rằng chúng không bị tấn công hoặc giả mạo.
• Các sự cố tiềm ẩn về thông tin sinh trắc học của các cơ quan chính phủ bị tấn công để lừa đảo và đánh cắp danh tính.
• Các nhóm dân sự yêu cầu các công ty phải minh bạch về lượng thông tin sinh trắc học mà họ thu thập, cách họ lưu trữ và thời điểm họ sử dụng thông tin đó.

Các câu hỏi để bình luận

• Nếu bạn đã thử một hệ thống nhận dạng sinh trắc học đa phương thức, nó dễ dàng và chính xác như thế nào?
• Những lợi ích tiềm năng khác của hệ thống nhận dạng đa đầu vào là gì?