Биометрическая аутентификация: защита систем и конфиденциальность пользователей. Биометрические системы — надежная защита информации

К современным методам аутентификации относится проверка подлинности на основе биометрических показателей. При биометрической аутентификации, секретными данными пользователя могут служить, как глазная сетчатка, так и отпечаток пальца. Эти биометрические образы являются уникальными для каждого пользователя, что обеспечивает высокий уровень защиты доступа к информации. Согласно предварительно установленным протоколам, биометрические образцы пользователя регистрируются в базе данных.

Современная биометрическая аутентификация основывается на двух методах:

• статический метод аутентификации - распознает физические параметры человека, которыми он обладает на протяжении всей жизни: от своего рождения и до самой смерти (отпечатки пальцев, отличительные характеристики радужной оболочки глаза, рисунок глазной сетчатки, термограмма, геометрия лица, геометрия кисти руки и даже фрагмент генетического кода);
• динамический метод - анализирует характерный черты, особенности поведения пользователя, которые демонстрируются в момент выполнения какого либо обычного повседневного действия (подпись, клавиатурный почерк, голос и другое).

Основным на всемирном рынке биометрической защиты, всегда являлся статический метод. Динамическая аутентификация и комбинированные системы защиты информации занимали, всего лишь, 20 % рынка. Однако, в последние годы, наблюдается активное развитие динамических методов защиты. Особенный интерес сетевых технологий представляют методы клавиатурного почерка и аутентификации по подписи.

В связи с довольно быстрым развитием современных биометрических технологий, появляется критически важная проблема - определение общих стандартов надежности биометрических систем защиты. Большим авторитетом среди специалистов пользуются средства, имеющие сертификаты качества, которые выдает Международная ассоциация по компьютерной безопасности ICSA (International Computer Security Association).

Статический метод биометрической аутентификации и его разновидности

Дактилоскопия - наиболее популярная технология биометрической аутентификации, основанная на сканировании и распознавании отпечатков пальцев.

Данный метод активно поддерживается правоохранительными органами, с целью привлечения в свои архивы электронных образцов. Также, метод сканирования отпечатков пальцев легок в использовании и надежен универсальностью данных. Главным устройством этого метода биометрической аутентификации есть сканер, который сам по себе имеет небольшие размеры и является относительно недорогим в цене. Такая аутентификация осуществляется достаточно быстро за счет того, что система не требует распознавания каждой линии узора и сравнения её с исходными образцами, находящимися в базе. Системе достаточно определить совпадения в масштабных блоках и проанализировать раздвоения, разрывы и прочие искажения линий (минуции).

Уникальность каждого отпечатка позволяет использовать данный метод биометрической аутентификации как в криминалистике, в процессах серьезных бизнес-операций, так и в быту. В последнее время появилось множество ноутбуков со встроенным сканером отпечатков пальцев, клавиатур, компьютерных мышей, а также смартфонов для аутентификации пользователя.

Есть и минусы в этой, казалось бы, неоспоримой и не поддельной, аутентификации. Из-за использования сложных алгоритмов распознавания мельчайших папиллярных линий, система аутентификации может демонстрировать сбои при недостаточном контакте пальца со сканером. Обмануть средство аутентификации и саму систему защиты можно и с помощью муляжа (очень качественно выполненного) или мертвого пальца.

По принципу работы, используемые для аутентификации сканеры, делятся на три вида:

• оптические сканеры, функционирующие на технологии отражения, или по принципу просвета. Из всех видов, оптическое сканирование не способно распознать муляж, однако, благодаря своей стоимости и простоте, именно оптические сканеры наиболее популярны;
• полупроводниковые сканеры - подразделяются на радиочастотные, емкостные, термочувствительные и чувствительные к давлению сканеры. Тепловые (термосканеры) и радиочастнотные сканеры лучше всех способны распознать настоящий отпечаток и не допустить аутентификацию по муляжу пальца. Полупроводниковые сканеры считаются более надежными, нежели оптические;
• ультразвуковые сканеры. Данный вид устройств является самым сложным и дорогим. С помощью ультразвуковых сканеров можно совершать аутентификацию не только по отпечаткам пальцев, но и по некоторым другим биометрическим параметрам, таким как частота пульса и пр.

Аутентификация по сетчатке глаза. Данный метод стали использовать еще в 50-х годах прошлого столетия. В то время, как раз, была изучена и определена уникальность рисунка кровеносных сосудов глазного дна.

Сканеры сетчатки глаза имеют довольно большие габариты и более высокую цену, нежели сканеры отпечатков пальцев. Однако, надежность такого вида аутентификации гораздо выше дактилоскопии, что и оправдывает вложения. Особенности рисунка кровеносных сосудов глазного дна таковы, что он не повторяется даже у близнецов. Поэтому, такая аутентификация имеет максимальную защиту. Обмануть сканер сетчатки глаза, практически невозможно. Сбои при распознавании глазного рисунка незначительно малы - примерно, один на миллион случаев. Если, у пользователя нет серьезных глазных заболеваний (например, катаракта), он может уверенно использовать систему аутентификации по сетчатке глаза для защиты доступа к всевозможным хранилищам, приватных кабинетов и сверхсекретных объектов.

Сканирование сетчатки глаза предусматривает использование инфракрасного низкоинтенсивного излучения, которое направляется к кровеносным сосудам глазного дна через зрачок. Сигнал отображает несколько сотен характерных точек, которые записываются в шаблон. Самые современные сканеры вместо инфракрасного света направляют лазер мягкого действия.

Для прохождения данной аутентификации, человек должен максимально приблизить к сканеру лицо (глаз должен быть не далее 1,5 см от устройства), зафиксировать его в одном положении и направить взгляд на дисплей сканера, на специальную метку. Около сканера, в таком положении, приходится находиться приблизительно минуту. Именно столько много времени требуется сканеру для осуществления операции сканирования, после чего, системе понадобится еще несколько секунд для сравнения полученного образца с установленным шаблоном. Длительное нахождение в одном положении и фиксация взгляда на вспышку света и являются самыми большими недостатками использования данного вида аутентификации. Плюс, из-за относительно долгого сканирования сетчатки и обработки результатов, данное устройство невозможно устанавливать для аутентификации большого количества людей (например, проходной).

Аутентификация по радужной оболочке глаза. Данный метод аутентификации основан на распознавании уникальных особенностей радужной оболочки глаза.

Схожий на сеть, сложный рисунок подвижной диафрагмы между задней и передней камерами глаза - это и есть уникальная радужная оболочка. Данный рисунок человеку дается еще до его рождения и особо не изменяется в течении всей жизни. Надежности аутентификации методом сканирования радужной оболочки глаза способствует различие левого и правого глаз человека. Такая технология, практически, исключает ошибки и сбои при аутентификации.

Однако, сложно назвать устройства, считывающие рисунок радужной оболочки - сканерами. Это, скорее всего, специализированная камера, которая делает 30 снимков в секунду. Затем оцифровывается одна из записей и преобразовывается в упрощенную форму, из которой отбираются около 200 характерных точек и информация по ним записывается в шаблон. Это куда более надежно, чем сканирование отпечатков пальцев - для формирования таких шаблонов используются всего лишь 60-70 характерных точек.

Данный вид аутентификации предполагает дополнительную защиту от поддельных глаз - в некоторых моделях устройств, для определения «жизни» глаза, изменяется поток света, направленный в него и система отслеживает реакцию и определяет изменяется ли размер зрачка.

Данные сканеры уже широко используются, к примеру, в аэропортах многих стран для аутентификации сотрудников во время пересечения зон ограниченного доступа, а также, неплохо зарекомендовали себя в Англии, Германии, США и Японии во время экспериментального использования с банкоматами. Следует отметить, что при аутентификации по радужной оболочке глаза, в отличие от сканирования сетчатки, считывающая камера может находиться от 10 см до 1 метра от глаза и процесс сканирования и распознавания проходит намного быстрее. Данные сканеры стоят дороже, нежели вышеуказанные средства биометрической аутентификации, но, в последнее время и они становятся все более доступными.

Аутентификация по геометрии руки - данный метод биометрической аутентификации предполагает измерение определенных параметров человеческой кисти, например: длина, толщина и изгибы пальцев, общая структура кисти, расстояние между суставами, ширина и толщина ладони.

Руки человека не являются уникальными, поэтому для надежности данного вида аутентификации необходимо комбинировать распознавание сразу по нескольким параметрам.

Вероятность ошибок при распознавании геометрии кисти составляет около 0,1%, а это значит, что при ушибе, артрите и прочих заболеваниях и повреждениях кисти, скорее всего, пройти аутентификацию не удастся. Так что, данный метод биометрической аутентификации не подходит для обеспечения безопасности объектов высокой степени секретности.

Однако, данный метод нашел широкое распространение, благодаря тому, что он удобен для пользователей по целому ряду причин. Одной из немаловажных таких причин является то, что устройство для распознания параметров руки не принуждает пользователя к дискомфорту и не отнимает много времени (весь процесс аутентификации осуществляется за несколько секунд). Следующей причиной популярности аутентификации по геометрии руки можно назвать тот факт, что ни температура, ни загрязненность, ни влажность кисти не влияют на процедуру аутентификации. Также, удобен данный метод и тем, что для распознавания кисти можно использовать изображение низкого качества - размер шаблона, хранящегося в базе всего 9 байт. Процедура сравнения кисти пользователя с установленным шаблоном очень проста и легко может быть автоматизирована.

Устройства данного вида биометрической аутентификации могут иметь разный внешний вид и функционал - одни сканируют лишь два пальца, другие делают снимок всей руки, а некоторые современные устройства при помощи инфракрасной камеры сканируют вены и по их изображению осуществляют аутентификацию.

Данный метод впервые был использован в начале 70-х годов прошлого века. Сегодня подобные устройства можно встретить в аэропортах и различных предприятиях, где необходимо формировать достоверные сведения о присутствии того, или иного человека, учета рабочего времени и прочих процедур контроля.

Аутентификация по геометрии лица. Этот биометрический метод аутентификации является одним из «трёх больших биометрик» наряду с распознаванием по радужной оболочке и сканированию отпечатков пальцев.

Данный метод аутентификации подразделяется на двухмерное и трехмерное распознавание. Двухмерное (2D) распознавание лица используется уже очень давно, в основном, в криминалистике. Но, с каждым годом данный метод усовершенствуется, повышая, этим самым, уровень своей надежности. Однако, до совершенства двухмерному методу распознавания лица еще далеко - вероятность ложных срабатываний при данной аутентификации варьируется от 0,1 до 1 %. Еще выше частота ошибок непризнания.

Куда больше надежд возлагают на новейший метод - трехмерное (3D) распознавание лиц. Оценки надежности данного метода пока не выведены, так как он является относительно молодым. Разработкой систем трехмерного распознавания лиц занимаются около десяти ведущих мировых ИТ-компаний, в том числе и из России. Большинство таких разработчиков предоставляют на рынок сканеры вместе с программным обеспечением. И только некоторые работают над созданием и выпуском сканеров.

При трехмерном распознавании лиц используется множество сложных алгоритмов, эффективность которых зависит от условий их применения. Процедура сканирования составляет около 20-30 секунд. В этот момент лицо может быть повернуто относительно камеры, что принуждает систему компенсировать движения и формировать проекции лица с четким выделением черт лица, таких как контуры бровей, глаз, носа, губ и др. Затем система определяет расстояние между ними. В основном, шаблон составляется из таких неизменных характеристик, как глубина глазных впадин, форма черепа, надбровных дуг, высота и ширина скул и прочих ярко выраженных особенностей, благодаря которым впоследствии система сможет распознать лицо даже при наличии бороды, очков, шрамов, головного убора и прочего. Всего для построения шаблона используется от 12 до 40 особенностей лица и головы пользователя.

Международный подкомитет по стандартизации в области биометрии (IS0/IEC JTC1/SC37 Biometrics) в последнее время занимается разработкой единого формата сведений для распознавания человеческих лиц на основе двух- и трехмерных изображений. Скорее всего, два данных метода объединят вы один биометрический метод аутентификации.

Термография лица. Данный биометрический метод аутентификации выражается в установлении человека по его кровеносным сосудам.

Лицо пользователя сканируется при помощи инфракрасного света и формируется термограмма - температурная карта лица, являющаяся достаточно уникальной. Данный метод по своей надежности сравним с методом аутентификации по отпечаткам пальцев. Сканирование лица при данной аутентификации можно производить с десятиметрового расстояния. Этот метод способен распознать близнецов (в отличии от распознавания по геометрии лица), людей, перенесших пластические операции, использующих маски, а также он эффективен не смотря на температуру тела и старение организма.

Однако, данный метод не распространен широко, возможно, из-за невысокого качества получаемых термограмм лиц.

Динамические методы биометрической аутентификации

Данный метод позволяет произвести идентификацию и аутентификацию личности при помощи лишь одного микрофона, который подключен к записывающему устройству. Использование данного метода бывает полезным в судебных случаях, когда единственной уликой против подозреваемого служит запись телефонного разговора. Метод распознавания голоса является очень удобным - пользователю достаточно лишь произнести слово, без совершения каких-либо дополнительных действий. И, наконец, огромным преимуществом данного метода является право осуществления скрытой аутентификации. Пользователь не всегда может быть осведомлен о включении дополнительной проверки, а значит, злоумышленникам будет еще сложнее получить доступ.

Формирование персонального шаблона производится по многим характеристикам голоса. Это может быть тональность голоса, интонация, модуляция, отличительные особенности произношения некоторых звуков речи и другое. Если система аутентификации должным образом проанализировала все голосовые характеристики, то вероятность аутентификации постороннего лица никчемно мала. Однако, в 1-3 % случаев, система может дать отказ и настоящему обладателю ранее определенного голоса. Дело в том, что голос человека может меняться во время болезни (например, простуды), в зависимости от психического состояния, возраста и т.п. Поэтому, биометрический метод голосовой аутентификации нежелательно использовать на объектах повышенной безопасности. Он может быть использован для доступа в компьютерные классы, бизнес-центры, лаборатории и подобного уровня безопасности объекты. Также, технология распознавание голоса может применяться не только в качестве аутентификации и идентификации, но и как незаменимый помощник при голосовом вводе данных.

Метод распознавания клавиатурного почерка - является одним из перспективных методов биометрической аутентификации сегодняшнего дня. Клавиатурный почерк представляет собой биометрическую характеристику поведения каждого пользователя, а именно - скорость ввода, время удержания клавиш, интервалы между нажатиями на них, частота образования ошибок при вводе, число перекрытий между клавишами, использование функциональных клавиш и комбинаций, уровень аритмичности при наборе и др.

Данная технология является универсальной, однако, лучше всего, распознавание клавиатурного почерка подходит для аутентификации удаленных пользователей. Разработкой алгоритмов распознавания клавиатурного почерка активно занимаются как зарубежные, так и российские ИТ-компании.

Аутентификация по клавиатурному почерку пользователя имеет два способа:

• ввод известной фразы (пароля);
• ввод неизвестной фразы (генерируется случайным образом).

Оба способа аутентификации предполагают два режима: режим обучения и режим самой аутентификации. Режим обучения заключается в многократном вводе пользователем кодового слова (фразы, пароля). В процессе повторного набора, система определяет характерные особенности ввода текста и формирует шаблон показателей пользователя. Надежность такого вида аутентификации зависит от длины вводимой пользователем фразы.

Среди преимуществ данного метода аутентификации следует отметить удобство пользования, возможность осуществления процедуры аутентификации без специального оборудования, а также возможность скрытой аутентификации. Минусом данного метода, как и в случае с распознаванием голоса, можно назвать зависимость отказа системы от возрастных факторов и состояния здоровья пользователя. Ведь, моторика, куда сильнее, нежели голос, зависит от состояния человека. Даже простая человеческая усталость может повлиять на прохождение аутентификации. Смена клавиатуры, также может быть причиной отказа системы - пользователь способен не сразу адаптироваться к новому устройству ввода и поэтому, при вводе проверочной фразы, клавиатурный почерк может не соответствовать шаблону. В частности, это влияет на темп ввода. Хотя, исследователи предлагают повысить эффективность данного метода за счет использования ритма. Искусственное добавление ритма (например, ввод пользователем слова под какую-то знакомую мелодию) обеспечивает устойчивость клавиатурного почерка и более надежную защиту от злоумышленников.

Верификация подписи . В связи с популярностью и массовому использованию различных устройств с сенсорным экраном, биометрический метод аутентификации по подписи становится очень востребованным.

Максимально точную верификацию подписи обеспечивает использование специальных световых перьев. Во многих странах электронные документы, подписанные биометрической подписью, имеют такую же юридическую силу, что и бумажные носители. Это позволяет осуществлять документооборот значительно быстрее и беспрепятственно. В России, к сожалению, доверие оказывает лишь бумажный подписанный документ, или электронный документ, на который наложена официально зарегистрированная электронная цифровая подпись (ЭЦП). Но, ЭЦП легко передать другому лицу, что не сделаешь с биометрической подписью. Поэтому, верификация по биометрической подписи является более надежной.

Биометрический метод аутентификации по подписи имеет два способа:

• на основе анализа визуальных характеристик подписи. Данным способом предполагается сравнение двух изображений подписи на соответствие идентичности - это может осуществляться как системой, так и человеком;
• способ компьютерного анализа динамических характеристик написания подписи. Аутентификация таким способом происходит после тщательного исследования сведений о самой подписи, а также о статистических и периодических характеристиках ее написания.

Формирование шаблона подписи осуществляется в зависимости от требуемого уровня защиты. Всего, одна подпись анализируется пол 100-200 характерным точкам. Если же, подпись ставится с использованием светового пера, то помимо координат пера, учитывается и угол его наклона, нажатие пера. Угол наклона пера исчисляется относительно планшета и по часовой стрелке.

Данный метод биометрической аутентификации, как и распознавание клавиатурного почерка, имеют общую проблему - зависимость от психофизического состояния человека.

Комбинированные решения биометрической аутентификации

Мультимодальная, или комбинированная система биометрической аутентификации - это устройство, в котором объединены сразу несколько биометрических технологий. Комбинированные решения по праву считаются наиболее надежными в плане защиты информации с помощью биометрических показателей пользователя, ведь подделать сразу несколько показателей гораздо сложнее, нежели один признак, что является, практически, не под силу злоумышленникам. Максимально надежными считаются комбинации «радужная оболочка + палец» или «палец + рука».

Хотя, в последнее время, популярность набирают системы типа «лицо + голос». Это связано с широким распространением коммуникационных средств, которые сочетают в себе модальности аудио и видео, например, мобильные телефоны со встроенными камерами, ноутбуки, видеодомофоны и прочее.

Комбинированные системы биометрической аутентификации значительно эжффективнее мономодальных решений. Это подтверждает множество исследований, в том числе опыт одного банка, который установил сперва систему аутентификации пользователей по лицу (частота ошибок за счет низкого качества камер 7 %), затем по голосу (частота ошибок 5% из-за фоновых шумов), а после, комбинировав эти два метода, достигли почти 100 % эффективности.

Биометрические системы могут быть объединены различными способами: параллельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна служить минимализация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации.

Помимо комбинированных систем аутентификации, можно использовать и многофакторные системы. В системах с многофакторной аутентификацией, биометрические данные пользователя используются вместе с паролем или электронным ключом.

Защита биометрических данных

Биометрическая система аутентификации, как и многие другие системы защиты, в любой момент может быть подвергнута нападению злоумышленников. Соответственно, начиная с 2011 года, международная стандартизация в области информационных технологий предусматривает мероприятия по защите биометрических данных - стандарт IS0/IEC 24745:2011. В российском законодательстве защиту биометрических данных регламентирует Федеральный закон «О персональных данных», с последними изменениями в 2011 году.

Наиболее распространенным направлением в области современных биометрических методов аутентификации является разработка стратегии защиты, хранящихся в базах данных биометрических шаблонов. Среди самых популярных киберпреступлений дня сегодняшнего во всем мире считается «кража личности». Утечка шаблонов из базы данных делает преступления более опасными, так как восстанавливать биометрические данные злоумышленнику проще за счет обратного инжиниринга шаблона. Поскольку биометрические характеристики неотъемлемы от своего носителя, похищенный шаблон нельзя заменить нескомпроментированным новым, в отличии от пароля. Опасность кражи шаблона еще заключается в том, что помимо доступа к защищенным данным, злоумышленник может заполучить секретную информацию о человеке, или организовать за ним тайную слежку.

Защита биометрических шаблонов базируется на трех основных требованиях:

• необратимость - данное требование ориентировано на сохранение шаблона таким образом, чтобы злоумышленнику было невозможно восстановить вычислительным путем биометрические характеристики из образца, или создать физические подделки биометрических черт;
• различимость - точность системы биометрической аутентификации не должна быть нарушена схемой защиты шаблона;
• отменяемость - возможность формирования нескольких защищенных шаблонов из одних биометрических данных. Данное свойство предоставляет биометрической системе возможность отзывать биометрические шаблоны и выдавать новые при компрометации данных, а также предотвращает сопоставление сведений между базами данных, сохраняя этим самым приватность данных пользователя.

Оптимизируя надежную защиту шаблона, главной задачей является нахождение приемлемого взаимопонимания между этими требованиями. Защита биометрических шаблонов строится на двух принципах: биометрические криптосистемы и трансформация биометрических черт. Последние изменения в законодательстве запрещают оператору биометрической системы самостоятельно, без присутствия человека, менять его персональные данные. Соответственно, приемлемыми становятся системы, хранящие биометрические данные в зашифрованном виде. Шифровать эти сведения можно двумя методами: с помощью обычного ключа и шифрование при помощи ключа биометрического - доступ к данным предоставляется исключительно в присутствии владельца биометрических показателей. В обычной криптографии ключ расшифровки и зашифрованный шаблон представляют собой две абсолютно разные единицы. Шаблон может считаться защищенным в том случае, если защищен ключ. В биометрическом ключе происходит одновременная инкапсуляция шаблона криптографического ключа. В процессе шифрования подобным способом, в биометрической системе хранится лишь частичная информация из шаблона. Ее называют защищенным эскизом - secure sketch. На основании защищенного эскиза и другого биометрического образца, схожего на представленный при регистрации, восстанавливается оригинальный шаблон.

ИТ-специалисты, занимающиеся исследованиями схем защиты биометрических шаблонов, обозначили два главных метода создания защищенного эскиза:

• нечеткое обязательство (fuzzy commitment);
• нечеткий сейф (fuzzy vault).

Первый метод годится для защиты биометрических шаблонов, имеющих вид двоичных строк определенной длины. А второй может быть полезным для защиты шаблонов, которые представляют собой наборы точек.

Внедрение криптографических и биометрических технологий положительное влияет на разработку инновационных решений для обеспечения информационной безопасности. Особенно перспективной является многофакторная биометрическая криптография, объединившая в себе технологии пороговой криптографии с разделением секрета, многофакторной биометрии и методы преобразования нечетких биометрических признаков в основные последовательности.

Невозможно сформировать однозначный вывод, какой из современных биометрических методов аутентификации, или комбинированных методов является наиболее эффективным для тех, или иных коммерческих из расчета соотношения цены и надежности. Определенно видно, что для множества коммерческих задач использовать сложные комбинированные системы не представляется логичным. Но, вовсе не рассматривать такие системы, тоже не верно. Комбинированную систему аутентификации можно задействовать с учетом требуемого в данный момент уровня безопасности с возможностью активации дополнительных методов в дальнейшем.

Презентацию к данной лекции можно скачать .

Простая идентификация личности. Комбинация параметров лица, голоса и жестов для более точной идентификации. Интеграция возможностей модулей Intel Perceptual Computing SDK для реализации многоуровневой системы информационной безопасности, основанной на биометрической информации.

В данной лекции дается введение в предмет биометрических систем защиты информации, рассматривается принцип действия, методы и применение на практике. Обзор готовых решений и их сравнение. Рассматриваются основные алгоритмы идентификации личности. Возможности SDK по созданию биометрических методов защиты информации.

4.1. Описание предметной области

Существует большое разнообразие методов идентификации и многие из них получили широкое коммерческое применение. На сегодняшний день в основе наиболее распространенных технологий верификации и идентификации лежит использование паролей и персональных идентификаторов ( personal identification number - PIN ) или документов типа паспорта, водительских прав. Однако такие системы слишком уязвимы и могут легко пострадать от подделки, воровства и других факторов. Поэтому все больший интерес вызывают методы биометрической идентификации, позволяющие определить личность человека по его физиологическим характеристикам путем распознания по заранее сохраненным образцам.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

• предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
• ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
• обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
• процесс распознавания, благодаря интуитивности программного и аппаратного интерфейса, понятен и доступен людям любого возраста и не знает языковых барьеров;
• избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
• исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
• организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Кроме того, важным фактором надежности является то, что она абсолютно никак не зависит от пользователя. При использовании парольной защиты человек может использовать короткое ключевое слово или держать бумажку с подсказкой под клавиатурой компьютера. При использовании аппаратных ключей недобросовестный пользователь будет недостаточно строго следить за своим токеном, в результате чего устройство может попасть в руки злоумышленника. В биометрических же системах от человека не зависит ничего. Еще одним фактором, положительно влияющим на надежность биометрических систем, является простота идентификации для пользователя. Дело в том, что, например, сканирование отпечатка пальца требует от человека меньшего труда, чем ввод пароля. А поэтому проводить эту процедуру можно не только перед началом работы, но и во время ее выполнения, что, естественно, повышает надежность защиты. Особенно актуально в этом случае использование сканеров, совмещенных с компьютерными устройствами. Так, например, есть мыши, при использовании которых большой палец пользователя всегда лежит на сканере. Поэтому система может постоянно проводить идентификацию, причем человек не только не будет приостанавливать работу, но и вообще ничего не заметит. В современном мире, к сожалению, продается практически все, в том числе и доступ к конфиденциальной информации. Тем более что человек, передавший идентификационные данные злоумышленнику, практически ничем не рискует. Про пароль можно сказать, что его подобрали, а про смарт-карту, что ее вытащили из кармана. В случае же использования биометрической защиты подобной ситуации уже не произойдет.

Выбор отраслей, наиболее перспективных для внедрения биометрии, с точки зрения аналитиков, зависит, прежде всего, от сочетания двух параметров: безопасности (или защищенности) и целесообразности использования именно этого средства контроля или защиты. Главное место по соответствию этим параметрам, бесспорно, занимают финансовая и промышленная сфера, правительственные и военные учреждения, медицинская и авиационная отрасли, закрытые стратегические объекты. Данной группе потребителей биометрических систем безопасности в первую очередь важно не допустить неавторизованного пользователя из числа своих сотрудников к неразрешенной для него операции , а также важно постоянно подтверждать авторство каждой операции . Современная система безопасности уже не может обходиться не только без привычных средств, гарантирующих защищенность объекта, но и без биометрии. Также биометрические технологии используются для контроля доступа в компьютерных, сетевых системах, различных информационных хранилищах, банках данных и др.

Биометрические методы защиты информации становятся актуальней с каждым годом. С развитием техники: сканеров, фото и видеокамер спектр задач, решаемых с помощью биометрии, расширяется, а использование методов биометрии становится популярнее. Например, банки, кредитные и другие финансовые организации служат для их клиентов символом надежности и доверия. Чтобы оправдать эти ожидания, финансовые институты все больше внимание уделяют идентификации пользователей и персонала, активно применяя биометрические технологии. Некоторые варианты использования биометрических методов:

• надежная идентификация пользователей различных финансовых сервисов, в т.ч. онлайновых и мобильных (преобладает идентификация по отпечаткам пальцев, активно развиваются технологии распознавания по рисунку вен на ладони и пальце и идентификация по голосу клиентов, обращающихся в колл-центры);
• предотвращение мошенничеств и махинаций с кредитными и дебетовыми картами и другими платежными инструментами (замена PIN-кода распознаванием биометрических параметров, которые невозможно похитить, "подсмотреть", клонировать);
• повышение качества обслуживания и его комфорта (биометрические банкоматы);
• контроль физического доступа в здания и помещения банков, а также к депозитарным ячейкам, сейфам, хранилищам (с возможностью биометрической идентификации, как сотрудника банка, так и клиента-пользователя ячейки);
• защита информационных систем и ресурсов банковских и других кредитных организаций.

4.2. Биометрические системы защиты информации

Биометрические системы защиты информации - системы контроля доступа, основанные на идентификации и аутентификации человека по биологическим признакам, таким как структура ДНК, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатка глаза, геометрия и температурная карта лица, отпечаток пальца, геометрия ладони. Также эти методы аутентификации человека называют статистическими методами, так как основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нем в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны или украдены. Часто используются еще и уникальные динамические методы биометрической аутентификации - подпись, клавиатурный почерк, голос и походка, которые основаны на поведенческих характеристиках людей.

Понятие " биометрия " появилось в конце девятнадцатого века. Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы прошлого века. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и совсем недавно. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно вырос благодаря тому, что мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей. Отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности. Например, биометрическая система может контролировать доступ к информации и хранилищам в банках, ее можно использовать на предприятиях, занятых обработкой ценной информации, для защиты ЭВМ, средств связи и т. д.

Суть биометрических систем сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека. Биометрические системы безопасности позволяют автоматически распознавать человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам.

Рис. 4.1.

Описание работы биометрических систем:

Все биометрические системы работают по одинаковой схеме. Вначале, происходит процесс записи, в результате которого система запоминает образец биометрической характеристики. Некоторые биометрические системы делают несколько образцов для более подробного запечатления биометрической характеристики. Полученная информация обрабатывается и преобразуется в математический код. Биометрические системы информационной безопасности используют биометрические методы идентификации и аутентификации пользователей. Идентификация по биометрической системы проходит в четыре стадии:

• Регистрация идентификатора - сведение о физиологической или поведенческой характеристике преобразуется в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• Выделение - из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• Сравнение - сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• Решение - выносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный идентификатор.

Заключение о совпадении/несовпадении идентификаторов может затем транслироваться другим системам (контроля доступа, защиты информации и т. д), которые далее действуют на основе полученной информации.

Одна из самых важных характеристик систем защиты информации, основанных на биометрических технологиях, является высокая надежность , то есть способность системы достоверно различать биометрические характеристики, принадлежащие разным людям, и надежно находить совпадения. В биометрии эти параметры называются ошибкой первого рода ( False Reject Rate , FRR ) и ошибкой второго рода ( False Accept Rate , FAR ). Первое число характеризует вероятность отказа доступа человеку, имеющему доступ , второе - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Подделать папиллярный узор пальца человека или радужную оболочку глаза очень сложно. Так что возникновение "ошибок второго рода" (то есть предоставление доступа человеку, не имеющему на это право) практически исключено. Однако, под воздействием некоторых факторов биологические особенности, по которым производится идентификация личности, могут изменяться. Например, человек может простудиться, в результате чего его голос поменяется до неузнаваемости. Поэтому частота появлений "ошибок первого рода" (отказ в доступе человеку, имеющему на это право) в биометрических системах достаточно велика. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR . Иногда используется и сравнительная характеристика EER ( Equal Error Rate ), определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь , с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить "чужого" или пропустить всех "своих".

Рис. 4.2.

Не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Поэтому важной характеристикой является устойчивость к муляжу, скорость работы и стоимость системы. Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный минус. Также важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь , с точностью работы системы.

Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации "обучает" систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. В результате сканирования чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон . Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон . Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC , времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

4.3. Обзор готовых решений

4.3.1. ИКАР Лаб: комплекс криминалистического исследования фонограмм речи

Аппаратно-программный комплекс ИКАР Лаб предназначен для решения широкого круга задач анализа звуковой информации, востребованного в специализированных подразделениях правоохранительных органов, лабораториях и центрах судебной экспертизы, службах расследования летных происшествий, исследовательских и учебных центрах. Первая версия продукта была выпущена в 1993 году и явилась результатом совместной работы ведущих аудиоэкспертов и разработчиков программного обеспечения. Входящие в состав комплекса специализированные программные средства обеспечивают высокое качество визуального представления фонограмм речи. Современные алгоритмы голосовой биометрии и мощные инструменты автоматизации всех видов исследования фонограмм речи позволяют экспертам существенно повысить надежность и эффективность экспертиз. Входящая в комплекс программа SIS II обладает уникальными инструментами для идентификационного исследования: сравнительное исследование диктора, записи голоса и речи которого предоставлены на экспертизу и образцов голоса и речи подозреваемого. Идентификационная фоноскопическая экспертиза основывается на теории уникальности голоса и речи каждого человека. Анатомическое факторы: строение органов артикуляции, форма речевого тракта и ротовой полости, а также внешние факторы: навыки речи, региональные особенности, дефекты и др.

Биометрические алгоритмы и экспертные модули позволяют автоматизировать и формализовать многие процессы фоноскопического идентификационного исследования, такие как поиск одинаковых слов, поиск одинаковых звуков, отбор сравниваемых звуковых и мелодических фрагментов, сравнение дикторов по формантам и основному тону, аудитивные и лингвистические типы анализа. Результаты по каждому методу исследования представляются в виде численных показателей общего идентификационного решения.

Программа состоит из ряда модулей, с помощью которых производится сравнение в режиме "один-к-одному". Модуль "Сравнения формант" основан на термине фонетики - форманте, обозначающий акустическую характеристику звуков речи (прежде всего гласных), связанную с уровнем частоты голосового тона и образующую тембр звука. Процесс идентификации с использованием модуля "Сравнения формант" может быть разделен на два этапа: cначала эксперт осуществляет поиск и отбор опорных звуковых фрагментов, а после того как опорные фрагменты для известного и неизвестного дикторов набраны, эксперт может начать сравнение. Модуль автоматически рассчитывает внутридикторскую и междикторскую вариативность формантных траекторий для выбранных звуков и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Также модуль позволяет визуально сравнить распределения выбранных звуков на скаттерограмме.

Модуль "Сравнение Основного Тона" позволяет автоматизировать процесс идентификации дикторов с помощью метода анализа мелодического контура. Метод предназначен для сравнения речевых образцов на основе параметров реализации однотипных элементов структуры мелодического контура. Для анализа предусмотрено 18 типов фрагментов контура и 15 параметров их описания, включая значения минимума, среднего, максимума, скорости изменения тона, эксцесса, скоса и др. Модуль возвращает результаты сравнения в виде процентного совпадения для каждого из параметров и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Все данные могут экспортироваться в текстовый отчет.

Модуль автоматической идентификации позволяет производить сравнение в режиме "один-к-одному" с использованием алгоритмов:

• Спектрально-форматный;
• Статистика основного тона;
• Смесь Гауссовых распределений;

Вероятности совпадения и различия дикторов рассчитываются не только для каждого из методов, но и для их совокупности. Все результаты сравнения речевых сигналов двух файлах, получаемые в модуле автоматической идентификации, основаны на выделении в них идентификационно значимых признаков и вычислении меры близости между полученными наборами признаков и вычислений меры близости полученных наборов признаков между собой. Для каждого значения этой меры близости во время периода обучения модуля автоматического сравнения были получены вероятности совпадения и различия дикторов, речь которых содержалась в сравниваемых файлах. Эти вероятности были получены разработчиками на большой обучающей выборке фонограмм: десятки тысяч дикторов, различные каналы звукозаписи, множество сессий звукозаписи, разнообразный тип речевого материала. Применение статистических данных к единичному случаю сравнения файл-файл требует учета возможного разброса получаемых значений меры близости двух файлов и соответствующей ей вероятности совпадения/различия дикторов в зависимости от различных деталей ситуации произнесения речи. Для таких величин в математической статистике предложено использовать понятие доверительного интервала. Модуль автоматического сравнения выводит численные результаты с учетом доверительных интервалов различных уровней, что позволяет пользователю увидеть не только среднюю надежность метода, но и наихудший результат, полученный на обучающей базе. Высокая надежность биометрического движка, разработанного компанией ЦРТ, была подтверждена испытаниями NIST (National Institute of Standards and Technology)

Некоторые методы сравнения являются полуавтоматическими (лингвистический и аудитивный анализы)

Полное название:

Биометрические системы идентификации и аутентификации.

Биометрические технологии основаны на биометрии, измерении уникальных характеристик отдельно взятого человека. Это могут быть как уникальные признаки, полученные им с рождения, например: ДНК, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза; так и характеристики, приобретённые со временем или же способные меняться с возрастом или внешним воздействием. Например: почерк, голос или походка.

Назначение:

Основным способом защиты информации от злоумышленников считается внедрение так называемых средств ААА, или 3А (authentication, authorization, administration - аутентификация, авторизация, администрирование). Среди средств ААА значимое место занимают аппаратно-программные системы идентификации и аутентификации (СИА) и устройства ввода идентификационных признаков (термин соответствует ГОСТ Р 51241-98), предназначенные для защиты от несанкционированного доступа (НСД) к компьютерам.

При использовании СИА сотрудник получает доступ к компьютеру или в корпоративную сеть только после успешного прохождения процедуры идентификации и аутентификации. Идентификация заключается в распознавании пользователя по присущему или присвоенному ему идентификационному признаку. Проверка принадлежности пользователю предъявленного им идентификационного признака осуществляется в процессе аутентификации.

В состав аппаратно-программных СИА входят идентификаторы, устройства ввода-вывода (считыватели, контактные устройства, адаптеры, платы доверенной загрузки, разъемы системной платы и др.) и соответствующее ПО. Идентификаторы предназначены для хранения уникальных идентификационных признаков. Кроме того, они могут хранить и обрабатывать разнообразные конфиденциальные данные. Устройства ввода-вывода и ПО пересылают данные между идентификатором и защищаемым компьютером.

Биометрическая идентификация – это способ идентификации личности по отдельным специфическим биометрическим признакам (идентификаторам), присущим конкретному человеку.

Биометрическая аутентификация - это опознание индивидуума на основе его физиологических характеристик и поведения. Аутентификация проводится посредством компьютерной технологии без какого-либо нарушения личной сферы человека. Собранные таким образом в базе данных приметы человека сравниваются с теми, которые актуально регистрируются системами безопасности.

Присвоение субъектам и объектам доступа личного идентификатора и сравнение его с заданным перечнем называется идентификацией. Идентификация обеспечивает выполнение следующих функций:

Установление подлинности и определение полномочий субъекта при его допуске в систему,

Контролирование установленных полномочий в процессе сеанса работы;

Регистрация действий и др.

Аутентификацией (установлением подлинности) называется проверка принадлежности субъекту доступа предъявленного им идентификатора и подтверждение его подлинности. Другими словами, аутентификация заключается в проверке: является ли подключающийся субъект тем, за кого он себя выдает.

Биометрические технологии активно применяются во многих областях связанных с обеспечением безопасности доступа к информации и материальным объектам, а также в задачах уникальной идентификации личности.

Применения биометрических технологий разнообразны: доступ к рабочим местам и сетевым ресурсам, защита информации, обеспечение доступа к определённым ресурсам и безопасность. Ведение электронного бизнеса и электронных правительственных дел возможно только после соблюдения определённых процедур по идентификации личности. Биометрические технологии используются в области безопасности банковских обращений, инвестирования и других финансовых перемещений, а также розничной торговле, охране правопорядка, вопросах охраны здоровья, а также в сфере социальных услуг. Биометрические технологии в скором будущем будут играть главную роль в вопросах персональной идентификации во многих сферах. Применяемые отдельно или используемые совместно со смарт-картами, ключами и подписями, биометрия скоро станет применяться во всех сферах экономики и частной жизни.

№ п/п	Области применения	Основные характеристики
1	Компьютер-ная безопас-ность	В данной области биометрия используется для замены (иногда для усиления) стандартной процедуры входа в различные программы по паролю, смарт-карте, таблетке touch-memory и т.д. Самым распространенным решением на базе биометрических технологий является идентификация (или верификация) по биометрическим характеристикам в корпоративной сети или при входе на рабочую станцию (персональный компьютер, ноутбук и т.д.).
2	Торговля	Основные направления:>br>- в магазинах, ресторанах и кафе биометрические идентификаторы используются либо непосредственно как средство идентификации покупателя и последующего снятия денег с его счета, либо для подтверждения права покупателя на какие-либо скидки и другие льготы; - в торговых автоматах и банкоматах как средство идентификации человека взамен магнитных карточек или в дополнение к ним; - в электронной коммерции биометрические идентификаторы используются как средства удаленной идентификации через Интернет, что значительно надежнее паролей, а в сочетании со средствами крипто-графии дает электронным транзакциям очень высокий уровень защиты.
3	Системы СКУД	В системах контроля и управления доступом (СКУД) с сетевой архитектурой, когда в здании есть несколько входов, оборудованных биометрическими замками, шаблоны биометрических характеристик всех сотрудников хранятся централизованно, вместе с информацией о том, кому и куда (и, возможно, когда) разрешен вход. В СКУД реализуются следующие технологии распознавания: отпечаток пальца, лицо, форма руки, ра-дужная оболочка глаза, голос.
4	Системы АДИС	Основным назначением систем гражданской идентификации и автоматизированных дактилоскопических информационных систем (АДИС) является управление правами, которые предоставлены государством гражданам и иностранцам. Права гражданства, голосования, места жительства или работы для иностранцев, право получать социальное обеспечение и т.д. признаются и подтверждаются с помощью документов и разнообразных карт. В настоящее время такие системы получили очень широкое распространение из-за того, что некоторые страны стали использовать их для проверки личности въезжающих.
5	Комплексные системы	К системам данного типа относятся решения, сочетающие в себе системы первых трех классов. Сотрудник компании регистрируется у администратора системы всего один раз, и дальше ему автоматически назначаются все необходимые привилегии как на вход в помещение, так и на работу в корпоративной сети и с ее ресурсами.

Кроме этих основных секторов применения в настоящее время начинается активное использование биометрии и в некоторых других областях, таких как:

Игорный бизнес. Биометрия используется по двум направлениям: проверка всех находящихся по "черным спискам" (аналог массовой идентификации по лицам, используемой в аэропортах), а также как система идентификации и платежное средство постоянных клиентов;

Идентификация в мобильных устройствах, таких как мобильные телефоны, компактные ПК и т.д.;

В транспортной области как платежное средство;

Медицина. Биометрия используется для идентификации медицинских работников при получении доступа к закрытым данным и для электронной подписи записей в истории болезни.

Представители:

Еkey biometric systems GmbH – основанная в 1999 году австрийская компания по биометрическим системам доступа по отпечаткам пальцев, на сегодняшний день является компанией №1 в этой области. Слоган –«ваш палец – это ключ».

BioLink - создана в 2000г. и за это время превратилась в ведущего российского разработчика, поставщика и провайдера решений в сфере биометрической идентификации. Компания успела осуществить не только в России, но и за рубежом ряд крупномасштабных проектов (в том числе по созданию системы регистрации жителей Сан-Франциско, получающих пособия и социальные льготы, а также системы регистрации избирателей в Нигерии).

Многочисленные партнеры компании BioLink в России и за рубежом объединены в Биометрический альянс - уникальное содружество ведущих поставщиков передовых решений и систем на основе биометрической идентификации.

Ряд фирм США (Miros, Lau Technologies, Identification Technologies International) уже разработали системы опознавания человека по лицу, действующие подобно полицейскому, проверяющему права водителя автомобиля и сравнивающему его лицо с фотографией в предъявленном документе.

По данным фирмы Master Card (США), разработавшей оптическую биометрическую систему идентификации по отпечаткам пальцев, с времени установки в 1996 г. этой системы в офисах фирмы было проверено 6700 посетителей. Фирма считает, что эта система является наиболее удобной для держателей кредитных карточек.

В системе идентификации фирмы San Bruno (США) используется светодиод с излучением в ближней инфракрасной области спектра для бокового освещения пальцев и получения рельефного дактилоскопического рисунка.

Фирма Fingermatrix (США) разработала принтеры для одного и десяти пальцев, в которых оптическая система располагается под ванночкой со спиртом и водой. Слой жидкости предохраняет поверхность, на которой воспроизводится изображение, от загрязнения и повышает светопропускание.

Другая американская фирма Quatalmage разработала более совершенный коррелятор, в котором применен созданный фирмой пространственный модулятор света высокого быстродействия (время отклика менее 1 мкс) с разрешением 200 линий/мм. Сформированное компьютером изображение направляется в два сегнетоэлектрических пространственных модулятора света, облучаемых светом лазерного диода с длиной волны 830 нм. Лазерный луч проходит через объектив преобразователя Фурье. Быстродействующий пространственный модулятор света усиливает преобразованное по Фурье изображение. Второй лазерный луч с длиной волны излучения 850 нм считывает усиленное изображение и переносит результаты обратно через объектив преобразователя Фурье на интеллек-туальный чувствительный элемент, способный обнаруживать пики корреляции при сравнении до 4000 отпечатков пальцев в 1 с.

Биометрическая идентификация - это предъявление пользователем своего уникального биометрического параметра и процесс сравнения его со всей базой имеющихся данных. Для извлечения такого рода персональных данных используются .

Биометрические системы контроля доступа удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них, не могут быть утеряны либо украдены. считается более надежным, т.к. не могут быть переданы третьим лицам, скопированы.

Технологии биометрической идентификации

Методы биометрической идентификации:

1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация ;
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация
• Идентификация

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• Идентификация ;
• Идентификация по рукописному почерку;
• Идентификация по клавиатурному почерку
• и другие.

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии - манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.

Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, - походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.

Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Критерии биометрической идентификации

Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• - коэффициент ложного пропуска;
• FMR - вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• - коэффициент ложного отказа;
• FNMR - вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
• График ROC - визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
• Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
• Коэффициент ошибочного удержания (FTC) - вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
• Ёмкость шаблона - максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» от 27.07.2006 г.

Сравнительный анализ основных методов биометрической идентификации

Сравнение методов биометрической аутентификации с использованием математической статистики (FAR и FRR)

Главными, для оценки любой биометрической системы, являются два параметра:

FAR (False Acceptance Rate) - коэффициент ложного пропуска, т.е. процент возникновения ситуаций, когда система разрешает доступ пользователю, незарегистрированному в системе.

FRR (False Rejection Rate) - коэффициент ложного отказа, т.е. отказ в доступе настоящему пользователю системы.

Обе характеристики получают расчетным путем на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.

Для самых популярных на сегодняшний день методов биометрической идентификации средние значения FAR и FRR выглядят следующим образом:

Но для построения эффективной системы контроля доступа недостаточно отличных показателей FAR и FRR. Например, сложно представить СКУД на основе анализа ДНК, хотя при таком методе аутентификации указанные коэффициенты стремятся к нулю. Зато растет время идентификации, увеличивается влияние человеческого фактора, неоправданно возрастает стоимость системы.

Таким образом, для качественного анализа биометрической системы контроля доступа необходимо использовать и другие данные, получить которые, порой, возможно только опытным путем.

В первую очередь, к таким данным нужно отнести возможность подделки биометрических данных для идентификации в системе и способы повышения уровня безопасности.

Во- вторых, стабильность биометрических факторов: их неизменность со временем и независимость от условий окружающей среды.

Как логичное следствие, - скорость аутентификации, возможность быстрого бесконтактного снятия биометрических данных для идентификации.

И, конечно, стоимость реализации биометрической СКУД на основе рассматриваемого метода аутентификации и доступность составляющих.

Сравнение биометрических методов по устойчивости к фальсификации данных

Фальсификация биометрических данных это в любом случае достаточно сложный процесс, зачастую требующий специальной подготовки и технического сопровождения. Но если подделать отпечаток пальца можно и в домашних условиях, то об успешной фальсификации радужной оболочки - пока не известно. А для систем биометрической аутентификации по сетчатке глаза создать подделку попросту невозможно.

Сравнение биометрических методов по возможности строгой аутентификации

Повышение уровня безопасности биометрической системы контроля доступа, как правило, достигается программно-аппаратными методами. Например, технологии «живого пальца» для отпечатков, анализ непроизвольных подрагиваний – для глаз. Для увеличения уровня безопасности биометрический метод может являться одной из составляющих многофакторной системы аутентификации.

Включение в программно-аппаратный комплекс дополнительных средств защиты обычно довольно ощутимо увеличивает его стоимость. Однако, для некоторых методов возможна строгая аутентификация на основе стандартных составляющих: использование нескольких шаблонов для идентификации пользователя (например, отпечатки нескольких пальцев).

Сравнение методов аутентификации по неизменности биометрических характеристик

Неизменность биометрической характеристики с течением времени понятие также условное: все биометрические параметры могут измениться вследствие медицинской операции или полученной травмы. Но если обычный бытовой порез, который может затруднить верификацию пользователя по отпечатку пальца, - ситуация обычная, то операция, изменяющая рисунок радужной оболочки глаза – редкость.

Сравнение по чувствительности к внешним факторам

Влияние параметров окружающей среды на эффективность работы СКУД зависит от алгоритмов и технологий работы, реализованных производителем оборудования, и может значительно отличаться даже в рамках одного биометрического метода. Ярким примером подобных различий могут послужить считыватели отпечатков пальцев, которые в целом довольно чувствительны к влиянию внешних факторов.

Если сравнивать остальные методы биометрической идентификации – самым чувствительным окажется распознавание лиц 2D: здесь критичным может стать наличие очков, шляпы, новой прически или отросшей бороды.

Системы, использующие метод аутентификации по сетчатке, требуют довольно жесткого положения глаза относительно сканера, неподвижности пользователя и фокусировки самого глаза.

Методы идентификации пользователя по рисунку вен и радужной оболочке глаза сравнительно стабильны в работе, если не пытаться использовать их в экстремальных условиях работы (например, бесконтактная аутентификация на большом расстоянии во время «грибного» дождя).

Наименее чувствительна к влиянию внешних факторов трехмерная идентификация по лицу. Единственным параметром, который может повлиять на работу подобной СКУД, является чрезмерная освещенность.

Сравнение по скорости аутентификации

Скорость аутентификации зависит от времени захвата данных, размеров шаблона и объема ресурсов, отведенных на его обработку, и основных программных алгоритмов применяемых для реализации конкретного биометрического метода.

Сравнение по возможности бесконтактной аутентификации

Бесконтактная аутентификация дает массу преимуществ использования биометрических методов в системах физической безопасности на объектах с высокими санитарно-гигиеническими требованиями (медицина, пищевая промышленность, научно-исследовательские институты и лаборатории). Кроме того, возможность идентификации удаленного объекта ускоряет процедуру проверки, что актуально для крупных СКУД с высокой поточностью. А также, бесконтактная идентификация может использоваться правоохранительными органами в служебных целях. Именно поэтому , но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением видеонаблюдения реализация подобного принципа работы становится все более легкой.

Сравнение биометрических методов по психологическому комфорту пользователя

Психологический комфорт пользователей – также достаточно актуальный показатель при выборе системы безопасности. Если в случае с двухмерным распознаванием лиц или радужной оболочкой – оно происходит незаметно, то сканирование сетчатки глаза – довольно неприятный процесс. А идентификация по отпечатку пальца, хоть и не приносит неприятных ощущений, может вызывать негативные ассоциации с методами криминалистической экспертизы.

Сравнение по стоимости реализации биометрических методов в СКУД

Стоимость систем контроля и учета доступа в зависимости от используемых методов биометрической идентификации крайне различается между собой. Впрочем, разница может быть ощутимой и внутри одного метода, в зависимости от назначения системы (функциональности), технологий производства, способов повышающих защиту от несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение доступности методов биометрической идентификации в России

Идентификация как Услуга (Identification-as-a-service)

Идентификация как Услуга на рынке биометрических технологий понятие достаточно новое, но сулящее массу очевидных преимуществ: простота использования, экономия времени, безопасность, удобство, универсальность и масштабируемость – как и другие системы, базирующиеся на Облачном хранении и обработке данных.

В первую очередь, Identification-as-a-service представляет интерес для крупных проектов с широким спектром задач по безопасности, в частности, для государственных и местных правоохранительных органов, позволяя создать инновационные автоматизированные системы биометрической идентификации, которые обеспечивают идентификацию в режиме реального времени подозреваемых и преступников.

Облачная идентификация как технология будущего

Развитие биометрической идентификации идет параллельно развитию Облачных сервисов. Современные технологические решения направлены на интеграцию различных сегментов в комплексные решения, удовлетворяющие всем потребностям клиента, при чем, не только в обеспечении физической безопасности. Так что объединение Cloud-сервисов и биометрии в составе СКУД – шаг, полностью отвечающий духу времени и обращенный в перспективу.

Каковы перспективы объединения биометрических технологий с облачными сервисами?

Этот вопрос редакция сайт адресовала крупнейшему российскому системному интегратору, компании «Техносерв»:

"Начнем с того, что интеллектуальные комплексные системы безопасности, которые мы демонстрируем – и есть, собственно, один из вариантов облака. А вариант из фильма: человек один раз прошел мимо камеры и он уже занесен системы… Это будет. Со временем, с увеличением вычислительных мощностей, но будет.

Сейчас на одну идентификацию в потоке, с гарантированным с качеством, - нужно как минимум восемь компьютерных ядер: это чтобы оцифровать изображение и быстро сравнить его с базой данных. Сегодня это технически возможно, но невозможно коммерчески - такая высокая стоимость просто не сообразна. Однако, с повышением мощностей, мы придем к тому, что единую базу биоидентификации всё-таки создадут, " - отвечает Александр Абрамов, директор департамента мультимедиа и ситуационных центров компании "Техносерв".

Идентификация как Услуга Morpho Cloud

О принятии Облачных сервисов в качестве удобного и безопасного решения, говорит первое развертывание автоматизированной системы биометрической идентификации для государственных правоохранительных органов в коммерческой облачной среде, завершившееся в сентябре 2016 гола: MorphoTrak, дочерняя компания Safran Identity & Security, и Департамент полиции Альбукерке успешно развернули MorphoBIS в облаке MorphoCloud. Полицейские уже отметили значительное увеличение скорости обработки, а также возможность распознавания отпечатков значительно худшего качества.

Служба, разработанная MorphoTrak) базируется на Microsoft Azure Government и включает в себя несколько биометрические механизмов идентификации: дактилоскопическая биометрия, биометрия лица и радужной оболочки глаза. Кроме того, возможно распознавание татуировок, голоса, услуги (VSaaS).

Кибербезопасность системы отчасти гарантируется размещением на правительственном сервере уголовного правосудия Criminal Justice Information Services (CJIS), а отчасти совокупным опытом работы в области безопасности компаний Morpho и Microsoft.

"Мы разработали наше решение, чтобы помочь правоохранительным органам добиться экономии времени и увеличения эффективности. Безопасность, конечно, является ключевым элементом. Мы хотели, чтобы облачное решение отвечало бы жесткой политике безопасности правительства CJIS и нашли Microsoft идеальным партнером, чтобы обеспечить жесткий контроль над уголовными и национальными данными по безопасности, в рамках территориально-распределенной среды центров обработки данных." - говорит Франк Баррет, директор Cloud Services в MorphoTrak, LLC.

В результате Morpho Cloud является выдающимся примером аутсорсингового управления идентификацией , которая может обеспечить эффективность и экономичность улучшений в системах безопасности правоохранительных органов. Идентификация как сервис предоставляет преимущества, недоступные для большинства учреждений. Например, гео-распределенное аварийное восстановление данных, как правило, не целесообразно с точки зрения высокой стоимости проекта, и повышение уровня безопасности таким образом возможно только благодаря масштабу Microsoft Azure и Morpho Cloud.

Биометрическая аутентификация на мобильных устройствах

Аутентификация по отпечатку пальца на мобильных устройствах

Исследование Biometrics Research Group, Inc . посвящено анализу и прогнозу развития рынка биометрической аутентификации в мобильных устройствах. Исследование спонсировано ведущими производителями рынка биометрии Cognitec, VoicePIN и Applied Recognition .

Рынок мобильной биометрии в цифрах

По данным исследования объем сегмента мобильной биометрии оценивается в 9 млрд. долл. к 2018 г. и $ 45 млрд к 2020 году по всему миру. При этом использование биометрических характеристик для аутентификации будет применяться не только для разблокировки мобильных устройств, а также для организации многофакторной аутентификации и мгновенного подтверждения электронных платежей.

Развитие сегмента рынка мобильной биометрии связано с активным использованием смартфонов с предустановленными сенсорами. Отмечается, что к концу 2015 года, мобильные устройства с биометрией будут использовать не менее 650 млн человек. Число пользователей мобильных с биометрическими датчиками согласно прогнозам, будет расти на 20.1% в год и к 2020 году составит не менее 2 млрд. человек.

Материал спецпроекта "Без ключа"

Спецпроект "Без ключа" представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт

Кражи идентификационных данных вызывают все большую обеспокоенность в обществе - по данным Федеральной комиссии по торговле США, жертвами хищения идентифицирующих сведений ежегодно становятся миллионы, а «кража личности» стала самой распространенной жалобой потребителей. В цифровую эпоху традиционных методов аутентификации - паролей и удостоверений личности - уже недостаточно для борьбы с хищением идентификационных сведений и обеспечения безопасности. «Суррогатные репрезентации» личности легко забыть где-либо, потерять, угадать, украсть или передать.

Биометрические системы распознают людей на основе их анатомических особенностей (отпечатков пальцев, образа лица, рисунка линий ладони, радужной оболочки, голоса) или поведенческих черт (подписи, походки). Поскольку эти черты физически связаны с пользователем, биометрическое распознавание надежно в роли механизма, следящего, чтобы только те, у кого есть необходимые полномочия, могли попасть в здание, получить доступ к компьютерной системе или пересечь границу государства. Биометрические системы также обладают уникальными преимуществами - они не позволяют отречься от совершенной транзакции и дают возможность определить, когда индивидуум пользуется несколькими удостоверениями (например, паспортами) на разные имена. Таким образом, при грамотной реализации в соответствующих приложениях биометрические системы обеспечивают высокий уровень защищенности.

Правоохранительные органы уже больше века в своих расследованиях пользуются биометрической аутентификацией по отпечаткам пальцев, а в последние десятилетия происходит быстрый рост внедрения систем биометрического распознавания в правительственных и коммерческих организациях во всем мире. На рис. 1 показаны некоторые примеры. Хотя многие из этих внедрений весьма успешны, существуют опасения по поводу незащищенности биометрических систем и потенциальных нарушений приватности из-за несанкционированной публикации хранимых биометрических данных пользователей. Как и любой другой аутентификационный механизм, биометрическую систему может обойти опытный мошенник, располагающий достаточным временем и ресурсами. Важно развеивать эти опасения, чтобы завоевать доверие общества к биометрическим технологиям.

Принцип действия биометрической системы

Биометрическая система на этапе регистрации записывает образец биометрической черты пользователя с помощью датчика - например, снимает лицо на камеру. Затем из биометрического образца извлекаются индивидуальные черты - например, минуции (мелкие подробности линий пальца) - с помощью программного алгоритма экстракции черт (feature extractor). Система сохраняет извлеченные черты в качестве шаблона в базе данных наряду с другими идентификаторами, такими как имя или идентификационный номер. Для аутентификации пользователь предъявляет датчику еще один биометрический образец. Черты, извлеченные из него, представляют собой запрос, который система сравнивает с шаблоном заявленной личности с помощью алгоритма сопоставления. Он возвращает рейтинг соответствия, отражающий степень схожести между шаблоном и запросом. Система принимает заявление, только если рейтинг соответствия превышает заранее заданный порог.

Уязвимости биометрических систем

Биометрическая система уязвима для двух видов ошибок (рис. 2). Когда система не распознает легитимного пользователя, происходит отказ в обслуживании, а когда самозванец неверно идентифицируется в качестве авторизованного пользователя, говорят о вторжении. Для таких сбоев существует масса возможных причин, их можно поделить на естественные ограничения и атаки злоумышленников.

Естественные ограничения

В отличие от систем аутентификации по паролю, которые требуют точного соответствия двух алфавитно-цифровых строк, биометрическая аутентификационная система полагается на степень схожести двух биометрических образцов, а поскольку индивидуальные биометрические образцы, полученные в ходе регистрации и аутентификации, редко идентичны, то, как показано на рис. 3, биометрическая система может делать ошибки аутентификации двух видов. Ложное несоответствие происходит, когда два образца от одного и того же индивидуума имеют низкую схожесть и система не может их сопоставить. Ложное соответствие происходит, когда два образца от разных индивидуумов имеют высокое подобие и система некорректно объявляет их совпадающими. Ложное несоответствие ведет к отказу в обслуживании легитимного пользователя, тогда как ложное соответствие может привести к вторжению самозванца. Поскольку ему не надо применять какие-то специальные меры для обмана системы, такое вторжение называют атакой нулевого усилия. Большая часть исследований в области биометрии за последние пятьдесят лет была сосредоточена на повышении точности аутентификации - на минимизации ложных несоответствий и соответствий.

Атаки злоумышленников

Биометрическая система также может дать сбой в результате злоумышленных манипуляций, которые могут проводиться через инсайдеров, например сисадминов, либо путем прямой атаки на системную инфраструктуру. Злоумышленник может обойти биометрическую систему, если вступит в сговор с инсайдерами (или принудит их), либо воспользуется их халатностью (например, невыходом из системы после завершения транзакции), либо выполнит мошеннические манипуляции с процедурами регистрации и обработки исключений, которые изначально были разработаны для помощи авторизованным пользователям. Внешние злоумышленники также могут вызвать сбой в биометрической системе посредством прямых атак на пользовательский интерфейс (датчик), модули экстракции черт или сопоставления либо на соединения между модулями или базу шаблонов.

Примеры атак, направленных на системные модули и их межсоединения: трояны, «человек посередине» и атаки воспроизведения. Поскольку большинство видов таких атак также применимы к системам аутентификации по паролю, существует ряд контрмер наподобие криптографии, отметок времени и взаимной аутентификации, которые позволяют предотвратить или минимизировать эффект таких вторжений.

Две серьезные уязвимости, которые заслуживают отдельного внимания в контексте биометрической аутентификации: атаки подделки на пользовательский интерфейс и утечка из базы шаблонов. Эти две атаки имеют серьезное негативное влияние на защищенность биометрической системы.

Атака подделки состоит в предоставлении поддельной биометрической черты, не полученной от живого человека: пластилиновый палец, снимок или маска лица, реальный отрезанный палец легитимного пользователя.

Фундаментальный принцип биометрической аутентификации состоит в том, что, хотя сами биометрические признаки не являются секретом (можно тайно получить фото лица человека или отпечаток его пальца с предмета или поверхности), система тем не менее защищена, так как признак физически привязан к живому пользователю. Успешные атаки подделки нарушают это базовое предположение, тем самым серьезно подрывая защищенность системы.

Исследователи предложили немало методов определения живого состояния. Например, путем верификации физиологических характеристик пальцев или наблюдения за непроизвольными факторами, такими как моргание, можно удостовериться в том, что биометрическая особенность, зарегистрированная датчиком, действительно принадлежит живому человеку.

Утечка из базы шаблонов - это ситуация, когда информация о шаблоне легитимного пользователя становится доступной злоумышленнику. При этом повышается опасность подделки, так как злоумышленнику становится проще восстановить биометрический рисунок путем простого обратного инжиниринга шаблона (рис. 4). В отличие от паролей и физических удостоверений личности, краденый шаблон нельзя просто заменить новым, так как биометрические признаки существуют в единственном экземпляре. Краденые биометрические шаблоны также можно использовать для посторонних целей - например, для тайной слежки за человеком в различных системах или для получения приватной информации о его здоровье.

Защищенность биометрического шаблона

Важнейший фактор минимизации рисков безопасности и нарушения приватности, связанных с биометрическими системами, - защита биометрических шаблонов, хранящихся в базе данных системы. Хотя эти риски можно до некоторой степени уменьшить за счет децентрализованного хранения шаблонов, например на смарткарте, которую носит с собой пользователь, подобные решения нецелесообразны в системах типа US-VISIT и Aadhaar, которым нужны средства дедупликации.

Сегодня существует немало методов защиты паролей (в их числе шифрование, хэширование и генерация ключей), однако базируются они на предположении, что пароли, которые пользователь вводит на этапе регистрации и аутентификации, идентичны.

Требования к защищенности шаблона

Основная трудность при разработке схем защиты биометрического шаблона состоит в том, чтобы достигнуть приемлемого компромисса между тремя требованиями.

Необратимость. Злоумышленнику должно быть затруднительно вычислительным путем восстановить биометрические черты из сохраненного шаблона либо создать физические подделки биометрического признака.

Различимость. Схема защиты шаблона не должна ухудшать точность аутентификации биометрической системой.

Отменяемость. Должна быть возможность из одних и тех же биометрических данных создать несколько защищенных шаблонов, которые нельзя будет связать с этими данными. Это свойство не только позволяет биометрической системе отзывать и выдавать новые биометрические шаблоны в случае компрометации базы данных, но и предотвращает перекрестное сопоставление между базами данных, за счет чего сохраняется приватность данных о пользователе.

Методы защиты шаблонов

Имеется два общих принципа защиты биометрических шаблонов: трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы.

В случае трансформации биометрических черт (рис. 5, а ) защищенный шаблон получен за счет применения необратимой функции трансформации к оригиналу шаблона. Такая трансформация обычно основана на индивидуальных характеристиках пользователя. В процессе аутентификации система применяет ту же функцию трансформации к запросу, и сопоставление происходит уже для трансформированного образца.

Биометрические криптосистемы (рис. 5, б ) хранят только часть информации, полученной из биометрического шаблона, - эта часть называется защищенным эскизом (secure sketch). Хотя его самого недостаточно для восстановления оригинального шаблона, он все же содержит необходимое количество данных для восстановления шаблона при наличии другого биометрического образца, похожего на полученный при регистрации.

Защищенный эскиз обычно получают путем связывания биометрического шаблона с криптографическим ключом, однако защищенный эскиз - это не то же самое, что биометрический шаблон, зашифрованный с помощью стандартных методов. При обычной криптографии зашифрованный шаблон и ключ расшифровки - это две разные единицы, и шаблон защищен, только если защищен и ключ. В защищенном шаблоне же инкапсулируются одновременно и биометрический шаблон, и криптографический ключ. Ни ключ, ни шаблон нельзя восстановить, имея только защищенный эскиз. Когда системе предоставляют биометрический запрос, достаточно похожий на шаблон, она может восстановить и оригинальный шаблон, и криптоключ с помощью стандартных методов распознавания ошибок.

Исследователи предложили два основных метода генерации защищенного эскиза: нечеткое обязательство (fuzzy commitment) и нечеткий сейф (fuzzy vault). Первый можно использовать для защиты биометрических шаблонов, представленных в виде двоичных строк фиксированной длины. Второй полезен для защиты шаблонов, представленных в виде наборов точек.

За и против

Трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы имеют свои «за» и «против».

Сопоставление в схеме с трансформацией черт часто происходит напрямую, и возможна даже разработка функций трансформации, не меняющих характеристик исходного пространства признаков. Однако бывает сложно создать удачную функцию трансформации, необратимую и терпимую к неизбежному изменению биометрических черт пользователя со временем.

Хотя для биометрических систем существуют методы генерации защищенного эскиза, основанные на принципах теории информации, трудность состоит в том, чтобы представить эти биометрические черты в стандартизованных форматах данных наподобие двоичных строк и наборов точек. Поэтому одна из актуальных тем исследований - разработка алгоритмов, преобразующих оригинальный биометрический шаблон в такие форматы без потерь значащей информации.

Методы fuzzy commitment и fuzzy vault имеют и другие ограничения, в том числе неспособность генерировать много несвязанных шаблонов из одного и того же набора биометрических данных. Один из возможных способов преодоления этой проблемы - применение функции трансформации черт к биометрическому шаблону до того, как она будет защищена с помощью биометрической криптосистемы. Биометрические криптосистемы, которые объединяют трансформацию с генерацией защищенного эскиза, называют гибридными.

Головоломка приватности

Нерасторжимая связь между пользователями и их биометрическими чертами порождает обоснованные опасения по поводу возможности раскрытия персональных данных. В частности, знание информации о хранимых в базе биометрических шаблонах можно использовать для компрометации приватных сведений о пользователе. Схемы защиты шаблонов до некоторой степени могут снизить эту угрозу, однако многие сложные вопросы приватности лежат за рамками биометрических технологий. Кто владеет данными - индивидуум или провайдеры сервиса? Сообразно ли применение биометрии потребностям в безопасности в каждом конкретном случае? Например, следует ли требовать отпечаток пальца при покупке гамбургера в фастфуде или при доступе к коммерческому Web-сайту? Каков оптимальный компромисс между безопасностью приложения и приватностью? Например, следует ли разрешать правительствам, предприятиям и другим лицам пользоваться камерами наблюдения в публичных местах, чтобы тайно следить за законной деятельностью пользователей?

На сегодня удачных практических решений для подобных вопросов нет.

Биометрическое распознавание обеспечивает более надежную аутентификацию пользователей, чем пароли и удостоверяющие личность документы, и является единственным способом обнаружения самозванцев. Хотя биометрические системы не являются абсолютно надежными, исследователи сделали значительные шаги вперед по пути идентификации уязвимостей и разработки мер противодействия им. Новые алгоритмы для защиты биометрических шаблонов частично устраняют опасения по поводу защищенности систем и приватности данных пользователя, но понадобятся дополнительные усовершенствования, прежде чем подобные методы будут готовы к применению в реальных условиях.

Анил Джейн ([email protected]) - профессор факультета компьютерных наук и инженерного проектирования Мичиганского университета, Картик Нандакумар ([email protected]) - научный сотрудник сингапурского Института инфокоммуникационных исследований.

Anil K. Jain, Kathik Nandakumar, Biometric Authentication: System Security and User Privacy. IEEE Computer, November 2012, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+