Биометрические системы — надежная защита информации. Биометрические устройства новой волны

Понятие «биометрия» охватывает комплекс различных методов и технологий, позволяющих идентифицировать человека по его биологическим параметрам. Биометрия основана на том, что каждый человек обладает индивидуальным набором физиологических, психосоматических, личностных и прочих характеристик. Например, к физиологическим параметрам можно отнести папиллярные узоры пальцев, рисунок радужной оболочки глаза и т. д.

С возникновением вычислительной техники появились устройства, способные надёжно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рис. 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация (БИ) может использовать различные параметры, которые условно можно разделить на 2 типа: статические и динамические (рис. 2).

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определённой формой, весом, объёмом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

Динамические параметры в большей степени описывают поведенческие или психосоматические характеристики человека. Эти параметры могут довольно сильно меняться как в зависимости от возраста, так и при изменяющихся внешних и внутренних факторах (нарушениях здоровья и т.д.). Однако существуют области применения, в которых использование динамических параметров очень актуально, например, при проведении графологических экспертиз или для идентификации человека по голосу.

Достоинства, недостатки и особенности БИ в СКУД

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля досту-па используются статические параметры. Из них наиболее распространённым параметром явля-ются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования БИ в СКУД (по сравнению с ключами доступа или проксимити-картами) являются:

трудности подделки идентификационного параметра;
невозможность утери идентификатора;
невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наиболее эффективно перечисленные достоинства используются при организации на основе биометрических систем контроля доступа дополнительного уровня безопасности, т.е. при использовании таких систем совместно с ключами доступа или проксимити-картами.

Наряду с описанными преимуществами существуют определённые ограничения в примене-нии биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Если при использовании проксимити-карты достаточно проверить 2 цифровых кода на полную идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и нечёткой («fuzzy») логики. Это вызвано тем, что при повторном считывании отпечатка пальца или распознавании лица сканер никогда не получит два абсолютно одинаковых изображения. Для решения этой проблемы вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны.

Таким образом, в БИ всегда есть вероятность ошибок двух основных видов:

ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознаёт (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе,
ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская человека, который не зарегистрирован в системе, то есть распознаёт его как «своего».

Ситуация осложняется тем, что эти два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, при улучшении параметра FAR, автоматически ухудшится параметр FRR. Другими словами, чем более тщательно система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме коэффициентов ошибок идентификации, немаловажным параметром оценки эффективности биометрических систем является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: метода идентификации, сложности шаблона, количества сотрудников в эталонной базе и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надёжностью идентификации – чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

Структура биометрической СКУД

Структура биометрической системы доступа включает следующие основные элементы и функции:

устройство считывания - сканирует биометрический параметр;
локальная база биометрических параметров - содержит биометрические шаблоны, используемые для идентификации;
блок идентификации - реализует алгоритм последовательного сравнения считанного шаблона с шаблонами, хранящимися в локальной базе (принцип сравнения «1:N»);
локальная база стандартных ключей - содержит коды проксимити-карт, PIN-коды, используемые при выборе шаблона для верификации;
блок верификации - реализует сравнение считанного шаблона с заданным эталонным шаблоном, выбираемым по локальной базе стандартных ключей (сравнение «1:1»);
информационные интерфейсы RS-485, Ethernet, USB - для информационного обмена;
сигнальные интерфейсы - обеспечивают приём сигналов от датчиков контактов двери, кнопки «Выход»;
исполнительные органы - реле, обеспечивающие управление электромеханическими замками и пр.

Описанная структура конструктивно может быть реализована различными способами. При встраивании считывателя отпечатка пальца в панель ноутбука роль остальных элементов выполняет «железо» и программное обеспечение компьютера. Часто на практике применяются распределённые системы с вынесенным биометрическим считывателем, устанавливаемым на границе зоны доступа, в то время как остальные элементы располагаются внутри этой охраняемой зоны. Не менее широко распространены решения, где все элементы биометрической системы выполнены как единый модуль - биометрический контроллер доступа.

Контроллер C2000-BIOAccess-F18 в составе ИСО «ОРИОН»

Для развития СКУД на базе ИСО «Орион» в программное обеспечение АРМ «Орион Про» была включена поддержка биометрического контроллера C2000-BIOAccess-F18 (рис. 3).

Этот контроллер предназначен для управления доступом с идентификацией по отпечат-кам пальцев. Он оснащён оптическим считывателем для сканирования пальца, обеспечивает хра-нение в локальной базе 2500 шаблонов для идентификации, при этом время идентификации не превышает 1 с. Величины коэффициентов эффективности распознавания FAR и FRR составляют порядка 1% и 0,001% соответственно. Контроллер может подключаться к ИСО «ОРИОН» двумя способами: по информационному интерфейсу RS-485 и по Ethernet (рис. 4).

Возможность подключения контроллера по сети Ethernet позволяет, при наличии «защищённой» локальной сети, без дополнительных затрат на кабельные линии связи организовать СКУД с биометрической идентификацией. Такая система может легко распределяться по зданию или комплексу зданий в соответствии с топологией локальной сети. Вместе с тем, при необходимости, остаётся возможность подключения биометрического контроллера по выделенной магистрали RS-485.

Встроенные в контроллер реле обеспечивают управление электромеханическим замком и сиреной, кроме этого имеются входы для подключения датчика двери и кнопки «Выход». Нали-чие в контроллере клавиатуры и встроенного считывателя смарт-карт позволяет обеспечить работу СКУД в режимах верификации по разным комбинациям параметров доступа, например «карта+палец», «код +палец». В этих режимах контроллер не производит сравнение отпечатка по всей локальной базе шаблонов, а сравнивает считанный отпечаток с единственным шаблоном, который привязан к коду карты доступа или PIN-коду.

Таким образом, контроллер C2000-BIOAccess-F18 представляет собой законченное решение для контроля и управления доступом в зоне с одной дверью. Наиболее эффективно этот контроллер может использоваться в зонах доступа во внутренние помещения здания с повышенными требованиями по безопасности: банковские хранилища, спецобъекты, помещения повышенной секретности и т.д.

Процедуры и сценарии в ИСО «ОРИОН» с контроллером C2000-BIOAccess-F18

Для регистрации нового пользователя в контроллере предусмотрен специальный режим регистрации отпечатка пальца. При этом для повышения надежности требуется трёхкратное сканирование пальца, в результате чего контроллер формирует цифровой шаблон. Размер одного шаблона составляет около 500 байт.

Все шаблоны отпечатков пальцев (биометрические ключи), так же, как и обычные ключи, хранятся в центральной базе данных ИСО «ОРИОН». При конфигурировании уровней доступа администратором системы каждый контроллер «привязывается» к определённому уровню доступа, и, таким образом, в его локальную (встроенную) базу шаблонов отпечатков пальцев впоследствии будут записаны шаблоны только тех сотрудников, которые имеют соответствующий уровень доступа.

Если один уровень доступа соответствует нескольким зонам доступа, то возникает необходимость регистрации пользователя во всех контроллерах с таким уровнем доступа. Для решения подобных задач (регистрации, обновления или удаления пользователей) АРМ «Орион Про» обеспечивает возможность автоматического обмена информацией по всем контроллерам, входящим в конкретный уровень доступа.

Стандартный сценарий администрирования СКУД в ИСО «ОРИОН» с биометрическими контроллерами выглядит следующим образом:

выделяется отдельный биометрический контроллер для регистрации сотрудников (он может быть установлен, например, в отделе кадров предприятия);
после успешного прохождения процедуры регистрации шаблон отпечатка пальца (биометрический ключ) зарегистрированного сотрудника автоматически сохраняется в центральной базе данных системы;
администратор базы данных предоставляет сотруднику (то есть его биометрическому ключу) конкретные права доступа, и система «привязывает» этот ключ к заданным уровням доступа;
система анализирует уровень доступа биометрического ключа и автоматически записывает этот ключ (цифровой шаблон отпечатка пальца) во все контроллеры, управляющие дверями, входящими в заданный уровень доступа.

При удалении сотрудника (например, при его увольнении) достаточно удалить из администратора базы данных его биометрический ключ, и система автоматически удалит этот биометрический ключ из всех контроллеров данного уровня доступа.

Такой подход является удобным и достаточно универсальным, что позволяет с успехом использовать его практически во всех организациях.

Таким образом, развитие системы контроля доступа в ИСО «ОРИОН» за счёт применения биометрической идентификации на базе контроллера C2000-BIOAccess-F18 расширяет функциональные возможности как автономной СКУД, так и интегрированной системы в целом, позволяя реализовать повышенные требования к уровню безопасности или, при необходимости, отказаться от использования ключей доступа и проксимити-карт.

К. Грибачев

программист ЗАО НВП «Болид»

ВВЕДЕНИЕ

С развитием вычислительной техники появились устройства, способные надежно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рисунке 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Рис. 1. Области применения биометрии

БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определенной формой, весом, объемом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОГРАНИЧЕНИЯ И СПЕЦИФИКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля доступа (БиоСКУД) используются статические параметры. Из них наиболее распространенным параметром являются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования биометрической информации в СКУД (по сравнению с ключами доступа или прок-симити-картами) являются:

■ трудности подделки идентификационного параметра;

■ невозможность утери идентификатора;

■ невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наряду с описанными преимуществами существуют определенные ограничения в применении биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Это вызвано тем, что, например, при повторном считывании одного и того же отпечатка пальца или при повторной съемке одного и того же лица сканер никогда не получает два абсолютно одинаковых изображения, то есть всегда имеют место различные факторы, в той или иной степени влияющие на результат сканирования. Например, положение пальца в сканере никогда жестко не зафиксировано, выражение лица человека также может изменяться и т.д.

Такая принципиальная «неповторяемость» съема биометрической информации является специфической особенностью биометрических систем, и, как следствие, это приводит к существенно повышенным требованиям, предъявляемым к «интеллектуальности» и надежности вычислительных алгоритмов, а также к быстродействию микропроцессорных элементов СКУД. В самом деле, если при использовании проксимити-карты достаточно сверить два цифровых кода на идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и/или нечеткой («fuzzy») логики.

Для облегчения решения проблемы «нечеткого» распознавания вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны. Такой шаблон представляет собой некоторый цифровой массив определенной структуры, который содержит информацию о считанном образе биометрического параметра, но при этом в шаблоне сохраняются не все данные, как при обычном сканировании, а только наиболее характерная, важная для последующей идентификации информация. Например, в случае использования сканирования лица в шаблон могут входить параметры, описывающие форму носа, глаз, рта и т.д. Конкретный метод преобразования биометрического образа в формат цифрового шаблона не является строго формализуемым, и, как правило, каждая фирма-производитель биометрического оборудования использует свои собственные форматы шаблонов, а также собственные алгоритмы их формирования и сравнения.

Следует отдельно отметить и тот факт, что по биометрическому шаблону принципиально невозможно восстановить исходный биометрический образ. Это очевидно, так как шаблон, по сути, является всего лишь моделью, описывающей реальный биометрический образ. Отсюда возникает существенное различие между биометрией в СКУД и, например, биометрией в криминалистике, где используются не модели-шаблоны, а «полные» образы отпечатков пальцев. Это различие важно иметь в виду, так как, например, в приложении к современному законодательству это может означать, что биометрические шаблоны нельзя автоматически относить к персональным данным человека.

Рис. 2. Типы и виды биометрических параметров

ПАРАМЕТРЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СКУД

В силу описанной выше специфики биометрической информации в любой БиоСКУД всегда есть вероятность возникновения ошибок двух основных видов:

■ ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознает (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе;

■ ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская «чужого» человека, который не зарегистрирован в системе, распознавая его как «своего». Данные коэффициенты являются важнейшими параметрами оценки надежности

БиоСКУД.

На практике ситуация осложняется тем, что указанные два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, расширение диапазона возможных параметров контроля распознавания таким образом, чтобы система всегда «распознавала своего» сотрудника (то есть снижая коэффициент FRR), автоматически приводит к тому, что в этот новый расширенный диапазон «просочится чужой» сотрудник (то есть увеличится коэффициент FAR). И наоборот, при улучшении коэффициента FAR (то есть при уменьшении его значения) автоматически ухудшится (увеличится) коэффициент FRR. Другими словами, чем более «тщательно» система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает и своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме указанных коэффициентов ошибок, немаловажным параметром оценки эффективности БиоСКУД является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: алгоритма идентификации, сложности шаблона, количества биометрических шаблонов сотрудников в эталонной базе БиоСКУД и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надежностью идентификации - чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

МЕТОДЫ ЗАЩИТЫ ОТ ИМИТАЦИИ И ОШИБОК ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Очевидно, что при всех своих преимуществах использование биометрической информации автоматически не гарантирует абсолютную надежность системы контроля доступа. Кроме описанных выше ошибок идентификации, существует и определенная вероятность задействования злоумышленниками биометрических имитаторов для «обмана» БиоСКУД. В качестве средств имитации могут выступать, например, муляжи пальцев с нанесенным русунком отпечатка, цветные фотографии лица и т.п.

Современные БиоСКУД имеют средства защиты от подобных биоимитаторов. Кратко перечислим некоторые из них:

■ измерение температуры (пальца, ладони);

■ измерение электрических потенциалов (пальца);

■ измерение наличия кровотока (ладони и пальцы);

■ сканирование внутренних параметров (рисунок вен рук);

■ использование трехмерных моделей (лица).

Кроме защиты от имитаторов, БиоСКУД должна обладать и средствами защиты от ошибок самих пользователей. Например, при сканировании отпечатка пальца сотрудник может нечаянно или нарочно расположить палец под углом, дети могут поместить одновременно два пальца в сканер и т.п. С целью устранения таких явлений применяются, например, следующие методы:

■ специальные алгоритмы фильтрации «аномальных» параметров;

■ многократное сканирование (например, троекратное сканирование отпечатка пальца при регистрации);

■ возможность повторных попыток идентификации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование биометрических данных в СКУД - это перспективная и быстро развивающаяся технология. Внедрение биометрии требует повышения уровня «интеллекта» СКУД, разработки новых наукоемких алгоритмических и программных методов, усовершенствования аппаратных средств. Таким образом, можно сделать вывод, что внедрение биометрических технологий способствует развитию отрасли систем контроля и управления доступом в целом.

Вступление

Первый вариант данной статьи появился еще в 2005 году. За прошедшие 3 года в мире биометрических технологий произошли существенные изменения, связанные с тем, что началось широкомасштабное внедрение биометрических систем . Теперь мы сталкиваемся с биометрией самым непосредственным образом – например, при получении заграничного паспорта.

Изменилась и ситуация со стандартизацией, которая была одной из основных проблем несколько лет назад: усилиями отечественных специалистов подготовлены основные стандарты в области биометрии , часть из них уже действует, хотя работа пока и не до конца завершена. Российские специалисты участвуют и в процессе международной стандартизации.

С другой стороны, существенно развились сами биометрические технологии , причем мы можем констатировать, что отставание России в технологическом плане также остается в прошлом. Отечественные компании в настоящий момент предлагают конкурентоспособные на мировом уровне решения.

Предыстория биометрии

Биометрические методы распознавания применяются человечеством на протяжении всей его истории. Действительно, чаще всего мы узнаем знакомых людей именно с их помощью – по лицу, голосу или походке.

Начиная с XIX века, биометрические технологии , в первую очередь дактилоскопические, применяются в криминалистике, а с конца прошлого века, в связи с развитием техники, возникла возможность формализовать алгоритмы распознавания человека по его внешнему виду или особенностям поведения и применять для этого автоматизированные системы.

Биометрические технологии в настоящее время переживают период бурного развития. Во многом этот рост связан с решениями правительств ведущих государств об их применении в паспортно-визовых документах, что направило в эту область крупные финансовые и материальные ресурсы. Наличествует и огромный интерес общества к данным технологиям.

Слово «биометрия » часто встречается нам в различных новостях на телевидении, в газетах и на радио. К сожалению, использующие это понятие люди не всегда точно представляют, о чем говорят. В данной статье сделана попытка разъяснить азы биометрических технологий , рассказать о том, как они работают, где могут и где не могут применяться.

Определения

Сначала несколько определений:

Под биометрикой понимают область науки, изучающую методы измерения физических характеристик и поведенческих черт человека для последующей идентификации и аутентификации личности.

Биометрической характеристикой человека (БХЧ) называется его измеренная физическая характеристика или персональная поведенческая черта, в процессе сравнения которой с аналогичной ранее зарегистрированной реализуется процедура идентификации . Основными источниками биометрической характеристики человека являются отпечатки пальцев, радужная оболочка и сетчатка глаз, голос, лицо, манера работы на клавиатуре компьютера, подпись, походка и др.

Методы и технические средства идентификации и аутентификации личности на основе биометрической характеристики человека получили название биометрических технологий (БТ).

Виды биометрических технологий

Для биометрической идентификации можно применять различные характеристики и черты человека (рис. 1). Укрупнено биометрические характеристики человека подразделяют на статические, связанные с его физическими характеристиками, например, отпечатком пальца или формой уха, и динамические (или поведенческие), связанные с особенностями выполнения человеком каких-либо действий, например, походка.

Наиболее развитыми на данный момент технологиями являются распознавание по отпечатку пальца, радужной оболочке глаза и двумерному (плоскому, как на фотографии) изображению лица. Причем дактилоскопическая идентификация в настоящий момент по применимости и доступности с финансовой точки зрения превосходит все другие технологии в несколько раз.

Как работают биометрические технологии

Биометрия решает вопросы верификации и идентификации . В первом случае задача состоит в том, чтобы убедиться, что полученная биометрическая характеристика соответствует ранее взятой. Верификация (или сравнение 1 к 1) используется для проверки того, что субъект является именно тем, за кого себя выдает. Решение принимается на основании степени похожести характеристик.

Идентификация (или сравнение 1 к N) решает вопрос поиска для получаемой биометрической характеристики наиболее подходящей из ранее взятых. В простейшем случае это последовательное осуществление сравнений полученной характеристики со всеми имеющимися. При этом в качестве результата будет выбрана наиболее похожая ранее взятая характеристика (идентификация выполнена) или не будет вообще никакого результата, если степень похожести оказалась меньше заданной для всех сравнений.

Рассмотрим, как работают биометрические технологии на примере распознавания по отпечатку пальца. Для распознавания необходимо получить (с помощью специальных ридеров) изображение папиллярного узора одного или нескольких пальцев. Далее это изображение обрабатывается, и в процессе обработки находятся его характерные особенности, такие как разветвление линий, окончание линии или пересечение линий. Для каждой особенности, помимо ее типа, запоминаются относительное расположение и другие параметры, например, для точки окончания – направление линии. Совокупность данных особенностей и их характеристик образует шаблон биометрической характеристики.

При идентификации или верификации используется сравнение получаемого шаблона с ранее полученными. При определенном уровне соответствия делается вывод об идентичности шаблонов и, соответственно, происходит верификация или идентификация представленного пальца.

Аналогичным образом происходит распознавание и для других биометрических характеристик человека . Естественно, при этом используются другие особенности характеристик, например, для лица – это расположение и относительные размеры носа, скул и т.д. Причем в связи с тем, что фотографии могут быть разного размера, для их сравнения необходимо масштабирование, для которого в качестве «масштабного коэффициента» применяется расстояние между зрачками глаз.
Оценка эффективности биометрических технологий , помимо стоимостных показателей и удобства использования, основывается на использовании двух вероятностных параметров – ошибка ложного отказа (FRR – False Reject Rate) и ошибка ложного пропуска (FAR – False Accept Rate). Ошибка ложного отказа возникает в случае, если система не опознала биометрический признак, который соответствует имеющемуся в ней шаблону, а ошибка ложного пропуска – в случае, если система неверно сопоставила предъявленный ей признак с не соответствующим ему на самом деле шаблоном. Как понятно, ошибка ложного пропуска более опасна с точки безопасности , а ошибка ложного отказа приводит к уменьшению удобства пользования системой, которая иногда не распознает человека с первого раза.

Эти две вероятности взаимосвязаны, попытка уменьшения одной приводит к увеличению второй, поэтому на практике в зависимости от требований к системе выбирается определенный компромисс. Типичные значения данных вероятностей для дактилоскопических систем составляют 0,1 ё 1% для FRR и 10–3 ё 10–7% для FAR.

Проблемы биометрических технологий

Не все радужно в области биометрических технологий . Укажем несколько из существующих на данных момент проблем, отметив, что они, все же, постепенно разрешаются:

Дороговизна. Эта проблема актуальна для новых биометрических технологий , как, впрочем, и для всех новых технологий вообще. Для дактилоскопических систем можно считать ее почти решенной.

Неуниверсальность. Данная проблема связана с тем, что некоторые характеристики плохо выражены у отдельных людей. Известно, что примерно у 2% людей папиллярные узоры находятся в таком состоянии, что с трудом поддаются автоматическому распознаванию. Данная проблема возникает и при попытке применения биометрических технологий для людей, имеющих физические недостатки (ампутации рук или пальцев, шрамы на лице, проблемы с глазами и т.д.). В этом случае (в отличие от ошибок первого и второго рода – FAR и FRR) говорят о так называемой «ошибке третьего рода» – отказе системы принимать биометрическую характеристику. Путем решения этой проблемы является комплексность подхода, использующего сразу несколько биометрических характеристик, что позволяет на порядок снизить количество людей, биометрическая идентификация которых невозможна. Другим путем решения данной проблемы является использование биометрической идентификации совместно с другими методами (например, с аутентификацией по смарт-карте).

Относительно комплексного применения нескольких биометрических технологий следует сказать еще несколько слов. Помимо решения проблемы ошибки третьего рода, такое применение позволяет существенно улучшить и характеристики, связанные с ложным отказом и ложным допуском. Именно поэтому данное направление, называемое мультибиометрической идентификацией , является одним из наиболее перспективных в области биометрии .

Чувствительность к обману. Проблема, наиболее выраженная для традиционных технологий (палец, лицо), что связано с их давним появлением. Существуют и успешно применяются различные методы борьбы с этой проблемой, основанные на различных физических характеристиках муляжей и живых тканей. Например, для отпечатков пальцев может применяться методика измерения пульса или электропроводности.
Отсутствие стандартов. По сравнению с 2005 годом, когда появился первый вариант данной статьи, положение существенно улучшилось. Приняты или находятся на выходе стандарты, касающиеся данных отпечатка пальца, двумерного изображения лица, биометрического программного интерфейса, тестирования биометрических технологий и обмена биометрическими данными.

Андрей Борзенко

Чтобы установить личность задержанного,
полицейскому было достаточно
просто заглянуть ему в глаза.
Из газет

По мере развития компьютерных сетей и расширения сфер автоматизации ценность информации неуклонно возрастает. Государственные секреты, наукоемкие ноу-хау, коммерческие, юридические и врачебные тайны все чаще доверяются компьютеру, который, как правило, подключен к локальным и корпоративным сетям. Популярность глобальной сети Интернет, с одной стороны, открывает огромные возможности для электронной коммерции, но, с другой стороны, создает потребность в более надежных средствах безопасности для защиты корпоративных данных от доступа извне. В настоящее время все больше компаний сталкиваются с необходимостью предотвратить несанкционированный доступ к своим системам и защитить транзакции в электронном бизнесе.

Практически до конца 90-х годов основным способом персонификации пользователя было указание его сетевого имени и пароля. Справедливости ради нужно отметить, что подобного подхода по-прежнему придерживаются во многих учреждениях и организациях. Опасности, связанные с использованием пароля, хорошо известны: пароли забывают, хранят в неподходящем месте, наконец, их могут просто украсть. Некоторые пользователи записывают пароль на бумаге и держат эти записи рядом со своими рабочими станциями. Как сообщают группы информационных технологий многих компаний, большая часть звонков в службу поддержки связана с забытыми или утратившими силу паролями.

Известно, что систему можно обмануть, представившись чужим именем. Для этого необходимо лишь знать некую идентифицирующую информацию, которой, с точки зрения системы безопасности, обладает один-единственный человек. Злоумышленник, выдав себя за сотрудника компании, получает в свое распоряжение все ресурсы, доступные данному пользователю в соответствии с его полномочиями и должностными обязанностями. Результатом могут стать различные противоправные действия, начиная от кражи информации и заканчивая выводом из строя всего информационного комплекса.

Разработчики традиционных устройств идентификации уже столкнулись с тем, что стандартные методы во многом устарели. Проблема, в частности, состоит в том, что общепринятое разделение методов контроля физического доступа и контроля доступа к информации более несостоятельно. Ведь для получения доступа к серверу иногда совсем не обязательно входить в помещение, где он стоит. Причиной тому - ставшая всеобъемлющей концепция распределенных вычислений, объединяющая и технологию клиент-сервер, и Интернет. Для решения этой проблемы требуются радикально новые методы, основанные на новой идеологии. Проведенные исследования показывают, что ущерб в случаях несанкционированного доступа к данным компаний может составлять миллионы долларов.

Есть ли выход из этой ситуации? Оказывается, есть, и уже давно. Просто для доступа к системе нужно применять такие методы идентификации, которые не работают в отрыве от их носителя. Этому требованию отвечают биометрические характеристики человеческого организма. Современные биометрические технологии позволяют идентифицировать личность по физиологическим и психологическим признакам. Кстати, биометрия известна человечеству очень давно - еще древние египтяне использовали идентификацию по росту.

Основы биометрической идентификации

Главная цель биометрической идентификации заключается в создании такой системы регистрации, которая крайне редко отказывала бы в доступе легитимным пользователям и в то же время полностью исключала несанкционированный вход в компьютерные хранилища информации. По сравнению с паролями и карточками такая система обеспечивает гораздо более надежную защиту: ведь собственное тело нельзя ни забыть, ни потерять. Биометрическое распознавание объекта основано на сравнении физиологических или психологических особенностей этого объекта с его характеристиками, хранящимися в базе данных системы. Подобный процесс постоянно происходит в мозгу человека, позволяя узнавать, например, своих близких и отличать их от незнакомых людей.

Биометрические технологии можно разделить на две большие категории - физиологические и психологические (поведенческие). В первом случае анализируются такие признаки, как черты лица, структура глаза (сетчатки или радужной оболочки), параметры пальцев (папиллярные линии, рельеф, длина суставов и т.д.), ладонь (ее отпечаток или топография), форма руки, рисунок вен на запястье или тепловая картина. Психологические характеристики - это голос человека, особенности его подписи, динамические параметры письма и особенности ввода текста с клавиатуры.

На выбор метода, наиболее подходящего в той или иной ситуации, влияет целый ряд факторов. Предлагаемые технологии отличаются по эффективности, причем их стоимость в большинстве случаев прямо пропорциональна уровню надежности. Так, применение специализированной аппаратуры иной раз повышает стоимость каждого рабочего места на тысячи долларов.

Физиологические особенности, например, папиллярный узор пальца, геометрия ладони или рисунок (модель) радужной оболочки глаза - это постоянные физические характеристики человека. Данный тип измерений (проверки) практически неизменен, так же, как и сами физиологические характеристики. Поведенческие же характеристики, например, подпись, голос или клавиатурный почерк, находятся под влиянием как управляемых действий, так и менее управляемых психологических факторов. Поскольку поведенческие характеристики могут изменяться с течением времени, зарегистрированный биометрический образец должен при каждом использовании обновляться. Биометрия, основанная на поведенческих характеристиках, дешевле и представляет меньшую угрозу для пользователей; зато идентификация личности по физиологическим чертам более точна и дает большую безопасность. В любом случае оба метода обеспечивают значительно более высокий уровень идентификации, чем пароли или карты.

Важно отметить, что все биометрические средства аутентификации в той или иной форме используют статистические свойства некоторых качеств индивида. Это означает, что результаты их применения носят вероятностный характер и будут изменяться от раза к разу. Кроме того, все подобные средства не застрахованы от ошибок аутентификации. Существует два рода ошибок: ложный отказ (не признали своего) и ложный допуск (пропустили чужого). Надо сказать, что тема эта в теории вероятностей хорошо изучена еще со времен развития радиолокации. Влияние ошибок на процесс аутентификации оценивается с помощью сравнения средних вероятностей соответственно ложного отказа и ложного допуска. Как показывает практика, эти две вероятности связаны обратной зависимостью, т.е. при попытке ужесточить контроль повышается вероятность не пустить в систему своего, и наоборот. Таким образом, в каждом случае необходимо искать некий компромисс. Тем не менее, даже по самым пессимистичным оценкам экспертов, биометрия выигрывает при всех сравнениях, поскольку она значительно надежнее, чем другие существующие методы аутентификации.

Кроме эффективности и цены, компаниям следует учитывать также реакцию служащих на биометрические средства. Идеальная система должна быть простой в применении, быстрой, ненавязчивой, удобной и приемлемой с социальной точки зрения. Однако ничего идеального в природе нет, и каждая из разработанных технологий лишь частично соответствует всему набору требований. Но даже самые неудобные и непопулярные средства (например, идентификация по сетчатке, которой пользователи всячески стараются избежать, защищая свои глаза) приносят нанимателю несомненную пользу: они демонстрируют должное внимание компании к вопросам безопасности.

Развитие биометрических устройств идет по нескольким направлениям, но общие для них черты - это непревзойденный на сегодня уровень безопасности, отсутствие традиционных недостатков парольных и карточных систем защиты и высокая надежность. Успехи биометрических технологий связаны пока главным образом с организациями, где они внедряются в приказном порядке, например, для контроля доступа в охраняемые зоны или идентификации лиц, привлекших внимание правоохранительных органов. Корпоративные пользователи, похоже, еще не осознали потенциальных возможностей биометрии в полной мере. Часто менеджеры компаний не рискуют развертывать у себя биометрические системы, опасаясь, что из-за возможных неточностей в измерениях пользователи будут получать отказы в доступе, на который у них есть права. Тем не менее новые технологии все активнее проникают на корпоративный рынок. Уже сегодня существуют десятки тысяч компьютеризованных мест, хранилищ, исследовательских лабораторий, банков крови, банкоматов, военных сооружений, доступ к которым контролируется устройствами, сканирующими уникальные физиологические или поведенческие характеристики индивидуума.

Методы аутентификации

Как известно, аутентификация подразумевает проверку подлинности субъекта, которым в принципе может быть не только человек, но и программный процесс. Вообще говоря, аутентификация индивидов возможна за счет предъявления информации, хранящейся в различной форме. Это может быть:

пароль, личный номер, криптографический ключ, сетевой адрес компьютера в сети;
смарт-карта, электронный ключ;
внешность, голос, рисунок радужной оболочки глаз, отпечатки пальцев и другие биометрические характеристики пользователя.

Аутентификация позволяет обоснованно и достоверно разграничить права доступа к информации, находящейся в общем пользовании. Однако, с другой стороны, возникает проблема обеспечения целостности и достоверности этой информации. Пользователь должен быть уверен, что получает доступ к информации из заслуживающего доверия источника и что данная информации не модифицировалась без соответствующих санкций.

Поиск совпадения "один к одному" (по одному атрибуту) называется верификацией. Этот способ отличается высокой скоростью и предъявляет минимальные требования к вычислительной мощности компьютера. А вот поиск "один ко многим" носит название идентификации. Реализовать подобный алгоритм обычно не только сложно, но и дорого. Сегодня на рынок выходят биометрические устройства, использующие для верификации и идентификации пользователей компьютеров такие индивидуальные характеристики человека, как отпечатки пальцев, черты лица, радужную оболочку и сетчатку глаза, форму ладони, особенности голоса, речи и подписи. На стадии тестирования и опытной эксплуатации находятся системы, позволяющие выполнять аутентификацию пользователей по тепловому полю лица, рисунку кровеносных сосудов руки, запаху тела, температуре кожи и даже по форме ушей.

Любая биометрическая система позволяет распознавать некий шаблон и устанавливать аутентичность конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя. Логически биометрическую систему можно разделить на два модуля: модуль регистрации и модуль идентификации. Первый отвечает за то, чтобы обучить систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации биометрические датчики сканируют необходимые физиологические или поведенческие характеристики человека и создают их цифровое представление. Специальный модуль обрабатывает это представление с тем, чтобы выделить характерные особенности и сгенерировать более компактное и выразительное представление, называемое шаблоном. Для изображения лица такими характерными особенностями могут стать размер и относительное расположение глаз, носа и рта. Шаблон для каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации отвечает за распознавание человека. На этапе идентификации биометрический датчик снимает характеристики человека, которого нужно идентифицировать, и преобразует эти характеристики в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученный шаблон сравнивается с хранимым, чтобы определить, соответствуют ли эти шаблоны друг другу.

Например, в ОС Microsoft Windows для аутентификации пользователя требуется два объекта - имя пользователя и пароль. При использовании в процессе аутентификации отпечатков пальцев имя пользователя вводится для регистрации, а отпечаток пальца заменяет пароль (рис. 1). Эта технология использует имя пользователя в качестве указателя для получения учетной записи пользователя и проверки соответствия "один к одному" между шаблоном считанного при регистрации отпечатка и шаблоном, ранее сохраненным для данного имени пользователя. Во втором случае введенный при регистрации шаблон отпечатка пальца необходимо сопоставить со всем набором сохраненных шаблонов.

При выборе способа аутентификации имеет смысл учитывать несколько основных факторов:

ценность информации;
стоимость программно-аппаратного обеспечения аутентификации;
производительность системы;
отношение пользователей к применяемым методам аутентификации;
специфику (предназначение) защищаемого информационного комплекса.

Очевидно, что стоимость, а следовательно, качество и надежность средств аутентификации должны быть напрямую связаны с важностью информации. Кроме того, повышение производительности комплекса, как правило, также сопровождается его удорожанием.

Отпечатки пальцев

В последние годы процесс идентификации личности по отпечатку пальца обратил на себя внимание как биометрическая технология, которая, вполне вероятно, будет наиболее широко использоваться в будущем. По оценкам Gartner Group (http://www.gartnergroup.com), данная технология доминирует на корпоративном рынке и в ближайшее время конкуренцию ей может составить лишь технология опознавания по радужной оболочке глаза.

Правительственные и гражданские организации во всем мире уже давно используют отпечатки пальцев в качестве основного метода установления личности. Кроме того, отпечатки - это наиболее точная, дружественная к пользователю и экономичная биометрическая характеристика для применения в компьютерной системе идентификации. Данной технологией в США пользуются, например, отделы транспортных средств администраций ряда штатов, MasterCard, ФБР, Секретная служба, Агентство национальной безопасности, министерства финансов и обороны и т.д. Устраняя потребность в паролях для пользователей, технология распознавания отпечатков пальцев сокращает число обращений в службу поддержки и снижает расходы на сетевое администрирование.

Обычно системы распознавания отпечатков пальцев разделяют на два типа: для идентификации - AFIS (Automatic Fingerprint Identification Systems) и для верификации. В первом случае используются отпечатки всех десяти пальцев. Подобные системы находят широкое применение в судебных органах. Устройства верификации обычно оперируют с информацией об отпечатках одного, реже нескольких пальцев. Сканирующие устройства бывают, как правило, трех типов: оптические, ультразвуковые и на основе микрочипа.

Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Известны два основополагающих алгоритма распознавания отпечатков пальцев: по отдельным деталям (характерным точкам) и по рельефу всей поверхности пальца. Соответственно в первом случае устройство регистрирует только некоторые участки, уникальные для конкретного отпечатка, и определяет их взаимное расположение. Во втором случае обрабатывается изображение всего отпечатка. В современных системах все чаще используется комбинация этих двух способов. Это позволяет избежать недостатков обоих и повысить достоверность идентификации. Единовременная регистрация отпечатка пальца человека на оптическом сканере занимает немного времени. Крошечная CCD-камера, выполненная в виде отдельного устройства или встроенная в клавиатуру, делает снимок отпечатка пальца. Затем с помощью специальных алгоритмов полученное изображение преобразуется в уникальный "шаблон" - карту микроточек отпечатка, которые определяются имеющимися в нем разрывами и пересечениями линий. Этот шаблон (а не сам отпечаток) затем шифруется и записывается в базу данных для аутентификации сетевых пользователей. В одном шаблоне хранится от нескольких десятков до сотен микроточек. При этом пользователи могут не беспокоиться о неприкосновенности своей частной жизни, поскольку сам отпечаток пальца не сохраняется и не может быть воссоздан по микроточкам.

Преимущество ультразвукового сканирования - возможность определения требуемых характеристик на грязных пальцах и даже через тонкие резиновые перчатки. Стоит отметить, что современные системы распознавания нельзя обмануть даже свежеотрубленными пальцами (микрочип измеряет физические параметры кожи). Разработкой подобных систем занимаются более 50 различных производителей.

Использование отпечатка пальца для идентификации личности - самый удобный из всех биометрических методов. Вероятность ошибки при идентификации пользователя намного меньше в сравнении с другими методами биометрии. Качество распознавания отпечатка и возможность его правильной обработки алгоритмом сильно зависят от состояния поверхности пальца и его положения относительно сканирующего элемента. Различные системы предъявляют разные требования к этим двум параметрам. Характер требований зависит, в частности, от применяемого алгоритма. К примеру, распознавание по характерным точкам дает сильный уровень шума при плохом состоянии поверхности пальца. Распознавание по всей поверхности лишено этого недостатка, но для него требуется очень точно размещать палец на сканирующем элементе. Устройство идентификации по отпечатку пальца (сканер, рис. 2) не требует много места и может быть вмонтировано в указательный манипулятор (мышь) или клавиатуру.

Геометрия лица

Идентификация человека по лицу в обычной жизни, без всяких сомнений, - самый распространенный способ распознавания. Что касается ее технической реализации, она представляет собой более сложную (с математической точки зрения) задачу, нежели распознавание отпечатков пальцев, и, кроме того, требует более дорогостоящей аппаратуры (нужна цифровая видео- или фотокамера и плата захвата видеоизображения). У этого метода есть один существенный плюс: для хранения данных об одном образце идентификационного шаблона требуется совсем немного памяти. А все потому, что, как выяснилось, человеческое лицо можно "разобрать" на относительно небольшое количество участков, неизменных у всех людей. Например, для вычисления уникального шаблона, соответствующего конкретному человеку, требуется всего от 12 до 40 характерных участков.

Обычно камера устанавливается на расстоянии в несколько десятков сантиметров от объекта. Получив изображение, система анализирует различные параметры лица (например, расстояние между глазами и носом). Большинство алгоритмов позволяет компенсировать наличие у исследуемого индивида очков, шляпы и бороды. Для этой цели обычно используется сканирование лица в инфракрасном диапазоне. Было бы наивно предполагать, что подобные системы дают очень точный результат. Несмотря на это, в ряде стран они довольно успешно используются для верификации кассиров и пользователей депозитных сейфов.

Геометрия руки

Наряду с системами для оценки геометрии лица существует оборудование для распознавания очертаний ладоней рук. При этом оценивается более 90 различных характеристик, включая размеры самой ладони (три измерения), длину и ширину пальцев, очертания суставов и т.п. В настоящее время идентификация пользователей по геометрии руки используется в законодательных органах, международных аэропортах, больницах, иммиграционных службах и т.д. Преимущества идентификации по геометрии ладони сравнимы с плюсами идентификации по отпечатку пальца в вопросе надежности, хотя устройство для считывания отпечатков ладоней занимает больше места.

Радужная оболочка глаза

Довольно надежное распознавание обеспечивают системы, анализирующие рисунок радужной оболочки человеческого глаза. Дело в том, что эта характеристика довольно стабильна, не меняется практически в течение всей жизни человека, невосприимчива к загрязнению и ранам. Заметим также, что радужки правого и левого глаза по рисунку существенно различаются.

Обычно различают активные и пассивные системы распознавания. В системах первого типа пользователь должен сам настроить камеру, передвигая ее для более точной наводки. Пассивные системы проще в использовании, поскольку камера в них настраивается автоматически. Высокая надежность этого оборудования позволяет применять его даже в исправительных учреждениях.

Преимущество сканеров для радужной оболочки состоит в том, что они не требуют, чтобы пользователь сосредоточился на цели, потому что образец пятен на радужной оболочке находится на поверхности глаза. Фактически видеоизображение глаза можно отсканировать даже на расстоянии менее метра, благодаря чему сканеры для радужной оболочки пригодны для банкоматов.

Сетчатка глаза

Метод идентификации по сетчатке глаза получил практическое применение сравнительно недавно - где-то в середине 50-х годов теперь уже прошедшего XX века. Именно тогда было доказано, что даже у близнецов рисунок кровеносных сосудов сетчатки не совпадает. Для того, чтобы зарегистрироваться в специальном устройстве, достаточно смотреть в глазок камеры менее минуты. За это время система успевает подсветить сетчатку и получить отраженный сигнал. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен первоначальных характерных точек, информация о которых усредняется и сохраняется в кодированном файле. К недостаткам подобных систем следует в первую очередь отнести психологический фактор: не всякий человек отважится посмотреть в неведомое темное отверстие, где что-то светит в глаз. К тому же надо следить за положением глаза относительно отверстия, поскольку подобные системы, как правило, чувствительны к неправильной ориентации сетчатки. Сканеры для сетчатки глаза получили большое распространение при организации доступа к сверхсекретным системам, поскольку гарантируют один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и почти нулевой процент ошибок.

Голос и речь

Многие фирмы выпускают программное обеспечение, способное идентифицировать человека по голосу. Здесь оцениваются такие параметры, как высота тона, модуляция, интонация и т.п. В отличие от распознавания внешности, данный метод не требует дорогостоящей аппаратуры - достаточно лишь звуковой платы и микрофона.

Идентификация по голосу удобный, но не столь надежный способ, как другие биометрические методы. Например, у простуженного человека могут возникнуть трудности при использовании таких систем. Голос формируется из комбинации физиологических и поведенческих факторов, поэтому основная проблема, связанная с этим биометрическим подходом, - точность идентификации. В настоящее время идентификация по голосу используется для управления доступом в помещение средней степени безопасности.

Подпись

Как оказалось, подпись - такой же уникальный атрибут человека, как и его физиологические характеристики. Кроме того, это и более привычный для любого человека метод идентификации, поскольку он, в отличие от снятия отпечатков пальцев, не ассоциируется с криминальной сферой. Одна из перспективных технологий аутентификации основана на уникальности биометрических характеристик движения человеческой руки во время письма. Обычно выделяют два способа обработки данных о подписи: простое сравнение с образцом и динамическую верификацию. Первый весьма ненадежен, так как основан на обычном сравнении введенной подписи с хранящимися в базе данных графическими образцами. Из-за того, что подпись не может быть всегда одинаковой, этот метод дает большой процент ошибок. Способ динамической верификации требует намного более сложных вычислений и позволяет в реальном времени фиксировать параметры процесса подписи, такие как скорость движения руки на разных участках, сила давления и длительность различных этапов подписи. Это дает гарантии того, что подпись не сможет подделать даже опытный графолог, поскольку никто не в состоянии в точности скопировать поведение руки владельца подписи.

Пользователь, используя стандартный дигитайзер и ручку, имитирует свою обычную подпись, а система считывает параметры движения и сверяет их с теми, что были заранее введены в базу данных. При совпадении образа подписи с эталоном система прикрепляет к подписываемому документу информацию, включающую имя пользователя, адрес его электронной почты, должность, текущее время и дату, параметры подписи, содержащие несколько десятков характеристик динамики движения (направление, скорость, ускорение) и другие. Эти данные шифруются, затем для них вычисляется контрольная сумма, и далее все это шифруется еще раз, образуя так называемую биометрическую метку. Для настройки системы вновь зарегистрированный пользователь от пяти до десяти раз выполняет процедуру подписания документа, что позволяет получить усредненные показатели и доверительный интервал. Впервые данную технологию использовала компания PenOp.

Идентификацию по подписи нельзя использовать повсюду - в частности, этот метод не подходит для ограничения доступа в помещения или для доступа в компьютерные сети. Однако в некоторых областях, например в банковской сфере, а также всюду, где происходит оформление важных документов, проверка правильности подписи может стать наиболее эффективным, а главное -- необременительным и незаметным способом. До сих пор финансовое сообщество не спешило принимать автоматизированные методы идентификации подписи для кредитных карточек и проверки заявления, потому что подписи все еще слишком легко подделать. Это препятствует внедрению идентификации личности по подписи в высокотехнологичные системы безопасности.

Перспективы

Хотелось бы отметить, что наибольшую эффективность защиты обеспечивают системы, в которых биометрические системы сочетаются с другими аппаратными средствами аутентификации, например смарт-картами. Комбинируя различные способы биометрической и аппаратной аутентификации, можно получить весьма надежную систему защиты (что косвенно подтверждается большим интересом, который проявляют к этим технологиям ведущие производители).

Заметим, что смарт-карты образуют один из самых крупных и быстрорастущих сегментов рынка электронных продуктов для пользователей. По прогнозам фирмы Dataquest (http://www.dataquest.com), к следующему году объем продаж смарт-карт превысит полмиллиарда долларов. Применение смарт-карт требует наличия на каждом рабочем месте специального считывающего (терминального) устройства, подключенного к компьютеру, которое исключает необходимость вовлечения пользователя в процесс взаимодействия карты и сервера аутентификации. Собственно смарт-карта обеспечивает два уровня аутентификации. Для того чтобы система заработала, пользователь должен вставить смарт-карту в считывающее устройство, а затем правильно ввести личный идентификационный номер. На российском рынке комплексные решения, сочетающие идентификацию по отпечаткам пальцев и использование смарт-карт (рис. 3), предлагают, например, компании Compaq (http://www.compaq.ru) и Fujitsu-Siemens (http://www.fujitsu-siemens.ru).

Рис. 3. Комбинированная система со сканером и смарт-картой.

Кроме крупных компьютерных компаний, таких как Fujitsu-Siemens, Motorola, Sony, Unisys, разработкой биометрических технологий в настоящее время занимаются преимущественно небольшие частные компании, которые объединились в консорциум по биометрии - Biometric Consortium (http://www.biometrics.org). Одно из наиболее обнадеживающих свидетельств того, что биометрия наконец вливается в основное русло ИТ-индустрии, - создание интерфейса прикладного программирования BioAPI (Biometrics API). За этой разработкой стоит консорциум производителей, сформированный в 1998 г. корпорациями Compaq, IBM, Identicator Technology, Microsoft, Miros и Novell специально для выработки стандартизованной спецификации, поддерживающей существующие биометрические технологии, которую можно было бы внедрить в операционные системы и прикладное ПО. В консорциум BioAPI сегодня входят 78 крупных государственных и частных компаний.

Теперь корпоративные клиенты могут использовать биометрические продукты в рамках стандартных компьютерных и сетевых технологий, избежав, таким образом, значительных материальных и временных затрат на интеграцию всех компонентов системы. Стандартные API дают доступ к широкому спектру биометрических устройств и программных продуктов, а также позволяют совместно применять продукты нескольких поставщиков.

В этом году правительство США уже объявило о внедрении в государственных учреждениях открытого стандарта BioAPI. Нововведения коснутся в первую очередь министерства обороны США, где для нескольких миллионов военных и гражданских сотрудников предполагается ввести новые смарт-карты, хранящие отпечатки пальцев и образец подписи владельца.

По мнению ряда аналитиков, биометрические технологии развиваются пока достаточно медленно, однако недалеко то время, когда не только настольные и портативные компьютеры, но и мобильные телефоны будут немыслимы без подобных средств аутентификации. Большие ожидания связаны с поддержкой перспективных биометрических технологий операционной системой Microsoft Windows.

Обычно при классификации биометрических технологий выделяют две группы систем по типу используемых биометрических параметров:

Первая группа систем использует статические биометрические параметры: отпечатки пальцев, геометрия руки, сетчатка глаза и т. п.
Вторая группа систем использует для идентификации динамические параметры: динамика воспроизведения подписи или рукописного ключевого слова, голос и т. п.

Увеличившийся в последнее время интерес к данной тематике в мире принято связывать с угрозами активизировавшегося международного терроризма . Многие государства в ближайшей перспективе планируют ввести в обращение паспорта с биометрическими данными .

История

В июне 2005 было заявлено, что к концу года в России будет утверждена форма нового заграничного паспорта. А в он будет введён в массовое обращение. Предположительно будет включать фотографию, сделанную методом лазерной гравировки и отпечатки двух пальцев.

Схема работы

Все биометрические системы работают практически по одинаковой схеме. Во-первых, система запоминает образец биометрической характеристики (это и называется процессом записи). Во время записи некоторые биометрические системы могут попросить сделать несколько образцов для того, чтобы составить наиболее точное изображение биометрической характеристики. Затем полученная информация обрабатывается и преобразовывается в математический код.

Кроме того, система может попросить произвести ещё некоторые действия для того, чтобы «приписать» биометрический образец к определённому человеку. Например, персональный идентификационный номер (PIN) прикрепляется к определённому образцу, либо смарт-карта, содержащая образец, вставляется в считывающее устройство. В таком случае снова делается образец биометрической характеристики и сравнивается с представленным образцом.

Идентификация по любой биометрической системе проходит четыре стадии :

Запись - физический или поведенческий образец запоминается системой;
Выделение - уникальная информация выносится из образца и составляется биометрический образец;
Сравнение - сохранённый образец сравнивается с представленным;
Совпадение/несовпадение - система решает, совпадают ли биометрические образцы, и выносит решение.

Подавляющее большинство людей считают, что в памяти компьютера хранится образец отпечатка пальца, голоса человека или картинка радужной оболочки его глаза. Но на самом деле в большинстве современных систем это не так. В специальной базе данных хранится цифровой код длиной до 1000 бит, который ассоциируется с конкретным человеком, имеющим право доступа. Сканер или любое другое устройство, используемое в системе, считывает определённый биологический параметр человека. Далее он обрабатывает полученное изображение или звук, преобразовывая их в цифровой код. Именно этот ключ и сравнивается с содержимым специальной базы данных для идентификации личности.

Параметры биометрических систем

Вероятность возникновения ошибок FAR/FRR, то есть коэффициентов ложного пропуска (False Acceptance Rate - система предоставляет доступ незарегистрированному пользователю) и ложного отказа в доступе (False Rejection Rate - доступ запрещён зарегистрированному в системе человеку). Необходимо учитывать взаимосвязь этих показателей: искусственно снижая уровень «требовательности» системы (FAR), мы, как правило, уменьшаем процент ошибок FRR, и наоборот.

На сегодняшний день все биометрические технологии являются вероятностными, ни одна из них не способна гарантировать полное отсутствие ошибок FAR/FRR, и нередко данное обстоятельство служит основой для не слишком корректной критики биометрии .

Практическое применение

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. Применяемая отдельно или используемая совместно со смарт-картами, ключами и подписями, биометрия скоро станет применяться во всех сферах экономики и частной жизни .

Ключевые термины

Радужная оболочка глаза

Технология распознавания радужной оболочки глаза была разработана для того, чтобы свести на нет навязчивость сканирования сетчатки глаза, при котором используются инфракрасные лучи или яркий свет. Учёные также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов.

Для получения индивидуальной записи о радужной оболочке глаза черно-белая камера делает 30 записей в секунду. Еле различимый свет освещает радужную оболочку, и это позволяет видеокамере сфокусироваться на радужке. Одна из записей затем оцифровывается и сохраняется в базе данных зарегистрированных пользователей. Вся процедура занимает несколько секунд, и она может быть полностью компьютеризирована при помощи голосовых указаний и автофокусировки.

В аэропортах, например, имя пассажира и номер рейса сопоставляются с изображением радужной оболочки, никакие другие данные не требуются. Размер созданного файла, 512 байт с разрешением 640 х 480, позволяет сохранить большое количество таких файлов на жестком диске компьютера.

Очки и контактные линзы, даже цветные, никак не повлияют на процесс получения изображения. Также нужно отметить, что произведенные операции на глазах, удаление катаракты или вживление имплантатов роговицы не изменяют характеристики радужной оболочки, её невозможно изменить или модифицировать. Слепой человек также может быть идентифицирован при помощи радужной оболочки глаза. Пока у глаза есть радужная оболочка, её хозяина можно идентифицировать.

Камера может быть установлена на расстоянии от 10 см до 1 метра, в зависимости от сканирующего оборудования. Термин «сканирование» может быть обманчивым, так как в процессе получения изображения проходит не сканирование, а простое фотографирование.

Радужная оболочка по текстуре напоминает сеть с большим количеством окружающих кругов и рисунков, которые могут быть измерены компьютером. Программа сканирования радужной оболочки глаза использует около 260 точек привязки для создания образца. Для сравнения, лучшие системы идентификации по отпечаткам пальцев используют 60-70 точек.

Стоимость всегда была самым большим сдерживающим моментом перед внедрением технологии, но сейчас системы идентификации по радужной оболочке становятся более доступными для различных компаний. Сторонники технологии заявляют о том, что распознавание радужной оболочки глаза очень скоро станет общепринятой технологией идентификации в различных областях.

Методы

Ранее в биометрии имел применение рисунок кровеносных сосудов на сетчатке глаза. В последнее время этот метод распознавания не применяется, так как, кроме биометрического признака, несёт в себе информацию о здоровье человека.

Форма кисти руки

Проблема технологии: даже без учёта возможности ампутации , такое заболевание, как артрит , может сильно помешать применению сканеров.

Голос

Голосовая биометрия, позволяющая измерять голос каждого человека, незаменима при удаленном обслуживании клиентов, когда основным средством взаимодействия является голос, в первую очередь, в автоматических голосовых меню и контакт-центрах.

Традиционные способы аутентификации клиента при удаленном обслуживании проверяют знания клиента (для этого клиента просят ввести какой-то пароль или ответить на вопросы безопасности - адрес, номер счета, девичью фамилию матери и пр.) Как показывают современные исследования в области безопасности, злоумышленники относительно легко могут добыть персональные данные практически любого человека и таким образом получить доступ, например, к его банковскому счету. Голосовая биометрия решает эту проблему, позволяя при удаленном телефонном обслуживании проверят действительно личность клиента, а не его знания. При использовании голосовой биометрии клиенту при звонке в IVR или в контакт-центр достаточно произнести парольную фразу или просто поговорить с оператором (рассказать о цели звонка) - голос звонящего будет автоматически проверен - действительно ли это голос принадлежит тому, за кого он себя выдает?

не требуется специальных сканеров - достаточно обычного микрофона в телефоне или диктофоне
не предъявляется специальных требований к устройствам - может быть использован любой диктофон (аналоговый или цифровой), мобильный или стационарный телефон (хоть 80-х годов выпуска)
просто - не требуется специальных умений

Текстонезависимая - определение личности человека осуществляется по свободной речи, не требуется произнесения каких-то специальных слов и выражений. Например, человек может просто прочитать отрывок из стихотворения или обсудить с оператором контакт-центра цель своего звонка.
Текстозависимая - для определения личности человек должен произнести строго определенную фразу. При этом данный тип голосовой биометрии делится на два:
- Текстозависимая аутентификация по статической парольной фразе - для проверки личности необходимо произнести ту же фразу, которая произносилась и при регистрации голоса данного человека в системе.
- Текстозависимая аутентификация по динамической парольной фразе - для проверки личности человека предлагается произнести фразу, состоящую из набора слов, произнесенных данным человеком при регистрации голоса в системе. Преимущество динамической парольной фразы от статической состоит в том, что каждый раз фраза меняется, что затрудняет мошенничество с использованием записи голоса человека (например, на диктофон).

Проблема технологии

Некоторые люди не могут произносить звуки, голос может меняться в связи с заболеванием и с возрастом. Кроме того, на точность аутентификации влияет шумовая обстановка вокруг человека (шумы, реверберация).