Биометрические системы

БДИ №1(41), 2002

Понятие "биометрия" появилось в конце девятнадцатого века и подразумевает раздел науки, занимающийся количественными биологическими экспериментами с привлечением методов математической статистики. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно возрос благодаря тому, что эта отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности, суть которых сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека.

Физиологические особенности, например, такие, как папиллярный узор пальца, геометрия лица, температура кожи лица, модель радужной оболочки глаза, геометрия ладони, сетчатка глаза, структура ДНК, форма уха, характеристики клавиатурного набора, особенности подписи и многие другие являются постоянными и неизменными характеристиками человека. Ваш голос открывает двери дома, где вы живете, модель радужной оболочки глаза позволяет пройти в офис знакомой вам компании, отпечаток вашего пальца открывает доступ к компьютерной системе. Таким образом, вы сами являетесь ключом.

Смысл биометрических систем безопасности, во-первых, состоит в том, чтобы доказать, что вы - это вы, и если посторонний может выдать себя за вас - система никуда не годится. Такой результат называется ошибочной позитивной идентификацией. Во-вторых, исключение возможности того, что система примет вас за другого человека. Опять же биометрия должна доказать, что вы - это вы, а не кто-либо другой, и если вы не сможете убедить в этом систему, значит, она опять-таки не очень хороша. Такой вариант называется ошибочной негативной идентификацией. В общем случае биометрическую систему можно оптимизировать по критерию уменьшения как позитивных, так и негативных ошибок.

Преимущества биометрических систем безопасности очевидны: уникальные человеческие качества хороши тем, что их трудно подделать, трудно оставить фальшивый отпечаток пальца при помощи своего собственного или сделать радужную оболочку своего глаза похожей на чью-то другую. В отличие от бумажных идентификаторов (паспорт, водительские права, удостоверение личности), от пароля или персонального идентификационного номера (ПИН), биометрические характеристики не могут быть забыты или потеряны, в силу своей уникальности они используются для предотвращения воровства или мошенничества. Некоторые люди умеют имитировать голоса, а в Голливуде научились гримировать людей так, что они становятся поразительно походки на других, но, согласитесь, это требует особых навыков, которые не часто повстречаешь в обыденной жизни.

Основная же слабость биометрии, по мнению специалистов, состоит в том, что биометрические данные можно похитить после того, как они получены. Рассмотрим, например, биометрическую систему проверки отпечатков пальцев для получения удаленного доступа к серверу. Вы кладете палец на считыватель, встроенный в мышь или клавиатуру, компьютер посылает оцифрованный отпечаток пальца на сервер. Сервер сравнивает его с хранящимся образцом и при совпадении разрешает вам доступ. Но эта схема недостаточна эффективна просто потому, что "украсть" оцифрованный отпечаток пальца не составит труда для опытного хакера, и как только ему это удастся, он сможет обманывать сервер снова и снова. Вывод заключается в том, что биометрические характеристики хорошо работают только тогда, когда оператор может проверить две вещи: во-первых, что биометрические данные получены от конкретного лица именно во время проверки, а во-вторых, что эти данные совпадают с образцом, хранящимся в картотеке. Если система не в состоянии этого сделать, она не будет работать. Биометрические характеристики являются уникальными, идентификаторами, но вопрос их надежного хранения и защиты от перехвата по-прежнему остается открытым.

Социальный аспект внедрения биометрических технологий также в последнее время находит свое отражение на страницах информационных изданий. Противники утверждают, что распространение биометрических устройств - это еще один шаг к обществу тотальной идентификации и контроля над каждым гражданином, нарушение гражданских свобод. Любой биокод несет в себе больше информации, чем нужно конкретному устройству, допустим, для проверки контроля доступа; противников биометрии волнует вопрос, кто и как воспользуется этой информацией и не будет ли она использована против граждан, против элементарного права каждого человека на конфиденциальность.

Ответом на подобные сомнения и опасения может служить пример Ньюхема - небольшого города близ английской столицы. Как известно, британская традиция уважения прав человека насчитывает не одно столетие, и в этом отношении Англия всегда служила примером другим странам. В ноябре 1998 года городской комитет Ньюхема принял решение развернуть на своих улицах комплексную систему видеонаблюдения, состоящую из 206 камер, интегрированных в систему автоматического распознавания лица из живого видео Facelt. Система замкнутого видеонаблюдения контролирует наиболее важные районы города, поступающий видеосигнал немедленно и автоматически обрабатывается программой, которая осуществляет поиск в базе данных лиц известных полиции преступников и подозреваемых. При совпадении система оповещает оператора, предлагает провести проверку идентичности человека и определить, стоит ли полиции уделять дальше ему внимание или нет. Если совпадения не происходит, то лицевые изображения, отсканированные системой для сопоставления, удаляются из памяти. Результаты работы программы поистине впечатляют: уровень нападения на граждан снизился на 21%, нанесение ущерба имуществу граждан сократилось на 26%, а уровень краж имел беспрецедентное снижение на целых 39%. Что же касается угрозы создания общества тотального контроля, то, по словам доктора Джозефа Атика, соучредителя корпорации Visionics, в системе Facelt предусмотрены механизмы ответственного использования: "Например, если не установлены совпадения с занесенными в базу лицами преступников, то система автоматически исключает их из памяти. Кроме того, мы призвали правительство осуществить надзор и общественную политику, чтобы иметь гарантии того, что этими системами не будут злоупотреблять. Мы имеем технические возможности для обеспечения правильного использования этих систем, но мы также не хотим, чтобы люди злоупотребляли этой системой. Это не национальная идентификационная карта или способ слежения за честным большинством. Это система, которая должна использоваться для выявления преступников и террористов."

Большинство биометрических систем безопасности функционируют следующим образом: в базе данных системы хранится цифровой отпечаток пальца, радужной оболочки глаза или голоса. Человек, собирающийся получить доступ к компьютерной сети, с помощью микрофона, сканера отпечатков пальцев или других устройств вводит информацию о себе в систему. Поступившие данные сравниваются с образцом, хранимым в базе данных. Остановимся на некоторых из них.

ОТПЕЧАТОК ПАЛЬЦА

В последнее время дактилоскопия обратила на себя внимание как биометрический параметр, который, вполне вероятно, будет наиболее популярен в будущем. Уже сейчас применение данной технологии получило широкое распространение в системах автоматической идентификации по отпечатку пальца (AFIS), используемой полицией по всей территории США и более чем в 30 других странах мира. В США устройства контроля доступа по отпечатку пальца установлены в военных учреждениях, включая Пентагон. Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Хотя процент ошибочной негативной идентификации составляет около 3%, ошибка позитивного доступа - меньше одного к миллиону. Весь процесс идентификации занимает не более нескольких секунд и не требует усилий от тех, кто использует данную систему доступа. В настоящее время уже производятся подобные системы размером меньше колоды карт. Определенным недостатком, сдерживающим развитие данного метода, является предубеждение части людей, которые не желают оставлять информацию о своих отпечатках пальцев. При этом контраргументом разработчиков аппаратуры является заверение в том, что информация о папиллярном узоре пальца не хранится - хранится лишь короткий дентификационный код, построенный на базе характерных особенностей отпечатка вашего пальца. По данному коду нельзя воссоздать узор и сравнить его с отпечатками пальцев, оставленными, допустим, на месте преступления. Существует два основных алгоритма сравнения полученного кода с имеющимся в базе шаблоном: по характерным точкам и по рельефу всей поверхности пальца. В первом случае выявляются характерные участки и запоминается их взаиморасположение. Во втором случае запоминается вся "картина" в целом. В современных системах используется также комбинация обоих алгоритмов, что позволяет повысить уровень надежности системы. Традиционно американские компании занимают лидирующие позиции в разработке биометрических систем безопасности, в этом направлении успешно работают такие фирмы, как Identix, T-Netix, American Biometric Company, National Registry, sagem, Morpho, Verditicom, Infenion. Из российских компаний-разработчиков идентификационных устройств по папиллярным узорам пальцев заслуживает внимания компания "Биолинк".

ГЕОМЕТРИЯ КИСТИ РУКИ

Метод идентификации пользователей по геометрии руки по своей технологической структуре и уровню надежности вполне сопоставим с методом идентификации личности по отпечатку пальца. Математическая модель идентификации по данному параметру требует малого объема информации - всего 9 байт, что позволяет хранить большой объем записей и, следовательно, быстро осуществлять поиск. В США устройства для считывания отпечатков ладоней в настоящее время установлены более чем на 8 000 объектах. Наиболее популярное устройство, Handkey, сканирует как внутреннюю, так и боковую сторону ладони, используя для этого встроенную видеокамеру и алгоритмы сжатия. Устройства, которые могут сканировать и другие параметры руки, в настоящее время разрабатываются несколькими компаниями, в том числе BioMet Partners, Palmetrics и ВТG.

РАДУЖНАЯ ОБОЛОЧКА ГЛАЗА

Сам факт отсутствия двух человек с одинаковой радужной оболочкой глаза был доказан учеными несколько десятилетий назад (более того, даже у одного человека радужные оболочки глаз отличаются друг от друга), однако программное обеспечение, способное выполнять поиск и устанавливать соответствие образцов и отсканированного изображения, появилось в конце XX века. Преимущество сканеров для радужной оболочки глаза состоит прежде всего в том, что они не требуют от пользователя сосредоточения на цели, потому что образец пятен на радужной оболочке находится на поверхности глаза. Фактически, видеоизображение глаза может быть отсканировано на расстоянии трех футов, что делает возможным использование сканеров для радужной оболочки глаза, допустим, в банкоматах. Технология допуска, основанная на сканировании радужной оболочки глаза, уже несколько лет успешно применяется в государственных организациях США, в тюрьмах, в учреждениях с высокой степенью секретности (в частности, на заводах по производству ядерного вооружения). Разработкой технологии идентификации личности на основе принципа сканирования радужной оболочки глаза в настоящее время занимаются более 20 компаний, в том числе British Telecom, Sensar, японская компания Oki.

СЕТЧАТКА ГЛАЗА

Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа. Однако изображение радужной оболочки должно быть четким, поэтому катаракта может отрицательно воздействовать на качество идентификации личности.

ГОЛОСОВАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ

Биометрический подход, связанный с идентификацией голоса, характеризуется удобством в применении. Однако основным и определяющим недостатком этого подхода является низкая точность идентификации. Например, человек с простудой или ларингитом может испытывать трудности при использовании данных систем. В последнее время ведутся активные разработки по усовершенствованию и модификации голосовых систем идентификации личности, поиск новых подходов для характеристики человеческой речи, комбинации физиологических и поведенческих факторов. Сегодня идентификация по голосу используется для управления доступом в помещения средней степени секретности, например, лаборатории производственных компаний. Лидерами этого направления признаются компании T-Netix, ITT Nuance, Veritel.

ГЕОМЕТРИЯ ЛИЦА

Идентификация человека по чертам лица - одно из самых динамично развивающихся направлений в биометрической индустрии. Привлекательность данного метода основана на том, что он наиболее близок к тому, как люди обычно идентифицируют друг друга. Рост мультимедийных технологий, благодаря которым можно увидеть все больше видеокамер, установленных на городских улицах и площадях, аэропортах, вокзалах и других местах скопления людей, определили развитие этого направления.

В качестве примера действующей системы контроля доступа на базе распознавания лица можно привести систему распознавания посетителей мест для обналичивания чеков, установленных компанией Mr. Payroll в нескольких штатах США. По свидетельству представителей компании, клиенты считают такую процедуру весьма удобной. При первом посещении производится цифровой снимок лица клиента, который передается в сервисный центр. При каждом следующем обращении система сверяет соответствующее изображение с лицом клиента и только после этого производит обналичивание чека. Выше уже упоминалась система распознавания лиц Facelt, разработанная корпорацией Visionics, которая успешно работает на улицах английского города Ньюхем, а также в аэропортах, крупных стадионах и торговых центрах США. Технология распознавания лица или множества лиц в сложных сценах Facelt позволяет автоматически обнаружить человеческое присутствие, определить месторасположение, выделить изображение, выполнить идентификацию.

Распознавание лица предусматривает выполнение любой из следующих функций: аутентификация - установление подлинности "один в один", идентификация - поиск соответствия "один из многих".

Система Facelt автоматически оценивает качество изображения для опознания лица и, если необходимо, способна его улучшить. Она также создает изображение лица из сегментов данных, генерирует цифровой код или внутренний шаблон, уникальный для каждого индивидуума. В системе заложен режим слежения за лицами во времени, а также "сжатия" лица до размера в 84 байта для использования в смарт картах, штриховых кодах и других устройствах с ограниченным размером хранения.