Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Февраля 2013 в 18:28, реферат
Биометрия предполагает систему распознавания людей по одной или более физических или поведенческих черт. В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением (широко распространено в США, а также в России — отпечатки пальцев).
Основные принципы
Биометрия предполагает систему распознавания людей по одной или более физических или поведенческих черт. В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением (широко распространено в США, а также в России — отпечатки пальцев).
Биометрические данные можно разделить на два основных класса: 1.Физиологические — относятся к форме тела. В качестве примера можно привести: отпечатки пальцев, распознавание лица, ДНК, ладонь руки, сетчатка глаза, запах/аромат.
2.Поведенческие связаны с поведением человека. Например, походка и голос. Порой используется термин behaviometrics для этого класса биометрии. Строго говоря, голос — это также физиологическая черта, потому что каждый человек имеет различные вокальные диапазоны, но распознавание голоса в основном базируется на изучении как человек говорит, поэтому обычно классифицируют как поведенческую черту.
Определения
Основные определения, используемые
в сфере биометрических приборов:
1.Универсальность — каждый человек должен
обладать измеряемой характеристикой.
2.Уникальность — это насколько хорошо
человек отделяется от другого с биометрической
точки зрения.
3.Постоянство — мера того, в какой степени
выбранные биометрические черты остаются
неизменными во времени, например в процессе
старения.
4.Взыскание — простота осуществления
измерения.
5.Производительность — точность, скорость
и надёжность используемых технологий.
6.Приемлемость — степень достоверности
технологии.
7.Устранение — простота использования
замены.
Биометрическая система может
работать в двух режимах:
1.Верификация — сравнение один к одному
с биометрическим шаблоном. Проверяет,
что человек тот, за кого он себя выдает.
Верификация может быть осуществлена
по смарт-карте, имени пользователя или
идентификационному номеру.
2.Идентификация — сравнение один ко многим:
после «захвата» биометрических данных
идет соединение с биометрической базой
данных для определения личности. Идентификация
личности проходит успешно, если биометрический
образец уже есть в базе данных.
Первое частное и
Первая часть (сенсор) —
промежуточная связь между
Вторая часть (блок) осуществляет
все необходимые
В третьей части (третьем блоке) извлекаются необходимые данные. Это важный шаг, так как корректные данные нуждаются в извлечении оптимальным путём. Вектор значений или изображение с особыми свойствами используется для создания шаблона. Шаблон — это синтез (совокупность) релевантных характеристик, извлечённых из источника. Элементы биометрического измерения, которые не используются в сравнительном алгоритме, не сохраняются в шаблоне, чтобы уменьшить размер файла и защитить личность регистрируемого, сделав невозможным воссоздание исходных данных по информации из шаблона.
Регистрация, представленная
шаблоном, просто хранится в карте
доступа или в базе данных биометрической
системы, или в обоих местах сразу.
Если при попытке входа в систему
было получено совпадение, то полученный
шаблон передается к сравнителю (какому-либо
алгоритму сравнения), который сравнивает
его с другими существующими
шаблонами, оценивая разницу между
ними с использованиям определённого
алгоритма (например, Hamming distance — расстояние
Хемминга число позиций цифр в
двух одинаковой длины кодовых посылках
(отправленной и полученной), в которых
соответствующие цифры
Описание
Описанное ниже используется
как показатели эффективности биометрических
систем[2]:
1. Коэффициент ложного приема (FAR) или коэффициент
ложного совпадения (FMR). FAR — коэффициент
ложного пропуска, вероятность ложной
идентификации, то есть вероятность того,
что система биоидентификации по ошибке
признает подлинность (например, по отпечатку
пальца) пользователя, не зарегистрированного
в системе. FMR — вероятность, что система
неверно сравнивает входной образец с
несоответствующим шаблоном в базе данных.
2. Коэффициент ложного отклонения (FRR)
или коэффициент ложного несовпадения
(FNMR). FRR — коэффициент ложного отказа доступа
— вероятность того, что система биоидентификации
не признает подлинность отпечатка пальца
зарегистрированного в ней пользователя.
FNMR — вероятность того, что система ошибётся
в определении совпадений между входным
образцом и соответствующим шаблоном
из базы данных. Система измеряет процент
верных входных данных, которые были приняты
неправильно.
3. Рабочая характеристика системы или
относительная рабочая характеристика
(ROC). График ROC — это визуализация компромисса
между характеристиками FAR и FRR. В общем
случае сравнивающий алгоритм принимает
решение на основании порога, который
определяет насколько близко должен быть
входный образец к шаблону, чтобы считать
это совпадением. Если порог был уменьшен,
то будет меньше ложных несовпадений,
но больше ложных приёмов. Соответственно,
высокий порог уменьшит FAR, но увеличит
FRR. Линейный график свидетельствует о
различиях для высокой производительности
(меньше ошибок — реже возникают ошибки).
4. Равный уровень ошибок (коэффициент
EER) или коэффициент переходных ошибок
(CER) — это коэффициенты, при которых обе
ошибки (ошибка приёма и ошибка отклонения)
эквивалентны. Значение EER может быть с
лёгкостью получено из кривой ROC. EER — это
быстрый способ сравнить точность приборов
с различными кривыми ROC. В основном, устройства
с низким EER наиболее точны. Чем меньше
EER, тем более точной будет система.
5. Коэффициент отказа в регистрации (FTE
или FER) — коэффициент, при котором попытки
создать шаблон из входных данных безуспешны.
Чаще всего это вызвано низким качеством
входных данных.
6. Коэффициент ошибочного удержания (FTC)
— в автоматизированных системах это
вероятность того, что система не способна
определить биометрические входные данные,
когда они представлены корректно.
7. Ёмкость шаблона — максимальное количество
наборов данных, которых могут храниться
в системе. Так как чувствительность биометрических
приборов увеличивается, то FAR уменьшается,
а FRR увеличивается.
Задачи и проблемы
1.Конфиденциальность и разграничение.
Данные, полученные во время биометрической регистрации, могут использоваться с целями, на которые зарегистрированный индивид не давал согласия (не был осведомлён).
2.Опасность для владельцев
защищённых данных.
В случае, когда воры не могут получить
доступ к охраняемой собственности, существует
возможность выслеживания и покушения
на носителя биометрических идентификаторов
с целью получения доступа. Если что-либо
защищено биометрическим устройством,
владельцу может быть нанесен необратимый
ущерб, который возможно будет стоить
больше самой собственности. Например,
в 2005, малазийские угонщики отрезали палец
владельцу Мерседес-Бенц S-класса при попытке
угнать его машину.
3.Биометрические данные с возможностью
отмены.
Преимуществом паролей над биометрией
является возможность их смены. Если пароль
был украден или потерян, его можно отменить
и заменить новой версией. Это становится
невозможным в случае с некоторыми вариантами
биометрии. Если параметры чьего-либо
лица были украдены из базы данных, то
их невозможно отменить либо выдать новые.
Биометрические данные с возможностью
отмены являются тем самым путём, который
должен включить в себя возможность отмены
и замены биометрии. Первыми его предложили
Ratha и др.
Было разработано несколько
методов отменяемой биометрии. Первая
система биометрии с
Одним из частных вариантов
решения может быть, например, использование
не всех биометрических параметров. Например,
для идентификации используется
рисунок папиллярных линий
Международный обмен биометрическими данными
Многие страны, включая
США, уже участвуют в обмене биометрическими
данными. Данное заявление было сделано
в 2009 в Комитете по Ассигнованиям, подкомитете
по Национальной безопасности по «биометрической
идентификации» Кэтлин Крэнингер и Робертом
Мокни: «Чтобы быть уверенными в том, что
мы можем пресечь деятельность террористических
организаций до того, как они доберутся
до США, мы должны занять ведущее место
в продвижении международных стандартов
по биометрии. Развивая совместимые системы,
мы сможем безопасно передавать информацию
о террористах между странами, поддерживая
нашу защищенность. Также как мы улучшаем
пути сотрудничества внутри Правительства
США по выявлению и устранению террористов
и иных опасных личностей, у нас еще есть
обязательства перед нашими партнерами
за границей совместно предотвращать
любые действия террористов»;
«Что же дальше? Нам нужно усиленно следовать
за инновациями. Те, кто хотят причинить
нам вред, продолжают искать наши слабости.
Поэтому мы не можем позволить себе замедлить
развитие»;
«Мы понимаем, что при помощи биометрии
и международного сотрудничества мы можем
изменить и расширить возможности для
путешествий а также защитить народы разных
стран от тех, кто хочет причинить нам
вред».
Согласно статье, написанной
С. Магнусон в журнале "Национальная
Безопасность (National Defense Magazine), Департамент
национальной безопасности США под давлением
вынуждает распространять биометрические
данные [10]. В статье говорится:
«Миллер (консультант Ведомства Национальной
Безопасности и по делам безопасности
в Америке) сообщает, что США имеет двусторонние
договоренности по обмену биометрическими
данными с 25 странами. Каждый раз, когда
какой-либо иностранный лидер посещал
Вашингтон за последние несколько лет,
Государственный департамент обязательно
заключал с ним подобный договор».
Статья 11 Федерального закона «О персональных данных» № 152-ФЗ от 27 июля 2006 г. регламентирует основные особенности использования биометрических данных:
1. Сведения, которые характеризуют
физиологические и
2. Обработка биометрических
персональных данных может
Технологии биометрии были освещены
в популярных кинофильмах. Только это
уже вызвало интерес
2005 году вышел в прокат фильм
Остров. Дважды за фильм клоны
используют биометрические
Фильм Гаттака рисует общество, в
котором существует два класса людей:
продукты генной инженерии, созданные
для того, чтобы быть высшими (так
называемые «Действительные») и низшие
обычные люди («Инвалиды»). Люди, считавшиеся
«Действительными» имели
Ведущие телепрограммы Разрушители Мифов попытались проникнуть в защищенную дверь, оснащенную биометрической идентификацией, аналогичной той, что используется в ноутбуках. В то время как система защиты ноутбука оказалась более трудной для взлома, дверь с «живым» датчиком легко обдурили распечаткой отсканированного отпечатка пальца, просто облизнув картинку.