ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතියක ව්‍යාපෘතිය. ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති මොනවාද? මුහුණේ ජ්යාමිතිය අනුව

ෆෙඩරල් වෙළඳ කොමිසමට අනුව, හැඳුනුම්පත් සොරකම වර්ධනය වන මහජන අවධානයකි - සෑම වසරකම මිලියන ගණනක් අනන්‍යතා සොරකම්වලට ගොදුරු වන අතර, “අනන්‍යතා සොරකම” වඩාත් පොදු පාරිභෝගික පැමිණිල්ල බවට පත්ව ඇත. ඩිජිටල් යුගයේ සාම්ප්රදායික ක්රමඅනන්‍යතා සොරකමට එරෙහිව සටන් කිරීමට සහ ආරක්ෂාව සහතික කිරීමට සත්‍යාපනය - මුරපද සහ හැඳුනුම්පත් - තවදුරටත් ප්‍රමාණවත් නොවේ. පෞරුෂයේ "ආදේශක නිරූපණය" කොහේ හරි අමතක කිරීම, නැතිවීම, අනුමාන කිරීම, සොරකම් කිරීම හෝ මාරු කිරීම පහසුය.

ජෛවමිතික පද්ධති පුද්ගලයන් හඳුනා ගන්නේ ඔවුන්ගේ ව්‍යුහ විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ (ඇඟිලි සලකුණු, මුහුණේ රූපය, අත්ල රේඛා රටාව, අයිරිස්, කටහඬ) හෝ චර්යාත්මක ලක්ෂණ (අත්සන, ඇවිදීම) මත පදනම්වය. මෙම ගති ලක්ෂණ පරිශීලකයා සමඟ භෞතිකව සම්බන්ධ වී ඇති නිසා, අවශ්‍ය අක්තපත්‍ර ඇති අයට පමණක් ගොඩනැගිල්ලට ඇතුළු විය හැකි බව සහතික කිරීමේ යාන්ත්‍රණයක් ලෙස ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම විශ්වාසදායක වේ. පරිගණක පද්ධතියනැතහොත් රාජ්ය දේශ සීමාව හරහා යන්න. ජෛවමිතික පද්ධති වලට ද සුවිශේෂී වාසි ඇත - ඒවා සම්පුර්ණ කරන ලද ගනුදෙනුවක් අත්හැරීමට කෙනෙකුට ඉඩ නොදෙන අතර පුද්ගලයෙකු විවිධ නම් යටතේ ලේඛන කිහිපයක් (උදාහරණයක් ලෙස විදේශ ගමන් බලපත්‍ර) භාවිතා කරන විට තීරණය කිරීමට හැකි වේ. මේ අනුව, සුදුසු යෙදුම්වල නිසි ලෙස ක්රියාත්මක කිරීමත් සමග ජෛවමිතික පද්ධතිඉහළ මට්ටමේ ආරක්ෂාවක් සපයයි.

නීතිය ක්‍රියාත්මක කරන ආයතන සියවසකට වැඩි කාලයක් තිස්සේ සිය විමර්ශනවලදී ජෛවමිතික ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපනය මත විශ්වාසය තබා ඇති අතර මෑත දශක කිහිපය තුළ ලොව පුරා රාජ්‍ය සහ වාණිජ සංවිධානවල ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමවේදයන් අනුගමනය කිරීමේ වේගවත් වර්ධනයක් දක්නට ලැබේ. රූපයේ. 1 උදාහරණ කිහිපයක් පෙන්වයි. මෙම ක්‍රියාත්මක කිරීම් බොහොමයක් අතිශයින් සාර්ථක වී ඇති අතර, ජෛවමිතික පද්ධතිවල අනාරක්ෂිත භාවය සහ පරිශීලකයන්ගේ ගබඩා කර ඇති ජෛවමිතික දත්ත අනවසරයෙන් ප්‍රකාශයට පත් කිරීම හේතුවෙන් ඇති විය හැකි රහස්‍යතා උල්ලංඝනයන් පිළිබඳ කනස්සල්ල පවතී. වෙනත් ඕනෑම සත්‍යාපන යාන්ත්‍රණයක් මෙන්, ජෛවමිතික පද්ධතියක් ප්‍රමාණවත් කාලයක් සහ සම්පත් සහිත පළපුරුදු වංචාකරුවෙකුට මඟ හැරිය හැක. ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් කෙරෙහි මහජන විශ්වාසය දිනා ගැනීම සඳහා මෙම ගැටළු සමනය කිරීම වැදගත් වේ.

ජෛවමිතික පද්ධතියේ මෙහෙයුම් මූලධර්මය

ලියාපදිංචි කිරීමේ අදියරේදී, ජෛවමිතික පද්ධතිය සංවේදකයක් භාවිතයෙන් පරිශීලකයාගේ ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ නියැදියක් වාර්තා කරයි - නිදසුනක් ලෙස, කැමරාවේ මුහුණ රූගත කරයි. තනි පුද්ගල ලක්ෂණ - minutiae (ඇඟිල්ලක රේඛා පිළිබඳ සියුම් විස්තර) - පසුව විශේෂාංග නිස්සාරක මෘදුකාංග ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් ජෛවමිතික නියැදියෙන් උපුටා ගනු ලැබේ. පද්ධතිය උපුටා ගත් විශේෂාංග දත්ත සමුදායක අච්චුවක් ලෙස නම හෝ හැඳුනුම් අංකය වැනි වෙනත් හඳුනාගැනීම් සමඟ ගබඩා කරයි. සත්‍යාපනය සඳහා, පරිශීලකයා සංවේදකයට තවත් ජෛවමිතික සාම්පලයක් ඉදිරිපත් කරයි. එයින් උකහා ගන්නා ගති ලක්ෂණ, පද්ධතිය ගැලපෙන ඇල්ගොරිතමයක් භාවිතයෙන් හිමිකම් කියන පෞරුෂයේ අච්චුවකට සංසන්දනය කරන විමසුමකි. එය අච්චුව සහ විමසුම අතර සමානතා මට්ටම පිළිබිඹු කරන තරඟ ලකුණු ලබා දෙයි. පද්ධතිය විසින් අයදුම්පතක් පිළිගනු ලබන්නේ අනුකූලතා ශ්‍රේණිගත කිරීම පූර්ව නිශ්චිත සීමාව ඉක්මවා ගියහොත් පමණි.

ජෛවමිතික පද්ධතිවල දුර්වලතා

ජෛවමිතික පද්ධතිය දෝෂ වර්ග දෙකකට ගොදුරු වේ (රූපය 2). පද්ධතිය නීත්‍යානුකූල පරිශීලකයෙකු හඳුනා නොගත් විට, සේවාව ප්‍රතික්ෂේප කිරීමක් සිදු වන අතර, වංචනිකයෙකු බලයලත් පරිශීලකයෙකු ලෙස වැරදි ලෙස හඳුනා ගත් විට, ආක්‍රමණයක් සිදු වන බව කියනු ලැබේ. එවැනි අසාර්ථකත්වයන් සඳහා බොහෝ දේ ඇත හැකි හේතු, ඒවා ස්වභාවික සීමා කිරීම් සහ ද්වේෂසහගත ප්රහාර වලට බෙදිය හැකිය.

ස්වභාවික සීමා කිරීම්

අක්ෂරාංක තන්තු දෙකක නිශ්චිත ගැලපීමක් අවශ්‍ය වන මුරපද සත්‍යාපන පද්ධති මෙන් නොව, ජෛවමිතික සත්‍යාපන පද්ධතියක් ජෛවමිතික සාම්පල දෙකක සමානතා මට්ටම මත රඳා පවතී, සහ ලියාපදිංචි කිරීමේදී සහ සත්‍යාපනය කිරීමේදී ලබාගත් තනි ජෛවමිතික සාම්පල කලාතුරකින් සමාන වන බැවින් සහල්වල පෙන්වා ඇත. 3, ජෛවමිතික පද්ධතියට සත්‍යාපන දෝෂ දෙකක් සිදු කළ හැක. එකම පුද්ගලයාගේ සාම්පල දෙකක් අඩු සමානකමක් ඇති විට සහ පද්ධතියට ඒවා නොගැලපෙන විට ව්‍යාජ ගැලපීමක් සිදුවේ. විවිධ පුද්ගලයන්ගේ සාම්පල දෙකක් ඉහළ සමානකමක් ඇති විට ව්‍යාජ ගැලපීමක් ඇති වන අතර පද්ධතිය ඒවා වැරදි ලෙස ගැලපීමක් ලෙස ප්‍රකාශ කරයි. ව්‍යාජ ගැලපීමක් නීත්‍යානුකූල පරිශීලකයෙකුට සේවය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමට හේතු වන අතර, ව්‍යාජ ගැළපීමක් වංචාකරුවෙකුගේ ආක්‍රමණයකට තුඩු දිය හැකිය. පද්ධතිය රැවටීම සඳහා ඔහුට විශේෂ ක්‍රියාමාර්ග භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය නොවන බැවින්, එවැනි ආක්‍රමණයක් ශුන්‍ය උත්සාහයක් ලෙස හැඳින්වේ. පසුගිය වසර පනහ තුළ ජෛවමිතික පිළිබඳ බොහෝ පර්යේෂණ අවධානය යොමු කර ඇත්තේ සත්‍යාපන නිරවද්‍යතාව වැඩිදියුණු කිරීම කෙරෙහිය - ව්‍යාජ නොගැලපීම් සහ ගැළපීම් අවම කිරීම.

අනිෂ්ට ප්‍රහාර

පද්ධති පරිපාලකයින් වැනි අභ්‍යන්තරිකයින් හරහා හෝ පද්ධති යටිතල ව්‍යූහයට සෘජු ප්‍රහාරයක් මගින් සිදු කළ හැකි ද්වේෂසහගත උපාමාරුවල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ජෛවමිතික පද්ධතිය ද අසාර්ථක විය හැක. ප්‍රහාරකයෙකුට අභ්‍යන්තරිකයින් සමඟ හවුල් වීමෙන් (හෝ බලකිරීමෙන්) හෝ ඔවුන්ගේ නොසැලකිලිමත්කමේ වාසිය ලබා ගැනීමෙන් (ගනුදෙනුවක් සම්පූර්ණ කිරීමෙන් පසු ඉවත් නොවීම වැනි) හෝ මුලින් නිර්මාණය කරන ලද ලියාපදිංචිය සහ ව්‍යතිරේක හැසිරවීමේ ක්‍රියා පටිපාටි වංචනික ලෙස හැසිරවීමෙන් ජෛවමිතික පද්ධතිය මඟ හැරිය හැක. බලයලත් පරිශීලකයින්ට උදව් කරන්න. බාහිර ප්‍රහාරකයින්ට සෘජු ප්‍රහාර හරහා ජෛවමිතික පද්ධතියක් අසාර්ථක වීමට ද හේතු විය හැක පරිශීලක අතුරුමුහුණත(සංවේදකය), විශේෂාංග නිස්සාරණය හෝ ගැලපෙන මොඩියුල, හෝ මොඩියුල හෝ අච්චු දත්ත සමුදාය අතර සම්බන්ධතා.

පද්ධති මොඩියුල සහ ඒවායේ අන්තර් සම්බන්ධතා ඉලක්ක කරගත් ප්‍රහාර සඳහා උදාහරණ ලෙස ට්‍රෝජන් අශ්වයන්, මිනිසා-මැද ප්‍රහාර සහ නැවත ධාවනය කරන ප්‍රහාර ඇතුළත් වේ. මෙම ප්‍රහාරවලින් බොහොමයක් මුරපද සත්‍යාපන පද්ධති සඳහාද අදාළ වන බැවින්, එවැනි ප්‍රහාරවල බලපෑම වැළැක්විය හැකි හෝ අවම කළ හැකි ගුප්ත ලේඛන, කාල මුද්‍රා තැබීම සහ අන්‍යෝන්‍ය සත්‍යාපනය වැනි ප්‍රතිවිපාක ගණනාවක් තිබේ.

ජෛවමිතික සත්‍යාපනයේ සන්දර්භය තුළ විශේෂ අවධානයක් ලැබිය යුතු බරපතල දුර්වලතා දෙකක් වන්නේ UI වංචා කිරීමේ ප්‍රහාර සහ අච්චු දත්ත සමුදා කාන්දු වීමයි. මෙම ප්‍රහාර දෙක ජෛවමිතික පද්ධතියේ ආරක්‍ෂාවට බරපතල ඍණාත්මක බලපෑමක් ඇති කරයි.

වංචාකාරී ප්‍රහාරයක් සමන්විත වන්නේ ජීවමාන පුද්ගලයෙකුගෙන් ව්‍යුත්පන්න නොවන ව්‍යාජ ජෛවමිතික ලක්ෂණයක් සැපයීමෙනි: ප්ලාස්ටික් ඇඟිල්ලක්, ඡායාරූපයක් හෝ මුහුණු ආවරණයක්, නීත්‍යානුකූල පරිශීලකයෙකුගේ සැබෑ කැපූ ඇඟිල්ලක්.

ජෛවමිතික සත්‍යාපනයේ මූලික මූලධර්මය නම් ජෛවමිතික ලක්ෂණ රහසිගත නොවුනත් (පුද්ගලයෙකුගේ මුහුණේ ඡායාරූපයක් හෝ ඇඟිලි සලකුණක් වස්තුවකින් හෝ මතුපිටකින් රහසිගතව ලබා ගත හැක), එම අංගය භෞතිකව බැඳී ඇති නිසා පද්ධතිය ආරක්ෂිතයි. ජීවමාන පරිශීලක. සාර්ථක වංචාකාරී ප්‍රහාර මෙම මූලික උපකල්පනය උල්ලංඝනය කරයි, එමගින් පද්ධතියේ ආරක්ෂාව බරපතල ලෙස අවදානමට ලක් කරයි.

පර්යේෂකයන් ජීවමාන තත්ත්වය තීරණය කිරීම සඳහා බොහෝ ක්රම යෝජනා කර ඇත. නිදසුනක් ලෙස, ඇඟිලිවල භෞතික විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ සත්‍යාපනය කිරීමෙන් හෝ ඇසිපිය හෙළීම වැනි ස්වේච්ඡා සාධක නිරීක්ෂණය කිරීමෙන්, සංවේදකය මගින් වාර්තා කරන ලද ජෛවමිතික ලක්ෂණය ඇත්ත වශයෙන්ම ජීවමාන පුද්ගලයෙකුට අයත් බව සහතික කළ හැකිය.

සැකිලි දත්ත සමුදා කාන්දුවක් යනු නීත්‍යානුකූල පරිශීලකයෙකුගේ අච්චුව පිළිබඳ තොරතුරු ප්‍රහාරකයෙකුට ලබා ගත හැකි තත්වයකි. මෙය ව්‍යාජ ලෙස සකස් කිරීමේ අවදානම වැඩි කරයි, මන්ද ප්‍රහාරකයෙකුට අච්චුව ප්‍රතිලෝම ඉංජිනේරුකරණය කිරීමෙන් ජෛවමිතික රටාව ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීම පහසු වේ (රූපය 4). මුරපද සහ භෞතික හැඳුනුම්පත් මෙන් නොව, ජෛවමිතික විශේෂාංග තනි පිටපතක පවතින බැවින් සොරකම් කළ අච්චුවක් සරලව නව එකක් සමඟ ප්‍රතිස්ථාපනය කළ නොහැක. සොරකම් කරන ලද ජෛවමිතික සැකිලි සම්බන්ධ නොවන අරමුණු සඳහා ද භාවිතා කළ හැකිය - නිදසුනක් වශයෙන්, විවිධ පද්ධතිවල සිටින පුද්ගලයෙකු ගැන රහසිගතව ඔත්තු බැලීමට හෝ ඔහුගේ සෞඛ්‍යය පිළිබඳ පුද්ගලික තොරතුරු ලබා ගැනීමට.

ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂාව

ජෛවමිතික පද්ධති ආශ්‍රිත ආරක්‍ෂාව සහ රහස්‍යතා අවදානම අවම කිරීමේ වැදගත්ම සාධකය වන්නේ පද්ධතියේ දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇති ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂා කිරීමයි. පරිශීලකයා විසින් රැගෙන යන ස්මාර්ට් කාඩ්පතක් වැනි විමධ්‍යගත සැකිලි ආචයනය මගින් මෙම අවදානම් යම් ප්‍රමාණයකට අවම කළ හැකි වුවද, අඩුකිරීමේ හැකියාවන් අවශ්‍ය US-VISIT සහ Aadhaar වැනි පද්ධතිවල එවැනි විසඳුම් ප්‍රායෝගික නොවේ.

අද, මුරපද ආරක්ෂා කිරීම සඳහා බොහෝ ක්‍රම තිබේ (එන්ක්‍රිප්ෂන්, හැෂිං සහ යතුරු උත්පාදනය ඇතුළුව), නමුත් ඒවා පදනම් වී ඇත්තේ ලියාපදිංචි කිරීමේදී සහ සත්‍යාපනය කිරීමේදී පරිශීලකයා ඇතුළු කරන මුරපද සමාන වේ යන උපකල්පනය මත ය.

සැකිලි ආරක්ෂක අවශ්යතා

ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂණ යෝජනා ක්‍රම සංවර්ධනය කිරීමේ ප්‍රධාන දුෂ්කරතාවය වන්නේ අවශ්‍යතා තුන අතර පිළිගත හැකි සම්මුතියක් ඇති කර ගැනීමයි.

ආපසු හැරවිය නොහැකි වීම.ප්‍රහාරකයෙකුට ගබඩා කර ඇති අච්චුවකින් ජෛවමිතික ලක්‍ෂණ ප්‍රතිසාධනය කිරීම හෝ ජෛවමිතික ලක්‍ෂණයක භෞතික ව්‍යාජයන් නිර්මාණය කිරීම පරිගණකමය වශයෙන් දුෂ්කර විය යුතුය.

වෙන්කර හඳුනාගැනීමේ හැකියාව.සැකිලි ආරක්ෂණ යෝජනා ක්‍රමය ජෛවමිතික පද්ධතියේ සත්‍යාපන නිරවද්‍යතාවය පිරිහීමට ලක් නොකළ යුතුය.

අවලංගු කිරීමේ හැකියාව.එම දත්තවලට සම්බන්ධ කළ නොහැකි එකම ජෛවමිතික දත්ත වලින් ආරක්ෂිත සැකිලි කිහිපයක් නිර්මාණය කිරීමට හැකි විය යුතුය. දත්ත සමුදාය අවදානමට ලක් වුවහොත් ජෛවමිතික පද්ධතිය අවලංගු කිරීමට සහ නව ජෛවමිතික සැකිලි නිකුත් කිරීමට මෙම දේපල ඉඩ දෙනවා පමණක් නොව, දත්ත සමුදායන් අතර හරස් ගැලපීම වළක්වයි, එමඟින් පරිශීලක දත්තවල රහස්‍යතාවය පවත්වා ගනී.

සැකිලි ආරක්ෂණ ක්රම

ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂා කිරීම සඳහා පොදු මූලධර්ම දෙකක් තිබේ: ජෛවමිතික ලක්ෂණ පරිවර්තනය සහ ජෛවමිතික ගුප්ත පද්ධති.

කවදා ද ජෛවමිතික ලක්ෂණ පරිවර්තනය කිරීම(රූපය 5, ඒ) ආරක්ෂිත අච්චුව ලබා ගන්නේ මුල් අච්චුවට ආපසු හැරවිය නොහැකි පරිවර්තන ශ්‍රිතයක් යෙදීමෙනි. මෙම පරිවර්තනය සාමාන්‍යයෙන් පරිශීලකයාගේ තනි ලක්ෂණ මත පදනම් වේ. සත්‍යාපනය කිරීමේ ක්‍රියාවලියේදී, පද්ධතිය ඉල්ලීම සඳහා එකම පරිවර්තන ශ්‍රිතය යොදන අතර, පරිණාමනය වූ නියැදිය සඳහා සංසන්දනය සිදු වේ.

ජෛවමිතික ගුප්ත පද්ධති(රූපය 5, බී) ජෛවමිතික සැකිල්ලෙන් ලබාගත් තොරතුරු වලින් කොටසක් පමණක් ගබඩා කරන්න - මෙම කොටස ආරක්ෂිත සටහනක් ලෙස හැඳින්වේ. මුල් අච්චුව ප්‍රතිසාධනය කිරීමට එය ප්‍රමාණවත් නොවූවත්, ලියාපදිංචි කිරීමේදී ලබාගත් ජීවමිතික නියැදියට සමාන තවත් ජෛවමිතික නියැදියක් තිබේ නම් අච්චුව ප්‍රතිසාධනය කිරීමට අවශ්‍ය දත්ත ප්‍රමාණය තවමත් එහි අඩංගු වේ.

ආරක්ෂිත කටු සටහනක් සාමාන්‍යයෙන් ලබා ගන්නේ ජෛවමිතික අච්චුවක් ගුප්ත ලේඛන යතුරක් සමඟ සම්බන්ධ කිරීමෙනි, කෙසේ වෙතත් ආරක්ෂිත කටු සටහනක් සම්මත ක්‍රම භාවිතයෙන් සංකේතනය කරන ලද ජෛවමිතික අච්චුවකට සමාන නොවේ. සාම්ප්‍රදායික ගුප්ත ලේඛන විද්‍යාවේදී, සංකේතාත්මක රටාව සහ විකේතන යතුර එකිනෙකට වෙනස් ඒකක දෙකක් වන අතර, රටාව සුරක්ෂිත වන්නේ යතුරද ආරක්ෂිත නම් පමණි. ආරක්ෂිත අච්චුවක, ජෛවමිතික අච්චුව සහ ගුප්ත ලේඛන යතුර යන දෙකම ආවරණය කර ඇත. යතුර හෝ අච්චුව ආරක්ෂිත ස්කීච් එකකින් පමණක් ප්‍රතිසාධනය කළ නොහැක. ආකෘතියට ප්‍රමාණවත් තරම් සමාන ජෛවමිතික ඉල්ලීමක් සමඟ පද්ධතිය ඉදිරිපත් කළ විට, එයට සම්මත දෝෂ හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම භාවිතයෙන් මුල් අච්චුව සහ ගුප්තකේතනය යන දෙකම ප්‍රතිසාධනය කළ හැක.

පර්යේෂකයන් ආරක්ෂිත කටු සටහනක් ජනනය කිරීම සඳහා ප්‍රධාන ක්‍රම දෙකක් යෝජනා කර ඇත: නොපැහැදිලි කැපවීම සහ නොපැහැදිලි සුරක්ෂිතාගාරය. ස්ථාවර දිග ද්විමය තන්තු ලෙස නිරූපණය වන ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂා කිරීමට පළමුවැන්න භාවිතා කළ හැක. දෙවැන්න ලක්ෂ්ය කට්ටලයක් ලෙස නිරූපනය වන රටා ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ප්රයෝජනවත් වේ.

වාසි සහ අවාසි

ජෛවමිතික ලක්ෂණ පරිවර්තනය සහ ජෛවමිතික ගුප්ත පද්ධති ඒවායේ වාසි සහ අවාසි ඇත.

ක්‍රමලේඛනයක විශේෂාංග පරිවර්තනය සඳහා සිතියම්ගත කිරීම බොහෝ විට සෘජුවම සිදු වන අතර, මුල් විශේෂාංග අවකාශයේ ලක්ෂණ වෙනස් නොකරන පරිවර්තන ශ්‍රිත වර්ධනය කිරීමට පවා හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ආපසු හැරවිය නොහැකි සාර්ථක පරිවර්තන ශ්‍රිතයක් නිර්මාණය කිරීම දුෂ්කර විය හැකි අතර කාලයත් සමඟ පරිශීලකයාගේ ජෛවමිතික ලක්ෂණ වල නොවැළැක්විය හැකි වෙනස්වීම් ඉවසාගත හැකිය.

ජෛවමිතික පද්ධති සඳහා තොරතුරු න්‍යාය මූලධර්ම මත පදනම් වූ ආරක්ෂිත කටු සටහනක් ජනනය කිරීමේ ශිල්පීය ක්‍රම තිබුණද, අභියෝගය වන්නේ මෙම ජෛවමිතික ලක්ෂණ ද්විමය නූල් සහ ලක්ෂ්‍ය කට්ටල වැනි ප්‍රමිතිගත දත්ත ආකෘතිවලින් නිරූපණය කිරීමයි. එබැවින්, වර්තමාන පර්යේෂණ මාතෘකා වලින් එකක් වන්නේ අර්ථවත් තොරතුරු අහිමි නොවී මුල් ජෛවමිතික අච්චුව එවැනි ආකෘති බවට පරිවර්තනය කරන ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීමයි.

නොපැහැදිලි කැපවීම සහ නොපැහැදිලි සුරක්ෂිතාගාර ක්‍රමවලට එකම ජෛවමිතික දත්ත සමූහයකින් නොබැඳි රටා බොහොමයක් ජනනය කිරීමට ඇති නොහැකියාව ඇතුළු වෙනත් සීමාවන් ඇත. එකක් හැකි ක්රමමෙම ගැටළුව මඟහරවා ගැනීමට ක්රමයක් වන්නේ ජෛවමිතික ගුප්ත පද්ධතිය මගින් ආරක්ෂා කිරීමට පෙර ජෛවමිතික සැකිල්ලට ලක්ෂණ පරිවර්තන ශ්රිතය යෙදීමයි. ආරක්ෂිත සටහනක් උත්පාදනය සමඟ පරිවර්තනය ඒකාබද්ධ කරන ජෛවමිතික ගුප්ත පද්ධති දෙමුහුන් ලෙස හැඳින්වේ.

රහස්‍යතා ප්‍රහේලිකාව

පරිශීලකයන් සහ ඔවුන්ගේ ජෛවමිතික ලක්ෂණ අතර ඇති අවියෝජනීය සම්බන්ධතාවය පුද්ගලික දත්ත හෙළිදරව් කිරීමේ හැකියාව පිළිබඳ නීත්‍යානුකූල උත්සුකයන් ඇති කරයි. විශේෂයෙන්ම, දත්ත සමුදායේ ගබඩා කර ඇති ජෛවමිතික සැකිලි පිළිබඳ තොරතුරු පිළිබඳ දැනුම පරිශීලකයා පිළිබඳ පුද්ගලික තොරතුරු සම්මුතියක් සඳහා භාවිතා කළ හැකිය. සැකිලි ආරක්ෂණ යෝජනා ක්‍රම මගින් මෙම තර්ජනය යම් ප්‍රමාණයකට අවම කර ගත හැක, නමුත් බොහෝ සංකීර්ණ රහස්‍යතා ගැටළු ජෛවමිතික තාක්‍ෂණ විෂය පථයෙන් ඔබ්බට පවතී. දත්ත අයිති කාටද - පුද්ගලයා හෝ සේවා සපයන්නන්? ජෛවමිතික භාවිතය එක් එක් විශේෂිත අවස්ථාවන්හි ආරක්ෂක අවශ්‍යතාවලට අනුකූලද? උදාහරණයක් ලෙස, ක්ෂණික ආහාර අවන්හලකින් හැම්බර්ගර් මිලදී ගැනීමේදී හෝ වාණිජ වෙබ් අඩවියකට පිවිසීමේදී ඇඟිලි සලකුණක් අවශ්‍ය විය යුතුද? යෙදුම් ආරක්ෂාව සහ පෞද්ගලිකත්වය අතර ප්‍රශස්ත හුවමාරුව කුමක්ද? නිදසුනක් වශයෙන්, පරිශීලකයන්ගේ නීත්‍යානුකූල ක්‍රියාකාරකම් රහසිගතව නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා පොදු ස්ථානවල නිරීක්ෂණ කැමරා භාවිත කිරීමට රජයන්ට, ව්‍යාපාරවලට සහ වෙනත් අයට ඉඩ දිය යුතුද?

අද එවැනි ගැටළු සඳහා සාර්ථක ප්‍රායෝගික විසඳුම් නොමැත.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම මුරපද සහ හඳුනාගැනීමේ ලේඛනවලට වඩා ප්‍රබල පරිශීලක සත්‍යාපනයක් සපයන අතර වංචාකරුවන් හඳුනාගැනීමේ එකම ක්‍රමය එයයි. ජෛවමිතික පද්ධති සම්පූර්ණයෙන්ම ආරක්ෂිත නොවූවත්, පර්යේෂකයන් අවදානම් හඳුනා ගැනීම සහ ප්‍රතිවිරෝධතා සංවර්ධනය කිරීම සඳහා සැලකිය යුතු ප්‍රගතියක් ලබා ඇත. ජෛවමිතික සැකිලි ආරක්ෂා කිරීම සඳහා වන නව ඇල්ගොරිතම මඟින් පද්ධති ආරක්ෂාව සහ පරිශීලක රහස්‍යතාව පිළිබඳ සමහර ගැටළු විසඳයි, නමුත් එවැනි ක්‍රම සැබෑ ලෝකයේ භාවිතයට සූදානම් වීමට පෙර තවත් වැඩිදියුණු කිරීම් අවශ්‍ය වනු ඇත.

අනිල් ජෙයින්([ඊමේල් ආරක්ෂිත]) - මිචිගන් විශ්ව විද්‍යාලයේ පරිගණක විද්‍යා හා ඉංජිනේරු අංශයේ මහාචාර්ය, කාර්තික් නන්දකුමාර්([ඊමේල් ආරක්ෂිත]) යනු සිංගප්පූරු තොරතුරු සන්නිවේදන පර්යේෂණ ආයතනයේ පර්යේෂණ සගයෙකි.

Anil K. Jain, Kathik Nandakumar, Biometric Authentication: System Security සහ User Privacy. IEEE පරිගණකය, නොවැම්බර් 2012, IEEE පරිගණක සංගමය. සියලු හිමිකම් ඇවිරිණි. අවසරය ඇතිව නැවත මුද්‍රණය කර ඇත.

xxxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

රචනය

මාතෘකාව මත:

"තොරතුරු ආරක්ෂාව පිළිබඳ ජෛවමිතික ක්රම
තොරතුරු පද්ධති තුළ"

සම්පූර්ණයි: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

පරීක්ෂා කර ඇත:
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Xxxxxxxxxxxxxxx
2011

හැදින්වීම ……………………………………………………… ………………………. 3
මූලික තොරතුරු………………………………………………………… …………. 4
කුඩා ඉතිහාසයක් ………………………………………………………………………… 5
වාසි සහ අවාසි ……………………………………………………………………………… 6
ජෛවමිතික පද්ධතිවල පරාමිතීන් ……………………………………………. 7
වැඩ යෝජනා ක්රමය ………………………………………………………………………… 8
ප්‍රායෝගික යෙදුම ……………………………………………………………………………… 9
තාක්ෂණයන් ………………………………………………………………………………………… 10

ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපනය …………………………………. 10

දෘෂ්ටි විතානයේ සත්‍යාපනය ……………………………………………… 10

අයිරිස් සත්‍යාපනය ……………………………… 11

හස්ත ජ්‍යාමිතිය මගින් සත්‍යාපනය ……………………………………………… 12

මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය මත පදනම් වූ සත්‍යාපනය ……………………………………………… 12

මුහුණේ තර්මෝග්‍රෑම් භාවිතයෙන් සත්‍යාපනය ………………………………………… 13

හඬ සත්‍යාපනය …………………………………………. 13

අත් අකුරු සත්‍යාපනය ……………………………………………………. . 14

ඒකාබද්ධ ජෛවමිතික සත්‍යාපන පද්ධතිය............ 14

ජෛවමිතික පද්ධතිවල අවදානම් ……………………………………………… 15
වංචාකාරී ප්‍රහාරවලට ප්‍රතිරෝධය දැක්වීමේ ක්‍රම………………………………………… 16

හැදින්වීම

පුද්ගලයෙකු පද්ධතියට ඉදිරිපත් කිරීමට අදහස් කරන දේ අනුව විවිධ පාලිත ප්‍රවේශ පද්ධති කණ්ඩායම් තුනකට බෙදිය හැකිය:

මුරපද ආරක්ෂාව. පරිශීලකයා රහස් දත්ත සපයයි (උදාහරණයක් ලෙස, PIN කේතයක් හෝ මුරපදයක්).
යතුරු භාවිතා කිරීම. පරිශීලකයා රහස් යතුරේ භෞතික වාහකය වන ඔහුගේ පුද්ගලික හැඳුනුම්කාරකය ඉදිරිපත් කරයි. සාමාන්යයෙන්, චුම්බක තීරු සහ අනෙකුත් උපාංග සහිත ප්ලාස්ටික් කාඩ්පත් භාවිතා කරනු ලැබේ.
ජෛවමිතික. පරිශීලකයා තමාගේම කොටසක් වන පරාමිතියක් ඉදිරිපත් කරයි. ජෛවමිතික පන්තිය වෙනස් වන්නේ පුද්ගලයාගේ පෞරුෂය හඳුනාගෙන ඇත - ඔහුගේ තනි ලක්ෂණ (පැපිලරි රටාව, අයිරිස්, ඇඟිලි සලකුණු, මුහුණේ තාප සටහන, ආදිය).

ජෛවමිතික ප්රවේශ පද්ධති ඉතා පරිශීලක-හිතකාමී වේ. මුරපද සහ ගබඩා මාධ්‍ය මෙන් නොව, නැතිවිය හැකි, සොරකම් කළ හැකි, පිටපත් කළ හැක. ජෛවමිතික ප්‍රවේශ පද්ධති මානව පරාමිතීන් මත පදනම් වන අතර ඒවා සැමවිටම ඔවුන් සමඟ සිටින අතර ඒවායේ ආරක්ෂාව පිළිබඳ ගැටළුව පැනනගින්නේ නැත. ඒවා අහිමි වීම පාහේ දුෂ්කර ය. හැඳුනුම්කාරකය තෙවන පාර්ශවයකට මාරු කිරීම ද කළ නොහැක

මූලික තොරතුරු

ජෛවමිතික විද්‍යාව යනු පුද්ගලයෙකුට පමණක් ආවේණික වූ අද්විතීය ජීව විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ අනුව හඳුනා ගැනීමයි. එවැනි තාක්ෂණයන් මත පදනම් වූ ප්රවේශ සහ තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති වඩාත්ම විශ්වාසදායක පමණක් නොව, වර්තමානයේ වඩාත්ම පරිශීලක-හිතකාමී වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, සංකීර්ණ මුරපද මතක තබා ගැනීමට හෝ නිරන්තරයෙන් දෘඪාංග යතුරු හෝ ස්මාර්ට් කාඩ්පත් ඔබ සමඟ රැගෙන යාමට අවශ්ය නොවේ. ඔබට අවශ්‍ය වන්නේ ස්කෑනරය මත ඔබේ ඇඟිල්ල හෝ අත තැබීම, ස්කෑන් කිරීමට ඔබේ ඇස් තැබීම හෝ කාමරයට ඇතුළු වීමට හෝ තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශය ලබා ගැනීමට යමක් පැවසීමයි.
පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සඳහා විවිධ ජීව විද්යාත්මක ලක්ෂණ භාවිතා කළ හැකිය. ඒවා සියල්ලම විශාල කණ්ඩායම් දෙකකට බෙදා ඇත. ස්ථිතික ලක්ෂණ අතර ඇඟිලි සලකුණු, ඇසේ අයිරිස් සහ දෘෂ්ටි විතානය, මුහුණේ හැඩය, අත්ලෙහි හැඩය, අතේ නහර පිහිටීම යනාදිය ඇතුළත් වේ. එනම් මෙහි ලැයිස්තුගත කර ඇත්තේ ප්‍රායෝගිකව වෙනස් නොවන දෙයකි. කාලයාගේ ඇවෑමෙන්, පුද්ගලයෙකුගේ උපතේ සිට ආරම්භ වේ. ගතික ලක්ෂණ වන්නේ කටහඬ, අත් අකුරු, යතුරුපුවරු අත් අකුරු, පුද්ගලික අත්සන යනාදියයි. සාමාන්‍යයෙන්, මෙම කණ්ඩායමට ඊනියා හැසිරීම් ලක්ෂණ ඇතුළත් වේ, එනම්, ඕනෑම ක්‍රියාවක් ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීමේ ක්‍රියාවලියේදී යටි සිතින් චලනය වන ලක්ෂණ මත ගොඩනගා ඇති ඒවා . ගතික සංඥා කාලයත් සමග වෙනස් විය හැක, නමුත් හදිසියේ, හදිසියේ, නමුත් ක්රමයෙන් නොවේ. ස්ථිතික ලක්ෂණ භාවිතා කරන පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම වඩාත් විශ්වාසදායකය. එකඟ වන්න, ඔබට එකම ඇඟිලි සලකුණු හෝ අයිරිස් ඇති පුද්ගලයින් දෙදෙනෙකු සොයාගත නොහැක. එහෙත්, අවාසනාවකට මෙන්, මෙම සියලු ක්රම සඳහා විශේෂ උපාංග අවශ්ය වේ, එනම් අතිරේක වියදම්. ගතික ලක්ෂණ මත පදනම්ව හඳුනාගැනීම අඩු විශ්වසනීයයි. මීට අමතරව, මෙම ක්රම භාවිතා කරන විට, "I වර්ගයේ දෝෂ" ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව තරමක් ඉහළ ය. නිදසුනක් වශයෙන්, සීතල තුළ පුද්ගලයෙකුගේ කටහඬ වෙනස් විය හැක. තවද පරිශීලකයා අත්විඳින ආතතියේ කාලවලදී යතුරුපුවරු අත් අකුරු වෙනස් විය හැක. නමුත් මෙම විශේෂාංග භාවිතා කිරීම සඳහා ඔබට අමතර උපකරණ අවශ්ය නොවේ. සරල ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතියක් ගොඩනැගීමට අවශ්‍ය වන්නේ පරිගණකයකට සම්බන්ධ යතුරුපුවරුවක්, මයික්‍රෆෝනයක් හෝ වෙබ් කැමරාවක් සහ විශේෂ මෘදුකාංගයකි.
ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් පදනම් වී ඇත්තේ ජෛවමිතික මත, තනි පුද්ගල අනන්‍ය ලක්ෂණ මැන බැලීමයි. මේවා උපතේ සිට ලැබුණු අද්විතීය ලක්ෂණ විය හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස: DNA, ඇඟිලි සලකුණු, අයිරිස්; මෙන්ම කාලයත් සමඟ අත්පත් කරගත් හෝ වයස හෝ බාහිර බලපෑම් සමඟ වෙනස් විය හැකි ලක්ෂණ. උදාහරණයක් ලෙස: අත් අකුරු, කටහඬ හෝ හැසිරීම.
ලෝකයේ මෙම මාතෘකාව කෙරෙහි මෑත කාලීන උනන්දුව වැඩිවීම සාමාන්‍යයෙන් තීව්‍ර වූ ජාත්‍යන්තර ත්‍රස්තවාදයේ තර්ජන සමඟ සම්බන්ධ වේ. බොහෝ ප්‍රාන්ත නුදුරු අනාගතයේ දී ජෛවමිතික දත්ත සහිත විදේශ ගමන් බලපත්‍ර සංසරණයට හඳුන්වා දීමට සැලසුම් කරයි.

ටිකක් ඉතිහාසය

ජෛවමිතික තාක්‍ෂණයේ මූලාරම්භය ඔවුන්ගේ අනාගත ප්‍රතිරූපයට වඩා බොහෝ පැරණි ය. පුරාණ ඊජිප්තුවේ මහා පිරමිඩයේ නිර්මාතෘවරුන් පවා කලින් සටහන් කර ඇති ශරීර ලක්ෂණ අනුව කම්කරුවන් හඳුනාගැනීමේ වාසි හඳුනාගෙන ඇත. ඉදිරි වසර හාරදහසක් තුළ මෙම ප්‍රදේශයේ ප්‍රායෝගිකව අලුත් කිසිවක් සිදු නොවූ බැවින් ඊජිප්තුවරුන් ඔවුන්ගේ කාලයට වඩා පැහැදිලිවම ඉදිරියෙන් සිටියහ. මිනිසුන් හඳුනා ගැනීම සඳහා ඇඟිලි සලකුණු සහ අනෙකුත් භෞතික ලක්ෂණ භාවිතා කරන පද්ධති මතුවීම ආරම්භ වූයේ 19 වැනි සියවසේ අගභාගයේදීය. නිදසුනක් වශයෙන්, 1880 දී ජපානයේ වෙසෙන ස්කොට්ලන්ත ජාතික වෛද්‍යවරයකු වූ හෙන්රි ෆෝල්ඩ්ස් ඇඟිලි සලකුණුවල විවිධත්වය සහ සුවිශේෂත්වය පිළිබඳ ඔහුගේ අදහස් ප්‍රකාශයට පත් කළ අතර අපරාධකරුවන් හඳුනා ගැනීමට ඒවා භාවිතා කළ හැකි බවට යෝජනා කළේය. 1900 දී Galton-Henry ඇඟිලි සලකුණු වර්ගීකරණ පද්ධතිය වැනි වැදගත් කෘතියක් ප්‍රකාශයට පත් කරන ලදී.
අයිරිස් වල සුවිශේෂත්වය පිළිබඳ විසිරුණු කෘති කිහිපයක් හැර (1985 දී ඉදිරිපත් කරන ලද පළමු ක්‍රියාකාරී තාක්‍ෂණය), නිව් ජර්සි (ඇමරිකා එක්සත් ජනපදය) හි මිලර් සහෝදරයන් 1960 දශකය වන තෙක් ජෛවමිතික තාක්‍ෂණය ප්‍රායෝගිකව වර්ධනය නොවීය. පුද්ගලයෙකුගේ ඇඟිලිවල දිග ස්වයංක්‍රීයව මනින උපකරණයක් හඳුන්වාදීම. 1960 ගණන්වල අග සහ 70 ගණන්වලදී හඬ සහ අත්සන හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයන් ද වර්ධනය විය.
මෑතක් වන තුරු, හරියටම 2001 සැප්තැම්බර් 11 ට පෙර, ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති භාවිතා කරනු ලැබුවේ හමුදා රහස් සහ සංවේදී ව්‍යාපාරික තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සඳහා පමණි. හොඳයි, මුළු ලෝකයම කම්පනයට පත් කළ ත්‍රස්තවාදී ප්‍රහාරයෙන් පසු තත්වය නාටකාකාර ලෙස වෙනස් විය. මුලදී, ගුවන් තොටුපල, විශාල සාප්පු මධ්යස්ථානසහ අනෙකුත් ජනාකීර්ණ ස්ථාන. ඉල්ලුම වැඩිවීම මෙම ප්‍රදේශයේ පර්යේෂණ අවුලුවාලූ අතර, එමඟින් නව උපාංග සහ සමස්ත තාක්ෂණයන් මතුවීමට හේතු විය. ස්වාභාවිකවම, ජෛවමිතික උපාංග සඳහා වෙළඳපොලේ වැඩිවීම ඔවුන් සමඟ ගනුදෙනු කරන සමාගම් සංඛ්යාව වැඩිවීමට හේතු වී ඇත; තොරතුරු ආරක්ෂාව. එමනිසා, අද, උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් නිවසේ පරිශීලකයාට බෙහෙවින් ප්රවේශ විය හැකිය. මෙයින් අදහස් කරන්නේ සාමාන්‍ය මිනිසුන් සහ කුඩා සමාගම් සමඟ විශේෂයෙන් සම්බන්ධිත ජෛවමිතික උපාංගවල උත්පාතයේ දෙවන රැල්ල ඉක්මනින් සිදුවිය හැකි බවයි.

වාසි සහ අවාසි

ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් මත පදනම් වූ තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතිවල වැදගත්ම වාසිය වන්නේ ඉහළ විශ්වසනීයත්වයයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, පුද්ගලයෙකුගේ ඇඟිල්ලේ හෝ ඇසේ අයිරිස් වල පැපිලරි රටාව ව්‍යාජ ලෙස සකස් කිරීම පාහේ කළ නොහැක්කකි. එබැවින් "දෙවන වර්ගයේ වැරදි" ඇතිවීම (එනම්, එසේ කිරීමට අයිතියක් නොමැති පුද්ගලයෙකුට ප්රවේශය ලබා දීම) ප්රායෝගිකව බැහැර කරනු ලැබේ. ඇත්ත, මෙහි එක් "නමුත්" ඇත. කාරණය වන්නේ යම් යම් සාධකවල බලපෑම යටතේ පුද්ගලයෙකු හඳුනාගෙන ඇති ජීව විද්යාත්මක ලක්ෂණ වෙනස් විය හැකි බවයි. හොඳයි, නිදසුනක් වශයෙන්, පුද්ගලයෙකුට සෙම්ප්‍රතිශ්‍යාව වැළඳිය හැකි අතර, එහි ප්‍රති result ලයක් ලෙස ඔහුගේ කටහඬ හඳුනාගත නොහැකි ලෙස වෙනස් වේ. එබැවින්, ජෛවමිතික පද්ධතිවල "I වර්ගයේ දෝෂ" (එසේ කිරීමට අයිතිය ඇති පුද්ගලයෙකුට ප්රවේශ වීම ප්රතික්ෂේප කිරීම) සංඛ්යාතය තරමක් ඉහළ ය. ඊට අමතරව, වැදගත් විශ්වසනීය සාධකයක් වන්නේ එය පරිශීලකයාගෙන් සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වාධීන වීමයි. සහ ඇත්ත වශයෙන්ම, භාවිතා කරන විට මුරපද ආරක්ෂාවපුද්ගලයෙකුට කෙටි මූල පදයක් භාවිතා කිරීමට හෝ පරිගණක යතුරුපුවරුව යට ඉඟියක් සහිත කඩදාසි කැබැල්ලක් තබා ගත හැකිය. දෘඪාංග යතුරු භාවිතා කරන විට, නිර්දෝෂී පරිශීලකයෙකු ඔහුගේ ටෝකනය දැඩි ලෙස නිරීක්ෂණය නොකරනු ඇත, එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස උපාංගය ප්රහාරකයෙකුගේ අතට පත්විය හැකිය. ජෛවමිතික පද්ධති තුළ, කිසිවක් පුද්ගලයා මත රඳා නොපවතී. තවද මෙය විශාල ප්ලස් එකක්. ජෛවමිතික පද්ධතිවල විශ්වසනීයත්වය කෙරෙහි ධනාත්මක ලෙස බලපාන තුන්වන සාධකය වන්නේ පරිශීලකයා හඳුනාගැනීමේ පහසුවයි. කාරණය නම්, උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණක් පරිලෝකනය කිරීම සඳහා මුරපදයක් ඇතුළත් කිරීමට වඩා පුද්ගලයෙකුගෙන් අඩු වැඩක් අවශ්‍ය වේ. එමනිසා, මෙම ක්රියාපටිපාටිය වැඩ ආරම්භ කිරීමට පෙර පමණක් නොව, එය ක්රියාත්මක කිරීමේදීද සිදු කළ හැකිය, ස්වභාවිකවම, ආරක්ෂාවේ විශ්වසනීයත්වය වැඩි කරයි. මෙම නඩුවේ විශේෂයෙන් අදාළ වන්නේ පරිගණක උපාංග සමඟ ඒකාබද්ධව ස්කෑනර් භාවිතා කිරීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, පරිශීලකයාගේ මාපටැඟිල්ල සෑම විටම ස්කෑනරය මත රැඳී සිටින මීයන් ඇත. එමනිසා, පද්ධතියට නිරන්තරයෙන් හඳුනා ගැනීම සිදු කළ හැකි අතර, පුද්ගලයා වැඩ නතර නොකරනවා පමණක් නොව, කිසිවක් නොදකිනු ඇත. තොරතුරු සුරක්ෂිතභාවය සහතික කිරීමේ වෙනත් ක්‍රමවලට වඩා ජෛවමිතික පද්ධතිවල අවසාන වාසිය නම් පරිශීලකයාට තම හඳුනාගැනීමේ දත්ත තෙවන පාර්ශවයකට මාරු කිරීමට ඇති නොහැකියාවයි. තවද මෙයද බරපතල ප්ලස් වේ. තුල නූතන ලෝකයඅවාසනාවකට මෙන්, රහස්‍ය තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශය ඇතුළුව සෑම දෙයක්ම පාහේ විකිණීමට ඇත. එපමණක් නොව, ප්රහාරකයාට හඳුනාගැනීමේ දත්ත මාරු කළ පුද්ගලයා ප්රායෝගිකව කිසිවක් අවදානමට ලක් නොවේ. මුරපදය ගැන, එය තෝරාගෙන ඇති බවත්, ස්මාර්ට් කාඩ්පත ඔවුන්ගේ සාක්කුවෙන් ඉවතට ගත් බවත් අපට පැවසිය හැකිය. ජෛවමිතික ආරක්ෂණය භාවිතා කරන්නේ නම්, එවැනි "උපක්රමය" තවදුරටත් ක්රියා නොකරනු ඇත.
ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතිවල විශාලතම අවාසිය නම් මිලයි. පසුගිය වසර දෙක තුළ විවිධ ස්කෑනර්වල මිල සැලකිය යුතු ලෙස පහත වැටී තිබියදීත් මෙය සිදු වේ. ජෛවමිතික උපාංග වෙළඳපොලේ තරඟය එන්න එන්නම දැඩි වෙමින් පවතින බව ඇත්තකි. ඒ නිසා තවදුරටත් මිල අඩුකිරීම් බලාපොරොත්තු විය යුතුයි. ජෛවමිතිකයේ තවත් අවාසියක් නම් සමහර ස්කෑනර්වල ඉතා විශාල ප්‍රමාණයයි. ස්වාභාවිකවම, ඇඟිලි සලකුණක් සහ වෙනත් පරාමිතීන් භාවිතා කරමින් පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සඳහා මෙය අදාළ නොවේ. එපමණක්ද නොව, සමහර අවස්ථාවලදී විශේෂ උපාංග අවශ්ය නොවේ. ඔබේ පරිගණකය මයික්‍රොෆෝනයකින් හෝ වෙබ් කැමරාවකින් සන්නද්ධ කිරීම ප්‍රමාණවත් වේ.

ජෛවමිතික පද්ධති පරාමිතීන්

FAR/FRR දෝෂ ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව, එනම් ව්‍යාජ පිළිගැනීමේ අනුපාත (ව්‍යාජ පිළිගැනීමේ අනුපාතය - පද්ධතිය ලියාපදිංචි නොකළ පරිශීලකයෙකුට ප්‍රවේශය ලබා දෙයි) සහ ව්‍යාජ ප්‍රවේශ ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අනුපාත (ව්‍යාජ ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අනුපාතය - පද්ධතියේ ලියාපදිංචි වූ පුද්ගලයෙකුට ප්‍රවේශය ප්‍රතික්ෂේප කෙරේ) . මෙම දර්ශකවල සම්බන්ධතාවය සැලකිල්ලට ගැනීම අවශ්ය වේ: පද්ධතියේ "ඉල්ලුම්" මට්ටම කෘතිමව අඩු කිරීමෙන් (FAR), අපි, නීතියක් ලෙස, FRR දෝෂ වල ප්රතිශතය අඩු කරමු, සහ අනෙක් අතට. අද, සියලුම ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් සම්භාවිතාවක් ඇත; FAR/FRR දෝෂ සම්පූර්ණයෙන් නොමැති බව සහතික කළ නොහැකි අතර, මෙම තත්ත්වය බොහෝ විට ජෛවමිතික පිළිබඳ ඉතා නිවැරදි විවේචන සඳහා පදනම ලෙස සේවය කරයි.

මුරපද හෝ අනන්‍ය ඩිජිටල් යතුරු භාවිතයෙන් පරිශීලක සත්‍යාපනය මෙන් නොව, පුද්ගලයන් දෙදෙනෙකුට එකම ජීව විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ තිබිය හැකි කුඩා, සමහර විට අතිශය කුඩා අවස්ථාවක් සෑම විටම පවතින බැවින්, ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් සැමවිටම සම්භාවිතාවක් ඇත. මේ නිසා, ජෛවමිතික වැදගත් පද ගණනාවක් නිර්වචනය කරයි:

FAR (False Acceptance Rate) යනු එක් පුද්ගලයෙකු තවත් අයෙකු ලෙස වරදවා වටහා ගැනීමේ සම්භාවිතාව තීරණය කරන ප්‍රතිශත සීමාවකි (ව්‍යාජ පිළිගැනීමේ අනුපාතය) ("2 වර්ගයේ දෝෂයක්" ලෙසද හැඳින්වේ). විශාලත්වය 1? FAR විශේෂිතත්වය ලෙස හැඳින්වේ.
FRR (අසත්‍ය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අනුපාතය) - පද්ධතිය මගින් පුද්ගලයෙකු හඳුනා නොගැනීමේ සම්භාවිතාව (ව්‍යාජ ප්‍රවේශ ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අනුපාතය) (“1 වර්ගයේ දෝෂයක්” ලෙසද හැඳින්වේ). විශාලත්වය 1? FRR සංවේදීතාව ලෙස හැඳින්වේ.
සත්‍යාපනය - ජෛවමිතික සැකිලි දෙකක්, එකකට එකක් සංසන්දනය කිරීම. මෙයද බලන්න: ජෛවමිතික සැකිල්ල
හඳුනා ගැනීම - වෙනත් සැකිලි වල නිශ්චිත තේරීමක් භාවිතා කරමින් පුද්ගලයෙකුගේ ජෛවමිතික අච්චුව හඳුනා ගැනීම. එනම්, හඳුනාගැනීම සෑම විටම එක-බොහෝ සැසඳීමකි.
ජෛවමිතික අච්චුව - ජෛවමිතික අච්චුව. විශ්ලේෂණයට ලක්වන ලක්ෂණය මත පදනම්ව ජෛවමිතික පද්ධතියක් මඟින් සකස් කරන ලද, සාමාන්‍යයෙන් හිමිකාර, ද්විමය ආකෘතියකින් දත්ත කට්ටලයක්. ජෛවමිතික සැකිල්ලක ව්‍යුහාත්මක රාමු කිරීම සඳහා CBEFF ප්‍රමිතියක් ඇත, එය BioAPI හි ද භාවිතා වේ.

වැඩ යෝජනා ක්රමය

සියලුම ජෛවමිතික පද්ධති ක්‍රියා කරන්නේ එකම ආකාරයටය. පළමුව, පද්ධතිය ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ නියැදියක් මතක තබා ගනී (මෙය පටිගත කිරීමේ ක්රියාවලිය ලෙස හැඳින්වේ). පටිගත කිරීමේදී, සමහර ජෛවමිතික පද්ධති ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ වඩාත් නිවැරදි රූපය නිර්මාණය කිරීම සඳහා බහු සාම්පල ලබා ගැනීමට ඉල්ලා සිටිය හැක. ලැබුණු තොරතුරු පසුව සකස් කර ගණිතමය කේතය බවට පරිවර්තනය වේ. ඊට අමතරව, නිශ්චිත පුද්ගලයෙකුට ජෛවමිතික නියැදිය "පවරනු" සඳහා තවත් ක්‍රියා කිහිපයක් කිරීමට පද්ධතිය ඔබෙන් ඉල්ලා සිටිය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, පුද්ගලික හඳුනාගැනීමේ අංකයක් (PIN) නිශ්චිත නියැදියකට අමුණා ඇත, නැතහොත් නියැදිය අඩංගු ස්මාර්ට් කාඩ්පතක් කියවන්නෙකුට ඇතුළත් කර ඇත. මෙම අවස්ථාවේදී, ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ නියැදියක් නැවත ලබාගෙන ඉදිරිපත් කරන ලද නියැදිය සමඟ සංසන්දනය කරනු ලැබේ. ඕනෑම ජෛවමිතික පද්ධතියක් භාවිතයෙන් හඳුනා ගැනීම අදියර හතරක් හරහා සිදු වේ:
පටිගත කිරීම - පද්ධතිය විසින් භෞතික හෝ හැසිරීම් රටාවක් මතක තබා ගනී;
නිස්සාරණය - අද්විතීය තොරතුරු නියැදියෙන් ඉවත් කර ජෛවමිතික නියැදියක් සම්පාදනය කරනු ලැබේ;
සංසන්දනය - සුරකින ලද නියැදිය ඉදිරිපත් කළ එක සමඟ සංසන්දනය කරයි;
ගැළපීම/නොගැලපීම - ජෛවමිතික සාම්පල ගැළපෙන්නේද යන්න පද්ධතිය තීරණය කර තීරණයක් ගනී.
පරිගණකයක මතකය පුද්ගලයෙකුගේ ඇඟිලි සලකුණ, කටහඬ හෝ ඇසේ අයිරිස් වල පින්තූරයක නියැදියක් ගබඩා කරන බව බොහෝ දෙනා විශ්වාස කරති. නමුත් ඇත්ත වශයෙන්ම, බොහෝ නවීන පද්ධතිවල මෙය එසේ නොවේ. විශේෂ දත්ත ගබඩාවක ගබඩා කර ඇත ඩිජිටල් කේතයබිටු 1000ක් දක්වා දිග, එය ප්‍රවේශ අයිතිවාසිකම් ඇති නිශ්චිත පුද්ගලයෙකු සමඟ සම්බන්ධ වේ. පද්ධතියේ භාවිතා කරන ස්කෑනරයක් හෝ වෙනත් උපකරණයක් පුද්ගලයෙකුගේ යම් ජීව විද්‍යාත්මක පරාමිතියක් කියවයි. ඊළඟට, එය ප්රතිඵලය වන රූපය හෝ ශබ්දය සකසයි, එය ඩිජිටල් කේතය බවට පරිවර්තනය කරයි. පුද්ගලික හඳුනාගැනීම සඳහා විශේෂ දත්ත ගබඩාවක අන්තර්ගතය සමඟ සංසන්දනය කරනු ලබන්නේ මෙම යතුරයි.

ප්රායෝගික භාවිතය

ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් තොරතුරු සහ ද්‍රව්‍යමය වස්තූන් වෙත ප්‍රවේශ වීමේ ආරක්ෂාව සහතික කිරීම මෙන්ම අනන්‍ය පුද්ගල හඳුනාගැනීමේ කාර්යයන් සඳහා සම්බන්ධ බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල ක්‍රියාකාරීව භාවිතා වේ.
ජෛවමිතික තාක්ෂණයන්හි යෙදීම් විවිධ වේ: සේවා ස්ථාන සහ ජාල සම්පත් වෙත ප්‍රවේශය, තොරතුරු ආරක්ෂාව, ඇතැම් සම්පත් වෙත ප්‍රවේශය සහතික කිරීම සහ ආරක්ෂාව. ඉලෙක්ට්‍රොනික ව්‍යාපාර සහ විද්‍යුත් රාජ්‍ය කටයුතු මෙහෙයවීම කළ හැක්කේ පුද්ගලික හඳුනාගැනීම සඳහා යම් ක්‍රියා පටිපාටි අනුගමනය කිරීමෙන් පසුව පමණි. ජෛවමිතික තාක්ෂණය බැංකු, ආයෝජන සහ අනෙකුත් මූල්‍ය චලනයන් මෙන්ම සිල්ලර වෙළඳාම, නීතිය බලාත්මක කිරීම, සෞඛ්‍ය ගැටළු සහ සමාජ සේවා වල ආරක්ෂාව සඳහා භාවිතා වේ. ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල පුද්ගල හඳුනාගැනීමේ කාරණාවලදී ඉතා ඉක්මනින් ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරනු ඇත. තනිව භාවිතා කිරීම හෝ ස්මාර්ට් කාඩ්පත්, යතුරු සහ අත්සන් සමඟ ඒකාබද්ධව භාවිතා කිරීම, ජෛවමිතික ඉක්මනින් ආර්ථිකයේ සහ පෞද්ගලික ජීවිතයේ සෑම අංශයකම භාවිතා කරනු ඇත.
ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති අද ඉතා සක්‍රීයව සංවර්ධනය වෙමින් පවතී. එපමණක්ද නොව, ඒවායේ මිල නිරන්තරයෙන් අඩු වේ. ජෛවමිතික පද්ධති ඉක්මනින් වෙළඳපොලෙන් තොරතුරු ආරක්ෂණයේ වෙනත් ක්‍රම ඉවත් කිරීමට පටන් ගන්නා බව මෙයට හේතු විය හැක.

තාක්ෂණයන්

ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපනය

ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීම වඩාත් සුලභ, විශ්වසනීය සහ ඵලදායී ජෛවමිතික තාක්ෂණයයි. මෙම තාක්ෂණයේ බහුකාර්යතාව හේතුවෙන්, එය ඕනෑම ප්රදේශයක පාහේ භාවිතා කළ හැකි අතර විශ්වසනීය පරිශීලක හඳුනාගැනීමක් අවශ්ය වන ඕනෑම ගැටළුවක් විසඳීමට හැකිය. මෙම ක්රමය පදනම් වී ඇත්තේ ඇඟිලිවල කේශනාලිකා රටා වල අද්විතීය නිර්මාණය මතය. විශේෂ ස්කෑනරයක්, පරීක්ෂණයක් හෝ සංවේදකයක් භාවිතයෙන් ලබාගත් ඇඟිලි සලකුණ ඩිජිටල් කේතයක් බවට පරිවර්තනය කර කලින් ඇතුළත් කළ සම්මතයක් සමඟ සංසන්දනය කරයි.
එක් එක් පුද්ගලයාගේ සියලුම ඇඟිලි සලකුණු ඔවුන්ගේ පැපිලරි රේඛා රටාවේ අද්විතීය වන අතර නිවුන් දරුවන් අතර පවා වෙනස් වේ. වැඩිහිටියෙකුගේ ජීවිත කාලය පුරාම ඇඟිලි සලකුණු වෙනස් නොවේ, ඒවා හඳුනා ගැනීම සඳහා පහසුවෙන් සහ සරලව ඉදිරිපත් කෙරේ.
එක් ඇඟිල්ලකට හානි සිදුවුවහොත්, හඳුනා ගැනීම සඳහා ඔබට “බැකප්” ඇඟිලි සලකුණු භාවිතා කළ හැකිය, රීතියක් ලෙස, පරිශීලකයා ලියාපදිංචි කිරීමේදී ජෛවමිතික පද්ධතියට ඇතුළත් කර ඇති තොරතුරු.
ඇඟිලි සලකුණු පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා විශේෂිත ස්කෑනර් භාවිතා කරයි. ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් වල ප්‍රධාන වර්ග තුනක් තිබේ: ධාරිත්‍රක, රෝලිං, ඔප්ටිකල්.
වඩාත්ම දියුණු ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය ඔප්ටිකල් ස්කෑනර් මගින් ක්රියාත්මක වේ.

දෘෂ්ටි විතානයේ සත්‍යාපනය

දෘෂ්ටි විතානයේ සත්‍යාපනය කිරීමේ ක්‍රමය පසුගිය සියවසේ 50 ගණන්වල මැද භාගයේදී පමණ ප්‍රායෝගික භාවිතයට පැමිණියේය. ෆන්ඩස් හි රුධිර නාල වල රටාවේ සුවිශේෂත්වය තහවුරු වූයේ එවිටය (නිවුන් දරුවන් තුළ පවා මෙම රටා නොගැලපේ). දෘෂ්ටි විතානය ස්කෑන් කිරීම අඩු තීව්‍රතාවයකින් යුත් අධෝරක්ත කිරණ භාවිතා කර ඇසේ පිටුපස ඇති රුධිර නාල වෙත ශිෂ්‍යයා හරහා යොමු කරයි. ලැබුණු සං signal ාවෙන් විශේෂ කරුණු සිය ගණනක් තෝරාගෙන ඇති අතර, ඒවා පිළිබඳ තොරතුරු අච්චුවේ ගබඩා කර ඇත. අවාසි වලට සමාන පද්ධතිපළමුවෙන්ම, මනෝවිද්‍යාත්මක සාධකය ආරෝපණය කළ යුතුය: සෑම පුද්ගලයෙකුම ඇසට යමක් බැබළෙන තේරුම්ගත නොහැකි අඳුරු කුහරයක් දෙස බැලීමට කැමති නැත. මීට අමතරව, එවැනි පද්ධති සඳහා පැහැදිලි රූපයක් අවශ්ය වන අතර, නීතියක් ලෙස, වැරදි දෘෂ්ටි විතානයේ දිශානතියට සංවේදී වේ. එමනිසා, ඔබ ඉතා ප්රවේශමෙන් සොයා බැලිය යුතු අතර, ඇතැම් රෝග ඇතිවීම (උදාහරණයක් ලෙස, ඇසේ සුද) මෙම ක්රමය භාවිතා කිරීම වළක්වා ගත හැකිය. දෘෂ්ටි විතාන ස්කෑනර් ඉතා රහසිගත වස්තූන් වෙත ප්‍රවේශ වීම සඳහා බහුලව භාවිතා වන්නේ ඒවා I වර්ගයේ දෝෂයේ අවම සම්භාවිතාවන්ගෙන් එකක් (ලියාපදිංචි පරිශීලකයෙකු සඳහා ප්‍රවේශය ප්‍රතික්ෂේප කිරීම) සහ II වර්ගයේ දෝෂ වලින් පාහේ ශුන්‍ය ප්‍රතිශතයක් සපයන බැවිනි. ජෛවමිතික ලකුණට අමතරව එය මිනිස් සෞඛ්‍යය පිළිබඳ තොරතුරු රැගෙන යන බැවින් මෑතකදී මෙම හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමය භාවිතා කර නොමැත.

අයිරිස් සත්‍යාපනය

අධෝරක්ත කිරණ හෝ දීප්තිමත් ආලෝකය භාවිතා කරන දෘෂ්ටි විතානයේ ස්කෑන් වල ආක්‍රමණශීලී බව ඉවත් කිරීම සඳහා Iris හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය දියුණු කරන ලදී. මානව දෘෂ්ටි විතානය කාලයත් සමඟ වෙනස් විය හැකි අතර අයිරිස් නොවෙනස්ව පවතින බව විද්‍යාඥයින් විසින් අධ්‍යයනයන් ගණනාවක් සිදු කර ඇත. වැදගත්ම දෙය නම්, නිවුන් දරුවන් තුළ පවා සම්පූර්ණයෙන්ම සමාන අයිරිස් රටා දෙකක් සොයා ගැනීමට නොහැකි වීමයි. අයිරිස් වල තනි පටිගත කිරීමක් ලබා ගැනීම සඳහා, කළු සහ සුදු කැමරාව තත්පරයකට පටිගත කිරීම් 30 ක් සිදු කරයි. සියුම් ආලෝකයක් අයිරිස් ආලෝකමත් කරයි, වීඩියෝ කැමරාවට අයිරිස් වෙත අවධානය යොමු කිරීමට ඉඩ සලසයි. එක් වාර්තාවක් පසුව ඩිජිටල්කරණය කර ලියාපදිංචි පරිශීලකයින්ගේ දත්ත ගබඩාවක ගබඩා කර ඇත. සම්පූර්ණ ක්‍රියා පටිපාටිය තත්පර කිහිපයක් ගත වන අතර හඬ මාර්ගෝපදේශය සහ ස්වයංක්‍රීය නාභිගත කිරීම භාවිතයෙන් සම්පූර්ණයෙන්ම පරිගණක ගත කළ හැක.
උදාහරණයක් ලෙස ගුවන් තොටුපළවලදී, මගියාගේ නම සහ පියාසැරි අංකය අයිරිස් රූපයකට ගැලපේ; සාදන ලද ගොනුවේ විශාලත්වය, 640 x 480 විභේදනයකින් යුත් බයිට් 512, ඔබේ පරිගණකයේ දෘඪ තැටියේ එවැනි ගොනු විශාල සංඛ්යාවක් සුරැකීමට ඉඩ සලසයි.
වීදුරු සහ අක්ෂි කාච, වර්ණ ගැන්වූ ඒවා පවා, රූපය අත්පත් කර ගැනීමේ ක්රියාවලියට බලපාන්නේ නැත. අක්ෂි ශල්‍යකර්ම, ඇසේ සුද ඉවත් කිරීම හෝ කෝනියා බද්ධ කිරීම මගින් අයිරිස් වල ලක්ෂණ වෙනස් කිරීමට හෝ වෙනස් කිරීමට නොහැකි බව ද සඳහන් කළ යුතුය. ඇසේ අයිරිස් භාවිතයෙන් අන්ධ පුද්ගලයෙකු ද හඳුනාගත හැකිය. ඇසේ අයිරිස් ඇති තාක් එහි අයිතිකරු හඳුනාගත හැකිය.
ස්කෑනිං උපකරණ මත පදනම්ව, කැමරාව සෙන්ටිමීටර 10 සිට මීටර් 1 දක්වා දුරින් ස්ථාපනය කළ හැකිය. රූපයක් ලබා ගැනීමේ ක්‍රියාවලියට ස්කෑන් කිරීම ඇතුළත් නොවන නමුත් සරලව ඡායාරූප ගත කිරීම නිසා "ස්කෑන් කිරීම" යන යෙදුම නොමඟ යවන සුළු විය හැකිය.
අයිරිස් පරිගණකයකින් මැනිය හැකි අවට රවුම් සහ රටා බොහොමයක් සහිත දැලක් වැනි වයනයක් ඇත. අයිරිස් ස්කෑනිං වැඩසටහන නියැදියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා නැංගුරම් ලක්ෂ්‍ය 260 ක් පමණ භාවිතා කරයි. සාපේක්ෂව, හොඳම ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති ලකුණු 60-70 ක් භාවිතා කරයි.
තාක්‍ෂණය භාවිතා කිරීම සඳහා පිරිවැය සැමවිටම විශාලතම බාධාව වී ඇත, නමුත් දැන් විවිධ සමාගම් සඳහා අයිරිස් හඳුනාගැනීමේ පද්ධති වඩාත් දැරිය හැකි මට්ටමක පවතී. තාක්ෂණයේ යෝජකයින් කියා සිටින්නේ අයිරිස් හඳුනාගැනීම ඉතා ඉක්මනින් විවිධ ක්ෂේත්‍රවල පොදු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයක් බවට පත්වනු ඇති බවයි.

අත් ජ්‍යාමිතිය සත්‍යාපනය

මෙම ජෛවමිතික ක්‍රමය පුද්ගලයෙකු සත්‍යාපනය කිරීම සඳහා අතේ හැඩය භාවිතා කරයි. තනි අත් හැඩයේ පරාමිතීන් අද්විතීය නොවන නිසා, ලක්ෂණ කිහිපයක් භාවිතා කිරීම අවශ්ය වේ. ඇඟිලි වක්‍ර, දිග සහ ඝනකම, අතේ පිටුපස පළල සහ ඝනකම, සන්ධි අතර දුර සහ අස්ථි ව්‍යුහය වැනි අත් පරාමිතීන් ස්කෑන් කරනු ලැබේ. එසේම, අතෙහි ජ්යාමිතිය කුඩා විස්තර ඇතුළත් වේ (උදාහරණයක් ලෙස, සම මත රැලි). සන්ධි සහ අස්ථිවල ව්‍යුහය සාපේක්ෂ වශයෙන් ස්ථිර ලක්ෂණ වුවද, පටක ඉදිමීම හෝ අතේ තැලීම් මුල් ව්‍යුහය විකෘති කළ හැකිය. තාක්‍ෂණික ප්‍රශ්නය: අතපය කපා දැමීමේ හැකියාව නොසලකා හැරියත්, ආතරයිටිස් නම් රෝගයක් ස්කෑනර් භාවිතයට බෙහෙවින් බාධාවක් විය හැක.
කැමරාවකින් සහ ආලෝකමත් ඩයෝඩ වලින් සමන්විත ස්කෑනරයක් භාවිතා කරමින් (අතක් පරිලෝකනය කරන විට, ඩයෝඩ අනෙක් අතට ක්‍රියාත්මක වේ, මෙය ඔබට අතේ විවිධ ප්‍රක්ෂේපණ ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි), එවිට අතේ ත්‍රිමාන රූපයක් ගොඩනගා ඇත. අත් ජ්‍යාමිතික සත්‍යාපනයේ විශ්වසනීයත්වය ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපනයට සැසඳිය හැක.
අත් ජ්‍යාමිතික සත්‍යාපන පද්ධති බහුලව භාවිතා වන අතර, එය පරිශීලකයින් සඳහා ඔවුන්ගේ පහසුව පිළිබඳ සාක්ෂියකි. මෙම විකල්පය භාවිතා කිරීම හේතු ගණනාවක් නිසා ආකර්ෂණීය වේ. සියලුම වැඩ කරන මිනිසුන්ට අත් ඇත. නියැදියක් ලබා ගැනීම සඳහා වූ ක්රියා පටිපාටිය බෙහෙවින් සරල වන අතර රූපය මත ඉහළ ඉල්ලීම් නොකෙරේ. ප්රතිඵලය වන සැකිල්ලේ ප්රමාණය ඉතා කුඩා වේ, බයිට් කිහිපයක්. සත්‍යාපන ක්‍රියාවලියට උෂ්ණත්වය, ආර්ද්‍රතාවය හෝ අපිරිසිදුකම බලපාන්නේ නැත. සම්මතය සමඟ සංසන්දනය කිරීමේදී සිදු කරන ලද ගණනය කිරීම් ඉතා සරල වන අතර පහසුවෙන් ස්වයංක්රීය කළ හැක.
අත් ජ්‍යාමිතිය මත පදනම් වූ සත්‍යාපන පද්ධති 70 දශකයේ මුල් භාගයේදී ලොව පුරා භාවිතා කිරීමට පටන් ගත්තේය.

මුහුණේ ජ්යාමිතිය සත්යාපනය

මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය මත පදනම් වූ පුද්ගලයෙකුගේ ජෛවමිතික සත්‍යාපනය හඳුනාගැනීමේ සහ සත්‍යාපනය කිරීමේ තරමක් පොදු ක්‍රමයකි. තාක්ෂණික ක්‍රියාත්මක කිරීම සංකීර්ණ ගණිතමය ගැටලුවකි. දුම්රිය ස්ථාන, ගුවන් තොටුපලවල්, චතුරශ්‍ර, වීදි, මාර්ග සහ අනෙකුත් ජනාකීර්ණ ස්ථානවල වීඩියෝ කැමරා ප්‍රමාණවත් සංඛ්‍යාවක් දැකිය හැකි බහුමාධ්‍ය තාක්ෂණයන් පුළුල් ලෙස භාවිතා කිරීම මෙම දිශාව සංවර්ධනය කිරීමේදී තීරණාත්මක වී ඇත. මිනිස් මුහුණක ත්‍රිමාණ ආකෘතියක් තැනීම සඳහා, ඇස්, ඇහි බැම, තොල්, නාසය සහ වෙනත් අයගේ සමෝච්ඡයන් ගෙනහැර දක්වන්න. විවිධ මූලද්රව්යමුහුණු, ඉන්පසු ඒවා අතර දුර ගණනය කරන්න, ත්රිමාණ ආකෘතියක් තැනීමට එය භාවිතා කරන්න. නිශ්චිත පුද්ගලයෙකුට අනුරූප වන අද්විතීය රටාවක් තීරණය කිරීම සඳහා, 12 සිට 40 දක්වා ලාක්ෂණික මූලද්රව්ය අවශ්ය වේ. මුහුණ හැරවීම, ඇලවීම, ආලෝකය වෙනස් කිරීම, ප්රකාශනය වෙනස් කිරීම වැනි අවස්ථාවන්හිදී අච්චුව රූපයේ බොහෝ වෙනස්කම් සැලකිල්ලට ගත යුතුය. මෙම ක්‍රමය භාවිතා කිරීමේ අරමුණ අනුව (හඳුනාගැනීම, සත්‍යාපනය, විශාල ප්‍රදේශ හරහා දුරස්ථ සෙවීම් ආදිය සඳහා) එවැනි විකල්ප පරාසය වෙනස් වේ. සමහර ඇල්ගොරිතම මඟින් පුද්ගලයෙකුගේ කණ්නාඩි, තොප්පිය, උඩු රැවුල සහ රැවුල සඳහා වන්දි ගෙවීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.

මුහුණේ තර්මෝග්‍රෑම් භාවිතයෙන් සත්‍යාපනය කිරීම

මෙම ක්‍රමය පදනම් වී ඇත්තේ මුහුණේ තර්මෝග්‍රෑම් එකක් (උෂ්ණත්ව ක්ෂේත්‍ර ව්‍යාප්තිය පෙන්වන අධෝරක්ත කිරණවල රූපය) එක් එක් පුද්ගලයාට අනන්‍ය බව පෙන්වා දී ඇති අධ්‍යයනයන් මතය. අධෝරක්ත කැමරා භාවිතයෙන් තර්මෝග්‍රෑම් ලබා ගනී. මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය සත්‍යාපනය මෙන් නොව, මෙම ක්‍රමය නිවුන් දරුවන් අතර වෙනස හඳුනා ගනී. විශේෂ ආවරණ භාවිතා කිරීම, ප්ලාස්ටික් සැත්කම්, මිනිස් සිරුරේ වයසට යෑම, ශරීර උෂ්ණත්වය, තුහීන කාලගුණය තුළ මුහුණේ සම සිසිල් කිරීම, thermogram හි නිරවද්යතාවට බලපාන්නේ නැත. සත්‍යාපනයේ අඩු ගුණාත්මක භාවය නිසා, ක්‍රමය එසේ නොවේ මේ මොහොතේපුළුල් ලෙස පැතිර නැත.

හඬ සත්‍යාපනය

ජෛවමිතික හඬ සත්‍යාපන ක්‍රමය භාවිතයේ පහසුව මගින් සංලක්ෂිත වේ. මෙම ක්රමයමිල අධික උපකරණ අවශ්ය නොවේ, මයික්රොෆෝනයක් සහ ශබ්ද කාඩ්පතක් පමණි. වර්තමානයේ, මෙම සත්‍යාපන ක්‍රමය නවීන ව්‍යාපාරික මධ්‍යස්ථානවල බහුලව භාවිතා වන බැවින් මෙම තාක්ෂණය වේගයෙන් සංවර්ධනය වෙමින් පවතී. හඬ සැකිල්ලක් තැනීමට ක්‍රම කිහිපයක් තිබේ. සාමාන්යයෙන්, මේවා විවිධ සංඛ්යාත සංයෝජන සහ හඬෙහි සංඛ්යානමය ලක්ෂණ වේ. Modulation, intonation, pitch, වැනි පරාමිති සලකා බැලිය හැක.
හඬ සත්‍යාපන ක්‍රමයේ ප්‍රධාන සහ නිර්වචන අවාසිය නම් ක්‍රමයේ අඩු නිරවද්‍යතාවයයි. නිදසුනක් වශයෙන්, පද්ධතිය සීතලෙන් පෙළෙන පුද්ගලයෙකු හඳුනා නොගනී. වැදගත් ගැටළුවක් වන්නේ එක් පුද්ගලයෙකුගේ කටහඬේ විවිධ ප්‍රකාශනයන් ය: සෞඛ්‍යය, වයස, මනෝභාවය යනාදිය අනුව කටහඬ වෙනස් විය හැකිය. මෙම විවිධත්වය පුද්ගලයෙකුගේ කටහඬේ සුවිශේෂී ගුණාංග හඳුනාගැනීමේදී බරපතල දුෂ්කරතා ඉදිරිපත් කරයි. මීට අමතරව, ශබ්ද සංරචකය සැලකිල්ලට ගැනීම, හඬ සත්‍යාපනයේ ප්‍රායෝගික භාවිතයේ තවත් වැදගත් සහ නොවිසඳුණු ගැටලුවකි. මෙම ක්‍රමය භාවිතා කරන විට II වර්ගයේ දෝෂ ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව ඉහළ බැවින් (සියයට එකක අනුපිළිවෙල අනුව), පරිගණක විද්‍යාගාර, නිෂ්පාදන සමාගම්වල රසායනාගාර වැනි මධ්‍යම ආරක්ෂිත පරිශ්‍රවල ප්‍රවේශය පාලනය කිරීම සඳහා හඬ සත්‍යාපනය භාවිතා කරයි.

අත් අකුරු සත්‍යාපනය

අත්සන් දත්ත සැකසීමට සාමාන්‍යයෙන් ක්‍රම දෙකක් තිබේ:

සිතුවම විශ්ලේෂණය කිරීම, එනම්, පින්තූර දෙකේ අහඹු සිදුවීමේ මට්ටම භාවිතා වේ.
ලිවීමේ ගතික ලක්ෂණ විශ්ලේෂණය කිරීම, එනම්, සත්‍යාපනය සඳහා, අත්සන ලිවීමේ අත්සන, තාවකාලික සහ සංඛ්‍යානමය ලක්ෂණ පිළිබඳ තොරතුරු ඇතුළත් පරිවර්තනයක් ගොඩනගා ඇත.

අත් අකුරින් පුද්ගලයෙකුගේ සම්භාව්‍ය සත්‍යාපනය (හඳුනාගැනීම) විශ්ලේෂණය කළ රූපය මුල් පිටපත සමඟ සංසන්දනය කිරීම ඇතුළත් වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, ලේඛන සකස් කිරීමේදී බැංකු ක්රියාකරු විසින් සිදු කරනු ලබන ක්රියා පටිපාටිය හරියටම මෙයයි. පැහැදිලිවම, එවැනි ක්රියා පටිපාටියක නිරවද්යතාව, වැරදි තීරණයක් ගැනීමේ සම්භාවිතාවේ දෘෂ්ටි කෝණයෙන් (FAR සහ FRR බලන්න), අඩුය. මීට අමතරව, ආත්මීය සාධකය ද නිවැරදි තීරණයක් ගැනීමේ සම්භාවිතාව පැතිරීම කෙරෙහි බලපායි. අත් අකුරු විශ්ලේෂණය සහ තීරණ ගැනීම සඳහා ස්වයංක්‍රීය ක්‍රම භාවිතා කරන විට අත් අකුරු සත්‍යාපනය සඳහා මූලික වශයෙන් නව හැකියාවන් විවෘත වේ. මෙම ක්‍රම මගින් ආත්මීය සාධකය ඉවත් කර තීරණ ගැනීමේදී දෝෂ ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කරයි (FAR & FRR). අත් අකුරු ජෛවමිතික සත්‍යාපන ක්‍රමය පදනම් වන්නේ ලේඛන අත්සන් කිරීමේදී මිනිස් අතේ නිශ්චිත චලනය මතය. අත්සන සංරක්ෂණය කිරීම සඳහා, විශේෂ පෑන් හෝ පීඩන සංවේදී මතුපිට භාවිතා කරනු ලැබේ. මෙම ආකාරයේ පුද්ගල සත්‍යාපනය ඔහුගේ අත්සන භාවිතා කරයි. අවශ්‍ය ආරක්ෂණ මට්ටම අනුව අච්චුව නිර්මාණය කර ඇත. ස්වයංක්‍රීය හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම මඟින් සත්‍යාපිත සහ පාලන නියැදියේ රූපය සංසන්දනය කිරීමෙන් පමණක් නොව, අත්සනෙහි ගමන් පථය සහ ගතිකතාවයන් හෝ වෙනත් මූල පදයක් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් තීරණයක් ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.

ඒකාබද්ධ ජෛවමිතික සත්‍යාපන පද්ධතිය

ඒකාබද්ධ (බහු මාදිලියේ) ජෛවමිතික සත්‍යාපන පද්ධතියක් ජෛවමිතික ලක්ෂණ වර්ග කිහිපයක් භාවිතා කිරීම සඳහා විවිධ එකතු කිරීම් භාවිතා කරයි, එමඟින් සත්‍යාපන පද්ධතිවල ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් වර්ග කිහිපයක් ඒකාබද්ධ කිරීමට හැකි වේ. සත්යාපන පද්ධතියේ ඵලදායීතාවය සඳහා වඩාත් දැඩි අවශ්යතා සපුරාලීමට මෙය ඔබට ඉඩ සලසයි. උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපනය පහසුවෙන් අත් පරිලෝකනය සමඟ ඒකාබද්ධ කළ හැකිය. එවැනි ව්‍යුහයකට සියලු වර්ගවල මානව ජෛවමිතික දත්ත භාවිතා කළ හැකි අතර එක් ජෛවමිතික ලක්ෂණයක සීමාවන් බල කිරීමට අවශ්‍ය අවස්ථාවලදී භාවිතා කළ හැක. මානව ජෛවමිතික දත්ත අනුකරණය කිරීමේ හැකියාව අනුව ඒකාබද්ධ පද්ධති වඩාත් විශ්වාසදායක වන්නේ එක් ජෛවමිතික ලක්ෂණයක් අසත්‍ය කිරීමට වඩා සම්පූර්ණ පරාසයක ලක්ෂණ ව්‍යාජකරණය කිරීම අපහසු බැවිනි.

ජෛවමිතික පද්ධතිවල අවදානම

ජෛවමිතික පද්ධති තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති, ඊ-වාණිජ්‍යය, අපරාධ හඳුනා ගැනීම සහ වැළැක්වීම, අධිකරණ වෛද්‍ය විද්‍යාව, දේශසීමා පාලනය, ටෙලිමෙඩිසින් යනාදී වශයෙන් බහුලව භාවිතා වේ. නමුත් ඒවා තොරතුරු සැකසීමේ විවිධ අවස්ථා වලදී ප්‍රහාරවලට ගොදුරු වේ. පුද්ගලයෙකුගෙන් රූපයක් හෝ සංඥාවක් ලැබෙන සංවේදක මට්ටමින්, සන්නිවේදන මාර්ගවලට නැවත ප්‍රහාර එල්ල කිරීම, ජෛවමිතික සැකිලි ගබඩා කර ඇති දත්ත ගබඩාවට පහර දීම, සංසන්දනය කිරීම සහ තීරණ ගැනීමේ මොඩියුලවලට පහර දීම වැනි සංවේදක මට්ටමින් මෙම ප්‍රහාර සිදු කළ හැකිය.
සංවේදක මට්ටමේ ඇති ප්‍රධාන විභව තර්ජනය වන්නේ වංචාකාරී ප්‍රහාරයි. වංචා කිරීම යනු ජෛවමිතික සංවේදකයට පිටපත්, ඩමි, ඡායාරූප, කැපූ ඇඟිලි, කලින් පටිගත කළ ශබ්ද ආදිය ලබා දීමෙන් ජෛවමිතික පද්ධති රැවටීමයි.
සත්‍යාපනය අතරතුර වංචාකාරී ප්‍රහාරයක අරමුණ වන්නේ පද්ධතිය තුළ නීතිවිරෝධී පරිශීලකයෙකු නීත්‍යානුකූල ලෙස ඉදිරිපත් කිරීම සහ හඳුනාගැනීමේදී දත්ත ගබඩාවේ අඩංගු පුද්ගලයා හඳුනාගැනීමේ හැකියාව ලබා ගැනීමයි. ප්‍රහාරකයාට සංවේදකය සමඟ සෘජු සම්බන්ධතා ඇති නිසාත්, ගුප්ත ලේඛන සහ වෙනත් ආරක්‍ෂක ක්‍රම භාවිත කිරීමට නොහැකි නිසාත් වංචාකාරී ප්‍රහාරවලට ප්‍රතිරෝධය දැක්වීම වඩාත් අපහසු වේ.
ජෛවමිතික උපාංග මත සාර්ථක වංචාකාරී ප්‍රහාර පිළිබඳ ලිපි පළ විය
ආදිය.................

අද වන විට නව ගණිතමය සත්‍යාපන ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම හේතුවෙන් ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා වේ. නව තාක්ෂණයන් භාවිතයෙන් විසඳිය හැකි ගැටළු පරාසය තරමක් පුළුල් ය:

• නීතිය බලාත්මක කිරීම සහ අධිකරණ වෛද්ය විද්යාව;
• ප්රවේශ පාලන පද්ධතිය (ACS) සහ පොදු සහ වාණිජ ගොඩනැගිලි, පෞද්ගලික නිවාස (ස්මාර්ට් නිවස) වෙත ප්රවේශය සීමා කිරීම;
• රහස්‍ය පුද්ගලික සහ වාණිජ තොරතුරු මාරු කිරීම සහ ලැබීම;
• වෙළඳ, මූල්ය සහ බැංකු ඉලෙක්ට්රොනික ගනුදෙනු සිදු කිරීම;
• ඉලෙක්ට්‍රොනික දුරස්ථ සහ/හෝ දේශීය සේවා ස්ථානයකට පිවිසෙන්න;
• නවීන උපකරණවල ක්රියාකාරිත්වය අවහිර කිරීම සහ ඉලෙක්ට්රොනික දත්ත ආරක්ෂා කිරීම (ගුප්තකේතන යතුරු);
• රජයේ සම්පත් නඩත්තු කිරීම සහ ප්‍රවේශ වීම;

සාම්ප්‍රදායිකව, ජෛවමිතික සත්‍යාපන ඇල්ගොරිතම ප්‍රධාන වර්ග දෙකකට බෙදිය හැකිය:

• ස්ථිතික - ඇඟිලි සලකුණු, අයිරිස්; අතෙහි හැඩය මැනීම, අත්ලෙහි රේඛාව, රුධිර වාහිනී ස්ථානගත කිරීම, 2D සහ 3D ඇල්ගොරිතමවල මුහුණෙහි හැඩය මැනීම;
• ගතික - අත් අකුරු සහ ටයිප් කිරීමේ රිද්මය; ඇවිදීම, කටහඬ, ආදිය.

ප්රධාන තේරීම් නිර්ණායක

ඕනෑම වර්ගයක ජීව විද්‍යාත්මක පරාමිතියක් මැනීම සඳහා හැකියාව ඇති ස්ථාපනයක් තෝරාගැනීමේදී, ඔබ පරාමිති දෙකක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ යුතුය:

• FAR - විවිධ පුද්ගලයන් දෙදෙනෙකුගේ ප්රධාන ජීව විද්යාත්මක පරාමිතීන්ගේ අහඹු සිදුවීමේ ගණිතමය සම්භාවිතාව තීරණය කරයි;
• FRR - එයට හිමිකම් ඇති පුද්ගලයෙකුට ප්‍රවේශය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ සම්භාවිතාව තීරණය කරයි.

නිෂ්පාදකයින් තම නිෂ්පාදනය ඉදිරිපත් කිරීමේදී මෙම ලක්ෂණ මඟ හැරියේ නම්, ඔවුන්ගේ පද්ධතිය අකාර්යක්ෂම වන අතර ක්‍රියාකාරීත්වය සහ වැරදි ඉවසීම තරඟකරුවන්ට වඩා පසුගාමී වේ.

සුවපහසු මෙහෙයුම් සඳහා වැදගත් පරාමිතීන් ද වේ:

• භාවිතයේ පහසුව සහ උපාංගය ඉදිරිපිට නතර නොවී හඳුනාගැනීමේ හැකියාව;
• පරාමිතිය කියවීමේ වේගය, ලැබුණු තොරතුරු සැකසීම සහ ජීව විද්යාත්මක විමර්ශන දර්ශකවල දත්ත සමුදායේ ප්රමාණය.

ජීව විද්‍යාත්මක දර්ශක, අඩු ප්‍රමාණයකට ස්ථිතික සහ වැඩි ප්‍රමාණයකට ගතික, නිරන්තර වෙනස්වීම් වලට යටත් වන පරාමිතීන් බව මතක තබා ගත යුතුය. සඳහා නරකම කාර්ය සාධනය ස්ථිතික පද්ධතිය FAR~0.1%, FRR~6% වේ. ජෛවමිතික පද්ධතියක් මෙම අගයන්ට වඩා අඩු අසාර්ථක අනුපාත තිබේ නම්, එය අකාර්යක්ෂම සහ අකාර්යක්ෂම වේ.

වර්ගීකරණය

අද වන විට ජෛවමිතික සත්‍යාපන පද්ධති සඳහා වෙළෙඳපොළ අතිශයින් අසමාන ලෙස වර්ධනය වී ඇත. මීට අමතරව, දුර්ලභ ව්යතිරේක සහිතව, ආරක්ෂක පද්ධති නිෂ්පාදකයින් ද හිමිකාර මෘදුකාංග නිෂ්පාදනය කරයි. ප්රභව කේතය, ඔවුන්ගේ ජෛවමිතික පාඨකයන් සමඟ පමණක් ගැලපේ.

ඇඟිලි සලකුණු

ඇඟිලි සලකුණු විශ්ලේෂණය යනු ජෛවමිතික සත්‍යාපනයේ වඩාත් සුලභ, තාක්‍ෂණික සහ මෘදුකාංග-උසස් ක්‍රමයයි. සංවර්ධනය සඳහා ප්රධාන කොන්දේසිය හොඳින් දියුණු වූ විද්යාත්මක, න්යායික හා ප්රායෝගික දැනුම පදනම වේ. පැපිලරි රේඛා සඳහා ක්‍රමවේදය සහ වර්ගීකරණ පද්ධතිය. ස්කෑන් කරන විට, ප්රධාන කරුණු වන්නේ රටා රේඛාවේ කෙළවර, ශාඛා සහ තනි ලක්ෂ්ය. විශේෂයෙන් විශ්වාසදායක ස්කෑනර් මඟින් ඇඟිලි සලකුණු සහිත රබර් කිරි අත්වැසුම් වලින් ආරක්ෂා කිරීමේ පද්ධතියක් හඳුන්වා දෙයි - පැපිලරි රේඛා සහ/හෝ ඇඟිලි උෂ්ණත්වයේ සහන පරීක්ෂා කිරීම.

ප්‍රධාන ලක්ෂ්‍යවල අංකය, ස්වභාවය සහ ස්ථානගත කිරීම අනුව අනන්‍ය ඩිජිටල් කේතයක් ජනනය කර දත්ත සමුදා මතකයේ ගබඩා කර ඇත. දත්ත සමුදායේ විශාලත්වය අනුව ඇඟිලි සලකුණක් ඩිජිටල්කරණය සහ සත්‍යාපනය කිරීමේ කාලය සාමාන්‍යයෙන් තත්පර 1-1.5 නොඉක්මවයි. මෙම ක්රමය වඩාත්ම විශ්වසනීය එකකි. උසස් සත්‍යාපන ඇල්ගොරිතම සඳහා - Veri Finger SKD, විශ්වසනීය දර්ශක FAR - 0.00%...0.10%, FRR - 0.30%... 0.90%. පුද්ගලයන් 300 කට වඩා වැඩි කාර්ය මණ්ඩලයක් සිටින සංවිධානයක පද්ධතියේ විශ්වසනීය හා බාධාවකින් තොරව ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා මෙය ප්රමාණවත් වේ.

වාසි සහ අවාසි

මෙම ක්රමයේ ප්රතික්ෂේප කළ නොහැකි වාසි වන්නේ:

• ඉහළ විශ්වසනීයත්වය;
• උපාංගවල අඩු පිරිවැය සහ ඒවායේ පුළුල් තේරීම;
• සරල හා වේගවත් පරිලෝකන ක්රියා පටිපාටිය.

ප්රධාන අවාසි වලට ඇතුළත් වන්නේ:

• ඇඟිලිවල පැපිලරි රේඛා පහසුවෙන් හානි වන අතර, පද්ධති දෝෂ ඇති කිරීම සහ බලයලත් සේවකයින් සඳහා ප්රවේශය අවහිර කිරීම;
• ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර්වලට ව්‍යාජ රූපවලින් ආරක්ෂා වීමට පද්ධතියක් තිබිය යුතුය: උෂ්ණත්ව සංවේදක, පීඩන අනාවරක යනාදිය.

නිෂ්පාදකයන්

ජෛවමිතික පද්ධති, ප්‍රවේශ පාලන පද්ධති සඳහා උපාංග සහ ඒවා සඳහා මෘදුකාංග නිෂ්පාදනය කරන විදේශීය සමාගම් සටහන් කළ යුතුය:

• SecuGen - ජංගම සංයුක්ත USB PC ප්රවේශය සඳහා ස්කෑනර්;
• Bayometric Inc - ජෛවමිතික ස්කෑනර් නිෂ්පාදනය විවිධ වර්ගසංකීර්ණ ආරක්ෂක පද්ධති සඳහා;
• DigitalPersona, Inc - ඒකාබද්ධ දොර හැන්ඩ්ල් සහිත සංයෝජන ස්කෑනර්-අගුල් නිකුත් කිරීම.

ඔවුන් සඳහා ජෛවමිතික ස්කෑනර් සහ මෘදුකාංග නිෂ්පාදනය කරන දේශීය සමාගම්:

• BioLink
• සොන්ඩා
• SmartLock

අක්ෂි ස්කෑන්

ඇසේ අයිරිස් අතේ ඇති පැපිලරි රේඛා මෙන් අද්විතීයයි. අවසානයේ වයස අවුරුදු දෙකේදී පිහිටුවා ඇති එය ජීවිත කාලය පුරාම ප්රායෝගිකව වෙනස් නොවේ. ව්යතිරේකය යනු අක්ෂි රෝගවල තුවාල සහ උග්ර ව්යාධි වේ. මෙය පරිශීලක සත්‍යාපනයේ වඩාත් නිවැරදි ක්‍රමයකි. උපාංග 300-500 ms සඳහා ස්කෑන් කිරීම සහ ප්‍රාථමික දත්ත සැකසීම සිදු කරයි, මධ්‍යම බලැති පරිගණකයක ඩිජිටල් කළ තොරතුරු සංසන්දනය කිරීම තත්පරයට 50,000-150,000 ක වේගයකින් සිදු කෙරේ. ක්‍රමය උපරිම පරිශීලකයින් සංඛ්‍යාවට සීමාවන් පනවා නැත. FAR සංඛ්‍යාලේඛන - 0.00%...0.10% සහ FRR - 0.08%... 0.19% Casia EyR SDK ඇල්ගොරිතම මත පදනම්ව එකතු කරන ලදී. මෙම ගණනය කිරීම් වලට අනුව, සේවකයින් 3,000 කට වැඩි සංඛ්යාවක් සිටින ආයතනවල එවැනි ප්රවේශ පද්ධති භාවිතා කිරීම රෙකමදාරු කරනු ලැබේ. නවීන උපාංග 1.3 MP න්‍යාසයක් සහිත කැමරා බහුලව භාවිතා කරයි, එමඟින් ස්කෑන් කිරීමේදී ඇස් දෙකම ග්‍රහණය කර ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි, එමඟින් ව්‍යාජ හෝ අනවසර ධනාත්මක දේවල සීමාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරයි.

වාසි සහ අවාසි

• වාසි:
  • ඉහළ සංඛ්යාන විශ්වසනීයත්වය;
  • ස්කෑනිං යාන්ත්‍රණයේ බාහිර කවචය සමඟ මුහුණේ භෞතික ස්පර්ශය බැහැර කරන අතර, රූපය ග්‍රහණය කර ගැනීම සෙන්ටිමීටර දස දහස් ගණනක් දක්වා දුරින් සිදු විය හැක;
  • ව්‍යාජ මුදල් නෝට්ටු බැහැර කරන විශ්වසනීය ක්‍රම - ශිෂ්‍යයාගේ නවාතැන් පරීක්ෂා කිරීම - සම්පූර්ණයෙන්ම පාහේ අනවසර ප්‍රවේශය බැහැර කරයි.
• අඩුපාඩු:
  • එවැනි පද්ධතිවල මිල ඇඟිලි සලකුණු පද්ධතිවලට වඩා සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි ය;
  • සූදානම් කළ විසඳුම් ලබා ගත හැක්කේ විශාල සමාගම් සඳහා පමණි.

වෙළඳපොලේ ඇති ප්‍රධාන ක්‍රීඩකයින් වන්නේ: Iridian Technologies හි බලපත්‍ර යටතේ ක්‍රියාත්මක වන LG, Panasonic, Electronics, OKI. රුසියානු වෙළඳපොලේ ඔබට හමුවිය හැකි වඩාත් පොදු නිෂ්පාදන වේ සූදානම් කළ විසඳුම්: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. මෑතකදී, විශ්වාසයට සුදුසු නව සමාගම් දර්ශනය වී ඇත: AOptix, SRI International.

දෘෂ්ටි විතානයේ ස්කෑන්

ඊටත් වඩා අඩු පොදු, නමුත් වඩාත් විශ්වාසදායක ක්‍රමයක් වන්නේ දෘෂ්ටි විතානයේ කේශනාලිකා ජාලය ස්ථානගත කිරීම ස්කෑන් කිරීමයි. මෙම රටාව ස්ථාවර ව්යුහයක් ඇති අතර ජීවිත කාලය පුරාම නොවෙනස්ව පවතී. කෙසේ වෙතත්, ස්කෑනිං පද්ධතියේ ඉතා අධික පිරිවැය සහ සංකීර්ණත්වය මෙන්ම දිගු වේලාවක් චලනය නොවී සිටීමේ අවශ්යතාවය නිසා එවැනි ජෛවමිතික පද්ධතියක් වැඩි ආරක්ෂක පද්ධතියක් සහිත රාජ්ය ආයතනවලට පමණක් ලබා ගත හැකිය.

මුහුණු හඳුනාගැනීම

ප්රධාන ස්කෑනිං ඇල්ගොරිතම දෙකක් තිබේ:

2D යනු බහු සංඛ්‍යාන දෝෂ ඇති කරන වඩාත්ම අකාර්යක්ෂම ක්‍රමයයි. එය මුහුණේ ප්රධාන අවයව අතර දුර මැනීම සමන්විත වේ. මිල අධික උපකරණ භාවිතා කිරීම අවශ්ය නොවේ, කැමරාවක් සහ සුදුසු මෘදුකාංග පමණක් ප්රමාණවත්ය. මෑතකදී එය සමාජ ජාල වල සැලකිය යුතු ජනප්රියත්වයක් ලබා ඇත.

3D - මෙම ක්රමය පෙර එකට වඩා රැඩිකල් ලෙස වෙනස් වේ. එය වඩාත් නිවැරදි ය; විෂය හඳුනා ගැනීම සඳහා කැමරාව ඉදිරිපිට නතර කිරීමට පවා අවශ්ය නොවේ. දත්ත සමුදායට ඇතුළත් කර ඇති තොරතුරු සමඟ සංසන්දනය කිරීම සිදු කරනු ලබන්නේ අනුක්‍රමික රූගත කිරීම්වලට ස්තූතිවන්ත වන අතර එය ගමනේදී සිදු කෙරේ. සේවාදායකයකු පිළිබඳ දත්ත සකස් කිරීම සඳහා, විෂයය කැමරාව ඉදිරිපිට හිස හරවන අතර වැඩසටහන මුල් පිටපත සංසන්දනය කරන ත්‍රිමාණ රූපයක් ජනනය කරයි.

වෙළඳපොලේ ඇති මෘදුකාංග සහ විශේෂිත උපකරණවල ප්‍රධාන නිෂ්පාදකයින් වන්නේ: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. රුසියානු නිෂ්පාදකයින් අතර, Artec Group, Vocord, ITV සටහන් කළ හැකිය.

අත් ස්කෑන්

රැඩිකල් ලෙස වෙනස් ක්රම දෙකකට ද බෙදා ඇත:

• අධෝරක්ත කිරණවල බලපෑම යටතේ අත් නහර වල රටාව පරිලෝකනය කිරීම;
• අත් ජ්‍යාමිතිය - ක්‍රමය අපරාධ විද්‍යාවෙන් ආරම්භ වූ අතර මෑතකදී අතීතයට අයත් දෙයක් බවට පත්ව ඇත. එය ඇඟිලිවල සන්ධි අතර දුර මැනීම සමන්විත වේ.

සුදුසු ජෛවමිතික පද්ධතියක් තෝරා ගැනීම සහ ප්රවේශ පාලන පද්ධතියට එය ඒකාබද්ධ කිරීම සංවිධානයේ ආරක්ෂක පද්ධතියේ නිශ්චිත අවශ්යතා මත රඳා පවතී. බොහෝ දුරට, ජෛවමිතික පද්ධති ව්‍යාජ ලෙස සැකසීමට එරෙහි ආරක්ෂණ මට්ටම තරමක් ඉහළ ය, එබැවින් සාමාන්‍ය මට්ටමේ ආරක්ෂක නිෂ්කාශනයක් (රහස්‍යභාවය) ඇති ආයතන සඳහා අයවැය ඇඟිලි සලකුණු සත්‍යාපන පද්ධති ප්‍රමාණවත් වේ.

අපගේ විද්‍යාත්මක හා ප්‍රායෝගික කාර්යයේ මාතෘකාව වන්නේ “තොරතුරු ආරක්‍ෂාව පිළිබඳ ජෛවමිතික ක්‍රම” යන්නයි.

පුද්ගලයෙකුගේ සිට රාජ්යයක් දක්වා තොරතුරු සුරක්ෂිතභාවය පිළිබඳ ගැටළුව වර්තමානයේ ඉතා අදාළ වේ.

තොරතුරු ආරක්ෂණය ආයතනික, තාක්ෂණික, නෛතික, ක්‍රමලේඛන, මෙහෙයුම්, රක්ෂණ සහ සදාචාරාත්මක සහ සදාචාරාත්මක ක්‍රියාමාර්ග ඇතුළු පියවර සමූහයක් ලෙස සැලකිය යුතුය.

මෙම කාර්යයේදී, අපි තොරතුරු ආරක්ෂාවේ නවීන සංවර්ධනය වන දිශාව - ජෛවමිතික ක්‍රම සහ ඒවායේ පදනම මත භාවිතා කරන ආරක්ෂක පද්ධති පරීක්ෂා කළෙමු.

කාර්යයන්.

අධ්යයනය අතරතුර, අපට පහත සඳහන් ගැටළු විසඳීමට සිදු විය:

• තොරතුරු සුරක්ෂිතතාවයේ ජෛවමිතික ක්රම න්යායාත්මකව අධ්යයනය කිරීම;
• ඔවුන්ගේ ප්‍රායෝගික යෙදුම ගවේෂණය කරන්න.

අපගේ පර්යේෂණයේ විෂය වූයේ නවීන පද්ධතිප්රවේශ පාලනය සහ කළමනාකරණය, විවිධ ජෛවමිතික පුද්ගලික හඳුනාගැනීමේ පද්ධති.

අධ්‍යයනයේ පරමාර්ථය වූයේ සාහිත්‍ය මූලාශ්‍ර, අන්තර්ජාල මූලාශ්‍ර, ප්‍රවීණයන් සමඟ කළ සංවාද ය

අපගේ කාර්යයේ ප්රතිඵලය භාවිතය සඳහා යෝජනා වේ නවීන තාක්ෂණයන්පුද්ගලික හඳුනාගැනීම. ඔවුන් සාමාන්යයෙන් කාර්යාල, සමාගම් සහ සංවිධානවල තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතිය ශක්තිමත් කරනු ඇත.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය මඟින් යතුරක් හෝ කාඩ්පතක් වෙනුවට පුද්ගලයෙකුගේ භෞතික විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම යනු යම් පුද්ගලයකුට ආවේණික වූ යම් නිශ්චිත ජෛවමිතික ලක්‍ෂණ භාවිත කරමින් පුද්ගලයකු හඳුනා ගැනීමේ ක්‍රමයකි.

අපේ රටේ සහ විදේශයන්හි පැවැත්වෙන ජාත්‍යන්තර සංසදවලදී මෙම ගැටළුව වැඩි අවධානයක් යොමු කරයි.

මොස්කව්හි, 2012 පෙබරවාරි 14 වන දින ජාත්‍යන්තර ප්‍රදර්ශන මධ්‍යස්ථානයේ පැවති විශේෂිත සංසදයේ "ආරක්ෂක තාක්ෂණය" හිදී, ප්‍රවේශ පාලනය සහ වේලාව සොයා ගැනීම, ඇඟිලි සලකුණු මගින් හඳුනා ගැනීම, මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය සහ RFID, ජෛවමිතික අගුලු සහ තවත් බොහෝ දේ සඳහා වඩාත් ජනප්‍රිය හා නව උපකරණ විය. පෙන්නුම් කළා.

අපි ක්‍රම විශාල ප්‍රමාණයක් පර්යේෂණය කළෙමු, ඒවායේ බහුලත්වය අපව පුදුමයට පත් කළේය.

අපි පහත ප්‍රධාන සංඛ්‍යාන ක්‍රම ඇතුළත් කළෙමු:

ඇඟිලිවල කේශනාලිකා රටාව, අයිරිස්, මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය, මිනිස් ඇසේ දෘෂ්ටි විතානය, අතේ ශිරා රටාව අනුව හඳුනා ගැනීම. අපි ගතික ක්‍රම ගණනාවක් ද හඳුනා ගත්තෙමු: හඬ හඳුනාගැනීම, හද ගැස්ම, ඇවිදීම.

ඇඟිලි සලකුණු

සෑම පුද්ගලයෙකුටම අද්විතීය පැපිලරි ඇඟිලි සලකුණු රටාවක් ඇත. එක් එක් පුද්ගලයාගේ පැපිලරි රටාවේ ලක්ෂණ අද්විතීය කේතයක් බවට පරිවර්තනය කර ඇත, "ඇඟිලි සලකුණු කේත" දත්ත ගබඩාවක ගබඩා කර ඇත.

ක්රමයේ වාසි

ඉහළ විශ්වසනීයත්වය

අඩු වියදම් උපාංග

ඇඟිලි සලකුණක් ස්කෑන් කිරීම සඳහා තරමක් සරල ක්රියා පටිපාටියක්.

ක්රමයේ අවාසි

ඇඟිලි සලකුණක පැපිලරි රටාව කුඩා සීරීම් සහ කැපුම් වලින් ඉතා පහසුවෙන් හානි වේ;

අයිරිස්

Iris රටාව අවසානයේ වයස අවුරුදු දෙකේදී සෑදී ඇති අතර බරපතල තුවාල හැර ජීවිත කාලය පුරාම ප්රායෝගිකව වෙනස් නොවේ.

ක්රමයේ වාසි:

ක්රමයේ සංඛ්යානමය විශ්වසනීයත්වය;

අයිරිස් වල පින්තූර සෙන්ටිමීටර කිහිපයක් සිට මීටර් කිහිපයක් දක්වා දුරින් අල්ලා ගත හැකිය.

අයිරිස් කෝනියා මගින් හානිවලින් ආරක්ෂා වේ

ව්යාජ ලෙස සටන් කිරීමට ක්රම විශාල සංඛ්යාවක්.

ක්රමයේ අවාසි:

එවැනි පද්ධතියක මිල ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක මිලට වඩා වැඩි ය.

මුහුණේ ජ්යාමිතිය

මෙම ක්‍රම පදනම් වී ඇත්තේ එක් එක් පුද්ගලයාගේ මුහුණේ ලක්ෂණ සහ හිස් කබලේ හැඩය තනි පුද්ගලයෙකි. මෙම ප්‍රදේශය අංශ දෙකකට බෙදා ඇත: 2D හඳුනාගැනීම සහ 3D හඳුනාගැනීම.

2D මුහුණු හඳුනාගැනීම වඩාත් අකාර්යක්ෂම ජෛවමිතික ක්‍රමවලින් එකකි. එය බොහෝ කලකට පෙර දර්ශනය වූ අතර ප්රධාන වශයෙන් අධිකරණ වෛද්ය විද්යාවෙහි භාවිතා විය. පසුව, ක්රමයේ ත්රිමාණ පරිගණක අනුවාදයන් දර්ශනය විය.

ක්රමයේ වාසි

2D හඳුනාගැනීම සඳහා මිල අධික උපකරණ අවශ්ය නොවේ;

කැමරාවෙන් සැලකිය යුතු දුරකින් හඳුනාගැනීම.

ක්රමයේ අවාසි

අඩු සංඛ්යාන වැදගත්කම;

ආලෝකකරණ අවශ්‍යතා ඇත (උදාහරණයක් ලෙස, අව්ව සහිත දිනක වීදියෙන් ඇතුළු වන පුද්ගලයින්ගේ මුහුණු ලියාපදිංචි කළ නොහැක);

අනිවාර්යයෙන් ඉදිරිපස රූපයමුහුණු

මුහුණේ ඉරියව් මධ්යස්ථ විය යුතුය.

අතේ ශිරා ඇඳීම

මෙය ජෛවමිතික ක්ෂේත්‍රයේ නව තාක්ෂණයකි. අධෝරක්ත කැමරාවක් අතේ පිටත හෝ ඇතුළත පින්තූර ගනී. රුධිරයේ හීමොග්ලොබින් අධෝරක්ත කිරණ අවශෝෂණය කරන නිසා නහර වල රටාව සෑදී ඇත. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ශිරා කළු රේඛා ලෙස කැමරාවේ දෘශ්යමාන වේ.

ක්රමයේ වාසි

ස්කෑනිං උපාංගය සම්බන්ධ කර ගැනීමට අවශ්ය නැත;

ඉහළ විශ්වසනීයත්වය

ක්රමයේ අවාසි

ස්කෑනරය සූර්යාලෝකයට නිරාවරණය නොවිය යුතුය

ක්රමය අඩුවෙන් අධ්යයනය කර ඇත.

දෘෂ්ටි විතානය

මෑතක් වන තුරු, දෘෂ්ටි විතානය ස්කෑන් කිරීම මත පදනම් වූ ක්‍රමය ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ වඩාත්ම විශ්වාසදායක ක්‍රමය ලෙස සැලකේ.

ක්රමයේ වාසි:

ඉහළ මට්ටමේ සංඛ්යානමය විශ්වසනීයත්වය;

ඔවුන් "රැවටීමට" මාර්ගයක් වර්ධනය කිරීමේ සම්භාවිතාව අඩුය;

දත්ත රැස් කිරීමේ සම්බන්ධතා නොවන ක්‍රමය.

ක්රමයේ අවාසි:

පද්ධතිය භාවිතා කිරීමට අපහසුය;

පද්ධතියේ අධික පිරිවැය;

ක්රමය හොඳින් වර්ධනය වී නැත.

තාක්ෂණයන් ප්රායෝගික යෙදුමජෛවමිතික

මෙම මාතෘකාව පිළිබඳ පර්යේෂණ කරන අතරතුර, අපි ජෛවමිතික ආරක්ෂාව පිළිබඳ ප්‍රමාණවත් තොරතුරු රැස් කළෙමු. නවීන ජෛවමිතික විසඳුම් ස්ථාවර වර්ධනයක් සමඟ ඇති බව අපි නිගමනය කර ඇත්තෙමු. ජෛවමිතික සමාගම් හිමිකාරීත්වය ඒකාබද්ධ කිරීම වෙළඳපොලේ දක්නට ලැබේ විවිධ තාක්ෂණයන්. එබැවින්, ඒකාබද්ධ උපාංගවල පෙනුම කාලය පිළිබඳ ප්රශ්නයකි.

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිවල විශ්වසනීයත්වය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා විශාල පියවරක් වන්නේ විවිධ වර්ගයේ ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම් කියවීම තනි උපාංගයකට ඒකාබද්ධ කිරීමයි.

එක්සත් ජනපදයට යාමට වීසා නිකුත් කිරීමේදී හැඳුනුම්පත් කිහිපයක් දැනටමත් ස්කෑන් කර ඇත.

අනාගතයේ දී ජෛවමිතික වෙළඳපොළ සංවර්ධනය සඳහා විවිධ අනාවැකි ඇත, නමුත් පොදුවේ එහි තවදුරටත් වර්ධනය ගැන අපට පැවසිය හැකිය. මේ අනුව, ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීම ඉදිරි වසරවලදී වෙළඳපොලෙන් අඩකට වඩා වැඩි ප්‍රමාණයක් තවමත් පවතිනු ඇත. මෙය මුහුණේ ජ්යාමිතිය සහ අයිරිස් මත පදනම්ව හඳුනාගැනීමෙන් පසුවය. ඒවා වෙනත් හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම අනුගමනය කරයි: අත් ජ්‍යාමිතිය, ශිරා රටාව, හඬ, අත්සන.

ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති අලුත් යැයි මින් අදහස් නොවේ. කෙසේ වෙතත්, මෑතකදී මෙම තාක්ෂණයන් විශාල ප්‍රගතියක් ලබා ඇති බව හඳුනාගත යුතු අතර, එමඟින් තොරතුරු ආරක්ෂාව සහතික කිරීම සඳහා පමණක් නොව, ආරක්ෂක සේවාවන් සාර්ථකව ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා වැදගත් සාධකයක් ද වේ.

අප විසින් අධ්‍යයනය කර ඇති විසඳුම් අතිරේක හඳුනාගැනීමේ සාධකයක් ලෙස භාවිතා කළ හැකි අතර, විස්තීරණ තොරතුරු ආරක්ෂාව සඳහා මෙය විශේෂයෙන් වැදගත් වේ.

පරිශීලකයාගේ අනන්‍යතාවය තහවුරු කිරීම සඳහා, ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති ස්වභාවයෙන්ම පුද්ගලයෙකුට අයත් දේ භාවිතා කරයි - අයිරිස්, දෘෂ්ටි විතානයේ යාත්‍රා, ඇඟිලි සලකුණු, අත්ල මුද්‍රණය, අත් අකුරු, කටහඬ ආදියෙහි අද්විතීය රටාවකි. මෙම දත්ත ඇතුළත් කිරීම සුපුරුදු මුරපදය සහ මුරපද ඇතුළත් කිරීම ප්‍රතිස්ථාපනය කරයි.

ජෛවමිතික ආරක්ෂණ තාක්‍ෂණය බොහෝ කලක සිට පැවතුනද එය පුළුල් ලෙස ව්‍යාප්ත වූයේ මෑතකදී ස්මාර්ට් ෆෝන් වල ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරය (ස්පර්ශ හැඳුනුම්පත) පැමිණීමත් සමඟය.

ජෛවමිතික ආරක්ෂාවේ ප්‍රතිලාභ මොනවාද?

• ද්වි සාධක සත්‍යාපනය.සාම්ප්‍රදායිකව, බොහෝ මිනිසුන් තම උපාංග අනවසරයෙන් ප්‍රවේශ වීමෙන් ආරක්ෂා කර ගැනීමට මුරපද භාවිතා කරයි. මෙය එකම මාර්ගයගැජටය ස්පර්ශ හැඳුනුම්පත හෝ මුහුණු හැඳුනුම්පතකින් සමන්විත නොවේ නම් ඔබ ආරක්ෂා වන්න.

ද්වි-සාධක සත්‍යාපනය පරිශීලකයාට තම අනන්‍යතාවය දෙකක් සමඟ තහවුරු කිරීමට බල කරයි විවිධ ක්රම, සහ මෙය උපාංගය හැක් කිරීම පාහේ කළ නොහැක්කකි. නිදසුනක් ලෙස, ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයක් සොරකම් කර එහි මුරපදය ලබා ගැනීමට සොරා සමත් වූවා නම්, එය අගුළු හැරීමට ඔහුට හිමිකරුගේ ඇඟිලි සලකුණ ද අවශ්‍ය වේ. නොදැනුවත්වම වෙනත් කෙනෙකුගේ ඇඟිල්ලක් පරිලෝකනය කර සමට සමීප ද්‍රව්‍යයකින් එහි අතිශය නිරවද්‍ය ත්‍රිමාණ ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීම එදිනෙදා මට්ටමින් යථාර්ථවාදී නොවන ක්‍රියාවලියකි.

• එහා මෙහා යාමේ අපහසුව.ජෛවමිතික ආරක්ෂාව මඟ හැරීම දුෂ්කර ය. කාරණය නම්, සඳහන් කළ ලක්ෂණ (අයිරිස් රටාව, ඇඟිලි සලකුණු) එක් එක් පුද්ගලයා සඳහා අද්විතීය වේ. සමීප ඥාතීන් අතර පවා ඔවුන් වෙනස් වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, ස්කෑනරය යම් දෝෂයක් සඳහා ඉඩ සලසයි, නමුත් සොරකම් කරන ලද උපාංගයක් හිමිකරුගේ දත්ත වලට 99.99% සමාන වන ජෛවමිතික දත්ත පුද්ගලයෙකුගේ අතට පත්වීමේ සම්භාවිතාව ප්‍රායෝගිකව ශුන්‍ය වේ.

ජෛවමිතික ආරක්ෂාවට යම් අවාසි තිබේද?

ජෛවමිතික ස්කෑනර් මඟින් සපයනු ලබන ඉහළ ආරක්ෂාවක්, හැකර්වරුන් එය මඟ හැරීමට උත්සාහ නොකරන බව අදහස් නොවේ. ඒ වගේම සමහර අවස්ථාවලදී ඔවුන්ගේ උත්සාහයන් සාර්ථකයි. ජෛවමිතික වංචාව, පුද්ගලයෙකුගේ ජෛවමිතික ගුණාංග හිතාමතාම පෙනී සිටීම, ආරක්ෂක නිලධාරීන්ට විශාල ගැටලුවකි. නිදසුනක් ලෙස, ප්රහාරකයන්ට ලිවීමේදී භාවිතා කරන පීඩනය වාර්තා කරන විශේෂ පෑන් සහ කඩදාසි භාවිතා කළ හැකිය, ඉන්පසු අතින් ලියන ලද ආදානය අවශ්ය වන පද්ධතියකට ඇතුල් වීමට මෙම දත්ත භාවිතා කරන්න.

Face ID මගින් ආරක්‍ෂිත Apple ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයක් එහි හිමිකරුගේ නිවුන් දරුවාට පහසුවෙන් අගුළු ඇරීමට හැකිය. ප්ලාස්ටර් ආවරණයක් භාවිතා කිරීමෙන් iPhone X අගුල මඟ හැරීමේ අවස්ථා ද තිබේ. කෙසේ වෙතත්, Apple විසින් සිය පරිශීලකයින් ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ප්රමාණවත් ආයෝජනයක් කර නොමැති බව සිතීමට මෙය හේතුවක් නොවේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, මුහුණු හැඳුනුම්පත මිලිටරි සහ කාර්මික ආරක්ෂණ ස්කෑනර් වලින් බොහෝ දුරස් වේ, නමුත් එහි කාර්යය වන්නේ එදිනෙදා මට්ටමින් පරිශීලකයින් ආරක්ෂා කිරීමයි, එය මෙය ඉතා හොඳින් සිදු කරයි.

විවිධ අනන්‍යතා තහවුරු කිරීම් (උදාහරණයක් ලෙස, අයිරිස් ස්කෑන් + හඬ තහවුරු කිරීම) භාවිතා කරන ඒකාබද්ධ ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති මඟින් උපරිම ආරක්ෂාව සපයනු ලැබේ. AuthenTec's anti-spoofing තාක්‍ෂණයට ස්කෑන් කිරීමේදී සංවේදකය මත තබා ඇති ඇඟිල්ලක සමෙහි ගුණ මැනිය හැක. මෙය ඉහළ නිරවද්‍යතා පරීක්ෂණයක් සපයන පේටන්ට් බලපත්‍රලාභී තාක්ෂණයකි.

අනාගතයේදී ජෛවමිතික ආරක්ෂාව පරිණාමය වන්නේ කෙසේද?

ජෛවමිතික සත්‍යාපන මෙවලම් භාවිතය ගෘහස්ථ මට්ටමින් වර්ධනය වන බව අද දැනටමත් පැහැදිලිය. මීට වසර 2-3 කට පෙර වාරික ස්මාර්ට්ෆෝන් පමණක් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයකින් සමන්විත වූවා නම්, දැන් මෙම තාක්ෂණය අඩු මිල උපාංග සඳහා ලබා ගත හැකිය.

දහවන iPhone මාදිලිය සහ Face ID තාක්ෂණය පැමිණීමත් සමඟ, සත්‍යාපනය තවදුරටත් කළ නොහැක. නව මට්ටම. ජුනිපර් පර්යේෂණයට අනුව, 2017 දී බාගත කර ඇති මිලියන 6 සිට 2019 වන විට ජෛවමිතික සත්‍යාපන යෙදුම් මිලියන 770 කට වඩා බාගත වනු ඇත. ජෛවමිතික ආරක්ෂාවබැංකු සහ මූල්‍ය සේවා සමාගම්වල දත්ත ආරක්ෂණය සඳහා දැනටමත් ජනප්‍රිය තාක්‍ෂණයකි.