ජෛවමිතික ඇඟිලි සලකුණු ආරක්ෂාව. පරිගණක ආරක්ෂාව සඳහා ජෛවමිතික ක්රම. ඇඟිලි සලකුණු ක්රම භාවිතයෙන් විසඳුම්

රහසිගත තොරතුරු හෝ වස්තුවකට ප්‍රවේශ වීමේදී පුද්ගලික හඳුනාගැනීමේ ගැටලුව සැමවිටම ප්‍රධාන වේ. චුම්බක කාඩ්පත්, ඉලෙක්ට්‍රොනික අවසරපත්, සංකේතාත්මක ගුවන්විදුලි පණිවිඩ ව්‍යාජ ලෙස සකස් කළ හැකිය, යතුරු නැතිවිය හැකිය, අවශ්‍ය නම් පෙනුම පවා වෙනස් කළ හැකිය. නමුත් ජෛවමිතික පරාමිතීන් ගණනාවක් පුද්ගලයෙකුට සම්පූර්ණයෙන්ම අද්විතීයයි.

ජෛවමිතික ආරක්ෂාව භාවිතා කරන්නේ කොහේද?

නවීන ජෛවමිතික පද්ධති වස්තු සත්‍යාපනයේ ඉහළ විශ්වසනීයත්වයක් සපයයි. පහත සඳහන් ක්ෂේත්‍රවල ප්‍රවේශ පාලනය සපයන්න:

• පුද්ගලික හෝ වාණිජමය ස්වභාවයේ රහස්‍ය තොරතුරු මාරු කිරීම සහ ලැබීම;
• ඉලෙක්ට්රොනික සේවා ස්ථානයට ලියාපදිංචි වීම සහ පුරනය වීම;
• දුරස්ථ බැංකු මෙහෙයුම් සිදු කිරීම;
• දත්ත සමුදායන් ආරක්ෂා කිරීම සහ විද්‍යුත් මාධ්‍ය පිළිබඳ රහස්‍ය තොරතුරු;
• සීමිත ප්රවේශයක් සහිත පරිශ්රයන් සඳහා ප්රවේශ පද්ධති.

ත්‍රස්තවාදීන්ගෙන් සහ සාපරාධී කොටස්වලින් ආරක්‍ෂක තර්ජන මට්ටම නිසා ජෛවමිතික ආරක්‍ෂාව සහ ප්‍රවේශ පාලන කළමනාකරණ පද්ධති රාජ්‍ය ආයතනවල හෝ විශාල සංගතවල පමණක් නොව පෞද්ගලික පුද්ගලයන් අතර ද පුලුල් ලෙස භාවිතා කිරීමට හේතු වී ඇත. එදිනෙදා ජීවිතයේදී, එවැනි උපකරණ වඩාත් බහුලව භාවිතා වන්නේ ප්රවේශ පද්ධති සහ පාලන තාක්ෂණයන් වැනි " ස්මාර්ට් හවුස්».

ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධතියට ඇතුළත් වේ

ජෛවමිතික ලක්ෂණ පුද්ගලයෙකු සත්‍යාපනය කිරීමට ඉතා පහසු ක්‍රමයකි, මන්ද ඔවුන්ට ඉහළ ආරක්ෂාවක් (ව්‍යාජ කිරීමට අපහසු) සහ සොරකම් කිරීමට, අමතක කිරීමට හෝ නැති කිරීමට නොහැකි බැවිනි. සියලුම නවීන ජෛවමිතික සත්‍යාපන ක්‍රම කාණ්ඩ දෙකකට බෙදිය හැකිය:

1. සංඛ්යානමය, මේවාට පුද්ගලයෙකුගේ ජීවිත කාලය පුරාම නොවෙනස්ව පවතින අද්විතීය කායික ලක්ෂණ ඇතුළත් වේ. වඩාත් පොදු පරාමිතිය වන්නේ ඇඟිලි සලකුණකි;
2. ගතික- අත්පත් කරගත් හැසිරීම් ලක්ෂණ මත පදනම්ව. රීතියක් ලෙස, ඕනෑම ක්රියාවලියක් ප්රතිනිෂ්පාදනය කිරීමේදී ඔවුන් යටි සිතින්, නැවත නැවත චලනයන් තුල ප්රකාශයට පත් වේ. වඩාත් සුලභ වන්නේ ග්‍රැෆිකල් පරාමිතීන් (අත් අකුරු වල තනි පුද්ගල) ය.

සංඛ්යාන ක්රම

වැදගත්!මේ මත පදනම්ව, අයිරිස් මෙන් නොව, දෘෂ්ටි විතානය පුද්ගලයෙකුගේ ජීවිත කාලය පුරාම සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් විය හැකි බව තහවුරු විය.

Retinal ස්කෑනරය, LG විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලදී

ගතික ක්රම

• විශේෂිත උපකරණ අවශ්ය නොවන තරමක් සරල ක්රමයකි. විධාන අතුරුමුහුණතක් ලෙස ස්මාර්ට් නිවාස පද්ධතිවල බොහෝ විට භාවිතා වේ. හඬ රටා ගොඩනැගීම සඳහා, හඬෙහි සංඛ්යාත හෝ සංඛ්යානමය පරාමිතීන් භාවිතා කරනු ලැබේ: intonation, pitch, voice modulation, ආදිය. ආරක්ෂක මට්ටම වැඩි කිරීම සඳහා, පරාමිතිවල සංයෝජනයක් භාවිතා වේ.

පද්ධතියට එහි පුළුල් භාවිතය ප්‍රායෝගික නොවන සැලකිය යුතු අවාසි ගණනාවක් ඇත. ප්රධාන අවාසි වලට ඇතුළත් වන්නේ:

• ප්රහාරකයන්ට දිශානුගත මයික්රොෆෝනයක් භාවිතයෙන් හඬ මුරපදයක් වාර්තා කිරීමට ඇති හැකියාව;
• හඳුනාගැනීමේ අඩු විචල්‍යතාවය. සෑම පුද්ගලයෙකුගේම කටහඬ වයසට පමණක් නොව, සෞඛ්ය තත්ත්වයන්, මනෝභාවයේ බලපෑම යටතේ යනාදිය වෙනස් වේ.

ස්මාර්ට් නිවාස පද්ධතිවලදී, සාමාන්‍ය මට්ටමේ ආරක්ෂාවක් සහිත පරිශ්‍රයට ප්‍රවේශ වීම පාලනය කිරීම හෝ විවිධ උපාංග පාලනය කිරීම සඳහා හඬ හඳුනාගැනීම භාවිතා කිරීම සුදුසුය: ආලෝකකරණය, තාපන පද්ධතිය, තිර සහ අන්ධ පාලනය යනාදිය.

• චිත්රක සත්යාපනය.අත් අකුරු විශ්ලේෂණය මත පදනම්ව. ප්රධාන පරාමිතිය වන්නේ ලේඛනයක් අත්සන් කරන විට අතේ reflex චලනයයි. තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා, මතුපිට පීඩනය වාර්තා කරන සංවේදී සංවේදක ඇති විශේෂ ස්ටයිලස් භාවිතා වේ. අවශ්ය ආරක්ෂණ මට්ටම අනුව, පහත පරාමිතීන් සැසඳිය හැක:
• අත්සන අච්චුව- උපාංගයේ මතකයේ ඇති පින්තූරයට එරෙහිව පින්තූරයම පරීක්ෂා කරනු ලැබේ;
• ගතික පරාමිතීන්- අත්සන වේගය පවතින සංඛ්‍යාන තොරතුරු සමඟ සංසන්දනය කෙරේ.

වැදගත්!රීතියක් ලෙස, නවීන ආරක්ෂක පද්ධති සහ ICS හඳුනාගැනීම සඳහා ක්රම කිහිපයක් භාවිතා කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, අත් පරාමිතීන් එකවර මැනීම සමඟ ඇඟිලි සලකුණු. මෙම ක්රමය පද්ධතියේ විශ්වසනීයත්වය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන අතර ව්යාජ ලෙස සකස් කිරීමේ හැකියාව වළක්වයි.

වීඩියෝ - ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ පද්ධති සුරක්ෂිත කරන්නේ කෙසේද?

තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති නිෂ්පාදකයින්

මත මේ මොහොතේසාමාන්‍ය පරිශීලකයෙකුට දැරිය හැකි ජෛවමිතික පද්ධති සඳහා සමාගම් කිහිපයක් වෙළඳපොළට නායකත්වය දෙයි.

ZK7500 ජෛවමිතික USB ඇඟිලි සලකුණු කියවනය PC ප්‍රවේශ පාලනය සඳහා භාවිතා කරයි

ව්‍යාපාරයේ ජෛවමිතික පද්ධති භාවිතය ආරක්ෂිත මට්ටම සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරනවා පමණක් නොව, ව්‍යවසායක හෝ කාර්යාලයක ශ්‍රම විනය ශක්තිමත් කිරීමට ද උපකාරී වේ. එදිනෙදා ජීවිතයේදී, ජෛවමිතික ස්කෑනර් ඒවායේ අධික පිරිවැය හේතුවෙන් ඉතා අඩුවෙන් භාවිතා කරනු ලැබේ, නමුත් සැපයුමේ වැඩිවීමත් සමඟ, මෙම උපාංග බොහොමයක් සාමාන්‍ය පරිශීලකයෙකුට ඉක්මනින් ලබා ගත හැකිය.

ව්ලැඩිස්ලාව් ෂරොව්

ආරක්‍ෂාව යනු ප්‍රමාණ කිරීමට අපහසු ද්‍රව්‍යයකි, මන්ද සේවාදායකයකු ආර්ථිකයේ හේතූන් මත තම ආරක්‍ෂාව කැප කරයි කියා සිතීම දුෂ්කර ය. වර්ධනය වන ත්‍රස්තවාදී තර්ජනය සහ ආරක්ෂක පද්ධති වැඩිදියුණු කිරීමේ අවශ්‍යතාවය නිසා ජෛවමිතික උපකරණ සඳහා වෙළඳපොළ මෑතකදී වේගයෙන් වර්ධනය වීමට පටන් ගෙන තිබේ - 2007 වන විට එය ඩොලර් බිලියන 7 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. වාණිජ ආයතන පමණක්, නමුත් සහ රජයේ සේවා සහ දෙපාර්තමේන්තු. විශාල සංචාරක පාලන පද්ධති අවශ්‍ය ගුවන් තොටුපළ, ක්‍රීඩාංගණ සහ අනෙකුත් පහසුකම් කෙරෙහි විශේෂ අවධානය යොමු කෙරේ.

දැනටමත් 2006 දී, යුරෝපීය සංගමයේ රටවල පුරවැසියන් ඊනියා ඉලෙක්ට්‍රොනික විදේශ ගමන් බලපත්‍රවල හිමිකරුවන් බවට පත්වනු ඇත - අයිතිකරුගේ සමහර ජෛවමිතික දත්ත සටහන් කර ඇති විශේෂ චිපයක් මත ගොඩනගා ඇති ලේඛන (උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණු, අයිරිස් පිළිබඳ තොරතුරු), මෙන්ම අදාළ සිවිල් දත්ත (කාඩ්පත් අංක රක්ෂණය, රියදුරු බලපත්රය, බැංකු ගිණුම්, ආදිය). එවැනි ලේඛන අයදුම් කිරීමේ විෂය පථය පාහේ අසීමිත වේ: ඒවා ජාත්යන්තර හැඳුනුම්පත්, ක්රෙඩිට් කාඩ්, වෛද්ය කාඩ්පත්, රක්ෂණ ප්රතිපත්ති, පාස් ලෙස භාවිතා කළ හැකිය - ලැයිස්තුව දිගටම කරගෙන යයි. 2004 සැප්තැම්බර් 20 වන දින රුසියානු සමූහාණ්ඩුවේ සභාපතිවරයා ජෛවමිතික තොරතුරු සහිත විදේශ ගමන් බලපත්‍ර හඳුන්වාදීම සඳහා සූදානම් විය යුතු අන්තර් දෙපාර්තමේන්තු කණ්ඩායමක් නිර්මාණය කිරීම පිළිබඳ නියෝගයකට අත්සන් කළේය. ලේඛන පැකේජය සකස් කිරීම සඳහා අවසාන දිනය 2006 ජනවාරි 1 දක්වා ලබා දී ඇත.

නමුත් ඇතුලේ නම් එදිනෙදා ජීවිතයඅපි තවමත් ජෛවමිතික පද්ධති වලට පුරුදු විය යුතු අතර, සමහර ප්‍රදේශවල ජෛවමිතික දැනටමත් වසර කිහිපයක් තිස්සේ සක්‍රීයව භාවිතා කර ඇත. තවද මෙම අංශයන්ගෙන් එකක් වන්නේ පරිගණක ආරක්ෂාවයි. ජෛවමිතික තාක්ෂණය මත පදනම් වූ වඩාත් පොදු විසඳුම වන්නේ ජෛවමිතික ලක්ෂණ මත පදනම්ව හඳුනා ගැනීම (හෝ සත්‍යාපනය) ය. ආයතනික ජාලයහෝ වැඩපොළක් ආරම්භ කරන විට (PC, ලැප්ටොප්, ආදිය).

වස්තුවක ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම සමන්විත වන්නේ මෙම වස්තුවේ භෞතික විද්‍යාත්මක හෝ මනෝවිද්‍යාත්මක ලක්ෂණ පද්ධති දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇති එහි ලක්ෂණ සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙනි. ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ ප්‍රධාන ඉලක්කය වන්නේ නීත්‍යානුකූල පරිශීලකයින්ට ප්‍රවේශය අතිශයින් කලාතුරකින් ප්‍රතික්ෂේප කරන සහ ඒ සමඟම පරිගණක තොරතුරු ගබඩාවලට අනවසරයෙන් ඇතුළුවීම සම්පූර්ණයෙන්ම බැහැර කරන ලියාපදිංචි පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීමයි. මුරපද සහ කාඩ්පත් හා සසඳන විට, මෙම පද්ධතිය තවත් බොහෝ දේ සපයයි විශ්වසනීය ආරක්ෂාව, මක්නිසාද යත් තමන්ගේම ශරීරය අමතක කිරීමට හෝ නැති කර ගැනීමට නොහැකි බැවිනි.

නම් අපි කතා කරන්නේවැඩපොළේ ආරක්ෂාව ගැන, පසුව ලියාපදිංචි පරිශීලකයින්ගේ ජෛවමිතික දත්ත සැකිලි (උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණු) මෙම වැඩපොළේ සෘජුවම ආරක්ෂිත ගබඩාවේ පිහිටා ඇත. ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියා පටිපාටිය සාර්ථකව සම්පූර්ණ කිරීමෙන් පසු, පරිශීලකයාට ප්‍රවේශය ලබා දේ මෙහෙයුම් පද්ධතිය. ආයතනික ජාලයක් සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, සියලුම ජාල භාවිතා කරන්නන් සඳහා වන සියලුම ජෛවමිතික දත්ත සැකිලි විශේෂයෙන් කැප වූ සත්‍යාපන සේවාදායකයක මධ්‍යගතව ගබඩා කර ඇත. ජාලයට ඇතුල් වන විට, පරිශීලකයා, ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ ක්රියා පටිපාටිය හරහා ගොස්, සපයන ලද හඳුනාගැනීම් තහවුරු කර ඇති විශේෂිත සේවාදායකයක් සමඟ කෙලින්ම ක්රියා කරයි. ආයතනික ජාලයේ ව්‍යුහය තුළ වෙනම ජෛවමිතික සත්‍යාපන සේවාදායකයක් වෙන් කිරීම මඟින් පරිමාණය කළ හැකි ගොඩනැගීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. ජාල විසඳුම්සහ එවැනි සේවාදායකයක රහස්‍ය තොරතුරු ගබඩා කරන්න, ප්‍රවේශය සපයනු ලබන්නේ තොරතුරු හිමිකරුගේ ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමෙන් පමණි.

ආයතනික විසඳුම් ගොඩනඟන විට, බොහෝ විට, ජාලයට ලොග් වීමට අමතරව, ජෛවමිතික සත්‍යාපන ක්‍රියා පටිපාටි සමාගම තුළ භාවිතා කරන වෙනත් වැඩසටහන් වලට ඒකාබද්ධ කරනු ලැබේ, නිදසුනක් ලෙස, ව්‍යවසාය කළමනාකරණ පද්ධති, විවිධ කාර්යාල යෙදුම්, ආයතනික මෘදුකාංග යනාදිය මෙම ප්‍රවේශය සමඟ, හඳුනා ගැනීම සඳහා අවශ්‍ය සියලුම පරිශීලකයින්ගේ දත්ත සත්‍යාපන සේවාදායකයේ කේන්ද්‍රීයව ගබඩා කර ඇති අතර, භාවිතා කරන සියලුම වැඩසටහන් සඳහා මුරපද මතක තබා ගැනීමේ අවශ්‍යතාවයෙන් හෝ නිරන්තරයෙන් විවිධ කාඩ්පත් රැගෙන යාමේ අවශ්‍යතාවයෙන් පරිශීලකයා නිදහස් වේ.

මීට අමතරව, ගුප්ත ලේඛන ආරක්ෂණ මෙවලම් ඉතා පුළුල් වී ඇති අතර, සංකේතාංකන යතුරු වෙත ප්‍රවේශය සපයනු ලබන්නේ ඒවායේ හිමිකරු ජෛවමිතික හඳුනා ගැනීමෙන් පසුව පමණි. ක්‍ෂේත්‍රයේ බව සඳහන් කළ යුතුයි පරිගණක ආරක්ෂාවභාවිතා කරන ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ අච්චුව, රීතියක් ලෙස, එක්-මාර්ග පරිවර්තනයකට භාජනය වේ, එනම්, ප්‍රතිලෝම ක්‍රියා පටිපාටිය හරහා ඇඟිලි සලකුණු හෝ අයිරිස් රටාවක් ප්‍රතිනිර්මාණය කළ නොහැක.

සත්‍යාපන ක්‍රම

ඔබ දන්නා පරිදි, සත්‍යාපනයට විෂයයක සත්‍යතාව පරීක්ෂා කිරීම ඇතුළත් වේ, එය ප්‍රතිපත්තිමය වශයෙන් පුද්ගලයෙකු පමණක් නොව මෘදුකාංග ක්‍රියාවලියක් ද විය හැකිය. පොදුවේ ගත් කල, විවිධ ආකාරවලින් ගබඩා කර ඇති තොරතුරු ඉදිරිපත් කිරීමෙන් පුද්ගලයන්ගේ සත්‍යාපනය කළ හැකිය. පොදු භාවිතයේ පවතින තොරතුරු සඳහා ප්‍රවේශ හිමිකම් සාධාරණව සහ විශ්වාසනීය ලෙස වෙනස් කිරීමට සත්‍යාපනය ඔබට ඉඩ සලසයි. කෙසේ වෙතත්, අනෙක් අතට, මෙම තොරතුරුවල අඛණ්ඩතාව සහ විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීමේ ගැටළුව පැන නගී. පරිශීලකයා තමන් තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශ වන්නේ විශ්වාසදායක මූලාශ්‍රයකින් සහ ඒ බව විශ්වාස කළ යුතුය මෙම තොරතුරුසුදුසු සම්බාධක නොමැතිව වෙනස් කර නැත. එකකට එක ගැලපීමක් (එක් ගුණාංගයක් මත) සොයා ගැනීම සාමාන්‍යයෙන් සත්‍යාපනය ලෙස හැඳින්වේ. එය අධික වේගයකින් සංලක්ෂිත වන අතර පරිගණකයේ පරිගණක බලය සඳහා අවම අවශ්යතා පනවයි. එකකින් බොහෝ සෙවුමක් හඳුනා ගැනීම ලෙස හැඳින්වේ.

ජෛවමිතික සත්‍යාපන තාක්ෂණය පුළුල් කාණ්ඩ දෙකකට බෙදිය හැකිය - කායික හා මනෝවිද්‍යාත්මක. පළමුවැන්න පුද්ගලයෙකුගේ කායික (ස්ථිතික) ලක්ෂණ මත පදනම් වූ ක්‍රම ඇතුළත් වේ, එනම්, උපතේ සිට ඔහුට ලබා දී ඇති ඒකාග්‍ර, අද්විතීය ලක්ෂණයකි. මෙහිදී මුහුණේ ලක්ෂණ, අක්ෂි ව්‍යුහය (දෘෂ්ඨි විතානය හෝ අයිරිස්), ඇඟිලි පරාමිතීන් (පැපිලරි රේඛා, සහන, සන්ධිවල දිග, ආදිය), අත්ල (එහි මුද්‍රණය හෝ භූ විෂමතාව), අත් හැඩය, මැණික් කටුවෙහි ශිරා රටාව වැනි ලක්ෂණ විශ්ලේෂණය කෙරේ. හෝ තාප පින්තූරය.

මනෝවිද්යාත්මක කණ්ඩායමට පුද්ගලයෙකුගේ හැසිරීම් (ගතික) ලක්ෂණ මත පදනම් වූ ඊනියා ගතික ක්රම ඇතුළත් වේ. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ඔවුන් ක්‍රියාවක් ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීමේ ක්‍රියාවලියේදී යටි සිතේ චලනයන්හි ලක්ෂණ භාවිතා කරයි. එවැනි ලක්ෂණවලට පුද්ගලයෙකුගේ කටහඬ, ඔහුගේ අත්සනෙහි ලක්ෂණ, ගතික ලිවීමේ පරාමිතීන්, යතුරුපුවරුවෙන් පෙළ ආදානයේ විශේෂාංග ආදිය ඇතුළත් වේ.

ඕනෑම ජෛවමිතික පද්ධතියක් ඔබට යම් රටාවක් හඳුනා ගැනීමට සහ පරිශීලකයාගේ නිශ්චිත කායික හෝ චර්යාත්මක ලක්ෂණ වල සත්‍යතාව තහවුරු කිරීමට ඉඩ සලසයි. තර්කානුකූලව, ජෛවමිතික පද්ධතිය (රූපය 1) මොඩියුල දෙකකට බෙදිය හැකිය: ලියාපදිංචිය සහ හඳුනාගැනීම. නිශ්චිත පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීමට පද්ධතිය ඉගෙන ගන්නා බව සහතික කිරීම සඳහා ලියාපදිංචි මොඩියුලය වගකිව යුතුය. ලියාපදිංචි කිරීමේ අදියරේදී, ජෛවමිතික සංවේදක ඔහුගේ අවශ්‍ය කායික හෝ චර්යාත්මක ලක්ෂණ පරිලෝකනය කර ඒවායේ ඩිජිටල් නිරූපණයක් නිර්මාණය කරයි. විශේෂිත මොඩියුලයක් මෙම නිරූපණය සකසන්නේ ලාක්ෂණික ලක්ෂණ උද්දීපනය කිරීමට සහ අච්චුවක් ලෙස හැඳින්වෙන වඩාත් සංයුක්ත හා ප්‍රකාශිත නිරූපණයක් ජනනය කිරීමට ය. මුහුණේ රූපයක් සඳහා, එවැනි ලාක්ෂණික ලක්ෂණ ඇස්, නාසය සහ මුඛයේ විශාලත්වය සහ සාපේක්ෂ පිහිටීම විය හැකිය. එක් එක් පරිශීලකයා සඳහා අච්චුවක් ජෛවමිතික පද්ධති දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇත.

හඳුනාගැනීමේ මොඩියුලය පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සඳහා වගකිව යුතුය. හඳුනාගැනීමේ අදියරේදී, ජෛවමිතික සංවේදකය හඳුනාගත් පුද්ගලයාගේ ලක්ෂණ වාර්තා කරන අතර මෙම ලක්ෂණ අච්චුව ගබඩා කර ඇති එකම ඩිජිටල් ආකෘතියට පරිවර්තනය කරයි. සැකිලි එකිනෙක ගැළපෙනවාද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලැබෙන අච්චුව ගබඩා කර ඇති එක සමඟ සංසන්දනය කරයි. සත්‍යාපන ක්‍රියාවලියේදී ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතා කරන විට, ලියාපදිංචිය සඳහා පරිශීලක නාමය ඇතුළත් කර ඇති අතර, ඇඟිලි සලකුණ මුරපදය ප්‍රතිස්ථාපනය කරයි. මෙම තාක්‍ෂණය පරිශීලකයාගේ ගිණුම නැවත ලබා ගැනීමට සහ ලියාපදිංචි කිරීමේදී කියවන ලද ඇඟිලි සලකුණු රටාව සහ එම පරිශීලක නාමය සඳහා කලින් ගබඩා කර ඇති රටාව අතර එකින් එක ගැලපීමක් සඳහා පරිශීලකයාගේ නම දර්ශකයක් ලෙස භාවිතා කරයි. තවත් අවස්ථාවක, ලියාපදිංචි කිරීමේදී ඇතුළත් කළ ඇඟිලි සලකුණු අච්චුව සුරකින ලද සම්පූර්ණ සැකිලි සමඟ සංසන්දනය කරයි.

ජෛවමිතික තොරතුරු අඛණ්ඩ මූලාශ්‍ර 2004 අගභාගයේදී, APC Corporation (http://www.apc.com) විසින් Biometric Password Manager, PC සහ ලැප්ටොප් භාවිතා කරන්නන්ට පුද්ගලික මුරපද කළමනාකරණය කිරීම පහසු කරන පුද්ගලික ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් නිවේදනය කරන ලදී. සමාගම එහි නිර්මාණය, සම්ප්‍රේෂණය සහ ගබඩා කිරීමේ ඕනෑම අදියරකදී දත්ත ආරක්ෂා කිරීමට ඇති ආශාව මගින් UPS නිෂ්පාදකයෙකු සඳහා විකෘති වූ කොටසක සිය මංගල දර්ශනය පැහැදිලි කළේය. ට්‍රැවල්පවර් කේස් සහ ජංගම රවුටරය වැනි APC නිෂ්පාදන නිකුත් කිරීමට ද එය හේතු විය. රැහැන් රහිත ජාල(රැහැන් රහිත ජංගම රවුටරය). ජෛවමිතික නව්‍යතාවය ඇඟිලි සලකුණු ප්‍රමිතීන් 20 ක් දක්වා මතක තබා ගන්නා අතර එමඟින් එක් පරිගණක පද්ධතියක පරිශීලකයින් 20 දෙනෙකු සඳහා මුරපද ගබඩා කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. පරිශීලකයා හඳුනා ගැනීම සඳහා, උපාංගය මත ඇඟිල්ලක් තබන්න, මුරපද කළමනාකරුගේ සැලසුම නිවැරදි ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑන් කිරීම සහතික කරයි. AuthenTec TruePrint තාක්ෂණය සමඟින්, කළමනාකරු ඇඟිලි සලකුණු පරිලෝකනය කරයි, වියළි බව, සීරීම්, කැළඹීම්, අපිරිසිදු සහ මේද පටල වැනි සාමාන්‍ය දෝෂ නොසලකා සමේ මතුපිටට යටින් ඒවායේ සැබෑ ජීව විද්‍යාත්මක ව්‍යුහය විශ්ලේෂණය කරයි. පැකේජයට ඇතුළත් කර ඇත්තේ USB කේබලයක් සහ Windows 98/Me/2000/XP අනුකූල මෘදුකාංගයක් වන අතර එමඟින් ඔබට අසීමිත පරිශීලක නාම සහ මුරපද ප්‍රමාණයක් ගබඩා කිරීමට ඉඩ සලසයි.

ස්ථිතික ක්රම

ඇඟිලි සලකුණ මගින්

මෙම ක්රමය පදනම් වී ඇත්තේ එක් එක් පුද්ගලයාගේ ඇඟිලිවල පැපිලරි රටා වල සුවිශේෂත්වය මත ය (රූපය 2). ඇඟිලි සලකුණු යනු භාවිතා කරන වඩාත්ම නිවැරදි, පරිශීලක-හිතකාමී සහ ලාභදායී ජෛවමිතික වේ පරිගණක පද්ධති ah හඳුනාගැනීම. පරිශීලකයින් සඳහා මුරපද අවශ්‍යතාවය ඉවත් කිරීමෙන්, ඇඟිලි සලකුණු තාක්‍ෂණය ආධාරක ඇමතුම් අඩු කරන අතර ජාල පරිපාලන වියදම් අඩු කරයි.

සාමාන්‍යයෙන්, ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති වර්ග දෙකකට බෙදා ඇත: හඳුනාගැනීම සඳහා, හෝ AFIS (ස්වයංක්‍රීය ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති) සහ සත්‍යාපනය සඳහා. පළමු අවස්ථාවේ දී, ඇඟිලි දහයේ මුද්රණ භාවිතා කරනු ලැබේ.

ඇඟිලි සලකුණු ප්‍රවේශයේ ඇති වාසි වන්නේ භාවිතයේ පහසුව, පහසුව සහ විශ්වසනීයත්වයයි. ඇඟිලි සලකුණු හඳුනා ගැනීම සඳහා මූලික ඇල්ගොරිතම දෙකක් තිබේ: තනි විස්තර (ලාක්ෂණික ලක්ෂ්ය) සහ ඇඟිල්ලේ සම්පූර්ණ මතුපිට සහන මගින්. ඒ අනුව, පළමු අවස්ථාවේ දී, උපාංගය යම් ඇඟිලි සලකුණකට අනන්ය වූ සමහර ප්රදේශ පමණක් ලියාපදිංචි කර ඒවායේ සාපේක්ෂ පිහිටීම තීරණය කරයි. දෙවන නඩුවේදී, සම්පූර්ණ මුද්රණයේ රූපය සකසනු ලැබේ. නවීන පද්ධති වැඩි වැඩියෙන් මෙම ක්‍රම දෙකෙහි සංයෝජනයක් භාවිතා කරන අතර එමඟින් දෙකෙහිම අවාසි මඟහරවා හඳුනාගැනීමේ විශ්වසනීයත්වය වැඩි කරයි.

ඔප්ටිකල් ස්කෑනරයක පුද්ගලයෙකුගේ ඇඟිලි සලකුණ ලියාපදිංචි කිරීම සඳහා වැඩි කාලයක් ගත නොවේ. CCD කැමරාවක්, වෙනම උපාංගයක් හෝ යතුරුපුවරුව තුළට ගොඩනගා ඇත, ඇඟිලි සලකුණෙහි ඡායාරූපයක් ගනී. ඉන්පසුව, විශේෂ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින්, ලැබෙන රූපය අද්විතීය “සැකිල්ලක්” බවට පරිවර්තනය වේ - මෙම මුද්‍රණයේ මයික්‍රොඩොට් සිතියමක්, එහි ඇති රේඛා බිඳීම් සහ මංසන්ධි මගින් තීරණය වේ. මෙම අච්චුව (ඇඟිලි සලකුණ නොවේ) පසුව සංකේතනය කර ජාල භාවිතා කරන්නන් සත්‍යාපනය කිරීම සඳහා දත්ත සමුදායක් තුළ පටිගත කරනු ලැබේ. එක් අච්චුවක් මයික්‍රොඩොට් සිය ගණනක් සිට සිය ගණනක් දක්වා ගබඩා කරයි. ඒ අතරම, ඇඟිලි සලකුණ ගබඩා කර නොමැති අතර මයික්‍රොඩොට් භාවිතයෙන් ප්‍රතිනිර්මාණය කළ නොහැකි බැවින් පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ පෞද්ගලිකත්වය ගැන කරදර විය යුතු නැත.

අතිධ්වනික ස්කෑනිං වල වාසිය වන්නේ අපිරිසිදු ඇඟිලිවල සහ තුනී රබර් අත්වැසුම් හරහා පවා අවශ්ය ලක්ෂණ තීරණය කිරීමේ හැකියාවයි. නවීන හඳුනාගැනීමේ පද්ධති නැවුම් ලෙස කපන ලද ඇඟිලිවලින් පවා රැවටිය නොහැකි බව සඳහන් කිරීම වටී (ක්ෂුද්ර පරිපථය සමේ භෞතික පරාමිතීන් මනිනු ලැබේ).

පරිශීලකයෙකු හඳුනාගැනීමේදී දෝෂයක් ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව අනෙකුත් ජෛවමිතික ක්රමවලට වඩා බෙහෙවින් අඩුය. ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ ගුණාත්මකභාවය සහ ඇල්ගොරිතම මගින් එය නිවැරදිව සැකසීමේ හැකියාව ඇඟිල්ලේ මතුපිට තත්වය සහ ස්කෑනිං මූලද්රව්යයට සාපේක්ෂව එහි පිහිටීම මත දැඩි ලෙස රඳා පවතී. මෙම පරාමිතීන් දෙක සඳහා විවිධ පද්ධති විවිධ අවශ්යතා ඇත. අවශ්යතා වල ස්වභාවය, විශේෂයෙන්ම, භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම මත රඳා පවතී.

අත් ජ්යාමිතිය අනුව

මෙම තාක්‍ෂණය මගින් ත්‍රිමාණවලින් අත්ලෙහි ප්‍රමාණය, ඇඟිලිවල දිග සහ පළල, සන්ධිවල දළ සටහන් යනාදිය ඇතුළුව විවිධ ලක්ෂණ දුසිම් කිහිපයක් ඇගයීමට ලක් කරයි. විශේෂ උපකරණයක් භාවිතා කරමින් (රූපය 3), කැමරාවකින් සහ ආලෝකමත් ඩයෝඩ කිහිපයක් (හැරීම හැරවීම , ඔවුන් අත්ලෙහි විවිධ ප්රක්ෂේපණ ලබා දෙයි), අතෙහි ත්රිමාණ රූපයක් ඉදිකර ඇත. විශ්වසනීයත්වය අනුව, අත්ල ජ්‍යාමිතිය හඳුනාගැනීම ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීම හා සැසඳිය හැකි වුවද, අත්ල මුද්‍රණ කියවනය වැඩි ඉඩක් ගනී.

සහල්. 3. හස්ත ජ්යාමිතිය මගින් හඳුනා ගැනීම.

අත්ලෙහි ඉදිරිපස පැත්තේ නහර පිහිටීම අනුව

අධෝරක්ත කැමරාවක් භාවිතා කරමින්, අත්ලෙහි හෝ අතෙහි ඉදිරිපස පැත්තේ ඇති ශිරා රටාව කියවනු ලැබේ, ප්රතිඵලය වන රූපය සකස් කර ශිරා රටාව අනුව ඩිජිටල් සංකෝචනය සෑදේ.

මුහුණේ ජ්යාමිතිය අනුව

මුහුණෙන් පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම, සැකයකින් තොරව, එදිනෙදා ජීවිතයේ හඳුනාගැනීමේ වඩාත් පොදු ක්රමයකි. නමුත් තාක්ෂණික ක්‍රියාත්මක කිරීම සම්බන්ධයෙන්, ඇඟිලි සලකුණු හඳුනා ගැනීමට වඩා සංකීර්ණ (ගණිතමය දෘෂ්ටි කෝණයකින්) කාර්යයක් වන අතර, මිල අධික උපකරණ (ඩිජිටල් වීඩියෝ හෝ ඡායාරූප කැමරා සහ වීඩියෝ ග්‍රහණ කාඩ්පත්) අවශ්‍ය වේ. රූපය ලැබීමෙන් පසු, පද්ධතිය මුහුණේ පරාමිතීන් විශ්ලේෂණය කරයි (උදාහරණයක් ලෙස, ඇස් සහ නාසය අතර දුර). මෙම ක්‍රමයට එක් සැලකිය යුතු වාසියක් ඇත: එක් නියැදි හඳුනාගැනීමේ අච්චුවක් පිළිබඳ දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා ඉතා කුඩා මතකයක් අවශ්‍ය වේ. මන්දයත්, පෙනෙන පරිදි, මිනිස් මුහුණ සියලු මිනිසුන්ට සමාන වන සාපේක්ෂව කුඩා ප්‍රදේශ ගණනකට "විසුරුවා හැරීම" කළ හැකිය. නිදසුනක් ලෙස, නිශ්චිත පුද්ගලයෙකුට අනුරූප වන අද්විතීය රටාවක් ගණනය කිරීම සඳහා, ලාක්ෂණික ප්රදේශ 12 සිට 40 දක්වා පමණක් අවශ්ය වේ.

පුද්ගලයෙකුගේ මුහුණේ ත්‍රිමාණ රූපයක් තැනීමේදී, ඇහි බැම, ඇස්, නාසය, තොල් ආදියෙහි සමෝච්ඡයන් උද්දීපනය කර, ඒවා අතර දුර ගණනය කර රූපයක් ගොඩනඟා ගැනීම පමණක් නොව, එහි බොහෝ ප්‍රභේද ද ඇත. මුහුණ හැරවීම, ඇලවීම හෝ ප්‍රකාශනය වෙනස් කිරීමේ අවස්ථා. යෙදුමේ අරමුණ අනුව පින්තූර ගණන වෙනස් වේ මෙම ක්රමය(සත්‍යාපනය, සත්‍යාපනය, විශාල ප්‍රදේශ හරහා දුරස්ථ සෙවීම් ආදිය සඳහා). බොහෝ ඇල්ගොරිතම මඟින් වීදුරු, තොප්පියක් සහ රැවුලක් තිබීම සඳහා වන්දි ගෙවීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. මෙම කාර්යය සඳහා, අධෝරක්ත පරාසයේ මුහුණේ ස්කෑන් කිරීම සාමාන්යයෙන් භාවිතා වේ.

ඇසේ අයිරිස් මගින්

මානව අයිරිස් රටාව විශ්ලේෂණය කරන පද්ධති මගින් තරමක් විශ්වාසදායක පිළිගැනීමක් ලබා දේ. කාරණය නම් මිනිස් සිරුරේ මෙම කොටස ඉතා ස්ථායී වීමයි. එය ප්රායෝගිකව ජීවිත කාලය පුරාම වෙනස් නොවේ, ඇඳුම් පැළඳුම්, දූෂණය සහ තුවාල මත රඳා නොපවතී. දකුණු සහ වම් ඇස්වල ෂෙල් වෙඩි සැලසුම් කිරීමේදී සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් වන බව සලකන්න.

අයිරිස් හඳුනාගැනීමේදී, ක්‍රියාකාරී සහ උදාසීන පද්ධති අතර වෙනසක් සිදු කෙරේ. පළමු වර්ගයේ පද්ධති වලදී, පරිශීලකයා විසින්ම කැමරාව සකස් කළ යුතු අතර, වඩාත් නිවැරදි ඉලක්කයක් සඳහා එය චලනය කළ යුතුය. කැමරාව ස්වයංක්‍රීයව සකස් කර ඇති නිසා අක්‍රිය පද්ධති භාවිතා කිරීමට පහසු වේ. මෙම උපකරණයේ ඉහළ විශ්වසනීයත්වය නිවැරදි කිරීමේ ආයතනවල පවා භාවිතා කිරීමට ඉඩ සලසයි.

අයිරිස් ස්කෑනර් යන්ත්‍රවල ඇති වාසිය නම් අයිරිස් ලප වල රටාව ඇසේ මතුපිට ඇති නිසා පරිශීලකයා ඉලක්කය වෙත අවධානය යොමු කිරීමට අවශ්‍ය නොවීමයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඇසේ වීඩියෝ රූපයක් මීටරයකට වඩා අඩු දුරකින් ස්කෑන් කළ හැකිය.

දෘෂ්ටි විතානයට අනුව

දෘෂ්ටි විතානයේ හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමය ලැබී ඇත ප්රායෝගික භාවිතයසාපේක්ෂව මෑතකදී - පසුගිය සියවසේ 50 දශකයේ මැද භාගයේ කොහේ හරි. නිවුන් දරුවන් තුළ පවා දෘෂ්ටි විතානයේ රුධිර නාලවල රටාව නොගැලපෙන බව ඔප්පු වූයේ එවිටය. විශේෂ උපාංගයක් සමඟ ලියාපදිංචි වීම සඳහා, ඔබ විනාඩියකට වඩා අඩු කාලයක් පමණක් කැමරාවේ පීෆෝල් හරහා බැලිය යුතුය. මෙම කාලය තුළ, පද්ධතිය මඟින් දෘෂ්ටි විතානය ආලෝකමත් කිරීමට සහ පරාවර්තනය කරන ලද සංඥාව නැවත ලබා ගැනීමට සමත් වේ. දෘෂ්ටි විතානය ස්කෑන් කිරීම මගින් ඇසේ පිටුපස ඇති රුධිර නාල වෙත ශිෂ්‍යයා හරහා යොමු කරන අඩු තීව්‍ර අධෝරක්ත කිරණ භාවිතා කරයි. ලැබුණු සං signal ාවෙන් ආරම්භක ලාක්ෂණික ලක්ෂ්‍ය සිය ගණනක් උපුටා ගන්නා අතර, ඒ පිළිබඳ තොරතුරු සාමාන්‍යකරණය කර කේතනය කළ ගොනුවක ගබඩා කර ඇත.

එවැනි පද්ධතිවල අවාසි අතර, පළමුවෙන්ම, මනෝවිද්යාත්මක සාධකය ඇතුළත් වේ: සෑම පුද්ගලයෙකුම ඇසට යමක් බැබළෙන නොදන්නා අඳුරු කුහරයක් දෙස බැලීමට කැමති නැත. ඊට අමතරව, ඔබ ඉතා ප්රවේශමෙන් බැලිය යුතුය, සිට සමාන පද්ධති, රීතියක් ලෙස, වැරදි දෘෂ්ටි විතානයේ දිශානතියට සංවේදී වේ. රෙටිනල් ස්කෑනර් ඉතා රහසිගත පද්ධති වෙත ප්‍රවේශ වීම සඳහා බහුලව භාවිතා වේ, මන්ද ඒවා ලියාපදිංචි පරිශීලකයින් සඳහා ප්‍රවේශය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අඩුම ප්‍රතිශතයක් සහතික කරන අතර පාහේ දෝෂ අනුපාත ශුන්‍ය වේ.

මුහුණේ උෂ්ණත්වමානය අනුව

මෙම සත්‍යාපන ක්‍රමය පදනම් වී ඇත්තේ සමට රුධිරය සපයන සහ තාපය නිපදවන මුහුණේ ඇති ධමනිවල අද්විතීය ව්‍යාප්තිය මතය. උෂ්ණත්වමානයක් ලබා ගැනීම සඳහා, විශේෂ අධෝරක්ත කැමරා භාවිතා කරනු ලැබේ. මුහුණේ ජ්යාමිතිය මගින් හඳුනා ගැනීම මෙන් නොව, මෙම ක්රමය නිවුන් දරුවන් අතර පවා වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය.

ගතික ක්රම

කටහඬින්

මෙය පැරණිතම තාක්ෂණයන්ගෙන් එකකි, නමුත් එය ස්මාර්ට් ගොඩනැගිලිවල බහුලව භාවිතා කිරීමට අපේක්ෂා කරන බැවින් එහි සංවර්ධනය දැන් වේගවත් වී ඇත. හඬ හඳුනාගැනීමේ කේතයක් තැනීමට ක්‍රම කිහිපයක් තිබේ; රීතියක් ලෙස, මේවා විවිධ සංඛ්යාත සංයෝජන සහ හඬෙහි සංඛ්යානමය ලක්ෂණ වේ. මෙහිදී pitch, modulation, intonation, වැනි පරාමිතීන් තක්සේරු කළ හැකිය පෙනුම හඳුනාගැනීම මෙන් නොව, මෙම ක්‍රමයට මිල අධික උපකරණ අවශ්‍ය නොවේ - ශබ්ද කාඩ්පතක් සහ මයික්‍රෆෝනයක් පමණි.

හඬ හඳුනාගැනීම පහසුය, නමුත් ඒ සමඟම අනෙකුත් ජෛවමිතික ක්රම මෙන් විශ්වාසදායක නොවේ. නිදසුනක් වශයෙන්, සීතලෙන් පෙළෙන පුද්ගලයෙකුට එවැනි පද්ධති භාවිතා කිරීමට අපහසු විය හැකිය. කටහඬ සෑදී ඇත්තේ කායික හා චර්යාත්මක සාධකවල එකතුවකිනි, එබැවින් මෙම ජෛවමිතික ප්‍රවේශය හා සම්බන්ධ ප්‍රධාන අභියෝගය වන්නේ හඳුනාගැනීමේ නිරවද්‍යතාවයයි. වර්තමානයේ, මධ්යම-ආරක්ෂිත පරිශ්රයන් වෙත ප්රවේශය පාලනය කිරීම සඳහා හඬ හඳුනාගැනීම භාවිතා කරයි.

අත් අකුරින්

එය හැරෙන පරිදි, අත්සනක් පුද්ගලයෙකුගේ භෞතික විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ තරම්ම අද්විතීය ගුණාංගයකි. ඊට අමතරව, අත්සන හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමය ඕනෑම පුද්ගලයෙකුට වඩාත් හුරුපුරුදුය, මන්ද, ඇඟිලි සලකුණු මෙන් නොව, එය අපරාධ ක්ෂේත්‍රය සමඟ සම්බන්ධ නොවේ.

පොරොන්දු වූ සත්‍යාපන තාක්‍ෂණයන්ගෙන් එකක් ලිවීමේදී මිනිස් අතේ චලනයේ අද්විතීය ජෛවමිතික ලක්ෂණ මත පදනම් වේ. සාමාන්‍යයෙන්, අත්සන දත්ත සැකසීම සඳහා ක්‍රම දෙකක් තිබේ: නියැදියක් සමඟ සරල සංසන්දනය සහ ගතික සත්‍යාපනය. දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇති ග්‍රැෆික් සාම්පල සමඟ ඇතුළත් කළ අත්සන සාමාන්‍ය සංසන්දනය කිරීම මත පදනම් වී ඇති බැවින් ඒවායින් පළමුවැන්න ඉතා විශ්වාස කළ නොහැකි ය. අත්සන සෑම විටම එක හා සමාන විය නොහැකි නිසා, මෙම ක්‍රමය ඉහළ දෝෂ ප්‍රතිශතයක් සමඟ ක්‍රියා කරයි. ගතික සත්‍යාපන ක්‍රමයට වඩාත් සංකීර්ණ ගණනය කිරීම් අවශ්‍ය වන අතර විවිධ ප්‍රදේශවල අත් චලනයේ වේගය, පීඩන බලය සහ අත්සනෙහි විවිධ අදියරවල කාලසීමාව වැනි අත්සන ක්‍රියාවලියේ පරාමිතීන් තත්‍ය කාලීන පටිගත කිරීමට ඉඩ ලබා දේ. අත්සනේ හිමිකරුගේ අතේ හැසිරීම හරියටම පිටපත් කිරීමට කිසිවෙකුට නොහැකි බැවින් පළපුරුදු ග්‍රැෆික් විද්‍යා ologist යෙකුට පවා ව්‍යාජ අත්සනක් සෑදිය නොහැකි බව මෙය සහතික කරයි.

පරිශීලකයා, සම්මත ඩිජිටල්කරණයක් සහ පෑනක් භාවිතා කරමින්, ඔහුගේ සුපුරුදු අත්සන අනුකරණය කරයි, සහ පද්ධතිය චලන පරාමිතීන් කියවා ඒවා කලින් දත්ත ගබඩාවට ඇතුළත් කළ ඒවා සමඟ සංසන්දනය කරයි. අත්සන රූපය ප්‍රමිතියට ගැලපෙන්නේ නම්, පද්ධතිය පරිශීලකයාගේ නම, විද්‍යුත් තැපැල් ලිපිනය, ස්ථානය, වත්මන් වේලාව සහ දිනය, චලන ගතිකයේ ලක්ෂණ දුසිම් කිහිපයක් ඇතුළුව අත්සන පරාමිතීන් (දිශාව, වේගය, ත්වරණය) සහ වෙනත් දේ පිළිබඳ අත්සන් කරන ලද ලේඛන තොරතුරු වෙත අනුයුක්ත කරයි. . මෙම දත්ත සංකේතනය කර ඇත, පසුව එය ගණනය කරනු ලැබේ චෙක් එකතුව, සහ මේ සියල්ල නැවත සංකේතනය කර ඊනියා ජෛවමිතික ටැගයක් සාදයි. පද්ධතිය සැකසීම සඳහා, අලුතින් ලියාපදිංචි වූ පරිශීලකයෙකු විසින් ලේඛනයකට පස් වතාවක් සිට දහය දක්වා අත්සන් කිරීමේ ක්රියා පටිපාටිය සිදු කරයි, එය සාමාන්ය දර්ශකයන් සහ විශ්වාසනීය පරතරයක් ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. මෙම තාක්ෂණය මුලින්ම භාවිතා කරන ලද්දේ PenOp විසිනි.

අත්සනින් හඳුනා ගැනීම සෑම තැනකම භාවිතා කළ නොහැක - විශේෂයෙන්, මෙම ක්‍රමය පරිශ්‍රයට ප්‍රවේශය සීමා කිරීමට හෝ ප්‍රවේශ වීමට භාවිතා කිරීම ගැටළු සහගතය. පරිගණක ජාල. කෙසේ වෙතත්, සමහර ක්ෂේත්‍රවල, උදාහරණයක් ලෙස, බැංකු ක්ෂේත්‍රයේ මෙන්ම, වැදගත් ලියකියවිලි ක්‍රියාත්මක කරන ඕනෑම තැනක, අත්සනෙහි නිවැරදි බව තහවුරු කිරීම වඩාත් ඵලදායී, සහ වඩාත්ම වැදගත්, පහසු සහ විචක්ෂණ ක්‍රමය විය හැකිය.

යතුරුපුවරු අත් අකුරු මගින්

ක්‍රමය සාමාන්‍යයෙන් ඉහත විස්තර කර ඇති ආකාරයට සමාන වේ, නමුත් පින්තාරු කිරීම වෙනුවට එය යම් කේත වචනයක් භාවිතා කරයි (භාවිතා කරන්නේ නම් පුද්ගලික මුරපදයපරිශීලක, එවැනි සත්‍යාපනය ද්වි-සාධක ලෙස හැඳින්වේ), හැර වෙනත් විශේෂ උපකරණ අවශ්‍ය නොවේ සම්මත යතුරු පුවරුව. හඳුනාගැනීම සඳහා සංකෝචනය ගොඩනගා ඇති ප්‍රධාන ලක්ෂණය වන්නේ කේත පද කට්ටලයේ ගතිකත්වයයි.

ක්රම සංසන්දනය

ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ විවිධ ක්‍රම සහ ක්‍රම සංසන්දනය කිරීම සඳහා, සංඛ්‍යානමය දර්ශක භාවිතා කරනු ලැබේ - 1 වර්ගයේ දෝෂයක සම්භාවිතාව (“ඔබගේම” කෙනෙකුට පද්ධතියට ඇතුළු වීමට ඉඩ නොදීම) සහ දෙවන වර්ගයේ දෝෂයක් (“ආගන්තුකයෙකුට” පද්ධතියට ඇතුළු වීමට ඉඩ දීම) . I වර්ගයේ දෝෂ කියවීම් මත පදනම්ව ඉහත විස්තර කර ඇති ජෛවමිතික ක්‍රම වර්ග කිරීම සහ සංසන්දනය කිරීම ඉතා අපහසු වේ, මන්ද ඒවා ක්‍රියාත්මක කරන උපකරණ මත දැඩි ලෙස රඳා පැවතීම හේතුවෙන් එම ක්‍රම සඳහාම විශාල වශයෙන් වෙනස් වේ. එසේ වුවද, නායකයින් දෙදෙනෙකු මතු වී ඇත - ඇඟිලි සලකුණු සහ අයිරිස් සත්‍යාපනය.

ඇඟිලි සලකුණු ක්රම භාවිතයෙන් විසඳුම්

ප්‍රවීණයන් සඳහන් කරන පරිදි, අද වන විට පරිගණක ඇඟිලි සලකුණු පද්ධති කෙතරම් පරිපූර්ණත්වයට පැමිණ ඇත්ද යත්, 99% කට වඩා වැඩි අවස්ථාවන්හිදී ඔහුගේ ඇඟිලි සලකුණු මගින් පුද්ගලයෙකු නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ. එක්සත් ජනපද වානිජ දෙපාර්තමේන්තුවේ ජාතික ප්‍රමිති සහ තාක්ෂණ ආයතනය (NIST) විසින් පවත්වන ලද මෙම තරඟය, එවැනි පද්ධති අතරින් ජයග්‍රාහකයින් තිදෙනෙකු හෙළිදරව් කරන ලදී. NIST විසින් විවිධ සමාගම් 18ක් විසින් වැඩි දියුණු කරන ලද වාණිජ ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති 34ක පුළුල් පරීක්ෂණ සිදු කරන ලදී. FBI සහ දෙපාර්තමේන්තුව විසින් භාවිතා කරන ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීමේ වැඩසටහනේ කොටසක් ලෙස එක්සත් ජනපද අධිකරණ දෙපාර්තමේන්තුව විසින් මෙම අධ්‍යයනයට අරමුදල් සපයන ලදී. අභ්යන්තර ආරක්ෂාවඇඑජ.

පද්ධති පරීක්ෂා කිරීම සඳහා පුද්ගලයින් 25,309 දෙනෙකුගේ ඇඟිලි සලකුණු කට්ටල 48,105 ක කට්ටලයක් භාවිතා කරන ලදී. ජපන් සමාගමක් වන NEC, ප්‍රංශ Sagem සහ American Cogent විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලද පද්ධති මගින් හොඳම (හා ආසන්න වශයෙන් සමාන) ප්‍රතිඵල පෙන්වා ඇත. අධ්‍යයනයෙන් පෙන්නුම් කළේ, විශේෂයෙන්, විවිධ පද්ධති සඳහා දෝෂ අනුපාතය සැලකිය යුතු ලෙස රඳා පවතින්නේ හඳුනා ගැනීම සඳහා නිශ්චිත පුද්ගලයෙකුගෙන් ඇඟිලි සලකුණු කීයක් ලබා ගන්නේද යන්න මතය. වාර්තාගත ප්‍රතිඵලය වූයේ එක් ඇඟිලි සලකුණක් භාවිතයෙන් හඳුනාගැනීම සඳහා 98.6%ක්, දෙකක් සඳහා 99.6%ක් සහ ඇඟිලි හතරක් හෝ වැඩි ගණනක් සඳහා 99.9%ක්.

මෙම හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමය මත පදනම් වූ නව පද්ධති වැඩි වැඩියෙන් වෙළඳපොලේ දිස් වේ. මේ අනුව, සමාගම SecuGen (http://www.secugen.com), ආරක්ෂාව පිළිබඳ විශේෂඥතාව, යටතේ ජාල තුළ ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ භාවිතයට ඉඩ සලසන උපකරණ සහ මෘදුකාංග ඉදිරිපත් කරයි. වින්ඩෝස් පාලනය. වැඩසටහන හඳුනා ගැනීමට සහ ආරක්ෂක මට්ටම තීරණය කිරීමට පරිශීලකයාට අවශ්‍ය වන්නේ සංවේදකය මත ඔහුගේ ඇඟිල්ල තැබීම පමණි. පද්ධතියේ භාවිතා කරන ස්කෑනිං සංවේදකය 500 dpi විභේදනයක් ඇත. දැනට පද්ධතිය Windows NT/2000 සහ ධාවනය කිරීමට හැකියාව ඇත වින්ඩෝස් සර්වර් 2003. අනුමැතිය සඳහා පහසුකම් සපයන ප්‍රසන්න නවෝත්පාදනයක් වන්නේ විවිධ ලියාපදිංචි වාර්තා සමඟ විවිධ පරිශීලක ඇඟිලිවල ඇඟිලි සලකුණු ගැලපීමේ හැකියාවයි.

අද වන විට යතුරුපුවරු සහ මීයන් යන දෙකම නිපදවනු ලබන්නේ බිල්ට් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් සමඟිනි (රූපය 4). මේ අනුව, Microsoft Corporation (http://www.microsoft.com) විසින් Fingerprint Reader කට්ටලයක් සහිත Microsoft Optical Desktop එකක් පිරිනමයි (යතුරු පුවරුව සහ ඇඟිලි සලකුණු කියවනය සහිත මූසිකය). Fingerprint විශේෂාංගය සහිත USB යතුරුපුවරුවේ Optical Desktop හි බහුමාධ්‍ය යතුරු, වැඩසටහන්ගත කළ හැකි බොත්තම් පහක් සහ සිරස් අතට සහ තිරස් අතට අකුරු අනුචලනය කළ හැකි Tilt Wheel එකක් ඇත. Wireless IntelliMouse Explorer වෙනම USB Fingerprint Reader සමඟ එන අතර සැලකිය යුතු තරම් දිගු බැටරි ආයු කාලයක් ඇති අතර Tilt Wheel එකකින්ද සමන්විත වේ.

සහල්. 4. ස්කෑනර් සහිත මූසිකය.

කෙසේ වෙතත්, මයික්‍රොසොෆ්ට් විසින් බිල්ට් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් සහිත මීයන් සහ යතුරුපුවරු නිෂ්පාදනය ප්‍රගුණ කර ඇති බව තවමත් අදහස් කරන්නේ ඔබට ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමකින් තොරව වින්ඩෝස් ධාවනය කළ නොහැකි බවයි. දැනට සංස්ථාව සාමාන්‍ය ප්‍රවණතාවය අනුගමනය කරයි. එතකොට - කවුද දන්නේ.

නමුත් Casio Computer විසින් LCD සංදර්ශකයක මූලාකෘතියක් නිපදවා ඇත බිල්ට් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක්. අඟල් 1.2 ක විකර්ණයක් ඇති උපාංගය ජංගම දුරකථන සඳහා නිර්මාණය කර ඇත. ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් සාමාන්‍යයෙන් පදනම් වන්නේ රූපයක් ග්‍රහණය කරන CCD සංවේදකයක් හෝ රටාවේ ස්වභාවය අනුව ධාරිතාව වෙනස් වන ධාරිත්‍රක සංවේදක මාලාවක් මත ය. Casio සංදර්ශකය 0.7mm ඝන විනිවිද පෙනෙන උපස්ථරයක් මත දෘශ්‍ය සංවේදක තට්ටුවක් භාවිතා කරයි, එය සම්ප්‍රදායික LCD තිරයක් මත තබා ඇත. කැසියෝ පැහැදිලි කරන පරිදි, CCD සංවේදක අපිරිසිදු ඇඟිලි වලින් ඇඟිලි සලකුණු හොඳින් කියවන්නේ නැත, සහ සම අධික ලෙස වියළි නම් කන්ඩෙන්සර් සංවේදක ඇඟිලි සලකුණු හොඳින් කියවන්නේ නැත. සමාගම් නියෝජිතයින්ට අනුව, එහි දෘශ්ය සංවේදක මෙම අඩුපාඩු නොමැත.

ඇඟිලි සලකුණ සහිත දුරකථනය ගොඩනැගීමට තීරණය කළ පළමුවැන්නා ජංගම දුරකථනඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිය, කොරියානු සමාගම Pantech (http://www.pantech.com) බවට පත් විය. පසුගිය වසරේ සරත් සෘතුවේ ආරම්භයේදී එය GI100 මාදිලිය සමඟ වෙළඳපොළට ඇතුළු විය. ලියාපදිංචි පරිශීලකයින්ට (දුරකථනයේ මතකයේ ඇඟිලි සලකුණු තබා ඇති) පමණක් වර්ණ සංදර්ශකයේ අලංකාරය, කැමරාව, ක්රීඩා සහ අනෙකුත් මෙනු කාර්යයන් වෙත ප්රවේශ වීමට හැකි වනු ඇත. සංවේදකය ස්පර්ශ කිරීමෙන්, හිමිකරුට යතුරුපුවරුව අගුළු ඇරීමට සහ සියලුම මෙනු කොටස් වෙත ප්‍රවේශය ලබා ගත හැක. Secret Finger Dial ශ්‍රිතය මගින් "රහස්" අංක 10ක් ඉක්මනින් ඇමතීම ක්‍රියාත්මක කරයි. දුරකථන අංක, සහ ඒ සෑම එකක්ම වම් හෝ දකුණු අතෙහි වෙනම ඇඟිලි සලකුණක් සමඟ සම්බන්ධ කළ හැකිය.

දේශීය සමාගම් ද "ජෛවමිතික පෙරමුණ" මත ක්රියාශීලීව කටයුතු කරයි. CenterInvest Soft සමාගමේ (http://www.centreinvest.com) ප්‍රධාන ක්‍රියාකාරකම්වලින් එකක් වන්නේ “ව්‍යාපාරය සඳහා ජෛවමිතික” (bio2b) ය. සමාගමට රුසියානු සමූහාණ්ඩුවේ රාජ්‍ය තාක්ෂණික කොමිෂන් සභාව සහ FAPSI වෙතින් තොරතුරු ආරක්ෂණ ක්‍ෂේත්‍රයේ වැඩ කිරීමට සහ ගුප්තකේතන ආරක්ෂණ මෙවලම් භාවිතය සඳහා බලපත්‍ර ඇති බව මෙන්ම අඩංගු ලේඛන සමඟ වැඩ කිරීමට FSB වෙතින් බලපත්‍රයක් ඇති බව සැලකිල්ලට ගත යුතුය. රාජ්ය රහස් අඩංගු තොරතුරු. CenterInvest Soft හි ජෛවමිතික විසඳුම් අරමුණ අනුව විශාල කණ්ඩායම් දෙකකට බෙදිය හැකිය: ජෛවමිතික ආරක්ෂණය තොරතුරු සම්පත්සහ භෞතික ප්‍රවේශය සීමා කරමින් ජෛවමිතික හඳුනාගැනීම. තොරතුරු සම්පත් ආරක්ෂා කිරීම සඳහා, සමාගම තමන්ගේම වර්ධනයන් සහ අනෙකුත් (රුසියානු සහ විදේශීය) සමාගම්වල නිෂ්පාදන දෙකම ඉදිරිපත් කරයි.

මේ අනුව, bio2b BioTime දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග විසඳුම සැලසුම් කර ඇත්තේ කාර්ය මණ්ඩලයේ සැබෑ වැඩ කරන කාලය නිරීක්ෂණය කිරීම සහ වාර්තා කිරීම සඳහා පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා ය. එය කළමනාකරණය ද සපයයි මෙහෙයුම් තොරතුරුනොපැමිණෙන සේවකයින් ගැන. විසඳුම BioTime දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග සංකීර්ණය (ජීවමිතික සත්‍යාපනය සඳහා උපකරණ, ගිණුම් ගබඩා කිරීම සඳහා සේවාදායකයක් සහ සිදුවීම් දත්ත ගබඩාවක්, සේවකයින්ගේ පැමිණීම / පිටවීම ලියාපදිංචි කිරීම සඳහා මෘදුකාංග, වාර්තා ස්වයංක්‍රීයව නිර්මාණය කිරීම සහ බෙදා හැරීම) සහ සේවා සමූහයකින් සමන්විත වේ. උපකරණ සහ මෘදුකාංග සැපයීම සහ වින්‍යාස කිරීම, නඩත්තු පද්ධති, පරිශීලකයින් සහ පද්ධති පරිපාලකයින් පුහුණු කිරීම).

BioTime පහත පරිදි ක්‍රියා කරයි. ජෛවමිතික ස්කෑනරයක් සහ සේවාදායක මෘදුකාංගයක් සහිත පරිගණකයක් පාලන ස්ථානයේ ස්ථාපනය කර ඇත. රැකියාවට පැමිණෙන විට, සේවකයෙකු තම ඇඟිල්ල ජෛවමිතික සත්‍යාපන ස්කෑනර් කවුළුව මත තබයි. පද්ධතිය ඔහු අනුව සේවකයා හඳුනා ගනී ගිණුමදත්ත සමුදායේ සහ සිද්ධිය ලියාපදිංචි කරයි. වැඩ කරන දිනය අවසානයේදී, සමාන ක්රියා පටිපාටියක් සිදු කරනු ලැබේ. ස්කෑන් කිරීම සහ හඳුනාගැනීමේ ක්රියාවලිය තත්පර 1-2 ක් ගතවේ. සත්‍යාපන අඩවි වල පරිගණක වලට අමතරව, දත්ත සමුදා සේවාදායකයක් සහ BioTime මෘදුකාංගයක්, මෙම සංකීර්ණයට රාජ්‍ය තාක්ෂණික විසින් සහතික කරන ලද BioLink Technologies (http://www.biolink.ru) වෙතින් ජෛවමිතික ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් U-Match Book හෝ U-Match Mouse ඇතුළත් වේ. කොමිෂන් සභාව සහ රුසියානු සමූහාණ්ඩුවේ රාජ්ය ප්රමිතිය . මෙම උපාංගවලට ඩමි සහ "මියගිය" ඇඟිලි වලට එරෙහිව ආරක්ෂණ කාර්යයන් ඇති බව සලකන්න.

තවත් විසඳුමක්, bio2b BioVault, පරිගණකයක ගබඩා කර ඇති රහස්‍ය තොරතුරු අනවසරයෙන් (භාවිතය, විකෘති කිරීම, සොරකම් කිරීම) ආරක්ෂා කිරීම සඳහා මෘදුකාංග සහ දෘඪාංග පද්ධතියකි. එය ඇඟිලි සලකුණු සහ භාවිතයෙන් ජෛවමිතික පරිශීලක සත්‍යාපනය සඳහා තාක්ෂණයන් ඒකාබද්ධ කරයි මෘදුකාංගතොරතුරු සංකේතනය කිරීම. මෙම සංකීර්ණයට BioLink U-Match Book හෝ BioLink U-Match Mouse ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර්, ජාලයට පිවිසීමේදී පරිශීලක සත්‍යාපනය සඳහා BioLink සත්‍යාපන මධ්‍යස්ථාන සේවාදායක මෘදුකාංග ඇතුළත් වේ. Microsoft Windows(Windows NT/2000 වසම් සඳහා සහය දක්වයි, සක්රීය නාමාවලිය) සහ Novell NetWare, මෙන්ම SecurIT (http://www.securit.ru) වෙතින් BioVault රහස්‍ය තොරතුරු සංකේතාංකන පද්ධතිය. දෙවැන්න ඔබට ආරක්ෂිත තාර්කික ධාවක සෑදීමට සහ භාවිතා කිරීමට ඉඩ සලසයි, ඒවා දෘඩ, ඉවත් කළ හැකි හෝ විශේෂ බහාලුම් ගොනු වේ. ජාල ධාවකය, තොරතුරු සංකේතාත්මක ආකාරයෙන් ගබඩා කර ඇති අතර තැටිය හෝ පරිගණකය ඉවත් කළත් පිටස්තරයින්ට ප්‍රවේශ විය නොහැක.

පරිගණක කර්මාන්තයේ දැවැන්තයින් ජෛවමිතික වලින් ඈත් වී නැත. 1999 සිට, IBM (http://www.ibm.com) කර්මාන්තයේ ප්‍රථම පරිඝනකය ප්‍රකාශයට පත් කළ විට, සංස්ථාව අනෙකුත් පරිගණක නිෂ්පාදකයින් සඳහා අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම ආරක්ෂක ප්‍රමිතිය සකසා ඇත. කර්මාන්ත ආරක්ෂණ ප්‍රමිතීන් සැකසීමට කැප වූ සංවිධානයක් වන විශ්වාසදායී පරිගණක සමූහයේ (http://www.trustedcomputinggroup.org) නිර්මාතෘවරයා ලෙස, IBM කර්මාන්තයේ වඩාත්ම නව්‍ය සහ වඩාත්ම ආරක්ෂිත පරිගණක නිර්මාණය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. පසුගිය වසරේ ඔක්තෝම්බර් මාසයේදී සංස්ථාව විසින් ඉදිකළ ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් සහිත පළමු ThinkPad T42 ලැප්ටොප් පරිගණකය හඳුන්වා දෙන ලදී. මෙම පවුලට දැන් හිමිකාර සම්පත් වෙත ප්‍රවේශය සරල කරන ආකෘතියක් ඇතුළත් වේ (උදාහරණයක් ලෙස, පුද්ගලික සහ මූල්‍ය තොරතුරු, වෙබ් අඩවි, ලේඛන සහ විද්යුත් තැපෑල), නමුත් නව මෙවලම් භාවිතයෙන් ඉහළ මට්ටමේ දත්ත ආරක්ෂණයක් ද සපයයි ජෛවමිතික පාලනයසහ බිල්ට් ආරක්ෂක උප පද්ධතිය.

පළමු "ජෛවමිතික" IBM ThinkPad ලැප්ටොප් පරිගණකවල, ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරය Embedded Security Subsystem සමඟ එක්ව ක්‍රියා කරයි, එය පද්ධතියට බාධාවකින් තොරව ගොඩනගා ඇති අතිරේක ආරක්ෂක මාර්ගයක් සාදයි. ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරය මැණික් කටුවෙහි, කර්සරය බ්ලොක් එක යටතේ පිහිටා ඇත (රූපය 5). පද්ධතියට ලොග් වීමට, යෙදුම් දියත් කිරීමට, වෙබ් අඩවි හෝ දත්ත සමුදායන් වෙත ප්‍රවේශ වීමට, පරිශීලකයාට කුඩා තිරස් සංවේදකයක් හරහා ඔහුගේ ඇඟිල්ල ස්වයිප් කිරීමට අවශ්‍ය වේ. ස්කෑන් කිරීමේ ක්රියාවලිය තත්පර කිහිපයක් පමණි; මේ අනුව, භාවිතයේ පහසුව සම්මත ලැප්ටොප් පරිගණකවල ඇති උපරිම මට්ටමේ ආරක්ෂාව සමඟ සංයුක්ත වේ. ThinkPad හි ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරය සාම්ප්‍රදායික රූප සංවේදක වලට වඩා වැඩි දත්ත ග්‍රහණය කරයි, මන්ද එය ඇඟිල්ලේ විශාල මතුපිට ප්‍රදේශයක් පරිලෝකනය කරයි, හඳුනාගැනීමේ දෝෂ ඉවත් කරයි.

IBM විසින් ආරක්ෂිත මුරපද කළමනාකරු එකතු කිරීම සමඟ සේවාලාභී ආරක්ෂක මෘදුකාංග අනුවාදය 5.4 නිකුත් කිරීමත් සමඟ එහි Embedded Security Subsystem වැඩිදියුණු කර ඇත. නව අනුවාදය ස්ථාපනය සහ භාවිතා කිරීමේ ක්‍රියාවලීන් සරල කරයි, ඊට අමතරව, මෙම මෘදුකාංගය පළමු වරට පෙර ස්ථාපනය කර ඇත. නව අනුවාදයක්ඇඟිලි සලකුණු සහ සංකීර්ණ මුරපද මගින් හඳුනාගැනීම සඳහා සහය දක්වයි, හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම දෙකම එකට සහ එකිනෙකට විකල්පයක් ලෙස භාවිතා කළ හැක. ආරක්ෂාව සැපයීම සඳහා නව මෘදුකාංග සහ බිල්ට් ආරක්ෂක චිපය ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් සමඟ ඒකාබද්ධ කර ඇත වැදගත් තොරතුරු(ගුප්තකේතන යතුරු, ඉලෙක්ට්‍රොනික විස්තර සහ මුරපද ඇතුළුව) සහ ලැප්ටොප් පරිගණකයේ අනවසර භාවිතය වළක්වයි.

Embedded Security Subsystem යනු ThinkPad ලැප්ටොප් සහ ThinkCentre ඩෙස්ක්ටොප් යෙදවීම, සම්බන්ධ කිරීම, ආරක්‍ෂා කිරීම සහ සහාය වීම පහසු කරවන IBM ThinkVantage තාක්‍ෂණ කට්ටලයේ ප්‍රධාන අංගයකි. අනෙක් අතට, ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරය IBM ආරක්ෂක මෙවලම්වල සම්පූර්ණ පරාසයක එක් අංගයක් පමණි. මෙම සංකීර්ණයට සේවාදායක, මෙහෙයුම් පද්ධති, හඳුනාගැනීමේ මෙවලම්, මිඩ්ල්වෙයාර්, අන්තර්ජාල පෞද්ගලිකත්වය, ජාල ප්‍රවේශය, තොරතුරු ගබඩා කිරීම, පද්ධති කළමනාකරණ මෙවලම් සහ උපදේශන විසඳුම් ඇතුළත් වේ. මෙම සංකීර්ණය හැකර්වරුන්, වෛරස් සහ පණුවන්, ඊමේල් ස්පෑම්, නව භාවිතය හා සම්බන්ධ ගැටළු වලින් තර්ජන වලින් තොරතුරු ආරක්ෂා කරයි. රැහැන් රහිත තාක්ෂණයන්, සහ මත රජයේ රෙගුලාසි වලට අනුකූල වීම සහතික කරයි තොරතුරු ආරක්ෂාව.

IBM විසින් Utimaco මෘදුකාංගයේ (http://www.utimaco.com) බලයලත් නැවත විකුණුම්කරුවෙකු බවට පත් වී ඇත, එය සියලු අන්තර්ගතයන් සම්පූර්ණ සංකේතනය සපයයි. දෘඪ තැටිය. මෙම විශේෂාංගය ඔබගේ ලැප්ටොප් පරිගණකය සොරකම් කළහොත් හෝ නැතිවූ විට එය අනවසර භාවිතයෙන් ආරක්ෂා කරයි. Utimaco Safeguard Easy යනු ThinkVantage කට්ටලයෙන් IBM Rescue and Recovery තාක්ෂණය සමඟ සම්පුර්ණයෙන්ම අනුකූල වන පළමු සම්පූර්ණ තැටි සංකේතාංකන නිෂ්පාදනයයි. ස්වයංක්රීය ප්රකාරයසම්පූර්ණ දෘඪ තැටියේ අන්තර්ගතයේ උපස්ථ/ප්‍රතිසාධනය සපයයි, OS අසමත් වීමකදී දත්ත නැතිවීමෙන් ආරක්ෂාව සහතික කරයි. 2005 දී, සමාගම විසින් අනෙකුත් ThinkPad නෝට්බුක් මාදිලිවලට බිල්ට් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් එකතු කිරීමෙන් සහ ThinkCentre ඩෙස්ක්ටොප් සහ ThinkPad නෝට්බුක් මත නව ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනිං හැකියාවන් හඳුන්වා දීමෙන් කලින් ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද ජෛවමිතික ආරක්ෂණ විසඳුම් භාවිතය පුළුල් කරනු ඇතැයි වාර්තා වේ.

මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග භෞතික ආරක්ෂාවඅනවසර බලපෑම් වලින්

තාක්ෂණික ආරක්ෂණ ක්රම

විද්යුත් අත්සන

ඩිජිටල් අත්සනඅක්ෂර මාලාවක් නියෝජනය කරයි. එය පණිවිඩය මත සහ මෙම පණිවිඩයේ අත්සන් කරන්නා පමණක් දන්නා රහස් යතුර මත රඳා පවතී.

පළමු ගෘහස්ථ ඩිජිටල් අත්සන ප්‍රමිතිය 1994 දී දර්ශනය විය. සඳහා ෆෙඩරල් ඒජන්සිය තොරතුරු තාක්ෂණය(FAIT).

පුද්ගලයින්, පරිශ්‍ර සහ දත්ත ආරක්ෂා කිරීම සඳහා අවශ්‍ය සියලුම ක්‍රියාමාර්ග ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා ඉහළ සුදුසුකම් ලත් විශේෂඥයින් සම්බන්ධ වේ. ඔවුන් අදාළ දෙපාර්තමේන්තු වල පදනම සාදයි, සංවිධානවල නියෝජ්‍ය ප්‍රධානීන් යනාදිය.

තාක්ෂණික ආරක්ෂණ ක්රම ද තිබේ.

තාක්ෂණික ආරක්ෂණ ක්‍රම විවිධ අවස්ථාවන්හිදී භාවිතා වේ; ඒවා භෞතික ආරක්ෂණ ක්‍රමවල කොටසක් වන අතර මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග පද්ධති, සංකීර්ණ සහ ප්‍රවේශ උපාංග, වීඩියෝ නිරීක්ෂණ, අනතුරු ඇඟවීම් සහ වෙනත් ආකාරයේ ආරක්ෂණ වේ.

ආරක්ෂාව සඳහා සරලම තත්වයන් තුළ පුද්ගලික පරිගණකඅනවසර දියත් කිරීම සහ ඒවායේ දත්ත භාවිතය වැළැක්වීම සඳහා, ඒවාට ප්‍රවේශය සීමා කරන උපාංග ස්ථාපනය කිරීමට මෙන්ම ඉවත් කළ හැකි දෘඩ චුම්බක සහ චුම්බක-දෘෂ්‍ය තැටි, ස්වයං-ආරම්භක සීඩී තැටි, ෆ්ලෑෂ් මතකය යනාදිය සමඟ වැඩ කිරීමට යෝජනා කෙරේ.

මිනිසුන්, ගොඩනැගිලි, පරිශ්‍ර, ද්‍රව්‍ය හා තාක්ෂණික උපක්‍රම සහ ඒවාට අනවසර බලපෑම් වලින් තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සඳහා වස්තූන් ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ක්‍රියාකාරී ආරක්ෂක පද්ධති සහ පියවර බහුලව භාවිතා වේ. වස්තූන් ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ප්රවේශ පාලන පද්ධති (ACS) භාවිතා කිරීම සාමාන්යයෙන් පිළිගනු ලැබේ. එවැනි පද්ධති සාමාන්යයෙන් ස්වයංක්රීය පද්ධති සහ මෘදුකාංග සහ දෘඪාංග පදනම මත පිහිටුවා ඇති සංකීර්ණ වේ.

බොහෝ අවස්ථාවන්හීදී, තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සහ එයට අනවසර ප්‍රවේශය සීමා කිරීම, ගොඩනැගිලි, පරිශ්‍ර සහ වෙනත් වස්තූන් වෙත, මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග, පද්ධති සහ උපාංග එකවර භාවිතා කිරීම අවශ්‍ය වේ.

ප්රති-වයිරස මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග

පරිදි තාක්ෂණික ක්රමආරක්ෂාව සඳහා විවිධ ඉලෙක්ට්‍රොනික යතුරු භාවිතා කරයි, උදාහරණයක් ලෙස, HASP (මෘදුකාංග මංකොල්ලකෑමට එරෙහි දෘඪාංග), නීති විරෝධී භාවිතය සහ කොල්ලකෑම් අනුකරණයෙන් වැඩසටහන් සහ දත්ත ආරක්ෂා කිරීම සඳහා දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග පද්ධතියක් නියෝජනය කරයි (රූපය 5.1). ඉලෙක්ට්රොනික යතුරු හාඩ්ලොක් වැඩසටහන් සහ දත්ත ගොනු ආරක්ෂා කිරීමට භාවිතා කරයි. පද්ධතියට Hardlock, ක්‍රමලේඛන යතුරු සඳහා ක්‍රිප්ටෝ කාඩ්පතක් සහ යෙදුම් සහ ආශ්‍රිත දත්ත ගොනු සඳහා ආරක්ෂාවක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෘදුකාංග ඇතුළත් වේ.

දක්වා මූලික මෘදුකාංග සහ දෘඪාංග පියවර, එය භාවිතා කිරීම සැපයීමේ ගැටළු විසඳීමට ඉඩ සලසයි IR ආරක්ෂාව, සම්බන්ධ:

● පරිශීලක සත්‍යාපනය සහ ඔහුගේ අනන්‍යතාවය තහවුරු කිරීම;

● දත්ත සමුදා ප්රවේශ පාලනය;

● දත්ත අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගැනීම;

● සේවාදායකයා සහ සේවාදායකය අතර සන්නිවේදනය ආරක්ෂා කිරීම;

● DBMS, ආදිය සඳහා විශේෂිත තර්ජන පිළිබිඹු කිරීම.

දත්තවල අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගැනීම යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග වැඩ කරන තත්ත්වය තුළ ඒවාට සහාය වීමට පමණක් නොව, දත්ත ආරක්ෂා කිරීමට සහ සංරක්ෂණය කිරීමට පියවර ගැනීම, ඒවා අනුපිටපත් කිරීම යනාදියයි. තොරතුරු සම්පත් සඳහා ඇති ලොකුම අන්තරාය, විශේෂයෙන් සංවිධාන, ව්‍යුහගත දත්ත මත අනවසර බලපෑම් - දත්ත සමුදායන්. දත්ත සමුදායේ තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සඳහා, තොරතුරු සුරක්ෂිතතාවයේ පහත සඳහන් අංග වඩාත් වැදගත් වේ (යුරෝපීය නිර්ණායක):

● ප්රවේශ කොන්දේසි (අවශ්ය තොරතුරු සේවාවක් ලබා ගැනීමේ හැකියාව);

● අඛණ්ඩතාව (තොරතුරුවල අනුකූලතාව, විනාශයෙන් සහ අනවසර වෙනස්කම් වලින් ආරක්ෂා වීම);

● රහස්‍යභාවය (අනවසර කියවීමෙන් ආරක්ෂාව).

යටතේ ලබා ගත හැකි බව සම්මත කරගත් තාක්ෂණයට අනුකූලව තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශ වීමට පද්ධතිය තුළ බලය ලත් පරිශීලකයින්ට ඇති හැකියාව තේරුම් ගන්න.

රහස්‍යභාවය- පරිශීලකයින්ට ප්‍රවේශ වීමට අවසර ඇති දත්ත වලට පමණක් ප්‍රවේශය ලබා දීම (සමාන පද - රහස්‍යභාවය, ආරක්ෂාව).

අඛණ්ඩතාව- තොරතුරු හෝ එහි සැකසුම් ක්‍රියාවලීන්හි චේතනාන්විත හෝ නොදැනුවත්ව වෙනස්කම් වලින් ආරක්ෂාව සහතික කිරීම.

පරිගණක සහ පරිගණක තොරතුරු ජාල වල දත්ත ආරක්ෂිතව ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා කොන්දේසි නිර්මානය කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති ඕනෑම මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග සඳහා මෙම අංග මූලික වේ.

ප්රවේශ පාලනයදත්ත සහ වැඩසටහන් අනවසර ආයතන විසින් භාවිතා කිරීමෙන් ආරක්ෂා කිරීමේ ක්‍රියාවලියයි.

ප්රවේශ පාලනයස්වයංක්‍රීය මුරපොලවල් හරහා සංවිධානයේ සේවකයින්ගේ සහ අමුත්තන්ගේ ඇතුළුවීම / පිටවීම පාලනය කිරීමට සේවය කරයි (ටර්න්ස්ටයිල්ස් - Fig. 5.2, ආරුක්කු ලෝහ අනාවරක - Fig. 5.3). වීඩියෝ නිරීක්ෂණ පද්ධති භාවිතයෙන් ඔවුන්ගේ චලනයන් නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ. ප්‍රවේශ පාලනයට ප්‍රදේශයකට ඇතුළුවීම සීමා කිරීමට උපාංග සහ/හෝ වැට පද්ධති ඇතුළත් වේ (පරිමිතිය ආරක්ෂාව). දෘශ්‍යකරණ ක්‍රම ද භාවිතා කරනු ලැබේ (මුරකරුට අදාළ ලේඛන ඉදිරිපත් කිරීම) සහ පැමිණෙන / පිටතට යන සේවකයින් සහ අමුත්තන් ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීම.

ආරුක්කු ලෝහ අනාවරක මගින් ලෝහකරණය කරන ලද වස්තූන් සහ සලකුණු කරන ලද ලේඛන අනවසරයෙන් ඇතුළු කිරීම/ඉවත් කිරීම හඳුනා ගැනීමට උපකාරී වේ.

ස්වයංක්රීය පද්ධතිප්රවේශ පාලනයසේවකයින්ට සහ අමුත්තන්ට පුද්ගලික හෝ එක් වරක් ඉලෙක්ට්‍රොනික අවසර පත්‍ර භාවිතා කරමින්, සංවිධානයේ ගොඩනැගිල්ලේ දොරටුව හරහා යාමට සහ බලයලත් පරිශ්‍ර සහ දෙපාර්තමේන්තු වලට ඇතුළු වීමට ඉඩ දෙන්න. ඔවුන් සම්බන්ධතා හෝ ස්පර්ශ නොවන හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම භාවිතා කරයි.

සාම්ප්‍රදායික සහ සම්ප්‍රදායික නොවන තොරතුරු මාධ්‍යවල ආරක්ෂාව සහතික කිරීම සඳහා වූ ක්‍රියාමාර්ග සහ එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස තොරතුරුවලටම තාක්ෂණයන් ඇතුළත් වේ. තීරු කේතය. ලේඛන, පොත්පත් සහ සඟරා ඇතුළු විවිධ භාණ්ඩ ලේබල් කිරීමේදී මෙම සුප්‍රසිද්ධ තාක්ෂණය බහුලව භාවිතා වේ.

ප්ලාස්ටික් කාඩ්පත් (රූපය 5.4) හෝ ලැමිෙන්ටඩ් කාඩ්පත් (රූපය 5.4) ආකාරයෙන් ඇතුළුව සංවිධාන හැඳුනුම්පත්, අවසරපත්, පුස්තකාල කාඩ්පත් ආදිය භාවිතා කරයි. ලැමිනේෂන්- මෙය සැහැල්ලු යාන්ත්‍රික හානිවලින් සහ දූෂණයෙන් ආරක්ෂා කරන ලේඛනවල චිත්‍රපට ආලේපනයකි.) පරිශීලකයන් හඳුනා ගන්නා තීරු කේත අඩංගු වේ.

තීරු කේත පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, තීරු කේත කියවීම සඳහා ස්කෑනිං උපාංග - ස්කෑනර් - භාවිතා කරනු ලැබේ. ඔවුන් කියවන දේ පරිවර්තනය කරති ග්රැෆික් රූපයආඝාත ඩිජිටල් කේතය. පහසුව සඳහා අමතරව, තීරු කේත ද ඍණාත්මක ගුණාංග ඇත: භාවිතා කරන තාක්ෂණයේ අධික පිරිවැය, සැපයුම්සහ විශේෂ මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග; යාන්ත්රණ නොමැතිකම සම්පූර්ණ ආරක්ෂාවමකාදැමීම, නැතිවීම ආදියෙන් ලියකියවිලි.

විදේශයන්හි තීරු කේත සහ චුම්බක ඉරි වෙනුවට RFID (රේඩියෝ සංඛ්‍යාත හඳුනාගැනීමේ) රේඩියෝ හඳුනාගැනීම් භාවිතා කරයි.

පුද්ගලයන්ට අදාළ ගොඩනැගිලි සහ පරිශ්‍රවලට ඇතුළු වීමට මෙන්ම තොරතුරු භාවිතා කිරීමටත්, සම්බන්ධතා සහ ස්පර්ශ නොවන ප්ලාස්ටික් සහ අනෙකුත් චුම්බක සහ ඉලෙක්ට්‍රොනික මතක කාඩ්පත් මෙන්ම ජෛවමිතික පද්ධති භාවිතා කරනු ලැබේ.

ලෝකයේ පළමු ප්ලාස්ටික් කාඩ්පත්ඒවාට ඉදිකරන ලද ක්ෂුද්‍ර පරිපථ සමඟ 1976 දී දර්ශනය විය. ඔවුන් සත්‍යාපනය සහ දත්ත ගබඩා කිරීමේ පුද්ගලික මාධ්‍යයක් නියෝජනය කරන අතර ඉලෙක්ට්‍රොනික ඩිජිටල් අත්සන් ඇතුළු ඩිජිටල් තාක්ෂණයන් සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා දෘඩාංග සහාය ඇත. සම්මත කාඩ්පත් ප්රමාණය 84x54 මි.මී. පරිශීලකයන් හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලීන් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සහ පහසුකම් සඳහා ඔවුන්ගේ ප්‍රවේශය පාලනය කිරීමට අවශ්‍ය වන චුම්බක තීරුවක්, ක්ෂුද්‍ර පරිපථයක් (චිපයක්), තීරු කේතයක් හෝ හොලෝග්‍රෑම් එකක් ඒකාබද්ධ කළ හැකිය.

ප්ලාස්ටික් කාඩ්පත් ලාංඡන, පාස් (රූපය 5.4), හැඳුනුම්පත්, සමාජ ශාලාව, බැංකු, වට්ටම්, දුරකථන කාඩ්පත්, ව්‍යාපාරික කාඩ්පත්, දින දර්ශන, සිහිවටන, ඉදිරිපත් කිරීමේ කාඩ්පත් යනාදිය ලෙස භාවිතා කරයි. ඔබට ඡායාරූපයක්, පෙළක්, චිත්‍රයක්, වෙළඳ නාමයක් තැබිය හැකිය. (ලාංඡනය) ඒවා මත. , මුද්දර, තීරු කේතය, රූප සටහන (උදාහරණයක් ලෙස, සංවිධානයේ ස්ථානය), අංකය සහ වෙනත් දත්ත.

ඔවුන් සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා, විශ්වසනීය හඳුනාගැනීම සඳහා ඉඩ සලසන විශේෂ උපාංග භාවිතා කරනු ලැබේ - ස්මාර්ට් කාඩ් කියවනය. පාඨකයින්හඳුනාගැනීමේ කේතය සත්‍යාපනය කිරීම සහ එය පාලකය වෙත සම්ප්‍රේෂණය කිරීම. ඔවුන් ගමන් කරන වේලාව හෝ දොරවල් විවෘත කිරීම ආදිය වාර්තා කළ හැකිය.

Touch Memory වර්ගයේ කුඩා ප්‍රමාණයේ දුරස්ථ යතුරු හඳුනාගැනීම් ලෙස බහුලව භාවිතා වේ. මෙම ප්රොටෝසෝවා සම්බන්ධතා උපාංගඉහළ විශ්වසනීයත්වයක් ඇත.

උපකරණ ස්පර්ශ මතකය- මල නොබැඳෙන වානේ නඩුවක විශේෂ කුඩා ප්රමාණයේ (ටැබ්ලට් බැටරියක ප්රමාණය) ඉලෙක්ට්රොනික කාඩ්පතක්. එහි ඇතුළත බිටු 48 ක අද්විතීය අංකයක් ස්ථාපනය කිරීම සඳහා මෙන්ම සම්පූර්ණ නම ගබඩා කිරීම සඳහා ඉලෙක්ට්‍රොනික මතකයක් සහිත චිපයක් ඇත. පරිශීලක සහ වෙනත් අමතර තොරතුරු. එවැනි කාඩ්පතක් ප්රධාන fob (රූපය 5.5) මත ගෙන යා හැකි හෝ සේවකයාගේ ප්ලාස්ටික් කාඩ්පත මත තැබිය හැකිය. ප්‍රවේශයක් හෝ කාමර දොරක් බාධාවකින් තොරව විවෘත කිරීමට ඉඩ සලසා දීම සඳහා අන්තර් කොම් වල සමාන උපාංග භාවිතා වේ. "සමීප" උපාංග සම්බන්ධතා රහිත හඳුනාගැනීම් ලෙස භාවිතා කරයි.

පුද්ගලික හඳුනාගැනීම යන්නෙන් අදහස් වන්නේ ජෛවමිතික පද්ධති භාවිතය වඩාත් පැහැදිලි ආරක්ෂාවක් සපයන බවයි. සංකල්පය" ජෛවමිතික” ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛන ක්‍රම භාවිතා කරමින් ප්‍රමාණාත්මක ජීව විද්‍යාත්මක පර්යේෂණ සමඟ කටයුතු කරන ජීව විද්‍යාවේ ශාඛාව නිර්වචනය කරයි. මෙම විද්යාත්මක දිශාව 19 වන ශතවර්ෂයේ අවසානයේ දර්ශනය විය.

ජෛවමිතික පද්ධති මඟින් පුද්ගලයෙකුගේ නිශ්චිත ලක්ෂණ අනුව, එනම් ඔහුගේ ස්ථිතික (ඇඟිලි සලකුණු, කෝනියා, අතේ සහ මුහුණේ හැඩය, ජාන කේතය, සුවඳ, ආදිය) සහ ගතික (හඬ, අත් අකුරු, හැසිරීම යනාදිය මගින් හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ. ) ලක්ෂණ. අද්විතීය ජීව විද්‍යාත්මක, කායික හා චර්යාත්මක ලක්ෂණ, එක් එක් පුද්ගලයා සඳහා තනි පුද්ගලයෙකි. ඔවුන් කැඳවනු ලැබේ මානව ජීව විද්යාත්මක කේතය.

භාවිතා කළ පළමු ජෛවමිතික පද්ධති ඇඟිලි සලකුණ.ආසන්න වශයෙන් වසර දහසක් ක්රි.පූ. චීනයේ සහ බැබිලෝනියේ ඔවුන් ඇඟිලි සලකුණු වල සුවිශේෂත්වය ගැන දැන සිටියහ. ඔවුන් නීතිමය ලියකියවිලි යටතේ තබා ඇත. කෙසේ වෙතත්, ඇඟිලි සලකුණු 1897 දී එංගලන්තයේ සහ 1903 දී ඇමරිකා එක්සත් ජනපදයේ භාවිතා කිරීමට පටන් ගත්තේය. නවීන ඇඟිලි සලකුණු කියවනයක උදාහරණයක් රූපයේ දැක්වේ. 5.6

සාම්ප්‍රදායික ඒවාට සාපේක්ෂව ජීව විද්‍යාත්මක හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිවල වාසිය (උදාහරණයක් ලෙස, PIN කේත, මුරපද ප්‍රවේශය), පුද්ගලයෙකුට අයත් බාහිර වස්තූන් නොව පුද්ගලයාම හඳුනා ගැනීමයි. පුද්ගලයෙකුගේ විශ්ලේෂණය කරන ලද ලක්ෂණ නැති කර ගත නොහැක, මාරු කිරීම, අමතක කිරීම සහ ව්යාජ ලෙස අතිශයින් දුෂ්කර ය. ඔවුන් ප්රායෝගිකව ඇඳීමට යටත් නොවන අතර ප්රතිස්ථාපනය හෝ ප්රතිෂ්ඨාපනය අවශ්ය නොවේ. එබැවින්, විවිධ රටවල (රුසියාව ඇතුළුව) ජාත්යන්තර ගමන් බලපත්රවල සහ අනෙකුත් පුද්ගලික හඳුනාගැනීමේ ලේඛනවල ජෛවමිතික ලක්ෂණ ඇතුළත් වේ.

ජෛවමිතික පද්ධති ආධාරයෙන්, පහත සඳහන් දේ සිදු කරනු ලැබේ:

1) තොරතුරු සඳහා ප්රවේශය සීමා කිරීම සහ එහි ආරක්ෂාව සඳහා පුද්ගලික වගකීම සහතික කිරීම;

2) සහතික කළ විශේෂඥයින් වෙත ප්රවේශය සහතික කිරීම;

3) ව්‍යාජ සහ (හෝ) ලේඛන සොරකම් කිරීම (කාඩ්පත්, මුරපද) හේතුවෙන් ආරක්ෂිත ප්‍රදේශ සහ පරිශ්‍රයට ඇතුළු වීම වැළැක්වීම;

4) සේවකයින්ගේ ප්‍රවේශය සහ පැමිණීම වාර්තා කිරීම සංවිධානය කිරීම සහ වෙනත් ගැටළු ගණනාවක් විසඳයි.

වඩාත්ම එකක් විශ්වසනීය ක්රමගණන් ගනී මිනිස් ඇස් හඳුනාගැනීම(රූපය 5.7): අයිරිස් රටාව හඳුනා ගැනීම හෝ ෆන්ඩස් (දෘෂ්ඨි විතානය) ස්කෑන් කිරීම. මෙයට හේතුව හඳුනාගැනීමේ නිරවද්‍යතාවය සහ උපකරණ භාවිතයේ පහසුව අතර ඇති විශිෂ්ට සමතුලිතතාවයයි. අයිරිස් රූපය ඩිජිටල්කරණය කර කේතයක් ලෙස පද්ධතිය තුළ ගබඩා කර ඇත. පුද්ගලයෙකුගේ ජෛවමිතික පරාමිතීන් කියවීමේ ප්රතිඵලයක් ලෙස ලබාගත් කේතය පද්ධතියේ ලියාපදිංචි කර ඇති එක සමඟ සංසන්දනය කර ඇත. ඔවුන් ගැලපෙන්නේ නම්, පද්ධතිය ප්රවේශ අවහිර කිරීම ඉවත් කරයි. ස්කෑන් කිරීමේ කාලය තත්පර දෙකකට වඩා වැඩි නොවේ.

නව ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් ඇතුළත් වේ ත්‍රිමාන පුද්ගල හඳුනාගැනීම , අතිශය විශාල කෝණික දර්ශන ක්ෂේත්‍රයක් සහිත වස්තූන් සහ රූපවාහිනී රූප ලියාපදිංචි කිරීමේ පද්ධතිවල රූප ලියාපදිංචි කිරීම සඳහා පරාල ක්‍රමයක් සහිත ත්‍රිමාණ පුද්ගලික හඳුනාගැනීමේ ස්කෑනර් භාවිතා කිරීම. හැඳුනුම්පත්වල සහ අනෙකුත් ලේඛනවල ත්‍රිමාණ රූප ඇතුළත් පුද්ගලයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා එවැනි පද්ධති භාවිතා කරනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.

මෙම දේශනය සඳහා ඉදිරිපත් කිරීම බාගත කළ හැක.

සරල පුද්ගලික හඳුනාගැනීම. වඩාත් නිවැරදිව හඳුනා ගැනීම සඳහා මුහුණේ, කටහඬ සහ අභින පරාමිතීන් ඒකාබද්ධ කිරීම. බහු මට්ටමේ තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතියක් ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා Intel Perceptual Computing SDK මොඩියුලවල හැකියාවන් ඒකාබද්ධ කිරීම ජෛවමිතික තොරතුරු.

මෙම දේශනය ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති විෂයට හැඳින්වීමක් සපයයි, මෙහෙයුම් මූලධර්මය, ක්‍රම සහ ප්‍රායෝගිකව යෙදීම පිළිබඳව සාකච්ඡා කරයි. සමාලෝචනය කරන්න සූදානම් කළ විසඳුම්සහ ඔවුන්ගේ සංසන්දනය. පුද්ගලික හඳුනාගැනීම සඳහා ප්රධාන ඇල්ගොරිතම සලකා බලනු ලැබේ. ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ ක්රම නිර්මාණය කිරීම සඳහා SDK හැකියාවන්.

4.1 විෂය ක්ෂේත්රයේ විස්තරය

විවිධාකාර හඳුනාගැනීමේ ක්රම ඇති අතර ඒවායින් බොහොමයක් පුළුල් වාණිජමය භාවිතයක් ලබා ඇත. අද, වඩාත් පොදු සත්‍යාපනය සහ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයන් පදනම් වී ඇත්තේ මුරපද සහ පුද්ගලික හඳුනාගැනීම් (පුද්ගලික හැඳුනුම් අංකය - PIN) හෝ විදේශ ගමන් බලපත්‍රයක් හෝ රියදුරු බලපත්‍රයක් වැනි ලේඛන භාවිතය මතය. කෙසේ වෙතත්, එවැනි පද්ධති ඉතා අවදානමට ලක්විය හැකි අතර පහසුවෙන් ව්යාජ, සොරකම් සහ වෙනත් සාධක වලින් පීඩා විඳිය හැකිය. එබැවින්, ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම උනන්දුව වැඩි වන අතර, කලින් ගබඩා කර ඇති සාම්පල භාවිතයෙන් හඳුනා ගැනීමෙන් ඔහුගේ කායික විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ මත පදනම්ව පුද්ගලයෙකුගේ අනන්‍යතාවය තීරණය කිරීමට හැකි වේ.

නව තාක්ෂණයන් භාවිතයෙන් විසඳිය හැකි ගැටළු පරාසය අතිශයින් පුළුල් ය:

• ලේඛන, කාඩ්පත්, මුරපද ව්‍යාජ ලෙස සකස් කිරීම සහ සොරකම් කිරීම හරහා ආක්‍රමණිකයන් ආරක්ෂිත ප්‍රදේශවලට සහ පරිශ්‍රයට ඇතුළු වීම වැළැක්වීම;
• තොරතුරු සඳහා ප්රවේශය සීමා කිරීම සහ එහි ආරක්ෂාව සඳහා පුද්ගලික වගකීම සහතික කිරීම;
• තීරනාත්මක පහසුකම් සඳහා සහතික කළ විශේෂඥයින්ට පමණක් ප්රවේශය ලබා දෙන බව සහතික කිරීම;
• හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලිය, මෘදුකාංග සහ දෘඪාංග අතුරුමුහුණතෙහි බුද්ධිමය භාවයට ස්තූතිවන්ත වන අතර, ඕනෑම වයසක පුද්ගලයින්ට තේරුම් ගත හැකි සහ ප්‍රවේශ විය හැකි අතර භාෂා බාධක නොදනී;
• ප්‍රවේශ පාලන පද්ධති (කාඩ්පත්, යතුරු) ක්‍රියාත්මක කිරීම හා සම්බන්ධ පොදු කාර්ය පිරිවැය වළක්වා ගැනීම;
• යතුරු, කාඩ්පත්, මුරපද නැතිවීම, හානි හෝ සරලව අමතක කිරීම සම්බන්ධ අපහසුතාවයන් ඉවත් කිරීම;
• සේවක ප්රවේශය සහ පැමිණීම පිළිබඳ වාර්තා සංවිධානය කිරීම.

ඊට අමතරව, වැදගත් විශ්වසනීය සාධකයක් වන්නේ එය පරිශීලකයාගෙන් සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වාධීන වීමයි. භාවිතා කරමින් 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. ජෛවමිතික පද්ධතිවල විශ්වසනීයත්වය කෙරෙහි ධනාත්මක බලපෑමක් ඇති කරන තවත් සාධකයක් 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 අවස්ථාවේ දී විශේෂයෙන් වැදගත් වන්නේ පරිගණක උපාංග සමඟ ඒකාබද්ධ 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. 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 ගැන, එය ඔබේ සාක්කුවෙන් ඉවතට ගත් බවත් පැවසිය හැකිය. ඔබ ජෛවමිතික ආරක්ෂණය භාවිතා කරන්නේ නම්, මෙම තත්ත්වය තවදුරටත් සිදු නොවනු ඇත.

ජෛවමිතික හඳුන්වාදීම සඳහා වඩාත් පොරොන්දු වූ කර්මාන්ත තෝරා ගැනීම, විශ්ලේෂකයින්ගේ දෘෂ්ටි කෝණයෙන්, පළමුව, පරාමිති දෙකක එකතුවක් මත රඳා පවතී: ආරක්ෂාව (හෝ ආරක්ෂාව) සහ මෙම විශේෂිත පාලන මාධ්‍ය භාවිතා කිරීමේ ශක්‍යතාව. හෝ රැකවරණය. මෙම පරාමිතීන් සමඟ අනුකූල වීමේ ප්‍රධාන ස්ථානය නිසැකවම මූල්‍ය හා කාර්මික ක්ෂේත්‍ර, රජයේ සහ හමුදා ආයතන, වෛද්‍ය හා ගුවන් සේවා කර්මාන්ත සහ සංවෘත උපාය මාර්ගික පහසුකම් විසින් අත්පත් කරගෙන ඇත. ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධතිවල මෙම පාරිභෝගිකයින් කණ්ඩායම සඳහා, ඔවුන්ගේ සේවකයින් අතරින් අනවසර පරිශීලකයෙකු ඔහුට අවසර නොලබන මෙහෙයුමක් සිදු කිරීමෙන් වැළැක්වීම ප්‍රථමයෙන් වැදගත් වන අතර, එක් එක් මෙහෙයුමේ කර්තෘත්වය නිරන්තරයෙන් තහවුරු කිරීම ද වැදගත් වේ. නවීන පද්ධතියවස්තුවක ආරක්ෂාව සහතික කරන සුපුරුදු මාධ්‍යයන් පමණක් නොව ජෛවමිතික නොමැතිව ආරක්ෂාවට තවදුරටත් කළ නොහැක. පරිගණක සහ ජාල පද්ධති, විවිධ තොරතුරු ගබඩා කිරීම්, දත්ත බැංකු ආදියෙහි ප්රවේශය පාලනය කිරීම සඳහා ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් ද භාවිතා වේ.

තොරතුරු සුරක්ෂිතතාවයේ ජෛවමිතික ක්රම සෑම වසරකම වඩාත් අදාළ වේ. තාක්ෂණයේ දියුණුවත් සමඟ: ස්කෑනර්, ඡායාරූප සහ වීඩියෝ කැමරා, ජෛවමිතික භාවිතයෙන් විසඳන ලද ගැටළු පරාසය පුළුල් වන අතර ජෛවමිතික ක්රම භාවිතය වඩාත් ජනප්රිය වෙමින් පවතී. නිදසුනක් වශයෙන්, බැංකු, ණය සහ අනෙකුත් මූල්ය සංවිධාන ඔවුන්ගේ ගනුදෙනුකරුවන් සඳහා විශ්වසනීයත්වය සහ විශ්වාසයේ සංකේතයක් ලෙස සේවය කරයි. මෙම අපේක්ෂාවන් සපුරාලීම සඳහා, ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් ක්රියාශීලීව භාවිතා කරමින්, පරිශීලකයින් සහ පිරිස් හඳුනා ගැනීම කෙරෙහි මූල්ය ආයතන වැඩි වැඩියෙන් අවධානය යොමු කරයි. ජෛවමිතික ක්රම භාවිතා කිරීම සඳහා විකල්ප කිහිපයක්:

• විවිධ මූල්‍ය සේවා භාවිතා කරන්නන් විශ්වාසදායක ලෙස හඳුනා ගැනීම, ඇතුළුව. මාර්ගගත සහ ජංගම (ඇඟිලි සලකුණු මගින් හඳුනා ගැනීම ප්‍රමුඛ වේ, අත්ලෙහි සහ ඇඟිල්ලේ ශිරා රටාව මත පදනම් වූ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයන් සහ ඇමතුම් මධ්‍යස්ථාන සම්බන්ධ කර ගන්නා සේවාදායකයින්ගේ හඬ මගින් හඳුනාගැනීම සක්‍රියව වර්ධනය වෙමින් පවතී);
• ක්‍රෙඩිට් සහ ඩෙබිට් කාඩ්පත් සහ වෙනත් ගෙවීම් උපකරණ සමඟ වංචා සහ වංචා වැලැක්වීම (සොරකම් කිරීමට, ඔත්තු බැලීමට හෝ ක්ලෝන කිරීමට නොහැකි ජෛවමිතික පරාමිතීන් හඳුනා ගැනීම සමඟ PIN කේතය ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීම);
• සේවාවේ ගුණාත්මකභාවය සහ එහි සුවපහසුව (ජීවමිතික ස්වයංක්රීය ටෙලර් යන්ත්ර) වැඩිදියුණු කිරීම;
• බැංකු ගොඩනැගිලි සහ පරිශ්‍රයන්ට මෙන්ම තැන්පතු පෙට්ටි, සේප්පු, සුරක්ෂිතාගාර වෙත භෞතික ප්‍රවේශය පාලනය කිරීම (බැංකු සේවකයෙකු සහ පෙට්ටියේ සේවාදායකයෙකුගේ ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ හැකියාව සමඟ);
• ආරක්ෂාව තොරතුරු පද්ධතිසහ බැංකු සහ අනෙකුත් ණය ආයතනවල සම්පත්.

4.2 ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති

ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති යනු DNA ව්‍යුහය, අයිරිස් රටාව, දෘෂ්ටි විතානය, මුහුණේ ජ්‍යාමිතිය සහ උෂ්ණත්ව සිතියම, ඇඟිලි සලකුණු, අත්ල ජ්‍යාමිතිය වැනි ජීව විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ මත පදනම්ව පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සහ සත්‍යාපනය කිරීම මත පදනම් වූ ප්‍රවේශ පාලන පද්ධති වේ. එසේම, මෙම මානව සත්‍යාපනය කිරීමේ ක්‍රම සංඛ්‍යාලේඛන ක්‍රම ලෙස හැඳින්වේ, ඒවා උපතේ සිට මරණය දක්වා පුද්ගලයෙකුගේ භෞතික විද්‍යාත්මක ලක්ෂණ මත පදනම් වන බැවින්, ඔහුගේ මුළු ජීවිත කාලය පුරාම ඔහු සමඟ සිටින අතර, නැතිවීම හෝ සොරකම් කළ නොහැක. අද්විතීය ගතික ජෛවමිතික සත්‍යාපන ක්‍රම ද බොහෝ විට භාවිතා වේ - අත්සන, යතුරුපුවරු අත් අකුරු, කටහඬ සහ ඇවිදීම, මිනිසුන්ගේ හැසිරීම් ලක්ෂණ මත පදනම් වේ.

"ජෛවමිතික" සංකල්පය XIX සියවස අවසානයේ දී දර්ශනය විය. විවිධ ජෛවමිතික ලක්ෂණ මත පදනම්ව රූප හඳුනාගැනීම සඳහා තාක්ෂණයන් සංවර්ධනය කිරීම බොහෝ කලකට පෙර ආරම්භ විය; එය පසුගිය ශතවර්ෂයේ 60 ගණන්වල ආරම්භ විය. සංවර්ධනයේ සැලකිය යුතු ප්රගතියක් න්යායික පදනම්අපේ රටවැසියන් මෙම තාක්ෂණයන් අත්පත් කරගෙන ඇත. කෙසේ වෙතත්, ප්‍රායෝගික ප්‍රතිඵල ලබා ගත්තේ ප්‍රධාන වශයෙන් බටහිර සහ ඉතා මෑතක දී ය. විසිවන ශතවර්ෂයේ අවසානයේ දී, බලය හේතුවෙන් ජෛවමිතික පිළිබඳ උනන්දුව සැලකිය යුතු ලෙස වර්ධනය විය නවීන පරිගණකසහ වැඩිදියුණු කරන ලද ඇල්ගොරිතම මඟින් නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට හැකි වී ඇත, ඒවායේ ලක්ෂණ සහ සම්බන්ධතා අනුව, පුළුල් පරාසයක පරිශීලකයින්ට ප්‍රවේශ විය හැකි සහ සිත්ගන්නාසුළු වී ඇත. නව ආරක්ෂක තාක්ෂණයන් සංවර්ධනය කිරීමේදී විද්‍යාවේ ශාඛාව එහි යෙදුම සොයාගෙන ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ජෛවමිතික පද්ධතියකට බැංකු තුළ තොරතුරු සහ ගබඩා පහසුකම් සඳහා ප්‍රවේශය පාලනය කළ හැකිය; එය වටිනා තොරතුරු සකසන ව්‍යවසායන් තුළ, පරිගණක, සන්නිවේදනය ආදිය ආරක්ෂා කිරීමට භාවිතා කළ හැක.

ජෛවමිතික පද්ධතිවල සාරය පුද්ගලයෙකුගේ අද්විතීය ජාන කේතය මත පදනම් වූ පරිගණක පෞරුෂය හඳුනාගැනීමේ පද්ධති භාවිතයට පැමිණේ. ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති මඟින් පුද්ගලයෙකුගේ කායික හෝ චර්යාත්මක ලක්ෂණ මත පදනම්ව ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.

සහල්. 4.1

ජෛවමිතික පද්ධතිවල ක්‍රියාකාරිත්වය පිළිබඳ විස්තරය:

සියලුම ජෛවමිතික පද්ධති එකම යෝජනා ක්රමයට අනුව ක්රියා කරයි. පළමුව, පටිගත කිරීමේ ක්රියාවලියක් සිදු වේ, එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස පද්ධතිය ජෛවමිතික ලක්ෂණයේ නියැදියක් මතක තබා ගනී. සමහර ජෛවමිතික පද්ධති ජෛවමිතික ලක්ෂණයක් වඩාත් විස්තරාත්මකව ග්‍රහණය කර ගැනීම සඳහා බහු සාම්පල ලබා ගනී. ලැබුණු තොරතුරු සකස් කර ගණිතමය කේතයක් බවට පරිවර්තනය වේ. ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති පරිශීලකයන් හඳුනා ගැනීම සහ සත්‍යාපනය කිරීම සඳහා ජෛවමිතික ක්‍රම භාවිතා කරයි. ජෛවමිතික පද්ධතියක් භාවිතයෙන් හඳුනා ගැනීම අදියර හතරකින් සිදු වේ:

• හඳුනාගැනීමේ ලියාපදිංචිය - භෞතික විද්‍යාත්මක හෝ චර්යාත්මක ලක්ෂණයක් පිළිබඳ තොරතුරු පරිගණක තාක්ෂණයට ප්‍රවේශ විය හැකි පෝරමයක් බවට පරිවර්තනය කර ජෛවමිතික පද්ධතියේ මතකයට ඇතුළත් කර ඇත;
• තෝරාගැනීම - අලුතින් ඉදිරිපත් කරන ලද හඳුනාගැනීම් වලින් අද්විතීය විශේෂාංග ලබාගෙන පද්ධතිය විසින් විශ්ලේෂණය කරනු ලැබේ;
• සංසන්දනය - අලුතින් ඉදිරිපත් කරන ලද සහ කලින් ලියාපදිංචි වූ හඳුනාගැනීම් පිළිබඳ තොරතුරු සංසන්දනය කරනු ලැබේ;
• තීරණය - අලුතින් ඉදිරිපත් කරන ලද හැඳුනුම්කාරකය ගැළපේ ද නොගැළපේ ද යන්න පිළිබඳ නිගමනයකට එළඹේ.

හඳුනාගැනීම් වල ගැළපීම/නොගැලපීම පිළිබඳ නිගමනය පසුව ලැබුණු තොරතුරු මත පදනම්ව ක්‍රියා කරන වෙනත් පද්ධති (ප්‍රවේශ පාලනය, තොරතුරු ආරක්ෂාව, ආදිය) වෙත විකාශනය කළ හැක.

ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් මත පදනම් වූ තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධතිවල වැදගත්ම ලක්ෂණයක් වන්නේ ඉහළ විශ්වසනීයත්වයයි, එනම්, විවිධ පුද්ගලයින්ට අයත් ජෛවමිතික ලක්ෂණ අතර විශ්වසනීයව වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට සහ විශ්වාසදායක ලෙස ගැලපීම් සොයා ගැනීමට පද්ධතියට ඇති හැකියාවයි. ජෛවමිතික වලදී, මෙම පරාමිතීන් පළමු වර්ගයේ දෝෂය (False Reject Rate, FRR) සහ දෙවන වර්ගයේ දෝෂය (False Accept Rate, FAR) ලෙස හැඳින්වේ. පළමු අංකය ප්‍රවේශය ඇති පුද්ගලයෙකුට ප්‍රවේශය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ සම්භාවිතාව සංලක්ෂිත කරයි, දෙවැන්න - පුද්ගලයන් දෙදෙනෙකුගේ ජෛවමිතික ලක්ෂණ වල ව්‍යාජ ගැලපීමක සම්භාවිතාව. මිනිස් ඇඟිල්ලක හෝ ඇසේ අයිරිස් වල පැපිලරි රටාව ව්‍යාජ ලෙස සකස් කිරීම ඉතා අපහසුය. එබැවින් "දෙවන වර්ගයේ වැරදි" ඇතිවීම (එනම්, එසේ කිරීමට අයිතියක් නොමැති පුද්ගලයෙකුට ප්රවේශය ලබා දීම) ප්රායෝගිකව බැහැර කරනු ලැබේ. කෙසේ වෙතත්, ඇතැම් සාධකවල බලපෑම යටතේ, පුද්ගලයෙකු හඳුනාගෙන ඇති ජීව විද්යාත්මක ලක්ෂණ වෙනස් විය හැක. නිදසුනක් වශයෙන්, පුද්ගලයෙකුට සෙම්ප්‍රතිශ්‍යාව වැළඳිය හැකි අතර, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ඔහුගේ කටහඬ හඳුනාගත නොහැකි ලෙස වෙනස් වේ. එබැවින්, ජෛවමිතික පද්ධතිවල "I වර්ගයේ දෝෂ" (එසේ කිරීමට අයිතිය ඇති පුද්ගලයෙකුට ප්රවේශය ප්රතික්ෂේප කිරීම) සංඛ්යාතය තරමක් ඉහළ ය. එකම FAR අගයන් සඳහා FRR අගය අඩු වන තරමට පද්ධතිය වඩා හොඳය. සමහර විට භාවිතා වේ සංසන්දනාත්මක ලක්ෂණ EER (Equal Error Rate), FRR සහ FAR ප්‍රස්ථාර ඡේදනය වන ලක්ෂ්‍යය තීරණය කරයි. නමුත් එය සැමවිටම නියෝජනය නොවේ. ජෛවමිතික පද්ධති භාවිතා කරන විට, විශේෂයෙන් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති, නිවැරදි ජෛවමිතික ලක්ෂණ ඇතුළත් කළ විට පවා, සත්‍යාපන තීරණය සැමවිටම නිවැරදි නොවේ. මෙය විශේෂාංග ගණනාවක් නිසා වන අතර, පළමුවෙන්ම, බොහෝ ජෛවමිතික ලක්ෂණ වෙනස් විය හැකි බැවිනි. පද්ධතියේ දෝෂයක් ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව යම් මට්ටමක පවතී. එපමණක් නොව, විවිධ තාක්ෂණයන් භාවිතා කරන විට, දෝෂය සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් විය හැක. ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් භාවිතා කරන විට ප්රවේශ පාලන පද්ධති සඳහා, "ආගන්තුකයන්ට" ඉඩ නොදීමට හෝ සියලු "අභ්යන්තර" වලට ඉඩ නොදීමට වඩා වැදගත් වන්නේ කුමක්ද යන්න තීරණය කිරීම අවශ්ය වේ.

සහල්. 4.2

FAR සහ FRR පමණක් නොව ජෛවමිතික පද්ධතියක ගුණාත්මකභාවය තීරණය කරයි. මෙය එකම මාර්ගය නම්, ප්‍රමුඛ තාක්‍ෂණය DNA හඳුනාගැනීමයි, ඒ සඳහා FAR සහ FRR ශුන්‍යයට නැඹුරු වේ. නමුත් මානව සංවර්ධනයේ වත්මන් අවධියේදී මෙම තාක්ෂණය අදාළ නොවන බව පැහැදිලිය. එබැවින්, වැදගත් ලක්ෂණ වන්නේ ව්යාජ, වේගය සහ පද්ධතියේ පිරිවැය සඳහා ප්රතිරෝධයයි. පුද්ගලයෙකුගේ ජෛවමිතික ලක්ෂණය කාලයත් සමඟ වෙනස් විය හැකි බව අප අමතක නොකළ යුතුය, එබැවින් එය අස්ථායී නම්, මෙය සැලකිය යුතු අවාසියකි. ආරක්ෂිත පද්ධතිවල ජෛවමිතික තාක්ෂණය භාවිතා කරන්නන් සඳහා භාවිතයේ පහසුව ද වැදගත් සාධකයකි. ලක්‍ෂණ ස්කෑන් කරන පුද්ගලයාට කිසිදු අපහසුතාවයක් ඇති නොවිය යුතුය. මේ සම්බන්ධයෙන්, වඩාත්ම සිත්ගන්නා ක්රමය වන්නේ, ඇත්ත වශයෙන්ම, මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙම අවස්ථාවේ දී වෙනත් ගැටළු පැන නගී, මූලික වශයෙන් පද්ධතියේ නිරවද්‍යතාවයට සම්බන්ධ වේ.

සාමාන්‍යයෙන්, ජෛවමිතික පද්ධතියක් මොඩියුල දෙකකින් සමන්විත වේ: ලියාපදිංචි මොඩියුලයක් සහ හඳුනාගැනීමේ මොඩියුලයක්.

ලියාපදිංචි කිරීමේ මොඩියුලයනිශ්චිත පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සඳහා පද්ධතිය "පුහුණු" කරයි. ලියාපදිංචි කිරීමේ අදියරේදී, වීඩියෝ කැමරාවක් හෝ වෙනත් සංවේදක පුද්ගලයෙකුගේ පෙනුම පිළිබඳ ඩිජිටල් නිරූපණයක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා ස්කෑන් කරයි. ස්කෑන් කිරීමේ ප්රතිඵලයක් ලෙස, පින්තූර කිහිපයක් සෑදී ඇත. ඉතා මැනවින්, මෙම රූපවල තරමක් වෙනස් කෝණ සහ මුහුණේ ඉරියව් ඇත, වඩාත් නිවැරදි දත්ත සඳහා ඉඩ ලබා දේ. විශේෂ මෘදුකාංග මොඩියුලයක් මෙම නිරූපණය සකසන අතර පුද්ගලයාගේ ලාක්ෂණික ලක්ෂණ තීරණය කරයි, පසුව අච්චුවක් නිර්මාණය කරයි. අක්ෂි කුහරවල ඉහළ සමෝච්ඡයන්, කම්මුල් අවට ප්‍රදේශ සහ මුඛයේ දාර වැනි මුහුණේ සමහර කොටස් කාලයත් සමඟ පාහේ නොවෙනස්ව පවතී. ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් සඳහා නිර්මාණය කරන ලද බොහෝ ඇල්ගොරිතමයන් හිසකෙස් රේඛාවට ඉහළින් මුහුණේ ප්රදේශය විශ්ලේෂණය නොකරන බැවින්, පුද්ගලයෙකුගේ කොණ්ඩා මෝස්තරයේ ඇති විය හැකි වෙනස්කම් සැලකිල්ලට ගත හැකිය. එක් එක් පරිශීලකයාගේ රූප සැකිල්ල ජෛවමිතික පද්ධතියේ දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇත.

හඳුනාගැනීමේ මොඩියුලයවීඩියෝ කැමරාවකින් පුද්ගලයෙකුගේ රූපයක් ලබාගෙන එය අච්චුව ගබඩා කර ඇති එකම ඩිජිටල් ආකෘතියට පරිවර්තනය කරයි. ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලැබෙන දත්ත රූප එකිනෙක ගැළපෙනවාද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා දත්ත සමුදායක ගබඩා කර ඇති අච්චුවක් සමඟ සංසන්දනය කෙරේ. සත්‍යාපනය සඳහා අවශ්‍ය සමානතා මට්ටම සීරුමාරු කළ හැකි එළිපත්තකි විවිධ වර්ගපිරිස්, පළාත් සභා බලය, දවසේ වේලාව සහ තවත් සාධක ගණනාවක්.

හඳුනා ගැනීම සත්‍යාපනය, සත්‍යාපනය හෝ හඳුනාගැනීමේ ස්වරූපය ගත හැක. සත්‍යාපනය අතරතුර, ලැබුණු දත්තවල අනන්‍යතාවය සහ දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කර ඇති අච්චුව තහවුරු වේ. සත්‍යාපනය - වීඩියෝ කැමරාවෙන් ලැබෙන රූපය දත්ත සමුදායේ ගබඩා කර ඇති සැකිලි වලින් එකකට ගැලපෙන බව තහවුරු කරයි. හඳුනාගැනීමේදී, ලැබුණු ලක්ෂණ සහ ගබඩා කර ඇති සැකිලි වලින් එකක් සමාන නම්, පද්ධතිය අනුරූප අච්චුව සහිත පුද්ගලයා හඳුනා ගනී.

4.3 සූදානම් කළ විසඳුම් සමාලෝචනය

4.3.1. ICAR රසායනාගාරය: කථන ශබ්ද විකාශන පිළිබඳ අධිකරණ වෛද්ය පර්යේෂණ සංකීර්ණයක්

ICAR රසායනාගාර දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග සංකීර්ණය නිර්මාණය කර ඇත්තේ ශ්‍රව්‍ය තොරතුරු විශ්ලේෂණයේ පුළුල් පරාසයක ගැටළු විසඳීම සඳහා වන අතර එය නීතිය ක්‍රියාත්මක කරන ආයතන, රසායනාගාර සහ අධිකරණ වෛද්‍ය මධ්‍යස්ථාන, ගුවන් අනතුරු විමර්ශන සේවා, පර්යේෂණ සහ පුහුණු මධ්‍යස්ථානවල විශේෂිත දෙපාර්තමේන්තු වල ඉල්ලුමක් පවතී. නිෂ්පාදනයේ පළමු අනුවාදය 1993 දී නිකුත් කරන ලද අතර එහි ප්රතිඵලය විය එක්වප්‍රමුඛ ශ්‍රව්‍ය විශේෂඥයින් සහ මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්. සංකීර්ණයේ ඇතුළත් විශේෂිත මෘදුකාංග සපයයි ඉහළ ගුණත්වයකථන ශබ්ද රූපවල දෘශ්‍ය නිරූපණය. නවීන හඬ ජෛවමිතික ඇල්ගොරිතම සහ සියලු වර්ගවල කථන ශබ්ද කෝෂ පර්යේෂණ සඳහා බලගතු ස්වයංක්‍රීය මෙවලම් මඟින් විශේෂඥයින්ට විභාගවල විශ්වසනීයත්වය සහ කාර්යක්ෂමතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කිරීමට ඉඩ සලසයි. සංකීර්ණයට ඇතුළත් කර ඇති SIS II වැඩසටහන හඳුනාගැනීමේ පර්යේෂණ සඳහා අද්විතීය මෙවලම් ඇත: කථිකයා පිළිබඳ සංසන්දනාත්මක අධ්‍යයනයක්, ඔහුගේ කටහඬ සහ කථන පටිගත කිරීම් විභාගය සඳහා ලබා දී ඇති අතර, සැකකරුගේ කටහඬ සහ කථනයේ සාම්පල. හඳුනාගැනීමේ ෆොනොස්කොපික් පරීක්ෂණය එක් එක් පුද්ගලයාගේ කටහඬේ සහ කථනයේ සුවිශේෂත්වය පිළිබඳ න්‍යාය මත පදනම් වේ. ව්‍යුහ විද්‍යාත්මක සාධක: ප්‍රකාශනයේ අවයවවල ව්‍යුහය, වාචික පත්‍රිකාවේ සහ මුඛ කුහරයේ හැඩය මෙන්ම බාහිර සාධක: කථන කුසලතා, කලාපීය ලක්ෂණ, දෝෂ ආදිය.

ජෛවමිතික ඇල්ගොරිතම සහ ප්‍රවීණ මොඩියුල මගින් ෆොනොස්කොපික් හඳුනාගැනීමේ පර්යේෂණ ක්‍රියාවලීන් බොහෝමයක් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සහ විධිමත් කිරීමට හැකි වේ, එනම් සමාන වචන සෙවීම, සමාන ශබ්ද සෙවීම, සංසන්දනාත්මක ශබ්ද සහ නාද කොටස් තෝරා ගැනීම, ආකෘති සහ තාරතාව, ශ්‍රවණ හා භාෂාමය වර්ග අනුව කථිකයන් සංසන්දනය කිරීම. විශ්ලේෂණය. එක් එක් පර්යේෂණ ක්රමය සඳහා ප්රතිඵල සමස්ත හඳුනාගැනීමේ විසඳුමේ සංඛ්යාත්මක දර්ශක ආකාරයෙන් ඉදිරිපත් කෙරේ.

මෙම වැඩසටහන මොඩියුල ගණනාවකින් සමන්විත වන අතර, ඒවායේ ආධාරයෙන් එකකට එකක් ආකාරයෙන් සංසන්දනය කරනු ලැබේ. Formant සැසඳීම් මොඩියුලය පදනම් වී ඇත්තේ කථන ශබ්දවල (මූලික වශයෙන් ස්වර) ධ්වනි ලක්ෂණය දක්වන ශබ්ද පදය - ෆෝමන්ට්, වාචික ස්වරයේ සංඛ්‍යාත මට්ටම හා සම්බන්ධ වී ශබ්දයේ ශබ්දය සෑදීමයි. Formant Comparisons මොඩියුලය භාවිතයෙන් හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලිය අදියර දෙකකට බෙදිය හැකිය: පළමුව, විශේෂඥයා විමර්ශන ශබ්ද කොටස් සෙවීම සහ තෝරා ගැනීම, දන්නා සහ නොදන්නා කථිකයන් සඳහා යොමු කොටස් එකතු කිරීමෙන් පසුව, විශේෂඥයාට සංසන්දනය ආරම්භ කළ හැකිය. මොඩියුලය ස්වයංක්‍රීයව තෝරාගත් ශබ්ද සඳහා ආකෘති පථවල අභ්‍යන්තර සහ අන්තර්-කථක විචල්‍යතාවය ගණනය කරන අතර ධනාත්මක/ඍණ හඳුනාගැනීම හෝ අවිනිශ්චිත ප්‍රතිඵලයක් මත තීරණයක් ගනී. මොඩියුලය මඟින් තෝරාගත් ශබ්ද විකාශනයක බෙදා හැරීම දෘශ්‍යමය වශයෙන් සංසන්දනය කිරීමට ද ඔබට ඉඩ සලසයි.

Pitch Comparison මොඩියුලය ඔබට melodic contour analysis ක්‍රමය භාවිතයෙන් ස්පීකර හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලිය ස්වයංක්‍රීය කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙම ක්රමය melodic සමෝච්ඡ ව්යුහයේ සමාන මූලද්රව්ය ක්රියාත්මක කිරීමේ පරාමිතීන් මත පදනම්ව කථන සාම්පල සංසන්දනය කිරීම සඳහා අදහස් කෙරේ. විශ්ලේෂණය සඳහා, අවම, සාමාන්‍ය, උපරිම, ස්වර වෙනස් වීමේ වේගය, kurtosis, bevel යනාදී අගයන් ඇතුළුව, ඒවායේ විස්තරය සඳහා සමෝච්ඡ කොටස් 18 ක් සහ පරාමිති 15 ක් ඇත. මොඩියුලය සංසන්දනය කිරීමේ ප්‍රතිඵලය ආකාරයෙන් ලබා දෙයි. එක් එක් පරාමිතිය සඳහා ප්‍රතිශත ගැලපීම සහ ධනාත්මක/ඍණ හඳුනාගැනීම හෝ අවිනිශ්චිත ප්‍රතිඵලය පිළිබඳ තීරණයක් ගනී. සියලුම දත්ත පෙළ වාර්තාවකට අපනයනය කළ හැක.

ස්වයංක්‍රීය හඳුනාගැනීමේ මොඩියුලය පහත ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් එකින් එක සංසන්දනය කිරීමට ඉඩ දෙයි:

• වර්ණාවලි-ආකෘතිය;
• තාර සංඛ්යා ලේඛන;
• Gaussian බෙදාහැරීම් මිශ්රණය;

කථිකයන් අතර අහඹු සිදුවීමේ සම්භාවිතාව සහ වෙනස්වීම් එක් එක් ක්‍රම සඳහා පමණක් නොව, ඒවායේ සම්පූර්ණත්වය සඳහාද ගණනය කෙරේ. ස්වයංක්‍රීය හඳුනාගැනීමේ මොඩියුලයෙන් ලබාගත් ලිපිගොනු දෙකක කථන සංඥා සංසන්දනය කිරීමේ සියලුම ප්‍රතිඵල පදනම් වී ඇත්තේ ඒවායේ අනන්‍යතාවයෙන් සැලකිය යුතු ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීම සහ එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලැබෙන විශේෂාංග කට්ටල අතර සමීපතාවයේ මිනුම ගණනය කිරීම සහ එහි ප්‍රතිඵලයක් වන විශේෂාංග කට්ටලවල සමීපත්වය ගණනය කිරීම මත ය. එකිනෙකාට. මෙම සමීපතා මිනුමෙහි එක් එක් අගය සඳහා, ස්වයංක්‍රීය සංසන්දනාත්මක මොඩියුලයේ පුහුණු කාලය තුළ, සංසන්දනාත්මක ලිපිගොනු වල කථනය අඩංගු කථිකයන්ගේ එකඟතාවයේ සම්භාවිතාව සහ වෙනස ලබා ගන්නා ලදී. මෙම සම්භාවිතාවන් සංවර්ධකයින් විසින් ෆොනෝග්‍රෑම් විශාල පුහුණු සාම්පලයකින් ලබා ගන්නා ලදී: දස දහස් ගණනක් කථිකයන්, විවිධ පටිගත කිරීමේ නාලිකා, බොහෝ පටිගත කිරීමේ සැසි, විවිධ වර්ගයේ කථන ද්‍රව්‍ය. ගොනුව-ගොනුව සංසන්දනය කිරීමේ තනි අවස්ථාවකට සංඛ්‍යානමය දත්ත යෙදීම සඳහා ගොනු දෙකක සමීපත්වය මැනීමේ ලබාගත් අගයන්හි ඇති විය හැකි ව්‍යාප්තිය සහ විවිධ මත පදනම්ව කථිකයන්ගේ අහඹු සිදුවීමේ / වෙනසෙහි අනුරූප සම්භාවිතාව සැලකිල්ලට ගැනීම අවශ්‍ය වේ. කථන උච්චාරණ තත්ත්වය පිළිබඳ විස්තර. ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛනවල එවැනි ප්‍රමාණ සඳහා විශ්වාස අන්තරාලය යන සංකල්පය භාවිතා කිරීමට යෝජනා කෙරේ. ස්වයංක්‍රීය සංසන්දනාත්මක මොඩියුලය විවිධ මට්ටම්වල විශ්වාසනීය කාල පරාසයන් සැලකිල්ලට ගනිමින් සංඛ්‍යාත්මක ප්‍රතිඵල පෙන්වයි, එමඟින් පරිශීලකයාට ක්‍රමයේ සාමාන්‍ය විශ්වසනීයත්වය පමණක් නොව, පුහුණු පදනම මත ලබාගත් නරකම ප්‍රති result ලය ද දැක ගත හැකිය. TsRT විසින් නිපදවන ලද ජෛවමිතික එන්ජිමෙහි ඉහළ විශ්වසනීයත්වය NIST (ජාතික ප්‍රමිති සහ තාක්ෂණ ආයතනය) පරීක්ෂණ මගින් තහවුරු කරන ලදී.

සමහර සංසන්දන ක්‍රම අර්ධ ස්වයංක්‍රීය (භාෂාමය සහ විගණන විශ්ලේෂණ)

නවීන විද්යාව නිශ්චල නොවේ. බොහෝ විට, උපාංග සඳහා උසස් තත්ත්වයේ ආරක්ෂාවක් අවශ්‍ය වන අතර එමඟින් අහම්බෙන් ඒවා සන්තකයේ තබා ගන්නා කෙනෙකුට තොරතුරු වලින් පූර්ණ ප්‍රයෝජන ගත නොහැක. මීට අමතරව, තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීමේ ක්රම භාවිතා කරනු ලබන්නේ එදිනෙදා ජීවිතයේදී පමණක් නොවේ.

මුරපද ඩිජිටල් ලෙස ඇතුළත් කිරීමට අමතරව, වඩාත් පුද්ගලාරෝපිත ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති ද භාවිතා වේ.

එය කුමක්ද?

මීට පෙර, එවැනි පද්ධතියක් භාවිතා කරන ලද්දේ ඉතා වැදගත් උපාය මාර්ගික වස්තූන් ආරක්ෂා කිරීම සඳහා සීමිත අවස්ථාවන්හිදී පමණි.

ඉන්පසුව, 2011 සැප්තැම්බර් 11 න් පසු, මෙම ප්‍රදේශවල පමණක් නොව, වෙනත් ප්‍රදේශවලට ද එවැනි ප්‍රවේශයක් යෙදිය හැකි බවට ඔවුන් නිගමනය කළහ.

මේ අනුව, වංචා සහ ත්‍රස්තවාදයට එරෙහිව සටන් කිරීමේ ක්‍රම කිහිපයක මෙන්ම එවැනි ක්ෂේත්‍රවල මානව හඳුනාගැනීමේ ශිල්පීය ක්‍රම අත්‍යවශ්‍ය වී ඇත:

සන්නිවේදන තාක්ෂණයන්, ජාල සහ පරිගණක දත්ත සමුදායන් සඳහා ජෛවමිතික ප්රවේශ පද්ධති;

දත්ත සමුදාය;

තොරතුරු ගබඩා පහසුකම් ආදිය වෙත ප්‍රවේශ පාලනය.

සෑම පුද්ගලයෙකුටම කාලයත් සමඟ වෙනස් නොවන හෝ වෙනස් කළ හැකි ලක්ෂණ සමූහයක් ඇත, නමුත් ඒ සමඟම විශේෂිත පුද්ගලයෙකුට පමණක් අයත් වේ. මේ සම්බන්ධයෙන්, මෙම තාක්ෂණයන්හි භාවිතා වන ජෛවමිතික පද්ධතිවල පහත පරාමිතීන් අපට ඉස්මතු කළ හැකිය:

ස්ථිතික - ඇඟිලි සලකුණු, කන් ඡායාරූපකරණය, දෘෂ්ටි විතානයේ ස්කෑනිං සහ වෙනත් ය.

අනාගතයේදී ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් විදේශ ගමන් බලපත්‍රයක් භාවිතා කරමින් පුද්ගලයෙකු සත්‍යාපනය කිරීමේ සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම ප්‍රතිස්ථාපනය කරනු ඇත, මන්ද බිල්ට් චිප්ස්, කාඩ්පත් සහ විද්‍යාත්මක තාක්ෂණයන්හි සමාන නවෝත්පාදනයන් හඳුන්වා දෙනු ලබන්නේ පමණක් නොවේ. මෙම ලේඛනය, නමුත් වෙනත් අය තුළද.

පෞරුෂය හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම පිළිබඳ කුඩා අපගමනය:

- හඳුනා ගැනීම- එක සිට බොහෝ; නියැදිය යම් පරාමිතීන් අනුව පවතින සියලුම ඒවා සමඟ සංසන්දනය කරයි.

- සත්යාපනය- එකට එක; නියැදිය කලින් ලබාගත් ද්රව්ය සමඟ සංසන්දනය කර ඇත. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, පුද්ගලයා දැන සිටිය හැක, පුද්ගලයාගේ ලබාගත් දත්ත දත්ත ගබඩාවේ ඇති මෙම පුද්ගලයාගේ නියැදි පරාමිතිය සමඟ සංසන්දනය කරනු ලැබේ;

ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති ක්‍රියා කරන ආකාරය

නිශ්චිත පුද්ගලයෙකු සඳහා පදනමක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා, ඔහුගේ ජීව විද්යාත්මක තනි පරාමිතීන් විශේෂ උපාංගයක් ලෙස සලකා බැලීම අවශ්ය වේ.

පද්ධතිය ලැබුණු ජෛවමිතික ලාක්ෂණික නියැදිය (පටිගත කිරීමේ ක්රියාවලිය) මතක තබා ගනී. මෙම අවස්ථාවේදී, පරාමිතිය සඳහා වඩාත් නිවැරදි යොමු අගයක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා සාම්පල කිහිපයක් සෑදීමට අවශ්ය විය හැකිය. පද්ධතියට ලැබෙන තොරතුරු ගණිතමය කේතයක් බවට පරිවර්තනය වේ.

නියැදිය සෑදීමට අමතරව, පද්ධතියට පුද්ගලික හැඳුනුම්කාරකය (PIN හෝ ස්මාර්ට් කාඩ්පත) සහ ජෛවමිතික නියැදිය ඒකාබද්ධ කිරීමට අමතර පියවර අවශ්‍ය විය හැකිය. පසුව, අනුකූලතාව සඳහා ස්කෑන් කිරීම සිදු වන විට, පද්ධතිය දැනටමත් වාර්තා කර ඇති ඒවා සමඟ ගණිතමය කේතය සංසන්දනය කරමින් ලැබුණු දත්ත සංසන්දනය කරයි. ඒවා ගැලපෙන්නේ නම්, එයින් අදහස් වන්නේ සත්‍යාපනය සාර්ථක වූ බවයි.

විය හැකි වැරදි

මුරපද හෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික යතුරු භාවිතයෙන් හඳුනා ගැනීම මෙන් නොව පද්ධතිය දෝෂ ඇති කරයි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, වැරදි තොරතුරු නිකුත් කරන පහත දැක්වෙන වර්ග වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය:

1 වර්ගයේ දෝෂය: ව්‍යාජ ප්‍රවේශ අනුපාතය (FAR) - එක් පුද්ගලයෙකු තවත් අයෙකු ලෙස වරදවා වටහා ගත හැකිය;

2 වර්ගයේ දෝෂය: ව්‍යාජ ප්‍රවේශ ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ අනුපාතය (FRR) - පුද්ගලයා පද්ධතිය තුළ හඳුනාගෙන නොමැත.

තුරන් කිරීම සඳහා, උදාහරණයක් ලෙස, දෝෂ මෙම මට්ටම, FAR සහ FRR දර්ශකවල ඡේදනය අවශ්ය වේ. කෙසේ වෙතත්, මෙය කළ නොහැක, මන්ද මේ සඳහා පුද්ගලයාගේ DNA හඳුනාගැනීම අවශ්ය වේ.

ඇඟිලි සලකුණු

මේ මොහොතේ, වඩාත් ප්රසිද්ධ ක්රමය වන්නේ ජෛවමිතික වේ. විදේශ ගමන් බලපත්‍රයක් ලබා ගන්නා විට, නූතන රුසියානු පුරවැසියන් ඔවුන්ගේ පුද්ගලික කාඩ්පතට එකතු කිරීම සඳහා ඇඟිලි සලකුණු ලබා ගැනීමේ ක්‍රියා පටිපාටිය අනුගමනය කළ යුතුය.

මෙම ක්‍රමය ඇඟිලිවල සුවිශේෂත්වය මත පදනම් වූ අතර අධිකරණ වෛද්‍ය විද්‍යාවෙන් (ඇඟිලි සලකුණු) පටන් ගෙන සෑහෙන කාලයක් තිස්සේ භාවිතා කර ඇත. ඇඟිලි පරිලෝකනය කිරීමෙන්, පද්ධතිය නියැදිය අද්විතීය කේතයක් බවට පරිවර්තනය කරයි, එය පවතින හඳුනාගැනීමක් සමඟ සංසන්දනය කරයි.

රීතියක් ලෙස, තොරතුරු සැකසුම් ඇල්ගොරිතම ඇඟිලි සලකුණු අඩංගු ඇතැම් ලක්ෂ්යවල තනි ස්ථානය භාවිතා කරයි - ශාඛා, රටා රේඛාවක අවසානය, ආදිය. රූපය කේතය බවට පරිවර්තනය කර ප්රතිඵලය නිපදවීමට ගතවන කාලය සාමාන්යයෙන් තත්පර 1 ක් පමණ වේ.

ඒ සඳහා වන මෘදුකාංග ඇතුළු උපකරණ දැනට සංකීර්ණයක නිෂ්පාදනය කර ඇති අතර සාපේක්ෂව මිල අඩුය.

ඇඟිලි (හෝ අත් දෙකම) පරිලෝකනය කිරීමේදී දෝෂ බොහෝ විට සිදුවන්නේ නම්:

ඇඟිලිවල අසාමාන්ය තෙත් බවක් හෝ වියළි බවක් පවතී.

හඳුනාගැනීම අපහසු කරන රසායනික මූලද්‍රව්‍ය සමඟ අත්වලට ප්‍රතිකාර කරනු ලැබේ.

මයික්‍රොක්‍රැක් හෝ සීරීම් ඇත.

තොරතුරු විශාල හා අඛණ්ඩ ප්රවාහයක් පවතී. උදාහරණයක් ලෙස, ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනරයක් භාවිතයෙන් සේවා ස්ථානයට ප්‍රවේශය සිදු කරන ව්‍යවසායක මෙය කළ හැකිය. මිනිසුන්ගේ ගලායාම සැලකිය යුතු බැවින්, පද්ධතිය අසාර්ථක විය හැකිය.

ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති සමඟ කටයුතු කරන වඩාත් ප්රසිද්ධ සමාගම්: Bayometric Inc., SecuGen. රුසියාවේ, Sonda, BioLink, SmartLok, ආදිය මේ සඳහා වැඩ කරයි.

අක්ෂි අයිරිස්

පටලයේ රටාව අභ්‍යන්තර ගර්භාෂ සංවර්ධනයේ 36 වන සතියේ පිහිටුවා ඇති අතර එය මාස දෙකකින් ස්ථාපිත වන අතර ජීවිත කාලය පුරාම වෙනස් නොවේ. ජෛවමිතික අයිරිස් හඳුනාගැනීමේ පද්ධති මෙම පරාසයේ අනෙක් අය අතර වඩාත් නිවැරදි පමණක් නොව, වඩාත්ම මිල අධික එකක් ද වේ.

ක්‍රමයේ වාසිය නම් ස්කෑන් කිරීම, එනම් රූප ග්‍රහණය කිරීම සෙන්ටිමීටර 10 ක් දුරින් සහ මීටර් 10 ක් දුරින් සිදුවිය හැකිය.

රූපයක් ග්‍රහණය කර ගත් විට, ඇසේ අයිරිස් මත ඇතැම් ස්ථාන පිහිටීම පිළිබඳ දත්ත පරිගණකය වෙත සම්ප්‍රේෂණය වන අතර එමඟින් ඇතුළත් වීමේ හැකියාව පිළිබඳ තොරතුරු සපයයි. මිනිස් අයිරිස් පිළිබඳ තොරතුරු සැකසීමේ වේගය 500 ms පමණ වේ.

දැනට මෙම පද්ධතියජෛවමිතික වෙළඳපොලේ පිළිගැනීම එවැනි හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමවල මුළු සංඛ්‍යාවෙන් 9% කට වඩා වැඩි නොවේ. ඒ අතරම, ඇඟිලි සලකුණු තාක්ෂණයන් විසින් අත්පත් කරගත් වෙළඳපල කොටස 50% ට වඩා වැඩි ය.

ඇසේ අයිරිස් ග්‍රහණය කර ගැනීමට සහ සැකසීමට ඔබට ඉඩ සලසන ස්කෑනර් වලට තරමක් සංකීර්ණ මෝස්තරයක් සහ මෘදුකාංගයක් ඇත, එබැවින් එවැනි උපාංගවලට ඉහළ මිලක් ඇත. මීට අමතරව, Iridian මුලදී මානව හඳුනාගැනීමේ පද්ධති නිෂ්පාදනයේ ඒකාධිකාරී විය. එවිට විවිධ උපාංග සඳහා සංරචක නිෂ්පාදනයේ දැනටමත් නියැලී සිටි වෙනත් විශාල සමාගම් වෙළඳපොළට ඇතුළු වීමට පටන් ගත්හ.

මේ අනුව, මේ මොහොතේ රුසියාවේ මානව අයිරිස් හඳුනාගැනීමේ පද්ධති නිර්මාණය කරන පහත සඳහන් සමාගම් තිබේ: AOptix, SRI International. කෙසේ වෙතත්, මෙම සමාගම් 1 සහ 2 වර්ගවල දෝෂ ගණන පිළිබඳ දර්ශක සපයන්නේ නැත, එබැවින් පද්ධතිය ව්යාජ ලෙස ආරක්ෂා කර නොමැති බව සත්යයක් නොවේ.

මුහුණේ ජ්යාමිතිය

2D සහ 3D මාතයන් තුළ මුහුණු හඳුනාගැනීම හා සම්බන්ධ ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති තිබේ. පොදුවේ ගත් කල, එක් එක් පුද්ගලයාගේ මුහුණේ ලක්ෂණ අද්විතීය වන අතර ජීවිත කාලය පුරාම වෙනස් නොවන බව විශ්වාස කෙරේ. ඇතැම් ලක්ෂ්‍ය අතර දුර, හැඩය යනාදී එවැනි ලක්ෂණ නොවෙනස්ව පවතී.

2D මාදිලිය යනු ස්ථිතික හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමයකි. රූපයක් අල්ලා ගැනීමේදී, පුද්ගලයා චලනය නොවී සිටීම අවශ්ය වේ. පසුබිම, උඩු රැවුලක් තිබීම, දීප්තිමත් ආලෝකය සහ මුහුණක් හඳුනා ගැනීමෙන් පද්ධතියට බාධා කරන වෙනත් සාධක ද ​​වැදගත් වේ. මෙයින් අදහස් කරන්නේ යම් වැරදි තිබේ නම්, ලබා දෙන ප්රතිඵලය වැරදි බවයි.

මේ මොහොතේ, මෙම ක්‍රමය එහි අඩු නිරවද්‍යතාවය නිසා විශේෂයෙන් ජනප්‍රිය නොවන අතර එය භාවිතා කරනුයේ බහුමාධ්‍ය (හරස්) ජෛවමිතික වල පමණි, එය මුහුණ සහ කටහඬින් එකවරම පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීමේ ක්‍රම සමූහයකි. ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධතිවලට වෙනත් මොඩියුල ඇතුළත් විය හැකිය - DNA, ඇඟිලි සලකුණු සහ අනෙකුත්. මීට අමතරව, හරස් ක්‍රමයට හඳුනාගත යුතු පුද්ගලයා සමඟ සම්බන්ධතා අවශ්‍ය නොවේ, එමඟින් තාක්ෂණික උපාංගවල පටිගත කර ඇති ඡායාරූප සහ කටහඬින් පුද්ගලයින් හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ.

3D ක්රමය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ආදාන පරාමිතීන් ඇත, එබැවින් එය 2D තාක්ෂණය සමඟ සැසඳිය නොහැක. රූපයක් පටිගත කිරීමේදී ගතිකයේ මුහුණක් භාවිතා වේ. පද්ධතිය, සෑම රූපයක්ම ග්‍රහණය කර ගනිමින් ත්‍රිමාණ ආකෘතියක් නිර්මාණය කරයි, එය ලැබුණු දත්ත සංසන්දනය කරයි.

මෙම අවස්ථාවේ දී, විශේෂ ජාලයක් භාවිතා කරනු ලැබේ, එය පුද්ගලයාගේ මුහුණට ප්රක්ෂේපණය වේ. ජෛවමිතික ආරක්ෂණ පද්ධති, තත්පරයකට රාමු කිහිපයක් ගනිමින්, ඒවාට ඇතුළු වන රූපය සැකසීම මෘදුකාංග. රූප නිර්මාණයේ පළමු අදියරේදී, මෘදුකාංගය මුහුණ දැකීමට අපහසු හෝ ද්විතියික වස්තූන් ඇති නුසුදුසු රූප ඉවත දමයි.

එවිට වැඩසටහන අනවශ්‍ය වස්තූන් හඳුනාගෙන නොසලකා හරියි (වීදුරු, කොණ්ඩා මෝස්තර ආදිය). මානවමිතික මුහුණේ ලක්ෂණ උද්දීපනය කර මතක තබා ගන්නා අතර, විශේෂ දත්ත ගබඩාවකට ඇතුළත් කර ඇති අද්විතීය කේතයක් ජනනය කරයි. රූපය ලබා ගැනීමේ කාලය තත්පර 2 ක් පමණ වේ.

කෙසේ වෙතත්, 2D ක්‍රමයට වඩා ත්‍රිමාණ ක්‍රමයේ වාසිය තිබියදීත්, මුහුණේ කිසියම් සැලකිය යුතු මැදිහත්වීමක් හෝ මුහුණේ ඉරියව්වල වෙනස්වීම් මෙම තාක්ෂණයේ සංඛ්‍යානමය විශ්වසනීයත්වය පිරිහී යයි.

අද, ජෛවමිතික මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයන් ඉහත විස්තර කර ඇති වඩාත්ම ප්‍රසිද්ධ ක්‍රම සමඟ භාවිතා කරනු ලබන අතර, එය සමස්ත ජෛවමිතික තාක්‍ෂණ වෙළඳපොලෙන් ආසන්න වශයෙන් 20% ක් පමණ වේ.

මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය දියුණු කරන සහ ක්‍රියාත්මක කරන සමාගම්: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. රුසියාවේ, පහත සඳහන් සමාගම් මෙම ගැටළුව සම්බන්ධයෙන් කටයුතු කරයි: Artec Group, Vocord (2D ක්රමය) සහ අනෙකුත්, කුඩා නිෂ්පාදකයින්.

අත්ලෙහි නහර

මීට වසර 10-15 කට පමණ පෙර, නව ජෛවමිතික හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයක් පැමිණියේය - අතේ නහර මගින් හඳුනා ගැනීම. රුධිරයේ ඇති හිමොග්ලොබින් අධෝරක්ත විකිරණ තීව්‍ර ලෙස අවශෝෂණය කර ගැනීම නිසා මෙය කළ හැකි විය.

විශේෂ IR කැමරාවක් අත්ල ඡායාරූපගත කරයි, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස රූපයේ ශිරා ජාලයක් දිස්වේ. මෙම රූපය මෘදුකාංගය මඟින් සකස් කර ප්‍රතිඵලය පෙන්වයි.

අතේ ඇති නහර වල පිහිටීම ඇසේ අයිරිස් වල ලක්ෂණ සමඟ සැසඳිය හැකිය - කාලයත් සමඟ ඒවායේ රේඛා සහ ව්‍යුහය වෙනස් නොවේ. විශ්වසනීයත්වය මෙම ක්රමයඅයිරිස් භාවිතයෙන් හඳුනා ගැනීමෙන් ලබාගත් ප්රතිඵල සමඟද සහසම්බන්ධ විය හැක.

පාඨකයෙකු සමඟ පින්තූරයක් ග්‍රහණය කර ගැනීම සඳහා සම්බන්ධතා ඇති කර ගැනීමට අවශ්‍ය නැත, නමුත් මෙම වර්තමාන ක්‍රමය භාවිතා කිරීමෙන් ප්‍රති result ලය වඩාත් නිවැරදි වීම සඳහා යම් යම් කොන්දේසි සපුරාලීම අවශ්‍ය වේ: උදාහරණයක් ලෙස, අතක් මත ඡායාරූප ගැනීමෙන් එය ලබා ගත නොහැක. වීදිය. එසේම, ස්කෑන් කිරීමේදී කැමරාව ආලෝකයට නිරාවරණය නොකරන්න. වයසට සම්බන්ධ රෝග තිබේ නම් අවසාන ප්රතිඵලය වැරදියි.

වෙළඳපොලේ ක්‍රමය බෙදා හැරීම 5% ක් පමණ වන නමුත් ඒ සඳහා විශාල උනන්දුවක් ඇත විශාල සමාගම්, දැනටමත් ජෛවමිතික තාක්ෂණයන් දියුණු කර ඇත: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

දෘෂ්ටි විතානය

දෘෂ්ටි විතානයේ මතුපිට කේශනාලිකා රටාව පරිලෝකනය කිරීම වඩාත් විශ්වාසදායක හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමය ලෙස සැලකේ. ඇස්වල අයිරිස් සහ අතේ නහර මගින් පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම සඳහා ජෛවමිතික තාක්ෂණයන්හි හොඳම ලක්ෂණ එය ඒකාබද්ධ කරයි.

ක්‍රමයට සාවද්‍ය ප්‍රතිඵල ලබා දිය හැකි එකම අවස්ථාව වන්නේ ඇසේ සුද ඇතිවීමයි. මූලික වශයෙන්, දෘෂ්ටි විතානයේ ජීවිත කාලය පුරාම නොවෙනස්ව පවතින ව්යුහයක් ඇත.

මෙම පද්ධතියේ අවාසිය නම් පුද්ගලයා චලනය නොවන විට දෘෂ්ටි විතානය පරිලෝකනය කිරීමයි. එහි යෙදුමේ සංකීර්ණ වන තාක්ෂණය, ප්රතිඵල සඳහා දිගු සැකසුම් කාලයක් අවශ්ය වේ.

එහි අධික පිරිවැය හේතුවෙන් ජෛවමිතික පද්ධතිය බහුලව භාවිතා නොවේ, නමුත් එය වෙළඳපොලේ මානව ලක්ෂණ ස්කෑන් කිරීම සඳහා සියලු ක්රමවල වඩාත්ම නිවැරදි ප්රතිඵල සපයයි.

අත්

අනෙකුත් ක්‍රමවලට සාපේක්ෂව අඩුම ප්‍රතිඵල ලබා දෙන බැවින් අතින් ජ්‍යාමිතිය මගින් හඳුනාගැනීමේ පෙර ජනප්‍රිය ක්‍රමය භාවිතය අඩු වෙමින් පවතී. ස්කෑන් කරන විට, ඇඟිලි ඡායාරූපගත කර ඇත, ඒවායේ දිග, නෝඩ් සහ අනෙකුත් තනි පරාමිතීන් අතර සම්බන්ධතාවය තීරණය වේ.

කන් හැඩය

විශේෂඥයන් පවසන්නේ සෑම දෙයක්ම බවයි පවතින ක්රමහඳුනාගැනීම් මගින් පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම තරම් නිවැරදි නොවේ කෙසේ වෙතත්, DNA මගින් අනන්‍යතාවය තීරණය කිරීමට ක්‍රමයක් ඇත, නමුත් මෙම අවස්ථාවේ දී මිනිසුන් සමඟ සමීප සම්බන්ධතා ඇති බැවින් එය සදාචාර විරෝධී යැයි සැලකේ.

එක්සත් රාජධානියේ පර්යේෂක මාර්ක් නික්සන් පවසන්නේ මෙම මට්ටමේ ක්‍රම නව පරම්පරාවේ ජෛවමිතික පද්ධති වන අතර ඒවා වඩාත් නිවැරදි ප්‍රතිඵල ලබා දෙන බවයි. දෘෂ්ටි විතානය, අයිරිස් හෝ ඇඟිලි මෙන් නොව, හඳුනා ගැනීම දුෂ්කර වන බාහිර පරාමිතීන් බොහෝ විට දිස්විය හැකිය, මෙය කන් මත සිදු නොවේ. ළමා කාලයේ දී පිහිටුවන ලද, කණ පමණක් එහි ප්රධාන කරුණු වෙනස් නොකර වර්ධනය වේ.

නව නිපැයුම්කරු ශ්‍රවණ ඉන්ද්‍රිය මගින් පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීමේ ක්‍රමය හැඳින්වූයේ "කදම්භ රූප පරිවර්තනය" ලෙසිනි. මෙම තාක්ෂණයවිවිධ වර්ණ කිරණ සහිත රූපයක් ග්‍රහණය කර ගැනීම ඇතුළත් වන අතර එය ගණිතමය කේතයකට පරිවර්තනය වේ.

කෙසේ වෙතත්, විද්යාඥයාට අනුව, ඔහුගේ ක්රමය ද ඍණාත්මක පැති ඇත. නිදසුනක් ලෙස, කන් ආවරණය කරන හිසකෙස්, වැරදි ලෙස තෝරාගත් කෝණය සහ වෙනත් වැරදි පැහැදිලි රූපයක් ලබා ගැනීමට බාධා කළ හැකිය.

කන් ස්කෑනිං තාක්ෂණය ඇඟිලි සලකුණු වැනි ප්‍රසිද්ධ හා හුරුපුරුදු හඳුනාගැනීමේ ක්‍රමයක් ප්‍රතිස්ථාපනය නොකරනු ඇත, නමුත් ඒ සමඟම භාවිතා කළ හැකිය.

මෙය මිනිසුන් හඳුනාගැනීමේ විශ්වසනීයත්වය වැඩි කරනු ඇතැයි විශ්වාස කෙරේ. අපරාධකරුවන් අල්ලා ගැනීමේදී විවිධ ක්රම (බහු මාදිලියේ) සංයෝජනය විශේෂයෙන් වැදගත් වන බව විද්යාඥයා විශ්වාස කරයි. අත්හදා බැලීම් සහ පර්යේෂණවල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, ඔවුන් රූපවලින් වැරදි පාර්ශවයන් අනන්‍ය ලෙස හඳුනා ගැනීමට උසාවියේදී භාවිතා කරන මෘදුකාංගයක් නිර්මාණය කිරීමට බලාපොරොත්තු වේ.

මිනිස් හඬ

හඬ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතයෙන් පුද්ගලික හඳුනාගැනීම දේශීයව සහ දුරස්ථව සිදු කළ හැක.

උදාහරණයක් ලෙස, දුරකථනයෙන් කතා කරන විට, පද්ධතිය දත්ත ගබඩාවේ ඇති ඒවා සමඟ මෙම පරාමිතිය සංසන්දනය කර ප්‍රතිශත අනුව සමාන සාම්පල සොයා ගනී. සම්පූර්ණ ගැලපීමක් යනු අනන්‍යතාවය තහවුරු වී ඇති බවයි, එනම් කටහඬින් හඳුනාගැනීම සිදුවී ඇති බවයි.

යම් දෙයකට සම්ප්‍රදායික ආකාරයෙන් ප්‍රවේශ වීම සඳහා, ඔබ යම් යම් ආරක්ෂක ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දිය යුතුය. මෙය ඩිජිටල් කේතයක්, මවගේ මංගල නම සහ අනෙකුත් පෙළ මුරපද වේ.

මෙම ප්‍රදේශයේ නවීන පර්යේෂණවලින් පෙනී යන්නේ මෙම තොරතුරු ලබා ගැනීම තරමක් පහසු වන බැවින් හඬ ජෛවමිතික වැනි හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම භාවිතා කළ හැකි බවයි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, සත්යාපනයට යටත් වන කේතයන් පිළිබඳ දැනුම නොව, පුද්ගලයාගේ පෞරුෂය.

මෙය සිදු කිරීම සඳහා, සේවාදායකයාට කේත වාක්‍ය ඛණ්ඩයක් පැවසීමට හෝ කතා කිරීමට පටන් ගත යුතුය. පද්ධතිය ඇමතුම්කරුගේ කටහඬ හඳුනාගෙන එය මෙම පුද්ගලයාට අයත් දැයි පරීක්ෂා කරයි - ඔහු තමා යැයි කියන තැනැත්තා දැයි.

ජෛවමිතික තොරතුරු ආරක්ෂණ පද්ධති මෙම වර්ගයේමිල අධික උපකරණ අවශ්ය නොවේ, මෙය ඔවුන්ගේ වාසියයි. මීට අමතරව, පද්ධතිය මගින් හඬ පරිලෝකනය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබට විශේෂ දැනුමක් අවශ්ය නොවේ, උපාංගය ස්වාධීනව "සත්ය-අසත්ය" ප්රතිඵලය නිපදවයි.

අත් අකුරින්

අකුරු ලියන ආකාරය අනුව පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීම ජීවිතයේ ඕනෑම ස්ථානයක පාහේ අත්සන් කිරීමට අවශ්‍ය වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, බැංකුවක, විශේෂඥයෙකු ගිණුමක් විවෘත කිරීමේදී උත්පාදනය කරන ලද නියැදිය ඊළඟ සංචාරයේදී ඇලවූ අත්සන් සමඟ සංසන්දනය කරන විට මෙය සිදු වේ.

මෙම ක්‍රමයේ නිරවද්‍යතාවය අඩුය, මන්ද හඳුනාගැනීම සිදු වන්නේ පෙරදී මෙන් ගණිතමය කේතයක් භාවිතයෙන් නොව සරල සංසන්දනයෙනි. මෙහි ආත්මීය සංජානනය ඉහළ මට්ටමක පවතී. මීට අමතරව, වයස සමඟ අත් අකුරු විශාල වශයෙන් වෙනස් වන අතර, එය බොහෝ විට හඳුනාගැනීම දුෂ්කර කරයි.

මෙම අවස්ථාවේ දී, එය භාවිතා කිරීම වඩා හොඳය ස්වයංක්රීය පද්ධති, දෘශ්‍ය ගැලපීම් පමණක් නොව, බෑවුම, ලකුණු අතර දුර සහ වෙනත් ලාක්ෂණික ලක්ෂණ වැනි වචන අක්ෂර වින්‍යාසයේ වෙනත් සුවිශේෂී ලක්ෂණ ද තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.