Biyometrik parmak izi güvenliği. Biyometrik bilgisayar güvenliği yöntemleri. Parmak izi yöntemlerini kullanan çözümler

Gizli bilgilere veya bir nesneye erişirken kişisel kimlik sorunu her zaman önemli olmuştur. Manyetik kartlar, elektronik geçişler, şifreli radyo mesajları taklit edilebiliyor, anahtarlar kaybolabiliyor, hatta istenirse görünümleri bile değiştirilebiliyor. Ancak bir dizi biyometrik parametre kesinlikle kişiye özeldir.

Biyometrik güvenlik nerede kullanılır?

Modern biyometrik sistemler, nesne kimlik doğrulamasında yüksek güvenilirlik sağlar. Aşağıdaki alanlarda erişim kontrolü sağlayın:

• Kişisel veya ticari nitelikteki gizli bilgilerin aktarılması ve alınması;
• Elektronik işyerine kaydolma ve oturum açma;
• Uzaktan bankacılık işlemlerinin yürütülmesi;
• Veritabanlarının ve elektronik ortamdaki her türlü gizli bilginin korunması;
• Sınırlı erişime sahip tesisler için erişim sistemleri.

Teröristlerden ve suç unsurlarından kaynaklanan güvenlik tehdidinin düzeyi, biyometrik güvenlik ve erişim kontrolü yönetim sistemlerinin yalnızca devlet kurumlarında veya büyük şirketlerde değil, özel kişiler arasında da yaygın olarak kullanılmasına yol açmıştır. Günlük yaşamda bu tür ekipmanlar en çok erişim sistemlerinde ve kontrol teknolojilerinde kullanılır: akıllı ev».

Biyometrik güvenlik sistemi şunları içerir:

Biyometrik özellikler, yüksek derecede güvenliğe sahip oldukları (sahte edilmesi zor) ve çalınamadığı, unutulamadığı veya kaybolamadığı için bir kişinin kimliğini doğrulamanın çok uygun bir yoludur. Tüm modern biyometrik kimlik doğrulama yöntemleri iki kategoriye ayrılabilir:

1. İstatistiksel Bunlar, bir insanda hayatı boyunca her zaman mevcut olan benzersiz fizyolojik özellikleri içerir. En yaygın parametre parmak izidir;
2. Dinamik– edinilmiş davranışsal özelliklere dayalıdır. Kural olarak, herhangi bir süreci yeniden üretirken bilinçaltı, tekrarlanan hareketlerle ifade edilirler. En yaygın olanı grafolojik parametrelerdir (el yazısının bireyselliği).

İstatistiksel yöntemler

ÖNEMLİ! Buna dayanarak, irisin aksine retinanın bir kişinin hayatı boyunca önemli ölçüde değişebileceği tespit edildi.

LG tarafından üretilen retina tarayıcı

Dinamik Yöntemler

• Özel ekipman gerektirmeyen oldukça basit bir yöntem. Genellikle akıllı ev sistemlerinde komut arayüzü olarak kullanılır. Ses kalıpları oluşturmak için sesin frekansı veya istatistiksel parametreleri kullanılır: tonlama, perde, ses modülasyonu vb. Güvenlik düzeyini artırmak için parametrelerin bir kombinasyonu kullanılır.

Sistemin yaygın kullanımını pratik hale getiren bir takım önemli dezavantajları vardır. Ana dezavantajları şunları içerir:

• Saldırganların yönlü bir mikrofon kullanarak sesli şifre kaydetme yeteneği;
• Tanımlamanın düşük değişkenliği. Her insanın sesi sadece yaşla birlikte değil aynı zamanda sağlık koşulları, ruh halinin vb. etkisiyle de değişir.

Akıllı ev sistemlerinde, ortalama güvenlik düzeyine sahip binalara erişimi kontrol etmek veya çeşitli cihazları kontrol etmek için ses tanımlamanın kullanılması tavsiye edilir: aydınlatma, ısıtma sistemi, perdelerin ve panjurların kontrolü vb.

• Grafolojik kimlik doğrulama. El yazısı analizine dayanmaktadır. Anahtar parametre, bir belgeyi imzalarken elin refleks hareketidir. Bilgi elde etmek için yüzeydeki basıncı kaydeden hassas sensörlere sahip özel kalemler kullanılır. Gerekli koruma seviyesine bağlı olarak aşağıdaki parametreler karşılaştırılabilir:
• İmza şablonu— resmin kendisi cihazın hafızasındaki resimle karşılaştırılarak kontrol edilir;
• Dinamik parametreler– imza hızı mevcut istatistiksel bilgilerle karşılaştırılır.

ÖNEMLİ! Kural olarak, modern güvenlik sistemlerinde ve ICS'de tanımlama için çeşitli yöntemler kullanılır. Örneğin, el parametrelerinin eş zamanlı ölçümüyle parmak izi alma. Bu yöntem sistemin güvenilirliğini önemli ölçüde arttırır ve sahtecilik olasılığını önler.

Video - Biyometrik tanımlama sistemlerinin güvenliği nasıl sağlanır?

Bilgi güvenliği sistemleri üreticileri

Açık şu an Birçok şirket, ortalama kullanıcının karşılayabileceği biyometrik sistemler konusunda pazara liderlik ediyor.

PC erişim kontrolü için ZK7500 biyometrik USB parmak izi okuyucu kullanılır

Biyometrik sistemlerin iş dünyasında kullanılması yalnızca güvenlik düzeyini önemli ölçüde artırmakla kalmayacak, aynı zamanda bir işletmede veya ofiste iş disiplininin güçlendirilmesine de yardımcı olacaktır. Günlük yaşamda biyometrik tarayıcılar yüksek maliyetleri nedeniyle çok daha az kullanılıyor, ancak arzın artmasıyla birlikte bu cihazların çoğu yakında ortalama kullanıcının kullanımına sunulacak.

Vladislav Şarov

Güvenlik, ölçülmesi zor bir maddedir çünkü bir müşterinin ekonomik nedenlerle kendi güvenliğini feda etmesini hayal etmek zordur. Artan terör tehdidi ve güvenlik sistemlerini iyileştirme ihtiyacı, biyometrik ekipman pazarının son zamanlarda hızla büyümeye başlamasına yol açmıştır - 2007 yılına kadar bu pazarın 7 milyar dolara ulaşması beklenmektedir. yalnızca ticari kurumlar değil, devlet hizmetleri ve departmanları. Havalimanları, stadyumlar ve toplu ziyaretçi kontrol sistemleri gerektiren diğer tesislere özellikle dikkat edilecektir.

Zaten 2006 yılında, Avrupa Birliği ülkelerinin vatandaşları sözde elektronik pasaportların sahibi olacaklar - sahibinin bazı biyometrik verilerinin (örneğin, parmak izleri, iris hakkında bilgiler) kaydedildiği özel bir çip üzerine inşa edilmiş belgeler ve ayrıca ilgili sivil veriler (kart numaraları sigortası, ehliyet, banka hesapları vb.). Bu tür belgelerin uygulama kapsamı neredeyse sınırsızdır: uluslararası kimlik kartları, kredi kartları, sağlık kartları, sigorta poliçeleri, geçiş kartları olarak kullanılabilirler - liste uzayıp gider. 20 Eylül 2004'te Rusya Federasyonu Başkanı, biyometrik bilgi içeren pasaportların tanıtılmasına hazırlanmaları gereken bölümler arası bir grubun oluşturulmasına ilişkin bir kararname imzaladı. Belge paketinin hazırlanması için son tarih 1 Ocak 2006'ya kadar verildi.

Ama eğer Gündelik Yaşam Biyometrik sistemlere hâlâ alışmamız gerekiyor olsa da bazı alanlarda biyometri zaten birkaç yıldır aktif olarak kullanılıyor. Bu alanlardan biri de bilgisayar güvenliğidir. Biyometrik teknolojilere dayalı en yaygın çözüm, biyometrik özelliklere dayalı tanımlama (veya doğrulama) yöntemidir. Şirket ağı veya bir iş istasyonunu (PC, dizüstü bilgisayar vb.) başlatırken.

Bir nesnenin biyometrik tanınması, bu nesnenin fizyolojik veya psikolojik özelliklerinin sistem veri tabanında depolanan özellikleriyle karşılaştırılmasından oluşur. Biyometrik tanımlamanın temel amacı, meşru kullanıcıların erişimini son derece nadiren reddedecek ve aynı zamanda bilgisayar bilgi depolarına yetkisiz girişi tamamen engelleyecek bir kayıt sistemi oluşturmaktır. Şifre ve kartlarla karşılaştırıldığında bu sistem çok daha fazlasını sağlar güvenilir korumaÇünkü insanın kendi bedeni unutulamaz veya kaybolamaz.

Eğer Hakkında konuşuyoruz iş istasyonunun korunmasına ilişkin olarak, kayıtlı kullanıcıların biyometrik veri şablonları (örneğin parmak izleri) doğrudan bu iş istasyonunda güvenli bir depolama alanına yerleştirilir. Biyometrik tanımlama prosedürünü başarıyla tamamladıktan sonra kullanıcıya erişim izni verilir. işletim sistemi. Kurumsal ağ durumunda, tüm ağ kullanıcılarına ait tüm biyometrik veri şablonları, özel olarak atanmış bir kimlik doğrulama sunucusunda merkezi olarak depolanır. Ağa girerken, biyometrik tanımlama prosedüründen geçen kullanıcı, sağlanan tanımlayıcıların doğrulandığı özel bir sunucuyla doğrudan çalışır. Kurumsal ağ yapısında ayrı bir biyometrik kimlik doğrulama sunucusunun tahsis edilmesi, ölçeklenebilir oluşturmanıza olanak tanır ağ çözümleri ve gizli bilgileri böyle bir sunucuda saklayabilir; bu sunucuya erişim yalnızca bilgi sahibinin biyometrik kimliğiyle sağlanacaktır.

Kurumsal çözümler oluştururken çoğu zaman ağa giriş yapmanın yanı sıra biyometrik doğrulama prosedürleri şirkette kullanılan diğer programlara, örneğin kurumsal yönetim sistemlerine, çeşitli ofis uygulamalarına, kurumsal yazılımlara vb. entegre edilir. Bu yaklaşımla, Kimlik tespiti için gerekli tüm kullanıcıların verileri, kimlik doğrulama sunucusunda merkezi olarak saklanır ve kullanıcının kendisi, kullanılan tüm programların şifrelerini hatırlama veya sürekli olarak çeşitli kartları yanında taşıma ihtiyacından kurtulur.

Ayrıca, şifreleme anahtarlarına erişimin yalnızca sahiplerinin biyometrik olarak tanımlanmasından sonra sağlandığı kriptografik koruma araçları oldukça yaygınlaştı. Şunu belirtmek gerekir ki, alanda bilgisayar Güvenliği Kullanılan biyometrik karakteristik şablonu, kural olarak tek yönlü bir dönüşüme uğrar, yani bir parmak izi veya iris modelini ters prosedürle yeniden oluşturmak imkansızdır.

Kimlik Doğrulama Yöntemleri

Bildiğiniz gibi kimlik doğrulama, prensipte yalnızca bir kişi değil aynı zamanda bir yazılım süreci de olabilen bir konunun orijinalliğini kontrol etmeyi içerir. Genel olarak bireylerin kimlik doğrulaması, çeşitli formlarda saklanan bilgilerin sunulmasıyla mümkündür. Kimlik doğrulama, kamuya açık olan bilgilere erişim haklarını makul ve güvenilir bir şekilde ayırmanıza olanak tanır. Ancak diğer taraftan bu bilgilerin bütünlüğünün ve güvenilirliğinin sağlanması sorunu da ortaya çıkmaktadır. Kullanıcı, bilgiye güvenilir bir kaynaktan eriştiğinden emin olmalıdır. bu bilgi uygun yaptırımlar olmaksızın değiştirilmemiştir. Bire bir eşleşme (tek bir özellik üzerinde) bulmaya genellikle doğrulama adı verilir. Yüksek hız ile karakterize edilir ve bilgisayarın bilgi işlem gücüne minimum gereksinimler getirir. Bire çok aramaya kimlik denir.

Biyometrik kimlik doğrulama teknolojileri fizyolojik ve psikolojik olmak üzere iki geniş kategoriye ayrılabilir. Birincisi, bir kişinin fizyolojik (statik) özelliklerine, yani ona doğumdan itibaren verilen bütünleyici, benzersiz bir özelliğe dayanan yöntemleri içerir. Burada yüz özellikleri, göz yapısı (retina veya iris), parmak parametreleri (papiller çizgiler, kabartma, eklem uzunlukları vb.), avuç içi (izi veya topografyası), el şekli, bilekteki damar paterni gibi özellikler analiz edilir. veya termal resim.

Psikolojik grup, bir kişinin davranışsal (dinamik) özelliklerine dayanan sözde dinamik yöntemleri içerir. Yani bir eylemin yeniden üretilmesi sürecinde bilinçaltı hareketlerin karakteristik özelliklerini kullanırlar. Bu özellikler arasında kişinin sesi, imzasının özellikleri, dinamik yazma parametreleri, klavyeden metin girişi özellikleri vb. yer alır.

Herhangi bir biyometrik sistem, belirli bir modeli tanımanıza ve kullanıcının belirli fizyolojik veya davranışsal özelliklerinin doğruluğunu belirlemenize olanak tanır. Mantıksal olarak biyometrik sistem (Şekil 1) iki modüle ayrılabilir: kayıt ve tanımlama. Kayıt modülü, sistemin belirli bir kişiyi tanımlamayı öğrenmesini sağlamaktan sorumludur. Kayıt aşamasında biyometrik sensörler kişinin gerekli fizyolojik veya davranışsal özelliklerini tarayarak bunların dijital temsilini oluşturur. Özel bir modül, karakteristik özellikleri vurgulamak ve şablon adı verilen daha derli toplu ve anlamlı bir gösterim oluşturmak için bu gösterimi işler. Bir yüz görüntüsü için bu tür karakteristik özellikler, gözlerin, burnun ve ağzın boyutu ve göreceli konumu olabilir. Her kullanıcı için bir şablon biyometrik sistem veritabanında saklanır.

Kimlik modülü bir kişiyi tanımaktan sorumludur. Kimlik belirleme aşamasında biyometrik sensör, kimliği belirlenen kişinin özelliklerini kaydeder ve bu özellikleri şablonun saklandığı dijital formata dönüştürür. Ortaya çıkan şablon, şablonların birbiriyle eşleşip eşleşmediğini belirlemek için saklanan şablonla karşılaştırılır. Kimlik doğrulama sürecinde parmak izi tanımlama teknolojisi kullanıldığında, kayıt için kullanıcı adı girilir ve parmak izi, parolanın yerine geçer. Bu teknoloji, kullanıcının hesabını almak ve kayıt sırasında okunan parmak izi modeli ile o kullanıcı adı için önceden saklanan model arasında bire bir eşleşme olup olmadığını kontrol etmek için kullanıcının adını bir işaretçi olarak kullanır. Başka bir durumda, kayıt sırasında girilen parmak izi şablonu, kaydedilen şablonların tamamıyla karşılaştırılır.

Kesintisiz biyometrik bilgi kaynakları 2004 sonbaharında, APC Corporation (http://www.apc.com), PC ve dizüstü bilgisayar kullanıcılarının kişisel parolalarını yönetmesini kolaylaştıran kişisel bir parmak izi tarayıcısı olan Biyometrik Parola Yöneticisini duyurdu. Şirket, bir UPS üreticisi için alışılmadık bir segmentte ilk çıkışını, verileri oluşturma, iletme ve depolamanın herhangi bir aşamasında koruma arzusuyla açıkladı. Aynı zamanda TravelPower Case ve mobil yönlendirici gibi APC ürünlerinin piyasaya sürülmesinin nedeni de buydu. kablosuz Ağlar(Kablosuz Mobil Yönlendirici). Biyometrik yenilik, 20'ye kadar parmak izi standardını hatırlayarak 20 kullanıcının şifrelerini tek bir bilgisayar sisteminde saklamanıza olanak tanır. Kullanıcıyı tanımlamak için parmağınızı cihaza yerleştirmeniz yeterlidir; şifre yöneticisinin tasarımı doğru parmak izi taramasını sağlar. Yönetici, AuthenTec TruePrint teknolojisiyle parmak izlerini tarar ve kuruluk, aşınma, nasır, kir ve yağlı tabakalar gibi tipik kusurlardan bağımsız olarak cilt yüzeyi altındaki gerçek biyolojik yapısını analiz eder. Pakete bir USB kablosu ve sınırsız sayıda kullanıcı adı ve parolayı saklamanıza olanak tanıyan Windows 98/Me/2000/XP uyumlu yazılım dahildir.

Statik yöntemler

Parmak iziyle

Bu yöntem, her kişinin parmaklarındaki papiller desenlerin benzersizliğine dayanmaktadır (Şekil 2). Parmak izi, kullanılan en doğru, kullanıcı dostu ve uygun maliyetli biyometriktir. bilgisayar sistemleri ah kimlik. Parmak izi teknolojisi, kullanıcıların parola ihtiyacını ortadan kaldırarak destek çağrılarını azaltır ve ağ yönetim maliyetlerini azaltır.

Tipik olarak parmak izi tanıma sistemleri iki türe ayrılır: tanımlama için veya AFIS (Otomatik Parmak İzi Tanımlama Sistemleri) ve doğrulama için. İlk durumda, on parmağın hepsinin izleri kullanılır.

Parmak izi erişiminin avantajları kullanım kolaylığı, rahatlık ve güvenilirliktir. Parmak izlerini tanımak için iki temel algoritma vardır: bireysel ayrıntılarla (karakteristik noktalar) ve parmağın tüm yüzeyinin rahatlatılmasıyla. Buna göre, ilk durumda cihaz, yalnızca belirli bir parmak izine özgü olan bazı alanları kaydeder ve bunların göreceli konumunu belirler. İkinci durumda baskının tamamının görüntüsü işlenir. Modern sistemler, bu iki yöntemin bir kombinasyonunu giderek daha fazla kullanmaktadır; bu, her ikisinin de dezavantajlarını ortadan kaldırır ve tanımlamanın güvenilirliğini artırır.

Bir kişinin parmak izinin optik tarayıcıya kaydedilmesi çok fazla zaman almaz. Ayrı bir cihaz olan veya klavyeye yerleşik bir CCD kamera, parmak izinin fotoğrafını çeker. Daha sonra, özel algoritmalar kullanılarak, ortaya çıkan görüntü benzersiz bir "şablona" dönüştürülür - bu baskının, içinde mevcut olan çizgilerin kırılmaları ve kesişme noktaları tarafından belirlenen mikro noktalarının bir haritası. Bu şablon (parmak izinin kendisi değil) daha sonra şifrelenir ve ağ kullanıcılarının kimliğini doğrulamak için bir veritabanına kaydedilir. Bir şablon, onlarca ila yüzlerce mikro noktayı depolar. Aynı zamanda parmak izinin kendisi saklanmadığı ve mikro noktalar kullanılarak yeniden oluşturulamadığı için kullanıcıların gizlilikleri konusunda endişelenmelerine gerek kalmıyor.

Ultrasonik taramanın avantajı, kirli parmaklarda ve hatta ince lastik eldivenlerde gerekli özelliklerin belirlenebilmesidir. Modern tanıma sistemlerinin yeni kesilmiş parmaklar tarafından bile kandırılamayacağını belirtmekte fayda var (mikro devre cildin fiziksel parametrelerini ölçer).

Bir kullanıcıyı tanımlarken hata olasılığı diğer biyometrik yöntemlere göre çok daha düşüktür. Parmak izi tanımanın kalitesi ve algoritma tarafından doğru şekilde işlenme olasılığı, büyük ölçüde parmağın yüzeyinin durumuna ve tarama elemanına göre konumuna bağlıdır. Farklı sistemlerin bu iki parametre için farklı gereksinimleri vardır. Gereksinimlerin doğası özellikle kullanılan algoritmaya bağlıdır.

El geometrisine göre

Bu teknoloji, avuç içi boyutunu üç boyutlu olarak, parmakların uzunluğunu ve genişliğini, eklemlerin ana hatlarını vb. içeren birkaç düzine farklı özelliği değerlendirir. Bir kameradan oluşan özel bir cihaz kullanarak (Şekil 3) ve birkaç aydınlatıcı diyot (sırayla açıldığında avuç içi için farklı projeksiyonlar verirler), elin üç boyutlu bir görüntüsü oluşturulur. Güvenilirlik açısından, avuç içi izi okuyucusu daha fazla yer kaplamasına rağmen, el geometrisi tanımlaması parmak izi tanımayla karşılaştırılabilir.

Pirinç. 3. El geometrisi ile tanımlama.

Avuç içi ön tarafındaki damarların konumuna göre

Kızılötesi kamera kullanılarak avuç içi veya elin ön tarafındaki damarların deseni okunur, ortaya çıkan görüntü işlenir ve damarların desenine göre dijital konvolüsyon oluşturulur.

Yüz geometrisine göre

Bir kişinin yüzünün tespit edilmesi, şüphesiz günlük yaşamda en yaygın kullanılan tanıma yöntemidir. Ancak teknik uygulama açısından bu, (matematiksel açıdan) parmak izi tanımadan daha karmaşık bir görevdir ve daha pahalı ekipmanlar (dijital video veya fotoğraf kameraları ve video yakalama kartları) gerektirir. Sistem, görüntüyü aldıktan sonra yüz parametrelerini (örneğin gözler ile burun arasındaki mesafe) analiz eder. Bu yöntemin önemli bir avantajı vardır: bir örnek tanımlama şablonu hakkındaki verileri depolamak çok az bellek gerektirir. Ve bunların hepsi, ortaya çıktığı gibi, insan yüzünün tüm insanlar için aynı olan nispeten az sayıda alana "parçalanabileceği" için. Örneğin, belirli bir kişiye karşılık gelen benzersiz bir modeli hesaplamak için yalnızca 12 ila 40 karakteristik alan gereklidir.

Bir kişinin yüzünün üç boyutlu bir görüntüsünü oluştururken kaşların, gözlerin, burnun, dudakların vb. konturları vurgulanır, aralarındaki mesafe hesaplanır ve sadece bir görüntü değil, aynı zamanda onun birçok versiyonu da oluşturulur. yüzü çevirme, eğme veya ifadeyi değiştirme durumları. Uygulamanın amacına göre görsel sayısı değişmektedir. Bu method(kimlik doğrulama, doğrulama, geniş alanlarda uzaktan arama vb. için). Çoğu algoritma gözlük, şapka ve sakal varlığını telafi etmenize olanak tanır. Bu amaçla genellikle kızılötesi aralıkta yüz tarama kullanılır.

Gözün irisi tarafından

İnsan irisinin modelini analiz eden sistemler oldukça güvenilir bir tanıma sağlar. Gerçek şu ki, insan vücudunun bu kısmı çok kararlıdır. Pratik olarak yaşam boyunca değişmez, giyime, kirliliğe ve yaralara bağlı değildir. Ayrıca sağ ve sol gözlerin kabuklarının tasarım açısından önemli ölçüde farklı olduğunu da not ediyoruz.

İris tanımada aktif ve pasif sistemler arasında ayrım yapılır. Birinci tip sistemlerde kullanıcının kamerayı kendisi ayarlaması ve daha hassas hedefleme için hareket ettirmesi gerekir. Pasif sistemlerin kullanımı kamera otomatik olarak ayarlandığı için daha kolaydır. Bu ekipmanın yüksek güvenilirliği, ıslahevlerinde bile kullanılmasına olanak sağlar.

İris tarayıcılarının avantajı, iris noktalarının deseni gözün yüzeyinde olduğundan kullanıcının hedefe odaklanmasını gerektirmemesidir. Aslında gözün video görüntüsü bir metreden daha yakın mesafeden taranabilmektedir.

Retinaya göre

Retina tanımlama yöntemi alındı pratik kullanım nispeten yakın zamanda - geçen yüzyılın 50'li yıllarının ortalarında bir yerde. O zaman ikizlerde bile retina kan damarlarının düzeninin eşleşmediği kanıtlandı. Özel bir cihaza kaydolmak için kameranın gözetleme deliğinden bir dakikadan kısa bir süre bakmanız yeterli. Bu süre zarfında sistem retinayı aydınlatmayı ve yansıyan sinyali geri almayı başarır. Retinal tarama, gözbebeği yoluyla gözün arkasındaki kan damarlarına yönlendirilen düşük yoğunluklu kızılötesi ışık kullanır. Alınan sinyalden birkaç yüz başlangıç ​​karakteristik noktası çıkarılır; bunların ortalaması alınır ve kodlanmış bir dosyada saklanır.

Bu tür sistemlerin dezavantajları, her şeyden önce psikolojik faktörü içerir: her insan, göze bir şeyin parladığı bilinmeyen karanlık bir deliğe bakmayı sevmez. Ayrıca çok dikkatli bakmanız gerekiyor çünkü benzer sistemler kural olarak yanlış retina yönelimine duyarlıdır. Retinal tarayıcılar, kayıtlı kullanıcılar için en düşük erişim reddi yüzdelerinden birini ve neredeyse sıfır hata oranını garanti ettiğinden, çok gizli sistemlere erişimde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yüz termogramına göre

Bu kimlik doğrulama yöntemi, cilde kan sağlayan ve ısı üreten yüzdeki arterlerin benzersiz dağılımına dayanmaktadır. Bir termogram elde etmek için özel kızılötesi kameralar kullanılır. Yüz geometrisi ile tanımanın aksine, bu yöntem ikizleri bile ayırt edebiliyor.

Dinamik Yöntemler

Sesle

Bu en eski teknolojilerden biri ancak akıllı binalarda yaygın olarak kullanılması beklendiğinden gelişimi artık hızlandı. Ses tanımlama kodu oluşturmanın pek çok yolu vardır; kural olarak bunlar, sesin frekans ve istatistiksel özelliklerinin çeşitli kombinasyonlarıdır. Burada perde, modülasyon, tonlama vb. gibi parametreler değerlendirilebilir.Görünüm tanımanın aksine, bu yöntem pahalı ekipman gerektirmez - yalnızca bir ses kartı ve bir mikrofon.

Sesle tanımlama kullanışlıdır ancak aynı zamanda diğer biyometrik yöntemler kadar güvenilir değildir. Örneğin soğuk algınlığı olan bir kişi bu tür sistemleri kullanmakta zorluk yaşayabilir. Ses, fizyolojik ve davranışsal faktörlerin birleşiminden oluşur, dolayısıyla bu biyometrik yaklaşımla ilgili temel zorluk, tanımlama doğruluğudur. Şu anda, orta güvenlikli tesislere erişimi kontrol etmek için ses tanımlama kullanılıyor.

El yazısıyla

Görünüşe göre imza, bir kişinin fizyolojik özellikleri kadar benzersiz bir özelliğidir. Ek olarak, imza tanımlama yöntemi herhangi bir kişiye daha aşinadır, çünkü parmak izinden farklı olarak suç alanıyla ilişkili değildir.

Gelecek vaat eden kimlik doğrulama teknolojilerinden biri, yazarken insan elinin hareketinin benzersiz biyometrik özelliklerine dayanmaktadır. Tipik olarak imza verilerini işlemek için iki yöntem vardır: bir örnekle basit karşılaştırma ve dinamik doğrulama. Bunlardan ilki, girilen imzanın veri tabanında depolanan grafik örnekleriyle olağan şekilde karşılaştırılmasına dayandığı için çok güvenilmezdir. İmzanın her zaman aynı olamayacağından dolayı bu yöntem yüksek oranda hata ile çalışmaktadır. Dinamik doğrulama yöntemi çok daha karmaşık hesaplamalar gerektirir ve farklı alanlardaki el hareketinin hızı, basınç kuvveti ve imzanın çeşitli aşamalarının süresi gibi imza sürecine ait parametrelerin gerçek zamanlı kaydedilmesine olanak tanır. Bu, hiç kimse imza sahibinin elinin davranışını tam olarak kopyalayamayacağı için deneyimli bir grafologun bile bir imzayı taklit edemeyeceğini garanti eder.

Kullanıcı, standart bir sayısallaştırıcı ve kalem kullanarak olağan imzasını taklit eder ve sistem, hareket parametrelerini okur ve bunları daha önce veritabanına girilenlerle karşılaştırır. İmza görüntüsü standartla eşleşiyorsa sistem, imzalı belgeye kullanıcının adı, e-posta adresi, konumu, geçerli saat ve tarih, birkaç düzine hareket dinamiği özelliği (yön, hız, hızlanma) dahil olmak üzere imza parametreleri ve diğerleri hakkındaki bilgileri ekler. . Bu veriler şifrelenir, ardından hesaplanır çek toplamı ve tüm bunlar tekrar şifrelenerek biyometrik etiket adı verilen bir etiket oluşturulur. Sistemi kurmak için yeni kayıtlı bir kullanıcı, bir belgeyi beş ila on kez imzalama prosedürünü gerçekleştirir, bu da kişinin ortalama göstergeler ve bir güven aralığı elde etmesine olanak tanır. Bu teknoloji ilk olarak PenOp tarafından kullanıldı.

İmzayla kimlik tespiti her yerde kullanılamaz - özellikle bu yöntemin tesislere erişimi kısıtlamak veya erişime izin vermek için kullanılması sorunludur. bilgisayar ağları. Ancak bazı alanlarda, örneğin bankacılık sektöründe ve önemli belgelerin yürütüldüğü her yerde, imzanın doğruluğunun doğrulanması en etkili ve en önemlisi kolay ve gizli yol olabilir.

Klavye el yazısı ile

Yöntem genel olarak yukarıda açıklanana benzer, ancak boyamak yerine belirli bir kod sözcüğü kullanılır (eğer kullanılıyorsa) kişisel şifre kullanıcı için bu tür kimlik doğrulamaya iki faktörlü denir) ve aşağıdakiler dışında herhangi bir özel ekipman gerektirmez: standart klavye. Tanımlama için evrişimin oluşturulduğu ana karakteristik, kod sözcüğü kümesinin dinamiğidir.

Yöntemlerin karşılaştırılması

Farklı biyometrik tanımlama yöntemlerini ve yöntemlerini karşılaştırmak için istatistiksel göstergeler kullanılır - 1. tip hata olasılığı (“kendinizden birinin” sisteme girmesine izin vermemek) ve ikinci tip hata (“yabancının” sisteme girmesine izin vermek) . Yukarıda açıklanan biyometrik yöntemleri tip I hata okumalarına göre sıralamak ve karşılaştırmak çok zordur çünkü uygulandıkları ekipmana güçlü bağımlılıkları nedeniyle aynı yöntemler için büyük farklılıklar gösterirler. Yine de iki lider ortaya çıktı; parmak izi ve iris kimlik doğrulaması.

Parmak izi yöntemlerini kullanan çözümler

Uzmanların belirttiği gibi, bugüne kadar bilgisayar parmak izi sistemleri o kadar mükemmelliğe ulaştı ki, vakaların% 99'undan fazlasında bir kişinin parmak izlerinden doğru bir şekilde tanımlanmasını mümkün kılıyor. ABD Ticaret Bakanlığı Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) tarafından yürütülen yarışma, bu tür sistemler arasında üç kazananı ortaya çıkardı. NIST, 18 farklı şirket tarafından geliştirilen 34 ticari parmak izi tanımlama sisteminin kapsamlı testlerini gerçekleştirdi. Çalışma, FBI ve bakanlık tarafından kullanılan parmak izi tanımlama sistemlerinin entegrasyonuna yönelik programın bir parçası olarak ABD Adalet Bakanlığı tarafından finanse edildi. iç güvenlik AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ.

Sistemleri test etmek için 25.309 kişiye ait 48.105 parmak izi seti kullanıldı. En iyi (ve yaklaşık olarak aynı) sonuçlar, Japon NEC şirketi, Fransız Sagem ve Amerikan Cogent şirketi tarafından üretilen sistemler tarafından gösterildi. Çalışma, özellikle, çeşitli sistemlerdeki hata oranının, kimlik tespiti için belirli bir kişiden kaç parmak izi alındığına önemli ölçüde bağlı olduğunu gösterdi. Rekor sonuç, tek parmak izi kullanılarak yapılan kimlik tespitinde %98,6, iki parmak iziyle kimlik tespiti için %99,6 ve dört veya daha fazla parmakla kimlik tespiti için %99,9 oldu.

Bu tanımlama yöntemini temel alan yeni sistemlerin sayısı giderek artıyor. Böylece, güvenlik konusunda uzmanlaşmış SecuGen (http://www.secugen.com) şirketi, aşağıdaki ağlarda parmak izi tanımlamanın kullanılmasına olanak tanıyan ekipman ve yazılım sunmaktadır. Windows kontrolü. Programın tanıması ve güvenlik düzeyini belirlemesi için kullanıcının parmağını sensörün üzerine koyması yeterlidir. Sistemde kullanılan tarama sensörü 500 dpi çözünürlüğe sahiptir. Şu anda sistem Windows NT/2000'i çalıştırabilmektedir ve Windows Server 2003. Yetkilendirmeyi kolaylaştıran hoş bir yenilik, farklı kullanıcı parmaklarının parmak izlerinin farklı kayıt kayıtlarıyla eşleştirilebilmesidir.

Günümüzde hem klavyeler hem de fareler yerleşik parmak izi tarayıcısıyla üretilmektedir (Şekil 4). Bu nedenle Microsoft Corporation (http://www.microsoft.com), Parmak İzi Okuyuculu bir Microsoft Optik Masaüstü kiti (klavye artı parmak izi okuyuculu fare) sunmaktadır. Parmak İzi Özellikli Optik Masaüstü USB klavyede multimedya tuşları, beş programlanabilir düğme ve metni hem dikey hem de yatay olarak kaydırabilen bir Eğme Tekerleği bulunur. Wireless IntelliMouse Explorer ayrı bir USB Parmak İzi Okuyucusu ile birlikte gelir, önemli ölçüde daha uzun pil ömrüne sahiptir ve ayrıca bir Eğim Tekerleği içerir.

Pirinç. 4. Tarayıcılı fare.

Ancak Microsoft'un yerleşik parmak izi tarayıcılarına sahip fare ve klavye üretiminde uzmanlaşması, henüz biyometrik kimlik doğrulamadan geçmeden Windows'u çalıştıramayacağınız anlamına gelmiyor. Şu anda şirket genel eğilimi takip ediyor. Ve sonra - kim bilir.

Ancak Casio Computer, yerleşik parmak izi tarayıcısına sahip bir LCD ekranın prototipini geliştirdi. 1,2 inç diyagonal olan cihaz, cep telefonları için tasarlanmıştır. Parmak izi tarayıcıları tipik olarak bir görüntüyü yakalayan bir CCD sensörünü veya kapasitansı desenin doğasına göre değişen bir dizi kapasitör sensörünü temel alır. Casio ekranı, 0,7 mm kalınlığında şeffaf bir alt tabaka üzerinde bir optik sensör katmanı kullanıyor ve bu da geleneksel bir LCD ekranın üstüne yerleştiriliyor. Casio'nun açıkladığı gibi, CCD sensörleri kirli parmaklardaki parmak izlerini iyi okuyamıyor ve yoğunlaştırıcı sensörler, cilt çok kuruysa parmak izlerini iyi okuyamıyor. Şirket temsilcilerine göre optik sensörlerinde bu eksiklikler yok.

Parmak izi olan telefon inşa etmeye karar veren ilk kişi cep telefonu parmak izi tanıma sistemi, Kore şirketi Pantech (http://www.pantech.com) oldu. Geçtiğimiz yıl sonbaharın başında GI100 modeliyle pazara giriş yapmıştı. Renkli ekranın güzelliğine, kameraya, oyunlara ve diğer menü fonksiyonlarına yalnızca kayıtlı kullanıcılar (telefonun hafızasında parmak izlerini bırakmış olanlar) erişebilecek. Kullanıcı, sensöre dokunarak klavyenin kilidini açabilir ve tüm menü bölümlerine erişebilir. Gizli Parmakla Arama işlevi, 10 "gizli" numaranın hızlı aranmasını sağlar. Telefon numaraları ve bunların her biri sol veya sağ elin ayrı bir parmak iziyle ilişkilendirilebilir.

Yerli şirketler de “biyometrik cephe” konusunda aktif olarak çalışıyor. CenterInvest Soft şirketinin (http://www.centreinvest.com) ana faaliyetlerinden biri “işletmeler için biyometri”dir (bio2b). Şirketin, bilgi güvenliği ve kriptografik koruma araçlarının kullanımı alanında çalışmalar yapmak için Rusya Federasyonu Devlet Teknik Komisyonu ve FAPSI'den lisansların yanı sıra aşağıdakileri içeren belgelerle çalışmak için FSB'den bir lisansa sahip olduğuna dikkat edilmelidir. devlet sırrını oluşturan bilgiler. CenterInvest Soft'un biyometrik çözümleri, amaca göre iki büyük gruba ayrılabilir: biyometrik koruma bilgi kaynakları ve fiziksel erişimi sınırlandırırken biyometrik tanımlama. Bilgi kaynaklarını korumak için şirket hem kendi geliştirmelerini hem de diğer (Rus ve yabancı) şirketlerin ürünlerini sunmaktadır.

Böylece bio2b BioTime donanım ve yazılım çözümü, personelin gerçek çalışma süresinin izlenmesi ve kaydedilmesi için bir sistem oluşturmak üzere tasarlanmıştır. Aynı zamanda yönetim sağlar operasyonel bilgi devamsız çalışanlar hakkında. Çözüm, BioTime donanım ve yazılım kompleksinden (biyometrik kimlik doğrulama ekipmanı, hesapları depolamak için bir sunucu ve bir olay veritabanı, çalışanların gelişini/ayrılışını kaydetmek için yazılım, raporların otomatik oluşturulması ve dağıtımı) ve bir dizi hizmetten oluşur ( ekipman ve yazılımın temini ve konfigürasyonu, bakım sistemleri, kullanıcıların ve sistem yöneticilerinin eğitimi).

BioTime aşağıdaki gibi çalışır. Kontrol noktasına biyometrik tarayıcı ve istemci yazılımı içeren bir bilgisayar kurulur. Bir çalışan işe geldiğinde parmağını biyometrik kimlik doğrulama tarayıcı penceresine koyuyor. Sistem çalışanı kimliğine göre tanımlıyor hesap veritabanına girer ve olayı kaydeder. Çalışma gününün sonunda benzer bir prosedür gerçekleştirilir. Tarama ve tanıma işlemi 1-2 saniye sürer. Kimlik doğrulama sitelerindeki PC'lere, bir veritabanı sunucusuna ve BioTime yazılımına ek olarak kompleks, Devlet Teknik tarafından onaylanmış BioLink Technologies'den (http://www.biolink.ru) biyometrik parmak izi tarayıcıları U-Match Book veya U-Match Mouse'u içerir. Komisyon ve Rusya Federasyonu Devlet Standardı. Bu cihazların mankenlere ve "ölü" parmaklara karşı koruma fonksiyonlarına sahip olduğunu unutmayın.

Diğer bir çözüm olan bio2b BioVault, bilgisayarda saklanan gizli bilgilerin yetkisiz erişime (kullanım, bozulma, hırsızlık) karşı korunmasına yönelik bir yazılım ve donanım sistemidir. Parmak izlerini kullanarak biyometrik kullanıcı kimlik doğrulaması teknolojilerini birleştirir ve yazılım bilgilerin şifrelenmesi. Kompleks, BioLink U-Match Book veya BioLink U-Match Mouse parmak izi tarayıcılarını, ağda oturum açarken kullanıcı kimlik doğrulaması için BioLink Kimlik Doğrulama Merkezi istemci yazılımını içerir. Microsoft Windows(Windows NT/2000 etki alanları desteklenir, Aktif Dizin) ve Novell NetWare'in yanı sıra SecurIT'in BioVault gizli bilgi şifreleme sistemi (http://www.securit.ru). İkincisi, sabit, çıkarılabilir veya ağ sürücüsü Bilgilerin şifrelenmiş biçimde saklandığı ve disk ya da bilgisayar çıkarılsa bile yabancılar tarafından erişilemediği yer.

Bilgisayar sektörünün devleri biyometriden uzak durmuyor. IBM'in (http://www.ibm.com) endüstrinin yerleşik güvenliğe sahip ilk kişisel bilgisayarını duyurduğu 1999 yılından bu yana, şirket aslında diğer bilgisayar üreticileri için güvenlik standartlarını belirlemiştir. Kendini endüstri güvenliği standartlarını belirlemeye adamış bir kuruluş olan Trusted Computing Group'un (http://www.trustedcomputinggroup.org) kurucusu olarak IBM, sektörün en yenilikçi ve en güvenli bilgisayarlarını yaratmaya odaklanmıştır. Geçen yılın ekim ayında şirket, yerleşik parmak izi tarayıcısına sahip ilk ThinkPad T42 dizüstü bilgisayarı tanıttı. Bu aile artık yalnızca özel kaynaklara (örneğin, kişisel ve mali bilgiler, Web siteleri, belgeler ve e-posta), ancak aynı zamanda yeni araçları kullanarak yüksek düzeyde veri koruması sağlar biyometrik kontrol ve yerleşik güvenlik alt sistemi.

İlk "biyometrik" IBM ThinkPad dizüstü bilgisayarlarda parmak izi tarayıcı, Yerleşik Güvenlik Alt Sistemi ile birlikte çalışarak sisteme sorunsuz bir şekilde entegre edilen ek bir savunma hattı oluşturur. Parmak izi tarayıcısı bilek desteğinde, imleç bloğunun altında bulunur (Şek. 5). Sisteme giriş yapmak, uygulamaları başlatmak, Web sitelerine veya veritabanlarına erişmek için kullanıcının parmağını küçük bir yatay sensör üzerinde kaydırması yeterlidir. Tarama işlemi yalnızca birkaç saniye sürer; Böylece kullanım kolaylığı, standart dizüstü bilgisayarlarda bulunan maksimum koruma düzeyiyle birleştirilir. ThinkPad'in parmak izi tarayıcısı, parmağın daha geniş bir yüzey alanını tarayarak tanımlama hatalarını ortadan kaldırdığı için geleneksel görüntü sensörlerinden daha fazla veri yakalar.

IBM ayrıca, Secure Password Manager'ın eklenmesiyle Client Security Software Sürüm 5.4'ün piyasaya sürülmesiyle Gömülü Güvenlik Alt Sistemini de geliştirdi. Yeni sürüm kurulum ve kullanım süreçlerini basitleştirmektedir, ayrıca bu yazılım ilk kez ön kurulumlu olarak sunulmaktadır. Yeni bir versiyon parmak izi ve karmaşık şifrelerle kimlik tespiti desteğine sahip olup, her iki kimlik belirleme yöntemi birlikte ve birbirine alternatif olarak kullanılabilmektedir. Yeni yazılım ve yerleşik güvenlik çipi, güvenlik sağlamak için parmak izi tarayıcıyla entegre edilmiştir hayati bilgiler(şifreleme anahtarları, elektronik ayrıntılar ve şifreler dahil) ve dizüstü bilgisayarın izinsiz kullanımını önler.

Gömülü Güvenlik Alt Sistemi, IBM ThinkVantage teknoloji paketinin ThinkPad dizüstü bilgisayarları ve ThinkCentre masaüstü bilgisayarlarını devreye almayı, bağlamayı, korumayı ve desteklemeyi kolaylaştıran önemli bir bileşenidir. Buna karşılık, parmak izi tarayıcısı, tüm IBM güvenlik araçlarının yalnızca bir bileşenidir. Bu kompleks, sunucuları, işletim sistemlerini, tanımlama araçlarını, ara yazılımları, İnternet gizliliğini, ağ erişimini, bilgi depolamayı, sistem yönetim araçlarını ve danışmanlık çözümlerini içerir. Kompleks, bilgileri bilgisayar korsanlarından, virüslerden ve solucanlardan gelen tehditlerden, e-posta spam'ından ve yeni kullanımıyla ilgili sorunlardan korur. kablosuz teknolojiler ve aynı zamanda hükümet düzenlemelerine uygunluğu sağlar. bilgi Güvenliği.

IBM aynı zamanda tüm içeriğin tam olarak şifrelenmesini sağlayan Utimaco yazılımının (http://www.utimaco.com) yetkili satıcısı oldu. sabit disk. Bu özellik, dizüstü bilgisayarınızı çalınması veya kaybolması durumunda yetkisiz kullanıma karşı korur. Utimaco Safeguard Easy, ThinkVantage paketindeki IBM Rescue and Recovery teknolojisiyle tam uyumlu ilk tam disk şifreleme ürünüdür. otomatik modİşletim sistemi arızası durumunda veri kaybına karşı koruma sağlayarak tüm sabit sürücünün içeriğinin yedeklenmesini/geri yüklenmesini sağlar. 2005 yılında şirketin, diğer ThinkPad dizüstü bilgisayar modellerine yerleşik parmak izi tarayıcıları ekleyerek ve ThinkCentre masaüstü bilgisayarlarda ve ThinkPad dizüstü bilgisayarlarda yeni parmak izi tarama özellikleri sunarak daha önce duyurulan biyometrik güvenlik çözümlerinin kullanımını genişleteceği bildiriliyor.

Yazılım ve donanım fiziksel koruma izinsiz etkilerden

Teknik koruma araçları

Elektronik İmza

Elektronik imza bir karakter dizisini temsil eder. Bu, mesajın kendisine ve yalnızca bu mesajı imzalayan kişinin bildiği gizli anahtara bağlıdır.

İlk yerli dijital imza standardı 1994 yılında ortaya çıktı. Federal Ajans Bilişim teknolojisi(FAIT).

İnsanları, tesisleri ve verileri korumak için gerekli tüm önlemlerin uygulanmasında yüksek vasıflı uzmanlar görev almaktadır. İlgili dairelerin temelini oluştururlar, kuruluşların başkan yardımcılarıdırlar vb.

Teknik koruma araçları da vardır.

Teknik koruma araçları çeşitli durumlarda kullanılır; bunlar fiziksel koruma araçlarının ve yazılım ve donanım sistemlerinin, komplekslerin ve erişim cihazlarının, video gözetiminin, alarmların ve diğer koruma türlerinin bir parçasıdır.

Koruma için en basit durumlarda kişisel bilgisayarlarİçlerindeki verilerin yetkisiz başlatılmasını ve kullanılmasını önlemek için, bunlara erişimi kısıtlayan cihazların kurulmasının yanı sıra çıkarılabilir sabit manyetik ve manyeto-optik diskler, kendi kendine önyükleme yapan CD'ler, flash bellek vb. ile çalışması önerilmektedir.

İnsanları, binaları, binaları, malzeme ve teknik araçları ve bilgileri yetkisiz etkilerden korumak amacıyla nesneleri korumak için aktif güvenlik sistemleri ve önlemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Nesneleri korumak için erişim kontrol sistemlerinin (ACS) kullanılması genel olarak kabul edilir. Bu tür sistemler genellikle yazılım ve donanım temelinde oluşturulan otomatik sistemler ve komplekslerdir.

Çoğu durumda, bilgileri korumak ve bunlara, binalara, tesislere ve diğer nesnelere yetkisiz erişimi sınırlamak için, yazılım ve donanımın, sistemlerin ve cihazların aynı anda kullanılması gerekir.

Antivirüs yazılımı ve donanımı

Gibi teknik araçlar koruma için çeşitli elektronik anahtarlar kullanılır; örneğin, HASP (Yazılım Korsanlığına Karşı Donanım), programları ve verileri yasa dışı kullanımdan ve korsan çoğaltmadan korumak için bir donanım ve yazılım sistemini temsil eder (Şekil 5.1). Elektronik anahtarlar Zor kilit programları ve veri dosyalarını korumak için kullanılır. Sistem, Hardlock'un kendisini, anahtarları programlamak için bir kripto kartını ve uygulamalar ve ilgili veri dosyaları için koruma oluşturmaya yönelik yazılımı içerir.

İLE temel yazılım ve donanım önlemleri kullanımı sağlama sorunlarının çözülmesine olanak sağlayan IR güvenliği, ilgili olmak:

● kullanıcının kimlik doğrulaması ve kimliğinin belirlenmesi;

● veritabanı erişim kontrolü;

● veri bütünlüğünü korumak;

● istemci ve sunucu arasındaki iletişimin korunması;

● DBMS'ye vb. özel tehditlerin yansıması.

Verilerin bütünlüğünün korunması, yalnızca onları çalışır durumda destekleyecek yazılım ve donanımın varlığını değil, aynı zamanda verileri korumaya, arşivlemeye, çoğaltmaya vb. yönelik önlemlerin de varlığını gerektirir. Bilgi kaynaklarına, özellikle de kuruluşlara yönelik en büyük tehlike, yapılandırılmış veriler (veritabanları) üzerindeki yetkisiz etkilerden kaynaklanmaktadır. Veritabanındaki bilgileri korumak için bilgi güvenliğinin aşağıdaki yönleri en önemlileridir (Avrupa kriterleri):

● erişim koşulları (gerekli bazı bilgi hizmetini alma yeteneği);

● bütünlük (bilginin tutarlılığı, imha ve izinsiz değişikliklere karşı korunması);

● gizlilik (izinsiz okumaya karşı koruma).

Altında ulaşılabilirlik Sistemde yetkilendirilen kullanıcıların, benimsenen teknolojiye uygun olarak bilgiye erişme yeteneklerini anlamak.

Gizlilik– kullanıcılara yalnızca erişim iznine sahip oldukları verilere erişim sağlanması (eş anlamlılar – gizlilik, güvenlik).

Bütünlük– Bilgilerde veya işleme süreçlerinde kasıtlı veya kasıtsız değişikliklere karşı koruma sağlanması.

Bu hususlar, bilgisayarlardaki ve bilgisayar bilgi ağlarındaki verilerin güvenli bir şekilde çalıştırılmasına yönelik koşulları oluşturmak üzere tasarlanmış her türlü yazılım ve donanım için temeldir.

Giriş kontrolu veri ve programların yetkisiz kişiler tarafından kullanılmasına karşı koruma işlemidir.

Giriş kontrolu otomatik kontrol noktaları (turnikeler - Şekil 5.2, kemerli metal dedektörleri - Şekil 5.3) aracılığıyla kuruluş çalışanlarının ve ziyaretçilerinin giriş/çıkışlarını kontrol etmeye yarar. Hareketleri video gözetim sistemleri kullanılarak izleniyor. Erişim kontrolü, bir alana girişi kısıtlamaya (çevre güvenliği) yönelik cihazları ve/veya çit sistemlerini içerir. Ayrıca görselleştirme yöntemleri (ilgili belgelerin bekçiye sunulması) ve gelen/giden işçi ve ziyaretçilerin otomatik olarak tanımlanması yöntemleri de kullanılmaktadır.

Kemerli metal dedektörleri, metalize nesnelerin ve işaretli belgelerin yetkisiz girişini/çıkarılmasını tespit etmeye yardımcı olur.

Otomatik sistemler giriş kontroluçalışanların ve ziyaretçilerin, kişisel veya tek seferlik elektronik geçişleri kullanarak kuruluş binasının girişinden geçmelerine ve yetkili bina ve bölümlere girmelerine izin verin. Temaslı veya temassız tanımlama yöntemlerini kullanırlar.

Geleneksel ve geleneksel olmayan bilgi medyasının ve bunun sonucunda bilginin kendisinin güvenliğini sağlamaya yönelik önlemler, teknolojileri içerir barkodlama. Bu iyi bilinen teknoloji, belgeler, kitaplar ve dergiler dahil olmak üzere çeşitli malların etiketlenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Kuruluşlar, plastik kartlar (Şekil 5.4) veya lamine kartlar (Şekil 5.4) dahil olmak üzere kimlikler, geçiş kartları, kütüphane kartları vb. kullanır. Laminasyon- bu, belgeleri hafif mekanik hasarlardan ve kirlenmeden koruyan, kullanıcıları tanımlayan barkodlar içeren bir film kaplamasıdır.

Barkodları kontrol etmek için barkod okumaya yönelik tarama cihazları (tarayıcılar) kullanılır. Okuduklarını dönüştürüyorlar grafik görüntü vuruşlar dijital kod. Kolaylığın yanı sıra barkodların olumsuz nitelikleri de vardır: Kullanılan teknolojinin yüksek maliyeti, Tedarik ve özel yazılım ve donanım; mekanizmaların eksikliği tam koruma belgelerin silinmesi, kaybolması vb.

Yurt dışında barkod ve manyetik şeritler yerine RFID (Radyo Frekansı Tanımlama) radyo tanımlayıcıları kullanılmaktadır.

İnsanların ilgili bina ve mekanlara girebilmeleri ve bilgi kullanabilmeleri amacıyla temaslı ve temassız plastik ve diğer manyetik ve elektronik hafıza kartları ile biyometrik sistemler kullanılmaktadır.

Dünyada ilk plastik kartlar içine yerleştirilmiş mikro devreler 1976'da ortaya çıktı. Kişisel kimlik doğrulama ve veri depolama araçlarını temsil ederler ve elektronik dijital imzalar da dahil olmak üzere dijital teknolojilerle çalışmaya yönelik donanım desteğine sahiptirler. Standart kart boyutu 84x54 mm'dir. Kullanıcıları tanımlama ve tesislere erişimlerini kontrol etme süreçlerini otomatikleştirmek için gerekli olan manyetik bir şerit, bir mikro devre (çip), bir barkod veya bir hologramın entegre edilmesi mümkündür.

Plastik kartlar rozet, geçiş kartı (Şekil 5.4), kimlik kartı, kulüp, banka, indirim, telefon kartı, kartvizit, takvim, hediyelik eşya, sunum kartı vb. olarak kullanılır. Fotoğraf, yazı, çizim, marka adı koyabilirsiniz. (logo), damga, barkod, diyagram (örneğin organizasyon yeri), numara ve diğer veriler.

Onlarla çalışmak için, güvenilir tanımlamaya izin veren özel cihazlar - akıllı kart okuyucuları kullanılır. Okuyucular kimlik kodunun doğrulanmasını ve kontrolöre iletilmesini sağlamak. Geçiş zamanını veya kapıların açılmasını vb. kaydedebilirler.

Dokunmatik Bellek türündeki küçük boyutlu uzak tuşlar, tanımlayıcı olarak yaygın şekilde kullanılır. Bu protozoonlar iletişim cihazları yüksek güvenilirliğe sahiptir.

Cihazlar Dokunmatik Bellek– paslanmaz çelik kasa içerisinde özel küçük boyutlu (tablet pili boyutunda) bir elektronik kart. İçinde, 48 bit uzunluğunda benzersiz bir sayı oluşturmak ve tam adı saklamak için elektronik belleğe sahip bir çip bulunmaktadır. kullanıcı ve diğer Ek Bilgiler. Böyle bir kart bir anahtarlık üzerinde taşınabilir (Şekil 5.5) veya bir çalışanın plastik kartına yerleştirilebilir. Giriş veya oda kapısının engellenmeden açılmasını sağlamak için interkomlarda da benzer cihazlar kullanılır. Temassız tanımlayıcılar olarak “Yakınlık” cihazları kullanılmaktadır.

Kişisel tanımlama, biyometrik sistemlerin kullanılmasının en net korumayı sağladığı anlamına gelir. Konsept “ biyometri” matematiksel istatistik yöntemlerini kullanarak niceliksel biyolojik deneylerle ilgilenen biyoloji dalını tanımlar. Bu bilimsel yön 19. yüzyılın sonunda ortaya çıktı.

Biyometrik sistemler, bir kişinin belirli özelliklerine göre yani statik (parmak izi, kornea, el ve yüz şekli, genetik kod, koku vb.) ve dinamik (ses, el yazısı, davranış vb.) ile tanımlanmasını mümkün kılar. ) özellikleri. Her insan için ayrı olan benzersiz biyolojik, fizyolojik ve davranışsal özellikler. Onlar aranmaktadır insanın biyolojik kodu.

Kullanılan ilk biyometrik sistemler parmak izi. Yaklaşık M.Ö. bin yıl. Çin ve Babil'de parmak izlerinin benzersizliğini biliyorlardı. Yasal belgelerin altına yerleştirildiler. Ancak parmak izi 1897 yılında İngiltere'de, 1903 yılında ise ABD'de kullanılmaya başlanmıştır. Modern bir parmak izi okuyucusunun bir örneği Şekil 1'de gösterilmektedir. 5.6.

Biyolojik tanımlama sistemlerinin geleneksel olanlara (örneğin PIN kodları, şifre erişimi) kıyasla avantajı, kişiye ait dış nesnelerin değil, kişinin kendisinin tanımlanmasıdır. Bir kişinin analiz edilen özellikleri kaybolamaz, aktarılamaz, unutulamaz ve taklit edilmesi son derece zordur. Pratik olarak aşınmaya maruz kalmazlar ve değiştirme veya restorasyon gerektirmezler. Bu nedenle, çeşitli ülkelerde (Rusya dahil) uluslararası pasaportlarda ve diğer kişisel kimlik belgelerinde biyometrik özelliklere yer verilmektedir.

Biyometrik sistemlerin yardımıyla aşağıdakiler gerçekleştirilir:

1) bilgiye erişimin kısıtlanması ve bilginin güvenliği konusunda kişisel sorumluluğun sağlanması;

2) sertifikalı uzmanlara erişimin sağlanması;

3) sahtecilik ve/veya belge hırsızlığı (kartlar, şifreler) nedeniyle davetsiz misafirlerin korunan alanlara ve tesislere girmesinin önlenmesi;

4) çalışanların erişiminin ve katılımının kaydedilmesinin organizasyonu ve ayrıca bir dizi başka sorunu da çözer.

En iyilerinden biri güvenilir yollar sayar insan gözü tanımlama(Şekil 5.7): iris modelinin tanımlanması veya fundusun (retina) taranması. Bunun nedeni, tanımlama doğruluğu ile ekipmanın kullanım kolaylığı arasındaki mükemmel dengedir. İris görüntüsü sayısallaştırılarak sistemde kod olarak saklanır. Kişinin biyometrik parametrelerinin okunması sonucunda elde edilen kod, sistemde kayıtlı olan kodla karşılaştırılıyor. Eşleşirlerse sistem erişim engelini kaldırır. Tarama süresi iki saniyeyi geçmez.

Yeni biyometrik teknolojiler şunları içerir: üç boyutlu kişisel tanımlama Nesnelerin görüntülerini kaydetmek için paralaks yöntemine sahip üç boyutlu kişisel kimlik tarayıcıları ve ultra geniş açısal görüş alanına sahip televizyon görüntü kayıt sistemleri kullanılıyor. Kimlik ve diğer belgelerde üç boyutlu görüntüleri yer alacak kişilerin kimlik tespitinde bu tür sistemlerin kullanılması bekleniyor.

Bu dersin sunumunu indirebilirsiniz.

Basit kişisel tanımlama. Daha doğru tanımlama için yüz, ses ve jest parametrelerinin kombinasyonu. dayalı çok düzeyli bir bilgi güvenliği sistemi uygulamak için Intel Algısal Bilgi İşlem SDK modüllerinin yeteneklerinin entegrasyonu biyometrik bilgi.

Bu ders biyometrik bilgi güvenliği sistemleri konusuna giriş yapmakta, çalışma prensibini, yöntemlerini ve pratikteki uygulamasını tartışmaktadır. Gözden geçirmek hazır çözümler ve bunların karşılaştırılması. Kişisel tanımlamaya yönelik ana algoritmalar dikkate alınır. Biyometrik bilgi güvenliği yöntemleri oluşturmaya yönelik SDK yetenekleri.

4.1. Konu alanının açıklaması

Çok çeşitli tanımlama yöntemleri vardır ve bunların çoğu yaygın ticari kullanıma sahiptir. Günümüzde en yaygın doğrulama ve tanımlama teknolojileri, şifrelerin ve kişisel tanımlayıcıların (kişisel kimlik numarası - PIN) veya pasaport veya ehliyet gibi belgelerin kullanımına dayanmaktadır. Ancak bu tür sistemler çok savunmasızdır ve sahteciliğe, hırsızlığa ve diğer faktörlere karşı kolaylıkla zarar görebilir. Bu nedenle biyometrik tanımlama yöntemleri giderek artan ilgi görüyor ve daha önce saklanan örnekleri kullanarak bir kişinin kimliğinin fizyolojik özelliklerine göre belirlenmesini mümkün kılıyor.

Yeni teknolojiler kullanılarak çözülebilecek problemlerin yelpazesi son derece geniştir:

• Davetsiz misafirlerin korunan alanlara ve tesislere sahtecilik ve belge, kart, şifre hırsızlığı yoluyla girmesini önlemek;
• Bilgiye erişimi sınırlandırın ve bilgilerin güvenliği konusunda kişisel sorumluluğu sağlayın;
• kritik tesislere yalnızca sertifikalı uzmanların erişmesine izin verilmesini sağlayın;
• yazılım ve donanım arayüzünün sezgiselliği sayesinde tanıma sürecinin her yaştan insan tarafından anlaşılabilir ve erişilebilir olması ve dil engelini bilmemesi;
• erişim kontrol sistemlerinin (kartlar, anahtarlar) işletimiyle ilgili genel giderlerden kaçının;
• anahtarların, kartların, şifrelerin kaybolması, hasar görmesi veya basit bir şekilde unutulmasından kaynaklanan rahatsızlıkları ortadan kaldırmak;
• Çalışanların erişim ve katılım kayıtlarını düzenleyin.

Ayrıca önemli bir güvenilirlik faktörü de kullanıcıdan kesinlikle bağımsız olmasıdır. Kullanma şifre koruması kişi kısa bir anahtar kelime kullanabilir veya bilgisayar klavyesinin altına ipucu içeren bir kağıt parçası tutabilir. Donanım anahtarlarını kullanırken, vicdansız bir kullanıcı jetonunu sıkı bir şekilde izlemeyecektir, bunun sonucunda cihaz bir saldırganın eline geçebilir. Biyometrik sistemlerde hiçbir şey kişiye bağlı değildir. Biyometrik sistemlerin güvenilirliğini olumlu yönde etkileyen bir diğer faktör ise kullanıcı açısından tanımlama kolaylığıdır. Gerçek şu ki, örneğin parmak izini taramak, bir kişinin şifre girmekten daha az çalışmasını gerektirir. Bu nedenle, bu prosedür yalnızca çalışmaya başlamadan önce değil, aynı zamanda yürütme sırasında da gerçekleştirilebilir ve bu da doğal olarak korumanın güvenilirliğini artırır. Bu durumda özellikle önemli olan, bilgisayar cihazlarıyla birlikte tarayıcıların kullanılmasıdır. Örneğin kullanıcının başparmağının her zaman tarayıcının üzerinde olduğu fareler vardır. Bu nedenle sistem sürekli olarak tanımlama yapabilir ve kişi sadece işi duraklatmakla kalmayacak, aynı zamanda hiçbir şeyi fark etmeyecektir. İÇİNDE modern dünya Ne yazık ki, gizli bilgilere erişim de dahil olmak üzere neredeyse her şey satılıktır. Üstelik kimlik verilerini saldırgana aktaran kişi neredeyse hiçbir riske girmez. Şifre konusunda seçildiğini, akıllı kart konusunda ise cebinizden çıkarıldığını söyleyebilirsiniz. Biyometrik koruma kullanırsanız artık bu durum yaşanmayacaktır.

Analistler açısından biyometrinin tanıtılması için en umut verici endüstrilerin seçimi, her şeyden önce iki parametrenin birleşimine bağlıdır: güvenlik (veya güvenlik) ve bu özel kontrol aracını kullanmanın fizibilitesi veya koruma. Bu parametrelere uygun olarak ana yer şüphesiz finansal ve endüstriyel alanlar, hükümet ve askeri kurumlar, tıbbi ve havacılık endüstrileri ve kapalı stratejik tesisler tarafından işgal edilmektedir. Biyometrik güvenlik sistemlerinin bu tüketici grubu için öncelikle çalışanları arasından yetkisiz bir kullanıcının kendisi için yetkili olmayan bir işlemi gerçekleştirmesinin önlenmesi ve ayrıca her işlemin yazarlığının sürekli olarak doğrulanması önemlidir. Modern sistem güvenlik artık yalnızca bir nesnenin güvenliğini garanti eden olağan araçlar olmadan değil, aynı zamanda biyometri olmadan da yapamaz. Biyometrik teknolojiler aynı zamanda bilgisayar ve ağ sistemlerine, çeşitli bilgi depolarına, veri bankalarına vb. erişimi kontrol etmek için de kullanılmaktadır.

Biyometrik bilgi güvenliği yöntemleri her yıl daha alakalı hale geliyor. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte: tarayıcılar, fotoğraflar ve video kameralar, biyometri kullanılarak çözülen sorunların kapsamı genişliyor ve biyometrik yöntemlerin kullanımı daha popüler hale geliyor. Örneğin bankalar, kredi ve diğer finansal kuruluşlar, müşterileri için güvenilirliğin ve güvenin sembolü olarak hizmet etmektedir. Bu beklentileri karşılamak için finansal kurumlar, biyometrik teknolojileri aktif olarak kullanarak kullanıcıların ve personelin tanımlanmasına giderek daha fazla önem veriyor. Biyometrik yöntemlerin kullanımına ilişkin bazı seçenekler:

• dahil olmak üzere çeşitli finansal hizmetlerin kullanıcılarının güvenilir bir şekilde tanımlanması. çevrimiçi ve mobil (parmak izleriyle kimlik tespiti hakimdir, avuç içi ve parmaktaki damarların desenine dayalı tanıma teknolojileri ve çağrı merkezleriyle iletişime geçen müşterilerin sesiyle kimlik tespiti aktif olarak gelişmektedir);
• kredi ve banka kartları ve diğer ödeme araçlarıyla dolandırıcılık ve dolandırıcılığın önlenmesi (PIN kodunun, çalınamayan, casusluk yapılamayan veya klonlanamayan biyometrik parametrelerin tanınmasıyla değiştirilmesi);
• hizmet kalitesinin ve konforunun arttırılması (biyometrik ATM'ler);
• banka binalarına ve tesislerinin yanı sıra emanet kutularına, kasalara, kasalara fiziksel erişimin kontrolü (hem banka çalışanının hem de kutunun müşteri kullanıcısının biyometrik olarak tanımlanması olasılığı ile);
• koruma bilgi sistemi Bankacılık ve diğer kredi kuruluşlarının kaynakları ve kaynakları.

4.2. Biyometrik bilgi güvenliği sistemleri

Biyometrik bilgi güvenliği sistemleri, kişinin DNA yapısı, iris deseni, retina, yüz geometrisi ve sıcaklık haritası, parmak izi, avuç içi geometrisi gibi biyolojik özelliklerine dayalı olarak kimlik tespitine ve kimlik doğrulamasına dayanan erişim kontrol sistemleridir. Ayrıca, insanın doğumundan ölümüne kadar mevcut olan, tüm hayatı boyunca yanında olan, kaybolması veya çalınması mümkün olmayan fizyolojik özelliklerine dayandığı için, insanın kimlik doğrulamasını sağlayan bu yöntemlere istatistiksel yöntemler de denilmektedir. İnsanların davranışsal özelliklerine dayanan imza, klavye el yazısı, ses ve yürüyüş gibi benzersiz dinamik biyometrik kimlik doğrulama yöntemleri de sıklıkla kullanılır.

"Biyometri" kavramı on dokuzuncu yüzyılın sonunda ortaya çıktı. Çeşitli biyometrik özelliklere dayalı görüntü tanıma teknolojilerinin geliştirilmesi oldukça uzun zaman önce başladı; geçen yüzyılın 60'lı yıllarında başladı. Kalkınmada önemli ilerleme teorik temeller Yurttaşlarımız bu teknolojilere ulaştı. Ancak pratik sonuçlar çoğunlukla Batı'da ve çok yakın zamanda elde edildi. Yirminci yüzyılın sonunda biyometriye olan ilgi, teknolojinin gücü nedeniyle önemli ölçüde arttı. modern bilgisayarlar ve geliştirilmiş algoritmalar, özellikleri ve ilişkileri açısından geniş bir kullanıcı kitlesi için erişilebilir ve ilgi çekici hale gelen ürünler yaratmayı mümkün kıldı. Bilim dalı, uygulamasını yeni güvenlik teknolojilerinin geliştirilmesinde buldu. Örneğin, biyometrik bir sistem bankalardaki bilgiye erişimi ve depolama olanaklarını kontrol edebilir; değerli bilgileri işleyen işletmelerde bilgisayarları, iletişimleri vb. korumak için kullanılabilir.

Biyometrik sistemlerin özü, kişinin benzersiz genetik kodunu temel alan bilgisayarlı kişilik tanıma sistemlerinin kullanılmasına dayanır. Biyometrik güvenlik sistemleri, bir kişiyi fizyolojik veya davranışsal özelliklerine göre otomatik olarak tanımanıza olanak tanır.

Pirinç. 4.1.

Biyometrik sistemlerin işleyişinin açıklaması:

Tüm biyometrik sistemler aynı şemaya göre çalışır. İlk olarak, sistemin biyometrik karakteristik örneğini hatırlamasının bir sonucu olarak bir kayıt işlemi gerçekleşir. Bazı biyometrik sistemler, biyometrik bir özelliği daha ayrıntılı olarak yakalamak için birden fazla örnek alır. Alınan bilgiler işlenerek matematiksel koda dönüştürülür. Biyometrik bilgi güvenliği sistemleri, kullanıcıları tanımlamak ve doğrulamak için biyometrik yöntemler kullanır. Biyometrik sistem kullanılarak kimlik tespiti dört aşamada gerçekleşir:

• Tanımlayıcı kaydı - fizyolojik veya davranışsal bir özelliğe ilişkin bilgiler, bilgisayar teknolojisinin erişebileceği bir forma dönüştürülür ve biyometrik sistemin belleğine girilir;
• Seçim - yeni sunulan tanımlayıcıdan benzersiz özellikler çıkarılır ve sistem tarafından analiz edilir;
• Karşılaştırma - yeni sunulan ve önceden kaydedilen tanımlayıcı hakkındaki bilgiler karşılaştırılır;
• Karar - yeni sunulan tanımlayıcının eşleşip eşleşmediğine ilişkin bir sonuca varılır.

Tanımlayıcıların eşleşmesi/uyumsuzluğuna ilişkin sonuç, daha sonra alınan bilgilere göre hareket eden diğer sistemlere (erişim kontrolü, bilgi güvenliği vb.) yayınlanabilir.

Biyometrik teknolojilere dayalı bilgi güvenliği sistemlerinin en önemli özelliklerinden biri yüksek güvenilirliktir, yani sistemin farklı kişilere ait biyometrik özellikleri güvenilir bir şekilde ayırt edebilmesi ve eşleşmeleri güvenilir bir şekilde bulabilmesidir. Biyometride bu parametrelere birinci tip hata (Yanlış Reddetme Oranı, FRR) ve ikinci tip hata (Yanlış Kabul Oranı, FAR) adı verilir. İlk sayı, erişimi olan bir kişinin erişimini reddetme olasılığını, ikincisi ise iki kişinin biyometrik özelliklerinin yanlış eşleşme olasılığını karakterize eder. İnsan parmağının papiller desenini veya gözün irisini taklit etmek çok zordur. Dolayısıyla “ikinci tip hataların” (yani, bunu yapma hakkına sahip olmayan bir kişiye erişim izni verilmesinin) meydana gelmesi pratikte hariç tutulmuştur. Ancak belirli faktörlerin etkisi altında kişinin tanımlandığı biyolojik özellikler değişebilir. Örneğin, bir kişi üşütebilir ve bunun sonucunda sesi tanınmayacak kadar değişebilir. Bu nedenle biyometrik sistemlerde “tip I hata” (hak sahibi olan kişiye erişimin engellenmesi) sıklığı oldukça yüksektir. Aynı FAR değerleri için FRR değeri ne kadar düşük olursa sistem o kadar iyi olur. Bazen kullanılır Karşılaştırmalı özellikler FRR ve FAR grafiklerinin kesiştiği noktayı belirleyen EER (Eşit Hata Oranı). Ancak her zaman temsili değildir. Biyometrik sistemler, özellikle de yüz tanıma sistemleri kullanıldığında, doğru biyometrik özellikler girilse bile kimlik doğrulama kararı her zaman doğru olmuyor. Bunun nedeni bir takım özelliklerdir ve her şeyden önce birçok biyometrik özelliğin değişebilmesinden kaynaklanmaktadır. Belirli bir düzeyde sistem hatası olasılığı vardır. Ayrıca, farklı teknolojiler kullanıldığında hata önemli ölçüde değişebilir. Geçiş kontrol sistemleri için biyometrik teknolojileri kullanırken, “yabancıların” içeri girmemesinin mi yoksa tüm “içeridekilerin” içeri girmesine izin vermenin mi daha önemli olduğunu belirlemek gerekir.

Pirinç. 4.2.

Biyometrik sistemin kalitesini yalnızca FAR ve FRR belirlemez. Eğer tek yol bu olsaydı, önde gelen teknoloji FAR ve FRR'nin sıfır olma eğiliminde olduğu DNA tanıma olurdu. Ancak bu teknolojinin insan gelişiminin mevcut aşamasında uygulanabilir olmadığı açıktır. Bu nedenle önemli özellikler sistemin kuklalara karşı dayanıklılığı, hızı ve maliyetidir. Kişinin biyometrik özelliğinin zamanla değişebileceğini, dolayısıyla dengesiz olması durumunda bunun önemli bir dezavantaj olduğunu unutmamalıyız. Güvenlik sistemlerinde biyometrik teknolojinin kullanıcıları için kullanım kolaylığı da önemli bir faktördür. Özellikleri taranan kişinin herhangi bir rahatsızlık yaşamaması gerekmektedir. Bu konuda en ilgi çekici yöntem elbette yüz tanıma teknolojisidir. Doğru, bu durumda öncelikle sistemin doğruluğuyla ilgili başka sorunlar ortaya çıkıyor.

Tipik olarak bir biyometrik sistem iki modülden oluşur: bir kayıt modülü ve bir tanımlama modülü.

Kayıt modülü Belirli bir kişiyi tanımlamak için sistemi “eğitir”. Kayıt aşamasında, bir video kamera veya diğer sensörler, görünüşünün dijital bir temsilini oluşturmak için kişiyi tarar. Tarama sonucunda birden fazla görüntü oluşur. İdeal olarak, bu görüntüler biraz farklı açılara ve yüz ifadelerine sahip olacak ve bu da daha doğru verilere olanak sağlayacaktır. Özel bir yazılım modülü bu gösterimi işleyerek bireyin karakteristik özelliklerini belirleyerek bir şablon oluşturur. Yüzün göz yuvalarının üst hatları, elmacık kemiklerini çevreleyen alanlar ve ağız kenarları gibi zamanla neredeyse hiç değişmeden kalan bazı kısımları vardır. Biyometrik teknolojiler için geliştirilen çoğu algoritma, yüzün saç çizgisinin üzerindeki alanını analiz etmediği için kişinin saç stilindeki olası değişiklikleri hesaba katabilir. Her kullanıcının resim şablonu biyometrik sistemin veri tabanında saklanır.

Tanımlama modülü Bir kişinin görüntüsünü bir video kameradan alır ve bunu şablonun depolandığı dijital formata dönüştürür. Ortaya çıkan veriler, görüntülerin birbiriyle eşleşip eşleşmediğini belirlemek için veritabanında saklanan bir şablonla karşılaştırılır. Doğrulama için gereken benzerlik derecesi, şu şekilde ayarlanabilen bir eşiktir: çeşitli türler personel, PC gücü, günün saati ve diğer birçok faktör.

Kimlik doğrulama, kimlik doğrulama veya tanıma şeklinde olabilir. Doğrulama sırasında, alınan verilerin ve veritabanında saklanan şablonun kimliği doğrulanır. Kimlik doğrulama - video kameradan alınan görüntünün veritabanında saklanan şablonlardan biriyle eşleştiğini doğrular. Tanıma sırasında alınan özellikler ile saklanan şablonlardan birinin aynı olması durumunda sistem, kişiyi ilgili şablonla tanımlar.

4.3. Hazır çözümlerin gözden geçirilmesi

4.3.1. ICAR Laboratuvarı: Konuşma fonogramlarının adli araştırmalarından oluşan bir kompleks

ICAR Laboratuvarı donanım ve yazılım kompleksi, kolluk kuvvetlerinin uzmanlaşmış departmanlarında, laboratuvarlarda ve adli tıp merkezlerinde, uçuş kazası araştırma hizmetlerinde, araştırma ve eğitim merkezlerinde talep edilen çok çeşitli ses bilgisi analizi sorunlarını çözmek için tasarlanmıştır. Ürünün ilk versiyonu 1993 yılında piyasaya sürüldü ve sonuç işbirliğiönde gelen ses uzmanları ve yazılım geliştiricileri. Komplekste yer alan özel yazılım şunları sağlar: yüksek kalite Konuşma fonogramlarının görsel temsili. Her türlü konuşma fonogramı araştırması için modern ses biyometrik algoritmaları ve güçlü otomasyon araçları, uzmanların incelemelerin güvenilirliğini ve verimliliğini önemli ölçüde artırmasına olanak tanır. Komplekste yer alan SIS II programı, kimlik araştırması için benzersiz araçlara sahip: Ses ve konuşma kayıtları incelemeye sunulan konuşmacının karşılaştırmalı incelenmesi ve şüphelinin ses ve konuşma örnekleri. Kimlik belirleme fonoskopik muayenesi, her kişinin sesinin ve konuşmasının benzersiz olduğu teorisine dayanmaktadır. Anatomik faktörler: eklemlenme organlarının yapısı, ses yolu ve ağız boşluğunun şekli ve ayrıca dış faktörler: konuşma becerileri, bölgesel özellikler, kusurlar vb.

Biyometrik algoritmalar ve uzman modüller, aynı kelimeleri aramak, aynı sesleri aramak, karşılaştırılan ses ve melodik parçaları seçmek, konuşmacıları formantlara ve perdeye, işitsel ve dilsel ses türlerine göre karşılaştırmak gibi fonoskopik tanımlama araştırmasının birçok sürecini otomatikleştirmeyi ve resmileştirmeyi mümkün kılar. analiz. Her araştırma yönteminin sonuçları, genel tanımlama çözümünün sayısal göstergeleri biçiminde sunulur.

Program, bire bir modda karşılaştırmanın yapıldığı bir dizi modülden oluşur. Formant Karşılaştırmaları modülü, vokal tonunun frekans seviyesiyle ilişkili ve sesin tınısını oluşturan konuşma seslerinin (öncelikle sesli harfler) akustik karakteristiğini ifade eden bir fonetik terim - formant'a dayanmaktadır. Formant Karşılaştırmalar modülünü kullanan tanımlama süreci iki aşamaya ayrılabilir: ilk olarak uzman referans ses parçalarını arar ve seçer; bilinen ve bilinmeyen konuşmacılar için referans parçaları toplandıktan sonra uzman karşılaştırmaya başlayabilir. Modül, seçilen sesler için formant yörüngelerinin hoparlör içi ve hoparlörler arası değişkenliğini otomatik olarak hesaplar ve pozitif/negatif tanımlama veya belirsiz bir sonuç konusunda karar verir. Modül ayrıca seçilen seslerin dağılımını bir dağılım grafiğinde görsel olarak karşılaştırmanıza da olanak tanır.

Perde Karşılaştırma modülü, melodik kontur analizi yöntemini kullanarak konuşmacı tanımlama sürecini otomatikleştirmenize olanak tanır. Yöntem, melodik kontur yapısının benzer unsurlarının uygulama parametrelerine dayalı olarak konuşma örneklerinin karşılaştırılması için tasarlanmıştır. Analiz için, minimum, ortalama, maksimum, ton değişim hızı, basıklık, eğim vb. değerleri dahil olmak üzere 18 tip kontur parçası ve bunların açıklaması için 15 parametre vardır. Modül, karşılaştırma sonuçlarını şu şekilde döndürür: Her parametre için bir yüzde eşleşmesi sağlanır ve pozitif/negatif tanımlama veya belirsiz sonuç hakkında karar verilir. Tüm veriler bir metin raporuna aktarılabilir.

Otomatik tanımlama modülü aşağıdaki algoritmaları kullanarak birebir karşılaştırmaya olanak sağlar:

• Spektral format;
• Saha istatistikleri;
• Gauss dağılımlarının karışımı;

Konuşmacılar arasındaki tesadüf ve farklılık olasılıkları yalnızca yöntemlerin her biri için değil aynı zamanda bunların bütünlüğü için de hesaplanır. Otomatik tanımlama modülünde elde edilen iki dosyadaki konuşma sinyallerini karşılaştırmanın tüm sonuçları, bunlardaki tanımlama açısından önemli özelliklerin tanımlanmasına ve sonuçta ortaya çıkan özellik kümeleri arasındaki yakınlık ölçüsünün hesaplanmasına ve sonuçta ortaya çıkan özellik kümelerinin yakınlık ölçüsünün hesaplanmasına dayanmaktadır. birbirlerine. Bu yakınlık ölçüsünün her bir değeri için, otomatik karşılaştırma modülünün eğitim süresi boyunca, karşılaştırma dosyalarında konuşması bulunan konuşmacıların uyum ve farklılık olasılıkları elde edilmiştir. Bu olasılıklar, geliştiriciler tarafından fonogramların geniş bir eğitim örneğinden elde edildi: onbinlerce konuşmacı, çeşitli ses kayıt kanalları, birçok ses kayıt oturumu, çeşitli konuşma materyali türleri. İstatistiksel verilerin tek bir dosyadan dosyaya karşılaştırma durumuna uygulanması, iki dosyanın yakınlık ölçüsünün elde edilen değerlerinin olası yayılmasını ve çeşitli durumlara bağlı olarak konuşmacıların karşılık gelen tesadüf/farklılık olasılığını hesaba katmayı gerektirir. konuşma ifade durumunun ayrıntıları. Matematiksel istatistiklerde bu tür nicelikler için güven aralığı kavramının kullanılması önerilmektedir. Otomatik karşılaştırma modülü, çeşitli seviyelerdeki güven aralıklarını dikkate alarak sayısal sonuçları görüntüler; bu, kullanıcının yalnızca yöntemin ortalama güvenilirliğini değil aynı zamanda eğitim bazında elde edilen en kötü sonucu da görmesine olanak tanır. TsRT tarafından geliştirilen biyometrik motorun yüksek güvenilirliği NIST (Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü) testleri ile doğrulandı.

Bazı karşılaştırma yöntemleri yarı otomatiktir (dilsel ve işitsel analizler)

Modern bilim yerinde durmuyor. Cihazların yüksek kalitede korunması giderek daha sık gerekli hale geliyor, böylece kazara ele geçiren birinin bilgilerden tam anlamıyla yararlanamaması sağlanıyor. Ayrıca bilgiyi koruma yöntemleri sadece günlük yaşamda kullanılmamaktadır.

Şifrelerin dijital olarak girilmesinin yanı sıra daha kişiselleştirilmiş biyometrik güvenlik sistemleri de kullanılmaktadır.

Ne olduğunu?

Daha önce böyle bir sistem yalnızca sınırlı durumlarda, en önemli stratejik nesneleri korumak için kullanılıyordu.

Daha sonra 11 Eylül 2011'den sonra bu erişimin sadece bu alanlarda değil, diğer alanlarda da uygulanabileceği sonucuna vardılar.

Bu nedenle, insan tanımlama teknikleri, dolandırıcılık ve terörizmle mücadelenin bir dizi yönteminin yanı sıra aşağıdaki alanlarda da vazgeçilmez hale gelmiştir:

İletişim teknolojileri, ağ ve bilgisayar veritabanlarına biyometrik erişim sistemleri;

Veri tabanı;

Bilgi depolama tesislerine vb. erişim kontrolü.

Her insanın zamanla değişmeyen veya değiştirilebilen, ancak aynı zamanda yalnızca belirli bir kişiye ait olan bir dizi özelliği vardır. Bu bağlamda bu teknolojilerde kullanılan biyometrik sistemlerin aşağıdaki parametrelerini öne çıkarabiliriz:

Statik - parmak izleri, kulak fotoğrafı, retina taraması ve diğerleri.

Gelecekte biyometri teknolojileri, pasaport kullanarak bir kişinin kimliğini doğrulamak için kullanılan geleneksel yöntemlerin yerini alacak, çünkü yerleşik çipler, kartlar ve bilimsel teknolojilerin benzer yenilikleri yalnızca bu belge, aynı zamanda diğerlerinde de.

Kişilik tanıma yöntemleri hakkında küçük bir açıklama:

- Tanılama- birden çoğa; numune belirli parametrelere göre mevcut tüm numunelerle karşılaştırılır.

- Kimlik doğrulama- bire bir; numune daha önce elde edilen malzemeyle karşılaştırılır. Bu durumda kişi biliniyor olabilir, kişiye ait elde edilen veriler bu kişiye ait veri tabanında bulunan örnek parametre ile karşılaştırılır;

Biyometrik güvenlik sistemleri nasıl çalışır?

Belirli bir kişiye temel oluşturmak için onun biyolojik bireysel parametrelerini özel bir cihaz olarak dikkate almak gerekir.

Sistem alınan biyometrik karakteristik numuneyi hatırlar (kayıt işlemi). Bu durumda parametre için daha doğru bir referans değeri oluşturmak amacıyla birkaç numune yapmak gerekli olabilir. Sisteme alınan bilgiler matematiksel koda dönüştürülür.

Numune oluşturmanın yanı sıra sistem, kişisel tanımlayıcı (PIN veya akıllı kart) ile biyometrik numuneyi birleştirmek için ek adımlar gerektirebilir. Daha sonra uyumluluk taraması gerçekleştiğinde sistem, alınan verileri matematiksel kodu önceden kaydedilmiş olanlarla karşılaştırarak karşılaştırır. Eşleşirlerse kimlik doğrulamanın başarılı olduğu anlamına gelir.

Olası hatalar

Sistem, şifre veya elektronik anahtar kullanılarak yapılan tanımanın aksine hatalar üretebilir. Bu durumda, aşağıdaki yanlış bilgi verme türleri ayırt edilir:

Tip 1 hata: yanlış erişim oranı (FAR) - bir kişi diğeriyle karıştırılabilir;

Tip 2 hatası: yanlış erişim reddi oranı (FRR) - kişi sistemde tanınmıyor.

Örneğin hataları ortadan kaldırmak için bu seviye FAR ve FRR göstergelerinin kesişimi gereklidir. Ancak bu mümkün değildir çünkü bu, kişinin DNA kimliğinin belirlenmesini gerektirecektir.

Parmak izleri

Şu anda en ünlü yöntem biyometridir. Pasaport alırken, modern Rus vatandaşlarının kişisel kartlarına ekleyebilmeleri için parmak izi alma prosedüründen geçmeleri gerekmektedir.

Bu yöntem parmakların benzersizliğine dayanmaktadır ve adli tıptan (parmak izi) başlayarak oldukça uzun süredir kullanılmaktadır. Sistem, parmakları tarayarak örneği benzersiz bir koda çevirir ve bu kod daha sonra mevcut bir tanımlayıcıyla karşılaştırılır.

Kural olarak, bilgi işleme algoritmaları, parmak izi içeren belirli noktaların (dallar, desen çizgisinin sonu vb.) ayrı ayrı konumunu kullanır. Görüntüyü koda dönüştürmek ve sonucu üretmek için gereken süre genellikle yaklaşık 1 saniyedir.

Yazılım da dahil olmak üzere ekipman şu anda bir komplekste üretiliyor ve nispeten ucuz.

Aşağıdaki durumlarda parmakları (veya her iki eli) tararken hatalar oldukça sık meydana gelir:

Parmaklarda alışılmadık ıslaklık veya kuruluk var.

Eller, kimlik tespitini zorlaştıran kimyasal elementlerle işleniyor.

Mikro çatlaklar veya çizikler var.

Büyük ve sürekli bir bilgi akışı vardır. Örneğin işyerine erişimin parmak izi tarayıcı kullanılarak gerçekleştirildiği bir kuruluşta bu mümkündür. İnsan akışı önemli olduğundan sistem başarısız olabilir.

Parmak izi tanıma sistemleriyle uğraşan en ünlü firmalar: Bayometric Inc., SecuGen. Rusya'da Sonda, BioLink, SmartLok vb. bunun üzerinde çalışıyor.

Göz irisi

Membranın düzeni intrauterin gelişimin 36. haftasında oluşur, iki ayda kurulur ve yaşam boyunca değişmez. Biyometrik iris tanımlama sistemleri bu aralıktaki diğer sistemler arasında yalnızca en doğru olanı değil, aynı zamanda en pahalı olanlardan biridir.

Yöntemin avantajı tarama yani görüntü yakalamanın hem 10 cm mesafeden hem de 10 metre mesafeden gerçekleşebilmesidir.

Bir görüntü yakalandığında, gözün irisi üzerindeki belirli noktaların konumu hakkındaki veriler bilgisayara iletilir ve bu da daha sonra kabul olasılığı hakkında bilgi sağlar. İnsan irisine ilişkin bilgilerin işlenme hızı yaklaşık 500 ms'dir.

Şimdilik bu sistem Biyometrik pazardaki tanınma, bu tür tanımlama yöntemlerinin toplam sayısının %9'undan fazlasını oluşturmaz. Aynı zamanda parmak izi teknolojilerinin pazar payı da %50'nin üzerindedir.

Gözün irisini yakalayıp işlemenizi sağlayan tarayıcılar oldukça karmaşık bir tasarıma ve yazılıma sahiptir ve bu nedenle bu tür cihazların fiyatı yüksektir. Ayrıca Iridian başlangıçta insan tanıma sistemlerinin üretiminde tekelciydi. Daha sonra, halihazırda çeşitli cihazlar için bileşen üretimi yapan diğer büyük şirketler pazara girmeye başladı.

Dolayısıyla şu anda Rusya'da insan iris tanıma sistemleri yaratan şu şirketler var: AOptix, SRI International. Ancak bu şirketler 1. ve 2. türdeki hataların sayısına ilişkin gösterge sağlamamaktadır, dolayısıyla sistemin sahteciliğe karşı korunmadığı bir gerçek değildir.

Yüz geometrisi

2D ve 3D modlarında yüz tanıma ile ilgili biyometrik güvenlik sistemleri bulunmaktadır. Genel olarak her insanın yüz özelliklerinin benzersiz olduğuna ve yaşam boyunca değişmediğine inanılmaktadır. Belirli noktalar arasındaki mesafeler, şekil vb. gibi özellikler değişmeden kalır.

2D modu statik bir tanımlama yöntemidir. Fotoğraf çekerken kişinin hareket etmemesi gerekiyor. Sistemin bir yüzü tanımasını engelleyen arka plan, bıyık, sakal, parlak ışık ve diğer faktörler de önemlidir. Bu, herhangi bir yanlışlık olması durumunda verilen sonucun yanlış olacağı anlamına gelir.

Şu anda, bu yöntem düşük doğruluğu nedeniyle özellikle popüler değildir ve yalnızca bir kişiyi aynı anda hem yüz hem de ses yoluyla tanımak için kullanılan bir dizi yöntem olan multimodal (çapraz) biyometride kullanılmaktadır. Biyometrik güvenlik sistemleri diğer modülleri (DNA, parmak izleri ve diğerleri) içerebilir. Ayrıca çapraz yöntem, kimliğinin belirlenmesi gereken kişiyle temas gerektirmediğinden, kişilerin teknik cihazlara kaydedilen fotoğraflardan ve seslerden tanınmasını mümkün kılmaktadır.

3D yöntemi tamamen farklı giriş parametrelerine sahiptir, dolayısıyla 2D teknolojisiyle karşılaştırılamaz. Bir görüntüyü kaydederken dinamik bir yüz kullanılır. Her bir görüntüyü yakalayan sistem, alınan verilerin daha sonra karşılaştırılacağı bir 3 boyutlu model oluşturur.

Bu durumda kişinin yüzüne yansıtılan özel bir ızgara kullanılır. Saniyede birkaç kare alan biyometrik güvenlik sistemleri, kendilerine giren görüntüyü işler. yazılım. Görüntü oluşturmanın ilk aşamasında yazılım, yüzün görülmesinin zor olduğu veya ikincil nesnelerin mevcut olduğu uygunsuz görüntüleri atar.

Daha sonra program gereksiz nesneleri (gözlük, saç modeli vb.) tespit eder ve yok sayar. Antropometrik yüz özellikleri vurgulanıp hatırlanarak özel bir veri ambarına girilen benzersiz bir kod oluşturulur. Görüntü yakalama süresi yaklaşık 2 saniyedir.

Ancak 3 boyutlu yöntemin 2 boyutlu yönteme göre avantajı olmasına rağmen yüzdeki herhangi bir önemli müdahale veya yüz ifadelerindeki değişiklikler bu teknolojinin istatistiksel güvenilirliğini bozmaktadır.

Günümüzde biyometrik yüz tanıma teknolojileri yukarıda anlatılan en bilinen yöntemlerle birlikte kullanılmakta olup, toplam biyometrik teknoloji pazarının yaklaşık %20'sini oluşturmaktadır.

Yüz tanımlama teknolojisini geliştiren ve uygulayan şirketler: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. Rusya'da şu şirketler bu konu üzerinde çalışıyor: Artec Group, Vocord (2D yöntemi) ve diğer küçük üreticiler.

Avuç içi damarları

Yaklaşık 10-15 yıl önce yeni bir biyometrik tanımlama teknolojisi ortaya çıktı; el damarları tarafından tanınma. Bu, kandaki hemoglobinin kızılötesi radyasyonu yoğun bir şekilde emmesi nedeniyle mümkün oldu.

Özel bir IR kamera avuç içi fotoğrafını çekerek görüntüde bir damar ağının ortaya çıkmasını sağlar. Bu görüntü yazılım tarafından işlenir ve sonuç görüntülenir.

Koldaki damarların konumu, gözün irisinin özellikleriyle karşılaştırılabilir - çizgileri ve yapıları zamanla değişmez. Güvenilirlik Bu method iris kullanılarak yapılan tanımlamadan elde edilen sonuçlarla da ilişkilendirilebilir.

Bir görüntüyü yakalamak için okuyucuyla temas kurmaya gerek yoktur, ancak bu mevcut yöntemin kullanılması, sonucun en doğru olması için belirli koşulların karşılanmasını gerektirir: örneğin, bir elin fotoğraflanmasıyla elde edilemez. sokak. Ayrıca tarama sırasında kamerayı ışığa maruz bırakmayın. Yaşa bağlı hastalıklar varsa nihai sonuç hatalı olacaktır.

Yöntemin piyasadaki dağılımı sadece %5 civarında olmasına rağmen, oldukça fazla ilgi var. büyük şirketler halihazırda biyometrik teknolojiler geliştirmiş olan: TDSi, Veid Pte. Ltd., Hitachi VeinID.

Retina

Retina yüzeyindeki kılcal damarların deseninin taranması, en güvenilir tanımlama yöntemi olarak kabul edilir. Bir kişiyi göz irisinden ve el damarlarından tanımak için biyometrik teknolojilerin en iyi özelliklerini birleştirir.

Yöntemin hatalı sonuç verebileceği tek durum katarakttır. Temel olarak retina yaşam boyunca değişmeyen bir yapıya sahiptir.

Bu sistemin dezavantajı kişi hareket etmediğinde retinanın taranmasıdır. Uygulaması karmaşık olan teknoloji, sonuçlara ulaşmak için uzun bir işlem süresi gerektiriyor.

Yüksek maliyeti nedeniyle biyometrik sistem yaygın olarak kullanılmamaktadır ancak piyasadaki insan özelliklerini taramaya yönelik tüm yöntemler arasında en doğru sonuçları vermektedir.

Eller

Daha önce popüler olan el geometrisi ile tanımlama yöntemi, diğer yöntemlere kıyasla en düşük sonuçları verdiği için daha az kullanılıyor. Tarama sırasında parmakların fotoğrafı çekilir, uzunlukları, düğümler arasındaki ilişki ve diğer bireysel parametreler belirlenir.

Kulak şekli

Uzmanlar her şeyin olduğunu söylüyor mevcut yöntemler Kimlik tespiti, kişiyi tanımak kadar doğru değil. Ancak DNA ile kimlik belirlemenin bir yolu var ancak bu durumda insanlarla yakın temas söz konusu olduğundan etik dışı kabul ediliyor.

İngiltere'den araştırmacı Mark Nixon, bu seviyedeki yöntemlerin yeni nesil biyometrik sistemler olduğunu, en doğru sonuçları verdiklerini belirtiyor. Tanımlamayı zorlaştıran yabancı parametrelerin büyük olasılıkla görünebileceği retina, iris veya parmakların aksine, bu durum kulaklarda gerçekleşmez. Çocukluk çağında oluşan kulak, ana noktaları değişmeden sadece büyür.

Mucit, bir kişiyi işitme organıyla tanımlama yöntemini "ışın görüntüsü dönüşümü" olarak adlandırdı. Bu teknoloji Farklı renkteki ışınlarla bir görüntünün yakalanmasını ve bunun daha sonra matematiksel bir koda dönüştürülmesini içerir.

Ancak bilim adamına göre yönteminin olumsuz yanları da var. Örneğin kulakları kapatan kıllar, yanlış seçilmiş açı ve diğer yanlışlıklar net bir görüntü elde edilmesini engelleyebilir.

Kulak tarama teknolojisi, parmak izi gibi iyi bilinen ve tanıdık bir kimlik belirleme yönteminin yerini almayacak ancak onunla birlikte kullanılabilecek.

Bunun insanları tanıma güvenilirliğini artıracağına inanılıyor. Bilim adamı, suçluların yakalanmasında farklı yöntemlerin (multimodal) kombinasyonunun özellikle önemli olduğuna inanıyor. Deneyler ve araştırmalar sonucunda, suçlu tarafları görüntülerden benzersiz bir şekilde tespit etmek için mahkemede kullanılacak bir yazılım oluşturmayı umuyorlar.

İnsan sesi

Kişisel tanımlama, ses tanıma teknolojisi kullanılarak hem yerel olarak hem de uzaktan gerçekleştirilebilir.

Örneğin telefonda konuşurken, sistem bu parametreyi veri tabanında bulunanlarla karşılaştırır ve benzer örnekleri yüzde cinsinden bulur. Tam eşleşme, kimliğin oluştuğu, yani sesle kimlik tespiti gerçekleştiği anlamına gelir.

Bir şeye geleneksel yoldan erişmek için belirli güvenlik sorularını yanıtlamanız gerekir. Bu dijital kod, anne kızlık soyadı ve diğer metin şifreleridir.

Bu alandaki modern araştırmalar, bu bilginin elde edilmesinin oldukça kolay olduğunu, bu nedenle ses biyometrisi gibi tanımlama yöntemlerinin kullanılabileceğini göstermektedir. Bu durumda doğrulamaya konu olan kodların bilgisi değil, kişinin kişiliğidir.

Bunu yapmak için müşterinin bir kod cümlesi söylemesi veya konuşmaya başlaması gerekir. Sistem, arayanın sesini tanıyor ve sesin bu kişiye ait olup olmadığını, iddia ettiği kişi olup olmadığını kontrol ediyor.

Biyometrik bilgi güvenliği sistemleri bu türden pahalı ekipmanlara ihtiyaç duymazlar, bu onların avantajıdır. Ayrıca sistem tarafından ses taraması yapmak için özel bir bilgiye sahip olmanıza gerek yoktur çünkü cihaz bağımsız olarak “doğru-yanlış” sonucu üretir.

El yazısıyla

Bir kişinin mektup yazma şekliyle kimliğinin belirlenmesi, imza atmanın gerekli olduğu hemen hemen hayatın her alanında gerçekleşir. Bu, örneğin bir bankada, bir uzman, bir hesap açarken oluşturulan örneği bir sonraki ziyarette atılan imzalarla karşılaştırdığında meydana gelir.

Bu yöntemin doğruluğu düşüktür, çünkü tanımlama öncekilerde olduğu gibi matematiksel bir kod kullanılarak değil, basit bir karşılaştırmayla gerçekleşir. Burada yüksek düzeyde bir öznel algı var. Ayrıca el yazısı yaşla birlikte büyük ölçüde değişir ve bu da çoğu zaman tanınmayı zorlaştırır.

Bu durumda kullanmak daha iyidir otomatik sistemler Bu, yalnızca görünür eşleşmeleri değil aynı zamanda eğim, noktalar arasındaki mesafe ve diğer karakteristik özellikler gibi kelimelerin yazılışının diğer ayırt edici özelliklerini de belirlemenize olanak tanır.