Биометрические системы безопасности и системы аутентификации. Биометрические технологии

Биометрическими системами аутентификации называются системы, предназначенные для удостоверения личности пользователя на основе его биометрических данных. Такие системы максимально эффективно справляются с предоставлением доступа в особо охраняемые зоны, где нет возможности выставить персональную охрану по тем или иным соображениям. Их можно комбинировать с система автоматического оповещения, сигнализации и охранными системами.

Методы биометрической идентификации (аутентификации)

На сегодняшний день существует и используется множество методов биометрической аутентификации (идентификации). Они делятся на два вида.

1. Статистические методы. Основаны на уникальных (физиологических) характеристиках, которые не меняются на протяжении человеческой жизни и никак не могут быть утеряны. Также исключено копирование мошенниками.
2. Динамические методы. Основываются на характеристиках обыденного поведения определенного человека. Менее распространены, чем статические и практически не используются.

Статистические

• По отпечатку пальца – метод распознавания уникальности папиллярных линий (узоров) на пальце человека. Система при помощи сканера получает отпечаток, затем оцифровывает его и после этого сравнивает с ранее введенными шаблонами (наборами рисунков).
• По сетчатке глаза – метод сканирования и распознавания уникального рисунка кровеносных сосудов глазного дна человека. Для такой процедуры используется излучение низкой интенсивности. Излучение через зрачок направляется к кровеносным сосудам, которые находятся на задней стенке глаза. Из получаемого сигнала выделяются особые точки, информация о которых хранится в шаблоне системы.
• По радужной оболочке глаза – метод определения человеческой уникальности особенностей оболочки. Данная технология разработана для минимизации сканирования сетчатки глаза, так как при нем используются инфракрасные лучи и ярки свет, которые негативно влияют на здоровье глаза.
• Геометрия руки – форма кисти. При помощи этого метода используется несколько характеристик, поскольку отдельные параметры не являются уникальными. Сканируются: тыльная сторона руки, пальцев (толщина, длина, изгибы) а также структура костей и суставов.
• Геометрия лица – метод сканирования, при котором выделяются контуры бровей и глаз, губ и носа, а также иных элементов лица. После этого вычисляется расстояние между этими элементами и строится трехмерная модель лица. Требуется от двенадцати до сорока определенных элементов, характерных для определенного человека, чтоб создать и воссоздать уникальный шаблон.
• По термограмме лица – уникальное распределение температурных полей на лице. Используется с помощью инфракрасных камер. Из-за откровенно невысокого качества подобные системы широко не распространены.

Динамические

• По голосу – простой в применении метод с использованием лишь аудиокарты и микрофона. На сегодняшний день для такой системы существует множество способов построения шаблонов. Широко используется в бизнес-центрах.
• По почерку – основан на специфическом движении руки во время росписи (подписания документов и так далее). Для создания шаблонов и сохранения используются специальные, восприимчивые к давлению ручки.

Комбинированные (мультимодальные)

Подобные методы применяются в сложных, строгих и комплексных системах безопасности. В таких случаях используются несколько типов биометрических характеристик человека (пользователя), которые соединяются в одной системе.

Биометрические системы безопасности

Суть биометрических систем безопасности в доказательстве, что Вы – это Вы. Эти системы исключают возможность того, что сама система может принять Вас за кого-то другого. В силу уникальности человеческих характеристик, биометрические системы используются для предотвращения различных видов мошенничества, взлома и нежелательного доступа.

Биометрические системы безопасности могут работать в двух режимах, в зависимости о того, что пользователь собирается предоставить системе.

1. Верификация — сравнение пользователя с готовым биометрическим шаблоном.
2. Идентификация — сравнение пользователя с множеством других. После получения биометрических данных система ищет в базе информацию для определения личности пользователя.

Биометрические системы контроля доступа используются:

• на крупных предприятиях;
• на определенных объектах, требующих повышенной безопасности;
• для учета рабочего времени;
• для регистрации посещаемости;
• для ограничения доступа к особым помещениям.

Биометрические системы контроля доступа

Терминалы, считывающие отпечаток пальца

Применяются для организации ограничений на доступ в помещения. Зачастую такие устройства используются для учета рабочего времени. В зависимости от типа и модели могут иметь различный внешний вид корпуса, разные степени защиты, множество вариантов сканеров (считывателей отпечатков) и дополнительных функций.

Возможности:

• хранение в базе данных от 100 до 3 000 шаблонов отпечатков пальцев;
• сохранение тысячи записей посещаемости.

Основные принципы работы:

• программирование пользователей происходит с помощью специальной карты или при подключении к компьютеру;
• для переноса файлов посещаемости на компьютер используется USB;
• возможно построение сетевых систем распределения доступа по интерфейсу Ethernet.

Терминалы распознавания изображения (геометрия лица)

Подобный биометрический контроль доступа позволяет бесконтактно идентифицировать пользователя. Успешно применяются на предприятиях, где качество отпечатков пальцев неудовлетворительно для распознавания, в связи с рабочим процессом. В зависимости от типа и модели могут иметь различный внешний вид корпуса, разные степени защиты, особенности дизайна и набор дополнительных функций.

Возможности:

• инфракрасные оптические системы позволяют распознавать пользователя при темном или плохом освещении;
• встроенные беспроводные коммуникации (GPRS, Wi-Fi) для оперативного контроля;
• электронные замки, датчики тревоги, датчики дверей, резервные батареи для расширения функционала;
• до 100 000 шаблонов лица.

Терминалы со встроенной системой распознавания по радужной оболочке глаза

Позволяют обеспечить идентификацию (аутентификацию) пользователя в реальном времени. Сканируют как в статике, так и в движении. Пропускная способность — до двадцати человек в минуту. Эти терминалы используются для учета рабочего времени, контроля доступа и часто в финансово-платежных системах для того, чтобы подтвердить транзакции.

Базовые характеристики (меняются в зависимости от модели устройства):

• питание POE+ (через Ethernet);
• регистрация и проверка проходит в самом терминале;
• сканирование происходит встроенными камерами;
• память событий до 70 000 записей;
• доступны различные дополнительные интерфейсы (например, Wiegand).

Считыватели с распознаванием по венам на пальце

Поскольку вены находятся внутри тела человека, их изображение подделать невозможно. Распознавание возможно даже при наличии царапин и порезов. Поэтому такие биометрические системы безопасности и контроля доступа являются практически самым надежным способом идентификации пользователя. Использование систем данного класса рекомендуется на особо ответственных объектах.

Возможности:

• терминал может использоваться в качестве прямого контроллера электронного замка;
• может выступать в качестве считывателя с подключением к сторонним контроллерам;
• различные режимы контроля доступа, помимо распознавания рисунка вен на пальце: бесконтактная карта, код или комбинация того и другого;

Системы распознавания рисунка вен на ладони

Подобные устройства обеспечивают высокую точность распознавания и исключают возможность подделать идентификатор.

Принцип работы:

• ладонь освещается светом, который близок к инфракрасному;
• этот свет поглощается обескислороженным гемоглобином внутри вен, проявляя рисунок;
• для авторизации пользователя, уникальные образцы узоров вен сверяются с существующими (ранее зарегистрированными) шаблонами (образцами) в базе данных;

Биометрические терминалы по геометрии руки

Для идентификации пользователей используются уникальные трехмерные характеристики геометрии их ладоней. Процесс идентификации состоит из одного действия – нужно приложить руку на специальную плоскость терминала.

Возможности (варьируются в зависимости от модели):

• скорость идентификации менее одной секунды;
• простота регистрации шаблонов;
• вывод информации на принтер (через различные встроенные интерфейсы);
• автономная память на более чем 5 000 событий;
• возможность входа по принуждению.

Преимущества использования биометрических систем безопасности

• высокая достоверность;
• простые процедуры сканирования;
• большой выбор моделей, доступных к продаже;
• доступные цены на популярные устройства.

Биометрические СКУД позволяет не только контролировать доступы в локальные зоны, но и позволяют также контролировать и вести табель учета рабочего времени, предоставлять обратную связь персоналу об опозданиях и задержках, что стимулирует их на повышение ответственности к рабочему процессу.

17.01.2002 Джим Карр

Новое поколение биометрических устройств аутентификации сметает прежние преграды.

Если экипаж космического корабля во главе с капитаном Джином Люком Пикардом из известного телесериала Star Trek мог взаимодействовать с вычислительной системой Enterprise с помощью голоса, то почему же мы не входим в сеть таким образом? На самом деле сегодня это и возможно, и невозможно.

Биометрические устройства аутентификации для проверки идентичности пользователя на основе таких уникальных биологических показателей, как голос, отпечатки пальцев или черты лица, стали основой сюжетов многих киносценариев. Для перехода в режим ручного управления капитан Пикард мог обратиться к системе так: «Компьютер, используй код аутентификации альфа-омега!» Однако действительность часто не совпадает с вымыслом, и вряд ли вам или вашим коллегам удастся войти в свою сеть, используя речевое обращение.

Нельзя сказать, что биометрические устройства прежде не были доступны. Например, компания EyeDentify в 1982 г. первой начала поставлять на рынок сканеры сетчатки глаза; компания Recognition Systems с 1986 г. реализует устройство считывания для идентификации сотрудников по форме ладони; в изобилии предлагается оборудование для считывания радужной оболочки и отпечатков пальцев, а также системы удостоверения личности по голосу и чертам лица. Впрочем, широкое распространение подобных устройств тормозилось целым рядом факторов. Самым главным препятствием была их высокая цена, а ведь учреждениям, где необходимы персональные устройства аутентификации, требуются крупные партии - им нужны сотни или тысячи таких устройств.

Кроме того, большинство средств аутентификации оказалoсь слишком громоздким для инсталляции на настольных системах, в ноутбуках и в таких портативных устройствах, как сотовые телефоны или персональные электронные секретари. Массовому их внедрению мешала слишком низкая скорость работы.

И наконец, мало кто из руководителей отделов ИТ осознает необходимость приобретения таких продуктов. Большинство вычислительных систем вполне обходится обычными паролями и стандартными системами доступа, контролируемыми с помощью магнитных карт-ключей, хотя сотрудники часто нарушают правила работы, делясь своими паролями и картами с коллегами.

Однако налицо все признаки того, что рынок вполне «созрел» для такого оборудования. Производители начинают преодолевать физические и финансовые препятствия на пути внедрения биометрических устройств, и весьма вероятно, что им найдется применение во многих сетевых решениях.

Так что же происходит на рынке биометрических продуктов? Ясно одно: он стремительно развивается, особенно в области распознавания отпечатков пальцев, где технология уходит от оптических решений к интегральным схемам (ИС). К тому же биометрические возможности реализуются в огромном числе прочих устройств, включая клавиатуру, смарт-карты и оборудование контроля доступа. Давайте познакомимся поближе с некоторыми из них.

НЕБОЛЬШОЙ, НО РАСТУЩИЙ СПРОС

Какие бы цифры ни приводились, очевидно, что немногим организациям действительно необходимы биометрические устройства аутентификации. Поэтому рынок таких продуктов еще невелик, хотя растет довольно быстрыми темпами.

По данным аналитической компании Frost&Sullivan, общий объем продаж биометрического оборудования в Америке в 2000 г. не превысил 86,8 млн долларов и вырос в 2001 г. только до 160,3 млн долларов - цифры небольшие, тем не менее среднегодовой темп роста в сложных процентах составляет 109%. По прогнозам исследовательского центра META Group, уровень продаж этих устройств во всем мире в 2001 г. составит, как ожидается, около 300 млн долларов, а в 2003 г. эта сумма достигнет 900 млн долларов.

По информации консалтинговой компании International Biometric Group из Нью-Йорка, наиболее распространенной технологией стало сканирование отпечатков пальцев. Отмечается, что из 127 млн долларов, вырученных от продажи биометрических устройств, 44% приходится на дактилоскопические сканеры. Системы распознавания черт лица занимают второе место по уровню спроса, который составляет 14%, далее следуют устройства распознавания по форме ладони (13%), по голосу (10%) и радужной оболочке глаза (8%). Устройства верификации подписи в этом списке составляют 2%.

Эрл Перкинс, заместитель директора META Group по вопросам биометрических устройств и смарт-карт, сравнивает неприятие пользователями биометрических приборов с ситуацией, складывающейся на рынке инфраструктуры открытых ключей (Public Key Infrastructure, PKI). Он полагает, что оба направления достойны признания со стороны корпоративных служб безопасности и сетевых администраторов. По словам Джесона Райта, возглавляющего направление безопасности в компании Frost&Sullivan, основной фактор, способный радикально повлиять на ситуацию на рынке биометрических устройств, - их стоимость. Только недавно цены на биометрические продукты упали до уровня, приемлемого для массового потребителя.

Например, дактилоскопические считыватели сейчас продаются по цене от 100 до 200 долларов в расчете на пользователя, став значительно дешевле по сравнению с 1998 г., когда их цена составляла около 400 долларов. К тому же многочисленные производители ПК и внешних устройств встраивают дактилоскопические сканеры в свои продукты; среди них крупнейший производитель ПК компания Compaq, поставщики «мышей» SecuGen и Siemens, а также выпускающая клавиатуры Fujitsu Takaisaws.

Резкое снижение цен на устройства аутентификации наблюдается и на рынке других биометрических технологий. В частности, стоимость оборудования идентификации личности по голосу и чертам лица, где могут применяться микрофоны и камеры, которые поставляются в стандартной комплектации со многими настольными системами ПК и ноутбуками, снизилась до уровня массового потребления.

Однако есть нечто более важное, чем цены, утверждает Перкинс. Тот факт, что организации еще не закупают биометрические устройства крупными партиями, свидетельствует об отсутствии надлежащего внимания к собственной инфраструктуре идентификации. Большинство организаций имеет множество различных каталогов, пять-шесть методов аутентификации, сетевой вход в Windows, а каждое приложение защищено собственным паролем.

По существу, основная масса биометрических систем аутентификации разрабатывается в виде самостоятельных либо «точечных» решений; т. е. одно подразделение использует дактилоскопический считыватель для санкционированного доступа к ПК, другое - технологию сканирования ладони для доступа в серверную комнату, но взаимосвязи между этими двумя решениями нет. Поэтому подобные устройства обычно внедряются сами по себе, без интеграции с внутренними системами и списками идентификаторов пользователей. Ситуация здесь меняется, но медленно.

До недавних пор производители не умели комбинировать в одном интегрированном продукте эти несопоставимые методы, чтобы разнообразное биометрическое оборудование можно было использовать с одной внутренней системой. Однако некоторые компании, например Ankari, BioNetrix, Identix, Keyware и SAFLinks, уже реализуют подобные продукты.

Они интегрируют биометрические возможности во внутренние системы: в частности, в такие системы однократной аутентификации (Single Sign-On, SSO) масштаба предприятия, как eTrust компании Computer Associates и Novell Modular Authentification Service (NMAS) компании Novell. Подобная консолидация позволяет сетевым администраторам заменить службы однократной аутентификации паролей биометрическими технологиями.

Учитывая снижение цен, уменьшение размеров устройств и более высокую степень интеграции, аналитики полагают, что сетевые администраторы наконец поймут преимущества биометрических устройств перед системами аутентификации по паролю. При использовании дактилоскопических сканеров и устройств распознавания голоса для входа в сети сотрудники избавляются от необходимости запоминать сложные пароли. При этом никто другой не сможет «позаимствовать» их отпечатки пальцев для несанкционированного доступа к критически важным сетевым ресурсам.

По словам Франка Принса, старшего аналитика группы по вопросам инфраструктуры электронной коммерции в компании Forrester Research, биометрический подход позволяет упростить процесс выяснения «кто вы такой». Обращая внимание на то, что основным фактором в продвижении биометрических технологий производители считают удобство применения этих устройств, он предостерегает от излишнего упрощения системы идентификации, которое не должно приводить к нарушению принципа «разумной достаточности».

ОПТИКА ПРОТИВ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ

Неудивительно, что самый значительный прогресс наблюдается среди сканеров отпечатков пальцев, поскольку они составляют значительную долю рынка биометрических устройств. При этом многие производители все чаще переходят от дактилоскопического оборудования на базе оптики к продуктам, основанным на интегральных схемах.

В традиционных устройствах сканирования отпечатков пальцев основным элементом является маленькая оптическая камера для записи характерного рисунка пальца. Ряд производителей, включая компанию DigitalPersona, все еще использует эту технологию.

Однако, по мнению Скотта Муди, главного администратора в AuthenTec (полупроводниковой компании, занимающейся разработкой микросхем для некоторых периферийных дактилоскопических сканеров), все больше производителей дактилоскопического оборудования проявляeт внимание к сенсорным устройствам на базе интегральных схем. Такая тенденция открывает новые сферы применения аутентификации на основе отпечатков пальцев.

Новое поколение продуктов измеряет емкостное сопротивление кожи для формирования изображения по различным характеристикам отпечатка пальца. Например, сенсорное дактилоскопическое устройство компании Veridicom собирает информацию, считывая емкостное сопротивление с помощью твердотельного полупроводникового датчика.

Принцип действия таков: палец, приложенный к этому прибору, выполняет роль одной из пластин конденсатора. Другая, расположенная на поверхности сенсора, представляет собой кремниевую микросхему с 90 тыс. чувствительных пластинок конденсатора, которые формируют восьмиразрядное представление о выпуклостях и впадинах рисунка сосудов пальца. Полученная информация преобразуется в видеосигнал и затем обрабатывается в соответствии с алгоритмом, формирующим образец изображения. Именно по этому образцу, а не по изображению самого отпечатка, осуществляется верификация пользователя при последующей регистрации.

Другой используемый компанией AuthenTec метод делает сенсорную проверку на основе интегральных схем еще более точной. Дактилоскопический считыватель FingerLoc на базе интегральных схем (и недавно выпущенный EntrePad) содержит прямоугольную поверхность для проверки отпечатков пальцев, называемую сенсорной матрицей. Это не что иное как активный массив антенн, состоящий более чем из 16 тыс. элементов с прозрачным покрытием, защищающим от царапин и прочих внешних воздействий. Сенсорная матрица окружена направляющим кольцом, которое передает слабые сигналы, улавливаемые отдельными элементами-антеннами.

Муди приводит пример совместной работы программного обеспечения TruePrint и аппаратных устройств компании AuthenTec по сканированию более глубокого слоя (под эпидермисом) - там, где находятся уникальные выпуклости и впадины, создающие рисунок пальца. Когда пользователь прикасается к поверхности микросхемы, направляющее кольцо ассоциирует слабый сигнал с подкожным слоем пальца.

Данный сигнал создает цифровой образец, который отражает уникальную подкожную структуру - в этом заключается отличительное преимущество технологии AuthenTec. Используя усилители более высокого разрешения (менее 1 пиксела) и прочие средства восстановления сигнала, TruePrint управляет выходными сигналами с тысяч отдельных сенсорных элементов и формирует на их основе точное неискаженное представление отпечатка пальца, после чего переводит его в образец, используемый впоследствии для верификации.

ЗА И ПРОТИВ ИНТЕГРАЛЬНОГО И ОПТИЧЕСКОГО ПОДХОДОВ

Хотя поставщики биометрических устройств на базе интегральных схем и оптики не ведут между собой непримиримую войну, тем не менее каждая из технологий имеет ярых приверженцев, которые приводят различные доводы за и против обоих методов. Споры ведутся в основном вокруг стоимости и производительности.

Муди обращает внимание на то, что продукты на базе интегральных схем могут иметь значительно меньшие размеры, чем оптические считыватели, и потому их проще реализовать в более широком спектре периферийных устройств. Новое сенсорное устройство AuthenPad компании AuthenTec представляет собой квадрат со стороной 20 мм и толщиной 1,4 мм (размеры сенсора FingerLoc, выпущенного год назад, соответственно 26 мм и 4 мм).

Что же касается оптических считывателей, то, по мнению Георга Майерса, заместителя директора по маркетингу компании DigitalPersona, они будут по-прежнему присутствовать на рынке, и на это есть несколько причин. Спрос на оборудование определяется не только производительностью, но и ценой. Майерс утверждает, что устройства на интегральных схемах плохо переносят прикосновения, поскольку жир, масло, соль на руках могут со временем испортить поверхность микросхемы. Хотя производители кремниевых покрытий способны преодолеть эти трудности, производство биометрических продуктов на интегральных схемах все еще требует определенных затрат, и сократить стоимость можно только за счет уменьшения размеров микросхемы.

Проблема, по его словам, состоит в том, что информация о рисунке пальца, которую снимают маленькие микросхемы, недостаточна для получения точного представления, поскольку они не считывают информацию со всего пальца. Между тем сенсоры U.are.U компании DigitalPersona позволяют сделать это. Кроме того, такие устройства опираются на алгоритм преобразования изображения отпечатка пальца в уникальную схему «характерных точек» (см. Рисунок 1). Данный алгоритм сканирования применяется в дактилоскопических устройствах, предназначенных для пентициарных учреждений. Характерными называются точки, несущие уникальную информацию об отпечатке пальца: например, о тех местах, где рисунок сосудов заканчивается завитком или выпуклостью. Майерс считает, что такой метод позволяет более точно считывать информацию об отпечатке, нежели копирование линий кровеносных сосудов с указанием особенностей кожного рельефа.

Небольшой размер дактилоскопических считывателей на интегральных схемах обеспечивает их интеграцию в периферийные устройства, наделяя последние комбинированными функциями.

Как уже отмечалось, Compaq поставляет на рынок ПК DeskPro со считывателем в качестве одной из опций. Такой считыватель, разработанный компанией Identix, имеет площадь около дюйма и подключается к ПК через параллельный порт.

Прочие производители комбинируют биометрические системы со смарт-картами и картами-ключами. Например, компания AiT/affinitex интегрировала считыватель VeriMe в идентификационную карточку. Это устройство толщиной 1,27 мм взаимодействует со считывателем идентификационной карточки посредством инфракрасного сигнала, как это уже реализовано в случае карт контроля доступа, которые во многих учреждениях применяются для открывания дверей. Но и при таком подходе пользователям требуется первоначально занести свой отпечаток пальца в систему для создания его образца.

По словам Берни Эша, старшего администратора компании AiT/affinitex, сотрудник должен приложить свой палец к карточке, находясь внутри полутораметровой зоны от считывателя. При совпадении отпечатка с образцом системе управления сообщается его личный ключ шифрования. Таким образом гарантируется безопасный доступ к разрешенным ресурсам.

В биометрической идентификационной смарт-карте Authentic компания Oberthur Card Systems реализовала сходный подход. Как и в VeriMe, образец отпечатка пальца запоминается в памяти карты в процессе внесения в списки идентификаторов пользователей, устанавливая соответствие между образцом и личным ключом шифрования. Затем, когда пользователь вводит смарт-карту в считыватель и прикладывает палец к сенсору, ключ удостоверяет его личность.

Эрл Перкинс считает комбинацию биометрических устройств и смарт-карт удачным решением. «У многих европейских производителей смарт-карт слюнки текут при мысли о североамериканском рынке», - заявляет он, замечая, что их разработкой занимаются также компании Gemplus и Schlumberger.

ПРОТЯНИ МНЕ РУКУ

Устройства сканирования ладони, или сканирования формы ладони, по уровню доходов занимают второе место среди биометрических устройств, однако редко применяются в сетевой среде из-за высокой стоимости и размера. В качестве примера можно привести компанию Recognition Systems, которая продает систему распознавания по форме ладони HandKey II за 1595 долларов, что превышает возможности многих организаций, желающих приобрести настольные устройства безопасности. Кроме того, как и многие другие подобные устройства, HandKey II крепятся к стене и слишком велики для установки на настольную систему или ноутбук.

Однако сканеры формы ладони идеальны для вычислительных сред со строгим режимом безопасности и напряженным трафиком, включая серверные комнаты, считает Мартин Худдарт, директор компании Recognition Systems. Он утверждает, что они чрезвычайно точны, обладают очень низким коэффициентом ошибочного отказа (False Rejection Rate, FRR), т. е. процентом отклоненных законных пользователей. Низкий коэффициент FRR имеет очень важное значение, прежде всего, потому, что позволяет смягчить чувство разочарования и дискомфорта, которое испытывают пользователи по отношению к биометрическому оборудованию.

Устройства считывания формы ладони создают объемное изображение ладони, измеряя длину пальцев, толщину и площадь поверхности ладони. Продукты компании Recognition Systems выполняют более 90 измерений, которые преобразуются в девятиразрядный образец для дальнейших сравнений. Этот образец может быть сохранен локально, на индивидуальном сканере ладони либо в централизованной базе данных.

Среди производителей устройств распознавания формы ладони можно отметить компании Stromberg и Dermalog.

СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕРТ ЛИЦА И ГОЛОСА

Технология сканирования черт лица подходит для тех приложений, где прочие биометрические технологии непригодны. В этом случае для верификации и идентификации личности используются особенности глаз, носа и губ.

Производители устройств распознавания черт лица - BioID America, Visionics и eTrue - разработали собственные математические алгоритмы для идентификации пользователей: например, Visionics создала устройство Local Feature Analysys для получения снимка лица.

Компания BioID America поставляет на рынок как оборудование для распознавания по чертам лица, так и устройства верификации по голосу. Джефф Бечлер, директор по продажам, среди преимуществ сканирования черт лица называет возможность использования таких приспособлений вместе с различными типами камер, поставляемыми в стандартной комплектации с ПК.

Но исследования, проводимые компанией International Biometric Group, говорят о том, что сотрудники многих организаций не доверяют устройствам распознавания по чертам лица отчасти из-за того, что камера их фотографирует, а затем выводит снимки на экран монитора; при этом многие опасаются, что используемая камера низкого качества. Кроме того, по данным этой компании, сканирование черт лица - единственный метод биометрической аутентификации, который не требует согласия на выполнение проверки (и может осуществляться скрытой камерой), а потому имеет негативный для пользователей подтекст.

Системы аутентификации по голосу экономически выгодны по тем же причинам, что и системы распознавания по чертам лица. В частности, их можно устанавливать с оборудованием (например, микрофонами), поставляемым в стандартной комплектации со многими ПК.

Все это говорит о том, что оборудование аутентификации по голосу более пригодно для интеграции в приложения телефонии, чем для входа в сеть. Обычно оно позволяет абонентам получить доступ в финансовые или прочие системы посредством телефонной связи. Наиболее известна на этом рынке продукция компаний Nuance Communications и SpeechWorks.

Один из этапов работы данных устройств - распознавание голоса, т. е. сначала распознается контекст произнесенных слов, а затем подтверждается тождество личности.

«Системы аутентификации по голосу при записи образца и в процессе последующей идентификации опираются на такие уникальные для каждого человека особенности голоса, как высота, модуляция и частота звука», - утверждает Джо Маннино, главный администратор компании VeriVoice. По мнению Лауры Марино, менеджера по продуктам компании Nuance Communications, производящей систему аутентификации по голосу Verifier, эти показатели определяются физическими характеристиками голосового тракта и уникальны для каждого человека.

Из-за того, что голос можно просто записать на пленку или другие носители, некоторые производители, включая VeriVoice, встраивают в свои продукты операцию запроса отклика. Эта функция предлагает пользователю при входе ответить на предварительно подготовленный и регулярно меняющийся запрос: например, такой: «Повторите числа 0, 1, 3».

МИНУС АУТЕНТИФИКАЦИЯПО СЕТЧАТКЕ ГЛАЗА

Лишь в области сканирования сетчатки глаза, одном из самых точных биометрических методов, отрасль движется вспять. Это связано с тем, что основной производитель таких систем, компания EyeDentify, отозвала свою модель 2001 сканера сетчатки из-за недостаточной ее проработки: продукт отличался слишком большим количеством движущихся частей и довольно высокой ценой порядка 2000 долларов.

По словам президента EyeDentify Крега Силви, сетчатка человеческого глаза представляет собой уникальный объект для аутентификации. «Даже у близнецов рисунок кровеносных сосудов глазного дна отличается», - подчеркивает он.

Технология сканирования, запатентованная компанией EyeDentify, заключается в том, что инфракрасное излучение кровеносных сосудов сетчатки отражается и собирается под различными углами. По аналогии с другими биометрическими устройствами, полученная информация скрупулезно анализируется с помощью соответствующих алгоритмов: в частности, оборудование от EyeDentify формирует 96-разрядный образец, который уникальным образом идентифицирует человека.

К сожалению, пользователи считают модель 2001, в состав которой входят движущиеся зеркала и ленты, слишком неудобной. Силви утверждает, что компания разрабатывает сканер сетчатки, который будет стоить 400-500 долларов и способен с высокой степенью точности выполнять сканирование на расстоянии 7,5 см, не оставляя ни малейших сомнений при идентификации личности. Он уверен, что более быстрые процессоры и прочие новые технологии позволят создать полностью электронный считыватель сетчатки глаза без движущихся частей.

Джим Карр - заместитель главного редактора Network Magazine. С ним можно связаться по адресу: [email protected] .

Рассматриваемые производители биометрических устройств

Рабочая группа BioAPI Consortium занимается разработкой стандартного прикладного программного интерфейса (Application Program Interface, API) для биометрических устройств. Информацию об этих разработках можно найти по адресу: http://www.bioapi.com .

На сайте компании Internetional Biometric Group по адресу: http://www.biometricgroup.com , можно получить информацию о производителях и продуктах, а также актуальные данные о рынке биометрических технологий.

Ссылки на формулировки биометрических технологий, отчеты о научной работе, проекты и публикации компании Biometric Research на базе Мичиганского университета приводятся по адресу: http://www.boimetrics.cse.msu.edu.com .

Введение

1.Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности

2. Особенности реализации статических методов биометрического контроля

2.1 Идентификация по рисунку папиллярных линий

2.2 Идентификация по радужной оболочке глаз

2.3 Идентификация по капиллярам сетчатки глаз

2.4 Идентификация по геометрии и тепловому изображению лица

2.5 Идентификация но геометрии кисти руки

3. Особенности реализации динамических методов биометрического контроля

3.1 Идентификация по почерку и динамике подписи

3.3 Идентификация по ритму работы на клавиатуре

4. Биометрические технологии будущего

Заключение

Литература

Введение

Тема курсовой работы «Биометрические средства иденфикации личности».

Для идентификации личности современные электронные систем контроля и управления доступом (СКУД) используют устройства нескольких типов. Наиболее распространенными являются:

Кодонаборные устройства ПИН-кода (кнопочные клавиатуры);

Считыватели бесконтактных смарт-карт (интерфейс Виганда);

Считыватели проксимити-карт;

Считыватели ключа «тач-мемори»;

Считыватели штрих-кодов;

Биометрические считыватели.

В настоящее время самое широкое распространение получили всевозможные считыватели карт (проксимити, Виганда, с магнитной полосой и т. п). Они имеют свои неоспоримые преимущества и удобства в использовании, однако при этом в автоматизированном пункте доступа контролируется «проход карточки, а не человека». В то же время карточка может быть потеряна или украдена злоумышленниками. Все это снижает возможность использования СКУД, основанных исключительно на считывателях карт, в приложениях с высокими требованиями к уровню безопасности. Несравненно более высокий уровень безопасности обеспечивают всевозможные биометрические устройства контроля доступа, использующие в качестве идентифицирующего признака биометрические параметры человека (отпечаток пальца, геометрия руки, рисунок сетчатки глаза и т. п.), которые однозначно предоставляют доступ только определенному человеку - носителю кода (биометрических параметров). Но на сегодняшний день подобные устройства все еще остаются достаточно дорогими и сложными, и поэтому находят свое применение только в особо важных пунктах доступа. Считыватели штрих-кодов в настоящее время практически не устанавливаются, поскольку подделать пропуск чрезвычайно просто на принтере или на копировальном аппарате.

Цель работы рассмотреть принципы работы и использования биометрических средств иденфикации личности.

1. Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности

Достоинства биометрических идентификаторов на основе уникальных биологических, физиологических особенностей человека, однозначно удостоверяющих личность, привели к интенсивному развитию соответствующих средств. В биометрических идентификаторах используются статические методы, основанные на физиологических характеристиках человека, т. е. на уникальных характеристиках, данных ему от рождения (рисунки папиллярных линий пальцев, радужной оболочки глаз, капилляров сетчатки глаз, тепловое изображение лица, геометрия руки, ДНК), и динамические методы(почерк и динамика подписи, голос и особенности речи, ритм работы на клавиатуре). Предполагается использовать такие уникальные статические методы, как идентификация по подноггевому слою кожи, по объему указанных для сканирования пальцев, форме уха, запаху тела, и динамические методы -идентификация по движению губ при воспроизведении кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и т. д. Классификация современных биометрических средств идентификации показана на рис. 1.

Биометрические идентификаторы хорошо работают только тогда, когда оператор может проверить две вещи: во-первых, что биометрические данные получены от конкретного лица именно во время проверки, а во-вторых, что эти данные совпадают с образцом, хранящимся в картотеке. Биометрические характеристики являются уникальными идентификаторами, но вопрос их надежного хранения и защиты от перехвата по-прежнему остается открытым

Биометрические идентификаторы обеспечивают очень высокие показатели: вероятность несанкционированного доступа - 0,1 - 0,0001 %, вероятность ложного задержания - доли процентов, время идентификации - единицы секунд, но имеют более высокую стоимость по сравнению со средствами атрибутной идентификации. Качественные результаты сравнения различных биометрических технологий по точности идентификации и затратам указаны на рис. 2. Известны разработки СКУД, основанные на считывании и сравнении конфигураций сетки вен на запястье, образцов запаха, преобразованных в цифровой вид, анализе носящего уникальный характер акустического отклика среднего уха человека при облучении его специфическими акустическими импульсами и т. д.

Рис. 1. Классификация современных биометрических средств идентификации

Тенденция значительного улучшения характеристик биометрических идентификаторов и снижения их стоимости приведет к широкому применению биометрических идентификаторов в различных системах контроля и управления доступом. В настоящее время структура этого рынка представля-

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

Сканирование объекта;

Извлечение индивидуальной информации;

Формирование шаблона;

Сравнение текущего шаблона с базой данных.

Методика биометрической аутентификации заключается в следующем. Пользователь, обращаясь с запросом к СКУД на доступ, прежде всего, идентифицирует себя с помощью идентификационной карточки, пластикового ключа или личного идентификационного номера. Система по предъявленному пользователем идентификатору находит в своей памяти личный файл (эталон) пользователя, в котором вместе с номером хранятся данные его биометрии, предварительно зафиксированные во время процедуры регистрации пользователя. После этого пользователь предъявляет системе для считывания обусловленный носитель биометрических параметров. Сопоставив полученные и зарегистрированные данные, система принимает решение о предоставлении или запрещении доступа.

Таким образом, наряду с измерителями биометрических характеристик СКУД должны быть оборудованы соответствующими считывателями идентификационных карточек или пластиковых ключей (или цифровой клавиатурой).

Основные биометрические средства защиты информации, предоставляемые сегодня российским рынком обеспечения безопасности, приведены в табл. 1, технические характеристики некоторых биометрических систем представлены в табл. 2.

Таблица 1. Современные биометрические средства защиты информации

Говоря о точности автоматической аутентификации, принято выделять два типа ошибок Ошибки 1-го рода («ложная тревога») связаны с запрещением доступа законному пользователю. Ошибки 1-го рода («пропуск цели»)- предоставление доступа незаконному пользователю. Причина возникновения ошибок состоит в том, что при измерениях биометрических характеристик существует определенный разброс значений. В биометрии совершенно невероятно, чтобы образцы и вновь полученные характеристики давали полное совпадение. Это справедливо для всех биометрических характеристик, включая отпечатки пальцев, сканирование сетчатки глаза или опознание подписи. Например, пальцы руки не всегда могут быть помещены в одно и то же положение, под тем же самым углом или с тем же самым давлением. И так каждый раз при проверке.

Презентацию к данной лекции можно скачать .

Простая идентификация личности. Комбинация параметров лица, голоса и жестов для более точной идентификации. Интеграция возможностей модулей Intel Perceptual Computing SDK для реализации многоуровневой системы информационной безопасности, основанной на биометрической информации.

В данной лекции дается введение в предмет биометрических систем защиты информации, рассматривается принцип действия, методы и применение на практике. Обзор готовых решений и их сравнение. Рассматриваются основные алгоритмы идентификации личности. Возможности SDK по созданию биометрических методов защиты информации.

4.1. Описание предметной области

Существует большое разнообразие методов идентификации и многие из них получили широкое коммерческое применение. На сегодняшний день в основе наиболее распространенных технологий верификации и идентификации лежит использование паролей и персональных идентификаторов ( personal identification number - PIN ) или документов типа паспорта, водительских прав. Однако такие системы слишком уязвимы и могут легко пострадать от подделки, воровства и других факторов. Поэтому все больший интерес вызывают методы биометрической идентификации, позволяющие определить личность человека по его физиологическим характеристикам путем распознания по заранее сохраненным образцам.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

• предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
• ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
• обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
• процесс распознавания, благодаря интуитивности программного и аппаратного интерфейса, понятен и доступен людям любого возраста и не знает языковых барьеров;
• избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
• исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
• организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Кроме того, важным фактором надежности является то, что она абсолютно никак не зависит от пользователя. При использовании парольной защиты человек может использовать короткое ключевое слово или держать бумажку с подсказкой под клавиатурой компьютера. При использовании аппаратных ключей недобросовестный пользователь будет недостаточно строго следить за своим токеном, в результате чего устройство может попасть в руки злоумышленника. В биометрических же системах от человека не зависит ничего. Еще одним фактором, положительно влияющим на надежность биометрических систем, является простота идентификации для пользователя. Дело в том, что, например, сканирование отпечатка пальца требует от человека меньшего труда, чем ввод пароля. А поэтому проводить эту процедуру можно не только перед началом работы, но и во время ее выполнения, что, естественно, повышает надежность защиты. Особенно актуально в этом случае использование сканеров, совмещенных с компьютерными устройствами. Так, например, есть мыши, при использовании которых большой палец пользователя всегда лежит на сканере. Поэтому система может постоянно проводить идентификацию, причем человек не только не будет приостанавливать работу, но и вообще ничего не заметит. В современном мире, к сожалению, продается практически все, в том числе и доступ к конфиденциальной информации. Тем более что человек, передавший идентификационные данные злоумышленнику, практически ничем не рискует. Про пароль можно сказать, что его подобрали, а про смарт-карту, что ее вытащили из кармана. В случае же использования биометрической защиты подобной ситуации уже не произойдет.

Выбор отраслей, наиболее перспективных для внедрения биометрии, с точки зрения аналитиков, зависит, прежде всего, от сочетания двух параметров: безопасности (или защищенности) и целесообразности использования именно этого средства контроля или защиты. Главное место по соответствию этим параметрам, бесспорно, занимают финансовая и промышленная сфера, правительственные и военные учреждения, медицинская и авиационная отрасли, закрытые стратегические объекты. Данной группе потребителей биометрических систем безопасности в первую очередь важно не допустить неавторизованного пользователя из числа своих сотрудников к неразрешенной для него операции , а также важно постоянно подтверждать авторство каждой операции . Современная система безопасности уже не может обходиться не только без привычных средств, гарантирующих защищенность объекта, но и без биометрии. Также биометрические технологии используются для контроля доступа в компьютерных, сетевых системах, различных информационных хранилищах, банках данных и др.

Биометрические методы защиты информации становятся актуальней с каждым годом. С развитием техники: сканеров, фото и видеокамер спектр задач, решаемых с помощью биометрии, расширяется, а использование методов биометрии становится популярнее. Например, банки, кредитные и другие финансовые организации служат для их клиентов символом надежности и доверия. Чтобы оправдать эти ожидания, финансовые институты все больше внимание уделяют идентификации пользователей и персонала, активно применяя биометрические технологии. Некоторые варианты использования биометрических методов:

• надежная идентификация пользователей различных финансовых сервисов, в т.ч. онлайновых и мобильных (преобладает идентификация по отпечаткам пальцев, активно развиваются технологии распознавания по рисунку вен на ладони и пальце и идентификация по голосу клиентов, обращающихся в колл-центры);
• предотвращение мошенничеств и махинаций с кредитными и дебетовыми картами и другими платежными инструментами (замена PIN-кода распознаванием биометрических параметров, которые невозможно похитить, "подсмотреть", клонировать);
• повышение качества обслуживания и его комфорта (биометрические банкоматы);
• контроль физического доступа в здания и помещения банков, а также к депозитарным ячейкам, сейфам, хранилищам (с возможностью биометрической идентификации, как сотрудника банка, так и клиента-пользователя ячейки);
• защита информационных систем и ресурсов банковских и других кредитных организаций.

4.2. Биометрические системы защиты информации

Биометрические системы защиты информации - системы контроля доступа, основанные на идентификации и аутентификации человека по биологическим признакам, таким как структура ДНК, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатка глаза, геометрия и температурная карта лица, отпечаток пальца, геометрия ладони. Также эти методы аутентификации человека называют статистическими методами, так как основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нем в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны или украдены. Часто используются еще и уникальные динамические методы биометрической аутентификации - подпись, клавиатурный почерк, голос и походка, которые основаны на поведенческих характеристиках людей.

Понятие " биометрия " появилось в конце девятнадцатого века. Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы прошлого века. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и совсем недавно. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно вырос благодаря тому, что мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей. Отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности. Например, биометрическая система может контролировать доступ к информации и хранилищам в банках, ее можно использовать на предприятиях, занятых обработкой ценной информации, для защиты ЭВМ, средств связи и т. д.

Суть биометрических систем сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека. Биометрические системы безопасности позволяют автоматически распознавать человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам.

Рис. 4.1.

Описание работы биометрических систем:

Все биометрические системы работают по одинаковой схеме. Вначале, происходит процесс записи, в результате которого система запоминает образец биометрической характеристики. Некоторые биометрические системы делают несколько образцов для более подробного запечатления биометрической характеристики. Полученная информация обрабатывается и преобразуется в математический код. Биометрические системы информационной безопасности используют биометрические методы идентификации и аутентификации пользователей. Идентификация по биометрической системы проходит в четыре стадии:

• Регистрация идентификатора - сведение о физиологической или поведенческой характеристике преобразуется в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• Выделение - из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• Сравнение - сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• Решение - выносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный идентификатор.

Заключение о совпадении/несовпадении идентификаторов может затем транслироваться другим системам (контроля доступа, защиты информации и т. д), которые далее действуют на основе полученной информации.

Одна из самых важных характеристик систем защиты информации, основанных на биометрических технологиях, является высокая надежность , то есть способность системы достоверно различать биометрические характеристики, принадлежащие разным людям, и надежно находить совпадения. В биометрии эти параметры называются ошибкой первого рода ( False Reject Rate , FRR ) и ошибкой второго рода ( False Accept Rate , FAR ). Первое число характеризует вероятность отказа доступа человеку, имеющему доступ , второе - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Подделать папиллярный узор пальца человека или радужную оболочку глаза очень сложно. Так что возникновение "ошибок второго рода" (то есть предоставление доступа человеку, не имеющему на это право) практически исключено. Однако, под воздействием некоторых факторов биологические особенности, по которым производится идентификация личности, могут изменяться. Например, человек может простудиться, в результате чего его голос поменяется до неузнаваемости. Поэтому частота появлений "ошибок первого рода" (отказ в доступе человеку, имеющему на это право) в биометрических системах достаточно велика. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR . Иногда используется и сравнительная характеристика EER ( Equal Error Rate ), определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь , с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить "чужого" или пропустить всех "своих".

Не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Поэтому важной характеристикой является устойчивость к муляжу, скорость работы и стоимость системы. Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный минус. Также важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь , с точностью работы системы.

Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации "обучает" систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. В результате сканирования чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон . Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон . Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC , времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

4.3. Обзор готовых решений

4.3.1. ИКАР Лаб: комплекс криминалистического исследования фонограмм речи

Аппаратно-программный комплекс ИКАР Лаб предназначен для решения широкого круга задач анализа звуковой информации, востребованного в специализированных подразделениях правоохранительных органов, лабораториях и центрах судебной экспертизы, службах расследования летных происшествий, исследовательских и учебных центрах. Первая версия продукта была выпущена в 1993 году и явилась результатом совместной работы ведущих аудиоэкспертов и разработчиков программного обеспечения. Входящие в состав комплекса специализированные программные средства обеспечивают высокое качество визуального представления фонограмм речи. Современные алгоритмы голосовой биометрии и мощные инструменты автоматизации всех видов исследования фонограмм речи позволяют экспертам существенно повысить надежность и эффективность экспертиз. Входящая в комплекс программа SIS II обладает уникальными инструментами для идентификационного исследования: сравнительное исследование диктора, записи голоса и речи которого предоставлены на экспертизу и образцов голоса и речи подозреваемого. Идентификационная фоноскопическая экспертиза основывается на теории уникальности голоса и речи каждого человека. Анатомическое факторы: строение органов артикуляции, форма речевого тракта и ротовой полости, а также внешние факторы: навыки речи, региональные особенности, дефекты и др.

Биометрические алгоритмы и экспертные модули позволяют автоматизировать и формализовать многие процессы фоноскопического идентификационного исследования, такие как поиск одинаковых слов, поиск одинаковых звуков, отбор сравниваемых звуковых и мелодических фрагментов, сравнение дикторов по формантам и основному тону, аудитивные и лингвистические типы анализа. Результаты по каждому методу исследования представляются в виде численных показателей общего идентификационного решения.

Программа состоит из ряда модулей, с помощью которых производится сравнение в режиме "один-к-одному". Модуль "Сравнения формант" основан на термине фонетики - форманте, обозначающий акустическую характеристику звуков речи (прежде всего гласных), связанную с уровнем частоты голосового тона и образующую тембр звука. Процесс идентификации с использованием модуля "Сравнения формант" может быть разделен на два этапа: cначала эксперт осуществляет поиск и отбор опорных звуковых фрагментов, а после того как опорные фрагменты для известного и неизвестного дикторов набраны, эксперт может начать сравнение. Модуль автоматически рассчитывает внутридикторскую и междикторскую вариативность формантных траекторий для выбранных звуков и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Также модуль позволяет визуально сравнить распределения выбранных звуков на скаттерограмме.

Модуль "Сравнение Основного Тона" позволяет автоматизировать процесс идентификации дикторов с помощью метода анализа мелодического контура. Метод предназначен для сравнения речевых образцов на основе параметров реализации однотипных элементов структуры мелодического контура. Для анализа предусмотрено 18 типов фрагментов контура и 15 параметров их описания, включая значения минимума, среднего, максимума, скорости изменения тона, эксцесса, скоса и др. Модуль возвращает результаты сравнения в виде процентного совпадения для каждого из параметров и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Все данные могут экспортироваться в текстовый отчет.

Модуль автоматической идентификации позволяет производить сравнение в режиме "один-к-одному" с использованием алгоритмов:

• Спектрально-форматный;
• Статистика основного тона;
• Смесь Гауссовых распределений;

Вероятности совпадения и различия дикторов рассчитываются не только для каждого из методов, но и для их совокупности. Все результаты сравнения речевых сигналов двух файлах, получаемые в модуле автоматической идентификации, основаны на выделении в них идентификационно значимых признаков и вычислении меры близости между полученными наборами признаков и вычислений меры близости полученных наборов признаков между собой. Для каждого значения этой меры близости во время периода обучения модуля автоматического сравнения были получены вероятности совпадения и различия дикторов, речь которых содержалась в сравниваемых файлах. Эти вероятности были получены разработчиками на большой обучающей выборке фонограмм: десятки тысяч дикторов, различные каналы звукозаписи, множество сессий звукозаписи, разнообразный тип речевого материала. Применение статистических данных к единичному случаю сравнения файл-файл требует учета возможного разброса получаемых значений меры близости двух файлов и соответствующей ей вероятности совпадения/различия дикторов в зависимости от различных деталей ситуации произнесения речи. Для таких величин в математической статистике предложено использовать понятие доверительного интервала. Модуль автоматического сравнения выводит численные результаты с учетом доверительных интервалов различных уровней, что позволяет пользователю увидеть не только среднюю надежность метода, но и наихудший результат, полученный на обучающей базе. Высокая надежность биометрического движка, разработанного компанией ЦРТ, была подтверждена испытаниями NIST (National Institute of Standards and Technology)

В последние годы во всем мире наблюдается все возрастающий интерес к методам распознавания и идентификации личности. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем. В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать: голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК.}

Биометрическая защита более эффективна в сравнении с такими методами, как использование паролей, PIN-кодов, смарт-карт, жетонов (tokens) или технологии PKI (инфраструктура открытых ключей), поскольку биометрия позволяет идентифицировать именно конкретного человека, а не устройство. Традиционные методы защиты не исключают возможности потери или кражи информации, вследствие чего она становится доступной незаконным пользователям. Уникальный биометрический идентификатор, каковым является, например, отпечаток пальца или изображение лица, служит ключом, который невозможно потерять. Биометрическая система безопасности позволяет отказаться от парольной защиты либо служит для ее усиления.

Одной из основных причин, которые существенно повысили значимость автоматической обработки и анализа биометрической информации, явилось повышение требований к функциональным возможностям автоматических систем безопасности, расположенных в общественных местах (вокзалы, аэропорты, супермаркеты и т. п.), связанные с необходимостью в реальном времени выполнять необходимые действия по установлению личности присутствующих на контролируемой территории людей, причем, зачастую, скрытно, то есть не только бесконтактно (дистанционно), но и без специального сотрудничества (специального предъявления биометрических признаков) со стороны идентифицируемых персон.

В настоящее время существует множество методов биометрической аутентификации, которые делятся на две основные группы - статические и динамические методы.

Статические методы биометрической аутентификации основываются на физиологической (статической) характеристике человека, то есть уникальной характеристике, данной ему от рождения и неотъемлемой от него. К этой группе относятся следующие методы аутентификации.

1. $\textit{По отпечатку пальца.}$ В основе этого метода лежит уникальность для каждого человека рисунка папиллярных узоров на пальцах. Отпечаток пальца, полученный с помощью специального сканера, преобразуется в цифровой код (свертку) и сравнивается с ранее введенным эталоном. Данная технология является самой распространенной по сравнению с другими методами биометрической аутентификации.
2. $\textit{По форме ладони.}$ Данный метод построен на геометрии кисти руки. С помощью специального устройства, состоящего из камеры и нескольких подсвечивающих диодов (включаясь по очереди, они дают разные проекции ладони), строится трехмерный образ кисти руки, по которому формируется свертка и распознается человек.
3. $\textit{По расположению вен на лицевой стороне ладони.}$ С помощь инфракрасной камеры считывается рисунок вен на лицевой стороне ладони или кисти руки, полученная картинка обрабатывается, и по схеме расположения вен формируется цифровая свертка.
4. $\textit{По сетчатке глаза.}$ Вернее, это способ идентификации по рисунку кровеносных сосудов глазного дна. Для того чтобы этот рисунок стал виден, человеку нужно посмотреть на удаленную световую точку, при этом подсвеченное глазное дно сканируется специальной камерой.
5. $\textit{По радужной оболочке глаза.}$ Рисунок радужной оболочки глаза также является уникальной характеристикой человека, причем для ее сканирования достаточно портативной камеры со специализированный программным обеспечением, позволяющим захватывать изображение части лица, из которого выделяется изображение глаза, из которого в свою очередь выделяется рисунок радужной оболочки, по которому строится цифровой код для идентификации человека.
6. $\textit{По изображению или форме лица.}$ В данном методе идентификации строится двумерный или трехмерный образ лица человека. На лице выделяются контуры бровей, глаз, носа, губ и т. д., вычисляется расстояние между ними и строится не просто образ, а еще множество его вариантов на случаи поворота лица, наклона, изменения выражения. Количество образов варьируется в зависимости от целей использования данного способа (для аутентификации, верификации, удаленного поиска на больших территориях и т. д.).
7. $\textit{По термограмме лица}$. В основе данного способа аутентификации лежит уникальность распределения на лице артерий, снабжающих кровью кожу, которые выделяют тепло. Для получения термограммы используются специальные камеры инфракрасного диапазона. В отличие от предыдущего, этот метод позволяет различать даже близнецов.
8. $\textit{По ДНК}$. Преимущества данного способы очевидны, однако используемые в настоящее время методы получения и обработки ДНК работают настолько долго, что такие системы используются только для специализированных экспертиз.
9. $\textit{Другие методы}$. Существуют еще такие уникальные способы - как идентификация по подногтевому слою кожи, по объему указанных для сканирования пальцев, форме уха, запаху тела и т. д.

Как видно, большинство биометрических технологий данной группы связано с анализом изображений и реализуется теми или иными методами компьютерного зрения.

Динамические методы биометрической аутентификации основываются на поведенческой (динамической) характеристике человека, то есть построены на особенностях, характерных для подсознательных движений в процессе воспроизведения какого-либо действия. Методы аутентификации этой группы таковы.

1. $\textit{По рукописному почерку.}$ Как правило, для этого вида идентификации человека используется его роспись (иногда написание кодового слова). Цифровой код идентификации формируется в зависимости от необходимой степени защиты и наличия оборудования (графический планшет, экран карманного компьютера Palm и т. д.) двух типов:

По самой росписи, то есть для идентификации используется просто степень совпадения двух картинок;

По росписи и динамическим характеристикам написания, то есть для идентификации строится свертка, в которую входит информация по непосредственно подписи, временн ым характеристикам нанесения росписи и статистическим характеристикам динамики нажима на поверхность.

2. $\textit{По клавиатурному почерку.}$ Метод в целом аналогичен вышеописанному, но вместо росписи используется некое кодовое слово (когда для этого используется личный пароль пользователя, такую аутентификацию называют двухфакторной), и не нужно никакого специального оборудования, кроме стандартной клавиатуры. Основной характеристикой, по которой строится свертка для идентификации, является динамика набора кодового слова.

3. $\textit{По голосу.}$ Это одна из старейших технологий, в настоящее время ее развитие ускорилось, так как предполагается ее широкое использование в построении "интеллектуальных зданий". Существует достаточно много способов построения кода идентификации по голосу, как правило, это различные сочетания частотных и статистических характеристик голоса.

4. Другие методы. Для данной группы методов также описаны только самые распространенные методы, существуют еще такие уникальные способы, как идентификация по движению губ при воспроизведении кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и т. д.

Краткий исторический обзор.

Проблематика компьютерной биометрической идентификации активно развивается с 1960-х годов. Можно отметить следующие основные вехи этого процесса.

1. 1960-e - создано биометрическое подразделение NIST, первые попытки автоматизации процесса идентификации личности по следующим биометрическим характеристикам: лицо, голос, отпечатки, подпись.
2. 1970-е годы - первые автоматизированные системы верификации личности, методы идентификации по форме ладони и динамической подписи.
3. 1976 - первые мультибиометрические эксперименты.
4. 1980-е годы - значительно автоматизированные системы и первые методы

полностью автоматической идентификации.

С конца 1980х годов наблюдается всплеск научного и практического интереса к биометрической идентификации, сопровождающийся ростом числа биометрических методов, алгоритмов и технологий, в том числе в СССР и России. Это связано не столько с прикладным интересом к биометрической идентификации, сколько с развитием аппаратных средств, в первую очередь, персональных компьютеров и периферийных устройств для работы с изображениями и аудиосигналами.

В России наиболее важные результаты по биометрической идентификации были получены в работах С. О. Новикова, В. Ю. Гудкова, О. М. Черномордика по распознаванию отпечатков пальцев, Г. А. Кухарева и А. А. Тельных по различным аспектам лицевой биометрии, А. И. Иванова и А. Ю. Малыгина по нейросетевым методам биометрической идентификации, Л. М. Местецкого по распознаванию на основе параметров кисти руки, И. Н. Спиридонова в области стандартизации и биометрической техники, В. И. Дымкова и И. Н. Синицына по автоматизации научных исследований в области биометрической идентификации, С. Л. Бочкарева в области голосовой идентификации личности, О. С. Ушмаева по мультибиометрии.

Сложились научные школы, занимающиеся проблематикой биометрической идентификации. Среди них следует выделить коллективы специалистов, работающих в институтах ИПИ РАН, ГосНИИАС, ИСА РАН, МГУ им. М. В. Ломоносова, МГТУ им. Н. Э. Баумана, ФГУП "ПНИЭИ"; компаниях "Биолинк", "Вокорд Телеком", НПП "Лазерные системы", "Системы Папилон", "Сонда", "СТЭЛ", "Центр речевых технологий".

Среди зарубежных исследований в области биометрической идентификации следует выделить работы таких специалистов, как P. Phillips, P. Grother, А. Jain, N. Ratha, P. Griffin, D. Maio, D. Maltoni, A. Masnfield, J. Wayman, K. Bowyer, M. Turk, A. Pentland, R. Bolle, A. Ross, J. Daugman, D. Zhang, Karr-Ann Toh, O. Tosi, S. Pankanti, C. Soutar, Tieniu Tan, O. Castillo, P. Melin, J. P. Campbell, J. Garofolo, D. Reynolds, L. Flom, J. Kittler, P. Flynn, R. Chellappa, W. Zhao, J.-C. Junqua, J. F. Bonastre, J. Bigun, K. Brady, D. Burr, B. Dorizzi, S. Prabhakar, J. Conell, G. Doddington, J. Ortega-Garcia, A. Bazen, S. Gerez, R. Plamondon, M. Eleccion, M. Fornefett, J. Wegstein, L. Kersta, L. Harmon, A. Fejfar, T. Vetter, A. G. Kersta, L. D. Harmon, B. G. Sherlock, D. M. Monro, M. Kucken.

Существующие биометрические системы.

В настоящее время на рынке предлагается ряд готовых систем и технологий биометрической идентификации и аутентификации личности.

Например, в области распознавания лиц одними из наиболее продвинутых решений являются следующие.

Система ZN-Face компании $\textit{ZN Vision Technologies AG}$ сочетает в себе новейшие компьютерные разработки с системой контроля доступа, основанной на автоматическом распознавании лиц. ZN-камера делает снимок человека, стоящего на рубеже контроля, и проверяет его в считанные доли секунды. Специально разработанный модуль оптического фильтра и функция контроля за живым лицом предотвращает любую попытку обмана путем применения фотографий или масок.

Компьютеризованная база фотоданных ZN-Phantomas может автоматически сравнивать и идентифицировать лица. Для сравнения годится фотография, фоторобот, рисунок или кадр, полученный при видеосъемке. ZN-Phantomas проводит поиск среди сохраненных в памяти изображений, используя систему распознавания лиц, созданную по образу работы человеческого мозга на базе технологии органического видения. Скорость работы системы позволяет просматривать 10 тыс изображений за три минуты. Система может работать со всеми SQL-базами данных, использующими ODBC-протокол (Oracle, Sybase SQL, DB2, Informix).

Система FaceIT компании $\textit{Identix Inc}$ осуществляет распознавание людей при попадании изображения лица в поле зрения видеокамеры высокого разрешения. Разработки фирмы финансируются госдепартаментом США. Данная система проходит апробацию в аэропортах США. В прессе появлялись сообщения, что результаты тестирования нельзя назвать удовлетворительными, однако контракт с фирмой продолжен, и теперь акцент переносится на идентификацию по фотографиям. госдепартамент США собирается обязать гостей США иметь фото установленного образца, дабы облегчить распознавательным программам работу.

Из систем, разработанных в России и СНГ, можно рассмотреть продукцию фирмы $\textit{Asia-Software}$. Фирма предлагает FRS SDK - комплект разработчика, предназначенный для построения информационно-поисковых систем, связанных с распознаванием лиц, и ряд систем идентификации по изображениям лиц. Система базируется на алгоритмах распознавания и сравнения изображений. Основой этих алгоритмов является модифицированный метод анализа принципиальных компонент, заключающийся в вычислении максимально декореллированных коэффициентов, характеризующих входные образы человеческих лиц. На вход системы подается оцифрованное видеоизображение. Специальные алгоритмы определяют наличие изображения лица человека, выделяют его, определяют точное расположение зрачков, производят позиционирование и масштабирование. После этого происходит автоматическое кодирование выделенного изображения лица человека с целью определения основных характерных признаков. Размер полученного массива признаков составляет примерно $300$~байт, что позволяет строить идентификационные системы даже на однокристальных ЭВМ.

Характеристики биометрических систем.

Показателями надежности биометрических систем могут служить вероятности ошибок первого и второго рода. Ошибки первого рода определяют вероятность ложного отказа (FRR, False Rejection Rate) и возникают при отказе в доступе легальному пользователю системы. Ошибки же второго рода показывают вероятность ложного допуска (FAR, False Acceptance Rate) и появляются при предоставлении доступа постороннему лицу. FRR и FAR связаны обратной зависимостью. Современные биометрические системы имеют очень большой разброс этих характеристик.

Биометрическую систему также можно характеризовать уровнем равной вероятности ошибок первого и второго рода (EER, Equal Error Rates) - точкой, в которой вероятность ошибки первого рода равна вероятности ошибки второго рода. На основании EER можно делать выводы об относительных достоинствах и недостатках разных биометрических методов. Чем ниже уровень EER, тем выше качество системы.

Еще один параметр, влияющий на выбор и установку биометрической системы, - пропускная способность. Она характеризует время, которое требуется человеку для взаимодействия с данным биометрическим устройством.

Сортировать и сравнивать описанные выше биометрические методы по показаниям ошибок первого рода очень сложно, так как они сильно разнятся для одних и тех же методов из-за сильной зависимости от оборудования, на котором они реализованы.

По показателям ошибок второго рода общая сортировка методов биометрической аутентификации выглядит так (от лучших к худшим):

1. радужная оболочка глаза, сетчатка глаза;
2. отпечаток пальца, термография лица, форма ладони;
3. форма лица, расположение вен на кисти руки и ладони;
4. подпись;
5. клавиатурный почерк;
6. голос.

Можно сделать вывод, что, с одной стороны, статические методы идентификации существенно лучше динамических, а с другой стороны - существенно дороже.

Текущее состояние технологии и перспективы дальнейших разработок.

В настоящий момент общее состояние биометрических технологий в мире еще нельзя признать удовлетворительным. Скорее можно говорить о биометрии как о быстро развивающейся области исследований и приложений, в которой еще не удалось достичь требуемых показателей. Целый ряд серьезных проверок, проведенных в последнее время, показал недостаточную надежность таких систем.

Например, полицейское управление города Тампа, штат Флорида (США), после двух лет эксплуатации деинсталлировало за бесполезностью программное обеспечение опознания лиц, работавшее совместно с камерами наружного наблюдения. Сеть таких камер позволяла вести надзор за публикой в городском парке развлечений Айбор-сити. Предполагалось, что техника в комплекте с программой для сканирования/опознания лиц, подсоединенной к базе из 30 тысяч известных правонарушителей и сбежавших из дома детей, повысит эффективность работы полиции. Однако за два года система не дала ни единого успешного результата, будь то автоматическое опознание разыскиваемых или арест подозреваемых. Программное обеспечение было предоставлено компанией Identix, одним из ведущих в США поставщиков биометрических технологий опознания по лицу и отпечаткам пальцев.

Известен отчет японского криптографа Цутомо Мацумото, скомпрометировавшего более десятка систем опознания пользователя по отпечатку пальца. Недавно аналогичное обширное исследование было предпринято немецким компьютерным журналом "c"t". Выводы экспертов однозначны: биометрические системы для потребительского рынка пока не достигли того уровня, когда их можно рассматривать в качестве реальной альтернативы традиционным паролям. Так, систему опознания лиц FaceVACS-Logon немецкой фирмы $\textit{Cognitec}$ удается ввести в заблуждение, просто предъявив фотографию зарегистрированного пользователя. Для обмана более изощренного ПО, анализирующего характерные признаки живого человека (мимические движения лица) может быть успешно применен экран ноутбука, на котором демонстрируется видеоклип с записью лица. Несколько сложнее обмануть систему Authenticam BM-ET100 фирмы $\textit{Panasonic}$ для опознания радужной оболочки глаза, поскольку здесь инфракрасные датчики реагируют не только на характерный узор изображения радужки, но и на иную глубину расположения зрачка. Однако, если проделать небольшое отверстие на месте зрачка в фотоснимке глаза, куда при опознании заглядывает другой человек, систему удается обмануть. Что же касается систем опознания пользователя по отпечатку пальца с помощью емкостного сенсора на мышке или клавиатуре, то здесь самым распространенным способом обмана является повторное "оживление" уже имеющегося отпечатка, оставленного зарегистрированным пользователем. Для "реанимации" остаточного отпечатка иногда бывает достаточно просто подышать на сенсор, либо приложить к нему тонкий полиэтиленовый пакет, наполненный водой. Подобные трюки, в частности, весьма удачно опробованы на мышках ID Mouse фирмы $\textit{Siemens}$, оснащенных емкостным сенсором FingerTIP производства $\textit{Infineon}$. Наконец, "искусственный палец", отлитый в парафиновой форме из силикона, позволил исследователям одолеть все шесть протестированных дактилоскопических систем.

Однако, несмотря на общую негативную оценку современного состояния биометрических систем идентификации личности, во всем мире наблюдается тенденция к развитию исследований и разработок в области биометрии. При этом одной из основных тенденций последнего времени является постепенный перенос приоритетов с контактных на бесконтактные методы биометрического распознавания. Причиной этого явилось повышение требований к функциональным возможностям автоматических систем безопасности, расположенных в общественных местах (вокзалы, аэропорты, супермаркеты и т. п.), связанные с необходимостью в реальном времени выполнять необходимые действия по установлению личности присутствующих на контролируемой территории людей, причем, зачастую, скрытно, %то есть не только бесконтактно (дистанционно), но %и без специального сотрудничества (специального предъявления биометрических %признаков) со стороны идентифицируемых персон, в сложных условиях, в группе и в толпе. Созданию таких биометрических систем нового поколения препятствуют ряд специфических проблем, пока еще не имеющих адекватного решения.

Первая группа проблем связана с тем, что системы скрытного наблюдения с целью обеспечения безопасности должны работать в условиях естественного поведения человека, не предъявляющего специально свое лицо и не произносящего заранее известных ключевых фраз. В этом случае еще до решения задачи распознавания необходимо решить задачу обнаружения (определения местоположения, выделения человека в группе), да и сама задача распознавания лица и голоса в неконтролируемых условиях становится существенно сложнее. Вторая группа существующих здесь проблем связана с тем, что в случае задачи обеспечения безопасности (в отличие от задачи обеспечения контроля доступа) нет возможности опереться на сотрудничество идентифицируемой персоны даже на этапе обучения. Поэтому для обучения приходится использовать имеющиеся фрагментарные и разнородные аудио- и видеоматериалы самого различного качества и происхождения. Это еще более усложняет задачу обучения биометрической системы. Наконец, третья группа проблем связана с тем, что получаемые (с учетом перечисленных проблем) вероятности правильного распознавания и ложного обнаружения заданной персоны в естественной обстановке только по лицу или только по голосу оказываются существенно ниже показателей, требуемых для удовлетворительного функционирования ответственных систем обеспечения безопасности и контроля доступа. С этим связана необходимость использовать комплексирование результатов биометрического распознавания, полученного от разных источников информации.

Именно с решением указанных проблем могут быть связаны существенные прорывы в области биометрических технологий в ближайшие годы.

Биометрия в широком и узком смысле.

Таким образом, биометрические технологий идентификации представляют собой быстро развивающееся научно-техническое направление, в результатах которого остро нуждаются такие области применения, как системы охраны и контроля доступа, системы паспортного и визового контроля, системы предупреждения преступлений и идентификации преступников, системы контроля доступа, системы учета и сбора статистики посетителей, системы идентификации удаленных пользователей и пользователей интернета, верификации кредитных карточек, криминалистической экспертизы, контроля времени посещения на предприятиях и т. д.

Помимо описанных биометрических технологий аутентификации, область "биометрии в широком смысле" включает также ряд приложений, связанных с выделением и измерением различных биологических характеристик человеческого тела, жестов, движений и т. п., предназначенных не для персональной идентификации, а для использования в спортивных, медицинских, телекоммуникационных, развлекательных и других целях.