ZlodeiBaal 11 августа 2011 в 21:54

Современные биометрические методы идентификации

• Информационная безопасность

В последнее время на Хабре появляется множество статей, посвящённых Гугловским системам идентификации по лицам. Если честно, то от многих из них так и несёт журналистикой и мягко говоря некомпетентностью. И захотелось мне написать хорошую статью по биометрии, оно же мне не в первой! Пара неплохих статей по биометрии на Хабре есть - но они достаточно короткие и неполные. Тут я попробую вкратце обрисовать общие принципы биометрической идентификации и современные достижения человечества в этом вопросе. В том числе и в идентификации по лицам.

У статьи есть , которое, по-сути, является её приквэлом.

В качестве основы для статьи будет использована совместная с коллегой публикация в журнале (БДИ, 2009), переработанная под современные реалии. Коллеги пока Хабре нет, но публикацию переработанной статьи тут он поддержал. На момент публикации статья являлась кратким обзором современного рынка биометрических технологий, который мы проводили для себя перед тем как выдвинуть свой продукт. Оценочные суждения о применимости, выдвинутые во второй части статьи основаны на мнениях людей, использовавших и внедрявших продукты, а так же на мнениях людей, занимающихся производством биометрических систем в России и Европе.

Общая информация

Начнём с азов. В 95% случаев биометрия по своей сути - это математическая статистика. А матстат это точная наука, алгоритмы из которой используются везде: и в радарах и в байесовских системах. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно принять ошибки первого и второго рода). В теории радиолокации их обычно называют «ложная тревога» или «пропуск цели», а в биометрии наиболее устоявшиеся понятия - FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе – вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, определяющая точку в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. Подробнее можно посмотреть, например, .
Можно отметить следующее: если в характеристиках системы не даны FAR и FRR по открытым биометрическим базам - то что бы производители не заявляли о её характеристиках, эта система скорее всего недееспособна или сильно слабее конкурентов .
Но 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! Нами было выработано несколько эмпирических характеристик, позволяющих оценить качество системы. «Устойчивость к подделке» – это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. «Устойчивость к окружающей среде» – характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях, таких как изменение освещения или температуры помещения. «Простота использования» показывает насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важной характеристикой является «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.
Обилие биометрических методов поражает. Основными методами, использующими статические биометрические характеристики человека, являются идентификация по папиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен руки, геометрии рук. Также существует семейство методов, использующих динамические характеристики: идентификация по голосу, динамике рукописного подчерка, сердечному ритму, походке. Ниже представлено распределение биометрического рынка пару лет назад. В каждом втором источнике эти данные колеблются на 15-20 процентов, так что это всего лишь оценочное представление. Так же тут под понятием «геометрия руки» скрываются два разных метода о которых будет рассказано ниже.


В статье мы будем рассматривать только те характеристики, которые применимы в системах контроля и управления доступом (СКУД) или в близких им задачах. В силу своего превосходства это в первую очередь именно статические характеристики. Из динамических характеристик на сегодняшний момент только распознавание по голосу имеет хоть какую-то статистическую значимость(сравнимую с худьшими статическими алгоритмами FAR~0.1%, FRR~6%), но лишь в идеальных условиях.
Чтобы ощутить вероятности FAR и FRR, можно оценить, как часто будут возникать ложные совпадения, если установить систему идентификации на проходной организации с численностью персонала N человек. Вероятность ложного совпадения полученного сканером отпечатка пальца для базы данных из N отпечатков равна FAR∙N. И каждый день через пункт контроля доступа проходит тоже порядка N человек. Тогда вероятность ошибки за рабочий день FAR∙(N∙N). Конечно, в зависимости от целей системы идентификации вероятность ошибки за единицу времени может сильно варьироваться, но если принять допустимым одну ошибку в течение рабочего дня, то:
(1)
Тогда получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.1% =0.001 возможна при численности персонала N≈30.

Биометрические сканеры

На сегодняшний день понятие «биометрический алгоритм» и «биометрический сканер» не обязательно взаимосвязаны. Компания может выпускать эти элементы по одиночке, а может совместно. Наибольшая дифференциация производителей сканеров и производителей софта достигнута на рынке биометрии папиллярного узора пальцев. Наименьшая на рынке сканеров 3D лица. По сути уровень дифференциации во многом отображает развитость и насыщенность рынка. Чем больше выбора - тем более тематика отработана и доведена до совершенства. Различные сканеры имеют различный набор способностей. В основном это набор тестов для проверки подделан объект биометрии или нет. Для сканеров пальцев это может быть проверка рельефности или проверка температуры, для сканеров глаза это может быть проверка аккомодации зрачка, для сканеров лица - движение лица.
Сканеры очень сильно влияют на полученную статистику FAR и FRR. В некоторых случаях эти цифры могут изменяться в десятки раз, особенно в реальных условиях. Обычно характеристики алгоритма даются для некой «идеальной» базы, или просто для хорошо подходящей, где выброшены нерезкие и смазанные кадры. Лишь немногие алгоритмы честно указывают и базу и полную выдачу FAR/FRR по ней.

А теперь поподробнее про каждую из технологий

Отпечатки пальцев

Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) - наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике 20 века.
Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвлении линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, «арочных» и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышает 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки – не учитывается.

В качестве источника данных по FAR и FRR использовались статистические данные VeriFinger SDK, полученные при помощи сканера отпечатков пальцев DP U.are.U. За последние 5-10 лет характеристики распознавания по пальцу не сильно шагнули вперёд, так что приведённые цифры неплохо показывают среднее значение современных алгоритмов. Сам алгоритм VeriFinger несколько лет выигрывал международное соревнование «International Fingerprint Verification Competition», где соревновались алгоритмы распознавания по пальцу.

Характерное значение FAR для метода распознавания отпечатков пальцев – 0.001%.
Из формулы (1) получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.001% возможна при численности персонала N≈300.

Преимущества метода. Высокая достоверность - статистические показатели метода лучше показателей способов идентификации по лицу, голосу, росписи. Низкая стоимость устройств, сканирующих изображение отпечатка пальца. Достаточно простая процедура сканирования отпечатка.
Недостатки: папиллярный узор отпечатка пальца очень легко повреждается мелкими царапинами, порезами. Люди, использовавшие сканеры на предприятиях с численностью персонала порядка нескольких сотен человек заявляют о высокой степени отказа сканирования. Многие из сканеров неадекватно относятся к сухой коже и не пропускают стариков. При общении на последней выставке MIPS начальник службы безопасности крупного химического предприятия рассказывал что их попытка ввести сканеры пальцев на предприятии (пробовались сканеры различных систем) провалилась - минимальное воздействие химических реактивов на пальцы сотрудников вызывало сбой систем безопасности сканеров - сканеры объявляли пальцы подделкой. Так же присутствует недостаточная защищённость от подделки изображения отпечатка, отчасти вызванная широким распространением метода. Конечно, не все сканеры можно обмануть методами из Разрушителей Легенд, но всё же. Для некоторых людей с «неподходящими» пальцами (особенности температуры тела, влажности) вероятность отказа в доступе может достигать 100%. Количество таких людей варьируется от долей процентов для дорогих сканеров до десяти процентов для недорогих.
Конечно, стоит отметить, что большое количество недостатков вызвано широкой распространённостью системы, но эти недостатки имеют место быть и проявляются они очень часто.

Ситуация на рынке

На данный момент системы распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Множество российских и зарубежных компаний занимаются производством систем управления доступом, основанных на методе дактилоскопической идентификации. По причине того, что это направление является одним из самых давнишних, оно получило наибольшее распространение и является на сегодняшний день самым разработанным. Сканеры отпечатков пальцев прошли действительно длинный путь к улучшению. Современные системы оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия и т.п.), которые повышают степень защиты от подделок. С каждым днем системы становятся все более удобными и компактными. По сути, разработчики достигли уже некоего предела в данной области, и развивать метод дальше некуда. Кроме того, большинство компаний производят готовые системы, которые оснащены всем необходимым, включая программное обеспечение. Интеграторам в этой области просто нет необходимости собирать систему самостоятельно, так как это невыгодно и займет больше времени и сил, чем купить готовую и уже недорогую при этом систему, тем более выбор будет действительно широк.
Среди зарубежных компаний, занимающихся системами распознавания по отпечаткам пальцев, можно отметить SecuGen(USB-сканеры для PC, сканеры, которые можно устанавливать на предприятия или встраивать в замки, SDK и ПО для связи системы с компьютером); Bayometric Inc. (fingerprint scanners, TAA/Access control systems, fingerprint SDKs, embedded fingerprint modules); DigitalPersona, Inc. (USB-scanners, SDK). В России в данной области работают компании: BioLink (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, ПО); Сонда (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, SDK); СмартЛок (дактилоскопические сканеры и модули) и др.

Радужная оболочка

Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических методов.
Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю и вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.
Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду на обычном ПК. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применения метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.
Сразу могу ответить что я несколько предвзято и положительно отношусь к этому методу, так как именно на этой ниве мы запускали свой стартап. Небольшому самопиару будет посвящён абзац в конце.

Статистические характеристики метода

Характеристики FAR и FRR для радужной оболочки глаза наилучшие в классе современных биометрических систем (за исключением, возможно, метода распознавания по сетчатке глаза). В статье приведены характеристики библиотеки распознавания радужной оболочки нашего алгоритма - EyeR SDK, которые соответствуют проверенному по тем же базам алгоритму VeriEye. Использовались базы фирмы CASIA, полученные их сканером.

Характерное значение FAR – 0.00001%.
Согласно формуле (1) N≈3000 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Здесь стоит отметить немаловажную особенность, отличающую систему распознавания по радужной оболочке от других систем. В случае использования камеры разрешения от 1.3МП можно захватывать два глаза на одном кадре. Так как вероятности FAR и FRR являются статистически независимыми вероятностями, то при распознавании по двум глазам значение FAR будет приблизительно равняться квадрату значения FAR для одного глаза. Например, для FAR 0,001% при использовании двух глаз вероятность ложного допуска будет равна 10-8 %, при FRR всего в два раза выше, чем соответствующее значение FRR для одного глаза при FAR=0.001%.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Статистическая надёжность алгоритма. Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров, при этом физический контакт человека с устройством не происходит. Радужная оболочка защищена от повреждений - а значит не будет изменяться во времени. Так же, возможно использовать высокое количество методов, защищающих от подделки.
Недостатки метода. Цена системы, основанной на радужной оболочке выше цены системы, основанной на распознавании пальца или на распознавании лица. Низкая доступность готовых решений. Любой интегратор, который сегодня придёт на российский рынок и скажет «дайте мне готовую систему» - скорее всего обломается. В большинстве своём продаются дорогие системы под ключ, устанавливаемые большими компаниями, такими как Iridian или LG.

Ситуация на рынке

На данный момент удельный вес технологий идентификации по радужной оболочке глаза на мировом биометрическом рынке составляет по разным подсчетам от 6 до 9 процентов (в то время как технологии распознавания по отпечаткам пальцев занимают свыше половины рынка). Следует отметить, что с самого начала развития данного метода, его укрепление на рынке замедляла высокая стоимость оборудования и компонентов, необходимых, чтобы собрать систему идентификации. Однако по мере развития цифровых технологий, себестоимость отдельной системы стала снижаться.
Лидером по разработке ПО в данной области является компания Iridian Technologies.
Вход на рынок большому количеству производителю был ограничен технической сложностью сканеров и, как следствие, их высокой стоимостью, а так же высокой ценой ПО из-за монопольного положения Iridian на рынке. Эти факторы позволяли развиться в области распознавания радужной оболочки только крупным компаниям, скорее всего уже занимающимся производством некоторых компонентов пригодных для системы идентификации (оптика высокого разрешения, миниатюрные камеры с инфракрасной подсветкой и т.п.). Примерами таких компаний могут быть LG Electronics, Panasonic, OKI. Они заключили договор с Iridian Technologies, и в результате совместной работы появились следующие системы идентификации: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. В дальнейшем возникли усовершенствованные модели систем, благодаря техническим возможностям данных компаний самостоятельно развиваться в этой области. Следует сказать, что вышеперечисленные компании разработали также собственное ПО, но в итоге в готовой системе отдают предпочтение программному обеспечению Iridian Technologies.
На Российском рынке «преобладает» продукция зарубежных компаний. Хотя и ту можно купить с трудом. Длительное время фирма Папилон уверяла всех, что у них есть распознавание по радужной оболочке. Но даже представители РосАтома - их непосредственного закупщика, для которого они делали систему рассказывают, что это не соответствует действительности. В какой-то момент проявлялась ещё какая-то российская фирма, которая сделала сканеры радужной оболочки. Сейчас уже не вспомню названия. Алгоритм они у кого-то закупили, возможно у того же VeriEye. Сам сканер представлял собой систему 10-15 летней давности, отнюдь не бесконтактную.
В последний год на мировой рынок вышло пара новых производителей в связи с истечением первичного патента на распознавание человека по глазам. Наибольшего доверия из них, на мой взгляд, заслуживает AOptix. По крайней мере их превью и документация не вызывает подозрений. Второй компанией является SRI International. Даже на первый взгляд человеку, занимавшемуся системами распознавания радужки их ролики кажутся весьма лживыми. Хотя я не удивлюсь если в реальности они что-то умеют. И та и та система не показывает данных по FAR и FRR, а так же, судя по всему, не защищена от подделок.

Распознавание по лицу

Существует множество методов распознавания по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2-D распознавание и 3-D распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.
В кратце расскажу про 2-d и перейду к одному из самых интересных на сегодня методов - 3-d.

2-D распознавание лица

2-D распознавание лица - один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. В последствие появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надёжным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии, или в социальных сетях.

Статистические характеристики метода

Для FAR и FRR использованы данные для алгоритмов VeriLook. Опять же, для современных алгоритмов он имеет весьма обыкновенные характеристики. Иногда промелькивают алгоритмы с FRR 0.1% при аналогичном FAR, но базы по которым они получены ну уж очень сомнительны (вырезанный фон, одинаковое выражение лица, одинаковые причёска, освещение).

Характерное значение FAR – 0.1%.
Из формулы (1) получаем N≈30 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Как видно, статистические показатели метода достаточно скромные: это нивелирует то преимущество метода, что можно проводить скрытую съемку лиц в людных местах. Забавно наблюдать, как пару раз в год финансируется очередной проект по обнаружению преступников через видеокамеры, установленные в людных местах. За последние десяток лет статистические характеристики алгоритма не улучшились, а количество таких проектов - выросло. Хотя, стоит отметить, что для ведения человека в толпе через множество камер алгоритм вполне годится.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. При 2-D распознавании, в отличие от большинства биометрических методов, не требуется дорогостоящее оборудование. При соответствующем оборудовании возможность распознавания на значительных расстояниях от камеры.
Недостатки. Низкая статистическая достоверность. Предъявляются требования к освещению (например, не удается регистрировать лица входящих с улицы людей в солнечный день). Для многих алгоритмов неприемлемость каких-либо внешних помех, как, например, очки, борода, некоторые элементы прически. Обязательно фронтальное изображение лица, с весьма небольшими отклонениями. Многие алгоритмы не учитывают возможные изменения мимики лица, то есть выражение должно быть нейтральным.

3-D распознавание лица

Реализация данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это в настоящее время существует множество методов по 3-D распознаванию лица. Методы невозможно сравнить друг с другом, так как они используют различные сканеры и базы. далеко не все из них выдают FAR и FRR, используются абсолютно различные подходы.
Переходным от 2-d к 3-d методом является метод, реализующий накопления информации о лицу. Этот метод имеет лучшие характеристики, чем 2d метод, но так же как и он использует всего одну камеру. При занесении субъекта в базу субъект поворачивает голову и алгоритм соединяет изображение воедино, создавая 3d шаблон. А при распознавании используется несколько кадров видеопотока. Этот метод скорее относится к экспериментальным и реализации для систем СКУД я не видел ни разу.
Наиболее классическим методом является метод проецирования шаблона. Он состоит в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается - чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен на инфракрасный, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на котором лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3-D модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели - выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 секунды для лучших моделей.
Так же набирает популярность метод 3-d распознавания по изображению, получаемому с нескольких камер. Примером этого может являться фирма Vocord со своим 3d сканером. Этот метод даёт точность позиционирования, согласно уверениям разработчиков, выше метода проецирования шаблона. Но, пока не увижу FAR и FRR хотя бы по их собственной базе - не поверю!!! Но его разрабатывают уже года 3, а подвижки на выставках пока не видны.

Статистические показатели метода

Полные данные о FRR и FAR для алгоритмов этого класса на сайтах производителей открыто не приведены. Но для лучших моделей фирмы Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), работающих по методу проецирования шаблона при FAR = 0.0047% FRR составляет 0.103%.
Считается, что статистическая надежность метода сравнима с надежностью метода идентификации по отпечаткам пальцев.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Низкая чувствительность к внешним факторам, как на самом человеке (появление очков, бороды, изменение прически), так и в его окружении (освещенность, поворот головы). Высокий уровень надежности, сравнимый с метом идентификации по отпечаткам пальцев.
Недостатки метода. Дороговизна оборудования. Имеющиеся в продаже комплексы превосходили по цене даже сканеры радужной оболочки. Изменения мимики лица и помехи на лице ухудшают статистическую надежность метода. Метод еще недостаточно хорошо разработан, особенно в сравнении с давно применяющейся дактилоскопией, что затрудняет его широкое применение.

Ситуация на рынке

Распознавание по геометрии лица причисляют к «трем большим биометрикам» вместе с распознаванием по отпечаткам пальцев и радужной оболочке. Надо сказать, что данный метод довольно распространен, и ему отдают пока предпочтение перед распознаванием по радужке глаза. Удельный вес технологий распознавания по геометрии лица в общем объеме мирового биометрического рынка можно оценивать в пределах 13-18 процентов. В России к данной технологии также проявляется больший интерес, чем, например, к идентификации по радужной оболочке. Как уже упоминалось ранее, существует множество алгоритмов 3-D распознавания. В большинстве своем компании предпочитают развивать готовые системы, включающие сканеры, сервера и ПО. Однако есть и те, кто предлагает потребителю только SDK. На сегодняшний день можно отметить следующие компании, занимающиеся развитием данной технологии: Geometrix, Inc. (3D сканеры лица, ПО), Genex Technologies (3D сканеры лица, ПО) в США, Cognitec Systems GmbH (SDK, специальный вычислители, 2D камеры) в Германии, Bioscrypt (3D сканеры лица, ПО) – дочернее предприятие американской компании L-1 Identity Solutions.
В России в данном направлении работают компании Artec Group (3D сканеры лица и ПО) – компания, головной офис которой находится в Калифорнии, а разработки и производство ведутся в Москве. Также несколько российских компаний владеют технологией 2D распознавания лица – Vocord, ITV и др.
В области распознавания 2D лица основным предметом разработки является программное обеспечение, т.к. обычные камеры отлично справляются с захвата изображения лица. Решение задачи распознавания по изображению лица в какой-то степени зашло в тупик – уже на протяжении нескольких лет практически не происходит улучшения статистических показателей алгоритмов. В этой области происходит планомерная «работа над ошибками».
3D распознавание лица сейчас является куда более привлекательной областью для разработчиков. В нём трудится множество коллективов и регулярно слышно о новых открытиях. Множество работ находятся в состоянии «вот-вот и выпустим». Но пока что на рынке лишь старые предложения, за последние годы выбор не изменился.
Одним из интересных моментов, над которыми я иногда задумываюсь и на которые, возможно ответит Хабр: а точности kinect хватит для создания такой системы? Проекты по вытаскиванию 3d модели человека через него вполне себе есть.

Распознавание по венам руки

Это новая технология в сфере биометрии, широкое применение её началось всего лет 5-10 назад. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК излучение. В результате, степень отражения уменьшается, и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством.
Технология сравнима по надёжности с распознаванием по радужной оболочке глаза, в чём-то превосходя её, а в чём-то уступая.
Значение FRR и FAR приведено для сканера Palm Vein. Согласно данным разработчика при FAR 0,0008% FRR составляет 0.01%. Более точный график для нескольких значений не выдаёт ни одна фирма.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Высокая достоверность - статистические показатели метода сравнимы с показаниями радужной оболочки. Скрытость характеристики: в отличие от всех вышеприведённых - эту характеристику очень затруднительно получить от человека «на улице», например сфотографировав его фотоаппаратом.
Недостатки метода. Недопустима засветка сканера солнечными лучами и лучами галогеновых ламп. Некоторые возрастные заболевания, например артрит – сильно ухудшают FAR и FRR. Метод менее изучен в сравнении с другими статическими методами биометрии.

Ситуация на рынке

Распознавание по рисунку вен руки является довольно новой технологией, и в связи с этим ее удельный вес на мировом рынке невелик и составляет около 3%. Однако к данному методу проявляется все больший интерес. Дело в том, что, являясь довольно точным, этот метод не требует столь дорогого оборудования, как, например, методы распознавания по геометрии лица или радужной оболочке. Сейчас многие компании ведут разработки в данной сфере. Так, например, по заказу английской компании TDSi было разработано ПО для биометрического считывателя вен ладони PalmVein, представленного компанией Fujitsu. Сам сканер был разработан компанией Fujitsu в первую очередь для борьбы с финансовыми махинациями в Японии.
Также в сфере идентификации по рисунку вен работают следующие компании Veid Pte. Ltd. (scanner, software), Hitachi VeinID (scanners)
В России компаний, занимающихся данной технологией, мне не известно.

Сетчатка глаза

До недавнего времени считалось, что самый надёжный метод биометрической идентификации и аутентификации личности - это метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную по времени, кроме как в результате болезни, например, катаракты.
Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа.
К сожалению, целый ряд трудностей возникает при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.
По данным компании EyeDentify для сканера ICAM2001 при FAR=0,001% значение FRR составляет 0,4%.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества. Высокий уровень статистической надёжности. Из-за низкой распространенности систем мала вероятность разработки способа их «обмана».
Недостатки. Сложная при использовании система с высоким временем обработки. Высокая стоимость системы. Отсутствие широкого рынка предложение и как следствие недостаточная интенсивность развития метода.

Геометрия рук

Этот метод, достаточно распространённы ещё лет 10 назад и произошедший из криминалистики в последние годы идёт на убыль. Он основан на получении геометрических характеристик рук: длин пальцев, ширины ладони и.т.д. Этот метод, как и сетчатка глаза - умирающий, а так как у него куда более низкие характеристики, то даже не будем вводить его боле полного описания.
Иногда считается что в системах распознавания по венам применяют геометрические методы распознавания. Но в продаже мы такого явно заявленного ни разу не видели. Да и к тому же часто при распознавании по венам делается снимок только ладони, тогда как при распознавании по геометрии делается снимок пальцев.

Немного самопиара

В своё время мы разработали неплохой алгоритм распознавания по глазам. Но на тот момент такая высокотехнологичная штука в этой стране была не нужна, а в буржуйстан (куда нас пригласили после первой же статьи) - ехать не хотелось. Но внезапно, спустя года полтора таки нашлись инвесторы, которые захотели построить себе «биометрический портал» - систему, которая бы кушала 2 глаза и использовала цветовую составляющую радужной оболочки (на что у инвестора был мировой патент). Собственно теперь мы этим и занимаемся. Но это не статья про самопиар, это краткое лирическое отступление. Если кому интересно есть немного инфы, а когда-нибудь в будущем, когда мы выйдем на рынок (или не выйдем) я тут напишу пару слов о перипетиях биометрического проекта в России.

Выводы

Даже в классе статических систем биометрии имеется большой выбор систем. Какую из них выбрать? Всё зависит от требований к системе безопасности. Самыми статистически надежными и устойчивыми к подделке системами доступа являются системы допуска по радужной оболочке и по венам рук. На первые из них существует более широкий рынок предложений. Но и это не предел. Системы биометрической идентификации можно комбинировать, достигая астрономических точностей. Самыми дешёвыми и простыми в использовании, но обладающими хорошей статистикой, являются системы допуска по пальцам. Допуск по 2D лицу удобен и дёшев, но имеет ограниченную область применений из-за плохих статистических показателей.
Рассмотрим характеристики, которые будет иметь каждая из систем: устойчивость к подделке, устойчивость к окружающей среде, простота использования, стоимость, скорость, стабильность биометрического признака во времени. Расставим оценки от 1 до 10 в каждой графе. Чем ближе оценка к 10, тем лучше система в этом отношении. Принципы выбора оценок были описаны в самом начале статьи.


Также рассмотрим соотношение FAR и FRR для этих систем. Это соотношение определяет эффективность системы и широту её использования.


Стоит помнить, что для радужной оболочки можно увеличить точность системы практически квадратично, без потерь для времени, если усложнить систему, сделав её на два глаза. Для дактилоскопического метода - путём комбинирования нескольких пальцев, и распознаванию по венам, путём комбинирования двух рук, но такое улучшение возможно только при увеличении времени, затрачиваемого при работе с человеком.
Обобщив результаты для методов, можно сказать, что для средних и больших объектов, а так же для объектов с максимальным требованием в безопасности следует использовать радужную оболочку в качестве биометрического доступа и, возможно, распознавание по венам рук. Для объектов с количеством персонала до нескольких сотен человек оптимальным будет доступ по отпечаткам пальцев. Системы распознавания по 2D изображению лица весьма специфические. Они могут потребоваться в случаях, когда распознавание требует отсутствия физического контакта, но поставить систему контроля по радужной оболочке невозможно. Например, при необходимости идентификации человека без его участия, скрытой камерой, или камерой наружного обнаружения, но возможно это лишь при малом количестве субъектов в базе и небольшом потоке людей, снимаемых камерой.

Юному технику на заметку

У некоторых производителей, например у Neurotechnology на сайте доступны демо-версии методов биометрии, которые они выпускают, так что вполне можно подключить их и поиграться. Для тех же, кто решит покопаться в проблеме посерьёзнее, могу посоветовать единственную книжку которую я видел на русском - «Руководство по биометрии» Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти. Там есть много алгоритмов и их математических моделей. Не всё полно и не всё соответствует современности, но база неплохая и объемлющая.

P.S.

В этом опусе я не вдавался в проблему аутентификации, а только затрагивал идентификацию. В принципе из характеристики FAR/FRR и возможности подделки все выводы по вопросу аутентификации напрашиваются сами.

Теги:

• биометрия
• сканеры отпечатков пальцев

Добавить метки

Полное название:

Биометрические системы идентификации и аутентификации.

Биометрические технологии основаны на биометрии, измерении уникальных характеристик отдельно взятого человека. Это могут быть как уникальные признаки, полученные им с рождения, например: ДНК, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза; так и характеристики, приобретённые со временем или же способные меняться с возрастом или внешним воздействием. Например: почерк, голос или походка.

Назначение:

Основным способом защиты информации от злоумышленников считается внедрение так называемых средств ААА, или 3А (authentication, authorization, administration - аутентификация, авторизация, администрирование). Среди средств ААА значимое место занимают аппаратно-программные системы идентификации и аутентификации (СИА) и устройства ввода идентификационных признаков (термин соответствует ГОСТ Р 51241-98), предназначенные для защиты от несанкционированного доступа (НСД) к компьютерам.

При использовании СИА сотрудник получает доступ к компьютеру или в корпоративную сеть только после успешного прохождения процедуры идентификации и аутентификации. Идентификация заключается в распознавании пользователя по присущему или присвоенному ему идентификационному признаку. Проверка принадлежности пользователю предъявленного им идентификационного признака осуществляется в процессе аутентификации.

В состав аппаратно-программных СИА входят идентификаторы, устройства ввода-вывода (считыватели, контактные устройства, адаптеры, платы доверенной загрузки, разъемы системной платы и др.) и соответствующее ПО. Идентификаторы предназначены для хранения уникальных идентификационных признаков. Кроме того, они могут хранить и обрабатывать разнообразные конфиденциальные данные. Устройства ввода-вывода и ПО пересылают данные между идентификатором и защищаемым компьютером.

Биометрическая идентификация – это способ идентификации личности по отдельным специфическим биометрическим признакам (идентификаторам), присущим конкретному человеку.

Биометрическая аутентификация - это опознание индивидуума на основе его физиологических характеристик и поведения. Аутентификация проводится посредством компьютерной технологии без какого-либо нарушения личной сферы человека. Собранные таким образом в базе данных приметы человека сравниваются с теми, которые актуально регистрируются системами безопасности.

Присвоение субъектам и объектам доступа личного идентификатора и сравнение его с заданным перечнем называется идентификацией. Идентификация обеспечивает выполнение следующих функций:

Установление подлинности и определение полномочий субъекта при его допуске в систему,

Контролирование установленных полномочий в процессе сеанса работы;

Регистрация действий и др.

Аутентификацией (установлением подлинности) называется проверка принадлежности субъекту доступа предъявленного им идентификатора и подтверждение его подлинности. Другими словами, аутентификация заключается в проверке: является ли подключающийся субъект тем, за кого он себя выдает.

Биометрические технологии активно применяются во многих областях связанных с обеспечением безопасности доступа к информации и материальным объектам, а также в задачах уникальной идентификации личности.

Применения биометрических технологий разнообразны: доступ к рабочим местам и сетевым ресурсам, защита информации, обеспечение доступа к определённым ресурсам и безопасность. Ведение электронного бизнеса и электронных правительственных дел возможно только после соблюдения определённых процедур по идентификации личности. Биометрические технологии используются в области безопасности банковских обращений, инвестирования и других финансовых перемещений, а также розничной торговле, охране правопорядка, вопросах охраны здоровья, а также в сфере социальных услуг. Биометрические технологии в скором будущем будут играть главную роль в вопросах персональной идентификации во многих сферах. Применяемые отдельно или используемые совместно со смарт-картами, ключами и подписями, биометрия скоро станет применяться во всех сферах экономики и частной жизни.

	Области применения	Основные характеристики
	Компьютер-ная безопас-ность	В данной области биометрия используется для замены (иногда для усиления) стандартной процедуры входа в различные программы по паролю, смарт-карте, таблетке touch-memory и т.д. Самым распространенным решением на базе биометрических технологий является идентификация (или верификация) по биометрическим характеристикам в корпоративной сети или при входе на рабочую станцию (персональный компьютер, ноутбук и т.д.).
	Торговля	Основные направления:>br>- в магазинах, ресторанах и кафе биометрические идентификаторы используются либо непосредственно как средство идентификации покупателя и последующего снятия денег с его счета, либо для подтверждения права покупателя на какие-либо скидки и другие льготы; В торговых автоматах и банкоматах как средство идентификации человека взамен магнитных карточек или в дополнение к ним; В электронной коммерции биометрические идентификаторы используются как средства удаленной идентификации через Интернет, что значительно надежнее паролей, а в сочетании со средствами крипто-графии дает электронным транзакциям очень высокий уровень защиты.
	Системы СКУД	В системах контроля и управления доступом (СКУД) с сетевой архитектурой, когда в здании есть несколько входов, оборудованных биометрическими замками, шаблоны биометрических характеристик всех сотрудников хранятся централизованно, вместе с информацией о том, кому и куда (и, возможно, когда) разрешен вход. В СКУД реализуются следующие технологии распознавания: отпечаток пальца, лицо, форма руки, ра-дужная оболочка глаза, голос.
	Системы АДИС	Основным назначением систем гражданской идентификации и автоматизированных дактилоскопических информационных систем (АДИС) является управление правами, которые предоставлены государством гражданам и иностранцам. Права гражданства, голосования, места жительства или работы для иностранцев, право получать социальное обеспечение и т.д. признаются и подтверждаются с помощью документов и разнообразных карт. В настоящее время такие системы получили очень широкое распространение из-за того, что некоторые страны стали использовать их для проверки личности въезжающих.
	Комплексные системы	К системам данного типа относятся решения, сочетающие в себе системы первых трех классов. Сотрудник компании регистрируется у администратора системы всего один раз, и дальше ему автоматически назначаются все необходимые привилегии как на вход в помещение, так и на работу в корпоративной сети и с ее ресурсами.

Кроме этих основных секторов применения в настоящее время начинается активное использование биометрии и в некоторых других областях, таких как:

Игорный бизнес. Биометрия используется по двум направлениям: проверка всех находящихся по "черным спискам" (аналог массовой идентификации по лицам, используемой в аэропортах), а также как система идентификации и платежное средство постоянных клиентов;

Идентификация в мобильных устройствах, таких как мобильные телефоны, компактные ПК и т.д.;

В транспортной области как платежное средство;

Медицина. Биометрия используется для идентификации медицинских работников при получении доступа к закрытым данным и для электронной подписи записей в истории болезни.

Представители:

Еkey biometric systems GmbH – основанная в 1999 году австрийская компания по биометрическим системам доступа по отпечаткам пальцев, на сегодняшний день является компанией №1 в этой области. Слоган –«ваш палец – это ключ».

BioLink - создана в 2000г. и за это время превратилась в ведущего российского разработчика, поставщика и провайдера решений в сфере биометрической идентификации. Компания успела осуществить не только в России, но и за рубежом ряд крупномасштабных проектов (в том числе по созданию системы регистрации жителей Сан-Франциско, получающих пособия и социальные льготы, а также системы регистрации избирателей в Нигерии).

Многочисленные партнеры компании BioLink в России и за рубежом объединены в Биометрический альянс - уникальное содружество ведущих поставщиков передовых решений и систем на основе биометрической идентификации.

Ряд фирм США (Miros, Lau Technologies, Identification Technologies International) уже разработали системы опознавания человека по лицу, действующие подобно полицейскому, проверяющему права водителя автомобиля и сравнивающему его лицо с фотографией в предъявленном документе.

По данным фирмы Master Card (США), разработавшей оптическую биометрическую систему идентификации по отпечаткам пальцев, с времени установки в 1996 г. этой системы в офисах фирмы было проверено 6700 посетителей. Фирма считает, что эта система является наиболее удобной для держателей кредитных карточек.

В системе идентификации фирмы San Bruno (США) используется светодиод с излучением в ближней инфракрасной области спектра для бокового освещения пальцев и получения рельефного дактилоскопического рисунка.

Фирма Fingermatrix (США) разработала принтеры для одного и десяти пальцев, в которых оптическая система располагается под ванночкой со спиртом и водой. Слой жидкости предохраняет поверхность, на которой воспроизводится изображение, от загрязнения и повышает светопропускание.

Другая американская фирма Quatalmage разработала более совершенный коррелятор, в котором применен созданный фирмой пространственный модулятор света высокого быстродействия (время отклика менее 1 мкс) с разрешением 200 линий/мм. Сформированное компьютером изображение направляется в два сегнетоэлектрических пространственных модулятора света, облучаемых светом лазерного диода с длиной волны 830 нм. Лазерный луч проходит через объектив преобразователя Фурье. Быстродействующий пространственный модулятор света усиливает преобразованное по Фурье изображение. Второй лазерный луч с длиной волны излучения 850 нм считывает усиленное изображение и переносит результаты обратно через объектив преобразователя Фурье на интеллек-туальный чувствительный элемент, способный обнаруживать пики корреляции при сравнении до 4000 отпечатков пальцев в 1 с.

В системе "Fastgate", проходящей в настоящее время испытания, применена техника сканирования геометрии руки фирмы Recognition Systems и IBM(США).

С 17 по 19 ноября 2010 г. в Москве пройдет выставка Infosecurity Russia"2010, где отечественные и зарубежные компании примут участие.

Особенности и история

В 1938 г. была создана Биометрическая секция американской статистической ассоциации. Затем в 1947 г. в Вудс-Холе (США) была проведена «Первая международная биометрическая конференция», на которой было организовано Международное биометрическое общество. Конференции Международного биометрического общества проходили в 1949 г., 1953 г., 1958 г., 1963 г., 1967 г. и т. д.

В 1978 г. было организовано Международное общество клинической биостатистики (ISCB), национальные отделения которого есть в нескольких десятках стран, включая США, Англию, Францию, Италию, Канаду, Испанию, Польшу, Венгрию, Южную Африку, Кению и т. д. Кроме организованного в 1901 г. Пирсоном и Гальтоном журнала «Biometrika» стали выходить журналы «Biometrics» (с 1945 г.), «Biometrische Zeitschrift» (с 1959 г.)

До 11 сентября 2001 года, биометрические системы обеспечения безопасности использовались только для защиты военных секретов и самой важной коммерческой информации. Ну а после потрясшего весь мир террористического акта ситуация резко изменилась. Сначала биометрическими системами доступа оборудовали аэропорты, крупные торговые центры и другие места скопления народа.

В рамках безвизовой программы США подписала с 27 странами соглашение, по которому граждане этих государств смогут въезжать на территорию США сроком до 90 дней без визы при обязательном наличии биометрических документов. Начало действия программы - 26 октября 2005. Среди государств, участвующих в программе - Австралия, Австрия, Бельгия, Великобритания, Германия, Италия, Лихтенштейн, Люксембург, Монако, Нидерланды, Португалия, Сингапур, Финляндия, Франция, Швейцария, Швеция и Япония.

С 1 января 2007 года вводится в действие национальный стандарт ГОСТ 52633-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации».

В нём формулируются требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации на базе больших и сверхбольших многослойных искусственных нейронных сетей с большим числом входов и большим числом выходов.

За последние два десятилетия биометрические технологии сделали большой шаг вперед. Во многом этому способствовало распространение микропроцессорных технологий. Еще в 80-е годы систему контроля доступа, использующую биометрические характеристики человека, можно было увидеть лишь в фантастических фильмах. Сегодня же использование в системах контроля и управления доступом (СКУД) биометрических сканеров, практически, не усложняет систему безопасности, и их стоимость для некоторых биометрических методов очень низкая. Более того, около трети ноутбуков выходит сейчас со встроенной системой считывания отпечатка пальцев, а если в ноутбуке есть видеокамера, на него можно установить систему распознавания человека по лицу.

Основными характеристиками любой биометрической охранной системы являются два числа - FAR (False Acceptance Rate) и FRR (False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе - вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Устойчивость к подделке - это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. Устойчивость к окружающей среде - характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях. Простота использования показывает, насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важными характеристиками являются и скорость работы, и стоимость системы. Несомненно, существенным является и то, как в течение времени себя ведет биометрическая характеристика. Если она неустойчива и может измениться - это значительный минус.

Физиологические (статические) методы

Сканирование радужной оболочки глаза

Сканирование сетчатки глаза

Геометрия кисти руки (рисунок вен, отпечатки пальцев – дактилоскопия, размер, длина и ширина ладоней)

Распознавание черт лица (контур, форма; расположение глаз и носа)

Снятие отпечатков пальцев

Структура ДНК - сигнатура

Поведенческие (динамические) методы

Анализ подписи (форма букв, манера письма, нажим)

Анализ клавиатурного почерка

	Носитель биометрической информации	Вероятность ошибки	надежность	Сфера применения
Распознавание радужной оболочки глаза	Узор радужки			Критичные к количеству ошибок сервисы
Дактилоскопия	Отпечатки пальцев			Универсальная
Форма руки	Размер, длина и ширина ладоней
Распознавание лица	Контур, форма; расположение глаз и носа			Некритичные к количеству ошибок сервисы
	Форма букв, манера письма, нажим			Некритичные к количеству ошибок сервисы
				Телефонные серверы

Новым направлением является использование биометрических характеристик в интеллектуальных расчетных карточках, жетонах-пропусках и элементах сотовой связи. Например, при расчете в магазине предъявитель карточки кладет палец на сканер в подтверждение, что карточка действительно его.

Отпечатки пальцев

Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) - наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике ХХ века.

Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвление линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, арочных и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышают 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки, не учитывается.

Радужная оболочка

Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических технологий.

Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю; вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.

Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500 мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду даже на обычном персональном компьютере. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применение метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.

Геометрия лица

Существует множество методов распознавания по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2D-распознавание и 3D-распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.

2D-распознавание лица

2D-распознавание лица - один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. Впоследствии появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надежным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в основном, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии.

Реализация данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это, в настоящее время существует множество методов по 3D-распознаванию лица. Ниже рассматривается один из самых распространенных.

Метод проецирования шаблона состоит в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается - чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен инфракрасным, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на которых лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3D-модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели - выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 с для лучших моделей.

Венозный рисунок руки

Это новая технология в сфере биометрии. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК-излучение. В результате степень отражения уменьшается и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством. Рисунок вен на ладони не меняется с двухлетнего возраста

Технология сравнима по надежности с распознаванием по радужной оболочке глаза, но имеет ряд минусов, указанных ниже.

Сетчатка глаза

До последнего времени считалось, что самый надежный метод биометрической идентификации и аутентификации личности - это метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную во времени, кроме как в результате глазной болезни, например, катаракты.

Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа.

К сожалению, целый ряд трудностей возникает при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.

Термический образ лица . Системы позволяют идентифицировать человека на расстоянии до десятков метров. В комбинации с поиском данных по базе данных такие системы используются для опознания авторизованных сотрудников и отсеивания посторонних. Однако при изменении освещенности сканеры лица имеют относительно высокий процент ошибок.

Голос. Проверка голоса удобна для использования в телекоммуникационных приложениях. Необходимые для этого 16-разрядная звуковая плата и конденсаторный микрофон стоят менее 25 $. Вероятность ошибки составляет 2 – 5%. Данная технология подходит для верификации по голосу по телефонным каналам связи, она более надежна по сравнению с частотным набором личного номера. Сейчас развиваются направления идентификации личности и его состояния по голосу – возбужден, болен, говорит правду, не в себе и т.д.

Ввод с клавиатуры . Здесь при вводе, например, пароля отслеживаются скорость и интервалы между нажатиями.

Подпись. Для контроля рукописной подписи используются дигитайзеры.

Подавляющее большинство людей считают, что в памяти компьютера хранится образец отпечатка пальца, голоса человека или картинка радужной оболочки его глаза. Но на самом деле в большинстве современных систем это не так. В специальной базе данных хранится цифровой код длиной до 1000 бит, который ассоциируется с конкретным человеком, имеющим право доступа. Сканер или любое другое устройство, используемое в системе, считывает определённый биологический параметр человека. Далее он обрабатывает полученное изображение или звук, преобразовывая их в цифровой код. Именно этот ключ и сравнивается с содержимым специальной базы данных для идентификации личности

Идентификация и аутентификация представляют собой основу современных программно-технических средств безопасности, так как любые другие сервисы в основном рассчитаны на обслуживание указанных субъектов. Эти понятия представляют собой своеобразную первую линию обороны, обеспечивающую пространства организации.

Что это такое?

Идентификация и аутентификация имеют разные функции. Первая предоставляет субъекту (пользователю или процессу, который действует от его имени) возможность сообщить собственное имя. При помощи аутентификации уже вторая сторона окончательно убеждается в том, что субъект действительно представляет собой того, за кого он себя выдает. Нередко в идентификация и аутентификация заменяются словосочетаниями «сообщение имени» и «проверка подлинности».

Сами они подразделяются на несколько разновидностей. Далее мы рассмотрим, что собой представляют идентификация и аутентификация и какими они бывают.

Аутентификация

Данное понятие предусматривает два вида: одностороннюю, когда клиент предварительно должен доказать серверу свою подлинность, и двустороннюю, то есть когда ведется взаимное подтверждение. Стандартный пример того, как проводится стандартная идентификация и аутентификация пользователей, - это процедура входа в определенную систему. Таким образом, разные типы могут использоваться в различных объектах.

В сетевой среде, когда идентификация и аутентификация пользователей осуществляются на территориально разнесенных сторонах, рассматриваемый сервис отличается двумя основными аспектами:

• что выступает в качестве аутентификатора;
• как именно был организован обмен данными аутентификации и идентификации и как обеспечивается его защита.

Чтобы подтвердить свою подлинность, субъектом должна быть предъявлена одна из следующих сущностей:

• определенная информация, которая ему известна (личный номер, пароль, специальный криптографический ключ и т. д.);
• определенная вещь, которой он владеет (личная карточка или какое-то другое устройство, имеющее аналогичное назначение);
• определенная вещь, являющаяся элементом его самого (отпечатки пальцев, голос и прочие биометрические средства идентификации и аутентификации пользователей).

Особенности систем

В открытой сетевой среде стороны не имеют доверенного маршрута, а это говорит о том, что в общем случае информация, передаваемая субъектом, может в конечном итоге не совпадать с информацией, полученной и используемой при проверке подлинности. Требуется обеспечение безопасности активного и пассивного прослушивания сети, то есть защита от корректировки, перехвата или воспроизведения различных данных. Вариант передачи паролей в открытом виде является неудовлетворительным, и точно так же не может спасти положение и шифрование паролей, так как им не обеспечивается защита от воспроизведения. Именно поэтому сегодня используются более сложные протоколы аутентификации.

Надежная идентификация имеет трудности не только по причине различных но еще и по целому ряду других причин. В первую очередь практически любые аутентификационные сущности могут похищаться, подделываться или выведываться. Также присутствует определенное противоречие между надежностью используемой системы, с одной стороны, и удобствами системного администратора или пользователя - с другой. Таким образом, из соображения безопасности требуется с некоторой частотой запрашивать у пользователя повторное введение его аутентификационной информации (так как вместо него может уже сидеть какой-нибудь другой человек), а это не только создает дополнительные хлопоты, но еще и значительно увеличивает шанс на то, что кто-то может подсматривать ввод информации. Помимо всего прочего, надежность средства защиты существенно сказывается на его стоимости.

Современные системы идентификации и аутентификации поддерживают концепцию единого входа в сеть, что в первую очередь позволяет удовлетворять требования в плане удобства для пользователей. Если стандартная корпоративная сеть имеет множество информационных сервисов, предусматривающих возможность независимого обращения, то в таком случае многократное введение личных данных становится чересчур обременительным. На данный момент пока еще нельзя сказать, что использование единого входа в сеть считается нормальным, так как доминирующие решения еще не сформировались.

Таким образом, многие стараются найти компромисс между доступностью по цене, удобством и надежностью средств, которыми обеспечивается идентификация/аутентификация. Авторизация пользователей в данном случае осуществляется по индивидуальным правилам.

Отдельное внимание стоит уделить тому, что используемый сервис может быть выбран в качестве объекта атаки на доступность. Если выполнена таким образом, чтобы после некоторого числа неудачных попыток возможность ввода была заблокирована, то в таком случае злоумышленниками может останавливаться работа легальных пользователей путем буквально нескольких нажатий клавиш.

Парольная аутентификация

Главным достоинством такой системы является то, что она является предельно простой и привычной для большинства. Пароли уже давным-давно используются операционными системами и другими сервисами, и при грамотном использовании ими обеспечивается уровень безопасности, который является вполне приемлемым для большинства организаций. Но с другой стороны, по общей совокупности характеристик подобные системы представляют собой самое слабое средство, которым может осуществляться идентификация/аутентификация. Авторизация в таком случае становится достаточно простой, так как пароли должны быть запоминающимися, но при этом простые комбинации нетрудно угадать, особенно если человек знает пристрастия конкретного пользователя.

Иногда бывает так, что пароли, в принципе, не держатся в секрете, так как имеют вполне стандартные значения, указанные в определенной документации, и далеко не всегда после того, как устанавливается система, их меняют.

При вводе пароль можно посмотреть, причем в некоторых случаях люди используют даже специализированные оптические приборы.

Пользователи, основные субъекты идентификации и аутентификации, нередко могут сообщать пароли коллегам для того, чтобы те на определенное время подменили владельца. В теории в таких ситуациях будет правильнее всего применять специальные средства управления доступом, но на практике это никем не используется. А если пароль знают два человека, это крайне сильно увеличивает шансы на то, что в итоге о нем узнают и другие.

Как это исправить?

Есть несколько средств, как может быть защищена идентификация и аутентификация. Компонент обработки информации может обезопаситься следующим:

• Наложением различных технических ограничений. Чаще всего устанавливаются правила на длину пароля, а также содержание в нем определенных символов.
• Управлением срока действия паролей, то есть необходимостью их периодической замены.
• Ограничением доступа к основному файлу паролей.
• Ограничением общего количества неудачных попыток, доступных при входе в систему. Благодаря этому злоумышленниками должны выполняться только действия до выполнения идентификации и аутентификации, так как метод перебора нельзя будет использовать.
• Предварительным обучением пользователей.
• Использованием специализированных программных генераторов паролей, которые позволяют создавать такие комбинации, которые являются благозвучными и достаточно запоминающимися.

Все указанные меры могут использоваться в любом случае, даже если вместе с паролями будут применяться также и другие средства аутентификации.

Одноразовые пароли

Рассмотренные выше варианты являются многоразовыми, и в случае раскрытия комбинации злоумышленник получает возможность выполнять определенные операции от имени пользователя. Именно поэтому в качестве более сильного средства, устойчивого к возможности пассивного прослушивания сети, используются одноразовые пароли, благодаря которым система идентификации и аутентификации становится гораздо более безопасной, хоть и не такой удобной.

На данный момент одним из наиболее популярных программных генераторов одноразовых паролей является система под названием S/KEY, выпущенная компанией Bellcore. Основная концепция этой системы заключается в том, что имеется определенная функция F, которая известна как пользователю, так и серверу аутентификации. Далее представлен секретный ключ К, который известен только определенному пользователю.

При начальном администрировании пользователя данная функция используется к ключу определенное количество раз, после чего происходит сохранение полученного результата на сервере. В дальнейшем процедура проверки подлинности выглядит так:

1. На пользовательскую систему от сервера приходит число, которое на 1 меньше количества раз использования функции к ключу.
2. Пользователем используется функция к имеющемуся секретному ключу то количество раз, которое было установлено в первом пункте, после чего результат отправляется через сеть непосредственно на сервер аутентификации.
3. Сервером используется данная функция к полученному значению, после чего результат сравнивается с сохраненной ранее величиной. Если результаты совпадают, то в таком случае подлинность пользователя является установленной, а сервер сохраняет новое значение, после чего снижает счетчик на единицу.

На практике реализация данной технологии имеет несколько более сложную структуру, но на данный момент это не столь важно. Так как функция является необратимой, даже в случае перехвата пароля или получения несанкционированного доступа к серверу аутентификации не предоставляет возможности получить секретный ключ и каким-либо образом предсказать, как конкретно будет выглядеть следующий одноразовый пароль.

В России в качестве объединенного сервиса используется специальный государственный портал - "Единая система идентификации/аутентификации" ("ЕСИА").

Еще один подход к надежной системе аутентификации заключается в том, чтобы новый пароль генерировался через небольшие промежутки времени, что тоже реализуется через использование специализированных программ или различных интеллектуальных карт. В данном случае сервер аутентификации должен воспринимать соответствующий алгоритм генерации паролей, а также определенные ассоциированные с ним параметры, а помимо этого, должна присутствовать также синхронизация часов сервера и клиента.

Kerberos

Впервые сервер аутентификации Kerberos появился в середине 90-х годов прошлого века, но с тех пор он уже успел получить огромнейшее количество принципиальных изменений. На данный момент отдельные компоненты данной системы присутствуют практически в каждой современной операционной системе.

Главным предназначением данного сервиса является решение следующей задачи: присутствует определенная незащищенная сеть, и в ее узлах сосредоточены различные субъекты в виде пользователей, а также серверных и клиентских программных систем. У каждого такого субъекта присутствует индивидуальный секретный ключ, и для того чтобы у субъекта С появилась возможность доказать собственную подлинность субъекту S, без которой тот попросту не станет его обслуживать, ему необходимо будет не только назвать себя, но еще и показать, что он знает определенный секретный ключ. При этом у С нет возможности просто отправить в сторону S свой секретный ключ, так как в первую очередь сеть является открытой, а помимо этого, S не знает, да и, в принципе, не должен знать его. В такой ситуации используется менее прямолинейная технология демонстрации знания этой информации.

Электронная идентификация/аутентификация через систему Kerberos предусматривает ее использование в качестве доверенной третьей стороны, которая имеет информацию о секретных ключах обслуживаемых объектов и при необходимости оказывает им помощь в проведении попарной проверки подлинности.

Таким образом, клиентом сначала отправляется в систему запрос, который содержит необходимую информацию о нем, а также о запрашиваемой услуге. После этого Kerberos предоставляет ему своеобразный билет, который шифруется секретным ключом сервера, а также копию некоторой части данных из него, которая засекречивается ключом клиента. В случае совпадения устанавливается, что клиентом была расшифрована предназначенная ему информация, то есть он смог продемонстрировать, что секретный ключ ему действительно известен. Это говорит о том, что клиент является именно тем лицом, за которое себя выдает.

Отдельное внимание здесь следует уделить тому, что передача секретных ключей не осуществлялась по сети, и они использовались исключительно для шифрования.

Проверка подлинности с использованием биометрических данных

Биометрия включает в себя комбинацию автоматизированных средств идентификации/аутентификации людей, основанную на их поведенческих или физиологических характеристиках. Физические средства аутентификации и идентификации предусматривают проверку сетчатки и роговицы глаз, отпечатков пальцев, геометрии лица и рук, а также другой индивидуальной информации. Поведенческие же характеристики включают в себя стиль работы с клавиатурой и динамику подписи. Комбинированные методы представляют собой анализ различных особенностей голоса человека, а также распознавание его речи.

Такие системы идентификации/аутентификации и шифрования используются повсеместно во многих странах по всему миру, но на протяжении длительного времени они отличались крайне высокой стоимостью и сложностью в применении. В последнее же время спрос на биометрические продукты значительно увеличился по причине развития электронной коммерции, так как, с точки зрения пользователя, намного удобнее предъявлять себя самого, чем запоминать какую-то информацию. Соответственно, спрос рождает предложение, поэтому на рынке начали появляться относительно недорогие продукты, которые в основном ориентированы на распознавание отпечатков пальцев.

В преимущественном большинстве случаев биометрия используется в комбинации с другими аутентификаторами наподобие Нередко биометрическая аутентификация представляет собой только первый рубеж защиты и выступает в качестве средства активизации интеллектуальных карт, включающих в себя различные криптографические секреты. При использовании данной технологии биометрический шаблон сохраняется на этой же карте.

Активность в сфере биометрии является достаточно высокой. Уже существует соответствующий консорциум, а также довольно активно ведутся работы, направленные на стандартизацию различных аспектов технологии. Сегодня можно увидеть множество рекламных статей, в которых биометрические технологии преподносятся в качестве идеального средства обеспечения повышенной безопасности и при этом доступного широким массам.

ЕСИА

Система идентификации и аутентификации ("ЕСИА") представляет собой специальный сервис, созданный для того, чтобы обеспечить реализацию различных задач, связанных с проверкой подлинности заявителей и участников межведомственного взаимодействия в случае предоставления каких-либо муниципальных или государственных услуг в электронной форме.

Для того чтобы получить доступ к "Единому порталу государственных структур", а также каким-либо другим информационным системам инфраструктуры действующего электронного правительства, для начала нужно будет пройти регистрацию учетной записи и, как следствие, получить ПЭП.

Уровни

Портал предусматривает три основных уровня учетных записей для физических лиц:

• Упрощенная. Для ее регистрации достаточно просто указать свою фамилию и имя, а также какой-то определенный канал коммуникации в виде адреса электронной почты или мобильного телефона. Это первичный уровень, с помощью которого у человека открывается доступ только к ограниченному перечню различных государственных услуг, а также возможностей существующих информационных систем.
• Стандартная. Для ее получения изначально нужно оформить упрощенную учетную запись, а потом уже предоставить также дополнительные данные, включая информацию из паспорта и номер страхового индивидуального лицевого счета. Указанная информация автоматически проверяется через информационные системы Пенсионного фонда, а также Федеральную миграционную службу, и, если проверка проходит успешно, учетная запись переводится на стандартный уровень, что открывает пользователю расширенный перечень государственных услуг.
• Подтвержденная. Для получения такого уровня учетной записи единая система идентификации и аутентификации требует от пользователей стандартный аккаунт, а также подтверждение личности, которое выполняется через личное посещение отделения уполномоченной службы или посредством получения кода активации через заказное письмо. В том случае, если подтверждение личности окажется успешным, учетная запись перейдет на новый уровень, а перед пользователем откроется доступ к полному перечню необходимых государственных услуг.

Несмотря на то что процедуры могут показаться достаточно сложными, на самом деле ознакомиться с полным перечнем необходимых данных можно непосредственно на официальном сайте, поэтому полноценное оформление вполне возможно на протяжении нескольких дней.

Создавая аккаунт на официальном сайте госуслуги.ру, человек одновременно становится пользователем ЕСИА. Эта аббревиатура расшифровывается как Единая система идентификации и аутентификации. По сути, это ключ доступа, который подходит ко всем ресурсам, предоставляющим услуги федерального и муниципального масштаба. В чем преимущества этой системы и как зарегистрироваться в ЕСИА посредством портала Госуслуг, будет рассказано в этой статье.

Что такое ЕСИА?

Прежде всего стоит сказать, что ЕСИА – это система, за функционирование которой отвечает Минкомсвязь России. Участником системы может стать любое физическое лицо, юридическое лицо или организация. Регистрация в ЕСИА на портале Госуслуги происходит бесплатно, процедура доступна для всех пользователей интернета. В это же время каждый зарегистрированный участник системы имеет право в любой момент .

Зарегистрировавшись, человек получает пароль, который может использоваться для доступа ко всем государственным сайтам, участвующим в программе. То есть при активной сессии на Госуслугах и переходе, к примеру, на ресурс Виртуальная школа, подключенный к ЕСИА, проходить повторную идентификацию не потребуется.

Помимо единого входа на гос.порталы, система обеспечивает одновременный выход из них. То есть при завершении сеанса на Госуслугах будет прерван доступ и к учеткам на сайте ФМС, ПФР, ФНС и др.

ЕСИА обеспечивает возможность внесения и самостоятельного изменения персональных данных владельца аккаунта через Личный кабинет. Подлинность номера СНИЛС проверяется с использованием сервиса ПФР, корректность ИНН – с помощью сервиса Налоговой службы, а паспортных данных и сведений из миграционных карт (для иностранных граждан) – сервиса ФМС.

Что дает ЕСИА?

Регистрация в ЕСИА для физического лица – это возможность пользоваться функционалом сайта Госуслуги и другими информационными сервисами, подключенными к программе. Это открывает широкие возможности для владельца аккаунта, позволяя:

• оформлять через интернет различные документы, например, паспорт, водительское удостоверение;
• записываться к врачу через интернет, выбирая удобную для посещения дату и время;
• ставить ребенка на очередь в детский сад, записывать его в школу, кружки и секции, летние лагеря;
• узнавать о штрафах и задолженностях по налогам;
• подавать заявки на оказание различных услуг, к примеру, регистрацию брака, смену фамилии, оформления свидетельства ИНН;
• оплачивать счета за коммунальные услуги, телефон;
• оформлять пособия и социальные выплаты, получать льготы;
• узнавать о пенсионных накоплениях, проверять свой лицевой счет в ПФР и др.

Как стать участником системы?

Создавая учетную запись на портале Госуслуг, пользователь становится участником ЕСИА. Чтобы авторизоваться, нужно зайти на gosuslugi.ru и указать в специальной форме свои настоящие ФИО и телефон или email. Информация должна быть актуальной, так как дальше в профиль нужно будет добавить сведения из паспорта и персональные данные из других важных документов (СНИЛС, ИНН).

Для завершения процедуры регистрации учетной записи на портале ЕСИА требуется ввести код активации, отправленный системой на телефонный номер, введенный на предыдущем этапе. Второй вариант активации аккаунта – подтвердить учетную запись, перейдя по ссылке в электронном письме, полученном на email.

Важно: во время прохождения регистрации пользователь должен иметь доступ к мобильному телефону или почтовому ящику, используемому при создании аккаунта.

Как подтвердить аккаунт?

Пройдя простую процедуру создания аккаунта на сайте Госуслуги, человек становится участником ЕСИА с упрощенной учетной записью. Стоит разобраться, что это такое.

Упрощенная учетка дает право заходить на портал и просматривать информацию о различных услугах, которые на нем предоставляются. Однако получать эти услуги пользователь не сможет, так как действия на сайте будут ограничены.

Владельцам упрощенных записей доступна проверка задолженностей и штрафов в режиме онлайн и получение оповещений о них. Но каждый пользователь может «поднять» свою учетку, дополнив информацию о себе.

Указав номер СНИЛС и паспортные данные, владелец аккаунта после проверки информации системой получает стандартную учетную запись. Для присвоения статуса стандартной учетной записи потребуется указать в профиле:

• свои ФИО;
• пол, место рождения и дату;
• гражданство;
• серию/номер паспорта или другого документа, подтверждающего личность;
• номер СНИЛС.

Важно: иностранные граждане, не имеющие номера СНИЛС, не смогут повысить статус учетки до стандартной.

Стандартная учетка позволяет оплачивать штрафы и счета в режиме онлайн, используя банковские карты и электронные кошельки, записываться на прием к врачу, зарегистрировать товарный знак.

Следующий шаг, открывающий доступ ко всем функциям сайта – получение подтвержденной записи. Владельцы подтвержденного аккаунта могут оформлять различные документы (паспорт, загранпаспорт, справки, свидетельства и др.) через интернет, записывать ребенка в очередь в сад, получать доступ к лицевым счетам и прочее.

Важно: чтобы получать некоторые услуги, необходимо иметь электронную цифровую подпись.

Чтобы подтвердить аккаунт, необходимо либо лично явиться в МФЦ, либо заказать код подтверждения почтовым письмом, либо иметь . Самым популярным вариантом становится личное обращение в многофункциональный центр с паспортом и карточкой .

Защита персональных данных пользователя

В системе хранится важная персональная информация о зарегистрированных пользователях:

• паспортные данные;
• номер СНИЛС;

Поэтому портал Госуслуги должен иметь высокий уровень безопасности. Доступ к со всей личной информацией имеет только его владелец. Данные, переданные в систему владельцами аккаунтов, хранятся на государственных серверах, имеющих высокую защиту. Данные в системе передаются по защищенным каналам с высоким уровнем шифрования.

В свою очередь, владелец аккаунта должен понимать, что пароль учетной записи ЕСИА – это доступ к его персональным данным, поэтому сообщать его третьим лицам нельзя. Способ хранения пароля для входа в аккаунт его владелец выбирает самостоятельно, при этом вся ответственность за сохранность этих данных лежит на нем.

Сайт Госуслуги был запущен еще в 2010 году, но первые несколько лет активность на нем практически не наблюдалась. Однако сегодня портал стремительно развивается, открывая широкие возможности его пользователям. На сайте Госуслуги можно легко и быстро получить сотни услуг муниципального и федерального значения. Для этого нужно просто заполнить заявку через интернет и подтвердить операцию паролем учетной записи ЕСИА. Это избавляет от очередей, лишних стрессов и дополнительных финансовых расходов.