Биометрические системы — надежная защита информации. Биометрические системы аутентификации

На сегодняшний день биометрические системы защиты применяются все чаще благодаря разработкам новых математических алгоритмов аутентификации. Круг задач, который решается с помощью новых технологий, довольно обширен:

Охрана правопорядка и криминалистика;
Пропускная система (СКУД) и ограничение доступа в общественные и коммерческие здания, частные жилища (умный дом);
Передача и получение конфиденциальной информации личного и коммерческого характера;
Осуществление торговых, финансовых и банковских электронных операций;
Вход на электронное удаленное и/или локальное рабочее место;
Блокировка работы современных гаджетов и защита электронных данных (ключи криптации);
Ведение и доступ к правительственным ресурсам;

Условно, биометрические алгоритмы аутентификации можно условно разделить на два основных типа:

Статические – дактилоскопия, радужная оболочка глаз; измерение формы кисти, линии ладоней, размещения кровеносных сосудов, измерение формы лица в 2D и 3D алгоритмах;
Динамические – почерк и ритм набора текста; походка, голос и т.п.

Главные критерии выбора

При выборе дееспособной установки измерения биологического параметра любого типа следует обратить внимание на два параметра:

FAR – определяет математическую вероятность совпадения ключевых биологических параметров двух различных людей;
FRR – определяет степень вероятности отказа в доступе лицу, имеющему на это право.

Если производители при представлении своего продукта упустили данные характеристики, значит их система является недееспособной и отстает от конкурентов по функциональности и отказоустойчивости.

Также важными параметрами для комфортной эксплуатации являются:

Простота пользования и возможность осуществления идентификации, не останавливаясь перед устройством;
Скорость считывания параметра, обработки полученной информации и объем базы данных биологических эталонных показателей.

Следует помнить, что биологические показатели, статические в меньшей мере, а динамические в большей, являются параметрами, которые подвержены постоянным изменениям. Худшие показатели для статической системы составляют FAR~0,1%, FRR~6%. Если биометрическая система имеет показатели отказов ниже этих значений, то она малоэффективна и недееспособна.

Классификация

На сегодняшний день рынок биометрических систем аутентификации развит крайне неравномерно. Кроме того, за редким исключением производители систем безопасности выпускают и софт с закрытым исходным кодом, который подходит исключительно к их биометрическим считывателям.

Отпечатки пальцев

Дактилоскопический анализ является наиболее распространенным, технически и программно совершенным способом биометрической аутентификации. Главным условием развития является хорошо наработанная научно-теоретическая и практическая база знаний. Методология и система классификации папиллярных линий. При сканировании ключевыми точками являются окончания линии узора, разветвления и одиночные точки. В особо надежных сканерах вводят систему защиты от латексных перчаток с отпечатками – проверку рельефа папиллярных линий и/или температуры пальца.

В соответствии с количеством, характером и размещением ключевых точек генерируется уникальный цифровой код, который сохраняется в памяти базы данных. Время оцифровки и сверки отпечатка обычно не превышает 1-1,5 сек., в зависимости от размеров базы данных. Этот метод один из наиболее надежных. У продвинутых алгоритмов аутентификации – Veri Finger SKD показатели надежности составляют FAR – 0,00%…0,10%, FRR- 0,30%… 0,90 %. Этого достаточно для надежной и бесперебойной работы системы в организации с персоналом более 300 человек.

Достоинства и недостатки

Неоспоримыми достоинствами такого метода считается:

Высокая достоверность;
Более низкая стоимость устройств и их широкий выбор;
Простая и быстрая процедура сканирования.

Из основных недостатков следует отметить:

Папиллярные линии на пальцах легко повреждаются, вызывая ошибки в работе системы и блокируя проход служащим, имеющим на это право;
Дактилоскопические сканеры должны иметь систему защиты от подделанного изображения: температурные сенсоры, детекторы давления и т.п.

Производители

Зарубежные компании, которые занимаются производством биометрических систем, устройств для СКУД и ПО к ним необходимо отметить:

SecuGen – мобильные компактные USB сканеры для доступа в ПК;
Bayometric Inc – производство биометрических сканеров различных типов для комплексных систем безопасности;
DigitalPersona, Inc – выпуск комбинированных сканеров-замков с интегрированными дверными ручками.

Отечественные компании, выпускающие биометрические сканеры и по к ним:

BioLink
Сонда
СмартЛок

Сканирование глаза

Радужная оболочка глаза является такой же уникальной, как и папиллярные линии на руке. Окончательно сформировавшись в два года, она фактически не меняется на протяжении всей жизни. Исключение составляют травмы и острые патологии болезней глаз. Это один из наиболее точных методов аутентификации пользователя. Устройства производят сканирование и первичную обработку данных 300-500 мс, сравнение оцифрованной информации на ПК средней мощности производится со скоростью 50000-150000 сравнений в сек. Метод не накладывает ограничения на максимальное число пользователей. Статистика FAR – 0,00%…0,10% и FRR- 0,08%… 0,19% собрана на основе алгоритма EyR SDK компании Casia. Согласно этим расчетам рекомендуется использование таких систем допуска в организациях с численностью персонала более 3000 чел. В современных устройства х широко используются камеры с 1,3 Мр матрицей, что позволяет захватывать во время сканирования оба глаза, это существенно повышает порог ложных или несанкционированных срабатываний.

Преимущества и недостатки

Преимущества:
- Высокая статистическая надежность;
- Захват изображения может происходить на расстоянии до нескольких десятков сантиметров, при этом исключается физический контакт лица с внешней оболочкой механизма сканирования;
- Надежные методы, исключающие подделку – проверка аккомодации зрачка, практически полностью исключают несанкционированный доступ.
Недостатки:
- Цена таких систем существенно выше, чем дактилоскопических;
- Готовые решения доступны только в выполнении больших компаний.

Основными игроками на рынке являются: LG, Panasonic, Electronics, OKI, которые работают по лицензиям компании Iridian Technologies. Наиболее распространенным продуктом с которым можно столкнуться на российском рынке являются готовые решения: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. В последнее время появились новые компании, заслуживающие доверия AOptix, SRI International.

Сканирование сетчатки глаза

Еще менее распространенный, но более надежный метод – сканирование размещения сети капилляров на сетчатке глаза. Такой рисунок имеет стабильную структуру и неизменен на протяжении всей жизни. Однако очень высокая стоимость и сложность системы сканирования, а также необходимость длительное время не двигаться, делают такую биометрическую систему доступной только для государственных учреждений с повышенной системой защиты.

Распознавание по лицу

Различают два основных алгоритма сканирования:

2D – наиболее неэффективный метод, дающий множественные статистические ошибки. Заключается в измерении расстояния между основными органами лица. Не требует использования дорогостоящего оборудования, достаточно только камеры и соответствующего ПО. В последнее время получил значительное распространение в социальных сетях.

3D – этот метод кардинально отличается от предыдущего. Он более точен, для идентификации объекту даже нет необходимости останавливаться перед камерой. Сравнение с информацией, занесенной в базу производится благодаря серийной съемке, которая производится на ходу. Для подготовки данных по клиенту объект поворачивает голову перед камерой и программа формирует 3D изображение, с которым сличает оригинал.

Основными производителями По и специализированного оборудования на рынке являются: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. Из российских производителей можно отметить Artec Group, Vocord, ITV.

Сканирование руки

Также делится на два кардинально различных метода:

Сканирование рисунка вен кисти под воздействием инфракрасного излучения;
Геометрия рук – метод произошел от криминалистики и в последнее время уходит в прошлое. Заключается в замере расстояния между суставами пальцев.

Выбор подходящей биометрической системы и ее интеграция в СКУД зависит от конкретных требований системы безопасности организации. В большинстве своем, уровень защиты от подделки биометрических систем довольно высок, так что для организаций со средним уровнем допуска (секретности) вполне хватит бюджетных дактилоскопических систем аутентификации.

Понятие «биометрия» охватывает комплекс различных методов и технологий, позволяющих идентифицировать человека по его биологическим параметрам. Биометрия основана на том, что каждый человек обладает индивидуальным набором физиологических, психосоматических, личностных и прочих характеристик. Например, к физиологическим параметрам можно отнести папиллярные узоры пальцев, рисунок радужной оболочки глаза и т. д.

С возникновением вычислительной техники появились устройства, способные надёжно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рис. 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Биометрические параметры

Биометрическая идентификация (БИ) может использовать различные параметры, которые условно можно разделить на 2 типа: статические и динамические (рис. 2).

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определённой формой, весом, объёмом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

Динамические параметры в большей степени описывают поведенческие или психосоматические характеристики человека. Эти параметры могут довольно сильно меняться как в зависимости от возраста, так и при изменяющихся внешних и внутренних факторах (нарушениях здоровья и т.д.). Однако существуют области применения, в которых использование динамических параметров очень актуально, например, при проведении графологических экспертиз или для идентификации человека по голосу.

Достоинства, недостатки и особенности БИ в СКУД

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля досту-па используются статические параметры. Из них наиболее распространённым параметром явля-ются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования БИ в СКУД (по сравнению с ключами доступа или проксимити-картами) являются:

трудности подделки идентификационного параметра;
невозможность утери идентификатора;
невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наиболее эффективно перечисленные достоинства используются при организации на основе биометрических систем контроля доступа дополнительного уровня безопасности, т.е. при использовании таких систем совместно с ключами доступа или проксимити-картами.

Наряду с описанными преимуществами существуют определённые ограничения в примене-нии биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Если при использовании проксимити-карты достаточно проверить 2 цифровых кода на полную идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и нечёткой («fuzzy») логики. Это вызвано тем, что при повторном считывании отпечатка пальца или распознавании лица сканер никогда не получит два абсолютно одинаковых изображения. Для решения этой проблемы вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны.

Таким образом, в БИ всегда есть вероятность ошибок двух основных видов:

ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознаёт (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе,
ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская человека, который не зарегистрирован в системе, то есть распознаёт его как «своего».

Ситуация осложняется тем, что эти два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, при улучшении параметра FAR, автоматически ухудшится параметр FRR. Другими словами, чем более тщательно система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме коэффициентов ошибок идентификации, немаловажным параметром оценки эффективности биометрических систем является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: метода идентификации, сложности шаблона, количества сотрудников в эталонной базе и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надёжностью идентификации – чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

Структура биометрической СКУД

Структура биометрической системы доступа включает следующие основные элементы и функции:

устройство считывания - сканирует биометрический параметр;
локальная база биометрических параметров - содержит биометрические шаблоны, используемые для идентификации;
блок идентификации - реализует алгоритм последовательного сравнения считанного шаблона с шаблонами, хранящимися в локальной базе (принцип сравнения «1:N»);
локальная база стандартных ключей - содержит коды проксимити-карт, PIN-коды, используемые при выборе шаблона для верификации;
блок верификации - реализует сравнение считанного шаблона с заданным эталонным шаблоном, выбираемым по локальной базе стандартных ключей (сравнение «1:1»);
информационные интерфейсы RS-485, Ethernet, USB - для информационного обмена;
сигнальные интерфейсы - обеспечивают приём сигналов от датчиков контактов двери, кнопки «Выход»;
исполнительные органы - реле, обеспечивающие управление электромеханическими замками и пр.

Описанная структура конструктивно может быть реализована различными способами. При встраивании считывателя отпечатка пальца в панель ноутбука роль остальных элементов выполняет «железо» и программное обеспечение компьютера. Часто на практике применяются распределённые системы с вынесенным биометрическим считывателем, устанавливаемым на границе зоны доступа, в то время как остальные элементы располагаются внутри этой охраняемой зоны. Не менее широко распространены решения, где все элементы биометрической системы выполнены как единый модуль - биометрический контроллер доступа.

Контроллер C2000-BIOAccess-F18 в составе ИСО «ОРИОН»

Для развития СКУД на базе ИСО «Орион» в программное обеспечение АРМ «Орион Про» была включена поддержка биометрического контроллера C2000-BIOAccess-F18 (рис. 3).

Этот контроллер предназначен для управления доступом с идентификацией по отпечат-кам пальцев. Он оснащён оптическим считывателем для сканирования пальца, обеспечивает хра-нение в локальной базе 2500 шаблонов для идентификации, при этом время идентификации не превышает 1 с. Величины коэффициентов эффективности распознавания FAR и FRR составляют порядка 1% и 0,001% соответственно. Контроллер может подключаться к ИСО «ОРИОН» двумя способами: по информационному интерфейсу RS-485 и по Ethernet (рис. 4).

Возможность подключения контроллера по сети Ethernet позволяет, при наличии «защищённой» локальной сети, без дополнительных затрат на кабельные линии связи организовать СКУД с биометрической идентификацией. Такая система может легко распределяться по зданию или комплексу зданий в соответствии с топологией локальной сети. Вместе с тем, при необходимости, остаётся возможность подключения биометрического контроллера по выделенной магистрали RS-485.

Встроенные в контроллер реле обеспечивают управление электромеханическим замком и сиреной, кроме этого имеются входы для подключения датчика двери и кнопки «Выход». Нали-чие в контроллере клавиатуры и встроенного считывателя смарт-карт позволяет обеспечить работу СКУД в режимах верификации по разным комбинациям параметров доступа, например «карта+палец», «код +палец». В этих режимах контроллер не производит сравнение отпечатка по всей локальной базе шаблонов, а сравнивает считанный отпечаток с единственным шаблоном, который привязан к коду карты доступа или PIN-коду.

Таким образом, контроллер C2000-BIOAccess-F18 представляет собой законченное решение для контроля и управления доступом в зоне с одной дверью. Наиболее эффективно этот контроллер может использоваться в зонах доступа во внутренние помещения здания с повышенными требованиями по безопасности: банковские хранилища, спецобъекты, помещения повышенной секретности и т.д.

Процедуры и сценарии в ИСО «ОРИОН» с контроллером C2000-BIOAccess-F18

Для регистрации нового пользователя в контроллере предусмотрен специальный режим регистрации отпечатка пальца. При этом для повышения надежности требуется трёхкратное сканирование пальца, в результате чего контроллер формирует цифровой шаблон. Размер одного шаблона составляет около 500 байт.

Все шаблоны отпечатков пальцев (биометрические ключи), так же, как и обычные ключи, хранятся в центральной базе данных ИСО «ОРИОН». При конфигурировании уровней доступа администратором системы каждый контроллер «привязывается» к определённому уровню доступа, и, таким образом, в его локальную (встроенную) базу шаблонов отпечатков пальцев впоследствии будут записаны шаблоны только тех сотрудников, которые имеют соответствующий уровень доступа.

Если один уровень доступа соответствует нескольким зонам доступа, то возникает необходимость регистрации пользователя во всех контроллерах с таким уровнем доступа. Для решения подобных задач (регистрации, обновления или удаления пользователей) АРМ «Орион Про» обеспечивает возможность автоматического обмена информацией по всем контроллерам, входящим в конкретный уровень доступа.

Стандартный сценарий администрирования СКУД в ИСО «ОРИОН» с биометрическими контроллерами выглядит следующим образом:

выделяется отдельный биометрический контроллер для регистрации сотрудников (он может быть установлен, например, в отделе кадров предприятия);
после успешного прохождения процедуры регистрации шаблон отпечатка пальца (биометрический ключ) зарегистрированного сотрудника автоматически сохраняется в центральной базе данных системы;
администратор базы данных предоставляет сотруднику (то есть его биометрическому ключу) конкретные права доступа, и система «привязывает» этот ключ к заданным уровням доступа;
система анализирует уровень доступа биометрического ключа и автоматически записывает этот ключ (цифровой шаблон отпечатка пальца) во все контроллеры, управляющие дверями, входящими в заданный уровень доступа.

При удалении сотрудника (например, при его увольнении) достаточно удалить из администратора базы данных его биометрический ключ, и система автоматически удалит этот биометрический ключ из всех контроллеров данного уровня доступа.

Такой подход является удобным и достаточно универсальным, что позволяет с успехом использовать его практически во всех организациях.

Таким образом, развитие системы контроля доступа в ИСО «ОРИОН» за счёт применения биометрической идентификации на базе контроллера C2000-BIOAccess-F18 расширяет функциональные возможности как автономной СКУД, так и интегрированной системы в целом, позволяя реализовать повышенные требования к уровню безопасности или, при необходимости, отказаться от использования ключей доступа и проксимити-карт.

Вступление

Первый вариант данной статьи появился еще в 2005 году. За прошедшие 3 года в мире биометрических технологий произошли существенные изменения, связанные с тем, что началось широкомасштабное внедрение биометрических систем . Теперь мы сталкиваемся с биометрией самым непосредственным образом – например, при получении заграничного паспорта.

Изменилась и ситуация со стандартизацией, которая была одной из основных проблем несколько лет назад: усилиями отечественных специалистов подготовлены основные стандарты в области биометрии , часть из них уже действует, хотя работа пока и не до конца завершена. Российские специалисты участвуют и в процессе международной стандартизации.

С другой стороны, существенно развились сами биометрические технологии , причем мы можем констатировать, что отставание России в технологическом плане также остается в прошлом. Отечественные компании в настоящий момент предлагают конкурентоспособные на мировом уровне решения.

Предыстория биометрии

Биометрические методы распознавания применяются человечеством на протяжении всей его истории. Действительно, чаще всего мы узнаем знакомых людей именно с их помощью – по лицу, голосу или походке.

Начиная с XIX века, биометрические технологии , в первую очередь дактилоскопические, применяются в криминалистике, а с конца прошлого века, в связи с развитием техники, возникла возможность формализовать алгоритмы распознавания человека по его внешнему виду или особенностям поведения и применять для этого автоматизированные системы.

Биометрические технологии в настоящее время переживают период бурного развития. Во многом этот рост связан с решениями правительств ведущих государств об их применении в паспортно-визовых документах, что направило в эту область крупные финансовые и материальные ресурсы. Наличествует и огромный интерес общества к данным технологиям.

Слово «биометрия » часто встречается нам в различных новостях на телевидении, в газетах и на радио. К сожалению, использующие это понятие люди не всегда точно представляют, о чем говорят. В данной статье сделана попытка разъяснить азы биометрических технологий , рассказать о том, как они работают, где могут и где не могут применяться.

Определения

Сначала несколько определений:

Под биометрикой понимают область науки, изучающую методы измерения физических характеристик и поведенческих черт человека для последующей идентификации и аутентификации личности.

Биометрической характеристикой человека (БХЧ) называется его измеренная физическая характеристика или персональная поведенческая черта, в процессе сравнения которой с аналогичной ранее зарегистрированной реализуется процедура идентификации . Основными источниками биометрической характеристики человека являются отпечатки пальцев, радужная оболочка и сетчатка глаз, голос, лицо, манера работы на клавиатуре компьютера, подпись, походка и др.

Методы и технические средства идентификации и аутентификации личности на основе биометрической характеристики человека получили название биометрических технологий (БТ).

Виды биометрических технологий

Для биометрической идентификации можно применять различные характеристики и черты человека (рис. 1). Укрупнено биометрические характеристики человека подразделяют на статические, связанные с его физическими характеристиками, например, отпечатком пальца или формой уха, и динамические (или поведенческие), связанные с особенностями выполнения человеком каких-либо действий, например, походка.

Наиболее развитыми на данный момент технологиями являются распознавание по отпечатку пальца, радужной оболочке глаза и двумерному (плоскому, как на фотографии) изображению лица. Причем дактилоскопическая идентификация в настоящий момент по применимости и доступности с финансовой точки зрения превосходит все другие технологии в несколько раз.

Как работают биометрические технологии

Биометрия решает вопросы верификации и идентификации . В первом случае задача состоит в том, чтобы убедиться, что полученная биометрическая характеристика соответствует ранее взятой. Верификация (или сравнение 1 к 1) используется для проверки того, что субъект является именно тем, за кого себя выдает. Решение принимается на основании степени похожести характеристик.

Идентификация (или сравнение 1 к N) решает вопрос поиска для получаемой биометрической характеристики наиболее подходящей из ранее взятых. В простейшем случае это последовательное осуществление сравнений полученной характеристики со всеми имеющимися. При этом в качестве результата будет выбрана наиболее похожая ранее взятая характеристика (идентификация выполнена) или не будет вообще никакого результата, если степень похожести оказалась меньше заданной для всех сравнений.

Рассмотрим, как работают биометрические технологии на примере распознавания по отпечатку пальца. Для распознавания необходимо получить (с помощью специальных ридеров) изображение папиллярного узора одного или нескольких пальцев. Далее это изображение обрабатывается, и в процессе обработки находятся его характерные особенности, такие как разветвление линий, окончание линии или пересечение линий. Для каждой особенности, помимо ее типа, запоминаются относительное расположение и другие параметры, например, для точки окончания – направление линии. Совокупность данных особенностей и их характеристик образует шаблон биометрической характеристики.

При идентификации или верификации используется сравнение получаемого шаблона с ранее полученными. При определенном уровне соответствия делается вывод об идентичности шаблонов и, соответственно, происходит верификация или идентификация представленного пальца.

Аналогичным образом происходит распознавание и для других биометрических характеристик человека . Естественно, при этом используются другие особенности характеристик, например, для лица – это расположение и относительные размеры носа, скул и т.д. Причем в связи с тем, что фотографии могут быть разного размера, для их сравнения необходимо масштабирование, для которого в качестве «масштабного коэффициента» применяется расстояние между зрачками глаз.
Оценка эффективности биометрических технологий , помимо стоимостных показателей и удобства использования, основывается на использовании двух вероятностных параметров – ошибка ложного отказа (FRR – False Reject Rate) и ошибка ложного пропуска (FAR – False Accept Rate). Ошибка ложного отказа возникает в случае, если система не опознала биометрический признак, который соответствует имеющемуся в ней шаблону, а ошибка ложного пропуска – в случае, если система неверно сопоставила предъявленный ей признак с не соответствующим ему на самом деле шаблоном. Как понятно, ошибка ложного пропуска более опасна с точки безопасности , а ошибка ложного отказа приводит к уменьшению удобства пользования системой, которая иногда не распознает человека с первого раза.

Эти две вероятности взаимосвязаны, попытка уменьшения одной приводит к увеличению второй, поэтому на практике в зависимости от требований к системе выбирается определенный компромисс. Типичные значения данных вероятностей для дактилоскопических систем составляют 0,1 ё 1% для FRR и 10–3 ё 10–7% для FAR.

Проблемы биометрических технологий

Не все радужно в области биометрических технологий . Укажем несколько из существующих на данных момент проблем, отметив, что они, все же, постепенно разрешаются:

Дороговизна. Эта проблема актуальна для новых биометрических технологий , как, впрочем, и для всех новых технологий вообще. Для дактилоскопических систем можно считать ее почти решенной.

Неуниверсальность. Данная проблема связана с тем, что некоторые характеристики плохо выражены у отдельных людей. Известно, что примерно у 2% людей папиллярные узоры находятся в таком состоянии, что с трудом поддаются автоматическому распознаванию. Данная проблема возникает и при попытке применения биометрических технологий для людей, имеющих физические недостатки (ампутации рук или пальцев, шрамы на лице, проблемы с глазами и т.д.). В этом случае (в отличие от ошибок первого и второго рода – FAR и FRR) говорят о так называемой «ошибке третьего рода» – отказе системы принимать биометрическую характеристику. Путем решения этой проблемы является комплексность подхода, использующего сразу несколько биометрических характеристик, что позволяет на порядок снизить количество людей, биометрическая идентификация которых невозможна. Другим путем решения данной проблемы является использование биометрической идентификации совместно с другими методами (например, с аутентификацией по смарт-карте).

Относительно комплексного применения нескольких биометрических технологий следует сказать еще несколько слов. Помимо решения проблемы ошибки третьего рода, такое применение позволяет существенно улучшить и характеристики, связанные с ложным отказом и ложным допуском. Именно поэтому данное направление, называемое мультибиометрической идентификацией , является одним из наиболее перспективных в области биометрии .

Чувствительность к обману. Проблема, наиболее выраженная для традиционных технологий (палец, лицо), что связано с их давним появлением. Существуют и успешно применяются различные методы борьбы с этой проблемой, основанные на различных физических характеристиках муляжей и живых тканей. Например, для отпечатков пальцев может применяться методика измерения пульса или электропроводности.
Отсутствие стандартов. По сравнению с 2005 годом, когда появился первый вариант данной статьи, положение существенно улучшилось. Приняты или находятся на выходе стандарты, касающиеся данных отпечатка пальца, двумерного изображения лица, биометрического программного интерфейса, тестирования биометрических технологий и обмена биометрическими данными.

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.

Рис. 2. Сравнение методов биометрической идентификации

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

Наименование	Производитель	Биопризнак	Примечание
SACcat	SAC Technologies	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
TouchLock, TouchSafe,	Identix	Рисунок кожи	СКУД объекта
TouchNet	Identix	пальца
Eye Dentification	Eyedentify	Рисунок сетчатки	СКУД объекта
System 7,5	Eyedentify	глаза	(моноблок)
Ibex 10	Eyedentify	Рисунок сетчатки глаза	СКУД объекта (порт, камера)
eriprint 2000	Biometric Identification	Рисунок кожи пальца	СКУД универсал
ID3D-R Handkey	Recognition Systems	Рисунок ладони руки	СКУД универсал
HandKey	Escape	Рисунок ладони руки	СКУД универсал
ICAM 2001	Eyedentify	Рисунок сетчатки глаза	СКУД универсал
Secure Touch	Biometric Access Corp.	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
BioMouse	American Biometric Corp	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
Fingerprint Identification Unit	Sony	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
Secure Keyboard Scanner	National Registry Inc.	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
Рубеж	НПФ «Кристалл»	Динамика подписи, спектр голоса	Приставка к компьютеру
Дакточип Delsy	Элсис, НПП Электрон (Россия), Опак (Белоруссия), Р&Р (Германия)	Рисунок кожи пальца	Приставка к компьютеру
BioLink U-Match Mouse,Мышь SFM- 2000A	BioLink Technologies	Рисунок кожи пальца	Стандартная мышь со встроенным сканером отпечатка пальца
Биометрическая система защиты компьютерной информации Дакто	ОАО «Черниговский завод радиоприборов»	Биологически активные точки и папиллярные линии кожи	Отдельный блок
Биометрическая система контроля Iris Access 3000	LG Electronics, Inc	Рисунок радужной оболочки глаза	Интеграция со считывателем карт

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.

К. Грибачев

программист ЗАО НВП «Болид»

ВВЕДЕНИЕ

С развитием вычислительной техники появились устройства, способные надежно обрабатывать биометрические данные практически в реальном времени, используя при этом специальные алгоритмы. Это послужило толчком в развитии биометрических технологий. В последнее время сферы их применения постоянно расширяются. На рисунке 1 представлены некоторые области применения биометрии.

Рис. 1. Области применения биометрии

БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ

Статические параметры определяют «материальные» характеристики человека как физического объекта, обладающего определенной формой, весом, объемом и т.д. Эти параметры вообще не меняются или мало меняются в зависимости от возраста человека (это правило может нарушаться только в детском возрасте). Однако не все статические параметры могут использоваться, когда идентификация человека должна проводиться быстро (например, в системах контроля доступа). Очевидно, что анализ ДНК требует довольно существенных временных затрат и вряд ли в ближайшее время будет широко задействован в системах контроля доступа.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОГРАНИЧЕНИЯ И СПЕЦИФИКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

В настоящее время в подавляющем большинстве биометрических систем контроля доступа (БиоСКУД) используются статические параметры. Из них наиболее распространенным параметром являются отпечатки пальцев.

Основными преимуществами использования биометрической информации в СКУД (по сравнению с ключами доступа или прок-симити-картами) являются:

■ трудности подделки идентификационного параметра;

■ невозможность утери идентификатора;

■ невозможность передачи идентификатора другому человеку.

Наряду с описанными преимуществами существуют определенные ограничения в применении биометрических систем, связанные с «неточностью» или «размытостью» биометрических параметров. Это вызвано тем, что, например, при повторном считывании одного и того же отпечатка пальца или при повторной съемке одного и того же лица сканер никогда не получает два абсолютно одинаковых изображения, то есть всегда имеют место различные факторы, в той или иной степени влияющие на результат сканирования. Например, положение пальца в сканере никогда жестко не зафиксировано, выражение лица человека также может изменяться и т.д.

Такая принципиальная «неповторяемость» съема биометрической информации является специфической особенностью биометрических систем, и, как следствие, это приводит к существенно повышенным требованиям, предъявляемым к «интеллектуальности» и надежности вычислительных алгоритмов, а также к быстродействию микропроцессорных элементов СКУД. В самом деле, если при использовании проксимити-карты достаточно сверить два цифровых кода на идентичность, то при сравнении измеренного биометрического параметра с эталонным значением необходимо применять специальные, довольно сложные алгоритмы корреляционного анализа и/или нечеткой («fuzzy») логики.

Для облегчения решения проблемы «нечеткого» распознавания вместо отсканированных образов используются специальные цифровые модели или шаблоны. Такой шаблон представляет собой некоторый цифровой массив определенной структуры, который содержит информацию о считанном образе биометрического параметра, но при этом в шаблоне сохраняются не все данные, как при обычном сканировании, а только наиболее характерная, важная для последующей идентификации информация. Например, в случае использования сканирования лица в шаблон могут входить параметры, описывающие форму носа, глаз, рта и т.д. Конкретный метод преобразования биометрического образа в формат цифрового шаблона не является строго формализуемым, и, как правило, каждая фирма-производитель биометрического оборудования использует свои собственные форматы шаблонов, а также собственные алгоритмы их формирования и сравнения.

Следует отдельно отметить и тот факт, что по биометрическому шаблону принципиально невозможно восстановить исходный биометрический образ. Это очевидно, так как шаблон, по сути, является всего лишь моделью, описывающей реальный биометрический образ. Отсюда возникает существенное различие между биометрией в СКУД и, например, биометрией в криминалистике, где используются не модели-шаблоны, а «полные» образы отпечатков пальцев. Это различие важно иметь в виду, так как, например, в приложении к современному законодательству это может означать, что биометрические шаблоны нельзя автоматически относить к персональным данным человека.

Рис. 2. Типы и виды биометрических параметров

ПАРАМЕТРЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СКУД

В силу описанной выше специфики биометрической информации в любой БиоСКУД всегда есть вероятность возникновения ошибок двух основных видов:

■ ложный отказ в доступе (коэффициент FRR - False Rejection Rate), когда СКУД не распознает (не пропускает) человека, который зарегистрирован в системе;

■ ложная идентификация (коэффициент FAR - False Acceptance Rate), когда СКУД «путает» людей, пропуская «чужого» человека, который не зарегистрирован в системе, распознавая его как «своего». Данные коэффициенты являются важнейшими параметрами оценки надежности

БиоСКУД.

На практике ситуация осложняется тем, что указанные два типа ошибок являются взаимозависимыми. Так, расширение диапазона возможных параметров контроля распознавания таким образом, чтобы система всегда «распознавала своего» сотрудника (то есть снижая коэффициент FRR), автоматически приводит к тому, что в этот новый расширенный диапазон «просочится чужой» сотрудник (то есть увеличится коэффициент FAR). И наоборот, при улучшении коэффициента FAR (то есть при уменьшении его значения) автоматически ухудшится (увеличится) коэффициент FRR. Другими словами, чем более «тщательно» система пытается произвести распознавание, чтобы не пропустить «чужого» сотрудника, тем с большей вероятностью она «не узнает и своего» (то есть зарегистрированного) сотрудника. Поэтому на практике всегда имеет место некий компромисс между коэффициентами FAR и FRR.

Кроме указанных коэффициентов ошибок, немаловажным параметром оценки эффективности БиоСКУД является скорость идентификации. Это важно, например, на проходных предприятий, когда в короткий промежуток времени через систему проходит большое количество сотрудников. Время срабатывания зависит от многих факторов: алгоритма идентификации, сложности шаблона, количества биометрических шаблонов сотрудников в эталонной базе БиоСКУД и т.д. Очевидно, что время срабатывания также коррелирует и с надежностью идентификации - чем более «тщателен» алгоритм идентификации, тем больше система тратит времени на эту процедуру.

МЕТОДЫ ЗАЩИТЫ ОТ ИМИТАЦИИ И ОШИБОК ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Очевидно, что при всех своих преимуществах использование биометрической информации автоматически не гарантирует абсолютную надежность системы контроля доступа. Кроме описанных выше ошибок идентификации, существует и определенная вероятность задействования злоумышленниками биометрических имитаторов для «обмана» БиоСКУД. В качестве средств имитации могут выступать, например, муляжи пальцев с нанесенным русунком отпечатка, цветные фотографии лица и т.п.

Современные БиоСКУД имеют средства защиты от подобных биоимитаторов. Кратко перечислим некоторые из них:

■ измерение температуры (пальца, ладони);

■ измерение электрических потенциалов (пальца);

■ измерение наличия кровотока (ладони и пальцы);

■ сканирование внутренних параметров (рисунок вен рук);

■ использование трехмерных моделей (лица).

Кроме защиты от имитаторов, БиоСКУД должна обладать и средствами защиты от ошибок самих пользователей. Например, при сканировании отпечатка пальца сотрудник может нечаянно или нарочно расположить палец под углом, дети могут поместить одновременно два пальца в сканер и т.п. С целью устранения таких явлений применяются, например, следующие методы:

■ специальные алгоритмы фильтрации «аномальных» параметров;

■ многократное сканирование (например, троекратное сканирование отпечатка пальца при регистрации);

■ возможность повторных попыток идентификации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование биометрических данных в СКУД - это перспективная и быстро развивающаяся технология. Внедрение биометрии требует повышения уровня «интеллекта» СКУД, разработки новых наукоемких алгоритмических и программных методов, усовершенствования аппаратных средств. Таким образом, можно сделать вывод, что внедрение биометрических технологий способствует развитию отрасли систем контроля и управления доступом в целом.