Что относится к биометрической системе идентификации

Биометрическая аутентификация

Биометрия – это измерение и анализ уникальных физических и поведенческих характеристик людей. Биометрическая технология в основном используется для подтверждения личности человека. Основная предпосылка, связанная с этим, в том, что каждого человека можно точно идентифицировать по его физическим или поведенческим признакам.

Термин «биометрия» происходит от греческих слов βίος, что значит «жизнь», и Μετρέω, что значит «измерять». Если переводить в буквальном смысле, то получится – измерение живого.

Самые ранние упоминания о биометрии относятся к Вавилонской империи и датируются несколькими сотнями лет до нашей эры. История распознавания человека по его биометрическим характеристикам в криминалистике началась во Франции в 1800-х годах нашей эры. Парижский юрист Альфонс Бертильон разработал метод измерений тела человека для классификации и сравнительного анализа внешности преступников.

Позже, в 1880-х годах, для подтверждения личности человека стали использовать отпечатки пальцев, их применяли уже не только в криминалистике, но и в качестве подписи на договорах и контрактах. Принято считать, что основоположником этого метода является англичанин, криминалист Эдвард Генри, который долгое время работал в полиции Бенгалии (Индия). Он разработал первый стандарт снятия отпечатков пальцев.

В следующее столетие биометрические технологии активно развивались, проводились изыскания в области изучения параметров лица, глаз, рук, речи и других отличительных признаков человека. С 2000-х годов наряду с государственными учреждениями началось активное использование биометрии и коммерческими структурами. А в наше время биометрические технологии превратились из научных достижений в часть повседневной жизни.

Что такое биометрическая аутентификация?

Биометрическая аутентификация – это процесс обеспечения безопасности, который основан на технологии распознавания личности человека по его биологическим характеристикам. Уникальность этих характеристик позволяет подтвердить, является ли человек именно тем пользователем, за которого себя выдает. Биометрические данные человека загружаются в базу данных и являются эталонными. А далее при запросе доступа к информационному ресурсу системы биометрической аутентификации забирают введенные данные пользователя и сравнивают их с эталонными, хранящимися в базе. Если данные совпадают, то аутентификация считается успешной, подтвержденной и пользователь получает доступ к ресурсу.

Биометрическая аутентификация может использоваться для управления как физическим доступом на объекты (здания или отдельные помещения), так и при допуске к различным информационным ресурсам (системам, приложениям, базам данных и т. п.).

Еще в древности отпечаток пальца на глиняных печатях был средством уникального подтверждения человека. Казалось бы, еще совсем недавно мы видели системы биометрической аутентификации только в шпионских блокбастерах, когда супергерои попадали на засекреченный, охраняемый объект с помощью считывания неким устройством информации с радужной оболочки их глаза или отпечатка пальца. Сегодня же биометрия прочно вошла в нашу жизнь и уже практически является обыденным делом. На каждом этаже нашего офиса стоят считывающие устройства для распознавания лица. И даже в метро уже можно попасть, только пройдя биометрическую аутентификацию. Современная биометрическая аутентификация за счет оцифровки данных о человеке с использованием компьютерных средств стала очень быстрой и точной.

Конечно, биометрическая аутентификация повышает безопасность, потому что сложно подделать индивидуальные биологические параметры человека, но она еще и очень удобна, потому что невозможно забыть или потерять свою биометрию.

Как работает биометрическая аутентификация пользователя

Аутентификация с использованием биометрии стала очень распространенной в корпоративных средах безопасности. Но помимо безопасности драйвером развития такой технологии является удобство для пользователей. Во многих случаях это решение позволяет совсем отказаться от паролей (не нужно их запоминать и где-то хранить), а также некоторые биометрические методы работают без прямого контакта с человеком, например, такие как считывание лица или походки человека.

Биометрическая технология состоит из следующих компонентов:

• Считывающее устройство для записи биометрических характеристик.
• Программное обеспечение для преобразования считанных биометрических характеристик в цифровой формат и сравнения с эталонным значением.
• База данных для безопасного хранения эталонных биометрических данных и истории процессов аутентификации.

Виды биометрической аутентификации

Биометрию можно условно разделить на две части: данные, которые зависят от физиологии, и данные, которые зависят от поведенческих характеристик.

К физиологическим характеристикам относятся:

• Отпечаток пальца
• Рисунок сетчатки глаза
• Черты лица
• Звук голоса
• Рисунок вен ладони
• Рисунок радужной оболочки глаза и др.

К поведенческим характеристикам относятся манеры поведения людей. Это могут быть:

• Походка
• Манера набора текста (скорость, расположение рук)
• Сила нажатия клавиш
• Жесты и др.

Преимущества и недостатки биометрической аутентификации

Использование биометрии имеет свои преимущества и недостатки.

К преимуществам можно отнести такие характеристики:

• Невозможно украсть и очень трудно подделать
• Удобство использования и простота
• Не требует от пользователя вложения особых ресурсов
• Не передается другим пользователям

• Чтобы развернуть биометрическую систему, требуются большие вложения
• Могут быть сбои при аутентификации пользователя, если системе не удается корректно считать данные
• База данных, где хранятся биометрические данные, может быть взломана
• Если пользователь утрачивает что-то из биометрических характеристик, в результате травмы например, то аутентификация по этим характеристикам становится невозможной

Как и где используется биометрическая аутентификация

Когда мы говорим о биометрии, первое, что приходит всем на ум, – это мобильная аутентификация. Распознавание владельца смартфона по отпечатку пальца или лицу – уже стандартная функция во многих гаджетах.

Уже давно биометрические данные, а именно отпечатки пальцев, используются в правоохранительной системе для точного определения личности преступника. Впервые метод дактилоскопии применил англичанин Уильям Гершель еще в 1858 году.

В наше время биометрическим технологиям нашлось применение в системе электронных паспортов, в базе данных которых хранятся отпечатки пальцев, или в системах распознавания лиц на пограничном контроле, в транспорте, на улице или в офисах компаний.

Аутентификация по отпечатку пальцев

Каждый человек обладает уникальным узором кожного покрова на кончиках пальцев, который состоит из различных завитков, бугорков и выступов. Распознавание отпечатков пальцев является одним из самых популярных методов биометрической аутентификации. Сканеры отпечатков пальцев на сегодня остаются самыми доступными и распространенными устройствами. Этот метод аутентификации основан на сравнении отпечатка пальца пользователя, когда он прикладывает палец или проводит им по сенсору сканера, с хранящимся в системе эталоном этого отпечатка, который был записан при регистрации учетных данных этого пользователя.

Современные способы сканирования отпечатка пальца

Пользователи, которые хотят получить доступ к ресурсу по отпечатку пальца должны приложить палец к сканеру.

Существует несколько видов сканеров:

Оптический. Такой сканер использует видимый свет для получения отпечатка пальца, который прислонен к стеклянной пластине. Затем сканер создает изображение, представляющее собой отпечаток пальца. Такие сканеры широко распространены, т. к. они не очень дорогие и достаточно точные.

Емкостный. Этот сканер использует небольшие электрические заряды и емкостный потенциал выпуклых частей кожи человека между воздушными зазорами для отображения отпечатка пальца. Такие сканеры более чувствительны. Их большой плюс, что хакеры не могут использовать протезы пальцев для аутентификации.

Термический. Такой сканер использует тепло пальца почти так же, как в предыдущем способе с электрическим зарядом. Он учитывает разницу температур между выпуклыми и вогнутыми частями кожи пальца и на основании этого строит изображение отпечатка.

Ультразвуковой. Этот сканер похож на оптический, но вместо света использует ультразвуковые импульсы, считывающие отпечаток пальца. Однако сканирование этим методом происходит гораздо медленнее по сравнению с оптическим, но в то же время является более точным.

Риски и недостатки аутентификации по отпечатку пальца

Сканирование отпечатков пальцев уже является обычным явлением для пользователей многих интеллектуальных устройств. Но самое популярное его применение – для аутентификации в мобильных телефонах, поскольку это удобно и безопасно. Однако у такого метода есть недостатки, связанные с рисками при использовании и хранении данных.

Повреждение и изменение состояния кожных покровов. Ни один человек не застрахован от случайной травмы – пореза или ожога, а от того, чтобы не запачкать руки, – тем более. Сканеры отпечатков пальцев – очень чувствительные приборы, и, когда пальцы чистые и кожные покровы не изменены, аутентификация проходит без проблем. Но такой метод неприменим, например, в строительной компании или в горнодобывающей отрасли, где работа сотрудников связана с производственной грязью и пылью.

Развертывание и эксплуатация. Принято считать, что аутентификация по отпечатку пальца самый доступный и быстрый в развертывании метод, но, с другой стороны, в определенных условиях он может потребовать и приличных вложений. Производительность систем аутентификации по отпечаткам пальцев зависит от оборудования и периферийных устройств. К тому же масштабирование на крупную компанию будет достаточно дорогим проектом, так как потребуется устанавливать оборудование в каждом месте присутствия пользователей. Если у компании распределенная структура и много удаленных сотрудников и объектов, то возникает вопрос целесообразности использования такого подхода.

Данные могут быть подделаны. Опытные злоумышленники способны легко создать макет отпечатка. Существуют даже хакерские сообщества, которые подделывают отпечатки пальцев с помощью изображений с высоким разрешением. В противовес этому для обеспечения безопасности продвинутые решения биометрической аутентификации дополнительно включают технологию распознавания пользователя по биению пульса и расположению его кровеносных сосудов.

Ошибочные срабатывания. Ошибки в распознавании отпечатков пальцев (как и в других системах биометрической аутентификации) могут быть двух видов: ложное отклонение и ложное принятие данных. При ложном отклонении легитимный пользователь не может пройти аутентификацию. Такие ошибки вызывают, помимо негодования и раздражения пользователей, еще и потери от простоев и трату времени на повторную проверку. Но такие ошибки не так фатальны, как ложное принятие данных. При ложном принятии нелегитимный пользователь или даже злоумышленник может пройти аутентификацию и получить доступ к ресурсам, которого у него быть не должно. По данным исследований, уровень ошибочных срабатываний составляет около 1%, а это значит, что в компании с 10 тыс. сотрудников, ошибка будет возникать у 100 сотрудников.

Климатические условия и физический контакт. В условиях очень жаркого и особенно холодного климата могут возникнуть проблемы со считыванием отпечатков пальцев, т. к. из-за сильного нагрева или охлаждения аппаратные устройства могут выдавать ошибки. Кроме того, пользователи – сотрудники организации/компании – на входе в здание или общее помещение прикасаются к одному считывающему устройству, и из-за необходимости контактировать с ним они могут стать источником распространения инфекции. Это соображение вызвало достаточно сильную озабоченность в период пандемии, и многие компании задумались о внедрении бесконтактных методов биометрический аутентификации.

Существуют ли люди без отпечатков пальцев?

Мы уже говорили о том, что отпечатки пальцев можно утратить из-за повреждения пальцев. Но также существуют люди, которые рождаются без отпечатков пальцев в результате генетического заболевания. Такое заболевание или, точнее, мутация называется адерматоглифией. У человека, который имеет такое генетическое отклонение, ка кончиках пальцев отсутствует кожный рельеф, т. е. они просто гладкие. Эти особенности могут передаваться по наследству, поэтому существуют целые семьи, члены которых имеют пальцы без отпечатков. Раньше считалось, что таких людей не очень много, буквально единицы. На самом же деле это явление просто не исследовалось, т. к. применение биометрической аутентификации не было повсеместным. Серьезные исследования таких отклонений начались в 2000-х годах, когда биометрия вошла в нашу повседневную жизнь. Теперь для таких людей получение визы, например, в США или страны Европы является проблемой. Из-за таких сложностей эту аномалию даже стали называть «болезнью задержки иммиграции».

Ученые по-разному относятся к вопросу о том, для чего природа заложила в строение человека рельеф на пальцах. Есть много гипотез о физиологическом назначении такого признака: может быть, для улучшения хватки, т. к. рельеф кожного покрова увеличивает сцепление пальцев с другими поверхностями, а может быть, для повышения чувствительности при соприкосновении с различными предметами, т. к. бугорки на поверхности кожи могут усиливать тактильные ощущения. Вопрос остается открытым.

Отсутствие отпечатков также может стать неприятной проблемой для человека в отдельных областях. Например, в профессиональной сфере: некоторые организации, в основном связанные с правоохранительными органами, при приеме на работу собирают отпечатки пальцев будущих сотрудников. Или в медицинской: люди, страдающие адерматоглифией, помимо отсутствия рельефа на пальцах, имеют меньшее количество потовых желез, их организм не отводит влагу, поверхность кожи не охлаждается, и они рискуют получить тепловой удар.

Но есть и плюсы, если, конечно, их можно таковыми считать. Люди без отпечатков пальцев никогда не попадут в картотеку следственных органов. А значит, гипотетически, они могут совершить идеальное преступление. Если к этому прибавить отсутствие рельефа на подошвах ног и гладкие ладони, то получается – прямо преступник-призрак.

Могут ли быть изменены отпечатки пальцев?

Отпечатки пальцев человека или, точнее, рельефный узор формируется в утробе матери, когда младенец еще не появился на свет. Как мы писали выше – это природный признак, заложенный в генетический код. Из этого следует, что изменить такой признак нельзя, он является уникальным. Даже если человек поранил палец, порезал его или обжег, то со временем, в среднем через месяц, у него отрастет точно такой же кожный покров на том же самом месте. Это будет временная потеря.

Единственное, что стоит отметить, что с увеличением возраста человека его кожа меняется. Она стареет и становится менее эластичной. Выемки и бугорки становятся толще, но это не совсем изменяет отпечаток пальца, просто делает его снятие или сканирование более сложным, что может привести к ошибкам идентификации.

Сканирование сетчатки и радужной оболочки глаза

Сканирование сетчатки – это технология биометрической аутентификации, в которой изображение рисунка кровеносных сосудов сетчатки глаза человека используется в качестве уникального идентификационного признака для доступа к информации или объектам.

Сканирование сетчатки используется часто на предприятиях ВПК, в том числе на военных базах, ядерных объектах, т. е. там, где нужен высокий уровень безопасности. Этот метод аутентификации является очень надежным, т. к. скан сетчатки практически невозможно подделать. Кроме того, сканирование возможно только у живого человека, поскольку сетчатка очень быстро распадается после смерти.

Довольно часто люди путают сканирование сетчатки и сканирование радужной оболочки глаза – последнее встречается в смартфонах, например. Аутентификация на основе радужной оболочки основана на уникальных узорах кольцеобразной области вокруг зрачка глаза. Но сканирование сетчатки остается более точным методом, примерно в 70 раз превышающим эффективность сканирования радужной оболочки и на три порядка – сканирование отпечатков пальцев. Единственное, что следует учитывать, это то, что сканирование сетчатки занимает довольно длительное время – пользователь должен неподвижно смотреть в одну точку около 10-15 секунд.

Биометрическое распознавание лица

Распознавание лица – это метод биометрической аутентификации, который базируется на математическом отображении лица человека и сохранении этих данных в виде цифровой модели. Чтобы подтвердить личность пользователя, специальное ПО захватывает изображение лица человека при аутентификации, преобразовывает в цифровой формат и сравнивает с хранящейся в базе эталонной моделью. Программное обеспечение анализирует около 80 узловых точек на человеческом лице, включая форму скул, длину и ширину носа, глубину и размер глазниц, расстояние между ними и проч. Если лицо человека располагается прямо перед камерой, то идентификация будет более точной. Если же оно направлено к камере в профиль или лицо частично закрыто, то могут возникнуть ошибки при аутентификации. Тем не менее этот метод, как наиболее распространенный, развивается и постоянно совершенствуется. Каждый год количество ложных срабатываний в системах распознавания лиц сокращается вдвое.

В современных мобильных устройствах устанавливаются высококачественные камеры, которые делают технологию распознавания лиц популярным способом аутентификации. Смартфоны и планшеты передовых компаний включают функцию Face ID, которая позволяет пользователям разблокировать свое устройство. Например, на смартфонах компании Apple установлено ПО, разработанное с использованием 3D-моделирования, чтобы исключить подделки, в основе которых лежат фотографии или маски. Такое ПО фиксирует и сравнивает одновременно более 30 тысяч переменных. Технология Face ID также используется при совершении покупок в интернет-магазинах или магазинах приложений.

Во многих аэропортах мира используется «умная» реклама. Технология распознавания лиц фиксирует примерный возраст человека, пол, этническую принадлежность и с учетом этого выдает рекламу, нацеленную на определенную аудиторию.

Распознавание лиц используется в камерах безопасности для обнаружения конкретных людей в ограниченном пространстве или для подсчета количества людей, которые вошли в определенную зону. Такая практика направлена на борьбу с преступностью, способствует снижению ее уровня и предотвращению неправомерных действий.

Приложения для социальных сетей тоже используют технологию распознавания лиц, чтобы идентифицировать и отмечать людей на фотографиях.

Некоторые развлекательные приложения используют технологию распознавания лиц. Например, у Google есть приложение, которое по фотографии реального человека находит на полотнах картин похожего на него персонажа – его музейного двойника. Мобильные игровые системы используют распознавание лиц, чтобы различать игроков.

Программы распознавания лиц находят применение и в здравоохранении. Помимо обеспечения безопасности через функцию контроля доступа в определенные ограниченные зоны осуществляется даже распознавание эмоций на лице пациента для того, чтобы определить его состояние в определенный момент времени. Также распознавание эмоций помогает людям с аутизмом понять чувства окружающих людей.

Функция распознавания лиц использует технологии машинного обучения (ML – Machine Learning) и искусственных нейронных сетей (ANN- Artifical Neural Network), которые еще называют искусственным интеллектом (AI – Artifical Intelligence). При анализе объекта проводится исследование выражения лица, чтобы понять, на каких частях изображения нужно сосредоточиться для определения возраста, пола и даже эмоций.

Для того чтобы находить человеческие лица на больших изображениях и пространствах и отличать их от других объектов (пейзажей зданий, других частей тела), приложения используют алгоритмы искусственного интеллекта, машинного обучения, статистического анализа и дополнительной обработки изображений. Такие алгоритмы первым делом начинают поиск человеческих глаз, т. к. он является наиболее простой и понятной функцией. Затем они обнаруживают брови, нос, рот, ноздри. Как только алгоритм приходит к выводу, что это действительно лицо, проводится еще несколько дополнительных тестов для его подтверждения.

Чтобы этот метод был точным, алгоритмы постоянно совершенствуются, т. е. обучаются на огромных наборах данных, которые включают сотни тысяч положительных и отрицательных («правильных» и «неправильных») изображений.

С другой стороны, некоторые компании, которые занимаются разработкой и совершенствованием систем распознавания лиц, даже приостановили свою деятельность из-за сомнений по поводу этичности использования в них приватных данных без согласия людей. Также их опасения связаны с риском ложных срабатываний, что может привести к негативным последствиям, в частности, правового характера.

Биометрическое распознавание голоса

Устройства распознавания голоса могут различать и идентифицировать людей с помощью программ автоматического распознавания речи. Системы распознавания голоса сравнивают частоту голоса, акцент, характер речи с эталонными показателями, которые изначально были занесены в базу данных. Хотя распознавание голоса и распознавание речи могут показаться взаимозаменяемыми функциями, на самом деле это не одно и то же. Распознавание голоса идентифицирует говорящего, а распознавание речи оценивает сказанное.

Аутентификация по голосу

Программное обеспечение для распознавания голоса преобразует аналоговый звук в цифровые сигналы. Чтобы устройство расшифровало сигнал, оно должно иметь образцы, т.е. цифровую базу, слов или даже слогов, когда-то произнесенных пользователем, тонов и звуковых частот его голоса и быстро запустить процесс сравнивания этих данных с поступившими сигналами. На практике эффективность программы распознавания голоса зависит от объема оперативной памяти компьютера, на котором она установлена. Скорость обработки данных здесь имеет решающее значение, поскольку она влияет на скорость поиска компьютером совпадений. Обрабатываемый звук должен быть четким, поэтому часто устройства оснащаются фильтрами для подавления фонового шума.

В современных системах распознавания голоса также используются технологии искусственных нейронных сетей и машинного обучения, т. к. они работают с большим количеством пользователей и большим объемом данных. Это повышает возможности и точность таких решений.

Примером систем распознавания голоса являются устройства «умный дом». С их помощью пользователи могут управлять бытовыми приборами, «умными» динамиками, термостатами, выключателями.

Нераспространенные способы биометрической идентификации и аутентификации

А знаете ли вы, что помимо перечисленных распространенных видов биометрии используются и более редкие способы биометрической аутентификации? Например, такие:

Ушная акустическая аутентификация. Форма и размер человеческого уха позволяет нам улавливать звуковые волны и направлять их через слуховой проход. Форма наружного уха (ушная раковина) тоже считается физиологической биометрической характеристикой. И ученые нашли ей применение. Акустическая аутентификация уха использует звуковые волны для определения формы слухового прохода человека, которая является уникальной для каждого человека, также как отпечаток пальца или рисунок радужной оболочки глаза. Единственный нюанс: чтобы пройти аутентификацию по такому методу, человек должен обязательно использовать специальные наушники, которые включают микрофон для обратного улавливания звуковых волн, отраженных от слухового прохода. Поскольку у каждого человека разная форма слухового прохода, то и отраженная звуковая волна будет у всех особая.

Распознавание глазных вен. Этот метод отличается от распознавания радужной оболочки глаза и сетчатки глаза. Технология распознавания глазных вен основана на оценке рисунка, образованного венами на склере глаза. Склера – это плотная непрозрачная оболочка глазного яблока, которая служит опорой всего глаза, еще ее называют белковой частью, она имеет белый или слегка голубой цвет. Один ученый из Университета Миссури, США, обнаружил, что кровеносные сосуды в склере тоже уникальны для каждого человека, а значит, могут быть использованы для его идентификации. Эти сосуды видны невооруженным глазом, и технология распознавания вен позволяет зафиксировать их с помощью цифровой камеры.

Распознавание следа стопы. Человеческий след так же, как и отпечаток пальца, является уникальной физиологической чертой. Как и рельеф на пальце, кожный покров стопы человека остается неизменным на протяжении всей его жизни. Это дает возможность использовать след стопы человека для его идентификации. Базовые основы технологии санирования и распознавания отпечатка стопы схожи с теми, что применяются при дактилоскопии. Однако этот способ находится еще на стадии экспериментальной разработки и становления. Вместе с тем есть предположение, что по комплексу параметров – отпечатку стопы, ее форме и по походке – можно будет опознавать человека. Если так, то это откроет широкие возможности для идентификации. Сейчас такие методы прорабатываются в области судебной медицины, а использовать их для аутентификации пользователей пока никто не решается.

Быть или не быть биометрической аутентификации?

Биометрия получила довольно широкое распространение в разных сферах. Это и финансовые услуги, и здравоохранение, и правоохранительная система, и образование, да и многие другие отрасли и направления деятельности человека. Аутентификация при помощи биометрии, безусловно, повышает безопасность и защищает активы. Однако, прежде чем решить использовать эту технологию, нужно взвесить все ее плюсы и минусы.

Положительный момент в том, что биометрию очень сложно взломать. Это связано с уникальностью биометрических характеристик, и для того чтобы их точно воспроизвести, нужны сложные инструменты и большие вычисления. Например, голос имеет более 100 уникальных параметров, свойственных каждому человеку. Но если злоумышленнику все же удастся скомпрометировать биометрические данные, то восстановить или заменить их будет невозможно. Как невозможно поменять лицо, вены ладони или отпечаток пальца, в отличие от пароля в случае его компрометации.

Биометрия значительно удобнее, чем традиционные факторы аутентификации, такие как пароли, ПИН-коды или ключи доступа. Чтобы ею пользоваться, не нужно искать в своих записях и папках сохраненные данные, не нужно помнить коды и ПИНы, а нужно просто предъявить свой биометрический фактор для сканирования. Все это очень хорошо, но никто не отменял риски, которые связаны со сбором биометрических данных. Например, их могут выставить на продажу в даркнете – по вине недобросовестного работника, имеющего слишком широкий доступ. Именно по этой причине многие сотрудники негативно относятся к передаче своих биометрических данных компании-работодателю.

Еще один аспект, связанный с массовым использованием биометрических факторов, таких как распознавание лиц или отпечатков пальцев в аэропорту или распознавание голоса в финансовых структурах и учреждениях. Это, конечно, очень удобно, но как быть в случае неточного или ошибочного распознавания – 100-процентной гарантии, что этого не произойдет, не даст никто. Результатом может стать отказ в обслуживании, передвижении, во въезде в страну или получении кредита. Чтобы избежать таких рисков, нужны альтернативные решения.

Что надо учесть при реализации аутентификации на основе биометрии

Для того чтобы применение биометрической аутентификации не привело к фатальным последствиям, следует учесть некоторые важные аспекты:

• Оптимальные варианты MFA. Организации, которые стоят перед выбором, какие факторы аутентификации стоит использовать для обеспечения защиты активов, должны оценить все плюсы и минусы биометрического фактора для каждого конкретного случая. Необходимо понимать, готова ли организация к его использованию, взвесить затраты на подключение и выгоды от использования, а также учесть потенциальные последствия и потери в случае, если что-то пойдет не так.
• Биометрия требует надежного хранения данных. Мы то и дело слышим в СМИ об утечках данных и видим заголовки таблоидов, кричащие о кражах и махинациях. Поэтому, если компании решила перейти на использование биометрии для аутентификации, необходимо обеспечить супернадежную архитектуру и организовать защищенные хранилища конфиденциальных биометрических данных с использованием современных алгоритмов шифрования, чтобы любые посягательства на них были безуспешными.
• Минимум данных и возможность децентрализованной обработки. Один из основных принципов безопасного управления доступом – это минимализм и достаточность. Нужно собирать, хранить и обрабатывать только минимально необходимые конфиденциальные биометрические данные, а также очень строго решать вопрос, кому предоставлять к ним привилегированный доступ. Если есть возможность, то лучше обрабатывать их в распределенной системе и отдать предпочтение такому подходу, при котором, как говорится, не придется хранить все данные в одной корзине.
• Осведомленность, обучение и обратная связь. Обучение информационной безопасности в целом всегда приносит положительные плоды, хоть и часто воспринимается сотрудниками негативно. Как и для любого нового продукта или подхода, при внедрении в компании систем биометрической аутентификации требуется обучение пользователей и доведение до их сведения всей важности правильного понимания и соблюдения необходимых мер при их использовании. Сотрудники или партнеры должны понимать, кому и для каких целей они предоставляют биометрические данные. Помимо этого, сбор обратной связи от пользователей тоже является правильной практикой, т. к. помогает выявлять уязвимости, ошибки и другие негативные факторы, а также идти по пути улучшения UX/UI.

Биометрическая аутентификация как один из факторов MFA (Multi-Factor Authentication)

Многофакторная аутентификация – это метод аутентификации, при котором пользователю необходимо предъявить более одного доказательства для подтверждения того, что он тот, за кого себя выдает. При этом доказательства, которые он предъявляет, должны представлять собой разные факторы. Например, фактором знания может быть пароль. Фактором владения может быть токен, смарт-карта или устройство, на которое приходит код доступа. Может быть использован и особый фактор – подтверждающий личность пользователя, т. е. один из его биометрических признаков.

В современной цифровой среде уже недостаточно традиционных методов идентификации и аутентификации с использованием только идентификатора и пароля. Рост угроз и инцидентов кибербезопасности требует более надежных подходов для защиты данных и инфраструктуры организаций. Сегодня на рынке представлено достаточно решений по аутентификации от разных поставщиков, и каждая компания может выбрать для себя более надежные методы и средства аутентификации исходя из своих задач и потребностей в защите данных. Довольно часто выбор падает на биометрические системы, потому что это прежде всего один из удобных способов подтверждения личности сотрудников.

ИТ-отделы предприятий сначала изучают инструменты, поддерживающие многофакторную аутентификацию, а затем выбирают наиболее подходящие средства для включения в портфель решений, который будет обеспечивать безопасность организации. Затем, как правило, ИТ-подразделения тестируют новые технологические решения на пилотных проектах, чтобы убедиться, насколько они хорошо интегрируются с другими объектами инфраструктуры компании.

Интеграция биометрических систем идентификации и аутентификации с решениями по управлению доступом

Защита данных компании – краеугольный камень в стратегии безопасности. Безопасное управление доступом всегда строится на том, что нужно предоставлять доступ только тем, кому он действительно необходим, и только тогда, когда сотрудники действительно в нем нуждаются. Решения по управлению доступом, которые относятся к классам IdM и PAM, такие задачи решают.

Решение IdM Solar inRights позволяет осуществлять исполнение политик и процедур компании, которые относятся к управлению доступом на предприятии. Управление жизненным циклом учетных записей, построение ролевой модели, снижение рисков несанкционированного доступа, помощь в проведении эффективных аудитов и многое другое – все это функции гибкой платформы Solar inRights, которые позволяют решить задачи контроля полномочий и достижения операционной эффективности в процессах управления доступом.

Решение класса PAM Solar SafeInspect обеспечивает управление и контроль безопасной работы привилегированных пользователей. В современных компаниях множество сотрудников могут обладать расширенными правами: это локальные и доменные администраторы, сотрудники техподдержки, операторы баз данных, внешние поставщики ПО и другие. Система Solar SafeInspect предоставляет защиту от внутренних и внешних нарушений, устраняет уязвимости привилегированных учетных данных, отслеживает и записывает активность пользователей и способствует соблюдению норм и политик компании.

Многофакторная аутентификация, включая биометрию, интегрированная в комплекс защиты вместе с решениями IdM и PAM, замыкает экосистему, которая позволяет перейти от разрозненных процессов к единому уровню контроля над растущим объемом и разнообразием пользователей, приложений и данных доступа, что повышает зрелость процессов управления доступом. По данным исследований ведущих аналитических компаний, организации со зрелыми процессами сталкиваются с вдвое меньшим количеством взломов и угроз ИБ.

Прогресс биометрии не остановить

Несмотря на то, что сегодня метод биометрической аутентификации находит как своих последователей, так и противников, эта технологическая ниша постоянно развивается и можно с уверенностью сказать, что за ней будущее. Расширяются функциональные возможности камер, микрофонов и считывающих устройств, снижаются затраты на аппаратное обеспечение, увеличивается количество данных. В связи с этим, биометрия становится все более распространенным методом аутентификации и все больше проникает в сферы нашей жизни, потому как существенным ее преимуществом все же останется удобство использования.

Организации и потребители по всему миру постоянно сталкиваются с растущим числом рисков кибербезопасности: украденные учетные данные являются основной причиной инцидентов информационной безопасности, несоблюдение или отсутствие парольной политики становится частой причиной потерь и злоупотреблений. Помимо этого, пользователей напрягают сложные механизмы аутентификации, связанные с необходимостью запоминания паролей, ответов на секретные вопросы, генерации одноразовых кодов – им приходится делать множество шагов, прежде чем они получат необходимый доступ. Все это аргументы в пользу передового и наиболее удобного метода, которым является биометрия. Если же используется многофакторная аутентификация, включая биометрию как дополнительный фактор, то это значительно снижает риски ИБ.

Возможности биометрической аутентификации увеличиваются благодаря использованию нейронных сетей и машинного обучения. Эти подходы делают системы распознавания биометрических данных более точными и совершенными. За последнее десятилетие машинное обучение переросло из области исследований в зрелую технологию, которая уже используется в ведущих организациях различных отраслей. Внимание игроков рынка к своим успешным партнерам и конкурентам, внедряющим передовые решения, запускает цепную реакцию широкого распространения новейших разработок и технологий, которые улучшают мир и создают идеальный баланс безопасности и удобства.

Автор: Людмила Севастьянова, эксперт центра продуктов Solar inRights компании «Ростелеком-Солар»

ТехнологииОбщая характеристика биометрических технологий

Выделяются две основных группы — в зависимости от того, является ли идентификатор неизменным (в течение длительного времени) или изменяющимся.

Статические методы идентификации основаны на анализе неизменных физиологических характеристик человека. В число этих характеристик входят:

• отпечатки пальцев (на использовании этих идентификаторов строится самая распространенная, удобная и эффективная биометрическая технология);
• форма и геометрия лица (с этими идентификаторами работают технологии распознавания двумерных изображений лиц, черпаемых из фотографий и видеоряда);
• форма и строение черепа (для большей благозвучности компании, действующие в данной сфере, предпочитают говорить о технологиях распознавания человека по трехмерной модели лица);
• сетчатка глаза (практически не используется в качестве идентификатора);
• радужная оболочка глаза (распространение технологии, в которой применяется данный идентификатор, сдерживается патентными ограничениями);
• геометрия ладони, кисти руки или пальца (используется в нескольких узких сегментах рынка);
• термография лица, термография руки (основанные на использовании этих идентификаторов технологии не получили распространения);
• рисунок вен на ладони или пальце руки (соответствующая технология становится популярной, но ввиду дороговизны сканеров пока не используется широко);
• ДНК (в основном в сфере специализированных экспертиз);
• запах тела (автоматических систем распознавания человека, использующих данный идентификатор, еще не создано);
• форма уха (автоматических систем распознавания человека, использующих данный идентификатор, еще не создано).

Динамические методы идентификации основываются на анализе поведенческих характеристик личности — особенностей, присущих каждому человеку в процессе воспроизведения какого-либо действия. Динамические методы существенно уступают статическим в точности и эффективности и, как правило, используются в качестве вспомогательных.

Применяемые идентификаторы:

• динамика подписи;
• динамика клавиатурного набора;
• голос;
• движение губ;
• походка;
• особенности начертания рукописного текста.

Сегментация биометрического рынка по применяемым идентификаторам, 2007 г .
(по данным компании Acuity Market Intelligence)

Общие принципы работы биометрических технологий

Применение всех биометрических технологий включает четыре основных этапа:

• регистрация идентификатора — сведения о физиологической или поведенческой характеристике преобразуются в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• выделение — из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• сравнение — сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• решение — вносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный и ранее зарегистрированный идентификатор.

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

Идентификация и верификация

Сравнение биометрических идентификаторов может осуществляться в двух режимах.

При идентификации сравнение идет в режиме «один-ко-многим» (1: N): вновь предъявленный идентификатор сравнивается со всеми ранее зарегистрированными. Можно сказать, что в режиме идентификации биометрическая система ищет ответ на вопрос «Кто Вы?», анализируя весь перечень идентификаторов, сведения о которых были зарегистрированы ранее.

При верификации сравниваются сведения о двух конкретных идентификаторах (режим «один-к-одному», или 1:1). Примером служит сравнение сведений о вновь предъявленном идентификаторе со сведениями, записанными в память специальной карты — при этом, разумеется, необходимо предъявлять и биометрический идентификатор, и карточку. В данном случае формируется ответ на вопрос «Вы действительно тот, за кого себя выдаете?».

Системы, действующие в режиме верификации, как правило, являются полностью автоматическими (т.е. принимают решения без участия человека). Системы, действующие в режиме идентификации, также могут быть автоматизированными (формируется перечень возможных «кандидатов» на совпадение с вновь предъявленным идентификатором, расположенных по мере убывания вероятности совпадения, и окончательное решение принимает оператор системы).

Для ускорения распознавания пользователю может быть предложено применение дополнительного идентификатора (например, PIN -кода, обозначающего номер отдела, секции и т.п.). В этом случае в режиме идентификации производится сравнение не со всем списком, а только с его частью, выделяемой в соответствии с введенным дополнительным идентификатором.

Идентификация в правоохранительных и «гражданских» системах

Исторически биометрию первыми начали применять правоохранительные структуры. Затем сфера использования биометрических технологий значительно расширилась и охватила множество других областей «обычной» жизни общества — от защиты информации и контроля доступа до торговли, финансовых и платежных систем, образования и здравоохранения.

Использование биометрических технологий в деятельности правоохранительных органов и «гражданских» системах имеет ряд принципиальных отличий. Главное из них заключается в том, что в «гражданские» системы оперируют не самими биометрическими идентификаторами (изображениями отпечатков пальцев, лиц и т.д.), а их цифровыми моделями, причем обратное восстановление реального идентификатора из его цифровой модели невозможно.

Таким образом гарантируется защита персональных биометрических данных пользователей и обеспечивается существенное ускорение работы «гражданских» биометрических систем: цифровые модели идентификаторов гораздо более компактны, что особенно важно при обслуживании большого числа пользователей.

Невозможность восстановления отпечатка пальца из его цифровой модели

Сравнительный анализ применения биометрических технологий в деятельности правоохранительных органов и системах гражданской идентификации

Современные методы биометрической идентификации

К современным методам аутентификации относится проверка подлинности на основе биометрических показателей. При биометрической аутентификации, секретными данными пользователя могут служить, как глазная сетчатка, так и отпечаток пальца. Эти биометрические образы являются уникальными для каждого пользователя, что обеспечивает высокий уровень защиты доступа к информации. Согласно предварительно установленным протоколам, биометрические образцы пользователя регистрируются в базе данных.

Современная биометрическая аутентификация основывается на двух методах:

• статический метод аутентификации — распознает физические параметры человека, которыми он обладает на протяжении всей жизни: от своего рождения и до самой смерти (отпечатки пальцев, отличительные характеристики радужной оболочки глаза, рисунок глазной сетчатки, термограмма, геометрия лица, геометрия кисти руки и даже фрагмент генетического кода);
• динамический метод — анализирует характерный черты, особенности поведения пользователя, которые демонстрируются в момент выполнения какого либо обычного повседневного действия (подпись, клавиатурный почерк, голос и другое).

Основным на всемирном рынке биометрической защиты, всегда являлся статический метод. Динамическая аутентификация и комбинированные системы защиты информации занимали, всего лишь, 20 % рынка. Однако, в последние годы, наблюдается активное развитие динамических методов защиты. Особенный интерес сетевых технологий представляют методы клавиатурного почерка и аутентификации по подписи.

В связи с довольно быстрым развитием современных биометрических технологий, появляется критически важная проблема — определение общих стандартов надежности биометрических систем защиты. Большим авторитетом среди специалистов пользуются средства, имеющие сертификаты качества, которые выдает Международная ассоциация по компьютерной безопасности ICSA (International Computer Security Association).

Статический метод биометрической аутентификации и его разновидности

Дактилоскопия — наиболее популярная технология биометрической аутентификации, основанная на сканировании и распознавании отпечатков пальцев.

Данный метод активно поддерживается правоохранительными органами, с целью привлечения в свои архивы электронных образцов. Также, метод сканирования отпечатков пальцев легок в использовании и надежен универсальностью данных. Главным устройством этого метода биометрической аутентификации есть сканер, который сам по себе имеет небольшие размеры и является относительно недорогим в цене. Такая аутентификация осуществляется достаточно быстро за счет того, что система не требует распознавания каждой линии узора и сравнения её с исходными образцами, находящимися в базе. Системе достаточно определить совпадения в масштабных блоках и проанализировать раздвоения, разрывы и прочие искажения линий (минуции).

Уникальность каждого отпечатка позволяет использовать данный метод биометрической аутентификации как в криминалистике, в процессах серьезных бизнес-операций, так и в быту. В последнее время появилось множество ноутбуков со встроенным сканером отпечатков пальцев, клавиатур, компьютерных мышей, а также смартфонов для аутентификации пользователя.

Есть и минусы в этой, казалось бы, неоспоримой и не поддельной, аутентификации. Из-за использования сложных алгоритмов распознавания мельчайших папиллярных линий, система аутентификации может демонстрировать сбои при недостаточном контакте пальца со сканером. Обмануть средство аутентификации и саму систему защиты можно и с помощью муляжа (очень качественно выполненного) или мертвого пальца.

По принципу работы, используемые для аутентификации сканеры, делятся на три вида:

• оптические сканеры, функционирующие на технологии отражения, или по принципу просвета. Из всех видов, оптическое сканирование не способно распознать муляж, однако, благодаря своей стоимости и простоте, именно оптические сканеры наиболее популярны;
• полупроводниковые сканеры — подразделяются на радиочастотные, емкостные, термочувствительные и чувствительные к давлению сканеры. Тепловые (термосканеры) и радиочастнотные сканеры лучше всех способны распознать настоящий отпечаток и не допустить аутентификацию по муляжу пальца. Полупроводниковые сканеры считаются более надежными, нежели оптические;
• ультразвуковые сканеры. Данный вид устройств является самым сложным и дорогим. С помощью ультразвуковых сканеров можно совершать аутентификацию не только по отпечаткам пальцев, но и по некоторым другим биометрическим параметрам, таким как частота пульса и пр.

Аутентификация по сетчатке глаза. Данный метод стали использовать еще в 50-х годах прошлого столетия. В то время, как раз, была изучена и определена уникальность рисунка кровеносных сосудов глазного дна.

Сканеры сетчатки глаза имеют довольно большие габариты и более высокую цену, нежели сканеры отпечатков пальцев. Однако, надежность такого вида аутентификации гораздо выше дактилоскопии, что и оправдывает вложения. Особенности рисунка кровеносных сосудов глазного дна таковы, что он не повторяется даже у близнецов. Поэтому, такая аутентификация имеет максимальную защиту. Обмануть сканер сетчатки глаза, практически невозможно. Сбои при распознавании глазного рисунка незначительно малы — примерно, один на миллион случаев. Если, у пользователя нет серьезных глазных заболеваний (например, катаракта), он может уверенно использовать систему аутентификации по сетчатке глаза для защиты доступа к всевозможным хранилищам, приватных кабинетов и сверхсекретных объектов.

Сканирование сетчатки глаза предусматривает использование инфракрасного низкоинтенсивного излучения, которое направляется к кровеносным сосудам глазного дна через зрачок. Сигнал отображает несколько сотен характерных точек, которые записываются в шаблон. Самые современные сканеры вместо инфракрасного света направляют лазер мягкого действия.

Для прохождения данной аутентификации, человек должен максимально приблизить к сканеру лицо (глаз должен быть не далее 1,5 см от устройства), зафиксировать его в одном положении и направить взгляд на дисплей сканера, на специальную метку. Около сканера, в таком положении, приходится находиться приблизительно минуту. Именно столько много времени требуется сканеру для осуществления операции сканирования, после чего, системе понадобится еще несколько секунд для сравнения полученного образца с установленным шаблоном. Длительное нахождение в одном положении и фиксация взгляда на вспышку света и являются самыми большими недостатками использования данного вида аутентификации. Плюс, из-за относительно долгого сканирования сетчатки и обработки результатов, данное устройство невозможно устанавливать для аутентификации большого количества людей (например, проходной).

Аутентификация по радужной оболочке глаза. Данный метод аутентификации основан на распознавании уникальных особенностей радужной оболочки глаза.

Схожий на сеть, сложный рисунок подвижной диафрагмы между задней и передней камерами глаза — это и есть уникальная радужная оболочка. Данный рисунок человеку дается еще до его рождения и особо не изменяется в течении всей жизни. Надежности аутентификации методом сканирования радужной оболочки глаза способствует различие левого и правого глаз человека. Такая технология, практически, исключает ошибки и сбои при аутентификации.

Однако, сложно назвать устройства, считывающие рисунок радужной оболочки — сканерами. Это, скорее всего, специализированная камера, которая делает 30 снимков в секунду. Затем оцифровывается одна из записей и преобразовывается в упрощенную форму, из которой отбираются около 200 характерных точек и информация по ним записывается в шаблон. Это куда более надежно, чем сканирование отпечатков пальцев — для формирования таких шаблонов используются всего лишь 60-70 характерных точек.

Данный вид аутентификации предполагает дополнительную защиту от поддельных глаз — в некоторых моделях устройств, для определения «жизни» глаза, изменяется поток света, направленный в него и система отслеживает реакцию и определяет изменяется ли размер зрачка.

Данные сканеры уже широко используются, к примеру, в аэропортах многих стран для аутентификации сотрудников во время пересечения зон ограниченного доступа, а также, неплохо зарекомендовали себя в Англии, Германии, США и Японии во время экспериментального использования с банкоматами. Следует отметить, что при аутентификации по радужной оболочке глаза, в отличие от сканирования сетчатки, считывающая камера может находиться от 10 см до 1 метра от глаза и процесс сканирования и распознавания проходит намного быстрее. Данные сканеры стоят дороже, нежели вышеуказанные средства биометрической аутентификации, но, в последнее время и они становятся все более доступными.

Аутентификация по геометрии руки — данный метод биометрической аутентификации предполагает измерение определенных параметров человеческой кисти, например: длина, толщина и изгибы пальцев, общая структура кисти, расстояние между суставами, ширина и толщина ладони.

Руки человека не являются уникальными, поэтому для надежности данного вида аутентификации необходимо комбинировать распознавание сразу по нескольким параметрам.

Вероятность ошибок при распознавании геометрии кисти составляет около 0,1%, а это значит, что при ушибе, артрите и прочих заболеваниях и повреждениях кисти, скорее всего, пройти аутентификацию не удастся. Так что, данный метод биометрической аутентификации не подходит для обеспечения безопасности объектов высокой степени секретности.

Однако, данный метод нашел широкое распространение, благодаря тому, что он удобен для пользователей по целому ряду причин. Одной из немаловажных таких причин является то, что устройство для распознания параметров руки не принуждает пользователя к дискомфорту и не отнимает много времени (весь процесс аутентификации осуществляется за несколько секунд). Следующей причиной популярности аутентификации по геометрии руки можно назвать тот факт, что ни температура, ни загрязненность, ни влажность кисти не влияют на процедуру аутентификации. Также, удобен данный метод и тем, что для распознавания кисти можно использовать изображение низкого качества — размер шаблона, хранящегося в базе всего 9 байт. Процедура сравнения кисти пользователя с установленным шаблоном очень проста и легко может быть автоматизирована.

Устройства данного вида биометрической аутентификации могут иметь разный внешний вид и функционал — одни сканируют лишь два пальца, другие делают снимок всей руки, а некоторые современные устройства при помощи инфракрасной камеры сканируют вены и по их изображению осуществляют аутентификацию.

Данный метод впервые был использован в начале 70-х годов прошлого века. Сегодня подобные устройства можно встретить в аэропортах и различных предприятиях, где необходимо формировать достоверные сведения о присутствии того, или иного человека, учета рабочего времени и прочих процедур контроля.

Аутентификация по геометрии лица. Этот биометрический метод аутентификации является одним из «трёх больших биометрик» наряду с распознаванием по радужной оболочке и сканированию отпечатков пальцев.

Данный метод аутентификации подразделяется на двухмерное и трехмерное распознавание. Двухмерное (2D) распознавание лица используется уже очень давно, в основном, в криминалистике. Но, с каждым годом данный метод усовершенствуется, повышая, этим самым, уровень своей надежности. Однако, до совершенства двухмерному методу распознавания лица еще далеко — вероятность ложных срабатываний при данной аутентификации варьируется от 0,1 до 1 %. Еще выше частота ошибок непризнания.

Куда больше надежд возлагают на новейший метод — трехмерное (3D) распознавание лиц. Оценки надежности данного метода пока не выведены, так как он является относительно молодым. Разработкой систем трехмерного распознавания лиц занимаются около десяти ведущих мировых ИТ-компаний, в том числе и из России. Большинство таких разработчиков предоставляют на рынок сканеры вместе с программным обеспечением. И только некоторые работают над созданием и выпуском сканеров.

При трёхмерном распознавании лиц используется множество сложных алгоритмов, эффективность которых зависит от условий их применения. Процедура сканирования составляет около 20-30 секунд. В этот момент лицо может быть повернуто относительно камеры, что принуждает систему компенсировать движения и формировать проекции лица с четким выделением черт лица, таких как контуры бровей, глаз, носа, губ и др. Затем система определяет расстояние между ними. В основном, шаблон составляется из таких неизменных характеристик, как глубина глазных впадин, форма черепа, надбровных дуг, высота и ширина скул и прочих ярко выраженных особенностей, благодаря которым впоследствии система сможет распознать лицо даже при наличии бороды, очков, шрамов, головного убора и прочего. Всего для построения шаблона используется от 12 до 40 особенностей лица и головы пользователя.

Международный подкомитет по стандартизации в области биометрии (IS0/IEC JTC1/SC37 Biometrics) в последнее время занимается разработкой единого формата сведений для распознавания человеческих лиц на основе двух- и трехмерных изображений. Скорее всего, два данных метода объединят вы один биометрический метод аутентификации.

Термография лица. Данный биометрический метод аутентификации выражается в установлении человека по его кровеносным сосудам.

Лицо пользователя сканируется при помощи инфракрасного света и формируется термограмма — температурная карта лица, являющаяся достаточно уникальной. Данный метод по своей надежности сравним с методом аутентификации по отпечаткам пальцев. Сканирование лица при данной аутентификации можно производить с десятиметрового расстояния. Этот метод способен распознать близнецов (в отличии от распознавания по геометрии лица), людей, перенесших пластические операции, использующих маски, а также он эффективен не смотря на температуру тела и старение организма.

Однако, данный метод не распространен широко, возможно, из-за невысокого качества получаемых термограмм лиц.

Динамические методы биометрической аутентификации

Метод распознавания голоса. Биометрический метод аутентификации пользователя по голосу является наиболее доступным для реализации.

Данный метод позволяет произвести идентификацию и аутентификацию личности при помощи лишь одного микрофона, который подключен к записывающему устройству. Использование данного метода бывает полезным в судебных случаях, когда единственной уликой против подозреваемого служит запись телефонного разговора. Метод распознавания голоса является очень удобным — пользователю достаточно лишь произнести слово, без совершения каких-либо дополнительных действий. И, наконец, огромным преимуществом данного метода является право осуществления скрытой аутентификации. Пользователь не всегда может быть осведомлен о включении дополнительной проверки, а значит, злоумышленникам будет еще сложнее получить доступ.

Формирование персонального шаблона производится по многим характеристикам голоса. Это может быть тональность голоса, интонация, модуляция, отличительные особенности произношения некоторых звуков речи и другое. Если система аутентификации должным образом проанализировала все голосовые характеристики, то вероятность аутентификации постороннего лица никчемно мала. Однако, в 1-3 % случаев, система может дать отказ и настоящему обладателю ранее определенного голоса. Дело в том, что голос человека может меняться во время болезни (например, простуды), в зависимости от психического состояния, возраста и т.п. Поэтому, биометрический метод голосовой аутентификации нежелательно использовать на объектах повышенной безопасности. Он может быть использован для доступа в компьютерные классы, бизнес-центры, лаборатории и подобного уровня безопасности объекты. Также, технология распознавание голоса может применяться не только в качестве аутентификации и идентификации, но и как незаменимый помощник при голосовом вводе данных.

Метод распознавания клавиатурного почерка — является одним из перспективных методов биометрической аутентификации сегодняшнего дня. Клавиатурный почерк представляет собой биометрическую характеристику поведения каждого пользователя, а именно — скорость ввода, время удержания клавиш, интервалы между нажатиями на них, частота образования ошибок при вводе, число перекрытий между клавишами, использование функциональных клавиш и комбинаций, уровень аритмичности при наборе и др.

Данная технология является универсальной, однако, лучше всего, распознавание клавиатурного почерка подходит для аутентификации удаленных пользователей. Разработкой алгоритмов распознавания клавиатурного почерка активно занимаются как зарубежные, так и российские ИТ-компании.

Аутентификация по клавиатурному почерку пользователя имеет два способа:

• ввод известной фразы (пароля);
• ввод неизвестной фразы (генерируется случайным образом).

Оба способа аутентификации предполагают два режима: режим обучения и режим самой аутентификации. Режим обучения заключается в многократном вводе пользователем кодового слова (фразы, пароля). В процессе повторного набора, система определяет характерные особенности ввода текста и формирует шаблон показателей пользователя. Надежность такого вида аутентификации зависит от длины вводимой пользователем фразы.

Среди преимуществ данного метода аутентификации следует отметить удобство пользования, возможность осуществления процедуры аутентификации без специального оборудования, а также возможность скрытой аутентификации. Минусом данного метода, как и в случае с распознаванием голоса, можно назвать зависимость отказа системы от возрастных факторов и состояния здоровья пользователя. Ведь, моторика, куда сильнее, нежели голос, зависит от состояния человека. Даже простая человеческая усталость может повлиять на прохождение аутентификации. Смена клавиатуры, также может быть причиной отказа системы — пользователь способен не сразу адаптироваться к новому устройству ввода и поэтому, при вводе проверочной фразы, клавиатурный почерк может не соответствовать шаблону. В частности, это влияет на темп ввода. Хотя, исследователи предлагают повысить эффективность данного метода за счет использования ритма. Искусственное добавление ритма (например, ввод пользователем слова под какую-то знакомую мелодию) обеспечивает устойчивость клавиатурного почерка и более надежную защиту от злоумышленников.

Верификация подписи. В связи с популярностью и массовому использованию различных устройств с сенсорным экраном, биометрический метод аутентификации по подписи становится очень востребованным.

Максимально точную верификацию подписи обеспечивает использование специальных световых перьев. Во многих странах электронные документы, подписанные биометрической подписью, имеют такую же юридическую силу, что и бумажные носители. Это позволяет осуществлять документооборот значительно быстрее и беспрепятственно. В России, к сожалению, доверие оказывает лишь бумажный подписанный документ, или электронный документ, на который наложена официально зарегистрированная электронная цифровая подпись (ЭЦП). Но, ЭЦП легко передать другому лицу, что не сделаешь с биометрической подписью. Поэтому, верификация по биометрической подписи является более надежной.

Биометрический метод аутентификации по подписи имеет два способа:

• на основе анализа визуальных характеристик подписи. Данным способом предполагается сравнение двух изображений подписи на соответствие идентичности — это может осуществляться как системой, так и человеком;
• способ компьютерного анализа динамических характеристик написания подписи. Аутентификация таким способом происходит после тщательного исследования сведений о самой подписи, а также о статистических и периодических характеристиках ее написания.

Формирование шаблона подписи осуществляется в зависимости от требуемого уровня защиты. Всего, одна подпись анализируется пол 100-200 характерным точкам. Если же, подпись ставится с использованием светового пера, то помимо координат пера, учитывается и угол его наклона, нажатие пера. Угол наклона пера исчисляется относительно планшета и по часовой стрелке.

Данный метод биометрической аутентификации, как и распознавание клавиатурного почерка, имеют общую проблему — зависимость от психофизического состояния человека.

Комбинированные решения биометрической аутентификации

Мультимодальная, или комбинированная система биометрической аутентификации — это устройство, в котором объединены сразу несколько биометрических технологий. Комбинированные решения по праву считаются наиболее надежными в плане защиты информации с помощью биометрических показателей пользователя, ведь подделать сразу несколько показателей гораздо сложнее, нежели один признак, что является, практически, не под силу злоумышленникам. Максимально надежными считаются комбинации «радужная оболочка + палец» или «палец + рука».

Хотя, в последнее время, популярность набирают системы типа «лицо + голос». Это связано с широким распространением коммуникационных средств, которые сочетают в себе модальности аудио и видео, например, мобильные телефоны со встроенными камерами, ноутбуки, видеодомофоны и прочее.

Комбинированные системы биометрической аутентификации значительно эжффективнее мономодальных решений. Это подтверждает множество исследований, в том числе опыт одного банка, который установил сперва систему аутентификации пользователей по лицу (частота ошибок за счет низкого качества камер 7 %), затем по голосу (частота ошибок 5% из-за фоновых шумов), а после, комбинировав эти два метода, достигли почти 100 % эффективности.

Биометрические системы могут быть объединены различными способами: параллельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна служить минимализация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации.

Помимо комбинированных систем аутентификации, можно использовать и многофакторные системы. В системах с многофакторной аутентификацией, биометрические данные пользователя используются вместе с паролем или электронным ключом.

Защита биометрических данных

Биометрическая система аутентификации, как и многие другие системы защиты, в любой момент может быть подвергнута нападению злоумышленников. Соответственно, начиная с 2011 года, международная стандартизация в области информационных технологий предусматривает мероприятия по защите биометрических данных — стандарт IS0/IEC 24745:2011. В российском законодательстве защиту биометрических данных регламентирует Федеральный закон «О персональных данных», с последними изменениями в 2011 году.

Наиболее распространенным направлением в области современных биометрических методов аутентификации является разработка стратегии защиты, хранящихся в базах данных биометрических шаблонов. Среди самых популярных киберпреступлений дня сегодняшнего во всем мире считается «кража личности». Утечка шаблонов из базы данных делает преступления более опасными, так как восстанавливать биометрические данные злоумышленнику проще за счет обратного инжиниринга шаблона. Поскольку биометрические характеристики неотъемлемы от своего носителя, похищенный шаблон нельзя заменить нескомпроментированным новым, в отличии от пароля. Опасность кражи шаблона еще заключается в том, что помимо доступа к защищенным данным, злоумышленник может заполучить секретную информацию о человеке, или организовать за ним тайную слежку.

Защита биометрических шаблонов базируется на трех основных требованиях:

• необратимость — данное требование ориентировано на сохранение шаблона таким образом, чтобы злоумышленнику было невозможно восстановить вычислительным путем биометрические характеристики из образца, или создать физические подделки биометрических черт;
• различимость — точность системы биометрической аутентификации не должна быть нарушена схемой защиты шаблона;
• отменяемость — возможность формирования нескольких защищенных шаблонов из одних биометрических данных. Данное свойство предоставляет биометрической системе возможность отзывать биометрические шаблоны и выдавать новые при компрометации данных, а также предотвращает сопоставление сведений между базами данных, сохраняя этим самым приватность данных пользователя.

Оптимизируя надежную защиту шаблона, главной задачей является нахождение приемлемого взаимопонимания между этими требованиями. Защита биометрических шаблонов строится на двух принципах: биометрические криптосистемы и трансформация биометрических черт. Последние изменения в законодательстве запрещают оператору биометрической системы самостоятельно, без присутствия человека, менять его персональные данные. Соответственно, приемлемыми становятся системы, хранящие биометрические данные в зашифрованном виде. Шифровать эти сведения можно двумя методами: с помощью обычного ключа и шифрование при помощи ключа биометрического — доступ к данным предоставляется исключительно в присутствии владельца биометрических показателей. В обычной криптографии ключ расшифровки и зашифрованный шаблон представляют собой две абсолютно разные единицы. Шаблон может считаться защищенным в том случае, если защищен ключ. В биометрическом ключе происходит одновременная инкапсуляция шаблона криптографического ключа. В процессе шифрования подобным способом, в биометрической системе хранится лишь частичная информация из шаблона. Ее называют защищенным эскизом — secure sketch. На основании защищенного эскиза и другого биометрического образца, схожего на представленный при регистрации, восстанавливается оригинальный шаблон.

ИТ-специалисты, занимающиеся исследованиями схем защиты биометрических шаблонов, обозначили два главных метода создания защищенного эскиза:

• нечеткое обязательство (fuzzy commitment);
• нечеткий сейф (fuzzy vault).

Первый метод годится для защиты биометрических шаблонов, имеющих вид двоичных строк определенной длины. А второй может быть полезным для защиты шаблонов, которые представляют собой наборы точек.

Внедрение криптографических и биометрических технологий положительное влияет на разработку инновационных решений для обеспечения информационной безопасности. Особенно перспективной является многофакторная биометрическая криптография, объединившая в себе технологии пороговой криптографии с разделением секрета, многофакторной биометрии и методы преобразования нечетких биометрических признаков в основные последовательности.

Невозможно сформировать однозначный вывод, какой из современных биометрических методов аутентификации, или комбинированных методов является наиболее эффективным для тех, или иных коммерческих из расчета соотношения цены и надежности. Определенно видно, что для множества коммерческих задач использовать сложные комбинированные системы не представляется логичным. Но, вовсе не рассматривать такие системы, тоже не верно. Комбинированную систему аутентификации можно задействовать с учетом требуемого в данный момент уровня безопасности с возможностью активации дополнительных методов в дальнейшем.

Технологии

Устройства и ПО BIOSMART работают в составе СКУД и систем учёта рабочего времени. Они помогают защитить ресурсы бизнеса от несанкционированного доступа и максимально эффективно организовать работу сотрудников.

• Промышленные предприятия;
• Транспортной отрасль;
• Строительной отрасль;
• Финансовом сектор;
• Ритейл;
• Здравоохранение;
• Государственный сектор;
• IT сфера.

• Идентификация по геометрии лица
• Идентификация по венам ладони
• Идентификация по отпечаткам пальцев
• Идентификация по RFID-картам

Идентификация по геометрии лица

Лицо каждого человека неповторимо и
имеет больше уникальных особенностей,
чем отпечаток пальца.
Стереокамера идентифицирует человека абсолютно надёжно: она заметит отличия
в лицах близнецов и людей любого типа внешности.

Принцип действия идентификации по лицу

Метод заключается в идентификации человека по индивидуальным особенностям чертам лица.
Биометрический терминал идентификации по лицу оборудован стереокамерой с адаптивной подсветкой.
3D-технология съёмки позволяет с высокой степенью точности зафиксировать черты лица человека при любом уровне освещения и даже в полной темноте. Изображение кодируется в виде математического шаблона и хранится в базе данных.
В дальнейшем терминал идентифицирует человека, сравнивая черты его лица с шаблонами в базе данных.

Преимущества

Стереокамера идентифицирует человека абсолютно надежно: она заметит отличия в лицах близнецов и людей любой национальности.
Биометрия по лицу надёжно защищает от подлога: в отличие от RFID-карты, лицо нельзя потерять, забыть дома, украсть или передать коллеге.
Лицевой терминал оборудован мощным процессором, поэтому идентификация занимает менее полсекунды.
Распознавание лица происходит бесконтактно — это гигиенично, удобно и абсолютно безопасно для здоровья.

Безопасность

Компания BioSmart выпускает терминалы идентификации по лицу со встроенной защитой против спуфинга — попыток обмануть терминал с помощью поддельного изображения.
Надёжный алгоритм «антиспуфинг распознавания лиц» — ноу-хау компании. Он гарантирует, что терминал не отреагирует на фотографию или видео.
Совместные проекты BioSmart с оператором Единой биометрической системы (ЕБС) показали, как распознавание лиц работает на практике. Так, технология распознавания лиц с успехом применяется в системах биоэквайринга. Биометрическое изображение используется для одобрения платежной операции или помогает подтвердить возраст клиента при покупках, имеющих ограничения по возрасту.
В СКУД BioSmart биометрический идентификатор хранится в виде шаблона-дескриптора. Восстановить из шаблона исходное графическое изображение технически невозможно. Это гарантирует защиту от компрометации данных: даже если злоумышленник перехватит сигнал от контроллера или получит доступ к базе шаблонов, он ничего не сможет сделать с полученным набором кодов.

Идентификация по венам ладони

В основе метода — идентификация человека по индивидуальному строению сети венозных сосудов под кожей руки.

Принцип действия идентификации по венам ладони

В основе метода — идентификация человека по индивидуальному строению сети венозных сосудов под кожей руки.
Устройство сканирует ладонь в мультиспектральном инфракрасном свете и считывает ее отражение. Гемоглобин в венах поглощает часть ИК-излучения, поэтому на отражении проявляется узор кровеносных сосудов. Математические алгоритмы преобразуют узор в цифровой код и упаковывают его в зашифрованный файл-шаблон размером всего 2 кб.
Чтобы идентифицировать человека, устройство сканирует его ладонь и сравнивает полученный биометрический шаблон с шаблонами в базе данных.

Рисунок вен ладони индивидуален и имеет больше уникальных особенностей, чем отпечаток пальца. Он окончательно формируется к 12 годам и не меняется в течение всей жизни человека.
В отличие от RFID-карты, рисунок вен нельзя потерять, забыть дома, украсть или передать коллеге.
Состояние поверхности руки не имеет значения: сканер вен безошибочно распознаёт человека по грязной или влажной ладони, ладони с порезами и мозолями и даже ладони в тонкой медицинской перчатке.
Новейшие сканеры вен осуществляют распознавание ладони бесконтактно — это гигиенично, удобно и абсолютно безопасно для здоровья.

Безопасность

Рисунок вен не виден при обычном свете, поэтому его нельзя сфотографировать или подделать.
Устройство сканирует ладонь в нескольких ИК-спектрах одновременно, поэтому его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа.
В цифровом шаблоне зашифрованы лишь некоторые значимые параметры индивидуального рисунка вен, поэтому восстановить из него полноценное изображение руки невозможно. Даже если злоумышленник получит доступ к базе данных — он никак не сможет её использовать.
Всюду, где используется идентификация по ладони, этот метод зарекомендовал себя как наиболее удобный и секьюрный среди всех методов биометрического подтверждения личности.