Наверняка все знают, что традиционные пароли и ключи давно являются слабым место систем безопасности. Они идентифицируют нашу личность, но не могут быть достаточно надёжными потому, что их можно передать другому человеку, легко забыть и просто взломать.

Множество нарушений информационной безопасности и кражи личных данных приводят к тому, что людям требуется более совершенная система защиты. Биометрическая система безопасности представляет собой одну из них. На сегодняшний день это самый надежный и точный метод защиты информации.

Биометрия относится к метрикам или измерениям, связанным с характеристиками человека. Разделяют два основных типа биометрических систем:

• Физиологический: форма радужной оболочки или сетчатки глаза, отпечатки или геометрия (размер и положение) пальцев, лицо, голос, рисунок вен, ДНК, цифровые подписи.

  Эти биометрические данные распознаются с помощью специальных устройств (сканеров, сенсоров и т.д.), затем сохраняются в виде цифровой информации в базе данных (далее БД). Система сравнивает характеристики пользователя с тем, что хранится в её БД. Если существуют совпадения, то система подтвердит личность и даст доступ, если нет – отклонит запрос.

• Поведенческий: походка, жесты, ритмы голоса и речи, динамика почерка или подписи, характеристика нажатия клавиш, набора текста и др.

  Идентификация человека происходит на основе динамических или поведенческих характеристик. Система также известна под названием «пассивная биометрия», потому что не требует активного участия пользователя для процесса аутентификации.

  Она оценивает уникальное поведение человека и его подсознательные действия. Некоторые из идентификаторов можно использовать для непрерывной проверки личности вместо однократной.

Основные виды биометрической аутентификации

Несмотря на большое количество форм биометрии, некоторые из них популярнее, по сравнению с другими. Причиной тому их доступность или высокий уровень точности.

Распознавание лиц
Распознавание лиц – автоматический анализ человеческого лица на изображении или видео. Осуществляется за счет считывания черт лица человека: расстояния между глазами, губами, ушами, носом, подбородком и бровями.
Это очень удобный вид биометрии, так как не требует взаимодействия с устройством, а результат выдаётся за считанные секунды.

Сканирование сетчатки
Этот способ применяется из-за того, что в большинстве случаев сетчатка не изменяется на протяжении всей жизни. Инфракрасное излучение сканирует кровеносные сосуды, рисунок которых уникален для каждого человека.

Распознавание по радужной оболочке глаза
Сначала сканером определятся местонахождение зрачка, затем веки и радужная оболочка. После исключаются веки и их составляющие, и распознаются только блоки радужки, которые преобразуются в числовые значения. В конечном итоге эти данные сопоставляются с ранее собранной информацией и используется для проверки личности.
Так как радужка – внутренний орган, который хорошо защищен от повреждений чувствительной мембранной, маловероятно, что какие-либо травмы в легкой форме повлияют на сканирующее устройства.

Сканирование отпечатка пальца
Эта система применяется чаще других из-за своей доступности. Большинство людей встречали именно этот метод аутентификации.
Сканер преобразует отпечаток пальца в цифровой код с помощью оптического датчика. Затем код сравнивается с БД утверждённых личностей.

Распознавание голоса
Голос относится как к физической, так и к поведенческой биометрии.
Уникальность голоса определяется формой носа, рта и гортани. Для аутентификации голос записывается, оцифровывается, а после сравнивается с заранее записанной моделью.
Для пользователя это самая удобная форма распознавания, так как она требует минимальных усилий и не нуждается в дорогостоящей аппаратуры.

Преимущества биометрической безопасности

– Безопасность. Биометрические признаки человека сложнее взломать, украсть или потерять, нежели традиционные пароли или ключи.

– Удобство. Биометрические данные всегда находятся с пользователем, потому больше не придётся запоминать коды или носить с собой карты.

– Скорость. Идентификация пользователя происходит за считанные секунды, что сокращает время, затраченное на ввод паролей или ручной проверки личности.

– Эффективность. Биометрическая система не требует назначения специального персонала службы безопасности, а это означает, что компания может сэкономить на расходах. К тому же, хранения биометрических шаблонов требует меньше памяти.

Недостатки биометрической безопасности

– Стоимость. Биометрическая безопасность требует дополнительного дорогостоящего оборудования и программного обеспечения. Традиционные устройства всё ещё обходятся дешевле.

– Конфиденциальность. Некоторые люди опасаются биометрических технологий из-за возможности массово наблюдения, которое может ограничивать свободу личности.

– Проблемы сканирования. Украшения, травмы, болезни, – эти небольшие изменения во внешности могут вызвать трудности со сканированием данных.

– Невозможность сброса. Биометрические данные хранятся в БД по согласию пользователя. Если же эта БД будет взломана, свои данные изменить будет невозможно, а значит, есть вероятность кражи конфиденциальной информации или финансов.

– Ошибки. Несмотря на уникальность биометрических характеристик, всегда присутствует возможность ложной обработки. Особенно это касается тех, у кого есть брат или сестра-близнец.

Методы биометрической аутентификации несовершенны, но с каждым годом это сфера развивается. По мере исследований и разработок, применение биометрических технологий становится всё более распространённым в повседневной жизни людей.

AZN Research также пользуется биометрическими системами безопасности. В своих решениях мы применяем нейронные сети, в которых искусственный интеллект анализирует документы для поиска и распознаваний лиц.

Такое решение как «Video Identity Verification», позволяет нашим клиентам подтвердить личность по онлайн звонку.

Решение «Onboarding Antifraud Suite» тоже занимается распознаванием лиц и отслеживает потенциальные мошенничества.

Когда клиент загружает документы, нейронная сеть распознает лицо, и оно приводится к математическому шаблону. В некоторых случаях от пользователя требуется фотография, сделанная в настоящее время. Эта операция позволяет определить коэффициент схожести лиц и сказать, один ли человек на фотографии или нет.