Распазнаванне некалькіх уводаў: аб'яднанне розных біяметрычных звестак

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Люты 24, 2023

Пошук унікальных ідэнтыфікацыйных характарыстык пад паверхняй скуры - гэта разумны спосаб ідэнтыфікацыі людзей. Прычоскі і колер вачэй можна лёгка змяніць або замаскіраваць, але камусьці, напрыклад, амаль немагчыма змяніць структуру вен. Біяметрычная аўтэнтыфікацыя забяспечвае дадатковы ўзровень бяспекі, таму што для гэтага патрэбныя жывыя людзі.

Кантэкст распазнавання некалькіх уваходных дадзеных

Мультымадальныя біяметрычныя сістэмы выкарыстоўваюцца часцей, чым унімадальныя, у практычных прымяненнях, таму што яны не маюць аднолькавых уразлівасцяў, такіх як уздзеянне шуму перадачы дадзеных або падробкі. Тым не менш, унімадальныя сістэмы, якія абапіраюцца на адну крыніцу інфармацыі для ідэнтыфікацыі (напрыклад, вясёлкавая абалонка вока, твар), папулярныя ва ўрадавых і грамадзянскіх праграмах бяспекі, нягледзячы на ​​тое, што яны вядомыя як ненадзейныя і неэфектыўныя.

Больш бяспечны спосаб забеспячэння аўтэнтыфікацыі асобы - аб'яднанне гэтых унімадальных сістэм для пераадолення іх індывідуальных абмежаванняў. Акрамя таго, мультымадальныя сістэмы могуць больш эфектыўна рэгістраваць карыстальнікаў і забяспечваць большую дакладнасць і ўстойлівасць да несанкцыянаванага доступу.

Згодна з даследаваннем 2017 года, праведзеным Брэдфардскім універсітэтам, распрацоўка і ўкараненне мультымадальнай біяметрычнай сістэмы часта з'яўляецца складанай задачай, і неабходна ўлічваць мноства пытанняў, якія могуць моцна паўплываць на вынік. Прыкладамі такіх праблем з'яўляюцца кошт, дакладнасць, даступныя рэсурсы біяметрычных прыкмет і выкарыстоўваная стратэгія зліцця. 

Найбольш важным пытаннем для мультымадальных сістэм з'яўляецца выбар біяметрычных прыкмет, якія будуць найбольш эфектыўнымі, і пошук эфектыўнага спосабу іх спалучэння. У мультымадальных біяметрычных сістэмах, калі сістэма працуе ў рэжыме ідэнтыфікацыі, то кожны выхад класіфікатара можна разглядаць як ранг залічаных кандыдатаў, спіс, які прадстаўляе ўсе магчымыя супадзенні, адсартаваныя па ўзроўні даверу.

Разбуральнае ўздзеянне

Распазнаванне некалькіх уводаў набірае папулярнасць з-за розных інструментаў, даступных для вымярэння альтэрнатыўных біяметрычных дадзеных. Па меры развіцця гэтых тэхналогій можна будзе зрабіць ідэнтыфікацыю больш бяспечнай, бо ўзоры вен і вясёлкавай абалонкі вока немагчыма ўзламаць або скрасці. Некалькі кампаній і даследчых устаноў ужо распрацоўваюць інструменты з некалькімі ўводамі для шырокамаштабнага разгортвання. 

Прыкладам можа служыць двухфакторная сістэма аўтэнтыфікацыі Нацыянальнага тайваньскага ўніверсітэта навукі і тэхналогій, якая разглядае тапалогіі шкілета і малюнкі вен пальцаў. Біяметрыя вен пальцаў (біяметрыя сасудаў або сканаванне вен) выкарыстоўвае унікальныя ўзоры вен на пальцах рук чалавека для іх ідэнтыфікацыі. Гэты метад магчымы, таму што кроў змяшчае гемаглабін, які мае розныя колеры пры ўздзеянні блізкага інфрачырвонага або бачнага святла. У выніку біяметрычны счытвальнік можа сканаваць і алічбоўваць выразныя ўзоры вен карыстальніка перад захаваннем іх на бяспечным серверы.

Між тым Imageware, якая базуецца ў Сан-Францыска, выкарыстоўвае некалькі біяметрычных дадзеных для аўтэнтыфікацыі. Адміністратары могуць выбраць адну біяметрыю або камбінацыю біяметрычных дадзеных пры рэалізацыі меры бяспекі платформы. Тыпы біяметрыі, якія можна выкарыстоўваць з гэтай паслугай, уключаюць распазнаванне вясёлкавай абалонкі вока, сканаванне твару, галасавую ідэнтыфікацыю, сканеры вен далоняў і счытвальнікі адбіткаў пальцаў.

З мультымадальнай біяметрыяй ImageWare Systems карыстальнікі могуць пацвярджаць сваю асобу ў любым месцы і пры любых умовах. Федэратыўны ўваход азначае, што карыстальнікам не трэба ствараць новыя ўліковыя дадзеныя для кожнага бізнесу або платформы, таму што іх асоба ствараецца адзін раз і перамяшчаецца разам з імі. Акрамя таго, адзіныя ідэнтыфікатары, якія перакрыжавана сумяшчальныя з рознымі платформамі, дазваляюць менш падвяргацца ўзлому даных.

Наступствы распазнавання некалькіх уваходных дадзеных

Больш шырокія наступствы распазнавання некалькіх уваходных дадзеных могуць уключаць: 

• Паляпшэнні стандартаў кібербяспекі ў маштабе насельніцтва, паколькі (у доўгатэрміновай перспектыве) большасць грамадзян будзе выкарыстоўваць некаторую форму распазнання множнага ўводу ў якасці замены традыцыйным паролям і фізічным/лічбавым ключам для абароны сваіх асабістых даных у розных службах.
• Павышэнне бяспекі будынкаў і канфідэнцыяльных публічных і прыватных даных паступова паляпшаецца, бо (доўгатэрміновыя) супрацоўнікі, якія маюць доступ да канфедэнцыйных месцаў і даных, будуць абавязаны выкарыстоўваць сістэмы распазнавання некалькіх уваходных дадзеных.
• Кампаніі, якія разгортваюць сістэмы распазнання з некалькімі ўводамі, якія выкарыстоўваюць глыбокія нейронавыя сеткі (DNN) для правільнага ранжыравання і ідэнтыфікацыі гэтай іншай біяметрычнай інфармацыі.
• Стартапы, якія засяроджваюцца на распрацоўцы больш мультымадальных сістэм распазнавання з рознымі камбінацыямі, у тым ліку адбіткамі голасу, сэрца і твару.
• Павелічэнне інвестыцый у абарону гэтых біяметрычных бібліятэк, каб гарантаваць, што яны не будуць узламаныя або падробленыя.
• Патэнцыйныя выпадкі ўзлому біяметрычнай інфармацыі дзяржаўных устаноў з мэтай махлярства і крадзяжу асабістых дадзеных.
• Грамадскія групы патрабуюць ад кампаній празрыстасці адносна таго, колькі біяметрычнай інфармацыі яны збіраюць, як захоўваюць і калі выкарыстоўваюць.

Пытанні для каментавання

• Калі вы спрабавалі мультымадальную біяметрычную сістэму распазнання, наколькі яна лёгкая і дакладная?
• Якія яшчэ патэнцыйныя перавагі сістэм распазнання з некалькімі ўваходамі?