Կենսաչափական գնահատական. վարքագծային կենսաչափական տվյալները կարող են ավելի ճշգրիտ հաստատել ինքնությունը

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Փետրվարի 13, 2023

Insight ամփոփում

Վարքագծային կենսաչափական տվյալները կարող են բացահայտել մարդկանց գործողությունների օրինաչափությունները և շատ բան բացահայտել այն մասին, թե ովքեր են նրանք, ինչ են մտածում և ինչ են անելու հետո: Վարքագծային կենսաչափությունը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ հարյուրավոր տարբեր կենսաչափական չափումներ մեկնաբանելու համար՝ նույնականացնելու, իսկությունը հաստատելու, հրելու, պարգևատրելու և պատժելու համար:

Կենսաչափական միավորների համատեքստ

Վարքագծային կենսաչափական տվյալները մարդու վարքագծի նույնիսկ ամենափոքր տատանումները վերլուծելու տեխնիկա են: Արտահայտությունը հաճախ հակադրվում է ֆիզիկական կամ ֆիզիոլոգիական կենսաչափությանը, որը նկարագրում է մարդու առանձնահատկությունները, ինչպիսիք են ծիածանաթաղանթը կամ մատնահետքերը: Վարքագծային կենսաչափական գործիքները կարող են ճանաչել անհատներին՝ հիմնվելով նրանց գործունեության օրինաչափությունների վրա, ինչպիսիք են քայլվածքը կամ ստեղնահարման դինամիկան: Այս գործիքներն ավելի ու ավելի են օգտագործվում ֆինանսական հաստատությունների, ձեռնարկությունների, կառավարությունների և մանրածախ առևտրականների կողմից՝ օգտատերերի նույնականացման համար: 

Ի տարբերություն ավանդական ստուգման տեխնոլոգիաների, որոնք աշխատում են, երբ հավաքվում են անձի տվյալները (օրինակ՝ սեղմելով կոճակը), վարքագծային կենսաչափական համակարգերը կարող են նույնականացնել ավտոմատ կերպով: Այս կենսաչափական տվյալները համեմատում են անհատի վարքագծի ուրույն օրինաչափությունը անցյալի վարքագծի հետ՝ նրանց ինքնությունը հաստատելու համար: Այս գործընթացը կարող է շարունակաբար իրականացվել ակտիվ նստաշրջանի ընթացքում կամ գրանցելով հատուկ վարքագիծ:

Վարքագիծը կարող է ֆիքսվել գոյություն ունեցող սարքի միջոցով, օրինակ՝ սմարթֆոնի կամ նոութբուքի, կամ հատուկ սարքի միջոցով, ինչպիսին է սենսորը, որը նախատեսված է հատուկ ոտնաթաթերը չափելու համար (օրինակ՝ քայլվածքի ճանաչում): Կենսաչափական վերլուծությունը տալիս է արդյունք, որն արտացոլում է հավանականությունը, որ գործողությունները կատարող անհատն է նա, ով հաստատել է համակարգի ելակետային վարքագիծը: Եթե ​​հաճախորդի վարքագիծը դուրս է ակնկալվող պրոֆիլից, կկիրառվեն նույնականացման լրացուցիչ միջոցներ, ինչպիսիք են մատնահետքի կամ դեմքի սկանավորումը: Այս հատկությունը ավելի լավ կկանխի հաշիվների գրավումը, սոցիալական-ինժեներական խարդախությունները և փողերի լվացումը, քան ավանդական կենսաչափությունը:

Խանգարող ազդեցություն

Վարքագծի վրա հիմնված մոտեցումը, ինչպիսիք են շարժումները, ստեղնաշարերը և հեռախոսը սահելը, կարող են օգնել իշխանություններին ապահով կերպով բացահայտել որևէ մեկին այն իրավիճակներում, երբ թաքնված են ֆիզիկական բնութագրերը (օրինակ՝ դեմքի դիմակների կամ ձեռնոցների օգտագործումը): Բացի այդ, լուծումները, որոնք հիմնված են համակարգչային ինքնության հաստատման համար ստեղնաշարի վրա, ցույց են տվել, որ ի վիճակի են նույնականացնել անհատներին՝ ելնելով նրանց մուտքագրման սովորություններից (հաճախականությունը և ռիթմերը բավական յուրահատուկ են թվում նույնականացում հաստատելու համար): Քանի որ մուտքագրումը տվյալների մուտքագրման ձև է, ալգորիթմները կարող են բարելավվել, քանի որ նրանք շարունակում են հետևել և վերլուծել ստեղնաշարի տեղեկատվությունը:

Այնուամենայնիվ, որոշ դեպքերում համատեքստը սահմանափակում է այս վարքային կենսաչափական ճշգրտությունը: Տարբեր ստեղնաշարերի առանձին նախշերը կարող են տարբեր լինել. ֆիզիկական պայմանները, ինչպիսիք են կարպալ թունելի համախտանիշը կամ արթրիտը, կարող են ազդել շարժման վրա: Դժվար է համեմատել տարբեր մատակարարների պատրաստված ալգորիթմներն առանց ստանդարտների:

Միևնույն ժամանակ, պատկերի ճանաչումը վերլուծաբաններին տալիս է ավելի մեծ քանակությամբ տվյալներ, որոնք կարող են օգտագործվել վարքագծային հետազոտությունների համար: Թեև դրանք այնքան ճշգրիտ կամ վստահելի չեն, որքան մյուս կենսաչափական մոտեցումները, քայլվածքի և կեցվածքի կենսաչափությունը դառնում է ավելի ու ավելի օգտակար գործիքներ: Օրինակ, այս հատկանիշները կարող են բավարար լինել ամբոխներում կամ հասարակական վայրերում ինքնությունը հաստատելու համար: Եվրոպական միության (ԵՄ) Տվյալների պաշտպանության ընդհանուր կանոնակարգը (GDPR) կիրառող երկրների ոստիկանական ուժերը օգտագործում են կենսաչափական տվյալներ, ինչպիսիք են քայլվածքը և շարժումը, որպեսզի անմիջապես գնահատեն սպառնացող իրավիճակները:

Կենսաչափական գնահատման հետևանքները

Կենսաչափական գնահատման ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Աճող մտահոգություններ արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) ներուժի վերաբերյալ՝ սխալ ճանաչելու/թյուրիմացության մարդկային վարքագիծը, հատկապես իրավապահ մարմիններում, ինչը կարող է հանգեցնել անօրինական ձերբակալությունների:
• Խարդախները, որոնք ընդօրինակում են քայլվածքը և ստեղնաշարով մուտքագրելու ռիթմերը՝ ներթափանցելու համակարգեր, մասնավորապես ֆինանսական հաստատություններ:  
• Կենսաչափական գնահատականը ընդլայնվում է սպառողների գնահատման մեջ, որտեղ հաշմանդամություն ունեցող/սահմանափակ շարժունակությամբ մարդիկ կարող են խտրականության ենթարկվել:
• Աճող քննարկումներն այն մասին, թե արդյոք վարքագծային կենսաչափական տվյալները, ներառյալ սրտի հաճախությունը, կարող են ներառվել թվային գաղտնիության կանոնակարգերում:
• Մարդիկ կարող են մուտք գործել կայքեր և հավելվածներ՝ պարզապես մուտքագրելով իրենց օգտանունները:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Համաձա՞յն եք, որ վարքագծային կենսաչափությունն ավելի օգտակար կլինի ինքնության ստուգման համար:
• Ի՞նչ այլ հնարավոր խնդիրներ կարող է ունենալ այս տեսակի կենսաչափական նույնականացումը: