ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ವಿಭಿನ್ನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಫೆಬ್ರವರಿ 24, 2023

ಚರ್ಮದ ಮೇಲ್ಮೈ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಗುರುತಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಒಂದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಕೇಶವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣಿನ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಾರಾದರೂ ತಮ್ಮ ಅಭಿಧಮನಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣವು ಭದ್ರತೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪದರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಜೀವಂತ ಮಾನವರ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಂದರ್ಭ

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ವಂಚನೆಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ (ಉದಾ, ಐರಿಸ್, ಮುಖ) ಮಾಹಿತಿಯ ಏಕೈಕ ಮೂಲವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥವೆಂದು ತಿಳಿದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಸರ್ಕಾರಿ ಮತ್ತು ನಾಗರಿಕ ಭದ್ರತಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ.

ಗುರುತಿನ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಈ ಏಕರೂಪದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಬ್ರಾಡ್‌ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ 2017 ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಭಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಈ ಸವಾಲುಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ವೆಚ್ಚ, ನಿಖರತೆ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಯಾವ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೆಸೆಯಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಗುರುತಿನ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪಟ್ಟಿ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಪರ್ಯಾಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳಿಂದಾಗಿ ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ರಕ್ತನಾಳಗಳು ಮತ್ತು ಐರಿಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕದಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ. 

ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ತೈವಾನ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಎರಡು ಅಂಶಗಳ ದೃಢೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ ಸ್ಥಳಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಬೆರಳಿನ ಅಭಿಧಮನಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. ಫಿಂಗರ್ ಸಿರೆ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ನಾಳೀಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸಿರೆ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್) ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬೆರಳುಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಅಭಿಧಮನಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಧ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ ರಕ್ತವು ಹಿಮೋಗ್ಲೋಬಿನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಹತ್ತಿರದ ಅತಿಗೆಂಪು ಅಥವಾ ಗೋಚರ ಬೆಳಕಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡಾಗ ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ರೀಡರ್ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಭಿನ್ನ ಅಭಿಧಮನಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೋ ಮೂಲದ ಇಮೇಜ್‌ವೇರ್, ದೃಢೀಕರಣ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಒಂದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಥವಾ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಐರಿಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮುಖದ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಪಾಮ್ ಸಿರೆ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ರೀಡರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ.

ಇಮೇಜ್‌ವೇರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಗುರುತನ್ನು ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸಬಹುದು. ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲಾಗಿನ್ ಎಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಹೊಸ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ಗುರುತನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರೊಂದಿಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಏಕೈಕ ಗುರುತುಗಳು ಡೇಟಾ ಹ್ಯಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾನ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ಬಹುಪಾಲು ನಾಗರಿಕರು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹು ಸೇವೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ/ಡಿಜಿಟಲ್ ಕೀಗಳಿಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು (ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ) ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
• ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ (ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ) ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಭದ್ರತಾ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಟ್ಟಡ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ.
• ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು (DNNs) ಬಳಸುವ ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು.
• ಧ್ವನಿ-, ಹೃದಯ- ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಸಂಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
• ಈ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಹ್ಯಾಕ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ವಂಚನೆಗೊಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಹೂಡಿಕೆಗಳು.
• ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿನ ಕಳ್ಳತನಕ್ಕಾಗಿ ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಘಟನೆಗಳು.
• ಕಂಪನಿಗಳು ಎಷ್ಟು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ನಾಗರಿಕ ಗುಂಪುಗಳು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತವೆ.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನೀವು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದರೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿದೆ?
• ಬಹು-ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಯಾವುವು?