Препознавање вишеструких улаза: Комбиновање различитих биометријских информација

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• 24. фебруара 2023. године

Тражење јединствених идентификационих карактеристика испод површине коже је паметан начин идентификације људи. Фризуре и боје очију могу се лако променити или маскирати, али је скоро немогуће да неко промени структуру вена, на пример. Биометријска аутентификација нуди додатни ниво сигурности јер захтева живе људе.

Контекст за препознавање са више улаза

Мултимодални биометријски системи се чешће користе од унимодалних у практичним апликацијама јер немају исте рањивости, као што су утицај буке података или лажирања. Међутим, унимодални системи, који се ослањају на један извор информација за идентификацију (нпр. шареница, лице), популарни су у државним и цивилним безбедносним апликацијама, иако се зна да су непоуздани и неефикасни.

Сигурнији начин да се обезбеди аутентификација идентитета је комбиновање ових унимодалних система да би се превазишла њихова индивидуална ограничења. Поред тога, мултимодални системи могу ефикасније уписати кориснике и обезбедити већу тачност и отпорност на неовлашћени приступ.

Према студији Универзитета у Бредфорду из 2017. године, дизајнирање и извођење мултимодалног биометријског система је често изазовно и потребно је размотрити многа питања која би могла значајно утицати на исход. Примери ових изазова су цена, тачност, расположиви ресурси биометријских особина и стратегија фузије која се користи. 

Најважније питање за мултимодалне системе је бирање које ће биометријске особине бити најефикасније и проналажење ефикасног начина за њихово спајање. У мултимодалним биометријским системима, ако систем ради у режиму идентификације, онда се излаз сваког класификатора може посматрати као ранг уписаних кандидата, листа која представља сва могућа подударања сортирана према нивоу поузданости.

Ометајући утицај

Препознавање вишеструких уноса постаје све популарније због различитих алата доступних за мерење алтернативних биометријских података. Како ове технологије буду напредовале, биће могуће учинити идентификацију сигурнијом, јер се вене и шаре шаренице не могу хаковати или украсти. Неколико компанија и истраживачких институција већ развија алате са више улаза за примену великих размера. 

Пример је двофакторски систем аутентификације Националног тајванског универзитета за науку и технологију који посматра топологије скелета и узорке вена прстију. Биометрија вена прстију (васкуларна биометрија или скенирање вена) користи јединствене узорке вена на прстима да би их идентификовала. Ова метода је могућа јер крв садржи хемоглобин, који показује различите боје када је изложен блиској инфрацрвеној или видљивој светлости. Као резултат, биометријски читач може да скенира и дигитализује различите узорке вена корисника пре него што их ускладишти на безбедном серверу.

У међувремену, Имагеваре, са седиштем у Сан Франциску, користи више биометријских података за потребе аутентификације. Администратори могу да изаберу једну биометрију или комбинацију биометрије када примењују безбедносну меру платформе. Типови биометрије који се могу користити са овом услугом укључују препознавање шаренице, скенирање лица, гласовну идентификацију, скенере вена на длану и читаче отисака прстију.

Са мултимодалном биометријом компаније ИмагеВаре Системс, корисници могу да аутентификују свој идентитет било где и под било којим условима. Федеративна пријава значи да корисници не морају да креирају нове акредитиве за свако предузеће или платформу јер се њихов идентитет креира једном и креће се са њима. Поред тога, појединачни идентитети који су унакрсно компатибилни са различитим платформама омогућавају мању изложеност хаковима података.

Импликације вишеструког препознавања

Шире импликације препознавања вишеструких улаза могу укључивати: 

• Побољшања стандарда сајбер-безбедности на нивоу становништва, јер ће (дугорочно) већина грађана користити неки облик препознавања вишеструких улаза као замену за традиционалне лозинке и физичке/дигиталне кључеве како би заштитили своје личне податке у више услуга.
• Изградња безбедности и осетљивих јавних и приватних података који доживљавају постепена побољшања безбедности као (дугорочни) запослени са приступом осетљивим локацијама и подацима биће обавезни да користе системе за препознавање са више улаза.
• Компаније које примењују системе за препознавање са више улаза који користе дубоке неуронске мреже (ДНН) за правилно рангирање и идентификацију ових различитих биометријских информација.
• Стартапи који се фокусирају на развој више мултимодалних система за препознавање са различитим комбинацијама, укључујући отиске гласа, срца и лица.
• Повећана улагања у обезбеђивање ових биометријских библиотека како би се осигурало да не буду хаковане или лажиране.
• Потенцијални инциденти хаковања биометријских информација владиних агенција због преваре и крађе идентитета.
• Грађанске групе које захтевају од компанија да буду транспарентне у погледу тога колико биометријских података прикупљају, како их чувају и када их користе.

Питања за коментарисање

• Ако сте испробали мултимодални систем биометријског препознавања, колико је лак и прецизан?
• Које су друге потенцијалне предности система за препознавање са више улаза?