Биометрическая аутентификация: преимущества и недостатки

Что такое биометрия?

Общеизвестные примеры биометрических данных — это характерные рисунки радужной оболочки глаза или папиллярных линий на подушечках пальцев. Впрочем, стоит отметить, что к биометрии относят не только физические, но и поведенческие показатели, наподобие походки или индивидуальных особенностей набора текстов на клавиатуре.

Однако к какому бы типу ни относились эти данные, они в любом случае неотъемлемы от человека и поэтому могут гарантировать очень высокую надежность удостоверения личности — при условии, что считыватели трудно обмануть. В целом биометрическая аппаратура развивается сейчас именно в этом направлении, повышая устойчивость к фотографиям лиц и напечатанным на 3D-принтерах пальцам.

Главные требования к биометрическим характеристикам можно назвать «тремя У»: универсальность, уникальность, устойчивость. Иначе говоря, для того, чтобы стать критерием распознавания личности, параметр должен иметься у каждого человека, отличаться в каждом конкретном случае и оставаться относительно неизменным со временем. Есть и несколько сопутствующих требований: например, характеристика должна быть удобна для измерения, включая общественную приемлемость этой процедуры.

Имеются ГОСТы по следующим методам:

• изображение отпечатка пальца,
• изображение лица,
• изображение радужной оболочки глаза,
• изображение сосудистого русла,
• геометрия контура кисти руки,
• динамика подписи,
• данные ДНК.

Помимо этих способов известен или обсуждается ряд других, в том числе довольно экзотичных:

• звучание голоса,
• изображение сетчатки глаза,
• тепловая карта лица,
• индивидуальный характер набора текста на клавиатуре.

Краткая история биометрии

Упуская множество фактов, исторических событий и деталей, применение биометрических параметров человека началось еще задолго до появления технических средств. Еще 100 г. до н. э. некий китайский император ставил свой отпечаток пальца, как печать на особо-важных доисторических артефактах. В 1800-х годах, Альфонс Бертильон, разработал систему распознавания преступников по их анатомическим характеристикам.

С течением времени, полиция Великобритании, Франции, США, начали отслеживать злоумышленников и подозреваемых в преступлениях по их отпечаткам пальцев. В дальнейшем, технология нашла свое применение в ФБР. Отпечатки пальцев стали первой полноценной системой распознавания человека.

В нынешнее время, биометрия стала более обширной и являются средством дополнительной защиты для технических средств или же элементом безопасности, который применяется в системах контроля и управления доступом, для пропуска на охраняемую территорию, помещения и т.д.

Методы биометрической идентификации:

1. Статические, основанные на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни:

• Идентификация по отпечатку пальца
• Идентификация по лицу
• Идентификация по радужной оболочке глаза
• Идентификация по геометрии руки;
• Идентификация по термограмме лица;
• Идентификация по ДНК.
• Идентификация на основе акустических характеристик уха
• Идентификация по рисунку вен

Динамические берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия: почерк, голос, походка.

• Идентификация по голосу
• Идентификация по рукописному почерку;
• Идентификация по клавиатурному почерку
• и другие.

Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии — манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.

Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, — походка, особенности того, как человек поднимается по лестнице.

Существуют также комбинированные системы идентификации, использующие несколько биометрических характеристик, что позволяет удовлетворить самые строгие требования к надежности и безопасности систем контроля доступа.

Статический метод биометрической аутентификации и его разновидности

Дактилоскопия — наиболее популярная технология биометрической аутентификации, основанная на сканировании и распознавании отпечатков пальцев.

Данный метод активно поддерживается правоохранительными органами, с целью привлечения в свои архивы электронных образцов. Также, метод сканирования отпечатков пальцев легок в использовании и надежен универсальностью данных. Главным устройством этого метода биометрической аутентификации есть сканер, который сам по себе имеет небольшие размеры и является относительно недорогим в цене. Такая аутентификация осуществляется достаточно быстро за счет того, что система не требует распознавания каждой линии узора и сравнения её с исходными образцами, находящимися в базе. Системе достаточно определить совпадения в масштабных блоках и проанализировать раздвоения, разрывы и прочие искажения линий (минуции).

Уникальность каждого отпечатка позволяет использовать данный метод биометрической аутентификации как в криминалистике, в процессах серьезных бизнес-операций, так и в быту. В последнее время появилось множество ноутбуков со встроенным сканером отпечатков пальцев, клавиатур, компьютерных мышей, а также смартфонов для аутентификации пользователя.

Есть и минусы в этой, казалось бы, неоспоримой и не поддельной, аутентификации. Из-за использования сложных алгоритмов распознавания мельчайших папиллярных линий, система аутентификации может демонстрировать сбои при недостаточном контакте пальца со сканером. Обмануть средство аутентификации и саму систему защиты можно и с помощью муляжа (очень качественно выполненного) или мертвого пальца.

По принципу работы, используемые для аутентификации сканеры, делятся на три вида:

• оптические сканеры, функционирующие на технологии отражения, или по принципу просвета. Из всех видов, оптическое сканирование не способно распознать муляж, однако, благодаря своей стоимости и простоте, именно оптические сканеры наиболее популярны;
• полупроводниковые сканеры — подразделяются на радиочастотные, емкостные, термочувствительные и чувствительные к давлению сканеры. Тепловые (термосканеры) и радиочастнотные сканеры лучше всех способны распознать настоящий отпечаток и не допустить аутентификацию по муляжу пальца. Полупроводниковые сканеры считаются более надежными, нежели оптические;
• ультразвуковые сканеры. Данный вид устройств является самым сложным и дорогим. С помощью ультразвуковых сканеров можно совершать аутентификацию не только по отпечаткам пальцев, но и по некоторым другим биометрическим параметрам, таким как частота пульса и пр.

Аутентификация по сетчатке глаза. Данный метод стали использовать еще в 50-х годах прошлого столетия. В то время, как раз, была изучена и определена уникальность рисунка кровеносных сосудов глазного дна.

Сканеры сетчатки глаза имеют довольно большие габариты и более высокую цену, нежели сканеры отпечатков пальцев. Однако, надежность такого вида аутентификации гораздо выше дактилоскопии, что и оправдывает вложения. Особенности рисунка кровеносных сосудов глазного дна таковы, что он не повторяется даже у близнецов. Поэтому, такая аутентификация имеет максимальную защиту. Обмануть сканер сетчатки глаза, практически невозможно. Сбои при распознавании глазного рисунка незначительно малы — примерно, один на миллион случаев. Если, у пользователя нет серьезных глазных заболеваний (например, катаракта), он может уверенно использовать систему аутентификации по сетчатке глаза для защиты доступа к всевозможным хранилищам, приватных кабинетов и сверхсекретных объектов.

Сканирование сетчатки глаза предусматривает использование инфракрасного низкоинтенсивного излучения, которое направляется к кровеносным сосудам глазного дна через зрачок. Сигнал отображает несколько сотен характерных точек, которые записываются в шаблон. Самые современные сканеры вместо инфракрасного света направляют лазер мягкого действия.

Для прохождения данной аутентификации, человек должен максимально приблизить к сканеру лицо (глаз должен быть не далее 1,5 см от устройства), зафиксировать его в одном положении и направить взгляд на дисплей сканера, на специальную метку. Около сканера, в таком положении, приходится находиться приблизительно минуту. Именно столько много времени требуется сканеру для осуществления операции сканирования, после чего, системе понадобится еще несколько секунд для сравнения полученного образца с установленным шаблоном. Длительное нахождение в одном положении и фиксация взгляда на вспышку света и являются самыми большими недостатками использования данного вида аутентификации. Плюс, из-за относительно долгого сканирования сетчатки и обработки результатов, данное устройство невозможно устанавливать для аутентификации большого количества людей (например, проходной).

Аутентификация по радужной оболочке глаза. Данный метод аутентификации основан на распознавании уникальных особенностей радужной оболочки глаза.

Схожий на сеть, сложный рисунок подвижной диафрагмы между задней и передней камерами глаза — это и есть уникальная радужная оболочка. Данный рисунок человеку дается еще до его рождения и особо не изменяется в течении всей жизни. Надежности аутентификации методом сканирования радужной оболочки глаза способствует различие левого и правого глаз человека. Такая технология, практически, исключает ошибки и сбои при аутентификации.

Однако, сложно назвать устройства, считывающие рисунок радужной оболочки — сканерами. Это, скорее всего, специализированная камера, которая делает 30 снимков в секунду. Затем оцифровывается одна из записей и преобразовывается в упрощенную форму, из которой отбираются около 200 характерных точек и информация по ним записывается в шаблон. Это куда более надежно, чем сканирование отпечатков пальцев — для формирования таких шаблонов используются всего лишь 60-70 характерных точек.

Данный вид аутентификации предполагает дополнительную защиту от поддельных глаз — в некоторых моделях устройств, для определения «жизни» глаза, изменяется поток света, направленный в него и система отслеживает реакцию и определяет изменяется ли размер зрачка.

Данные сканеры уже широко используются, к примеру, в аэропортах многих стран для аутентификации сотрудников во время пересечения зон ограниченного доступа, а также, неплохо зарекомендовали себя в Англии, Германии, США и Японии во время экспериментального использования с банкоматами. Следует отметить, что при аутентификации по радужной оболочке глаза, в отличие от сканирования сетчатки, считывающая камера может находиться от 10 см до 1 метра от глаза и процесс сканирования и распознавания проходит намного быстрее. Данные сканеры стоят дороже, нежели вышеуказанные средства биометрической аутентификации, но, в последнее время и они становятся все более доступными.

Аутентификация по геометрии руки — данный метод биометрической аутентификации предполагает измерение определенных параметров человеческой кисти, например: длина, толщина и изгибы пальцев, общая структура кисти, расстояние между суставами, ширина и толщина ладони.

Руки человека не являются уникальными, поэтому для надежности данного вида аутентификации необходимо комбинировать распознавание сразу по нескольким параметрам.

Вероятность ошибок при распознавании геометрии кисти составляет около 0,1%, а это значит, что при ушибе, артрите и прочих заболеваниях и повреждениях кисти, скорее всего, пройти аутентификацию не удастся. Так что, данный метод биометрической аутентификации не подходит для обеспечения безопасности объектов высокой степени секретности.

Однако, данный метод нашел широкое распространение, благодаря тому, что он удобен для пользователей по целому ряду причин. Одной из немаловажных таких причин является то, что устройство для распознания параметров руки не принуждает пользователя к дискомфорту и не отнимает много времени (весь процесс аутентификации осуществляется за несколько секунд). Следующей причиной популярности аутентификации по геометрии руки можно назвать тот факт, что ни температура, ни загрязненность, ни влажность кисти не влияют на процедуру аутентификации. Также, удобен данный метод и тем, что для распознавания кисти можно использовать изображение низкого качества — размер шаблона, хранящегося в базе всего 9 байт. Процедура сравнения кисти пользователя с установленным шаблоном очень проста и легко может быть автоматизирована.

Устройства данного вида биометрической аутентификации могут иметь разный внешний вид и функционал — одни сканируют лишь два пальца, другие делают снимок всей руки, а некоторые современные устройства при помощи инфракрасной камеры сканируют вены и по их изображению осуществляют аутентификацию.

Данный метод впервые был использован в начале 70-х годов прошлого века. Сегодня подобные устройства можно встретить в аэропортах и различных предприятиях, где необходимо формировать достоверные сведения о присутствии того, или иного человека, учета рабочего времени и прочих процедур контроля.

Аутентификация по геометрии лица. Этот биометрический метод аутентификации является одним из «трёх больших биометрик» наряду с распознаванием по радужной оболочке и сканированию отпечатков пальцев.

Данный метод аутентификации подразделяется на двухмерное и трехмерное распознавание. Двухмерное (2D) распознавание лица используется уже очень давно, в основном, в криминалистике. Но, с каждым годом данный метод усовершенствуется, повышая, этим самым, уровень своей надежности. Однако, до совершенства двухмерному методу распознавания лица еще далеко — вероятность ложных срабатываний при данной аутентификации варьируется от 0,1 до 1 %. Еще выше частота ошибок непризнания.

Куда больше надежд возлагают на новейший метод — трехмерное (3D) распознавание лиц. Оценки надежности данного метода пока не выведены, так как он является относительно молодым. Разработкой систем трехмерного распознавания лиц занимаются около десяти ведущих мировых ИТ-компаний, в том числе и из России. Большинство таких разработчиков предоставляют на рынок сканеры вместе с программным обеспечением. И только некоторые работают над созданием и выпуском сканеров.

При трёхмерном распознавании лиц используется множество сложных алгоритмов, эффективность которых зависит от условий их применения. Процедура сканирования составляет около 20-30 секунд. В этот момент лицо может быть повернуто относительно камеры, что принуждает систему компенсировать движения и формировать проекции лица с четким выделением черт лица, таких как контуры бровей, глаз, носа, губ и др. Затем система определяет расстояние между ними. В основном, шаблон составляется из таких неизменных характеристик, как глубина глазных впадин, форма черепа, надбровных дуг, высота и ширина скул и прочих ярко выраженных особенностей, благодаря которым впоследствии система сможет распознать лицо даже при наличии бороды, очков, шрамов, головного убора и прочего. Всего для построения шаблона используется от 12 до 40 особенностей лица и головы пользователя.

Международный подкомитет по стандартизации в области биометрии (IS0/IEC JTC1/SC37 Biometrics) в последнее время занимается разработкой единого формата сведений для распознавания человеческих лиц на основе двух- и трехмерных изображений. Скорее всего, два данных метода объединят вы один биометрический метод аутентификации.

Термография лица. Данный биометрический метод аутентификации выражается в установлении человека по его кровеносным сосудам.

Лицо пользователя сканируется при помощи инфракрасного света и формируется термограмма — температурная карта лица, являющаяся достаточно уникальной. Данный метод по своей надежности сравним с методом аутентификации по отпечаткам пальцев. Сканирование лица при данной аутентификации можно производить с десятиметрового расстояния. Этот метод способен распознать близнецов (в отличии от распознавания по геометрии лица), людей, перенесших пластические операции, использующих маски, а также он эффективен не смотря на температуру тела и старение организма.

Однако, данный метод не распространен широко, возможно, из-за невысокого качества получаемых термограмм лиц.

Динамические методы биометрической аутентификации

Метод распознавания голоса. Биометрический метод аутентификации пользователя по голосу является наиболее доступным для реализации.

Данный метод позволяет произвести идентификацию и аутентификацию личности при помощи лишь одного микрофона, который подключен к записывающему устройству. Использование данного метода бывает полезным в судебных случаях, когда единственной уликой против подозреваемого служит запись телефонного разговора. Метод распознавания голоса является очень удобным — пользователю достаточно лишь произнести слово, без совершения каких-либо дополнительных действий. И, наконец, огромным преимуществом данного метода является право осуществления скрытой аутентификации. Пользователь не всегда может быть осведомлен о включении дополнительной проверки, а значит, злоумышленникам будет еще сложнее получить доступ.

Формирование персонального шаблона производится по многим характеристикам голоса. Это может быть тональность голоса, интонация, модуляция, отличительные особенности произношения некоторых звуков речи и другое. Если система аутентификации должным образом проанализировала все голосовые характеристики, то вероятность аутентификации постороннего лица никчемно мала. Однако, в 1-3 % случаев, система может дать отказ и настоящему обладателю ранее определенного голоса. Дело в том, что голос человека может меняться во время болезни (например, простуды), в зависимости от психического состояния, возраста и т.п. Поэтому, биометрический метод голосовой аутентификации нежелательно использовать на объектах повышенной безопасности. Он может быть использован для доступа в компьютерные классы, бизнес-центры, лаборатории и подобного уровня безопасности объекты. Также, технология распознавание голоса может применяться не только в качестве аутентификации и идентификации, но и как незаменимый помощник при голосовом вводе данных.

Метод распознавания клавиатурного почерка — является одним из перспективных методов биометрической аутентификации сегодняшнего дня. Клавиатурный почерк представляет собой биометрическую характеристику поведения каждого пользователя, а именно — скорость ввода, время удержания клавиш, интервалы между нажатиями на них, частота образования ошибок при вводе, число перекрытий между клавишами, использование функциональных клавиш и комбинаций, уровень аритмичности при наборе и др.

Данная технология является универсальной, однако, лучше всего, распознавание клавиатурного почерка подходит для аутентификации удаленных пользователей. Разработкой алгоритмов распознавания клавиатурного почерка активно занимаются как зарубежные, так и российские ИТ-компании.

Аутентификация по клавиатурному почерку пользователя имеет два способа:

• ввод известной фразы (пароля);
• ввод неизвестной фразы (генерируется случайным образом).

Оба способа аутентификации предполагают два режима: режим обучения и режим самой аутентификации. Режим обучения заключается в многократном вводе пользователем кодового слова (фразы, пароля). В процессе повторного набора, система определяет характерные особенности ввода текста и формирует шаблон показателей пользователя. Надежность такого вида аутентификации зависит от длины вводимой пользователем фразы.

Среди преимуществ данного метода аутентификации следует отметить удобство пользования, возможность осуществления процедуры аутентификации без специального оборудования, а также возможность скрытой аутентификации. Минусом данного метода, как и в случае с распознаванием голоса, можно назвать зависимость отказа системы от возрастных факторов и состояния здоровья пользователя. Ведь, моторика, куда сильнее, нежели голос, зависит от состояния человека. Даже простая человеческая усталость может повлиять на прохождение аутентификации. Смена клавиатуры, также может быть причиной отказа системы — пользователь способен не сразу адаптироваться к новому устройству ввода и поэтому, при вводе проверочной фразы, клавиатурный почерк может не соответствовать шаблону. В частности, это влияет на темп ввода. Хотя, исследователи предлагают повысить эффективность данного метода за счет использования ритма. Искусственное добавление ритма (например, ввод пользователем слова под какую-то знакомую мелодию) обеспечивает устойчивость клавиатурного почерка и более надежную защиту от злоумышленников.

Верификация подписи. В связи с популярностью и массовому использованию различных устройств с сенсорным экраном, биометрический метод аутентификации по подписи становится очень востребованным.

Максимально точную верификацию подписи обеспечивает использование специальных световых перьев. Во многих странах электронные документы, подписанные биометрической подписью, имеют такую же юридическую силу, что и бумажные носители. Это позволяет осуществлять документооборот значительно быстрее и беспрепятственно. В России, к сожалению, доверие оказывает лишь бумажный подписанный документ, или электронный документ, на который наложена официально зарегистрированная электронная цифровая подпись (ЭЦП). Но, ЭЦП легко передать другому лицу, что не сделаешь с биометрической подписью. Поэтому, верификация по биометрической подписи является более надежной.

Биометрический метод аутентификации по подписи имеет два способа:

• на основе анализа визуальных характеристик подписи. Данным способом предполагается сравнение двух изображений подписи на соответствие идентичности — это может осуществляться как системой, так и человеком;
• способ компьютерного анализа динамических характеристик написания подписи. Аутентификация таким способом происходит после тщательного исследования сведений о самой подписи, а также о статистических и периодических характеристиках ее написания.

Формирование шаблона подписи осуществляется в зависимости от требуемого уровня защиты. Всего, одна подпись анализируется пол 100-200 характерным точкам. Если же, подпись ставится с использованием светового пера, то помимо координат пера, учитывается и угол его наклона, нажатие пера. Угол наклона пера исчисляется относительно планшета и по часовой стрелке.

Данный метод биометрической аутентификации, как и распознавание клавиатурного почерка, имеют общую проблему — зависимость от психофизического состояния человека.

Комбинированные решения биометрической аутентификации

Мультимодальная, или комбинированная система биометрической аутентификации — это устройство, в котором объединены сразу несколько биометрических технологий. Комбинированные решения по праву считаются наиболее надежными в плане защиты информации с помощью биометрических показателей пользователя, ведь подделать сразу несколько показателей гораздо сложнее, нежели один признак, что является, практически, не под силу злоумышленникам. Максимально надежными считаются комбинации «радужная оболочка + палец» или «палец + рука».

Хотя, в последнее время, популярность набирают системы типа «лицо + голос». Это связано с широким распространением коммуникационных средств, которые сочетают в себе модальности аудио и видео, например, мобильные телефоны со встроенными камерами, ноутбуки, видеодомофоны и прочее.

Комбинированные системы биометрической аутентификации значительно эжффективнее мономодальных решений. Это подтверждает множество исследований, в том числе опыт одного банка, который установил сперва систему аутентификации пользователей по лицу (частота ошибок за счет низкого качества камер 7 %), затем по голосу (частота ошибок 5% из-за фоновых шумов), а после, комбинировав эти два метода, достигли почти 100 % эффективности.

Биометрические системы могут быть объединены различными способами: параллельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна служить минимализация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации.

Помимо комбинированных систем аутентификации, можно использовать и многофакторные системы. В системах с многофакторной аутентификацией, биометрические данные пользователя используются вместе с паролем или электронным ключом.

Критерии биометрической идентификации

Для определения эффективности СКУД на основе биометрической идентификации используют следующие показатели:

• FAR — коэффициент ложного пропуска;
• FMR — вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных;
• FRR — коэффициент ложного отказа;
• FNMR — вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных;
• График ROC — визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR;
• Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) – коэффициент безуспешных попыток создать шаблон из входных данных (при низком качестве последних);
• Коэффициент ошибочного удержания (FTC) — вероятность того, что автоматизированная система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно;
• Ёмкость шаблона — максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

В России использование биометрических данных регулируются Статьей 11 Федерального закона «О персональных данных» № 152-ФЗ от 27.07.2006 г.

Сравнение по скорости аутентификации

Биометрическая СКУД использует:	Скорость аутентификации
Отпечаток пальца	Высокая
Распознавание лица 2D	Средняя
Распознавание лица 3D	Низкая
Радужная оболочка глаза	Высокая
Сетчатка глаза	Низкая
Рисунок вен	Высокая

Скорость аутентификации зависит от времени захвата данных, размеров шаблона и объема ресурсов, отведенных на его обработку, и основных программных алгоритмов применяемых для реализации конкретного биометрического метода.

Сравнение биометрических методов по устойчивости к фальсификации данных

Биометрическая СКУД использует:	Фальсификация
Отпечаток пальца	Возможна
Распознавание лица 2D	Возможна
Распознавание лица 3D	Проблематична
Радужная оболочка глаза	Безуспешна
Сетчатка глаза	Невозможна
Рисунок вен	Невозможна

Фальсификация биометрических данных это в любом случае достаточно сложный процесс, зачастую требующий специальной подготовки и технического сопровождения. Но если подделать отпечаток пальца можно и в домашних условиях, то об успешной фальсификации радужной оболочки — пока не известно. А для систем биометрической аутентификации по сетчатке глаза создать подделку попросту невозможно.

Сравнение доступности методов биометрической идентификации в России

Биометрическая СКУД использует:	Доступность на российском рынке
Отпечаток пальца	Высокая
Распознавание лица 2D	Средняя
Распознавание лица 3D	Средняя
Радужная оболочка глаза	Низкая
Сетчатка глаза	Низкая
Рисунок вен	Высокая

Доступность СКУД, использующих тот или иной метод биометрической аутентификации, зависит от распространенности их в целом. И, конечно, специфика российского рынка накладывает свои ограничения.

При учете сложных экономических условий на передний план выходит цена. При чем, для России играет роль не только сравнительная оценка стоимости реализации различных методов, но и наличие оборудования отечественного производства, использующего для биометрической идентификации обозначенный метод. В первую очередь, наличие собственных производителей на порядок снижает стоимость оборудования. Кроме того, доступность оборудования позволяет рассчитывать на быструю замену или ремонт комплектующих в случае необходимости.

С распознаванием отпечатков пальцев проблем не возникает: потребителю доступен широкий ассортимент оборудования как импортного, так и российского производства. Последнее, естественно, дешевле и пользуется популярностью у клиентов и инсталляторов. В том числе, для реализации систем многофакторной аутентификации.

Примерно та же картина с методом распознавания рисунка вен: наличие на рынке отечественного оборудования делает эту технологию достаточно популярной.

Двухмерная идентификация по лицу недостаточно эффективна для построения системы безопасности на ее основе. Скорее этот метод используется для задач видеоаналитики или в качестве одной из составляющих для мультифакторных систем аутентификации. При необходимости, можно найти отечественных производителей для решения этих задач.

Трехмерная аутентификация – дорогое удовольствие, даже при простом сравнении методов биометрической идентификации. Стоит учесть и тот факт, что выбор российских производителей, мягко говоря, ограничен.

Метод аутентификации по сетчатке глаза настолько узкоспециализирован, а объекты, для которых он предназначен, настолько секретны, что лучше о его доступности даже не думать и не говорить вслух.

Метод идентификации по радужной оболочке глаза уже много лет считается одним из самых перспективных и эффективных, и его доля на мировом рынке, конечно, растет. При этом высокая стоимость и сложная ситуация с патентами на технологию – являются ограничителями и на мировой арене. Для российского рынка, с учетом курса рубля к иностранным валютам, стоимость технологии огромна и оборудование иностранного производства, по этой причине, доступно только под заказ. Что касается российских производителей, им, кроме прочего, придется пробиваться еще и через бюрократические препоны своего отечества. Поэтому, не смотря на всю перспективность метода, оборудования чисто российского производства на нашем рынке нет.

Сравнение по возможности бесконтактной аутентификации

Биометрическая СКУД использует:	Бесконтактная аутентификация во время движения
Отпечаток пальца	Безуспешна
Распознавание лица 2D	На большом расстоянии
Распознавание лица 3D	На среднем расстоянии
Радужная оболочка глаза	На большом расстоянии
Сетчатка глаза	Невозможна
Рисунок вен	На маленьком расстоянии

Бесконтактная аутентификация дает массу преимуществ использования биометрических методов в системах физической безопасности на объектах с высокими санитарно-гигиеническими требованиями (медицина, пищевая промышленность, научно-исследовательские институты и лаборатории). Кроме того, возможность идентификации удаленного объекта ускоряет процедуру проверки, что актуально для крупных СКУД с высокой поточностью. А также, бесконтактная идентификация может использоваться правоохранительными органами в служебных целях. Именно поэтому ученые стремятся разработать бесконтактные системы аутентификации по отпечатку пальца, но еще не достигли устойчивых результатов. Особенно эффективны методы, позволяющие захватывать биометрические характеристики объекта на большом расстоянии и во время движения. С распространением мегапиксельных камер видеонаблюдения реализация подобного принципа работы становится все более легкой.

Сравнение по стоимости реализации биометрических методов в СКУД

Биометрическая СКУД использует:	Стоимость
Отпечаток пальца	Низкая
Распознавание лица 2D	Средняя
Распознавание лица 3D	Высокая
Радужная оболочка глаза	Высокая
Сетчатка глаза	Высокая
Рисунок вен	Средняя

Стоимость систем контроля и учета доступа в зависимости от используемых методов биометрической идентификации крайне различается между собой. Впрочем, разница может быть ощутимой и внутри одного метода, в зависимости от назначения системы (функциональности), технологий производства, способов повышающих защиту от несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение биометрических методов по совокупности факторов

Безусловно, выбор метода биометрической аутентификации для системы контроля доступа в первую очередь зависит от предъявляемых к ней требований. Тем не менее, сравнение биометрических методов по совокупности факторов наглядно демонстрирует их преимущества в целом.

И если рост систем, базирующихся на распознавании радужной оболочки глаза, ограничен высокой стоимостью и малой доступностью для российского потребителя, то потенциал метода биометрической аутентификации по рисунку вен – очевиден.

Сравнение методов биометрической аутентификации с использованием математической статистики (FAR и FRR)

Главными, для оценки любой биометрической системы, являются два параметра:

FAR (False Acceptance Rate) — коэффициент ложного пропуска, т.е. процент возникновения ситуаций, когда система разрешает доступ пользователю, незарегистрированному в системе.

FRR (False Rejection Rate) — коэффициент ложного отказа, т.е. отказ в доступе настоящему пользователю системы.

Обе характеристики получают расчетным путем на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.

Для самых популярных на сегодняшний день методов биометрической идентификации средние значения FAR и FRR выглядят следующим образом:

Биометрическая СКУД использует:	FAR	FRR
Отпечаток пальца	0,001%	0,6%
Распознавание лица 2D	0,1%	2,5%
Распознавание лица 3D	0,0005%	0,1%
Радужная оболочка глаза	0,00001%	0,016%
Сетчатка глаза	0,0001%	0,4%
Рисунок вен	0,0008%	0,01%

Но для построения эффективной системы контроля доступа недостаточно отличных показателей FAR и FRR. Например, сложно представить СКУД на основе анализа ДНК, хотя при таком методе аутентификации указанные коэффициенты стремятся к нулю. Зато растет время идентификации, увеличивается влияние человеческого фактора, неоправданно возрастает стоимость системы.

Таким образом, для качественного анализа биометрической системы контроля доступа необходимо использовать и другие данные, получить которые, порой, возможно только опытным путем.

В первую очередь, к таким данным нужно отнести возможность подделки биометрических данных для идентификации в системе и способы повышения уровня безопасности.

Во- вторых, стабильность биометрических факторов: их неизменность со временем и независимость от условий окружающей среды.

Как логичное следствие, — скорость аутентификации, возможность быстрого бесконтактного снятия биометрических данных для идентификации.

И, конечно, стоимость реализации биометрической СКУД на основе рассматриваемого метода аутентификации и доступность составляющих.

Сравнение биометрических методов по психологическому комфорту пользователя

Биометрическая СКУД использует:	Комфорт пользователя
Отпечаток пальца	Средний
Распознавание лица 2D	Высокий
Распознавание лица 3D	Средний
Радужная оболочка глаза	Высокий
Сетчатка глаза	Низкий
Рисунок вен	Средний

Психологический комфорт пользователей – также достаточно актуальный показатель при выборе системы безопасности. Если в случае с двухмерным распознаванием лиц или радужной оболочкой – оно происходит незаметно, то сканирование сетчатки глаза – довольно неприятный процесс. А идентификация по отпечатку пальца, хоть и не приносит неприятных ощущений, может вызывать негативные ассоциации с методами криминалистической экспертизы.

Сравнение по чувствительности к внешним факторам

Биометрическая СКУД использует:	Чувствительность к влиянию внешних факторов
Отпечаток пальца	Высокая
Распознавание лица 2D	Высокая
Распознавание лица 3D	Низкая
Радужная оболочка глаза	Средняя
Сетчатка глаза	Высокая
Рисунок вен	Средняя

Влияние параметров окружающей среды на эффективность работы СКУД зависит от алгоритмов и технологий работы, реализованных производителем оборудования, и может значительно отличаться даже в рамках одного биометрического метода. Ярким примером подобных различий могут послужить считыватели отпечатков пальцев, которые в целом довольно чувствительны к влиянию внешних факторов.

Если сравнивать остальные методы биометрической идентификации – самым чувствительным окажется распознавание лиц 2D: здесь критичным может стать наличие очков, шляпы, новой прически или отросшей бороды.

Системы, использующие метод аутентификации по сетчатке, требуют довольно жесткого положения глаза относительно сканера, неподвижности пользователя и фокусировки самого глаза.

Методы идентификации пользователя по рисунку вен и радужной оболочке глаза сравнительно стабильны в работе, если не пытаться использовать их в экстремальных условиях работы (например, бесконтактная аутентификация на большом расстоянии во время «грибного» дождя).

Наименее чувствительна к влиянию внешних факторов трехмерная идентификация по лицу. Единственным параметром, который может повлиять на работу подобной СКУД, является чрезмерная освещенность.

Сравнение биометрических методов по возможности строгой аутентификации

Биометрическая СКУД использует:	Строгая аутентификация (один фактор)
Отпечаток пальца	Возможна
Распознавание лица 2D	Нет
Распознавание лица 3D	Нет
Радужная оболочка глаза	Возможна
Сетчатка глаза	Возможна
Рисунок вен	Возможна

Повышение уровня безопасности биометрической системы контроля доступа, как правило, достигается программно-аппаратными методами. Например, технологии «живого пальца» для отпечатков, анализ непроизвольных подрагиваний – для глаз. Для увеличения уровня безопасности биометрический метод может являться одной из составляющих многофакторной системы аутентификации.

Включение в программно-аппаратный комплекс дополнительных средств защиты обычно довольно ощутимо увеличивает его стоимость. Однако, для некоторых методов возможна строгая аутентификация на основе стандартных составляющих: использование нескольких шаблонов для идентификации пользователя (например, отпечатки нескольких пальцев).

Какие существуют проблемы с биометрией?

В то же время способ имеет свои изъяны. Так, заметной теоретической проблемой является требование уникальности, которое, согласно некоторым измерениям, не может быть полностью выполнено. В связи с этим вводят два понятия: частота ложного одобрения (false acceptance rate, FAR) и частота ложного отказа (false rejection rate, FRR).

Первый параметр отражает вероятность того, что по данным пользователя А будет идентифицирован / аутентифицирован пользователь В — например, в результате совпадения их показателей.

Второй параметр — это, наоборот, вероятность того, что система не узнает пользователя, посчитав его посторонним лицом. По некоторым данным, если для отпечатков пальцев средний FAR составляет 0,01%, то для лица и голоса (тех самых параметров, которые будут использовать отечественные банки) он может достигать 1-2%. Именно поэтому существует мнение, что биометрия не подходит для массового внедрения: если одна попытка аутентификации из ста будет заканчиваться несанкционированным доступом, то в масштабах страны это даст миллионы инцидентов.

Российский рынок биометрии

В рейтинге стран по использованию биометрии⁷ России присудили 16 баллов из 25. Столько же получили Канада, Аргентина и Япония.

Прогнозируемые ежегодные темпы роста⁸ биометрических технологий в России в ближайшие три года превысят общемировой показатель более чем в 1,5 раза.

Доля России в общемировом объеме рынка биометрии существенно выросла за последние четыре года, и эта тенденция роста сохранится. Однако необходимо отметить, что сам показатель продолжает быть незначительным: к 2022 г. он немного превысит 1%.

Российский рынок биометрических технологий за последние четыре года демонстрировал активный рост на уровне 35,74% CAGR. Согласно прогнозам J’son & Partners Consulting, к концу 2022 г. рынок вырастет в 2,5 раза по сравнению с 2018 г. Прогнозируемые ежегодные темпы роста биометрических технологий в России в ближайшие четыре года превысят общемировой показатель в 1,6 раза и составят 25,62%.

Лицо

Структура российского рынка биометрических технологий значительно отличается от мирового. В то время, как в глобальном пространстве доминирующую долю продолжают занимать технологии распознавания по отпечатку пальца, в России наблюдается активное внедрение технологий распознавания по лицу. За последние три года они увеличили свою долю в общем объеме российского биометрического рынка почти до 50%, демонстрируя невероятный CAGR 106,7% в период 2015–2018 гг.

Ключевые факторы, обусловливающие рост лицевой биометрии в России:

1) технологический прорыв в области машинного обучения естественным путем обеспечил развитие технологий распознавания по лицу;

2) внедрение этой технологии в российский рынок, движущей силой которого стали достижения российских фирм (NtechLab, 3DiVi, ЦРТ, Tevian), занимающих первые места в международных конкурсах, что вызвало достаточный интерес со стороны крупных инвесторов и поддержку государства.

В ближайшие четыре года темпы роста технологии распознавания лица в России будут в 1,7 раза превышать аналогичный показатель по миру.

Вены руки

За последние четыре года российский рынок распознавания по венам руки демонстрировал рост в 46,08% CAGR (в 4,6 раза выше, чем для технологии распознавания по отпечаткам пальцев). Доля этого сегмента в общем объеме российского биометрического рынка в четыре раза превышает аналогичный общемировой показатель. Если в структуре мирового рынка биометрических технологий распознавание по венам руки занимает около 5%, то для России этот показатель составляет 17,3%. Аналитики отмечают, что большой вклад в развитие распознавания по венам руки внесла ведущая российская фирма «Прософт-Биометрикс». Необходимо отметить, что на российском рынке присутствуют новые игроки в этом сегменте, в частности компания HBS с технологией Hitachi (распознавания вен пальца).

Отпечатки пальцев

Распознавание по отпечаткам пальцев в России продолжает доминировать только в сегменте СКУД (преимущественно за счет более низкой стоимости), а также в области криминалистики. В общем же объеме российского биометрического рынка доля отпечатков пальцев сокращается, за последние четыре года более чем в два раза.

Голос

Рост технологий распознавания по голосу в России сдерживается как ограниченным функционалом применения (колл-центры), так и технологическим несовершенством модальности.

Радужная оболочка глаза (РОГ)

Технологии распознавания по РОГ ввиду высокой стоимости продолжат быть очень нишевым продуктом: ключевой целевой рынок будет фокусироваться на пограничном контроле и объектах с высокими требованиями к безопасности. Доля этой модальности на российском рынке к 2022 г. составит не более 1,2% (для сравнения: в мире этот показатель прогнозируется на уровне 13,5%). Ведущая российская компания по разработке систем РОГ – «ВЗОР Системы Идентификации».

Тренды российского рынка

Согласно имеющимся прогнозам, к 2022 г. доля биометрических СКУД и систем учета рабочего времени в общем объеме российского рынка достигнет 27% и будет соответствовать текущему уровню проникновения биометрии в карточные СКУД в мире. В технологическом плане в сегменте СКУД продолжают доминировать технологии отпечатков пальцев. Распознавание по венам в СКУД также занимает большую долю. Актуальной темой в последние 2–3 года для СКУД является распознавание лиц.

Ключевой тренд российского рынка биометрических технологий – развитие клиентских сервисов. Так, на спортивных объектах осуществляется переход от систем видеоаналитики к биометрии, интегрированной с билетными кассами. На транспорте – переход от систем видеонаблюдения и биометрических СКУД к системам Self-Boarding. В банковском секторе – от физических СКУД к удаленной идентификации клиентов. В секторе ритейла – от систем учета рабочего времени сотрудников к биометрическим платежным системам.

Практика применения биометрии в России

Исторически первой формой работы с биометрическими данными можно смело назвать сбор сведений о правонарушителях в рамках работы силовых ведомств. Отпечатки пальцев, например, — классическое доказательство при расследовании преступлений. Работая с подозреваемыми и осужденными, правоохранительные органы фиксируют рост человека, характерные приметы его внешности.

При этом, если в обычных биометрических системах данные обезличиваются, то здесь, напротив, устанавливается точная связь измеренных параметров с конкретным человеком. В предыдущем разделе, рассматривая законодательство о персональных данных, мы отметили, что в связи с осуществлением правосудия или оперативно-розыскными мероприятиями согласие субъекта на сбор биометрических ПД не требуется; эти положения подчеркивают особый характер таких сведений.

Упоминания о биометрии в нашем обзоре законодательства начались с заграничных паспортов. Действительно, основной документ гражданина России за рубежом по сей день остается одной из главных областей применения биометрических технологий. Микросхема в подобном изделии бывает способна хранить не только общие сведения о владельце (например, имя, фотографию и т. п.), но и рисунок радужной оболочки глаза или отпечаток пальца.

Строго говоря, паспорт с биометрией не обязателен, но людей стараются стимулировать к получению именно такого документа — в частности, увеличением вдвое срока его действия. Иногда высказываются опасения относительно надежности биометрических паспортов и их устойчивости к подделке, а также в связи с возможностью считывать данные удаленно; однако в целом можно сказать, что удостоверение личности с помощью биометрии вызывает большее доверие — вплоть до того, что некоторые страны готовы разрешать въезд только по этому типу документов.

Что можно делать при помощи биометрии В России?

• дистанционную регистрацию в банках
• открывать свой счет, делать вклад или оформлять кредит
• расплачиваться за покупки в некоторых магазинах, кофейнях и заправках
• снимать деньги в банкомате.

Для чего российские банки собирают биометрию?

Работа над системой хранения и использования данных началась еще в 2017 году. С 1 июля 2018 года была запущена Единая биометрическая система — база, в которой хранятся биометрические данные граждан. Тогда же начали прием биометрии несколько крупных банков — Сбербанк, Альфа-Банк, ВТБ, Почта Банк, Райффайзен и другие.

Разработчиком и оператором системы выступает Ростелеком — он обрабатывает данные и обеспечивает их безопасное хранение. Сейчас в биометрическую систему можно сдать запись голоса и изображение лица. По этим данным можно идентифицировать человека как в отделении, так и удаленно — например, по телефону или через мобильное приложение. Возможно, в будущем в системе будут храниться и другие параметры — отпечатки пальцев или снимки радужки глаза.

Биометрическая система должна облегчить работу банков и процесс оформления финансовых продуктов для их клиентов. Теперь, чтобы определить личность клиента, не обязательно требовать паспорт — достаточно сопоставить голос и лицо с записями в базе. Клиент банка может оформить любой его продукт — например, вклад или кредит — в любое время и в любом месте по телефону или в интернет-банке. Банковские услуги станут доступнее людям из удаленных регионов, где выбор банков ограничен или отсутствует.

Как сдать биометрию?

Узнать, где в вашем городе можно сдать свои голос и лицо, можно с помощью карты на сайте Центробанка. Здесь можно найти список отделений банков с адресами и временем работы. Список постоянно расширяется, в нем появляются новые отделения и банки.

Для сдачи своих данных нужны только паспорт, СНИЛС и аккаунт на Госуслугах. После того, как вы подпишите согласие на обработку, сотрудник банка начал сбор биометрии. Процесс состоит из записи голоса и изображения лица. На первом этапе нужно три раза прочитать вслух цифры, например, — от 0 до 9, затем от 9 до 0, и в случайном порядке. На втором этапе сотрудник фотографирует лицо как на паспорт.

Отметим, что сбор биометрии может отличаться от места к месту.

Безопасно ли сдавать биометрию?

Сразу после первых новостей о начале сбора банками биометрии появились люди, которые начали сомневаться в надежности хранения своих данных. С одной стороны, они боялись, что дырами в системе могут воспользоваться мошенники – в том числе, подставные люди в банках – чтобы оформлять на посторонние лица кредиты. Другие опасаются того, что система не сможет правильно распознать человека из-за изменений в голосе (например, при простуде) или во внешности (например, после пластической операции или травмы).

Разработчики ЕБС учитывают эти проблемы и стараются свести их к минимуму. Биометрические данные записываются в ЕБС без привязки к персональным – ФИО, возрасту, номеру и серии паспорта, номеру СНИЛС и другим. Для их безопасного хранения используются современные средства шифрования, сертифицированные ФСБ и ФСТЭК. Передача информации происходит по защищенным каналам связи. Голос и изображение лица проверяются одновременно по множеству разных параметров. Как утверждают специалисты Ростелекома, вероятность ошибки – 1 на 10 000 000.

Конечно, уже сейчас можно достаточно точно смоделировать внешность любого человека и даже подделать его голос. Чтобы распознавать и отметать имитации, ЕБС вводит дополнительные методы подтверждения личности. Она обращает внимание на выражение лица, расположение камеры, интонацию и другие параметры, которые могут показать, что к системе обращается сам клиент, а не имитация. Иногда нужно будет ответить на контрольные вопросы или совершить дополнительные действия – например, дотронуться до мочки уха. Так дополнительно будет подтверждаться факт того, что с системой взаимодействует реальное лицо.

Как злоумышленник может обмануть биометрическую аутентификацию?

Нужно понимать, что при сканировании определенных параметров возможно возникновение ошибок в алгоритме распознавания. И в то же время, имея определенные знания, навыки и ресурсы, злоумышленник, может уклониться от тех или иных методов проверки подлинности.

В случае со сканером отпечатков пальцев, некоторые из них можно обмануть путем:

• изготовления трехмерной модели пальца из специального материала (выбирается исходя из принципа работы сканера);
• использования пальцев спящего человека, без сознания или мертвого;

Сканеры радужной оболочки и сетчатки глаза можно, с легкостью, обмануть качественной фотографией человека распечатанной на цветной бумаге. Однако, большинство современных сканеров умеет распознавать 2D модель и отличать ее от 3D, в таком случае, на снимок необходимо положить контактную линзу, что сымитирует блик (отражение света). Посмотрите наглядный видеоролик демонстрирующий процесс обхода сканера глаза на устройстве Samsung Galaxy S8:

Голосовые сканеры также имеют свои слабые места, которые возникают вследствие существования искусственного интеллекта и нейронных сетей способных имитировать голоса людей — такие системы имеют возможность скопировать любой человеческий голос и воспроизвести его за считанные секунды.

Сканеры лица человека не уступают по степени уязвимости, поскольку некоторые из таких систем, злоумышленник может обмануть использованием фотографии человека, как, например, в случае с Samsung Galaxy Note 8:

Основное достоинство и недостаток биометрической аутентификации

Явное преимущество системы — удобство, по причине того, что у Вас отсутствует необходимость запоминать кодовую комбинацию (пароль) или последовательность графического ключа, думать о том, что лучше установить: ПИН-код или графический ключ?

Явный недостаток — безопасность, в силу того, что существует масса уязвимостей и система распознавания не является надежной на все 100%. В то же время биометрические параметры (отпечаток пальца или рисунок радужной оболочки) нельзя изменить, в отличие от пароля или ПИН-кода. Это существенный недостаток, поскольку, если единожды данные попадут к злоумышленнику мы подвергаем себя серьезным рискам.

Учитывая, насколько сейчас распространена биометрическая технология распознавания в современных смартфонах, есть несколько рекомендаций, позволяющих в некоторой степени повысить уровень защиты:

• большинство отпечатков, которые мы оставляем на поверхности — это большого пальца и указательного, поэтому для Вашей аутентификации на смартфоне лучше всего использовать другие пальцы;
• несмотря на наличие биометрической проверки, применения надежного пароля или ПИН-кода — обязательное условие для полноценной безопасности.

Защита биометрических данных

Биометрическая система аутентификации, как и многие другие системы защиты, в любой момент может быть подвергнута нападению злоумышленников. Соответственно, начиная с 2011 года, международная стандартизация в области информационных технологий предусматривает мероприятия по защите биометрических данных — стандарт IS0/IEC 24745:2011. В российском законодательстве защиту биометрических данных регламентирует Федеральный закон «О персональных данных», с последними изменениями в 2011 году.

Наиболее распространенным направлением в области современных биометрических методов аутентификации является разработка стратегии защиты, хранящихся в базах данных биометрических шаблонов. Среди самых популярных киберпреступлений дня сегодняшнего во всем мире считается «кража личности». Утечка шаблонов из базы данных делает преступления более опасными, так как восстанавливать биометрические данные злоумышленнику проще за счет обратного инжиниринга шаблона. Поскольку биометрические характеристики неотъемлемы от своего носителя, похищенный шаблон нельзя заменить нескомпроментированным новым, в отличии от пароля. Опасность кражи шаблона еще заключается в том, что помимо доступа к защищенным данным, злоумышленник может заполучить секретную информацию о человеке, или организовать за ним тайную слежку.

Защита биометрических шаблонов базируется на трех основных требованиях:

• необратимость — данное требование ориентировано на сохранение шаблона таким образом, чтобы злоумышленнику было невозможно восстановить вычислительным путем биометрические характеристики из образца, или создать физические подделки биометрических черт;
• различимость — точность системы биометрической аутентификации не должна быть нарушена схемой защиты шаблона;
• отменяемость — возможность формирования нескольких защищенных шаблонов из одних биометрических данных. Данное свойство предоставляет биометрической системе возможность отзывать биометрические шаблоны и выдавать новые при компрометации данных, а также предотвращает сопоставление сведений между базами данных, сохраняя этим самым приватность данных пользователя.

Оптимизируя надежную защиту шаблона, главной задачей является нахождение приемлемого взаимопонимания между этими требованиями. Защита биометрических шаблонов строится на двух принципах: биометрические криптосистемы и трансформация биометрических черт. Последние изменения в законодательстве запрещают оператору биометрической системы самостоятельно, без присутствия человека, менять его персональные данные. Соответственно, приемлемыми становятся системы, хранящие биометрические данные в зашифрованном виде. Шифровать эти сведения можно двумя методами: с помощью обычного ключа и шифрование при помощи ключа биометрического — доступ к данным предоставляется исключительно в присутствии владельца биометрических показателей. В обычной криптографии ключ расшифровки и зашифрованный шаблон представляют собой две абсолютно разные единицы. Шаблон может считаться защищенным в том случае, если защищен ключ. В биометрическом ключе происходит одновременная инкапсуляция шаблона криптографического ключа. В процессе шифрования подобным способом, в биометрической системе хранится лишь частичная информация из шаблона. Ее называют защищенным эскизом — secure sketch. На основании защищенного эскиза и другого биометрического образца, схожего на представленный при регистрации, восстанавливается оригинальный шаблон.

ИТ-специалисты, занимающиеся исследованиями схем защиты биометрических шаблонов, обозначили два главных метода создания защищенного эскиза:

• нечеткое обязательство (fuzzy commitment);
• нечеткий сейф (fuzzy vault).

Первый метод годится для защиты биометрических шаблонов, имеющих вид двоичных строк определенной длины. А второй может быть полезным для защиты шаблонов, которые представляют собой наборы точек.

Внедрение криптографических и биометрических технологий положительное влияет на разработку инновационных решений для обеспечения информационной безопасности. Особенно перспективной является многофакторная биометрическая криптография, объединившая в себе технологии пороговой криптографии с разделением секрета, многофакторной биометрии и методы преобразования нечетких биометрических признаков в основные последовательности.

Невозможно сформировать однозначный вывод, какой из современных биометрических методов аутентификации, или комбинированных методов является наиболее эффективным для тех, или иных коммерческих из расчета соотношения цены и надежности. Определенно видно, что для множества коммерческих задач использовать сложные комбинированные системы не представляется логичным. Но, вовсе не рассматривать такие системы, тоже не верно. Комбинированную систему аутентификации можно задействовать с учетом требуемого в данный момент уровня безопасности с возможностью активации дополнительных методов в дальнейшем.

Производители систем защиты информации

На данный момент на рынке биометрических систем, которые может себе позволить рядовой пользователь лидируют несколько компаний.

• ZKTeco – китайская компания производит бюджетные устройства для контроля доступа с одновременным учетом рабочего времени, которые сканируют отпечатки пальцев и геометрию лица. Такое оборудование востребовано в финансовых и государственных организациях, на заводах и т.д.

   

• Ekey biometric systems – австрийская компания, лидер по разработке и внедрению биометрических систем в Европе. Наиболее известная продукция – сканеры отпечатков пальцев на основании радиочастотного и теплового анализа объекта.

   

• BioLink – российская компания создающая комплексные системы биологической аутентификации. Среди наиболее перспективных разработок IDenium – программно-аппаратный комплекс, использующий многофакторную аутентификацию для предоставления доступа к программным ресурсам организации с одновременным администрированием прав доступа на аппаратном уровне. Для этого используются устройства BioLink U-Match 5.0 – дактилоскопический сканер с интегрированным считывателем магнитных и/или чипоавных карт.т

Использование биометрических систем в бизнесе и не только существенно поднимет уровень безопасности, но и способствует укреплению трудовой дисциплины на предприятии или в офисе. В быту биометрические сканеры применяются гораздо реже из-за их высокой стоимости, но с увеличением предложения большинство этих устройств вскоре станет доступно рядовому пользователю.

Военное применение

Военные Соединенных Штатов собирают данные о лицах, радужных оболочках, отпечатках пальцев и ДНК в биометрической системе идентификации с января 2009 г. Биометрическая программа началась еще в 2004 г. и первоначально собирала отпечатки пальцев.

Имеются сведения о том, что за период 2008–2017 гг. министерство обороны арестовало 1700 человек на основе биометрических и судебно-медицинских совпадений.

Законодательство

Закон, расширяющий возможности применения биометрии⁹ и уточняющий требования к ее безопасности, с высокой степенью вероятности будет принят до конца 2020 г., заявил «Известиям» глава комитета Госдумы по финрынку Анатолий Аксаков. Сразу после вступления в силу поправок изображение лица и данные голоса можно будет использовать для оплаты покупок взглядом в камеру.

«Биометрическая оплата позволяет сократить время цикла обслуживания клиента с в среднем 20 до 5 секунд. Для удаленной идентификации точность распознавания составляет 99,99%. В системе работает алгоритм Liveness Detection, который позволяет отличить живого человека от фотографии и при необходимости запрашивать пароль», – заявили «Известиям» в «Ростелекоме».

Сегодня мы видим, что текущее развитие биометрических технологий на основе современных технических средств привело к тому, что практически каждый человек так или иначе соприкоснулся с биометрией, например при доступе к смартфону с помощью изображения лица или отпечатка пальца.

Мировой рынок биометрии

Согласно данным Global Markets Insights ^{5, 6}, глобальный рынок биометрических данных к 2024 г. превысит 50 млрд долларов.

Ожидается, что глобальный рынок автоматизированных систем идентификации отпечатков пальцев (AFIS) достигнет 26,55 млрд долларов к 2026 г., увеличившись в среднем на 18,6% в период с 2018 по 2026 гг.

Мировой рынок биометрии составил 17,28 млрд долларов в 2018 г. и, по прогнозам, достигнет 76,64 млрд долларов к 2027 г., увеличившись в среднем на 18%.