Саусақтардың ұшындағы үлгіні қайта шығаруға болады, ал бет жасанды болуы мүмкін, бұл тер туралы айтуға болмайды. Тердің сипаттамалары әр адамға тән болғандықтан, оны биометриялық аутентификация үшін пайдалануға болады. Мұндай қорытындыға 2017 жылы Джулиана Агудело, Владимир Привман және Ян Халамек кіретін ғалымдар тобы келді. Олардың зерттеу нәтижелері «Белсенді мультифакторлық дермальды амин қышқылдарын қолдану арқылы ұзақ мерзімді бақылаудың мүмкіндіктері мен қиындықтары» баяндамасында жарияланған. биометриялық аутентификациякиберқауіпсіздік үшін».

Ғалымдар ұсынған идея өте қарапайым: тердің құрамындағы амин қышқылдарының құрамы әр адам үшін бірегей және смартфонды осы құрамды анықтауға және оны басқалардан ажыратуға үйретсеңіз, пайдаланушыны оның терімен растауға болады. Пайдаланушының жеке басын тексерудің бұл әдісі смарт құрылғылардың құлпын ашудан қолданбалар ішіндегі деректерді қорғауға дейін кең ауқымда пайдаланылуы мүмкін. Сонымен қатар, парольді есте сақтай алмайтын немесе аяқ-қолын басқару мүмкіндігінен айырылған мүмкіндігі шектеулі жандар да пайдалана алады.

Басқа биометриялық аутентификация әдістерінен айырмашылығы, тердің бірегей химиялық құрамын қолдан жасау оңай емес. Ғалымдардың айтуынша, олар ұсынған идеяны алдағы 5-10 жылда тәжірибеде қолдануға болады.

Иіс

2009 жылы «ұлтқа зиян келтіруді жоспарлаған адамдарды анықтау мүмкіндігін» жақсарту мақсатында Министрлік ішкі қауіпсіздікдене иісін адамды бірегей анықтау әдісі ретінде қолдануға болатынын тексерді. Иістің өзгеруі ауыстырудың дәлелі болуы мүмкін.

Мадрид политехникалық университетінің зерттеушілері IIa Sistemas SL-мен бірлесіп, 2014 жылдың басында биометриялық сәйкестендіру технологиялары қатарында бет, саусақ ізі және көздің иірісін танумен тең дәрежеде орын алатын әдісті ұсынды.

Мадридтік ғалымдар әзірлеген жүйе адамдарды денеден шығатын иіс арқылы анықтауға қабілетті. Зерттеушілер әрбір адам ағзасында ауру, диета немесе жас әсер етпейтін тұрақты, ерекшеленетін «иіс үлгілері» бар деп мәлімдейді.

Зерттеушілер адам денесінің иістерінің «бірегей үлгілерін» тануға және олардың иесін 85% дәлдікпен анықтауға қабілетті сенсорды жасады. Датчик 13 еріктіге сынақтан өтті, оның сегізі ерлер және бесеуі әйелдер.

Ғалымдар күннің әртүрлі уақытында зерттелушілердің әрқайсысының таза жуылған алақанынан отыз иіс үлгісін алды. Әзірлеушілердің айтуынша, сенсордың сезімталдығы соншалықты жоғары болды, оны сабынмен, дезодорантпен, одеколонмен немесе иісті өзгертудің басқа әрекеттерімен алдау қиын болды.

В ресми мәлімдемеУниверситет ғалымдары бұл қазіргі кездегілерге қарағанда адамды анықтаудың «аз агрессивті» әдістерін құру мүмкіндігін ашатынына сенім білдіреді.

Ирис пен саусақ ізін тану жоғары сәйкестендіру дәлдігін қамтамасыз ететініне қарамастан, бұқаралық санада бұл технологиялар сот сараптамасымен тығыз байланысты, бұл сенімсіздік пен наразылық тудырады, дейді ғалымдар. Қазіргі даму сатысындағы тұлғаны тану қателердің тым жоғары деңгейін береді.

Осылайша, олардың жанынан өтіп бара жатқан адамды анықтай алатын иіс сенсорларының дамуы жеткілікті жоғары дәлдікпен сәйкестендірудің ыңғайлы және көзге түспейтін әдістерін әзірлеуге мүмкіндіктер ашады.

Зерттеушілер мұндай технологияларды әуежайларда, шекаралық бақылау бекеттерінде және қазіргі уақытта фото сәйкестендіру қолданылатын кез келген басқа жағдайларда қолдануға болатынына сенімді.

Иістерді анықтау - адамдарды табу және анықтау үшін қолданылатын ең көне әдістердің бірі, бірақ қазір бұл үшін сот сараптамасында арнайы үйретілген иттер қолданылады. Электрондық құрылғылардың көмегімен адамның иісін тиімді тану әдістерін әзірлеу салыстырмалы түрде жақында басталды.

Мәселен, 2013 жылдың сәуір айында швейцариялық ғалымдар тобы адамды тыныс иісі арқылы анықтау әдісін ұсынды. Зертханалық масс-спектрометрдің көмегімен ғалымдар тоғыз күн бойы 11 субъектіден тыныс алу үлгілерін алды. Ғалымдар тыныс алудың иісі де сыртқы факторларға, мысалы, иісті тағамдарды пайдалану немесе темекі шегуге байланысты өзгермейтін ерекше молекулалық үлгіге ие екенін дәлелдей алды.

Саусақтардың микровибрациясы

2017 жылдың күзінде Нью-Брансуиктегі Ратгерс университетінің инженерлері саусақтардың микровибрациялары арқылы адамдарға рұқсат беру әдісін ұсынды. Зерттеушілер әрбір қолданушы үшін олар бірегей болатынына және сәйкесінше, осылайша жеке қолтаңбаны алуға болады, оны жалған жасау өте қиын болады деп есептейді, деп жазады CNews.

Жүйе деп аталады VibWrite, ол өте қарапайым жұмыс істейді: қымбат емес діріл қозғалтқышы мен сенсор қатты бетке бекітіледі - ол ағаш, металл, пластик немесе шыны болсын; адам саусақпен бетке тиген кезде қозғалтқыштың дірілдеріне кедергілер енгізіледі, олар бірегей қолтаңбалар ретінде оқылады.

Сонымен қатар, олар әр саусақ үшін бірегей болады және олардың қысқа мерзімі авторизацияның жоғары сенімділігін қамтамасыз етеді, әсіресе кодты енгізумен, графикалық кілттермен және технологияны әзірлеушілер сендіргендей, дәстүрлі биометриялық құралдармен салыстырғанда.

Саусақ ізі немесе сетчатки сканерлерінен тағы бір артықшылығы - VibWrite жасау және пайдалану он есе арзанырақ.

95% дәлдік

Сынақтар 95 пайыз дәлдікті көрсетті. Рас, VibWrite пайдаланушыларды авторизация принципті түрде жұмыс істегенге дейін кодтарды бірнеше рет енгізуге мәжбүр етеді. Зерттеушілер жүйенің коммерциялық дайындығына жету үшін тағы екі жыл қажет деп есептейді.

VibWrite үй ішінде сыналған. Ауа-райы қиын жағдайда көшеде қалай жұмыс істейтіні әзірге белгісіз. «Даладағы» сынақтар әлі алда.

Жүрек

2019: Жүрек соғуымен

Жаңа жүйе аз қуат тұтынуымен ерекшеленеді, бұл оны тек қана емес, тиімді пайдалануға мүмкіндік береді стационарлық компьютерлерсонымен қатар мобильді құрылғыларда.

Сонымен қатар, адамды сәйкестендірудің сипатталған әдісі үшін жұмыс қашықтығы 30 м жетуі мүмкін, бұл оны адамдар көп жиналатын жерлерде, мысалы, әуежайларда төлқұжаттық бақылауды жеделдету үшін қатесіз тексерудің әлеуетті танымал және ыңғайлы әдісі етеді.

Ол сондай-ақ ересек адамның жүрегінің пішіні сирек кездесетін ауыр жүрек ауруы болмаса, ешқашан өзгермейтінін атап өтті.

2014

NASA дамуы

2014 жылы NASA реактивті қозғалыс зертханасы телефон арқылы жеке жүрек соғу үлгілерін тани алатын технология жасау жоспарын жариялады. Телефон шығаратын микротолқынды сигналдар денеден шағылысып, телефонның сенсорлары арқылы қабылданады және жүрек ырғағын қайта шығару үшін күшейтіледі. Аутентификациядан басқа, пайдаланушы дәрігермен кеңесу туралы ұсыныспен жүрек соғысындағы өзгерістер туралы ескертулерді де алады.

Бионим әзірлеген

2014 жылдың күзінде канадалық стартап Binym 14 миллион доллар көлеміндегі инвестициялық A раундын тартты.Оны Ignition Partners және Relay Venture қорлары басқарды. Турға Export Development Canada, MasterCard және Salesforce Ventures компаниялары да қатысты. Бионим 2011 жылы негізі қаланған. Ол 2013 жылдың тамыз айында инвестицияның бірінші кезеңін алды (1,4 миллион доллар). Шамамен сол уақытта компания Nymi білезігіне алдын ала тапсырыс ашты. Nymi жүрек бұлшықетінің электрлік белсенділігін өлшейді (электрокардиограмма) және бұл деректерді аутентификация үшін пайдаланады. Білезікті жасаушылар жүректің электрлік белсенділігі әр адам үшін бірегей және сондықтан құпия сөз бола алады деп мәлімдейді. Бұл бірегей деректер жүрек соғу жиілігіне байланысты емес, деп атап өтті компания.

Nymi саусақ ізін немесе иристі сканерлеуге ұқсас биометриялық аутентификация әдістерінің бірін ұсынады. Білезік алдын ала белсендіруді қажет етпейді, өйткені білезікте ол жүрек жұмысын үздіксіз бақылайды. Құрылғы шифрланған сымсыз сигнал жасайды және оны Bluetooth арқылы пайдаланушы қол жеткізгісі келетін құрылғыға жібереді.

Білезікті жеке компьютерге кіру үшін ғана емес, сонымен қатар үйдің, пәтердің немесе көліктің құлпын ашу үшін де пайдалану ұсынылады. Әзірлеушілер жүйеге үш факторлы аутентификацияны берді. Жеке басыңызды күніне бір рет немесе білезікті алып тастағаннан кейін ғана растау керек.

Электрокардиограммаға қол жеткізуден басқа, Nymi кіріктірілген акселерометр мен гироскоптың арқасында кеңістіктік қимылдарды пайдаланып құлыптарды ашуды қолдайды. Яғни, пайдаланушы, мысалы, ауада белгілі бір фигураны салуға шақырылады, оны тек өзі біледі, содан кейін білезік компьютерге сигнал жібереді немесе құлыпталады.

Саусақ іздері

Егер сіз өзіңіздің саусақтарыңыздың төсеніштеріне қарасаңыз - бұрын ешқашан қарамаған болсаңыз, дәл қазір жасаңыз - сіз күрделі үлгіні құрайтын сызықтарды көресіз. Бұл сызықтар папиллярлы деп аталады. Олар не үшін қажет, біржақты жауап жоқ (кейбір ғалымдар сызықтар кедір-бұдырға сезімталдықты екі реттік дәрежеге арттырады, басқалары тегіс заттарды (мысалы, тұтқаларды) мықтап ұстауға мүмкіндік береді дейді), бірақ бұл маңызды біз үшін бұл үлгі әр адам үшін бірегей және жасына қарай өзгермейді. Дәл осы факт 1877 жылы ағылшын Уильям Гершельге саусақ ізін – адамды папиллярлық үлгі бойынша анықтау әдісін – сот-медициналық ғылымда кеңінен танымал болуына мүмкіндік берді. .

Қатаң айтқанда, саусақ іздері - бұл қолдарымыз кез келген жерде, мысалы, смартфон экранында қалдыратын майлы белгілер. Бұл іздер саусақтарымыздың жастықшаларының папиллярлық үлгілері туралы ақпаратты алып жүреді. Рас, бәрі емес - белгілі бір басып шығару экранға саусақты қандай бұрышпен соққанымызға, қандай күшпен және т.б. байланысты. Бірақ жүз жылдан астам сот тәжірибесі, сондай-ақ біз оқыған барлық детективтер: егер анықтамалық баспа болса, онда тиесілілігін анықтауға болады.

Саусақ ізін сәйкестендіру технологиялары жалпы биометрияға тән барлық жақсылықты біріктірді. Саусақ ізімен анықталады ерекше адам, жетон немесе карта емес; Құпия сөзден айырмашылығы, саусақ ізін «қарап шығуға», ұмытуға, өз еркімен немесе еріксіз басқа біреуге ауыстыруға болмайды. Айтпақшы, заманауи сканерлер саусақ ізінің тірі адамға тиесілі екенін анықтауды үйренді және оларды қағазға, желатинге немесе шыныға із қалдыру арқылы алдауға болмайды. Жалған сәйкестендіру ықтималдығы 0,000000001% құрайды және басып шығаруды сканерлеуге қажетті уақыт секундтың бір бөлігінен аспайды.

Смартфонға саусақ ізі сканерін енгізу арқылы құпия сөздерді жоюға үлкен қадам жасалды. Технология бұрын қолданылғанына қарамастан, оны танымал етіп, кеңінен енгізе алған Apple болды.

Биометриялық деректерді жинаудың қарсыластары Touch ID функциясын қалай сынаса да, технология смартфонның құлпын ашу үшін ғана емес, сонымен қатар App Store дүкенінде сатып алулар жасау немесе Apple Pay қызметін пайдалану үшін белсенді түрде қолданылады.

Алдағы уақытта кейбір ірі банктер аутентификация әдісі ретінде саусақ ізі сканеріне ауысуды қарастыруда. Сонымен қатар, Visa одан әрі алға жылжиды - компания Visa Checkout онлайн төлем қызметінде дәл осындай мақсаттарда қолданылатын ирис сканерінің прототипін жасауда.

RichRelevance 2016 жылдың басында Атлант мұхитының екі жағындағы 2000 тұтынушыға сауалнама жүргізді. Олар сатып алушылар «керемет» және «қорқынышты» деп санайтын нәрселер арасындағы айырмашылықты түсіндіре отырып, технология олардың дүкендегі тұтынушылар тәжірибесі үлгісіне қалай әсер етуі мүмкін екендігі туралы сұрақтарға жауап берді.

Жаңа тәжірибелерге ашық болғанына қарамастан, сатып алушылар неғұрлым инвазивті технологияларды қабылдамайды, мысалы, қызметкер дүкенге барған кезде оларды анықтау үшін пайдалануға болатын бет-әлпетті тану бағдарламалық құралы.

Тауарларды төлеу процесінде саусақ ізін тану технологиясын бағалау кезінде респонденттердің жартысына жуығы (47,5%), егер бұл үйге жеткізу қызметін автоматты түрде алуға мүмкіндік берсе, бұл технологияны құптайды.

Бұған қоса, сауалнамаға қатысқан сатып алушылардың 62%-ы өздеріне ұнайтын басқа өнімдерге қатысты пікірлер мен ұсыныстарды көру үшін өнімді сканерлеу мүмкіндігін алғысы келеді, ал сатып алушылардың 52%-ы ұялы телефонынан басталатын қалқымалы ұсыныс мүмкіндігіне қарсы емес. құрылғылар.дүкенге кіре берістегі құрылғылар.

Хакерлер басқа біреудің смартфонының құлпын ашу үшін мейрамханадағы стақаннан саусақ іздерін алады

2019 жылдың қазан айының соңында Tencent Security X-Lab киберқауіпсіздік тобы мейрамханадағы стақанға саусақ ізін түсіріп, оны басқа біреудің смартфонының құлпын ашу үшін қалай пайдалану керектігін көрсетті.

Шанхайда өткен арнайы шарада зерттеушілер көрермендерді шыныға қол тигізуге шақырды. Содан кейін Tencent Security X-Lab басшысы Чен Ю смартфонын шығарып, саусақ іздерін суретке түсіріп, арнайы қосымша арқылы жүргізді. 20 минут ішінде команда саусақ іздерінің сканерлерімен жабдықталған үш смартфон мен екі көлікті оңай алдап жіберген саусақ іздерінің физикалық нұсқасын ала алды. Аппараттық құралмұндай хакерлік шабуыл үшін бар болғаны 140 доллар тұрады, ал бағдарламалық құралдан тек бір қосымша қажет. Tencent Security X-Lab саусақ ізінің көшірмелерін жасау үшін нақты қандай әдіс қолданғанын егжей-тегжейлі айтудан бас тартты.

X-Lab сарапшылары смартфондарда басқа екі түрімен бірге қолданылатын ультрадыбыстық саусақ ізі сенсорын бірінші болып бұзды деп мәлімдейді: сыйымдылық және оптикалық сенсорлар. Бұрын Чен командасы ескі сенсорларды мөлдір емес шағылыстыратын материал арқылы бұза алды. Табылған дизайн кемшілігі Huawei Mate 20 Pro қоса алғанда, жарты он шақты смартфон үлгісін қауіпке ұшыратты.

Web Authentication (WebAuthn) – веб-сайттардағы авторизацияға арналған биометриялық стандарт

Жақында көптеген сайттардағы авторизация процесі жеңілдетіліп, ноутбуктердегі аппараттық кілттер, арнайы қолданбалар, тіпті смартфондардағы саусақ ізі сенсорлары арқылы жүзеге асырылады. 2018 жылдың 10 сәуірінде бірқатар ұйымдар мен компаниялар, соның ішінде Microsoft және Google, жаңа стандартты қолдады, соның арқасында веб-әзірлеушілер өз сайттарында енгізеді. қосымша механизмдерпайдаланушы тіркелгілері мен деректерін сенімді қорғауға арналған рұқсаттар.

«Пайдаланушылар үшін бұл табиғи ауысу болады. Адамдар қазірдің өзінде ұялы телефондары мен компьютерлерінің құлпын ашу үшін саусақтары мен бет-әлпетін пайдаланады. [...] Олардың бүгін құлпын ашу үшін қолданатындары жақын арада оларға Bank of America, PayPal, eBay және Aetna кіретін сүйікті сайттары мен жергілікті қолданбаларына кіруге мүмкіндік береді», - деді Бретт МакДауэлл Motherboard-ке. FIDO Alliance атқарушы директоры. стандартты әзірлеуге қатысатын ұйым.

Веб-аутентификация (WebAuthn) деп аталатын стандарт веб-сайттарға немесе веб-қызметтерге құпия сөздердің орнына пайдаланушылардың түпнұсқалығын растау үшін немесе екі факторлы аутентификацияның екінші қадамы ретінде қолданбаларды, аппараттық құрал таңбалауыштарын немесе биометрияны пайдалануға мүмкіндік береді.

FIDO 2.0 Web API негізінде WebAuthn әзірленді, оның мүмкіндіктері көбірек және теориялық түрде құпия сөздерді пайдаланудан мүлдем бас тартуға мүмкіндік береді. Сонымен, WebAuthn сайттар мен қолданбаларда аутентификация үшін аппараттық кілттерді, саусақ іздерін, бетті тану, ирис сканерлері және басқа биометрияларды пайдалануды ұсынады.

McDowell түсіндіргендей, WebAuthn қолдауын жүзеге асырғысы келетін веб-әзірлеушілер JavaScript API қолдауын енгізуі керек. Жаңа стандартты қолдайтын сайттар мен қызметтерді авторизациялау үшін пайдаланушылар сәйкес құрылғыларды немесе қолданбаларды пайдалануы керек. Осыған байланысты Google мен Microsoft осы айдың соңына дейін FIDO2 деп аталатын «аутентификаторларды» енгізеді. Барлық Windows 10 құрылғылары оларды Windows Hello мүмкіндігі арқылы, ал Android жүйесінің көптеген нұсқалары Android Fingerprint API арқылы алады.

Саусақ ізі сенсорларын «алдау» тәсілі

Өздеріңіз білетіндей, әр адамның саусақ іздері бірегей және екеуі бірдей емес. Дегенмен, Нью-Йорк университеті мен Мичиган штаты университетінің зерттеушілерінің пікірінше, тіпті ішінара сәйкес келетін саусақ іздері биометриялық аутентификация жүйелерін алдауы мүмкін. Яғни, саусақ ізі сенсорлары бар смартфондар мен басқа да электронды құрылғылар әдетте сенетіндей қауіпсіз емес.

Мәселе мынада, олардың тым кішкентай өлшеміне байланысты сенсорлар саусақтың бүкіл бетін сканерлемейді, бірақ оның кішкене бөлігін ғана сканерлейді. Сонымен қатар, кейбір мобильді құрылғылар бірден бірнеше саусақ іздерін сақтауға мүмкіндік береді және олардың кез келгені сәйкес келсе, пайдаланушы идентификациясы орын алады.

Зерттеушілер ұсынғандай, көптеген адамдар үшін саусақ ізінің фрагменттері сәйкес келуі мүмкін және шабуылдаушылар биометриялық аутентификация жүйесін айналып өту үшін әмбебап «бас саусақ ізін» жасай алады. Ғалымдар 8,2 мың саусақ ізінің фрагменттерін талдап, көптеген сіріңкелерді тапты. Коммерциялық саусақ ізін тексеру бағдарламалық құралын пайдалана отырып, олар кездейсоқ таңдалған 800 саусақ іздерінің әрбір тобы үшін 92 әлеуетті «бас саусақ іздерін» анықтады. Зерттеушілер «бас саусақ ізін» топтағы қалғандардың кем дегенде 4% сәйкес келетін фрагмент деп санады.

Зерттеу барысында саусақтың бүкіл бетінің 800 толық ізінен тек бір ғана «мастер баспа» табылғанын ескеріңіз. Зерттеушілер әмбебап «шебер басып шығаруды» талдап, оны фрагменттерге бөлді. Белгілі болғандай, саусақ ізінің әмбебап фрагменттері аутентификация жүйесін айналып өтуді одан да жеңілдетеді.

Киберқылмыскерлер саусақ іздері мен ирис үлгісін оқуды үйренеді

Сондай-ақ киберқылмыстық қауымдастықтар адам беттерін бүркемелеуге мүмкіндік беретін мобильді қосымшаларды әзірлеуді белсенді түрде талқылап жатқаны белгілі болды. Мұндай бағдарламалар бет-әлпетті тану жүйесін алдау үшін әлеуметтік желілерде жарияланған шынайы адамдардың фотосуреттерін пайдалануға көмектеседі.

«Бұзылған жағдайда оңай өзгертуге болатын құпия сөздер немесе PIN кодтарынан айырмашылығы, саусақ іздерін немесе ирис үлгілерін өзгерту мүмкін емес. Тиісінше, егер биометриялық деректер бір рет қате қолдарға түссе, оларды одан әрі пайдалану үлкен қауіптерге толы болады. Сондықтан оларға ерекше сенімді қорғау әдістері қажет, - деп атап өтті Ольга Кочетова, Касперский зертханасының ақпараттық қауіпсіздік бойынша сарапшысы. – Қауіпті де олардың қазіргі заманға енуінде электрондық төлқұжаттаржәне визалар, яғни мұндай құжаттарды ұрлау шабуылдаушының қолында адамның жеке басын анықтауға болатын барлық ақпараттың іс жүзінде болуына әкеледі.

Кейбір смартфондардың саусақ ізі сенсорларын принтер арқылы алдауға болады

Осы саладағы мамандар компьютерлік қауіпсіздік 2015 жылы Мичиган университетінен (АҚШ) көптеген заманауи смартфондар кәдімгі сия бүріккіш принтермен жабдықталған саусақ ізі сканерін бұзды. Зерттеу туралы мақала университет сайтында жарияланған.

Осы уақытқа дейін латекс немесе желім сияқты қолдан басып шығару арқылы саусақ ізі сканерлерін алдауға болатын еді, бірақ бұл процесс көп уақытты қажет етеді және алынған басып шығару сапасы кейде тым нашар.

Американдық зерттеушілер қарапайым және тиімді әдісті тапты. Ол үшін олар әріптестерінің бірінің сұқ саусақ ізін 300 нүкте/дюйм жиілікте сканерлеп, содан кейін әдеттегі принтер сиясын өткізгіш сиямен ауыстырып, жылтыр қағазға басып шығарды.

Алынған суреттер Samsung Galaxy S6 және Huawei Honor 7 смартфондарының кірістірілген сканерлерін сәтті алдауға мүмкіндік алды.Әдісті одан әрі сынау үшін зерттеушілер жобаның басқа қатысушыларының саусақ іздерін жасады және барлық жағдайда олар оны айналып өтуге мүмкіндік берді. құрылғылардың кіріктірілген қорғанысы, алайда, Huawei Honor 7 смартфонының сенсорын алдау үшін кейде тағы біраз әрекет қажет болды.

Зерттеу авторларының айтуынша, олар ашқан әдісті хакерлер пайдалануы мүмкін, ал смартфон өндірушілері құрылғыларын жабдықтайтын саусақ ізі сканерлерін жақсарту туралы ойлануы керек.

Дауыс биометриясы

Дауысы табиғи
арнайы білім мен дағдыларды қажет етпейді,
барлық адамдарға тең мүмкіндіктер береді

Медицинада сөйлеу технологиялары клиенттер туралы ақпаратты жазу және пациенттердің электронды жазбаларын жасау үшін қолданылады. Бұл дәрігерлердің жұмысын оңтайландырады және клиенттер үшін айқын жеңілдіктер жасайды. Дәрігер компьютер пернетақтасын пайдаланбайды, ол жай ғана медициналық параметрлер мен диагнозды белгілейді. Сөйлеуді тану жүйесі дауысты мәтінге аударып, жазып алады.

2018

Адам дауысын клондайтын бағдарламалық құрал жасалды

Дауыс идентификаторы байланыс орталықтарының қызметкерлеріне телефон арқылы қоңырау шалған азаматтарды дауысы арқылы анықтауға мүмкіндік береді. HMRC веб-сайтында хабарланғандай, қызмет іске қосылған кезде азаматтар Voice ID немесе оларды анықтау үшін әдеттегі әдістерді қолдануды таңдай алады. Дегенмен, Ұлыбританияда орналасқан Big Brother Watch ақпараттық-насихаттау ұйымы HMRC байланыс орталығына телефон арқылы хабарласуға тырысқанда таңдау жоқ екенін және қоңырау шалушылар Voice ID пайдалану үшін дауыс үлгісін ұсынуы керек екенін анықтады.

Дауысты жазудан аулақ болудың жалғыз жолы - жазу процесінде «жоқ» деп үш рет қайталау. Бір қызығы, бұл әдіс еш жерде айтылмағандықтан, құқық қорғаушылар өз бетінше анықтаған. Voice ID пайдалану немесе қолданбауды таңдаудың оңай жолын бермей, Big Brother Watch HMRC Еуропалық Одақта жақында күшіне енген Деректерді қорғаудың жалпы ережесін (GDPR) бұзатынын айтады.

Азаматтар дауыстық аутентификацияны пайдаланудан бас тарта алады, бірақ бұл үшін олар ұзақ және күрделі процестен өтуі керек. Дегенмен, Voice ID ескіргеннен кейін де дауыс үлгісі IRS дерекқорында қалады.

Құқық қорғаушылар ақпарат еркіндігі туралы заңға (FOIA) сұранысты HMRC-ке жіберді, бірақ агенттік пайдаланушы өз дауыс үлгісін дерекқордан қалай жоюға болатынын айтудан бас тартты. HMRC сонымен қатар үлгілерді қай мемлекеттік және жеке ұйымдарға беретінін айтудан бас тартты.

2018 жыл: Қытайлық нейрондық желі адамдардың дауысын 4 секундта клондайды

Baidu компаниясының қытайлық мамандары жасаған Жасанды интеллект, ол адам дауыстарын секундтарда қайталай алады, деп хабарлады Motherboard 2018 жылдың наурызында.

Нейрондық желі шақырылды терең дауыс 800 сағаттан астам 2400 түрлі дауыстары бар дыбыс файлын пайдаланып дауыстарға еліктеуді «үйренді». Нәтижесінде AI кез келген адам дауысын 4 секундтық тыңдау уақытына қарай көшіре алады (бір жыл бұрын нейрондық желіге жарты сағаттай уақыт кеткен) және әзірлеушілердің айтуынша, дауыстық көшірмені түпнұсқадан ажырату мүмкін емес. Сіз бекітуді тексере аласыз.

Дауысты растау әдісі бастапқыда 15 миллион жеке шот иелеріне қолжетімді болады. HSBC өкілдері айтқандай, бұл тезірек, оңай және әлдеқайда қауіпсіз болады. Банкирлер соңғы жағдайға ерекше назар аударады. Олар көптеген тұтынушылардың мобильді құрылғымен байланыстырылған бірнеше тіркелгілер үшін бірдей құпия сөзді жиі қолданатынын біледі. Осының арқасында олар алаяқтардың оңай олжасына айналады.

Техникалық тұрғыдан жаңа жүйеге көшу келесідей болады. Оны пайдаланғысы келетін клиент банкке өз дауысының жазбасын ұсынуы керек. Осы үлгі негізінде әр адамның сөйлеу дыбысын ерекше ететін сөйлеу жылдамдығы, модуляция және айтылу ерекшеліктері талданады.

Жүйе клиенттің тамағына суық тиіп кетсе де оның дауысын тани алатын болады.

Осыдан кейін, деп жазады The Telegraph, клиент келісілген мәтінді айту арқылы өз аккаунттарына кіре бастайды. Рұқсат, мысалы, «Менің дауысым - менің паролім» деген тіркес болуы мүмкін. Джо Гордонның айтуынша, жүйе клиенттің тамағы суық болса да дауысын тани алады, бұл оның сөйлеуіне әсер ететіні сөзсіз. «100-ден астам параметр ескеріледі, - дейді ол, - адамның дауыс жолы суық тиген жағдайда да өзгеріссіз қалады, сөйлеу жылдамдығы, екпін немесе айтылу сияқты мінез-құлық факторлары өз орнында қалады.

Жүйе әлі де істен шыққан ерекше сирек жағдайларда сіз әрқашан әдеттегі тексеруді пайдалана аласыз, деп қосады ол.

2016 жылдың жазының басына қарай банк оны клиенттерге ұсына алатындай, дауысты растау жүйесінің соңғы тестілеуі алдағы бірнеше апта ішінде аяқталуы керек. Сонымен қатар, жақында HSBC iPhone тіркелгісінің иелері үшін саусақ ізін тексеруді енгізді.

The Telegraph-тың хабарлауынша, басқа да ірі несиелік мекемелер мобильді банкинг үшін дәстүрлі парольдерден бас тарту курсын ұстанған. Lloyds банк тобы смартфонға қосылған дебеттік карталар үшін биометриялық тексеру жүйесін сынақтан өткізуде. Биометрика бере алатын мүмкіндіктерді көрсету үшін Ллойдс тіпті адамды жүрек соғу жиілігі бойынша танитын құрылғыны ойлап тапты.

RBS сонымен қатар саусақ ізін тексеруді қолдануды көздеп отыр. Barclays, басқа нәрселермен қатар, клиентке айтарлықтай сомаға төлем жасауға мүмкіндік бермес бұрын, оны саусағындағы қан ағымы арқылы анықтайтын сканермен тәжірибе жасауда, деп бұрын Telegraph хабарлады.

Микроқозғалыстар

Нью-Йорк технологиялық институтында жүзеге асырылған жобаның мақсаты – смартфонды ұстап тұрған қолдың микро қозғалыстары мен дірілдерін талдау, оны қолданушыны анықтауға болады. Адамның телефонды басқаратын қимылдары мен қимылдары, сондай-ақ мазмұнды қарау кезінде осы қимылдар арасындағы үзілістер зерттеледі.

Корнелл университетінің зерттеушілері танымал Kinect сенсорын тамақ дайындау және тіс тазалау сияқты күнделікті үй жұмыстарын талдау үшін бағдарламалады. Олардың мақсаты - ақылды үйлерде және жеке робот көмекшілерінде қозғалысты тану мүмкіндігін пайдалану, бірақ сыншылар бұл бейне ойындардың қоғамның құлдырауын бастайтынының анық және жасырын дәлелі деп жала жабу.

Жүру

Тұлғаны жүру арқылы анықтау үшін жасанды интеллект үйретілді

2018 жылдың мамыр айының соңында жасанды интеллект адамдарды жүрісінен тани алатыны белгілі болды. Әзірлеуді негізінен әуежайларда қолдану ұсынылады.

Манчестер университетінің зерттеушілері Испанияның Мадрид автономиялық университетінің (Universidad Autónoma de Madrid) әріптестерімен бірге еденге арналған арнайы сенсорлар мен датчиктердің көмегімен жасалған 127 адамның 20 мыңға жуық аяқ қозғалысын қамтитын адам жүруінің әлемдегі ең үлкен деректер базасын жасады. жоғары ажыратымдылықтағы камералар.

Бұл деректердің барлығы нейрондық желіге жүктелді, ол жаттығулардан кейін адамдарды жүрісінен 100 пайызға жуық дәлдікпен тани алды. AI жүйесінің жұмысы адамды оның ізінің кеңістіктік және уақыттық сипаттамалары бойынша анықтауға мүмкіндік беретін терең қалдық оқыту принципіне негізделген.

Манчестер университетінің зерттеуінің авторы Омар Кастилло Рейестің (Омар Костилла Рейес) айтуынша, әр адамның жүруі кезінде шамамен 24 түрлі қозғалыс параметрлерін ажыратуға болады. Қарапайым тілмен айтқанда, әрбір адамның ерекше қозғалыс үлгісі бар.

Мамандар әзірленген жүйе қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін адам көп жиналатын жерлерде пайдалы болады деп отыр. Жүйе өте дәл болғандықтан, оның көмегімен іздеуде жүрген адамды тез байқауға, сондай-ақ лаңкестік әрекеттер мен басқа да қылмыс түрлерінің алдын алуға болады.

Қазірдің өзінде паспорттық бақылау үшін әуежайларда нейрондық желіні пайдалану бойынша келіссөздер жүргізілуде. Саусақ ізі және көз торын сканерлеу сияқты биометриялық сәйкестендірудің басқа әдістерімен салыстырғанда жүруді тану айқын артықшылықтарға ие, өйткені жолаушылар тексеру үшін тоқтаудың қажеті жоқ - олар тек арнайы сенсорлық жолмен жүру керек.

Жапон зерттеушілерінің дамуы

Жапондық зерттеушілер адамның 3D кескіні 90% жағдайда оны жүрісінен дұрыс анықтай алатынын анықтады. Оның үстіне, жерде жатқан жалаң аяқ 99,6% уақыттың иесін анықтайды. Бұл әуежайдың қауіпсіздік қызметіне көмектесуі мүмкін - шұлық киген адамдардың кезегі анда-санда олардың жақтаулары арқылы өтеді.

Қолданушы әрекеттерін талдау

SRI International адамның жүрген немесе тұрған кездегі күйін сипаттайтын бірегей деректерді алу үшін смартфондарға орнатылған акселерометрлер мен гироскоптарды пайдаланады. Қадам ұзындығы, тепе-теңдікті сақтауға жұмсалған күш-жігер және қозғалыс жылдамдығы - бұл параметрлердің барлығы жеке. Қосымша сенсорлар басқа да физикалық сипаттамаларды жаза алады, мысалы, қолдың бағдары немесе пайдаланушының физикалық қалпы – басқа адамдарға жақын болу, отырған немесе тұрған күйде болу, бірдеңе алуға әрекет жасау, теру немесе телефонмен сөйлесу.

Ерін идентификациясы қауіпсіздік жүйелерінің тиімділігін арттыру үшін пайдаланылуы мүмкін және бетті тану, көздің торын сканерлеу және саусақ ізін алу сияқты қол жеткізу әдістеріне қосымша ретінде қызмет етеді. Технологияның пилоттық қолдануын банкоматтарда қызмет көрсету және қоғамдық орындарға кіруді бақылау үшін енгізу жоспарлануда.

Мұрын

Адамдарды анықтаудың ең дәл әдісі - көз торы, бірақ британдық ғалымдар қызықты ауыстыруды тапты. Олар PhotoFace бағдарламасын қолданып, барлық еріктілердің мұрындарын алты негізгі түрге бөлді: романеск, грек, нубия, аквилин, қыр мұрынды, вертет. Олар мұрынды жасыру немесе жасыру қиынырақ болатын әдістің артықшылығын қарастырады. Кемшілігі де анық - мұрынды сканерлеу көз торын сканерлеуге қарағанда әлдеқайда аз дәл нәтиже береді.

Алақандағы тамырлар үлгісін талдау

2018

2018 жылдың шілдесінде жапондық ірі супермаркеттер желісі Aeon Group Fujitsu PalmSecure вена үлгісіндегі төлем жүйесінің енгізілгенін жариялады. Айта кетейік, мұндай технология Қазақстанда алғаш рет іске қосылып отыр бөлшек сауда дүкендері. Пилоттық жоба аясында Aeon's Ministop сауда нүктелерінің кейбірі биометриялық сканерлермен жабдықталуда. Клиенттер Aeon Credit Service қызметіне жеке деректерін және алақанындағы тамырлардың суретін беру арқылы алдын ала тіркеледі. Банк картасы шотқа байланыстырылған.

2016

Мектеп асханалары әдетте мүлдем жарқырамайды, бірақ Флоридадағы бір кафе студенттерді түскі асқа ақшамен алмастыратын қол сканерлерін пайдалану арқылы басқаларынан ерекшеленеді. Жүйе карталар мен PIN кодтарды алақанмен физикалық жанасуды қажет етпейтін қызыл жарық сканерімен ауыстырады. Мектептегі таңғы астарды өздері жаңғырту керек.

Fiserv (Fayserv) қаржылық қызмет көрсету саласына арналған технологиялық шешімдерді жеткізуші 2016 жылдың көктемінде пальма сканерінің нарығына шығарылымын жариялады. Verifast– биометриялық аутентификация жүйелері, олардың көмегімен қаржы институттары алаяқтық жағдайларының санын азайтып, транзакция уақытын қысқартып, ұсынылатын қызметтердің сапасын жақсарта алады.

Протеинді талдау әдістемесі әлі жетілдірілмегенімен, ол адам қайтыс болғаннан кейінгі алғашқы сағаттар мен күндерде ғана емес, тіпті оның қайтыс болғаннан кейін бірнеше ғасырлар өткеннен кейін де адамды дәл анықтауға мүмкіндік береді. Ғалымдар 250 жылдан астам уақыт бұрын қайтыс болған бірнеше адамды сәтті анықтады.

Техника келесідей жұмыс істейді: шаш олардың ішіндегі ақуыздардың химиялық құрылымын бұзбайтын арнайы заттарда ерітіледі және бұл «сорпаның» құрамы ақуыз құрылымында 185 мутацияның болуы үшін талданады, олардың комбинациясы. Жердің әрбір тұрғыны үшін бірегей.

Сарапшылардың пікірінше, белоктардың мұндай жиынтығы артық - шын мәнінде, дәл сәйкестендіру үшін осындай жүзге жуық маркерлер жеткілікті. Қазір ғалымдар әдістемені қылмыстық істерді тергеу кезінде және қазба жұмыстары кезінде тәжірибеде ыңғайлы қолдану үшін жеңілдетіп, құнын төмендетумен айналысуда.

Бұл әдіс қаны мен шаштарын ДНҚ және ақуыз сынақтары үшін алуға келіскен алты ондаған еуропалық американдықтарда сыналған. Биологтардың айтуынша, олардың әрқайсысының жеке басы дұрыс анықталды, бұл шаштың өте кішкентай бөліктерінен қылмыскерлердің жеке басын есептеуде ақуыздарды қолдануға жол ашады. Бұл үшін салмағы 1 миллиграмм болатын үлгі жеткілікті, бұл бір шашта болатыннан сәл артық.

Аурикула

Жүрекше тек есту жолын қорғауға ғана жарамайды. Әзірленген жүйе ортаңғы құлақтың құбырлы құрылымын және жүрекшенің жалпы пішінін есте сақтайды, ол 99,6% жағдайда киген адамды дәл анықтай алатын «құлақ ізін» жасайды.

Гаджеттің жоғалуы немесе ұрлануы иесіне көптеген қиындықтар тудыруы мүмкін. Бұл қымбат гаджеттің жоғалуынан болатын материалдық шығын ғана емес, сонымен қатар жеке немесе корпоративтік деректерге, онлайн-банкинг қосымшасына немесе электронды әмиянға рұқсатсыз кіру қаупі.

Қоңырау кезінде сенсорлық экран құлаққа тиіп тұрғандықтан, бұл экрандағы түймелерге хаотикалық құлақтың басылуына әкелуі мүмкін, сондықтан қоңырау кезінде смартфонның экраны әрқашан өшіріледі. Осы кезде Yahoo Labs ғалымдары иесінің түпнұсқалығын растауды ұсынды. Әзірлеуді сынау жүрекшенің басып шығаруын қолдану арқылы биометриялық сәйкестендірудің дәлдігі 99,52% екенін көрсетті. Құрылған бағдарламалық құрал Bodyprint деп аталды.

Бір қызығы, Yahoo Labs да қоңырауды қабылдау процедурасын өзгертуді ұсынды. Осылайша, осы уақытқа дейін барлық телефондар әрқашан қабылдау түймесін басуыңызды талап етті. Енді смартфонды жай ғана құлағыңызға қоюға болады: Bodyprint бағдарламалық құралы құлақтың басылғанын танып, дауысты тарата бастайды.

Yahoo-ның өзі гаджеттерді шығаруға мүдделі емес болғандықтан, не технология лицензияланады, не сәйкес бағдарламалық жасақтама Apple Store және Google Play дүкендері арқылы мобильді қосымша ретінде таратылуы мүмкін. Құрылған технологияның басты артықшылығы - арнайы саусақ ізі сенсорын орнатудың қажеті жоқ. Сенсорлық экран кез келген смартфонда, технологияны кез келген гаджетте қолдануға болады, сондықтан оның болашағы өте маңызды.

2015 жылдың маусымында Amazon телефонның құлпын құлағымен ашуға мүмкіндік беретін технологияға патент алғаны белгілі болды. Технология жүзеге асса, онда ол былай жұмыс істейді: адам телефонды құлағына жақындатады, алдыңғы камера құлақшаны суретке түсіріп, фотосуретті базадағы фотосуретпен салыстырады. Яғни, технология саусақ ізін авторизациялау үшін қолданылатын технологияға ұқсас.

PatentYogi жобасындағы бейне авторизацияның қалай жұмыс істейтінін түсіндіреді. Мүмкін компания бұл технологияны қоңырауға жауап беру кезінде телефонды құлағыңызға жақындату үшін қолданады.

Саусақ іздерінің орнына нейрондық байланыстар

Адамның миындағы қосылыстардың бірегей желісін саусақ ізі сияқты адамды анықтау үшін пайдалануға болады. Мұндай қорытындыға Nature Neuroscience журналындағы мақала авторлары американдық ғалымдар келді.

Дегенмен, Эмили Финн және оның әріптестері адам миының әртүрлі бөліктерінің байланыстарының бірегей ерекшеліктері тақырыпты дәл анықтау үшін жеткілікті тұрақты екенін анықтады. Финн Human Connect жобасында 126 қатысушымен жұмыс істеді. Нейробейнелеу сеанстарының бірінде алынған байланыстар үлгісі (тынығу кезінде, есте сақтау, эмоциялар және тілдік дағдыларға арналған тесттерді тапсыру кезінде) келесі сессияларда өзгеріссіз қалады - және эксперименттің басқа қатысушыларының арасында жеке тұлғаны анықтау оңай. .

Сонымен қатар, қосылыстардың сызбалары сұйық интеллект деңгейін болжауға көмектесті (жаңа нәрселерді қабылдау және есте сақтау, адам бұрын кездеспеген мәселелерді шешу). Бұл қабілеттің негізгі болжамдық факторлары мидың фронтальды, париетальды және уақытша бөліктері арасындағы байланыстар болды.

Human Connectome жобасына Оксфорд университетінен басқа Вашингтон және Миннесота университеттері қатысуда. Коннектом – нейрондар арасындағы барлық байланыстардың жиынтығы, олардың адам миындағы саны квадриллионға бағаланады. Жоба 2010 жылы басталды, бюджеті 40 миллион доллар.

Бұл технологияның тағы бір маңызды артықшылығы бар. «Саусақ ізі ұрлануы мүмкін және адам оны ауыстыру үшін жаңа саусақты өсіре алмайды. Алайда ми іздерін оңай өзгертуге болады: қолданушы жай ғана жаңа психикалық комбинацияны ойлап табады», - дейді миды сәйкестендіру жобасына қатысушылардың бірі профессор Сара Ласло.

Чипті имплантациялау немесе микрокомпьютерді жұту

Жеке сәйкестендірудің ең ерекше және ерекше әдісін PayPal ұсынған. Компания жай ғана чиптерді имплантациялауды немесе микрокомпьютерлерді жұтуды ұсынды. Бұл авторизация мәселесін түбегейлі және тұрақты түрде шешеді. Чиптер мен микрокомпьютерлер импульсті, асқазан сөлінің құрамын және басқа ішкі ағзаларды талдайды

ЖӘНЕ созылужәне байланыссканерлертөменде сипатталған кез келген технологияны пайдалана алады.

Сыйымды сканерлер

Сыйымдылық сенсорлары бар құрылғылар- бағасы 2 976 рубльден

Сыйымдылықты сканерлеу технологиясы терінің белгілі бір аймақтарындағы электрлік потенциалдар айырмашылығына байланысты басып шығару кескінін алуға мүмкіндік береді. Бұл құрылғылар оптикалық құрылғыларға қарағанда біршама арзанырақ, бірақ осал: сканерлеу матрицасының элементтерінің істен шығуы және тану сапасының нашарлауы үшін қарапайым бұзылу (мысалы, статикалық электр тогының разрядынан туындаған) жеткілікті.

Пассивті сыйымды сканерлер

Бұл статикалық разрядтарға, сондай-ақ құрғақ немесе зақымдалған саусақ терісіне сезімтал пассивті сыйымды саусақ ізі сенсорлары. Бірақ олар әртүрлі жарықтандыру жағдайларын жақсы жеңеді.
Пассивті сыйымдылық датчиктерінің негізгі шектеуі қорғаныс жабынының минималды қалыңдығына қойылатын талап болып табылады, өйткені олар саусақ пен сенсор арасындағы статикалық зарядтарды талдауға негізделген.




Папиллома үлгісінің суретін қағазға басып шығару арқылы сыйымдылық сенсорларын алдауға болмайды.Көбірек елеулі артықшылық сыйымдылық сканерлері - олар ықшам және сондықтан портативті құрылғыларға оңай біріктірілген. Дәл осы ерекшелігіне байланысты олар қазіргі уақытта ең көп алдыкеңішінде таратусмартфондар.
Қиындықтарға қарамастан, сыйымдылық сканерін бұзу әбден мүмкін, оған жоғары ажыратымдылықтағы саусақ ізін басып шығару жеткілікті.өткізгіш қағаз , сонымен қатар арнайы принтер мен өткізгіш сия қажет болады. Мұнда Мичиган университетіндегі достарымыз смартфонға орнатылған осындай сканердің құлпын ашу үшін.Әрине, саусақ ізін алу оны басып шығарудан қиынырақ екенін атап өткен жөн. Сыйымдылық сенсорларының екі түрі бар: пассивті (әрбір сенсорлық ұяшықта конденсатор пластиналарының біреуі ғана бар) және белсенді (сенсорлық ұяшықта екі конденсатор тақталары бар).

Белсенді сыйымды сканерлер

Белсенді әдіс келесі артықшылықтарға ие: ол басып шығару кескінін өңдеуге арналған қосымша функцияларды пайдалануға мүмкіндік береді, сыртқы әсерлерге жоғары төзімділікпен және сигнал-шуыл қатынасы жоғары.

Белсенді сыйымдылық сканерлері терінің тазалығы, эпидермистің зақымдалуы және сенсор бетінің ластануы тұрғысынан аз талап етеді. Осыған қарамастан, белсенді сканерлер тіпті жоғары қауіпсіздік пен контрафактілік қарсылықты ұсынатын 3D саусақ ізін көрсетуге мүмкіндік беретін жоғары кескін сапасын береді.
Осының барлығы белсенді сыйымдылық сканерлерін бүгінгі таңда ең көп қолданылатын сыйымдылық технологиясының түріне айналдырады.

Белсенді сыйымдылық сенсорларының тағы бір маңызды артықшылығы - саусақ ізі беті мен сенсор арасындағы жақсартылған сигнал сенсорды қалың қорғаныш жабынының артына немесе тіпті өнімділіктің аз төмендеуімен әйнектің артына орналастыруға мүмкіндік береді.
Сонымен қатар, белсенді сенсорлар жүректің жиырылуы кезінде пайда болатын электрлік импульстарды тіркеуге мүмкіндік береді, бұл модельді пайдалану қаупін айтарлықтай азайтады.Белсенді сыйымдылық сенсорлары қазіргі уақытта саусақ ізін алудың ең кең таралған технологияларының бірі болып табылады.

Оптикалық сканерлер

Мінсіз, сенімді және ыңғайлы шешім оптикалық сканерлеу болып табылады. Бұл басып шығарудың жоғары сапалы, толық масштабты және толық бейнесін құрайтын оптикалық сканерлер; сонымен қатар, бұл құралдарды пайдалану ыңғайлы: пайдаланушыдан талап етілетін жалғыз нәрсе - сканердің бетіне қол тигізу.

Қазіргі уақытта оптикалық саусақ ізі сканерлері қолданылады CCD немесе CMOS матрицалар, IP камералары сияқты. Тарихи түрде CCD сенсорлары CMOS-қа қарағанда әлдеқайда жақсы болды, бірақ CMOS технологиясы соңғы он жылда айтарлықтай дамыды, CMOS технологиясының мүмкіндіктері CCD-ге жетті. Ең көп қолданылатын детектор әлі де CMOS болып табылады.

Оптикалық сенсорлары бар құрылғылар- бағасы 2 484 рубльден
Жабдықтардың каталогы бағаларымен бірге біздің веб-сайтта орналастырылған, ұсынылған жабдықтың барлығына тапсырыс беруге болады

Көп спектрлі сканерлердің FRR мәндері жақсырақ< 0.01% и FAR < 0.00001% среди всех сенсоров отпечатков пальцев.

Саусақ ізін қолдан жасауға бола ма?

Мүмкін маған қойылатын ең көп таралған сұрақ.
Сұраққа қарапайым жауап: Кейбіреулер өте қарапайым, суреттерді қағазға басып шығару үшін жеткілікті, кейбіреулері өте қиын, кейбіреулері ультрадыбыстық сияқты мүмкін емес. Мүмкін емес, әрине, біз сәтті әрекеттер туралы білмейміз.

Саусақ ізін соғудың ең тиімді әдісі - манекен жасау. Жалған саусақ ізін жасау үшін сазды, қағазды, пленканы қолдануға болады, бірақ ең жақсы материал, әрине, силикон, ол мөлдір немесе тері түсті болуы мүмкін. Манекенмен сәтті жалған жасау тек қарапайым сканерлер үшін мүмкін, қазіргі заманғы сканерлердің көпшілігі бұл мәселені шешеді.

Саусақ іздері жоқ адамдар бар ма?

Бар сирек кездесетін генетикалық мутациялар , оның қатысуымен адамда саусақ іздері мүлде болмауы мүмкін. бар адамдарНегели синдромынемесе ретикулярлық пигментті дерматопатия саусақ іздері болмауы мүмкін. Екі ауру да форма болып табыладыэктодермальды дисплазия , саусақ іздерінің болмауы - ең зиянсыз симптомдардың бірі ғана.

Одан да қызық жағдайадерматоглифия , бұл генетикалық мутацияның бірден-бір көрінісі - саусақтар мен саусақтарда, алақандар мен табандарда папиллярлық үлгінің болмауы. Бұл мутацияда оның қалыпты өмір сүру белсенділігінің бұзылуы немесе өмір сүру ұзақтығының қысқаруы арқылы көрінетін ешқандай қатарлас көріністер жоқ. Бұл адерматоглифияның ауру емес екенін білдіреді.Оқу 2011 жылы адерматоглифияның аномальді ақуыз экспрессиясынан туындағанын көрсетті SMARCAD1 . Бұл геномды өңдеу технологияларының даму жылдамдығы мен қолжетімділігін ескере отырып, саусақ ізінен құтылу әдісі ретінде пайдаланылуы мүмкін.

Саусақ іздерін өзгерту ықтималдығы жоғарыгеномды өңдеу технологиялары болашақта шабуылдаушыларға қолжетімді болады. Адам геномын өңдеу ДНҚ-ның саусақ іздерінің қалыптасуына жауап беретін бөліктеріне өзгерістер енгізу үшін пайдаланылуы мүмкін. 2017 жылы сәтті болдыгеномды өңдеу операциясы тікелей адам ағзасында , сол жылы АҚШ-тың Азық-түлік және дәрі-дәрмек басқармасы (FDA)бекітілген жедел лимфобластикалық лейкозды емдеуге арналған мақұлданған гендік терапия.

Саусақ іздерін өзгертуге бола ма?

Дәрілік есірткі жоғалып кетуі мүмкін папиллома суреті. Саусақ іздері кейбір дәрі-дәрмектердің жанама әсерлерінің нәтижесінде жоғалуы мүмкін, мысалы:капецитабин (брендімен шығарылған Xeloda ), тудыруы құжатталған ісікке қарсы препаратсаусақ іздерінің жоғалуына .

Саусақ іздерін пластикалық операция нәтижесінде өзгертуге болады- өз терісін трансплантациялау, мысалы, табаннан. Айта кету керек, пластикалық хирургия нәтижесінде ескі папиллярлық үлгінің элементтері, мысалы, саусақтың шетінде қалуы мүмкін, олардың көмегімен әлі де сәйкестендіруді жүргізуге болады.

Сонымен қатар, мұндай саусақ ізі арқылы оның пластикалық операция нәтижесінде өзгергенін көруге болады. Саусақ ізін өзгерту үшін пластикалық хирургияны қолдану қылмыс, соның ішіндеоның ішінде операция жасаған адамға .

Сондай-ақ, папиллярлық үлгіні химиялық реагенттердің көмегімен жиі зақымдауға тырысады. қышқыл немесе сілті сияқты. Джон Диллингер ең атышулы қылмыскерлердің бірі болдықұтылуға тырысты сілті бар саусақ ізінен. Барлық күш-жігерге қарамастан, ол қайтыс болғаннан кейін саусақ іздері арқылы анықталды.
Теріге зақым келтіруі мүмкін басқа заттар бар, бірақ олардың барлығы кейіннен тері мен папиллярлық үлгінің өте жақсы қалпына келуімен біріктіріледі. Және мұндай әдістер, әдетте, өз иелеріне азаптан басқа ештеңе әкелмейді.

Саусақ іздерінің физикалық зақымдануы , саусақ ізінен құтылудың тағы бір ауыр әдісі, әдетте ештеңеге әкелмейді. Саусақ ізін кесудің құжатталған алғашқы ісін қолға алдыТеодор Клутас , өлтірілгеннен кейін полиция оның әрбір ізі пышақпен кесілгенін анықтады, бірақ бұл оны анықтауға кедергі келтірмеді, өйткені сәтті сәйкестендіру үшін саусақтың шеттерінде жеткілікті папиллярлық үлгі бар.

Жас өзгерістері , адам терісінің бүкіл аймағында, соның ішінде саусақ ұшында кездеседі. Жасы ұлғайған сайын терінің серпімділігі төмендейді, папиллярлық үлгінің жоталарының биіктігі төмендейді және басқа да өзгерістер, барлығы 30-дан астам.
Осыған қарамастан, жасына байланысты өзгерістердің дәрежесі сәйкестендіруді қиындату үшін тым аз, бұл жылдардағы бірқатар ғылыми зерттеулер дәлелдейді. Ең маңыздыларының біріМичиган университетінің профессоры Анил Джейннің зерттеуі . Ол 5 жылдан 12 жылға дейінгі үзіліспен алынған 15597 адамның саусақ іздерін салыстырды, нәтижесінде сәйкестендіруге елеулі кедергілер анықталмады.
Жасқа байланысты өзгерістер саусақ іздерін жинау мен өңдеудің заманауи автоматтандырылған құралдарының көпшілігі үшін де қиындық тудырмайды.
Кейбір жағдайларда папиллярлық үлгінің өзгеруі жұмыстың ерекшеліктерімен байланысты болуы мүмкін.

Мен өлген адамның саусағын сәйкестендіру үшін пайдалана аламын ба?

Көптеген смартфондар сияқты өлі саусақпен биометриялық сенсорлардың үлкен саны сәтті ашылады. теориясынан басқақазірдің өзінде өлген адамның саусағымен смартфондардың құлпын ашу тәжірибесін қолдану Нью-Йорк пен Огайодағы полицияның тергеуіне жақын дереккөздер айтады.

Өлі саусақ ізін пайдалану мүмкіндігі туралы мәселе оған жиі мән берілмейтініне қарамастан, ең маңыздылардың бірі болуы мүмкін. Егер биометриялық құрылғы өндірушілері бұл мүмкіндікті жоя алмаса, бұл пайдалануы немесе кіруі биометриялық қауіпсіздік арқылы бұғатталған ұрлануы мүмкін активтердің иелеріне үлкен зиян келтіру қаупін тудыруы мүмкін.
Мысалы, 2005 жылы малайзиялық автокөлік ұрылары,көлігін ұрламақ болған Mercedes-Benz көлігінің иесінің саусағын кесіп алған .

Саусақ іздері туралы мифтер

Вена үлгісі бойынша сәйкестендіру

Саусақ немесе алақан тамырларының үлгісін анықтау (Венаны тану) қолдың немесе саусақтың сыртқы немесе ішкі жағын суретке түсіру кезінде үлгі алуға негізделген.инфрақызыл камера . Инфрақызыл камера саусақты немесе қолды сканерлеу үшін қолданылады. Веналардың суреті гемоглобиннің (қанның бояғыш заты) инфрақызыл сәулені сіңіруіне және тамырлардың камерада көрінетініне байланысты көрінеді. Алынған деректер негізінде бағдарламалық жасақтама сандық конвульсияны жасайды.

Веноздық үлгі сканерлері- бағасы 16 650 рубльден
Жабдықтардың каталогы бағаларымен бірге біздің веб-сайтта орналастырылған, ұсынылған жабдықтың барлығына тапсырыс беруге болады.

Веналарды немесе тамырларды тану әдетте пайдаланушының алақанында немесе саусағында орындалады.

Жоғарықауіпсіздік деңгейі жәнебайланыссызтану тамырды тануды қажет ететін көптеген қолданбалар үшін өте қолайлы етедіөте жоғары қауіпсіздік .

Қолданбаларды шектейтін нәрсе сканерлердің өлшемі мен құны. Сканерлердің көпшілігі мобильді құрылғыларға орнату үшін өте үлкен, бірақ кіруді басқару жүйелерінде пайдалану үшін тамаша болар еді. Уақыт өте келе саусақ ізін оқу құрылғыларын алмастыратын веноздық үлгінің сканерлері деген пікір де айтылады.
Сондай-ақ, 1:N үлгісін сәйкестендіруді қамтитын аутентификация уақытты қажет етуі мүмкін, әсіресе дерекқорда биометриялық үлгілердің көп саны болса. Бұл шаблонды өңдеуге қойылатын жоғары талаптарға байланысты, өйткені тамыр үлгілері өте күрделі.
Веноздық үлгіні анықтаудың шешуші артықшылықтарының бірі шаблонды рұқсатсыз алудың қиындығы болып табылады.
Жабдық әлдеқайда арзан болса да, танудың сенімділігі ирис арқылы сәйкестендірумен салыстырылады. Қазір ол АБЖ-да белсенді түрде зерттеліп, енгізілуде.

Face ID

Бетті тану әртүрлі бет ерекшеліктерін пайдаланады, олар бірігіп бірегей сандық үлгіні құру үшін пайдаланылады.Сәйкестендіру үшін пайдалануға болатын бет ерекшеліктерінің мысалдары мұрынның пішіні немесе көздер арасындағы қашықтық болып табылады. Барлығы 80-нен астам әртүрлі белгілер қолданылады.
Бетті тану талдау үшін әртүрлі алгоритмдер мен технологияларды пайдаланады, бізде ең егжей-тегжейліосы тақырып бойынша блог жазбасы .

Бетті тану – бейне аналитикадағы жаңа дәуір
Толық шолу біздің блогта, барлықтехнологиялық нюанстар және бет-әлпетті тану барлық заманауи жабдықтарына шолулар.

Зерттеушілер жазып алған алкоголь немесе LSD қабылдағаннан кейін сәйкестендірудің нашарлауы.

Бейне жалған «көзді» жасаудың барлық қадамдарын кезең-кезеңімен көрсетеді және Samsung Galaxy S8-нің кейінгі алдауын көрсетеді.

Жүрек соғу жиілігінің аутентификациясы

Соңғы уақытқа дейін жүрек соғу жиілігінің аутентификациясы биометриялық сәйкестендірудің перспективалы шешімдерінің тізімінде ғана болатын, бүгінде бізде коммерциялық пайдалануға дайын шешімдер бар. Адамның жүрек соғу жиілігі көптеген өлшенетін параметрлермен сипатталады - жиілік, ырғақ, толтыру, кернеу, тербеліс амплитудасы, импульс жиілігі.

Numi компаниясы жоғары қауіпсіз аутентификация үшін бірегей сағат білезігін ұсынады.

Құрылғы NFC және Bluetooth деректер тасымалдау технологияларын қолдайтын кез келген құрылғылармен байланыса алады.

NFC қолдауы бар оқырмандар - бағасы 7500 рубльден
Bluetooth қолдауы бар оқырмандар - бағасы 3 654 рубльден

Жұмыс принципі қарапайым - білезік екі электродпен жабдықталған, олардың біреуі білезіктің артқы жағында, ал екіншісі сыртқы жағында орналасқан. Электродты пайдаланушы тізбекті жапқанда, құрылғы жүрек соғу жиілігін өлшеуді бастайды. Білезік кең интеграциялық мүмкіндіктерге ие және оны ақпараттық жүйелерде, қол жеткізуді басқару жүйелерінде және өнеркәсіптік басқару жүйелерінде пайдалануға болады.

Жүрек соғу жиілігі аутентификациясының артықшылықтары мыналарды қамтиды:
Қабылдаушы болмаған жағдайда пайдалану мүмкін еместігі
Яғни, білезікті жоғалтып немесе ұмытып қалсаңыз, оны сізден басқа ешкім пайдалана алмайды.
Өлгеннен кейін қолдануға болмайды

Жүрек соғу жиілігін өлшеуге арналған білезіктердің барлық артықшылықтарына қарамастан, олардың әлі де бір кемшілігі бар. Егер сіз зерттеуге жүгінсеңізкейбір жағдайлар жүрек соғу жиілігі білезіктерінің дәлдігі сәйкес келмеуі мүмкін.

Компаниялар b-қауіпсіз сәйкестендіруді медициналық деректер мониторингімен үйлестіре алды

Сәйкестендіру мақсатында реципиенттің физикалық жағдайын бақылау екінші ретті болып табылады, бірақ сәйкестендіруден басқа көптеген қосымшалар бар, биологиялық күйді бақылау сұранысқа ие.

ДНҚ идентификациясы

ДНҚ талдауы (DNA Biometrics – ағылшын тілінде) барған сайын кең таралған биометриялық сәйкестендіру технологиясы болып табылады және сот сараптамасы мен денсаулық сақтауда көбірек қолданылады.
Жоғарыда сипатталған сәйкестендіру технологияларынан айырмашылығы, ДНҚ сәйкестендіру шығындарды азайту немесе өмірімізді жеңілдету және қауіпсіз ету ғана емес.

ДНҚ идентификациясының артықшылықтары:
ДНҚ – анықталмаған ДНҚ үлгісінен туыстарды анықтай алатын жалғыз биометриялық технология.
Саусақ іздері сияқты, ДНҚ - қылмыскерлер қылмыс орнында қалдыратын бірнеше адам биометрикасының бірі.
ДНҚ тестілеу – бұл кеңінен қолданылатын және көпшілікке таныс салыстырмалы түрде жетілген және динамикалық технология.
Жылдам ДНҚ сәйкестендіру құрылғылары 90 минуттың ішінде секвенирлеуге мүмкіндік береді
ДНҚ талдауының көптеген нәтижелерін дерекқорларда оңай сақтауға болады, бұл деректерді жинақтауға және автоматтандырылған құралдармен жылдам іздеуге мүмкіндік береді.

ДНҚ сәйкестендіру технологиясын кеңінен енгізу шынымен де мүмкінадамдардың өмірін сақтау , мысалы, әділетсіз сотталған адамдар.
Шындығында, бұл мәселенің сенімді бағасы әлемнің ешбір жерінде жоқ, американдық сарапшылар абайлап есептейді, барлық тұтқындардың 2,3-5% -ы кінәсіз. АҚШ-тағы тұтқындар2 миллионнан астам адам , онда тек Америка Құрама Штаттарында 100 мыңнан астам жазықсыз сотталғандар туралы айтуға болады. Ешкім тіпті Ресейде қанша әділетсіз сотталғандарды санауға тырыспайды, біз тек Ресейді айта аламыз.болып табылады жалпы тұтқындар саны бойынша да, тұтқын әйелдер саны бойынша да Еуропада көшбасшы. Сосын бір тележүргізуші айтқандай: – Тек сіз ғана қорытынды жасай аласыз.

Қазіргі уақытта тағы да АҚШ-та қылмыстық істердің 5-10 пайызында таза техникалық ДНҚ талдауы мүмкін. Соңғы уақытқа дейін геномды секвенирлеу процесі ұзақ және қымбат процесс болды. Сонымен қатар, классикалық ДНҚ саусақ ізі егіздердің арасындағы айырмашылықты аша алмады. Заманауи технология сол шамалы айырмашылықтарды анықтауға мүмкіндік береді бұл тіпті егіздерде де бар . Мұның бәрі ДНҚ талдауын қолдану мүмкін болатын қылмыстық істердің пайызын айтарлықтай арттыруы мүмкін.

Американдық коммерциялық емес ұйымКінәсіздік жобасы ДНҚ сәйкестендіру арқылы кінәсіздікті дәлелдеуге маманданған. Қазіргі уақытта"Кінәсіздік жобасы » азаттыққа қол жеткізді362 заңсыз сотталған , оның 20-сы өлім жазасына кесілді.

Көпшілікке белгілі оқиғаның бірі - Элизабет Лофтустың арқасында біз білетін Стив ТитусСтивтің жүрегін жаралайтын оқиғасы және негізсіз айыптауларға әкелетін себептерді білеміз. Бұл жерде мәселе тек сот жүйесінің мінсіздігінде емес, онда да көптеген сұрақтар бар.

Бұл атауларды алған миымыздың жұмысының ерекшеліктеріндеконфабуляция немесе жалған естеліктер. Айыптаушы тарап айғақтарына сүйенген адамдар (әдетте бұл жәбірленушінің өзі) алдамайды, айтқандарының рас екеніне шын жүректен сенеді.
Қытайда 2016 жылы 54 миллион профиль бар, сіз болжағандай, ең үлкен ДНҚ деректер базасы бар. Деректер базасын құруға қазірдің өзінде бір миллиард юаньнан астам қаржы жұмсалды.

ДНҚ талдау технологиялары полицияның қылмыскерлерді іздеу мүмкіндігін айтарлықтай кеңейтеді. мысалыұстап үлгерді әйелдерді сериялық өлтіруші, өлтірушінің жеке басы кейін анықталдыҚытайда жүргізілген медициналық тексерулер нағашысының ДНҚ-сына талдау жасалды.

Қылмыскерді туыстарының ДНҚ-сына талдау жасағаннан кейін анықтаудың тағы бір мысалы. Цянвэй округінің аумағында екі кәсіпкерді өлтірген адам олардан кейін шығып үлгердіБарлық ер студенттерден ДНҚ үлгілері жиналдыосы округте.

Израильдік генетиктер қызықты эксперимент жүргізді, ол ерікті АҚШ азаматының жеке басын тек жеке геномдық дерекқорларды пайдалана отырып, 60% жағдайда бір ДНҚ үлгісінен анықтауға болатынын көрсетті. Олардың қорытындылары болдыScience журналында ұсынылған .

Бүгінгі таңда 23andMe, Family Tree, Ancestry және олардың басқа бәсекелестері сияқты компаниялар өздерінің тұтынушылары арасындағы туыстық байланыстарды есептеп, олардың ДНҚ үлгілері негізінде олардың әртүрлі ауруларға бейімділігін анықтай отырып, ерекше қарқынмен дамып келеді.

Бұл стартаптарды қазір Америка Құрама Штаттарында және әлемнің басқа да дамыған елдерінде миллиондаған адамдар пайдаланады, соның арқасында олар әлемдегі ең үлкен генетикалық деректер қорын жинақтады. Олардың деректерін қазір ғалымдар сирек кездесетін тұқым қуалайтын аурулармен байланысты гендерді іздеу үшін, сондай-ақ басқа да әртүрлі мақсаттарда пайдаланады.

Бұл ұпайлар ISOGG аутосомды ДНҚ салыстыру викиінен алынды.

ДНҚ арқылы жылдам идентификация

ДНҚ-ны жылдам анықтауға арналған заманауи технологиялар секвенирлеу процесін 90 минутқа дейін қысқартты. Және қолданба портативті құрылғыларавтоматты өңдеумен, тіпті оқытылмаған персоналмен де далада талдауға мүмкіндік береді, алдын ала оқу сағаты жеткілікті.
Әлемдегі ең кішкентай ДНҚ секвенирлеу құрылғысы MinION коммерциялық пайдалануға дайын.

Әдетте, портативті талдау құрылғыларының құны әдетте $350,000 және $450,000 аралығында болады.
Бір рет қолданылатын емдеу жиынтықтарының әрқайсысының құны 250-350 доллар аралығында.

2017 жылдың 18 тамызында АҚШ президенті Дональд Трамп жылдам ДНҚ актісіне қол қойды. 2017 жылғы жылдам ДНҚ актісі . Бұл заң құқық қорғау органдарына ФБР стандарттары мен ұсынымдарына сәйкес, полиция бөлімшелерінде деректерді тіркей отырып, тұтқындау кезінде нақты уақыт режимінде ДНҚ талдауын жүргізуге мүмкіндік береді.

Мультимодальды биометриялық сәйкестендіру

Биометриялық сәйкестендіру әдістерін бір-бірімен біріктіруге болады – мультимодальды сәйкестендіру объектінің қауіпсіздігін айтарлықтай арттырады, өйткені жалпы биометриялық жүйелерге тән ықтимал қателер саны азаяды.

Мысалы, иристі оқу құралы иристі бір көзден оқи алады және бір уақытта екі көзден иристі оқи алады.

Мінез-құлық биометриясы

Біз не істесек те, оның өзіндік ерекше стилі бар. Смартфонды ұстау, сырғыту, түрту, теру, айналдыру және тінтуірді жылжыту параметрлердің бірегей комбинациясын, сандық қолжазба түрін жасайды. Кейбір банктер бұл технологияны (мінез-құлық биометриясы) пайдаланушыларды қосымша тексеру үшін пайдаланады. Бұл ыңғайлы - пайдаланушыдан ештеңе талап етілмейді, ол әрқашан жасайтын нәрсені жасайды және жүйе оның әрекеттерінде әдеттен тыс нәрсе бар-жоғын бақылайды. Әдеттегі мінез-құлықтан ауытқу арқылы пайдаланушы өзін өзі мәлімдеген адам емес деп болжауға болады.

Шотландияның Корольдік банкі екі жылдан бері мінез-құлық биометриясын қолданады. Технология ауқатты пайдаланушылардың жеке шоттарында сынақтан өтті, қазір ол барлық 19 миллион жеке және корпоративтік клиенттерге таратылуда. Бағдарламалық жасақтама 2000-нан астам параметрлерді жазады: смартфонның бұрышы, пайдаланушы сырғытатын және түртетін саусақ, айналдыру жылдамдығы.
Жұмыс үстелін пайдаланушылар үшін - пернелерді басу ырғағы және тінтуірді басқару стилі. Бұл параметрлер пайдаланушының мінез-құлық профилін құрайды, оның көмегімен оның қозғалысы әрбір жаңа логинмен салыстырылады.

Бірде жүйе бай пайдаланушылардың бірінің аккаунтында әдеттен тыс әрекетті байқады. Пайдаланушы тінтуірдің дөңгелегімен айналдырып, негізгі пернетақтада бұрын ешқашан байқамаған сандарды теріп жатты. Жүйе бұл пайдаланушының операцияларын бұғаттап, оған жеті сандық соманы алуға рұқсат бермеді. Кейінгі тергеу аккаунттың шынымен бұзылғанын көрсетті. Жалпы, қызықты технология. Толығырақ - вNYT мәтіні.

Сайт смартфонды қолыңызда қандай бұрышта ұстайтыныңызды қайдан біледі? Барлығы қарапайым: сайттар смартфонның гироскопына қол жеткізе алады. мүмкінөзіңіз көріңіз , және сонымен бірге сіз кірген кез келген сайт сіз туралы басқа қандай ақпаратты біле алатынын біліңіз.

Дауыс биометриясы

Биометрияны адам дауысы арқылы пайдалану көптеген биометриялық мүмкіндіктерді пайдаланудан гөрі күрделірек және қызықты. Mail.ru басшысы Дмитрий Гришин 2016 жылы Тинковқа берген сұхбатында дауысты тану технологиясы төңкеріс жасайтынын айтқаны кездейсоқ емес. Баяу, бірақ сенімді түрде біз осы бағытта қозғаламыз, жаңа дауыстық көмекшілер үнемі пайда болады, мысалы, Яндекс биыл Яндекс станциясын шығарды.

Сондықтан, дауысты анықтаудың классикалық технологиясы мұнда негізгі скрипка болмауы мүмкін, дауысты танудың әлдеқайда қызықты бағыты бөлек ерекшеленеді.

Дауысты анықтау

Дауысты тану әдісі адамның жеке басын бірегей дауыс сипаттамаларының үйлесімі арқылы анықтайды.Алгоритмдерде сөйлеушінің жеке басы туралы шешім қабылданатын негізгі белгілер талданады: дауыс көзі, дауыс жолының резонанстық жиіліктері және олардың әлсіреуі, сонымен қатар артикуляцияны бақылау динамикасы.
Дауысты сәйкестендіру жүйесіне бірінші халықаралық патент 1983 жылы Телекоммуникацияларды зерттеу орталығымен берілген. CSELT (Италия) Мишель Каваза жәнеАльберто Сиарамела.
2013 жылдың мамыр айында Barclays банк бөлімшесі телефон арқылы тұтынушыларды сәйкестендіру жүйесін пайдалана бастады. қалыпты әңгіменің алғашқы 30 секундында. Жүйені компания әзірлегенНюанс.

Дауыс арқылы сәйкестендіру жүйесін жасаушылар

Нуанс, АҚШ
Нок Нок зертханалары
Voice Vault , Ұлыбританияда ғылыми-зерттеу және дамыту орталығы бар американдық компания
Sensory, Inc, АҚШ
МДМ компаниялар тобы, Ресей
Инновациялық технологиялар орталығы Система-Саров, Ресей
BioLink, Ресей
ASM Solutions, Ресей
ValidSoft
Auray Systems
Аутентификация
KeyLemon
Verint жүйелері
VoiceTrust

Танылған нарық көшбасшысы - Nuance,олардың шешімдерін Аэрофлот пайдаланады , Siri сөзін тануолардың конструкцияларына негізделген . Дегенмен, адамның дауысы жасына, эмоционалдық жағдайына, денсаулығына, гормоналды деңгейлеріне және басқа да көптеген факторларға байланысты өзгеруі мүмкін болғандықтан, әдіс толығымен дәл емес.
Сонымен қатар, дауысты сәйкестендіру жүйелерінде егіздерді анықтауда қиындықтар болуы мүмкін, бұл дәл осылай BBC тілшілері.алдап үлгерді HSBC банкінің дауысы бойынша сәйкестендіру жүйесі.Бірақ мұның бәрі балалық шақтың жаралары, оны әзірлеушілер бірте-бірте жеңуге үйренеді. Бірақ жасанды интеллекттің заманауи мүмкіндіктері мен дауысты сәйкестендіруді қолдану ерекшеліктері пайдаланудың орындылығына күмән тудырады.

Bloomberg журналистері компания туралы сюжет жасадыЛиребирд ол қорқынышты дәлдікпен адам дауыстарын клондау үшін жасанды интеллект пайдаланады.Нейрондық желі 30 қысқа мысал негізінде бастың сандық үлгісін жасайды. Сонымен қатар, кез келген мәтінді сіздің дауысыңызбен айтуға болады. Сайтта дауысыңыздың сандық үлгісін жасай аласыз, бұл опция тіркелгеннен кейін қол жетімдікомпанияның веб-сайты бірақ тек ағылшын тілінде.
Әңгімедегі ең күлкілі сәт - журналист оны деп атайдыанамжәне онымен жасалған дауыспен сөйлеседі жасандыинтеллект, мама ұстағанын байқамайды. Өзіңіз қараңыз.


Американдық Pindrop Security компаниясы дауысты аутентификацияның қауіпсіз шешімдерін әзірлеуге маманданғанесеп беру жалған қоңыраулардың санын көрсетеді айтарлықтай өсуде. 2017 жылы әрбір 638 қоңыраулар есепке алынды 1 алаяқтық.
Алаяқтық қоңыраулардың графигі қарапайым, деректер әрбір N қоңырау үшін 1 алаяқтық пішімінде ұсынылған.


Дауысты идентификация сәйкестендіру үшін ең тартымдылардың бірі болып табылады, бірақ қазіргі уақытта бар проблемаларды жұмыс істейтін бизнеске енгізу кезінде ең болмағанда ескеру қажет. Мысалы, дауысты тану қосымша әдіс ретінде тиімді пайдаланылуы мүмкін, мысалы, бетті тану.

Дауысты тану

Adweek болжамы бойынша, дауыс тану платформасының нарығы 2019 жылға қарай 601 миллион долларға және 2022 жылдың соңына қарай 40 миллиард долларға жетеді. Мұның себебі адамдар тергеннен гөрі сөйлесуді жеңілдетеді және оларға таныс сөйлесуді қолдайтын дауыс көмекшілері қажет.

Қазірдің өзінде нарықта көптеген көмекшілер бар: Amazon Alexa, Google Assistant, Cortana, Bixby, Alice, SoundHound, Apple Siri, X.ai және т.б. Мұндай құралдар адамдарға ғана емес, брендтерге де мүмкіндік береді - бұл Google Assistant қолдану мысалдарымен расталады.

Құрылғыны инъекциялау дауыспен басқаруавтомобильдерде - автомобиль секторындағы жаһандық өзгерістерге әкелетін тенденциялардың бірі. Мұндай құрылғылар адам дауысы арқылы көлік құралдарының көптеген функцияларын орталықтан басқара алады, бұл түймелерге, нөмірлерге және қосқыштарға қажеттілікті болдырмайды. Дауысты тану құрылғыларын пайдалана отырып, тұтынушылар диапазонды оңай басқара алады функционалдықавтокөлік, ол ыңғайлырақ және көлік жүргізуге назар аудара отырып, тікелей жүргізу процесінен алаңдамауға мүмкіндік береді. Мұндай технологияларды енгізу жақын және орта мерзімді перспективада өседі.

Жүру

2018 жылы қол жетімді ең озық биометриялық технологиялардың бірі. Егер сіз Mission: Impossible 5 фильмін көрген болсаңыз, оның қалай жұмыс істейтінін білесіз. Қысқасы, ол адамдардың жүріп-тұруын сканерлейді. Әркімнің жүру және қозғалу стилі ерекше болғандықтан, бұл 2018 жылдан бастап биометрияның болашағын айқындайтын жаңа технология.

Мысалы, жүруді анықтау немесе адамды жүру арқылы анықтау ондаған жылдар бойы айтарлықтай прогресссіз жасалды - осы уақытқа дейін. AI көмегімен мүмкін болған дәлдіктегі соңғы жетістіктер жүруді анықтауды өміршең нәрсеге айналдырды. Осы жылдың басында Манчестер университетінің зерттеушілері 99,3% дәлдікке қол жеткізді.Image Analysis and Machine Intelligence Operations (TPAMI) журналында жарияланған мақала«. Жүйе гендерлік сенсорлар мен AI көмегімен адамдардың қадамдарын талдайды, дәлдіктің соңғы пайызын алу көбінесе ең қиын міндет болып табылады.

Биометриялық деректердің бұзылуы

Өздеріңіз білетіндей, ағып кетуден 100% қорғауға кепілдік беретін жүйелер жоқ, хакерлер сыртқы әлемнен ажыратылған объектілерге, мысалы, ядролық нысандарға еніп үлгергенін білесіздер.Иран мен Ресей.

Сондықтан, биометриялық деректері бар дерекқорлар ымырасыз қалады дегенге сүйену менмендік болар еді, дегенмен, әрине, ешкім бұған ұмтылу керек екенін жоққа шығармайды.

Аутентификация үшін биометриялық деректерді пайдалану кезінде биометриялық деректер базасының бұзылуы ерекше маңызды болады. Мәселе мынада, биометриялық мүмкіндіктер өзгермейді, яғни. ұрланған (бұзылған) тег бұзылған құпия сөз сияқты оңай ауыстырылмайды.

Бұл мағынада пароль биометрикадан артықшылықтарға ие болады, өйткені құпия сөздер бұзылған кезде жаңасымен ауыстырылуы мүмкін және адамның биометриялық мүмкіндіктері өзгермейтіні белгілі, сондықтан олар сәйкестендіру үшін өте ыңғайлы.

Крипто қорғау
Криптографиялық қорғаудан басқа биометриялық мүмкіндіктерді пайдаланатын жақсы жүйелерде дәстүрлі болып саналатын биометриялық идентификаторлар, биометриялық идентификаторларды сақтауды қамтамасыз етудің тағы да көптеген жолдары бар.

Қайтымды биометрия
әдісі» биометрика күші жойылды ”, оның мәні биометриялық белгінің тұрақты, қайталанатын бұрмалануына дейін азаяды. Егер биометриялық мүмкіндік бұзылса, бұрмалану сипаттамалары өзгереді, осылайша біз жаңа бірегей (бұзылғаннан басқа) үлгі аламыз, ол кейінірек пайдаланылады.

Хэштерді пайдалану
Ал, биометриялық деректерді қорғау үшін кеңінен қолданылатын үшінші әдіс тек осыған байланыстыхэштер биометриялық мүмкіндіктер және стандартты кескіннің өзі сақталмайды. Бұл әдіс жеке деректерді қорғау туралы заңға сәйкес келмейтіндіктен де жақсы. Өйткені саусақ ізі деректері ретінде сақталадыбіржақты хэш функциялары, яғни. тіпті хэш бар болса да, сіз одан саусақ ізі немесе кез келген басқа сияқты биометриялық идентификаторды қалпына келтіре алмайсыз.

Ескере кететін жайт, бұзылған хэштерді шабуылдаушылар да пайдалана алады, бәрі жүйе параметрлеріне байланысты.

Бөлінген сақтау жүйелері
Сақтау жүйесінің архитектурасы маңызды фактор болып табылады. Барлық орталықтандырылған деректерді сақтау жүйелері, соның ішінде биометриялық жүйелер бұзылды.

Жақсы үлгі Apple енгізген биометриялық аутентификация жүйесін қорғаудың барлық мүмкіндіктерін пайдалану.

Заңнама

Ресей Федерациясының Азаматтық кодексі адамның бейнесін оның келісімінсіз пайдалануға тыйым салады.
N 152-ФЗ «Жеке деректер туралы» Федералдық заң , жеке деректер субъектілерінің құқықтарын қорғау саласындағы негізгі болып табылады.
Ресей Федерациясы ФСБ 2016 жылғы 16 желтоқсандағы N 771 бұйрығы«Адамның жеке басын анықтауға мүмкіндік беретін, саусақтардың және (немесе) алақандарының папиллярлық өрнектерінің құрылымдық ерекшеліктері туралы биометриялық дербес деректерді алу, есепке алу, сақтау, жіктеу, пайдалану, беру және жою тәртібін бекіту туралы биологиялық материал
және шекаралық бақылауды жүзеге асыру шеңберінде геномдық ақпаратты өңдеуді жүзеге асыру.
FSTEC 2014 жылғы 14 наурыздағы N 31 бұйрығы , Ақпаратты қорғауды қамтамасыз ету жөніндегі талаптарды бекіту туралы автоматтандырылған жүйелермаңызды объектілердегі, ықтимал қауіпті объектілердегі, сондай-ақ адам өмірі мен денсаулығына және табиғи ортаға қауіп төндіретін объектілердегі өндірістік және технологиялық процестерді басқару
FSTEC 2013 жылғы 18 ақпандағы N 21 бұйрығы , Дербес деректердің ақпараттық жүйелерінде оларды өңдеу кезінде олардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету жөніндегі ұйымдастырушылық-техникалық шаралардың құрамы мен мазмұнын бекіту туралы.
FSTEC 2013 жылғы 11 ақпандағы N 17 бұйрығы , Мемлекеттік ақпараттық жүйелердегі мемлекеттік құпия болып табылмайтын мәліметтерді қорғау жөніндегі талаптарды бекіту туралы
ГОСТ Р ISO/IEC 19794-8-2009 . Автоматты сәйкестендіру. Биометриялық сәйкестендіру. Биометриялық деректер алмасу форматтары. 8-бөлім. Саусақ ізі қаңқа құрылымының деректері

Ібіліс егжей-тегжейде

Барлық дерлік салалардағыдай, жабдық өндірушісін таңдау кез келген жобаның сәттілігінің алғашқы іргетасы болып табылады.

Өсіп келе жатқан сұранысты көрген жүздеген компаниялар бұл тауашаға жүгірді, ал жүздеген компаниялар бір-екі жылдан кейін оны тастап, сұраныстың артуы толқынында біраз ақшаны қысқартады. Бұл сән стартаптары, әсіресе қытайлық және OEM, әсіресе ресейлік. Осындай тамаша OEM брендінің тамаша үлгісі Tantos, оның контроллері . Олардың да өзбиометрика желісі. Және олардың жүздегені бар.
Бұл жарты қиындық, стартапты (аз айналымы бар шағын компания) әлі де мұқият зерделеу кезінде тануға болады. OEM сондай-ақ орташа күш-жігермен танылады (құжаттама мен сертификаттарды мұқият зерттеңіз).

Жалғыз құзіреттілігі көзге шаң жұту болып табылатын шын мәнінде үлкен және танымал компанияны тану қиынырақ, мұнда сіз жалпы қаржылық көрсеткіштерге және ұсынылған шешімдердің сапасына қарауыңыз керек.

Мысалы, FST Biometrics (Израиль компаниясы)жабылып жатыр 11 жыл жұмыс істегеннен кейін. Және бәрі қаншалықты қатты басталды. Компанияны Израильдің бұрынғы премьер-министрімен бірге Израиль барлау қызметінің бұрынғы генерал-майоры Ахарон Зееви Фаркаш құрған.Эхуд Бараком директорлар кеңесінде. 2018 жылдың бірінші тоқсанында ғана компания 3,2 миллиард доллар көлемінде инвестиция тартты.

Сіз сондай-ақ барлық азды-көпті тақырыптық бұқаралық ақпарат құралдарында, тіпті Popular Science-те де жарқыраған американдық IDair компаниясын еске түсіре аласыз.жанды.
Бұл жағдайда бәрі де өте керемет болды, жәнепрезентация ең маңызды қауіпсіздік көрмесінде ISC West, SIA мүшелігі атақты негізін қалаушылар да, өнім сипаттамалары да әсерлі болды. Бұл әзіл емес, негізін қалаушылар саусақ ізі сканерін жасау туралы хабарлады - оқу қашықтығы 6 метрге дейін. Бірақ іс жүзінде бәрі зилч болып шықты.Сайт өлді, twitter

480 руб. | 150 грн | $7,5 ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Дипломдық жұмыс - 480 рубль, жеткізу 10 минутТәулігіне 24 сағат, аптасына жеті күн және мереке күндері

Калашников Дмитрий Михайлович Шудың күшеюі жағдайында адамның парольді дауыстық фраза арқылы дауысты биометриялық идентификациясы: диссертация ... т.ғ.к.: 05.13.01 / Калашников Дмитрий Михайлович;[Қорғау орны: Пенза мемлекеттік университеті], 2017.- 196 б.

Кіріспе

1-тарау. Биометриялық дауыстық ақпарат және цифрлық сигналды алдын ала өңдеу негізінде жеке деректерді қорғау әдістері мен құрылғыларына шолу 15

1.1. Жеке ақпаратты қорғаудың жалпы жағдайы 15

1.2. Нейрондық желіні тану биометрикасының күшін бағалау-код 17

1.3. Бастапқы деректер сапасының ақпараттық өлшемі 17

1.4. Түрлендіргіштің функционалдық моделі биометрика-код 21

1.5. Классикалық Хэмминг өлшемі 23

1.6. Дауысты сәйкестендіру жүйесінде орындалатын кодты қорғау үшін биометриялық код түрлендіргіштерін практикалық қолдану 24

1.7. Сөйлеудің дыбыстық фрагменттерін тондық және шуылға бөлу қажеттілігі 26

1.8. Дыбыстардың тондық периодын өлшеу әдістеріне шолу 34

1.9. Сызықтық болжауыштарды қолдану 38

1.10. Сигналдың кезеңділігін анықтаудың сызықты емес алгоритмі 42

1.11. Күтілетін қадамдық кезеңнің сызықтық болжамы 45

1.12. Svoi динамикінің дауыс параметрлері бар биометриялық жүйені автоматты түрде оқыту үшін жаңа буын нейрондық желілік вокодер пайдаланатын сөйлеу фрагментінің ұзындығын бағалау 48

1.13. Бірыңғай сөйлеу дыбыстарын танитын дауыс кодерін үйрету үшін қажетті сөйлеу фрагментінің ұзындығын бағалау 50

1.14. Сөйлеуді тану фрагментінің ұзақтығын бағалау

1.15. Мел-цепстрлік коэффициенттер 51

1.16. Сөйлеуді жеке биометриялық элементтерге бөлу 54

1.17. Сөйлеуді танудың Марков моделі

Тарау қорытындылары

2-тарау Байланысты сөйлеуді анықтауды математикалық модельдеу 67

2.1. Нейрондық желілердегі «Меншікті» сөйлеушінің сөзінің біртекті дыбыстар мен жұп дыбыстардың фрагментері 67

2.2. Ағымдағы және алдыңғы мәндерден спикер дыбысының кезеңді болжаушысы 73

2.3. Негізгі тон периодының орташа мәнін және ауытқулардың рұқсат етілген шектерін есептеу 75

2.4. Тон/шу классификаторы 76

2.5. Сызықтық болжау алгоритміндегі матрицаны инверсиялау әдістері 79

2.6. Сөйлеудің шулы дыбыстары мен тональды дыбыстар арасындағы интервалдардың ұзақтығының дискретті статистикалық сипаттамасы 85

2.7. Сөйлеудің детерминирленген бөлімдерін және дыбыс жиілігінің вариациясын анықтау 91

106-тарау Қорытындылар

3-тарау Нақты дауыс аутентификациясының жалған бағдарламалық құралы 108

3.2. Нейрондық желіде дайын биометриялық параметрлерді оқыту... 114

3.3. Сөйлеудің дыбыстық фрагменттерін кластерлеу 116

3.4. Құпия сөздің аутентификациясы 119

125-тарау Қорытындылар

4-ТАРАУ. Әртүрлі қоршаған орта жағдайларында дауыстың биометриялық аутентификациясының алгоритмін сынау 127

4.1. Ықтималдық үшін бағдарламаны эксперименттік тестілеу

бірінші түрдегі қателердің пайда болуы 127

4.2. Құпия сөз бөтен адамға белгісіз болған жағдайда, екінші түрдегі қателердің пайда болу ықтималдығына бағдарламаны эксперименттік тестілеу 133

4.3. Құпия сөз бөгде адамға белгілі болған жағдайда, екінші түрдегі қателердің пайда болу ықтималдығына бағдарламаны эксперименттік тестілеу 136

Қорытынды 139

Жұмыспен таныстыру

Тақырыптың өзектілігі.Қазіргі уақытта әртүрлі ақпарат түрлерінің: мемлекеттік, өндірістік және т.б. құпиялылығын сақтаудың өткір мәселесі бар. Бұл мәселеге көптеген жұмыстар арналған, оларда криптографиялық аутентификацияның және биометриялық аутентификацияның әртүрлі әдістері ұсынылған. Криптографиялық аутентификация арнайы кодталған ақпаратты сақтауға және өңдеуге негізделген. Биометриялық аутентификация субъектінің жеке сипаттамаларына (саусақ іздері, қолжазба үлгілері, бет әлпетіне, көз торына) негізделген.

Өкінішке орай, бұл әдістердің келесі кемшіліктері бар. Криптографиялық әдістер аутентификация процедурасының максималды сенімділігі мен қауіпсіздігін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді, дегенмен олар кілттерді (құпия ақпаратты немесе материалдық тасымалдаушыларды) сақтау жауапкершілігін пайдаланушыға жүктейді, ол мұндай міндеттемелерді өз мойнына алғысы келмейтіндігінен басқа, жиі қажетті дағдыларға ие болмайды дұрыс пайдаланужәне құпияларды қауіпсіз сақтау. Биометрика дәстүрлі түрде азаматтардың паспорттық және визалық бақылау жүйелеріндегі пайдаланушыларды анықтау үшін ғана қолданылады. Пайдаланушының биометриялық бейнесін үлгімен салыстыру үшін классикалық биометриялық технологияларды пайдалану ашық азаматтық ақпараттық жүйелерде пайдаланушының жеке деректерінің құпиялылығын қамтамасыз етпейді.

Биометриялық дауысты аутентификация әдісі қолданудың қарапайымдылығымен сипатталады. Бұл әдіс қымбат жабдықты қажет етпейді, микрофон мен дыбыс картасы жеткілікті. Бірақ дауысты аутентификацияның биометриялық әдісін пайдалану кезінде бірқатар мәселелер туындайды. Ең маңызды мәселелердің бірі - дауысты анықтау сапасы. Қазіргі уақытта адамды дауыспен тану қатесінің ықтималдығы айтарлықтай жоғары. Дауыстық сигналдан биометриялық параметрлерді нақтырақ анықтау үшін жаңа алгоритмдерді әзірлеу қажет. Екінші маңызды мәселе - шулы жағдайларда белгілі құрылғылардың тұрақсыз жұмысы. Маңызды мәселе - бір адамның дауысының әртүрлі көріністері бар дауысты сәйкестендіру: дауыс денсаулық жағдайына, жасына, көңіл-күйіне және т.б.

Жоғарыда аталған кемшіліктерсіз дауысты сәйкестендіру алгоритмдері мен сәйкес құрылғыларды құру ғылыми-техникалық және әлеуметтік маңызы бар кезек күттірмейтін міндет болып табылады. Бұл ең алдымен жұмыстың өзектілігін анықтайды. Биометриялық аутентификацияның дамуына Н.Н.Акинфиев, С.П.Баронин, А.И.Иванов, М.В.Назаров, Ю.

дов, В.И.Романовский, Г.С.Рамишвили, В.Н.Сорокин, В.А.Утробин, В.Госсет, М.Грэй, Дж.Дарбин, А.К.Джейн, Д.Клун, Н.Левинсон, К Пирсон, Р.А.Фишер, Р.Хэмминг және т.б.

Ұсынылған әдістерді іс жүзінде жүзеге асыру үшін тиімді техникалық құралдарды жасау қажет. Дауысты сәйкестендіру әдістерін әзірлеумен айналысатын келесі жаһандық компаниялар белгілі: Agnitio, Auray Systems, Аутентификация, KeyLemon, Нюансжәне т.б.

Бұл компаниялар қолданатын технологиялардың кемшіліктері деректерді серверлік өңдеуде, яғни. барлық биометриялық деректер өңдеу үшін серверге жіберіледі, бұл өз кезегінде пайдаланушының құпиялылығын жоғалтады. Қолданыстағы автоматтарда жалған тану ықтималдығы айтарлықтай жоғары. Бұл қолданыстағы алгоритмдердің дыбыстық сигналдан биометриялық параметрлердің жеткілікті санын шығармайтындығына, сонымен қатар дауыс биометриялық параметрлерін салыстыру стандарттарының жоқтығына байланысты.

Диссертацияның мақсатыжоғары бөгде шу жағдайында адамның дауыспен сенімді биометриялық аутентификациясын жүзеге асыратын жаңа әдістерді, алгоритмдерді және оларды жүзеге асыратын бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуден тұрады. Бұл мақсатқа жету үшін мыналарды шешу қажет тапсырмалар:

дыбыстық сигналдың кез келген аралықтарында негізгі тонның жиілігін анықтаудың дәлдігін арттыру әдістемесі мен алгоритмдерін әзірлеу;

анықтаушы фактор ретінде негізгі тонның жиілігін қабылдай отырып, пайдаланушыны аутентификациялау әдісін әзірлеу;

дыбыстық сигналдың кез келген сегментінде іргелі тондық кезеңді дәлірек таңдау және бірге тең сигнал/шуыл қатынасында сигналдың шу компонентін басу үшін дыбыстық сигналды сүзгілеудің әдістемесі мен алгоритмдерін әзірлеу;

дауыс биометриялық параметрлерін кіру кодына түрлендіру үшін ГОСТ Р 52633.5 стандарты бойынша бір қабатты нейрондық желіні құру;

динамиктің негізгі тонусының жиілігін кіріс ретінде қабылдайтын тар жолақты сүзгіні құрастырыңыз. Биометриялық параметрлерді алу және оларды биометриялық кодқа түрлендіру үшін әртүрлі сигнал гармоникаларында сүзгі формуласын пайдаланыңыз;

дыбыстық сигналды фрагментациялаудың жаңа алгоритмін құру және алынған сөйлеудің жеке тональды фрагменттерін биометриялық кодқа түрлендірілетін биометриялық параметрлер ретінде пайдалану;

құпия сөз арқылы пайдаланушыны үйрену және аутентификациялау үшін орналасуды жүзеге асыру. Ықтималдық сипаттамаларды тестілеуді жүргізу (бірінші және екінші түрдегі қателер ықтималдығы – тексерілген пайдаланушыны теріске шығарудағы қателер және сәйкесінше сыртқы пайдаланушыны қабылдаудағы қателер).

Зерттеу әдістері.Жұмыста математикалық статистика әдістері, ықтималдықтар теориясы, жасанды нейрондық желілер теориясы және цифрлық сигналдарды өңдеу қолданылады. Эксперименттерді жүзеге асыру үшін объектіге бағытталған C++ тілі, Qt және QWT кітапханалары, QtCreator әзірлеу ортасы және MathCAD математикалық модельдеу ортасы пайдаланылды.

Диссертациялық жұмыстың ғылыми жаңалығыкелесідей:

Сөйлеу дыбысының статистикалық параметрлерін бағалау алгоритмі әзірленді. Мағыналы сөйлеу ағынының дыбыстарының ұзақтығын дискретті-үздіксіз сипаттау негізінде дыбыстың орташа ұзындығы сияқты параметр анықталады және оны бағалау алгоритмі беріледі. Негізгі тондық кезеңнің математикалық күту және дисперсия мәндерін бағалау әдістері жалпыланған. Жоғары шу деңгейінде сигналды шығару сапасын жақсартуға мүмкіндік беретін тар жолақты дыбыстық сигнал сүзгісін құру формулалары ұсынылған.

Негізгі тондық кезеңді таңдау негізінде сызықтық болжауды құрудың сандық әдісі жалпыланған, бұл болжаушының дәлдігі мен жылдамдығын айтарлықтай арттыруға мүмкіндік берді. Сызықтық болжауышта кадрлық емес сигналды өңдеу әдістемесі әзірленді, бұл дыбыс сигналының бөлімінде жалған тонды анықтау ықтималдығын айтарлықтай төмендетті.

Дыбыстық сигналдың кез келген сегментінде іргелі тондық кезеңді дәлірек таңдау үшін дыбыстық сигналды сүзудің сызықтық емес математикалық моделі әзірленді. Құрастырылған сүзу процедурасы бар тон-шуыл классификаторын жақсартуға және аудио файлдағы сөйлеудің барлық тональдық бөлімдерін таңдауға мүмкіндік берді.

Дауыс параметрлерін биометриялық кіру кодына нейрондық желі түрлендіру алгоритмі әзірленді. Дауыстық сигналдардың биометриялық параметрлерінің векторлары нейрондық желінің кірісіне беріледі, олар кейіннен биометриялық кодқа түрлендіріледі. Дауыстық сигналдардың биометриялық параметрлерінің векторлары салмақ коэффициенттерінің кестелерін құру үшін қолданылады. Ұсынылған алгоритмді қолдану нәтижесінде әрбір дауыстық сигналға жеке код беріледі. Алынған кодтарды пайдалану дауыстық аутентификация жұмысындағы бірінші және екінші түрдегі қателерді азайтуға мүмкіндік берді.

Сыртқы шу мен үзілістерден бөлінген сөйлеудің тональды дыбыс сегменттерін пайдалануға негізделген биометриялық деректер векторларын алудың сандық алгоритмі әзірленді. Бұл векторлар дыбыстық сигналдың бірнеше гармоникаларында алынады және нейрондық желіні оқыту процедурасына қатысады. Көрсетілгендей, бұл векторлар биометриялық ақпаратқа ие және дауыс үлгісін тану сапасын жақсарту үшін нейрондық желіні оқыту процедурасында қолданылады.

6. Дыбыстық сигналдарды фрагментациялау және классификациялау алгоритмі құрастырылған және бағдарламалық қамтамасыз етуде енгізілген. Ғылыми жаңалық диссертацияда құрастырылған дыбыстық сигналдың нейрондық желіні сегменттеу алгоритмін қолдануда жатыр. Осы алгоритм негізінде спикердің құпия сөзінің дауыстық фразасында қамтылған барлық мүмкін тоналды дыбыстардың векторлары алынды. Бұл векторлар биометриялық код параметрлеріне түрлендіріліп, нейрондық желіні оқытуға жіберіледі. Бұл параметрлерді пайдалану дауыс аутентификация жүйесінде динамикті тану сапасын жақсартуға мүмкіндік берді.

Жұмыстың практикалық маңызы.Ауызша сөйлейтін құпия сөз арқылы дикторды анықтауға мүмкіндік беретін автомат құрастырылды. Бағдарламалық пакет әзірленді, оның шеңберінде сөйлеу сигналдарын өңдеудің адаптивті цифрлық алгоритмдері жүзеге асырылады. Сигналдағы биометриялық кескіндерді тану алгоритмі ұсынылған. Алгоритм нейрондық желі ретінде жүзеге асырылады. Диссертацияда әзірленген әдіс цифрлық сигналды өңдеудің белгілі әдістерімен салыстырғанда келесі маңызды артықшылықтарға ие. Ең маңызды артықшылығы - бұл әдісті жүзеге асыратын автоматтың пайдаланушының аутентификациясы кезінде спикердің сөйлеу жиілігін реттеу мүмкіндігі. Шуды басу сигнал-шу қатынасы бірге тең болғанда да жүзеге асырылады. Дауыстық биометриялық параметрлерді рұқсат кодына түрлендіру үшін ГОСТ Р 52633 нейрондық желілер енгізілді, бұл аутентификация сатысында тұрақты ұзын құпия сөзді алуға мүмкіндік береді. Пайдаланушы құпия сөзді білмесе, пайдаланушының аутентификация қатесінің ықтималдығы 10-7 мәніне және егер пайдаланушы берілген құпия сөзді(лерді) білсе, 10-2 мәніне дейін төмендетілді. Әдебиеттерде белгілі автоматтар келесі сипаттамаларға ие: екінші түрдегі қатенің ықтималдық сипаттамасы бар болғаны 10-1, ал бірінші түрдегі қатенің ықтималдығы 10-2.

Бағдарламалық кешен ақпаратты қорғауды қамтамасыз етуге және оның ағып кетуін жоюға бағытталған. Ақпаратқа қол жеткізу мүмкіндігі бар тұлғаны қорғауды және иесіздандыруды қамтамасыз ету үшін жүйеге қол жеткізуді тексеру шеңберінде дауыстық аутентификация технологиясын енгізу ұсынылады. Тексеру жүйелері ретінде ұсынылады: ғаламдық немесе жергілікті шығыстары бар интернет-кабинеттер. Бұл жүйелерді мемлекеттік және муниципалдық мекемелер, сондай-ақ кейбір оқу орындары жиі пайдаланады. Нәтижесінде, операциялық терминал 2 типті қате ықтималдығы өте төмен (диссертациялық жұмыста алынған статистикалық деректерге сәйкес ол 10-7-ден жоғары болмауы керек) ауызша құпия фраза арқылы адамды сәйкестендіруге мүмкіндік береді және сонымен қатар пайдаланушыға жеке кабинетке жылдам, қауіпсіз және ыңғайлы кіруді қамтамасыз етеді.

Нәтижелердің сенімділігі мен негізділігідиссертацияда тұжырымдалған математикалық әдістерді дұрыс қолдану және теориялық тұжырымдарды сынақ және далалық тәжірибелердің нәтижелерімен салыстыру арқылы қамтамасыз етіледі.

Қорғаныстың негізгі ережелері:

мағыналы сөйлеу ағынындағы дыбыстардың ұзақтығының дискретті-континуумдық сипаттамасына негізделген сөйлеудің статистикалық параметрлерін шығару алгоритмі;

мәліметтерді кадрсыз өңдеумен және сөйлеушінің сөйлеу статистикалық параметрлерін пайдалана отырып, негізгі тонның периодын шығару үшін сызықтық болжауды құрудың сандық әдісі;

бірге тең сигнал-шуыл қатынасында сигналдың шуды басуды жүзеге асыратын дыбыстық сигналды сүзудің сызықтық емес математикалық моделі;

биометриялық деректер векторларын алу алгоритмі;

дыбыс биометриялық «фонемалар» үшін фрагментация және классификация алгоритмі;

адам сөйлеуінің биометриялық ерекшеліктерін тану үшін нейрондық желіні құру алгоритмі;

оқытудың схемасы және дауыстық құпия сөз арқылы пайдаланушының аутентификациясы.

Жұмыстың нәтижелерін жүзеге асыру және ғылыми бағдарламалармен байланыстыру.Зерттеудің алынған нәтижелері «ПНИИЭ» АҚ (Пенза) ұйымында «Дауыстық фразалар арқылы пайдаланушының аутентификациясы» бағдарламалық қамтамасыз етудің макетін әзірлеуде енгізілді. Диссертациялық жұмыстың нәтижелерін орындау актісі бар.

Нейрондық желіні сигнал деңгейінен жоғары шу деңгейінде дауысты тану биометриялық құралын құру мәселесін шешу үшін бағдарламалық кешен әзірленді (компьютерлік бағдарламаны мемлекеттік тіркеу туралы 21.10.2016 ж. № 2016E13464 куәлік). «PNIEI» АҚ (Пенза) ғылыми-зерттеу, өндірістік және конструкторлық қызметінде биометриялық аутентификация алгоритмдерін зерттеу және әзірлеуде қолданылатын аталған бағдарламалық пакетте тұлғаның жеке басын автоматты түрде парольмен сәйкестендіру құралдарын әзірлеудің өзекті мәселесіне арналған бағдарламалық шешім бар. дауысты сөйлем. Бағдарлама сөйлеу сигналының деңгейімен салыстырылатын шу жағдайында сәйкестендіруді тексеруді жүзеге асыра алады.

Зерттеуге «UMNIK» гранты, 2015 жылғы 21 желтоқсандағы № 8909ГУ / 2015 келісімі «Ғылыми және шағын кәсіпорындардың шағын нысандарын дамытуға жәрдемдесу қоры» Федералдық мемлекеттік бюджеттік мекемесінің грантын берумен қолдау тапты. Техникалық сала» тақырыбы бойынша «Сигнал деңгейінен жоғары шу деңгейінде дауыс арқылы нейрондық желіні биометриялық тану құралын жасау» тақырыбы бойынша зерттеу жұмыстарын жүргізу.

Диссертацияны апробациялау.Диссертацияның негізгі ережелері келесі халықаралық конференцияларда баяндалып, талқыланды: «Жаратылыстану және әлеуметтік мәселелерді математикалық және компьютерлік модельдеу» алтыншы және жетінші халықаралық ғылыми-техникалық конференциясы (Пенза, 2013, 2014); «Жаратылыстану және әлеуметтік мәселелерді модельдеудің аналитикалық және сандық әдістері» халықаралық ғылыми-техникалық конференция (Пенза, 2014); «Жас ғалымдардың Поволжье экономикасының дамуына қосқан үлесі» ғылыми-практикалық конференциясы 2016 жылғы күзгі сессия (Пенза, 2016); «Ректорлық гранттар» конкурсының ғылыми конференциясы (Пенза, 2015 ж.).

Автордың жеке үлесі.Диссертациялық жұмыста ұсынылған барлық негізгі нәтижелерді автор дербес тұжырымдайды және алады. Жұмыстар шешілетін мәселенің тұжырымы мен оны шешу концепциясына иелік ететін жетекшімен бірлесіп авторлықта жарияланды. Жұмыста мағыналы сөйлеу ағынындағы дыбыстардың ұзақтығының дискретті-континуумдық сипаттамасы негізінде сөйлеудің статистикалық параметрлерін алу үшін автор әзірлеген алгоритм сипатталған. Жұмыста автор өз бетінше шуды азайтудың жаңа алгоритмін әзірледі . Жұмыстарында автор дауыстық пароль арқылы жеке деректерді иеліктен шығару әдісін құрастырды, дыбыстық сигналдарды өңдеудің белгілі сызықтық алгоритмдерін жетілдірді. Бағдарламалық пакетте автор негізгі алгоритмдерді әзірлеп, программалық кодтарды құрастырды. Автор сонымен қатар мүмкіндікті растайтын сандық эксперименттер жүргізді практикалық қолданунәтижелер.

Жарияланымдар.Диссертациялық зерттеу материалдары негізінде 8 мақала жарияланды, оның ішінде 3 мақала Ресей Федерациясының Жоғары аттестаттау комиссиясының тізімінен журналдарда.

Жұмыстың құрылымы мен көлемі.Диссертация кіріспеден, қорытындылары бар төрт тараудан, қорытындыдан, пайдаланылған әдебиеттер тізімінен және 2 қосымшадан тұрады. Жұмыстың жалпы көлемі 188 бет, оның ішінде негізгі мәтін 170 бет, оның ішінде 87 сурет. Әдебиеттер тізімінде 83 атау бар.

Биометриялық код түрлендіргішінің функционалдық моделі

Негізгі функционалдық элементжоғары сенімді биометриялық-криптографиялық аутентификация құралы биометриялық кодты түрлендіргіш болып табылады. Биометриканы кодқа түрлендіргіштің жұмысы анық емес биометриялық деректерді бекітілген сыйымдылықтың екілік бүтін санға – кодтық жауапқа түрлендірудің арнайы әдістерін қолдануға негізделген. Бұл ретте «Меншікті» пайдаланушының анық емес биометриялық деректері «Меншікті» код деп аталатын тұрақты кодтық жауапқа, ал «бөтен» пайдаланушылардың анық емес биометриялық деректері кездейсоқ (корреляциялық емес) кодтық жауаптарға түрлендіріледі. «Бөтен». Функционалдық диаграммабиометриялық код түрлендіргішінің жұмысы 1.2-суретте көрсетілген.

Осылайша, биометрияны кодқа түрлендіргіштің негізгі функционалдық сипаттамасы оның «Меншікті» тұрақсыз биометриялық кескінінің үздіксіз күйлерінің көпөлшемді өрісін ықтимал күйлердің кейбір шекті дискретті өрісіне жататын «Меншікті» кодтық нүктеге бүктеу керек. осы кілт. Биометриядан кодқа түрлендіргіштің екінші функционалдық сипаттамасы болып табылады: «Бөтен» кездейсоқ биометриялық кескіндер түрлендіргіштің шығыстарында кездейсоқ шығыс код жауаптарын жасауы керек. Бірнеше биометриялық үлгілер Бірнеше код жауаптары

Биометрия-код түрлендіргішінің ішкі құрылымы оқыту деп аталатын арнайы процедура кезінде қалыптасады. Оқыту процедурасы параметр ретінде биометриялық кескіннің мысалдар жинағын «Меншік», биометриялық кескіндер жинағын «Бөтен» қабылдайды, олардың әрқайсысы бір немесе бірнеше мысалдармен ұсынылған және кодтық жауап «Меншікті» және нәтижесі. процедура жоғарыда аталған функционалдық сипаттамаларды орындауға мүмкіндік беретін параметрлері бар генерацияланған биометриялық код түрлендіргіші болып табылады.

Кейбір қосымша ақпаратпен (мысалы, идентификатор немесе пайдаланушы аты) толықтырылған оқытылған биометрияны кодқа түрлендіргіштің параметрлері биометриялық контейнерді құрайды. 1.5. Хаммингтің классикалық өлшемі

Биометриялық кескіндерге тапсырыс беру процедурасы жоғары өлшемді болуы керек және барлық биометриялық параметрлердің және олардың барлық ықтимал комбинацияларының өзгерістерін ескеруі керек, бұл тіпті ескерілген бірнеше ондаған биометриялық параметрлер үшін де техникалық мүмкін емес болып қалады, сондықтан мұны болдырмаудың жалғыз мүмкін жолы. үздіксіз жоғары өлшемді биометриялық кескіндерді енгізу кеңістігінен шығыс дискретті кодтық жауаптар кеңістігіне өту. Бұл жағдайда биометриялық кескіндерді сұрыптау сызықтық және бір өлшемді болады, ал биометриялық кескіндерді реттелген санау автоматының жұмысы тривиальды болады.

Шығару коды жауаптары кеңістігіндегі негізгі метрика Хамминг өлшемі болып табылады - код жауаптарының сәйкес келмейтін биттерінің саны және төменде сипатталған осы өлшемнің әртүрлі модификациялары. Хамминг өлшемі k p h = YS iyi\ (1.5.1) /=1 формуласымен есептеледі, мұнда Xj - бірінші кодтық жауаптың /-ші цифрының мәні; yi – екінші кодтық жауаптың /-ші битінің мәні; n – код ұзындығы; Ф - қосу модулі 2. Осы метриканы пайдалана отырып, екі биометриялық кескіннің "бөтен" арасындағы жақындық өлшемін немесе "бөтен" биометриялық кескінінің "меншік" биометриялық кескініне жақындық өлшемін орнатуға болады, ол үшін жоғары сенімді биометриялық аутентификация құралы оқытылды. Биометриялық кескіндерге тапсырыс беру үшін Хамминг өлшемін пайдалану тек кейбір биометриялық кескінге үйретілген белгілі бір биометриялық кодты түрлендіргіш үшін ғана мағыналы болады.

1. Ұсынылған әдістің басқалардан негізгі айырмашылығы қоршаған ортаның белгілі бір ерекшеліктері үшін кодталған автоматтардың және ұзын кездейсоқ енгізілген деректерді ұзындығы 256 биттік нақты кодқа қайта ұйымдастыруға арналған автоматтардың орындалатын кодының болуы.

2. Қайта ұйымдастыру механизмінің орталығы олар түрлендіретін деректермен салыстырғанда биометрика-код түрлендіргіштерінің жалпылама тұжырымдамасы болып табылатын пайдаланушы хэш-функциялары (NHF) болып саналады. Ұсынылған әдістің мәні сыналатын кодтың бастапқы деректерінде жатыр. Бастапқы деректердің екі түрін ажыратуға болады: NHV қайта құру параметрлері және көп өлшемді параметрлер. NHF қайта ұйымдастыру сипаттамалары NHF жүзеге асыратын автоматпен бірге бағдарламаның орындалатын кодының орнына қайта реттеледі. Бағдарлама іске қосылған кезде кіріс көпөлшемді сипаттамалар оған орындаумен жүзеге асыру үшін беріледі. NHF автоматының қолдауымен сақталған және қайтарылған сипаттамалар бағдарламаның орындалатын кодының тағы бір блогын қалпына келтіру үшін пайдаланылады.

3. Қалпына келтіру процесінен кейін код құрастырылады және NHF автоматы бағдарламаны жалғастыру үшін маңызды болып табылатын тиісті блоктарды декодтауды жалғастырады. NHF күйінің сипаттамаларына сәйкес немесе тек кіріс сипаттамаларына сәйкес орындалатын кодты қалпына келтіру оңай емес. Бұл орындалатын кодты бұзудың орын алуынан қорғау мәселесін шешу үшін NHF пайдалануға мүмкіндік береді. Құрастырылған кодтың кез келген блогы үшін қорғаныс схемасы 1.3-суретте көрсетілген.

Svoi динамикінің дауыс параметрлері бар биометриялық жүйені автоматты түрде оқыту үшін жаңа буын нейрондық желі вокодері пайдаланатын сөйлеу фрагментінің ұзындығын бағалау

Аутентификация үшін ақпараттық құпия сөзді алу үшін олардың сапасы мен айырмашылығын сипаттайтын статистикалық параметрлерді есептеу қажет.

Параметрлер ретінде жиілік спектрінің коэффициенттерін қабылдайтын дауысты сәйкестендіру жүйелерінде сөйлеу сигналын уақыт бойынша талдайтын жүйелерге ұқсас ықтималдық қателері болады. Бірінші түрдегі қатенің ықтималдығы «меншікке» өтуден бас тартуды сипаттайды. Қазіргі уақытта қолданыстағы дауыс жүйелері арасында бұл ықтималдық 10_1-ге тең. Екінші түрдегі қателік ықтималдығы «Инопланетянның» жіберілмеуін сипаттайды. Бұл қатенің пайда болу жиілігі тек әдісті қолдану режиміне байланысты. Егер бөгде адам құпия сөзді білсе және дыбыс жазу құрылғысын қолданбаса, оның дауысы жазылғанға жақын болған жағдайда оның жүйені айналып өту сәттілігі шамамен 1% құрайды. Әйтпесе, шабуылдаушыға сәтті бұзу үшін 1010 әрекетке дейін қажет болуы мүмкін.

Дегенмен, егер бастапқы диктордың құпия фразасы белгілі болса және диктофонға жазылған болса, қолданыстағы жүйелерде басқа диктордың атын жамылып өту мүмкін болады. Бұл жағдайда екінші түрдің ықтималдығы айтарлықтай артады. Бұл дауыстық парольді ұстап алуды болдырмау мәселесін шешу қажеттілігін білдіреді. Сондай-ақ, бұл мәселені шешудің бір жолы - тұлғаның құрылымы бойынша адамды бір мезгілде анықтауды қолдану. Бұған қоса, кейбір жүйе қауіпсіздік мамандары дыбыс көзін анықтау үшін қозғалыс сенсорларын қосады.

Қазіргі уақытта вокодерлерде уақытша процедуралар (сызықтық болжамдар) және жиілік жолағын сүзу процедуралары кеңінен қолданылады. Осы және басқа процедуралар пайдаланушылардың биометрикасын айтарлықтай бұзады және сонымен бірге сөйлеу ақпаратының жоғары қысылуын қамтамасыз ете алмайды.

Автор қатысқан Пенза ғылыми-зерттеу электротехникалық институты аясында жүргізілген зерттеулер дауыстық сигналдарды сипаттаудың жаңа түрі негізінде дауыс кодерлерінің жаңа класын құрудың нақты мүмкіндігі бар екенін көрсетті. Сөйлеуді сипаттаудың жаңа түрі үйлестірілген сөйлеудің негізгі тонның периодымен қайталанатын баяу тербелмелі процестерден тұратынын қолдануға негізделген. Мысалы, «а» фонемасы осылай көрінеді (1.11-сурет). Ттон=60

1.11-суреттен дыбыс мезгіл-мезгіл қайталанатын сөндірілетін тербелістерден тұрады деген қорытынды жасауға болады. Сондықтан процесті үнемді сипаттау үшін демпферлік жылдамдығын және ішкі тербелістердің жиілігін (дөңес санын) өлшеу қажет. Бұл жағдайда 14-18 параметрді пайдалана отырып, классикалық вокодерлер сипаттайтын күрделі сөйлеу процесі тек төрт параметрмен сипатталатын болады: 1) дыбыс амплитудасы; 2) негізгі тондық кезең; 3) ішкі тербелістерді сөндіру; 4) ішкі тербелістердің жиілігі. Сөйлеуді кодтаудың бұл тәсілі ақпаратты бірнеше рет қысқартуға мүмкіндік береді. Сөйлеу сигналын «тербелмелі» сипаттаудың жаңа типінде әртүрлі фонемалардың айтарлықтай ұқсас болып шығуы өте маңызды. Мысалы, «o» және «a» фонемалары тек дыбыстық кезеңде ғана ерекшеленеді. «о» фонемасының мысалы 1.12-суретте көрсетілген.

1.11 және 1.12 фигураларды салыстыра отырып, «о» фонемасы мен «а» фонемасы бір діріл байланысы арқылы жасалған деген қорытынды жасауға болады. Фонемалар бір-бірінен негізгі тон периодында ғана ерекшеленеді. Бұл деректер әдебиетте жоқ. Сөйлеуді өңдеу бойынша классикалық әдебиеттерде бірінші және екінші фонемаларды бір-бірімен байланыстыру әрекеті жасалды (4.3 в суретін қараңыз). Жиілік әлсіреуін ескеру қажет, өйткені бұл дыбыстың шекарасын анықтауға мүмкіндік береді. Сөйлеуді әлсірету жанама емес, тікелей емес. «o» фонемасы «а» фонемасымен салыстырғанда дыбыстық периоды кішірек, бірақ толтыру жиілігі және ыдырауы бірдей.

Жүргізілген зерттеулер дыбыстық сигналдарды сипаттаудың жаңа принципіне сүйене отырып, «фонемалар» классификациясының және олардың оңтайлы анық емес сипатталуының синтезінің қарапайым «бұлдыр» ережелерін құруға болатынын көрсетті. Мысалы, «у» және «у» фонемаларын сипаттау құрылымы жағынан бірдей дерлік, бірақ негізгі тонның әр түрлі кезеңдері. Бұл жағдай 1.13 суретте көрсетілген. О 50 Ш!\ ft h 200 100 I Т=50 "у" Т=60 "ю" фонемаларды ажыратудың қарапайым анық емес (бұлдыр) ережелерін шығара отырып.Олар фонемалардың басым көпшілігі үшін қарапайым болады.Бұл ережелер «Орташа» спикер.Бұл ережелерден ауытқулар диктордың биометриялық ерекшеліктерінен басқа ештеңе болмайды.Дәл осылайша дауыс кодерлерінің сапасын, сөйлеуді қысу коэффициентін, сөйлеудің биометриялық параметрлерін беру сенімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Анық емес ережелерді (фонемаларды танитын анық емес автомат) синтездеуден кейін сөйлеуді қысу коэффициентін 1,5-2 есе арттыруға болады. Тербелмелі процестердің демпфингін есепке алатын вокодерді құру әрекеті бұл бағыттың техникалық мүмкіндігін көрсетеді.

Сөйлеуді қысу коэффициентін арттырудың тағы бір жолы - кадрларды емес, фонемаларды шығарып алу және фонемаларды кодтау. Фреймдік сөйлеуді кодтау артық. Дауыс кодерлер әдетте секундына 44 аудио кадрды пайдаланады. Орташа адам секундына 11 фонеманы айтады. Яғни дауыс кодерлер бір фонеманың 4 еселік қайталануын жүзеге асырады. Фонема эволюциясының анық емес ережесін білсек (бір фонема екінші фонемаға қалай айналады), онда фонема деректерін бір рет беру жеткілікті. Бұл қосымша ақпаратты 3-4 есе сығуға мүмкіндік беруі керек. Егер біз сөйлеу параметрлерін фонемалардың ортасында және олардың арасында жіберетін болсақ, онда қосымша қысу шамамен екіге тең болады.

Осылайша, іргелі тонус пен ішкі тербеліс кезеңдерінің әлсіреуін бағалауға негізделген жаңа тәсіл перспективалы болып табылады және сөйлеуді қысу коэффициентін бірнеше есе арттыруға мүмкіндік береді. 600 бит/с шығыс дауыс кодтарының болуы техникалық тұрғыдан мүмкін. Бұл ретте 2400 және 4800 бит/с ағыны бар вокодерлер үшін биометриялық параметрлерді дәл беру мәселесін шешуге болады.

Құпия сөздің аутентификациясы

Қолданыстағы вокодерлерді құруда қолданылатын әдістер мен алгоритмдерді пайдалану бұл әдістерді дауыстық сигнал фрагменаторларын құруда қолдануға мүмкіндік бермейді. Бұл әдістерді қолдануға болмайтын себебі, жоғары сапалы дауыстық деректер вокодерлері ағыны 2400 бит/с болатын көптеген кластарды шығарады. Бұл сан сызықтық болжау алгоритмдерінде құрылған вокодерлерге тән. Бұл деректер ағынының санын азайту қажет. Шамамен 1200 бит/с ағын беретін вокодерлерді пайдаланған жағдайда, алынған сыныптардың саны азаяды, бірақ соған қарамастан, айтарлықтай үлкен болып қалады. Сондай-ақ бұл жағдайда пайдаланушының биометриялық деректері жоғалады.

Бұл мәселелердің шешімі жүйені ақпараттың жеткілікті көлемімен қамтамасыз ете алатын биометриялық құрылғыларды пайдалану болып табылады. Сондай-ақ, шығыс дыбыстық сигнал бөліктерін жіктейтін автоматты сөйлеу фрагментаторының құрылысы болып табылады. Қолданыстағы фрагментаторларды қолдану олардың алгоритмдері дауыстық сигналды біркелкі кадр бойынша өңдеуге негізделгендіктен жүйені жеткілікті ақпаратпен қамтамасыз етпейді. Дауыстық сигналдың біркелкі бөлінуі әдетте секундына 20-60 кадр ағынында өзгереді. Сондай-ақ, қолданыстағы фрагментаторлардың кемшіліктерінің бірі дыбыс фрагменттерінің ішіндегі ішкі өзгерістерді толығымен елемеу болып табылады, яғни. биометриялық параметрлердің өзгеруі туралы білімнің жоғалуы байқалады.

Дауысты биометриялық аутентификацияның тұрақты жүйелерін құрудың негізгі мақсаты пайдаланушының жеке ерекшеліктерін ескеретін және сәйкестендірілген сөйлеу сегменттерін үндестіретін тиімді кодтық фразалық фрагменттердің құрылысын біріктіретін дыбыстық сигналды мерзімінен бұрын өңдеу болып табылады деп қорытынды жасауға болады. бағдарламаны оқыту кезеңі, яғни сөйлеудің бұл салаларында фазалық сәйкессіздік болмауы керек. Сондай-ақ, жаңа фрагментатордың пайдалы ерекшелігі осы спикерді оқытуға қатысты ұзақ уақыт кезеңінен кейін бағдарламаның аутентификация сатысында сөйлеушінің ерекшеліктерін өздігінен үйрену және анықтау мүмкіндігі болар еді.

Пайдаланушы аутентификациядан өткен кезде бағдарлама статистикалық сипаттамалардың барлық түрлерін жинақтап, сөйлеудің таңдалған бөлімдерін нақты жіктеуі керек. Биометриялық сәйкестендіру жағдайында алдын ала жасалған сөздіктің және жасалған дыбыстардың дерекқорына қол жеткізудің арқасында дыбыстарды жіктеуге қабілетті автоматты фрагментаторды әрбір пайдаланушы үшін бөлек жасау қажет. Аутентификация және сәйкестендіру жүйелерінің екеуі де I және II типті қателер үшін алдын ала сынақтан өтуі керек. Бұл мәселе диссертацияда келесі тәсілдер арқылы шешілген. Пайдаланушының негізгі тонусының кезеңін бақылау алгоритмі әзірленді. Әрбір адамның дыбыстық файл жазылған кезде есептелетін дыбыстық кезең параметрлерінің жеке жинағы болады. Қадамдық кезеңнің ұзақтығын математикалық күту көптеген адамдар үшін сәйкес келуі мүмкін болғанына қарамастан, жеке сипаттама болып саналады. Негізгі тондық кезеңнің ең төменгі мәні негізгі әйел жынысына және 16 жасқа дейінгі адамдарға тән. Бұл мән айтарлықтай ерекшеленеді ер дауысы. Кейбір ерлердің дауысының бас сипаты бар, ал олардың кезеңінің орташа мәні орташа адамның мәнінен асып түседі.

Идентификация немесе аутентификация жағдайында дауысты фразаны алдын ала өңдеу кезеңі компьютердің есептеу қуатының заманауи мүмкіндіктерін пайдаланбай, көптеген параметрлерді ескере отырып, динамиктің орташа сипаттамаларымен жұмыс істеуі керек. Бұл шартдауысты фразаны, сәйкестендірілген қолданушының сөйлеуін автоматты фрагментатор-классификатормен ескеру қажет.

Негізгі тондық кезеңнің үлкен ұзақтығына байланысты бас дауысы зерттелетін аумақта сигнал амплитудасының айтарлықтай үлкен әртүрлілігіне ие. Бұл мүмкіндік сөйлеу фрагментін өңдеу терезесінің кеңеюіне әкеледі, бұл мәселені маңызды биометриялық сипаттамалардағы өзгерістерді болжау арқылы шешуге болады. Осы факторларға қарамастан, классификатор-фрагментатор әртүрлі типтегі адамдар үшін бірдей есептеу ресурстарын жұмсауды талап етеді. Бұл қағидалар 2-тараудың 3-бөлімінде дыбыстық фразаны бөлшектеудің практикалық үлгісін құру кезінде баяндалған.

Бөтен адам құпия сөзді білмеген жағдайда екінші түрдегі қателердің пайда болу ықтималдығына арналған бағдарламаны эксперименттік тестілеу.

«LPCJ5» процедурасы сызықтық болжау сүзгісі болып табылады, оның шығысында бізде негізгі тондық кезеңнің «LPC периодының» мәні болады (3.1.7 формула). Процедура «ТД» кадрының ұзындығымен, «7V7 және N2» кадрының басы мен соңының санақ нөмірімен, «кадр» кадрының реттік нөмірімен, автокорреляция функциясының коэффициенттерінің санымен, «dmposonjjenod» - автокорреляциялық функциядағы нөлден ауытқу, «қате» - «LPCJor қатесі» процедурасы арқылы есептелген алдыңғы кадрдан қателік векторы.

Процедура болжау қатесінің автокорреляциялық функциясын есептейді: N/An-1-kr(k)= Y ew(n)e(n + k),ke0,N/An-l, (3.1.10) және блокта 6 wn ss[w, n2] қандай мәндерінде болжау қатесінің r(k) автокорреляциялық функциясы максимум болатыны анықталды, ол сөйлеу сигналының спектріндегі максимумдарды (төбелерді) таңдауға сәйкес келеді. Бұл үшін функционалдық барынша азайтылды: (3.1.11) Бұл жағдайда u - негізгі тондық кезеңнің ең аз ұзындығы, u = inf T0T- n2 - негізгі тондық кезеңнің максималды ұзындығы, n2 = sup Tot. Алынған шама n ретінде анықталады.Төменгі және жоғарғы шектерде периодтың максималды мәнін табамыз, одан кейін n Гт-у, (3.1.12) 0, гт/-дан T ± формуласына көшеміз, мұндағы параметрлері.

"Ma8htabirovanie_v" процедурасы әрбір кадрды корреляция бойынша салыстыру үшін берілген диапазондағы кіріс сигналының әрбір кадрын масштабтайды. Барлық детерминирленген қималар -1-ден +1-ге дейін бірдей тұрақты шкалаға дейін азайтылады.

«mashtabirovamejJoX» процедурасы кіріс ретінде белгілі бір өлшем «N_N» сигналын қабылдайды және «ogib» сигналын белгілі бір ұзындыққа «Nogib» жақындатады. Яғни, сигнал үлгісі сақталады, тек ондағы үлгілердің саны өзгереді.

«Огибайшайжжокадр» процедурасы – бір кадрдағы конвертті санау, мұндағы «y» белгілі бір гармоникалық «N_N» өлшемі бар сүзгі; «Нач», «Коп» - «y» параметрі бойынша массивтің басы мен соңы; «кадр» – іргелі тондық кезеңнің математикалық күтуі; «огиб» - алынған конверт; «Ногиб» - конверттің өлшемі.

Сигналды алдын ала өңдеп, қажетті биометриялық параметрлерді шығарып алғаннан кейін деректер келесі процедуралар мен функциялардан тұратын биометрияны кодқа түрлендіргішке жіберіледі: void netlr.koef (int kolobrazov, int Nobrazov, double obrazy, int &size, double &net); void netl: :norm net (int kolobrazov, double sigma, double Mat OG al, int size, double &net); void CCalculateADQ::CalculateInputADQ (int imageCount, қалқымалы коэффициенттерArr, қалқымалы орташаArr, қалқымалы дисперсияArr, қалқымалы сапаArr); void netS::SimpleTraining (int салмақтары Number, const int ConnectionArr, int imageCount, int keyArr, float averageArr, float weightsArr); void netSr.NormalizationTrainmg(int салмақтары Сан, const int ConnectionArr, int imageCount, float dispersionArr, float qualityArr, float weightsArr).

Процедура «Lf – генерацияланған суреттерден (биометриялық параметрлер) Фурье коэффициенттерін есептеу. «Нобразов» – бір бейненің өлшемі. akol obrazov» - нейрондық желіге жіберілген кескіндер саны. Процедураның шығысында – өлшемі бар «нет» матрицасы . 196 құраушының әрбір векторы қарастырылатын сигналдың Фурье коэффициенттерінен құралады.

Қалыптастыру процедурасы әртүрлі терезелермен сигналды өңдеуден, осы терезелер арқылы қиылған функциялардың Фурье коэффициенттерін есептеуден және арнайы алгоритм бойынша жалпы векторды құрудан тұрады.

«Normnet» процедурасы – «бөтен» кескіндердің математикалық күтуіне және дисперсиясына қатысты «меншік» кескіндерді қалыпқа келтіру. «Инопланетяндық» суреттері алдын ала 10 000 суреттен тұратын дауыстық базаны жинақтау арқылы қалыптасты. База 2012-213 жж. «ПНЭИ» АҚ ішкі жұмысының аясында жүргізіліп жатқан жинақтау нәтижесінде қалыптасты. Суреттерді нормалау net[g][/] = - y, i _ 0..kol obrazov, g = 0.. 196, (3.2.1) alienW формуласы бойынша жүзеге асырылады, мұнда Malien векторы болып табылады. «Бөтен» бейнелерінің математикалық күтуі; Бөтен үлгілердің 64yyK0U[g] дисперсия векторы.

«CalculateInputADQ» процедурасы «Таңдамалы» кескіндердің параметрлерінің математикалық күтуін, дисперсиясын және сапасын есептейді. Әрбір параметрдің сапасы параметрдің орташа мәнінің оның дисперсиясына қатынасы арқылы есептеледі.

"SimpleTraining" процедурасы тұлғасыздандыру кезінде әрі қарай пайдалану үшін салмақ коэффициенттерінің кестесін жеке .1x1 файлға толтырады және жазады. Процедураның нәтижесінде бірінші қабаттың бастапқы дайындығы қалыптасады. Процедураның кірісі «0» және «1» мәндерін қабылдайтын параметрлерге қатысты құрылатын нейрондардың қосылыстарының кестесі, сондай-ақ кездейсоқ құрылған кіру коды «кілт». Қабаттағы «weightsJayerl» салмақтарының саны 24. Оқыту нейронның кірістерінің бір бөлігі үшін салмақ коэффициенттерінің белгілерін түзету арқылы жүзеге асырылады. Белгі нейронның шығысында берілген жауаптың ықтималдығы «Меншікті» кескіннің мысалдарын ұсынғанда арта түсетін етіп түзетіледі (шығыс кодындағы қателер саны азаяды). Түзету бір кірісте жүргізілуі керек. Егер түзетілген кірістің салмақ коэффициентінің таңбасын өзгерту қарама-қарсы нәтиже берсе, онда түзету жойылып, келесі салмақ коэффициентінің белгісін түзетуге көшу керек. «NormalizationTraining» процедурасы «CalculateInputADQ» функциясынан алынған кіріс сапасы мен дисперсиясын пайдаланып желінің бірінші қабатын жаттықтырады.

Бір күні голландиялық ING еуропалық банк болып дауыспен белсендірілген мобильді төлемдерді іске қосқаны туралы жаңалық болды. Содан кейін мен дауыспен биометриялық аутентификация тақырыбы осы блогта 8 жыл бұрын жазған бірінші тақырыптардың бірі ғана емес, бұл туралы қаңтарда айтқанымда, биометриялық аутентификация туралы қысқаша шолу жасауға уәде бергенім есіме түсті. нарық, ол қазір істеу.

Шын мәнінде, дауыстық биометрия жүйелері аутентификация тапсырмаларын ғана емес, сонымен қатар алаяқтықтың алдын алуды да шешеді. Әлбетте, дәл осы екі технологияның үйлесімі ең мағыналы. Біреуі адамды анықтайды, бірақ жазылған дауысқа таң қалуы мүмкін. Екіншісі байланыс процесінде дауыс сипаттамаларының өзгеруін қадағалауға және күдікті немесе қалыптан тыс дауыс тізбегін анықтауға мүмкіндік береді. Мұндай технологияны қолдану қаншалықты сыни болса, соғұрлым олардың үйлесімі маңыздырақ болатыны анық. Мысалы, Facebook-ті пайдалану бір нәрсе, бірақ есептік жазбаны басқару басқа нәрсе. Бірінші жағдайда негізгі аутентификация жеткілікті, ал екіншісінде тағы бір нәрсе қажет.

Дауыстық аутентификацияның өте маңызды артықшылығы бар - оқырманның төмен бағасы. Саусақ іздері тек iPhone телефонында оқылады. Көздің торлы қабығы немесе қолдың геометриясы дәл және қымбатты талап етеді қосымшақұрылғылар. Микрофон қазір барлық жерде дерлік (компьютерлерде, мобильді құрылғыларда) және өте жақсы сапада. Сондықтан дауыс биометрикасының рөлі тек арта түседі.

Дауыс биометрикасының тағы бір артықшылығы, былайша айтқанда, «қайта пайдалануға болады». Бір бет, ең көбі екі көз, он саусақ, бәрі жақсы болса. Ал егер бұл деректер ұрланған немесе бұзылған болса, онда бұл туралы ештеңе істеу мүмкін емес. Өзіңізді анықтау үшін басқа адамдардың саусақтарын, көздерін, қолдарын пайдалана алмайсыз. Ал «сөз тіркестерінің» дерекқорын ұрлау дауыстық аутентификация жүйесі сізден жаңа фразаны айтуды немесе жай ғана «онымен сөйлесуді» сұрауы мүмкін екеніне әкеледі.

Ақырында, егер аутентификация жүйелері «сіз кімсіз», «сізде не бар», «не білесіз» және «не істейсіз» тұрғысынан ерекшеленетінін есіңізде сақтасаңыз, дауыстық биометрия, басқа биометриялық аутентификация жүйелеріне қарағанда, осы 4-тің барлығын пайдаланады. факторлар. Дауыстың физикалық ерекшеліктері бойынша ол «кім екеніңді» анықтайды. Ол анықтайды Қалайжәне несіз айтасыз, яғни ол сізді статикалық аутентификация жүйелеріне (мысалы, парольдер) шабуылдардан қорғауға мүмкіндік береді. Соңында ол PIN немесе құпия сөз сәйкестендіру фразасы ретінде пайдаланылатынын білетініңізді анықтай алады.
Дауыс биометриялық жүйелері (оларды дауыстық аутентификациядан гөрі деп атаған дұрыс, өйткені олар шешетін тапсырмалар ауқымы кеңірек) екі режимде жұмыс істей алады - пассивті (немесе мәтінге тәуелсіз) және белсенді (мәтінге тәуелді) ). Бірінші жағдайда, жүйе әңгімелесушіні оның еркін сөйлеуі арқылы таниды (Shazam қызметі мобильді құрылғыларда ұқсас түрде жұмыс істейді); екіншісінде - пайдаланушы айтуы керек алдын ала белгіленген сөз тіркестеріне сәйкес. Белсенді режимде пайдаланушыны алдын ала жазылған (немесе ұсталған) дауыспен ауыстырудан қорғау үшін жүйе пайдаланушыдан айтуды сұрайтын кездейсоқ фразаларды пайдалануы керек.

Дауыс биометриялық жүйесінің жұмыс істеуі үшін екі нұсқаның қайсысын айту мүмкін емес. Олардың екеуінің де артықшылықтары мен кемшіліктері бар. Белсенді жүйелер тиімдірек, бірақ анықталатын пайдаланушыдан көбірек енгізуді қажет етеді. Сонымен қатар, дауысты басып шығару пассивті жүйелерге қарағанда аз орын алады, бұл мобильді қосымшалар үшін немесе Интернет әлі дамымаған немесе мүлдем жоқ жерлерде маңызды болуы мүмкін. Мысалы, сыртқы серверге қосылмай-ақ құрылғының өзінде аутентификацияға мүмкіндік беретін шешімдер бар. Екінші жағынан, белсенді жүйелер жаппай қолдану жүйелерінде - банктерде, сақтандыруда, бөлшек саудада және т.б. қолданыла бермейді, өйткені пайдаланушылар биометриялық жүйемен өзара әрекеттесу қажеттілігіне қанағаттанбауы мүмкін. Және, әрине, мұндай жүйелерді алаяқтарды анықтау үшін пайдалану қиын, мұны қоңырау шалушыны / сөйлеушіні тыныштықпен «тыңдайтын» және оның сөзін ешнәрсеге ұқсамай сәйкестендіретін пассивті жүйелер оңай жасайды. Сондықтан пассивті жүйелерді пайдалану оңайырақ, сонымен қатар оларды жүзеге асыру үшін көбірек ресурстар қажет.

Алаяқтардан қорғау әдеттегі «қара тізімдерді», яғни белгілі алаяқтардың дауыстық басып шығару тізімдерін қолдану арқылы жүзеге асырылады. Тиісті маман дауысты алаяқтық деп белгілейді, содан кейін барлық қоңыраулар алаяқтардың «қара тізімімен» салыстырылады. Алаяқтар мен қылмыскерлердің дауыстық басып шығару деректер базасы жоқ Ресейде бұл әдіс ең тиімді болмайды және дауыстық биометриялық жүйелердің әрбір тұтынушысы алаяқтардың жеке дерекқорын дербес құруға мәжбүр болады (біз ережелерді сақтауды былай қалдырамыз) қазіргі уақытта жеке деректер туралы заңнама). Бірақ уақыт өте келе ұйымдар, әсіресе кейбір салаларда, мысалы, антивирус жеткізушілері сияқты деректер базасымен алмаса алады. FinCERT жүйесі бар банктер үшін (және олар, бәлкім, мұндай жүйелерді пайдалануға ең бірінші үміткер болуы мүмкін) жақсы перспектива бар, олар ақыр соңында алаяқтардың IP/DNS/электрондық мекенжайлары туралы деректермен алмасуға мүмкіндік береді, бірақ сондай-ақ дауыстық басып шығару жіберілген ақпаратты толықтырады.

Бұл сирек кездесетін технологиядан қорқудың қажеті жоқ. Бүгінгі күні бүкіл әлем FIDO альянсынан UAF/U2F революциясының қарсаңында (өткір айналды), бұл кезде кез келген құрылғы, қолданба немесе қауіпсіздік құралы осы тапсырманы тағайындай отырып, белгілі бір аутентификация/идентификатор әдісінен абстракциялай алады. қажетті аутентификация әдісімен интеграцияны қамтамасыз ететін U2F/UAF спецификациясы.

Егер сіз дауыстық биометрияны қолданудың артықшылықтарын сандар тіліне аударуға тырыссаңыз, олар келесідей болуы мүмкін:

• Байланыс орталығында (Call Center) қолмен режимде 23 секундтан автоматты режимде 5 секундқа дейін пайдаланушының аутентификация уақытын қысқарту.
• «Құпия» сұрақтарға белгілі жауаптарды есте сақтаудан бас тарту нәтижесінде пайдаланушылардың адалдығы (және, нәтижесінде олардан түсетін кіріс) артады, жүйеге кіру үшін PIN-кодты есте сақтаңыз немесе тітіркендіргіш банк қызметкерінің сұрақтарына жауап беріңіз (сіздің толық аты-жөні, туған күні, карта нөмірі және т.б.).
• Көптеген қарапайым сұрақтарды автоматты түрде өңдеу арқылы байланыс орталығы қызметкерлерінің санын қысқарту (мереке күндері жұмыс уақыты, жақын маңдағы кеңсе немесе банкомат, тарифтер және т.б.).
• Алаяқтық транзакциялардың санын азайту.
• Қоңырау шалушыға жауап беру үшін дұрыс адамды күтуге кететін уақыт азаяды.
• Компания қызметкерлерінің өнімділігін және байланыс орталығының жұмысын арттыру.

«Gnom R» және «Gnom 2M» цифрлық дыбыс жазу құрылғыларының көмегімен жазылған фонограммалар фоноскопиялық тексерулер үшін алынған фонограммаларға қойылатын талаптарға сәйкес келеді және адамды дауыс пен сөйлеу арқылы анықтауға жарамды ...

Басшының бірінші орынбасары

Диктофон «Gnome 2M» күрделі акустикалық ортада конференциялар мен семинарларды жазу үшін бірнеше рет қолданылған, жазылған саундтректердің сапасы жоғары. Кірістірілген шуды азайту функциясы фонограммаларды ойнату сапасын жақсартуға мүмкіндік береді ...

IPK BNTU жетекші инженері

БҰТУ кадрлардың біліктілігін арттыру және қайта даярлау институты

Жұмыс істеу кезеңінде «Gnome R» өзін жақсы жағынан көрсетті. Ең аз өлшемдері бар жоғары сапалы жазу, дыбыс жазудың ұзақ ұзақтығы, жинақталған ақпаратты магнитофонның кірістірілген жадынан ДК-ге жедел тасымалдау...

Жетінші басқарманың 3-бөлімінің аға қызметкері

Беларусь Республикасы Қарулы Күштерінің Бас штабы

«Мені ұмытпа II» жүйесі арқылы жазылған фонограммалар телефон байланысы арналары арқылы дауыстық хабарламаларды жазуға арналған көп арналы цифрлық кешендерге қойылатын талаптарға сәйкес келеді және адамды дауыс пен сөйлеу арқылы анықтауға жарамды ...

Орталық басшысы

Мемлекеттік сот-сараптама орталығы

Хабарландырылған абоненттердің шектеусіз саны, бір уақытта өңделген көптеген тапсырмалар Ruporды Беларусьбанк ASB № 524 филиалының несие бөлімінің қызметкерлерінің жұмысында таптырмас көмекші етеді...

Директордың орынбасары – Бөлшек бизнес орталығының басшысы

№ 524 «АСБ Беларусбанк» АҚ филиалы

«Рупор» автоматты хабарландыру жүйесі аналогтық телефон желілерінде жұмыс істеді және қызметкерлерді хабардар ету мақсатында сынақтан өтті. Жүйе 100 абонентке қызмет көрсетті, тұрақты жұмыс істеді және тұрақты техникалық қызмет көрсетуді қажет етпеді...

Әскери комиссар міндетін атқарушы

Минск әскери комиссариаты

«Forget-me-not II» жазу жүйесі тұрғындардан дауыстық хабарламаларды қабылдауды, олардың компьютерде сапалы жазылуын, жазылған хабарламаларды тыңдау және мәтіндік деректер базасына ақпаратты енгізу мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Rupor хабарландыру жүйесі борышкерлерді автоматты түрде хабардар етеді...

АБЖ бөлімінің меңгерушісі

«Минск қаласы Совет ауданының ЖРЭО» ММ

Rupor жүйесі жүргізілген хабарлама туралы есеп беру арқылы белгіленген параметрлерге сәйкес қысқа мерзімде көптеген жазылушыларды хабардар етуді қамтамасыз етеді, ол сенімді жұмыс істейді, оған қойылатын талаптарға толық сәйкес келеді ...

Бөлшек сауда департаментінің директоры

В мобильді жүйе«Протокол» сөзін жазу және құжаттау «Gnome 2M» цифрлық дыбыс жазу құрылғысын және «Цезарь» компьютерлік транскрипторын қамтиды. «Gnome 2M» диктофоны жиналыстар мен кездесулердің жоғары сапалы жазбасын алуға мүмкіндік береді, ал «Цезарь» транскрипторы аудио ақпаратты мәтіндік құжатқа аудару жылдамдығын айтарлықтай арттырады...

Жетекші маман

Беларусь Республикасы Ғылым академиясының Мемлекет және құқық институты

Дауыс биометриясы адамды анықтаудың ең табиғи және тиімді әдісі ретінде

Жеке басын сенімді тану және растау қазіргі өмірдің қажетті және таныс атрибуты болды. Сондықтан бүгінде біз белгілі бір қызмет саласында биометрияны қолдану туралы жиі естиміз, әртүрлі биометриялық технологиялар барған сайын күшейе түсуде. Физикалық объектілерге және қол жеткізу қауіпсіздігін қамтамасыз ету қажет болған жағдайда биометрика өте қажет ақпараттық ресурстар. Биометриялық технологиялар құқық қорғау, азаматтық хал актілерін тіркеу, банктік қауіпсіздік, инвестиция, денсаулық сақтау және басқа да көптеген қызмет салаларында табысты қолданылады.

«Биометрия» деген нені білдіреді? Жалпы «биометрия» термині екі түрлі мағынада қолданылады: сипаттама ретінде және процесс ретінде. Сонымен, биометрика «сипаттама» ретінде тұлғаны автоматты түрде тануда қолданылатын адамның бірегей физиологиялық немесе мінез-құлық сипаттамалары болып табылады. Биометрия «үдеріс» ретінде адамды физиологиялық немесе мінез-құлық ерекшеліктері бойынша анықтаудың автоматты әдістерінің жиынтығын білдіреді.

Ең жиі қолданылатын биометриялық белгілерге саусақ іздері, бет пішіні, ирис, дауыс, қолтаңба, қол геометриясы жатады. Бір немесе басқа сипаттама басқалардан жақсы деп айтуға болмайды. Сәйкес биометриялық сәйкестендіру әдісін таңдаған кезде оның қолданылу аясы, қажетті қауіпсіздік деңгейі, мақсатты орнату (тексеру немесе сәйкестендіру), пайдаланушылардың болжамды саны, практикалық және т.б. сияқты факторларды ескеру қажет.

Сәйкестендірудің негізгі әдістерін қысқаша қарастырыңыз:

• Саусақ ізімен.Бұл әдіс әр адамның саусақтарындағы өрнектердің бірегейлігіне негізделген. Пайдаланушылар енді құпия сөзді енгізудің қажеті жоқ, кіру сканерлеу құрылғысына бір рет түрту арқылы қамтамасыз етіледі. Бұл әдіс басқа әдістерге қатысты ең кең таралған.
• Көздің ирисінде.Көзді сканерлеу кезінде ирис үлгісі бөлектеледі, ол кейіннен адамды анықтау үшін қолданылады.
• Бет пішіні бойынша.Бұл әдіс адамның бетінің үш өлшемді бейнесін тануға негізделген, яғни. жүйе адамды оның бетіндегі көзінің, қасының, мұрнының орналасуы және олардың арасындағы қашықтық бойынша анықтайды.
• Қол қою арқылы. Сәйкестендіру адамның қолжазбасының динамикалық сипаттамаларына сәйкес жүзеге асырылады.
• Дауыспен.Жүйе адамды жиілігі бойынша таниды және статикалық сипаттамалароның дауыстары. Қазіргі уақытта дауысты тану технологиясы белсенді түрде дамып келеді, оның болашағы зор және кең қолданысқа ие болады деп болжануда.
• Қол геометриясы.Адам қолдың үш өлшемді бейнесі арқылы анықталады.

Адамды дауыс арқылы анықтау әдісін толығырақ қарастырайық. Соңғы уақытта «жеке басын ұрлау», лаңкестік әрекеттер санының артуы дауыс биометрикасының дамуында үлкен секіріс туғызды. Жетілдірілген дауысты сәйкестендіру жүйелерін пайдалану танудың жоғары деңгейін қамтамасыз ететін және процесті автоматтандыру арқылы шығындарды азайтатын ең ыңғайлы аутентификация әдісі болып табылады.

Бүгінгі таңда ақпаратқа қол жеткізуді сенімді қорғауды қамтамасыз ету үшін үш факторға негізделген «Ол шынымен де өзін кіммін?» анықтауға мүмкіндік беретін тұлғаны сәйкестендіру әдістерін қолдану қажет:

• адам нені біледі (пароль, PIN код);
• адамда не бар (жеке куәлік, кілт);
• адам қандай (физиологиялық сипаттамалары).

Дауыс – жоғарыдағы үш шартқа сай келетін адамның бірден-бір биометриялық қасиеті. Бәрінен бар опциялар, дауысты сәйкестендіру ең аз интрузивті, адамға ең қолжетімді және сонымен қатар қашықтан, мысалы, телефон арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Оның үстіне дауыс биометриясы микрофоннан басқа қосымша арнайы жабдықты қажет етпейтін жалғыз технология. Барлық биометриканың ішінде тек дауысты кез келген байланыс желісі арқылы беруге болады: стационарлық немесе ұялы телефон, сымды және сымсыз виртуалды жеке желі, IP желілер, радио желілер.

Қолдану қарапайымдылығымен үйлесетін тану дәлдігінің жоғары деңгейінің арқасында дауысты сәйкестендіру әдісі бір модальды және көп модальды қосымшаларды әзірлеуде бірінші таңдау болып отыр.

Сәйкестендіру және жеке басын тексеру технологияларын қамтитын дауыс биометриясын сөйлеуді тану технологияларымен шатастырмау керек. Сөйлеуді тану технологиясын қолдана отырып, адамның не айтып жатқанын тануға болады, бірақ оның кім екенін емес. Демек, қауіпсіздік саласында сөзді тану технологияларын қолдану шектеулі. Керісінше, адамды дауыспен сәйкестендіру және тексеру технологиялары адамның ол болып көрінетінін растау қажет болған кезде олардың қолданылуын табады.

1. мәліметтерді енгізу;
2. математикалық алгоритмдер;
3. есептеу қуаты.

Кіріс дерекқорда сақталған биометриялық үлгі немесе дауысты басып шығару болып табылады. Биометриялық үлгінің сапасы көбінесе енгізу құрылғысының түріне байланысты (мысалы, кәсіби микрофон немесе ұялы телефон) және қоршаған орта (шулы көше немесе тыныш бөлме). Дауыстық басып шығару сапасын автоматты түрде анықтайтын технологиялар бар, содан кейін жақсы үлгі алу үшін оны шудан тазартады.

Биометриялық жүйелердегі алгоритмдер алынған дауысты басып шығаруды дерекқордағы үлгімен салыстыру үшін қолданылады. Алгоритм неғұрлым жетілген болса, салыстыру нәтижесі соғұрлым дәл болады.

Есептеу қуаты деп пайдаланушының биометриялық мүмкіндіктерін өңдеу жылдамдығы мен сапасы түсініледі.

1-суретте байланыс орталықтарының бірінде дауысты тану жүйесін пайдалану мысалы көрсетілген.

1-сурет – Жеке басын тану жүйесін қолдану

Пайдаланудың қарапайымдылығын, пайдаланушыны қашықтан сәйкестендіру мүмкіндігін және танудың жоғары дәлдігін ескере отырып, дауыс биометриясы көбінесе байланыс желілері арқылы жұмыс істейтін және тұтынушыларының сәйкестендіру ақпаратын қорғауға мүдделі компанияларда қолданылады. Сонымен, дауыс биометриясы адамның жеке басын анықтау қажет салаларда тиімді қолданылады, мысалы:

• дауыспен қол жеткізуді басқару;
• байланыс орталықтарында қол жеткізуді басқару;
• Интернетте тіркеу;
• құпия сөзді өзгерту;
• үйқамақ;
• қауіпсіз конференциялық қоңыраулар;
• сот-медициналық сараптамалар және дауыспен сәйкестендіру;
• байланыс орталықтарында жасырын авторизация;
• терроризмге қарсы күрес;
• нашақорлықпен күресу;
• банктік қызмет;
• телекоммуникация;
• қара тізім функциясы.

Бүгінгі күні бірнеше биометриялық технологияларды біріктіретін жүйелер әзірленді, мысалы, дауыс және саусақ ізі арқылы жеке басын тексеру технологиясы. Екі биометриялық технологияның үйлесуі бір технологияның артықшылығы екіншісінің кемшіліктерін өтеуге және керісінше мүмкіндік береді, сонымен қатар операторға қауіпсіздік деңгейін бақылауға мүмкіндік береді.

Бұрын дауыс биометрикасы мұндайларға жол берді биометриялық әдістер, саусақ іздері, бет пішіні және ирис арқылы сәйкестендіру және тексеру ретінде. Дегенмен, жаңа алгоритмдер және компьютердің деректерді өңдеудің жоғары өнімділігі дауысты тану дәлдігін айтарлықтай жақсартуға мүмкіндік берді, бұл дауыс биометриясын сәйкестендіру мен тексерудің дәстүрлі емес ыңғайлы әдістері үшін күшті бәсекелес етеді.
Сонымен қатар, коммерциялық қызметте ақпараттық қауіпсіздіктің жоғары деңгейіне деген қажеттілік дауыс биометриясын көптеген компаниялар үшін тамаша арзан шешімге айналдырады.

Қазіргі уақытта қол жетімді биометриялық технологиялар түрлерінің ішінде дауыстық биометрия ең үнемді және пайдаланушыға ыңғайлы, сондықтан дауыстық биометриялық шешімдер жақын арада барлық жерде болады. PIN-кодтарды ұмытып кету, магниттік карталарды жоғалту немесе ұрлау, арнайы сканерлеу құрылғылары көп ақшаны қажет етеді. Керісінше, дауыс биометриясы сәйкестендіруді кез келген жерде кез келген уақытта мүмкін етеді. Сізге тек ұялы немесе қалалық телефонды немесе микрофонды пайдалану қажет.

Speech Technologies компаниясы дауыс биометриялық жүйелерін дамытудағы көшбасшылардың бірі болып табылады. Дауыс негізінде жеке басын куәландыратын меншікті растау технологиясы компанияларға пайдаланушылардың материалдық және ақпараттық ресурстарға, телефон және веб-қызметтеріне реттелетін қолжетімділігін ұйымдастыруға, сондай-ақ тұтынушыларға қызмет көрсету сапасын айтарлықтай жақсартуға мүмкіндік береді. Технология жүйелерде тиімді қолданылады ақпараттық қауіпсіздіккәсіпорындар, электронды банкинг жүйелері, электрондық коммерция, электронды жазылым басылымдары және т.б.

Шешім дауыстық пароль арқылы мобильді құрылғыға қол жеткізуге мүмкіндік береді. Speech Technologies LLC пайдаланудың артықшылықтары жоғалған немесе ұрланған жағдайда мобильді құрылғыны сенімді қорғауды қамтамасыз ету, сенімді пайдаланушыны тексеру алгоритмін пайдалану, сыртқы шуға төзімділік және т.б.

Компанияның технологиялары бимодальды биометриялық жүйелерді ұйымдастыруға мүмкіндік береді, бұл қолданылу шекарасын айтарлықтай кеңейтеді.

Осы сайтта орналастырылған барлық материалдарды тек Speech Technologies LLC жазбаша рұқсатымен ғана басқа ресурстарда және баспа басылымдарында жариялауға және басып шығаруға рұқсат етіледі.