Wzór na opuszkach palców można odtworzyć, a twarz sfałszować, czego nie można powiedzieć o pocie. Cechy potu są tak unikalne dla każdej osoby, że można go wykorzystać do uwierzytelniania biometrycznego. Do takiego wniosku doszła w 2017 roku grupa naukowców składająca się z Juliany Agudelo, Vladimira Privmana i Jana Halamka. Wyniki ich badań zostały opublikowane w raporcie „Możliwości i wyzwania długoterminowego śledzenia z użyciem aminokwasów skórnych dla aktywnych wieloczynnikowych uwierzytelnianie biometryczne dla cyberbezpieczeństwa”.

Pomysł zaproponowany przez naukowców jest bardzo prosty: skład aminokwasów w pocie jest unikalny dla każdej osoby, a jeśli nauczysz smartfon określania tego składu i odróżniania go od innych, użytkownik może zostać uwierzytelniony swoim potem. Ten sposób weryfikacji tożsamości użytkownika może być wykorzystywany na wiele różnych sposobów, od odblokowywania inteligentnych urządzeń po ochronę danych w aplikacjach. Ponadto mogą z niego korzystać nawet osoby niepełnosprawne, które nie są w stanie zapamiętać hasła lub są pozbawione możliwości panowania nad kończynami.

W przeciwieństwie do innych metod uwierzytelniania biometrycznego nie jest łatwo sfałszować unikalny skład chemiczny potu. Zdaniem naukowców, zaproponowany przez nich pomysł może zostać wykorzystany w praktyce w ciągu najbliższych 5-10 lat.

Zapach

W 2009 roku, dążąc do poprawy „możliwości identyfikacji osób planujących wyrządzić szkodę narodowi”, Ministerstwo bezpieczeństwo wewnętrzne przetestowano, czy zapach ciała może być użyty jako metoda jednoznacznej identyfikacji osoby. Zmiana zapachu może świadczyć o zastąpieniu.

Naukowcy z Politechniki w Madrycie, we współpracy z IIa Sistemas SL, zaprezentowali na początku 2014 roku metodę, która zajmuje miejsce w linii technologii identyfikacji biometrycznej na równi z rozpoznawaniem twarzy, odcisków palców i tęczówki oka.

System, opracowany przez naukowców z Madrytu, jest w stanie identyfikować ludzi po zapachu emanującym z ciała. Naukowcy twierdzą, że każdy organizm ludzki ma trwałe, rozpoznawalne „wzorce zapachowe”, na które nie ma wpływu choroba, dieta czy wiek.

Naukowcy stworzyli czujnik, który potrafi rozpoznawać „unikalne wzorce” zapachów ludzkiego ciała i identyfikować ich użytkownika z dokładnością do 85%. Czujnik przetestowano na 13 ochotnikach, z czego ośmiu mężczyzn i pięciu kobiet.

Naukowcy pobrali trzydzieści próbek zapachu z czysto umytych dłoni każdego z badanych o różnych porach dnia. Według twórców czułość czujnika była tak wysoka, że ​​trudno było go oszukać mydłem, dezodorantem, wodą kolońską czy innymi próbami zmiany zapachu.

V oficjalne oświadczenie Naukowcy uniwersyteccy wyrażają przekonanie, że otwiera to możliwość tworzenia „mniej agresywnych” sposobów identyfikacji osoby niż te, które obecnie istnieją.

Naukowcy twierdzą, że pomimo tego, że rozpoznawanie tęczówki i odcisków palców zapewnia wysoką dokładność identyfikacji, w masowej świadomości technologie te są ściśle związane z kryminalistyka, co powoduje nieufność i protesty. Rozpoznawanie twarzy na obecnym etapie rozwoju daje zbyt wysoki poziom błędów.

Tak więc rozwój czujników zapachów, które mogą identyfikować przechodzącą obok osobę, otwiera możliwości opracowania wygodniejszych i niepozornych metod identyfikacji z odpowiednio wysokim poziomem dokładności.

Naukowcy są pewni, że takie technologie mogą być wykorzystywane na lotniskach, na przejściach granicznych oraz we wszystkich innych sytuacjach, w których obecnie stosowana jest identyfikacja fotograficzna.

Identyfikacja zapachu jest jedną z najstarszych metod stosowanych do znajdowania i identyfikowania ludzi, ale obecnie w kryminalistyce wykorzystuje się do tego specjalnie wyszkolone psy. Rozwój metod skutecznego rozpoznawania zapachu ludzkiego za pomocą urządzeń elektronicznych rozpoczął się stosunkowo niedawno.

Tak więc w kwietniu 2013 r. grupa szwajcarskich naukowców przedstawiła metodę identyfikacji osoby na podstawie zapachu oddechu. Za pomocą laboratoryjnego spektrometru mas naukowcy pobierali próbki oddechu od 11 osób przez dziewięć dni. Naukowcom udało się udowodnić, że zapach oddechu ma również unikalny wzór molekularny, który nie zmienia się w zależności od czynników zewnętrznych, takich jak spożywanie pachnących pokarmów czy palenie.

Mikrowibracje palców

Jesienią 2017 r. inżynierowie z Rutgers University w New Brunswick zaproponowali metodę autoryzacji ludzi - poprzez mikrowibracje palców. Badacze wychodzą z tego, że dla każdego użytkownika będą one unikalne, a co za tym idzie, w ten sposób można uzyskać indywidualny podpis, który będzie co najmniej bardzo trudny do sfałszowania, pisze CNews.

System o nazwie VibWrite, działa to po prostu: niedrogi silnik wibracyjny i czujnik są przymocowane do solidnej powierzchni - czy to z drewna, metalu, plastiku czy szkła; gdy osoba dotyka powierzchni palcem, w drgania silnika wprowadzane są zakłócenia, które są odczytywane jako unikalne sygnatury.

Jednocześnie będą one unikalne dla każdego palca, a ich krótki czas trwania zapewnia większą niezawodność autoryzacji, zwłaszcza w porównaniu z wprowadzaniem kodu, kluczami graficznymi oraz, jak zapewniają twórcy technologii, tradycyjnymi środkami biometrycznymi.

Kolejną zaletą w porównaniu ze skanerami linii papilarnych lub siatkówki oka jest to, że VibWrite jest około dziesięciokrotnie tańszy w produkcji i obsłudze.

95% dokładność

Testy wykazały 95-procentową dokładność. To prawda, VibWrite często zmuszał użytkowników do kilkukrotnego wprowadzania kodów, zanim w zasadzie zadziałała autoryzacja. Naukowcy są przekonani, że minie kolejne dwa lata, zanim system osiągnie gotowość komercyjną.

VibWrite został przetestowany w pomieszczeniach. Jak będzie funkcjonować na ulicy w trudnych warunkach pogodowych nie jest jeszcze jasne. Testy „w terenie” dopiero przed nami.

Serce

2019: biciem serca

Nowy system charakteryzuje się niskim poborem mocy, co pozwoli na efektywne wykorzystanie go nie tylko w komputery stacjonarne ale także na urządzeniach mobilnych.

Dodatkowo odległość robocza dla opisanej metody identyfikacji osoby może sięgać 30 m, co czyni ją potencjalnie popularną i wygodną metodą bezbłędnej weryfikacji tożsamości w zatłoczonych miejscach – np. na lotniskach w celu przyspieszenia kontroli paszportowej.

Podkreślił również, że kształt serca osoby dorosłej nigdy się nie zmienia, chyba że uderzy jakaś rzadka, poważna choroba serca.

2014

Rozwój NASA

W 2014 r. Laboratorium Napędu Odrzutowego NASA ogłosiło plany stworzenia technologii, która potrafi rozpoznawać indywidualne wzorce bicia serca za pomocą telefonu. Sygnały mikrofalowe emitowane przez telefon są odbijane od ciała, odbierane przez czujniki telefonu i wzmacniane w celu odtworzenia rytmu serca. Oprócz uwierzytelnienia użytkownik otrzymuje również ostrzeżenia o zmianach rytmu serca z zaleceniem skonsultowania się z lekarzem.

Opracowany przez Bionym

Jesienią 2014 roku kanadyjski startup Bionym przyciągnął rundę inwestycyjną A o wartości 14 milionów dolarów, kierowaną przez fundusze Ignition Partners i Relay Venture. W rundzie wzięły również udział Export Development Canada, MasterCard oraz Salesforce Ventures. Firma Bionym została założona w 2011 roku. Pierwszą rundę inwestycji otrzymał w sierpniu 2013 roku (1,4 miliona dolarów). Mniej więcej w tym samym czasie firma otworzyła przedsprzedaż bransoletki Nymi. Nymi mierzy aktywność elektryczną generowaną przez mięsień sercowy (elektrokardiogram) i wykorzystuje te dane do uwierzytelnienia. Twórcy bransoletki twierdzą, że elektryczna aktywność serca jest unikalna dla każdej osoby i dlatego może służyć jako hasło. Te unikalne dane nie zależą od tętna, podkreśla firma.

Nymi oferuje jedną z metod uwierzytelniania biometrycznego, podobną do skanowania odcisku palca lub tęczówki. Bransoletka nie wymaga wcześniejszej aktywacji, ponieważ będąc na nadgarstku stale monitoruje aktywność serca. Urządzenie generuje zaszyfrowany sygnał bezprzewodowy i wysyła go przez Bluetooth do urządzenia, do którego użytkownik chce uzyskać dostęp.

Bransoletka ma służyć nie tylko do wejścia do komputera osobistego, ale także do odblokowania domu, mieszkania czy samochodu. Twórcy wyposażyli system w uwierzytelnianie trójskładnikowe. Wystarczy raz dziennie zweryfikować swoją tożsamość lub po zdjęciu bransoletki.

Oprócz dostępu do elektrokardiogramu, Nymi wspiera odblokowywanie zamków za pomocą gestów przestrzennych - dzięki wbudowanemu akcelerometrowi i żyroskopowi. Oznacza to, że użytkownik jest proszony, na przykład, o narysowanie w powietrzu pewnej figury, o której tylko on wie, po czym bransoletka wyśle ​​sygnał do komputera lub zamka.

Odciski palców

Jeśli spojrzysz na opuszki własnych palców – jeśli nigdy wcześniej nie patrzyłeś, zrób to teraz – zobaczysz linie, które układają się w skomplikowany wzór. Linie te nazywane są brodawkowatymi. Dlaczego są potrzebne, nie ma jednoznacznej odpowiedzi (niektórzy naukowcy twierdzą, że linie zwiększają wrażliwość na chropowatość o dwa rzędy wielkości, inni twierdzą, że pozwalają mocniej chwycić gładkie przedmioty (np. poręcze), ale to ważne dla nas, że ten wzór jest unikalny dla każdej osoby i nie zmienia się wraz z wiekiem. To właśnie ten fakt pozwolił Anglikowi Williamowi Herschelowi w 1877 r. wymyślić odciski palców – sposób na identyfikację osoby na podstawie wzoru brodawkowatego – popularny w kryminalistyce .

Ściśle mówiąc, odciski palców to tłuste ślady, które nasze dłonie zostawiają w dowolnym miejscu, np. na ekranie smartfona. Ślady te niosą informacje o wzorach brodawkowatych opuszek naszych palców. Co prawda nie wszystkie – konkretny nadruk zależy od kąta, pod jakim wbiliśmy palec w ekran, z jaką siłą i tak dalej. Ale ponad stuletnie doświadczenie sądowe, a także wszyscy detektywi, których czytaliśmy, mówią: jeśli istnieje odcisk referencyjny, można ustalić przynależność.

Technologie identyfikacji odcisków palców zawierają wszystko, co najlepsze, co jest nieodłącznie związane z biometrią. Zidentyfikowane przez odcisk palca specjalna osoba, a nie żeton lub karta; W przeciwieństwie do hasła odcisku palca nie można „podejrzeć”, zapomnieć, dobrowolnie lub mimowolnie przenieść na inną osobę. Nawiasem mówiąc, nowoczesne skanery nauczyły się ustalać, że odcisk palca należy do żywej osoby i nie można ich oszukać prezentując odcisk na papierze, żelatynie czy szkle. Prawdopodobieństwo fałszywej identyfikacji wynosi 0,000000001%, a czas potrzebny na zeskanowanie wydruku nie przekracza ułamka sekundy.

Ogromny krok w kierunku eliminacji haseł zrobiono wraz z wprowadzeniem skanera linii papilarnych w smartfonie. Pomimo tego, że technologia była stosowana wcześniej, to Apple udało się ją spopularyzować i szeroko wdrożyć.

Bez względu na to, jak przeciwnicy zbierania danych biometrycznych krytykują funkcję Touch ID, technologia ta jest aktywnie wykorzystywana nie tylko do prostego odblokowywania smartfona, ale także do robienia zakupów w App Store czy korzystania z usługi Apple Pay.

W przyszłości niektóre duże banki rozważają również przejście na skaner linii papilarnych jako metodę uwierzytelniania. Co więcej, Visa idzie jeszcze dalej – firma pracuje nad prototypem skanera tęczówki oka, który będzie wykorzystywany do tych samych celów w usłudze płatności internetowych Visa Checkout.

RichRelevance przeprowadził ankietę wśród 2000 konsumentów po obu stronach Atlantyku na początku 2016 roku. Odpowiedzieli na pytania o to, jak technologia może wpłynąć na ich model obsługi klienta w sklepie, wyjaśniając różnicę między tym, co kupujący uważają za „fajne”, a tym, co jest „przerażające”.

Kupujący, mimo że są otwarci na nowe doświadczenia, są mniej otwarci na bardziej inwazyjne technologie, takie jak oprogramowanie do rozpoznawania twarzy, które pracownik mógłby wykorzystać do ich identyfikacji podczas wizyty w sklepie.

Oceniając technologię rozpoznawania odcisków palców w procesie płacenia za towary, prawie połowa (47,5%) respondentów z zadowoleniem przyjęłaby tę technologię, gdyby umożliwiała im również automatyczne otrzymywanie usługi dostawy do domu.

Ponadto 62% ankietowanych kupujących chce mieć możliwość zeskanowania produktu na swoich urządzeniach, aby zobaczyć recenzje i rekomendacje innych produktów, które mogą im się spodobać, podczas gdy 52% kupujących nie ma nic przeciwko funkcji wyskakującej oferty uruchamianej na telefonie komórkowym urządzenia urządzenia przy wejściu do sklepu.

Hakerzy pobierają odciski palców ze szklanki w restauracji, aby odblokować czyjś smartfon

Pod koniec października 2019 r. zespół ds. cyberbezpieczeństwa w Tencent Security X-Lab pokazał, jak odciskać odcisk palca w restauracji i używać go do odblokowania czyjegoś smartfona.

Podczas specjalnego wydarzenia w Szanghaju badacze zaprosili widzów do dotknięcia szkła. Następnie szef Tencent Security X-Lab, Chen Yu, wyjął swój smartfon, sfotografował odciski palców i przepuścił je przez specjalną aplikację. W ciągu 20 minut zespołowi udało się uzyskać fizyczną wersję odcisków palców, co z łatwością oszukało trzy smartfony i dwa samochody wyposażone w skanery linii papilarnych. Sprzęt komputerowy za taki atak hakerski będzie kosztował tylko 140 dolarów, a potrzebna jest tylko jedna aplikacja z oprogramowania. Tencent Security X-Lab odmówił podania dokładnej metody tworzenia kopii odcisków palców.

Eksperci X-Lab twierdzą, że jako pierwsi złamali ultradźwiękowy czujnik odcisków palców, który jest używany w smartfonach wraz z dwoma innymi typami: czujnikami pojemnościowymi i optycznymi. Wcześniej zespołowi Chena udało się zhakować starsze czujniki przy użyciu nieprzezroczystego materiału odblaskowego. Odkryta wada konstrukcyjna naraziła na ryzyko około pół tuzina modeli smartfonów, w tym Huawei Mate 20 Pro.

Web Authentication (WebAuthn) - standard biometryczny do autoryzacji na stronach internetowych

Wkrótce proces autoryzacji w wielu serwisach zostanie uproszczony i będzie realizowany za pomocą kluczy sprzętowych w laptopach, specjalnych aplikacji, czy nawet czytników linii papilarnych w smartfonach. 10 kwietnia 2018 r. szereg organizacji i firm, w tym Microsoft i Google, poparło nowy standard, dzięki któremu web developerzy będą wdrażać na swoich stronach dodatkowe mechanizmy autoryzacje zaprojektowane w celu niezawodnej ochrony kont i danych użytkowników.

„Dla użytkowników będzie to naturalna zmiana. Ludzie już teraz wszechobecnie używają palców i twarzy do odblokowywania telefonów komórkowych i komputerów. […] To, czego używają dzisiaj do odblokowania, wkrótce umożliwi im logowanie się do ulubionych witryn i aplikacji natywnych, w tym Bank of America, PayPal, eBay i Aetna” – powiedział Brett McDowell Motherboard, dyrektor wykonawczy FIDO Alliance. organizacja zaangażowana w rozwój standardu.

Standard o nazwie Web Authentication (WebAuthn) umożliwia witrynom lub usługom internetowym używanie aplikacji, tokenów sprzętowych lub danych biometrycznych do uwierzytelniania użytkowników zamiast haseł lub jako drugi krok w uwierzytelnianiu dwuskładnikowym.

W oparciu o Web API FIDO 2.0 opracowano WebAuthn, który ma więcej funkcji i teoretycznie pozwala całkowicie zrezygnować z używania haseł. Dlatego WebAuthn sugeruje używanie kluczy sprzętowych, odcisków palców, rozpoznawania twarzy, skanowania tęczówki i innych danych biometrycznych do uwierzytelniania w witrynach i aplikacjach.

Jak wyjaśnił McDowell, twórcy stron internetowych, którzy chcą zaimplementować obsługę WebAuthn, muszą zaimplementować obsługę interfejsu API JavaScript. Użytkownicy do autoryzacji w serwisach lub serwisach z obsługą nowego standardu będą musieli skorzystać z odpowiednich urządzeń lub aplikacji. W związku z tym Google i Microsoft do końca tego miesiąca wprowadzą tak zwane „uwierzytelniacze” FIDO2. Wszystkie urządzenia z systemem Windows 10 otrzymają je za pośrednictwem funkcji Windows Hello, a większość wersji systemu Android za pośrednictwem interfejsu API odcisków palców systemu Android.

Sposób na „oszukanie” czujników linii papilarnych

Jak wiecie, odciski palców każdej osoby są niepowtarzalne i nie ma dwóch takich samych. Jednak według naukowców z New York University i Michigan State University nawet częściowe dopasowanie odcisków palców może oszukać systemy uwierzytelniania biometrycznego. Oznacza to, że smartfony i inne urządzenia elektroniczne z czujnikami odcisków palców nie są tak bezpieczne, jak się powszechnie uważa.

Problem w tym, że ze względu na zbyt mały rozmiar czujniki nie skanują całej powierzchni palca, a jedynie niewielką jego część. Ponadto niektóre urządzenia mobilne pozwalają na zapisanie kilku odcisków palców jednocześnie, a identyfikacja użytkownika następuje, jeśli którykolwiek z nich pasuje.

Jak zasugerowali naukowcy, dla wielu osób fragmenty odcisków palców mogą się zgadzać, a atakujący są w stanie stworzyć uniwersalny „główny odcisk palca”, aby ominąć system uwierzytelniania biometrycznego. Naukowcy przeanalizowali 8,2 tys. fragmentów odcisków palców i znaleźli wiele dopasowań. Korzystając z komercyjnego oprogramowania do weryfikacji odcisków palców, zidentyfikowali 92 potencjalne „główne odciski palców” dla każdej grupy 800 losowo wybranych odcisków palców. Naukowcy uznali, że „główny odcisk palca” to fragment, który pasuje do co najmniej 4% pozostałych w grupie.

Należy zauważyć, że w trakcie badań na 800 kompletnych odcisków całej powierzchni palca znaleziono tylko jeden „odcisk wzorcowy”. Naukowcy przeanalizowali uniwersalny „matryc” i rozbili go na fragmenty. Jak się okazuje, uniwersalne fragmenty odcisków palców jeszcze bardziej ułatwiają ominięcie systemu uwierzytelniania.

Cyberprzestępcy uczą się odczytywać odciski palców i wzór tęczówki

Okazało się również, że społeczności cyberprzestępcze aktywnie dyskutują nad rozwojem aplikacji mobilnych, które umożliwiają maskowanie ludzkich twarzy. Takie programy pomagają wykorzystywać zdjęcia prawdziwych ludzi publikowane w sieciach społecznościowych, aby oszukać system rozpoznawania twarzy.

„W przeciwieństwie do haseł lub kodów PIN, które można łatwo zmienić w przypadku zhakowania, nie można zmienić odcisków palców ani wzorów tęczówki. W związku z tym, jeśli dane biometryczne raz trafią w niepowołane ręce, ich dalsze wykorzystywanie będzie obarczone poważnym ryzykiem. Dlatego potrzebują wyjątkowo niezawodnych metod ochrony – podkreślał Olga Kochetova, ekspert ds. bezpieczeństwa informacji w Kaspersky Lab. - Niebezpieczeństwo tkwi również w tym, że są wprowadzane do nowoczesnych e-paszporty i wiz, co oznacza, że ​​kradzież takich dokumentów prowadzi do tego, że w rękach napastnika znajdują się praktycznie wszystkie informacje, na podstawie których można ustalić tożsamość osoby.

Czujniki linii papilarnych niektórych smartfonów można oszukać za pomocą drukarki

Specjaliści w tej dziedzinie bezpieczeństwo komputera z University of Michigan (USA) w 2015 roku zhakowali skaner linii papilarnych, w który jest wyposażonych wiele nowoczesnych smartfonów, używając konwencjonalnej drukarki atramentowej. Artykuł na temat badania publikowany jest na stronie internetowej Uczelni.

Do tej pory można było oszukać skanery linii papilarnych, tworząc ręcznie fałszywy wydruk, taki jak lateks lub klej, ale ten proces jest czasochłonny, a jakość uzyskiwanych wydruków jest czasami zbyt niska.

Amerykańscy naukowcy znaleźli prostszą i skuteczniejszą metodę. Aby to zrobić, zeskanowali odcisk palca wskazującego jednego ze swoich kolegów w rozdzielczości 300 dpi, a następnie wydrukowali go na błyszczącym papierze, zastępując zwykły tusz drukarski tuszem przewodzącym.

Uzyskane obrazy były w stanie skutecznie oszukać wbudowane skanery smartfonów Samsung Galaxy S6 i Huawei Honor 7. W celu dalszego przetestowania metody badacze wykonali odciski palców innych uczestników projektu i we wszystkich przypadkach umożliwili ominięcie wbudowana ochrona urządzeń, jednak aby oszukać czujnik smartfona Huawei Honor 7, czasami trzeba było trochę więcej prób.

Według autorów badania, odkryta przez nich metoda może zostać wykorzystana przez hakerów, a producenci smartfonów powinni pomyśleć o ulepszeniu skanerów linii papilarnych, w które wyposażają swoje urządzenia.

Biometria głosu

Głos jest naturalny
nie wymaga specjalnej wiedzy i umiejętności,
zapewnia wszystkim ludziom równe szanse

W medycynie technologie mowy wykorzystywane są do rejestrowania informacji o klientach oraz tworzenia elektronicznych kartotek pacjentów. Optymalizuje to pracę lekarzy i stwarza wyraźne korzyści dla klientów. Lekarz nie posługuje się klawiaturą komputerową, po prostu dyktuje parametry medyczne i diagnozę. System rozpoznawania mowy tłumaczy głos na tekst i nagrywa go.

2018

Stworzono oprogramowanie, które klonuje ludzki głos

Voice ID pozwala pracownikom call center zidentyfikować głosowo obywateli, którzy dzwonili przez telefon. Jak informowano na stronie internetowej HMRC po uruchomieniu usługi, obywatele sami będą mogli wybrać, czy do ich identyfikacji użyć Voice ID, czy też konwencjonalnych metod. Jednak Big Brother Watch, organizacja rzecznicza z siedzibą w Wielkiej Brytanii, odkryła, że ​​próbując skontaktować się z centrum obsługi telefonicznej HMRC przez telefon, nie ma wyboru, a dzwoniący muszą dostarczyć próbkę głosu, aby użyć funkcji Voice ID.

Jedynym sposobem na uniknięcie nagrywania głosu jest trzykrotne powtórzenie „nie” podczas procesu nagrywania. Warto zauważyć, że obrońcy praw człowieka sami zidentyfikowali tę metodę, ponieważ nigdzie o niej nie wspomniano. Nie zapewniając łatwego sposobu wyboru, czy używać Voice ID, czy nie, Big Brother Watch twierdzi, że HMRC narusza ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), które niedawno weszło w życie w Unii Europejskiej.

Obywatele mogą zrezygnować z używania uwierzytelniania głosowego, ale aby to zrobić, muszą przejść przez długi i skomplikowany proces. Jednak nawet po wycofaniu Voice ID próbka głosu nadal pozostaje w bazie danych IRS.

Obrońcy praw człowieka złożyli wniosek do HMRC o Freedom of Information Act (FOIA), ale agencja odmówiła wyjaśnienia, w jaki sposób użytkownik może usunąć próbkę głosu z bazy danych. HMRC odmówił również podania informacji, którym organizacjom rządowym i prywatnym przekazuje próbki.

2018: Chińska sieć neuronowa klonuje głosy ludzi w 4 sekundy

Chińscy specjaliści z Baidu stworzyli Sztuczna inteligencja, który może naśladować ludzkie głosy w kilka sekund, poinformował Motherboard w marcu 2018 r.

Sieć neuronowa o nazwie głęboki głos„nauczyli się”, jak naśladować głosy za pomocą pliku dźwiękowego z 2400 różnymi głosami o długości ponad 800 godzin. W rezultacie sztuczna inteligencja może skopiować dowolny ludzki głos na podstawie 4-sekundowego czasu odsłuchu (rok temu sieć neuronowa zajęła około pół godziny), a według twórców kopii głosu nie da się odróżnić od oryginału. Możesz sprawdzić asercję.

Metoda weryfikacji głosowej będzie początkowo dostępna dla 15 milionów posiadaczy kont osobistych. A jak mówią przedstawiciele HSBC, będzie szybciej, łatwiej i dużo bezpieczniej. Bankierzy kładą szczególny nacisk na tę ostatnią okoliczność. Z doświadczenia wiedzą, że wielu klientów często używa tego samego hasła do wielu kont powiązanych z urządzeniem mobilnym. Z tego powodu stają się łatwym łupem dla oszustów.

Z technicznego punktu widzenia przejście do nowego systemu nastąpi w następujący sposób. Klient chcący z niego skorzystać będzie musiał dostarczyć bankowi nagranie swojego głosu. Na podstawie tej próbki przeanalizowane zostaną cechy szybkości mowy, modulacji i wymowy, które sprawiają, że dźwięk mowy każdej osoby jest unikalny.

System będzie w stanie rozpoznać głos klienta, nawet jeśli ma przeziębienie w gardle.

Następnie, pisze The Telegraph, klient zacznie uzyskiwać dostęp do swoich kont, wypowiadając uzgodniony tekst. Na przykład przepustką może być wyrażenie „Mój głos to moje hasło”. Według Joe Gordona system będzie w stanie rozpoznać głos klienta, nawet jeśli ma zimne gardło, co z pewnością wpłynie na jego mowę. „Pod uwagę branych jest ponad 100 parametrów", mówi. „Układ głosowy osoby pozostaje taki sam nawet w przypadku przeziębienia, a czynniki behawioralne, takie jak tempo mowy, akcent czy wymowa, pozostają na miejscu".

A w tych wyjątkowo rzadkich sytuacjach, kiedy system nadal zawodzi, zawsze można skorzystać ze zwykłej weryfikacji – dodaje.

Ostateczne testy systemu weryfikacji głosowej powinny zakończyć się w ciągu najbliższych kilku tygodni, tak aby już na początku lata 2016 r. bank mógł oferować go klientom. Ponadto HSBC wprowadził niedawno weryfikację odcisków palców dla posiadaczy kont iPhone'a.

Według The Telegraph inne duże instytucje pożyczkowe podjęły kurs rezygnacji z tradycyjnych haseł do bankowości mobilnej. Grupa bankowa Lloyds testuje biometryczny system weryfikacji kart debetowych połączonych ze smartfonem. Aby zademonstrować możliwości, jakie daje biometria, Lloyds opracował nawet urządzenie do rozpoznawania osoby na podstawie tętna.

RBS zamierza również korzystać z weryfikacji odcisków palców. A Barclays, między innymi, eksperymentuje ze skanerem, który, zanim pozwoli klientowi na dokonanie płatności na znaczną kwotę, identyfikuje go na podstawie przepływu krwi w jego palcu, donosił wcześniej The Telegraph.

Mikroruchy

Celem projektu, realizowanego w New York Institute of Technology, jest analiza mikroruchów i drgań ręki trzymającej smartfon, które mogłyby posłużyć do identyfikacji użytkownika. Badane są gesty i ruchy, za pomocą których dana osoba kontroluje telefon, a także przerwy między tymi gestami podczas przeglądania treści.

Naukowcy z Cornell University zaprogramowali popularny czujnik Kinect do analizowania codziennych prac domowych, takich jak gotowanie i mycie zębów. Ich celem jest wykorzystanie rozpoznawania ruchu w inteligentnych domach i osobistych asystentach-robotach, chociaż krytycy oczerniają, że jest to jasny i niedyskretny dowód na to, że gry wideo zapoczątkują upadek społeczeństwa.

Chód

Uczono sztucznej inteligencji określania osobowości poprzez chód

Pod koniec maja 2018 roku okazało się, że sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać ludzi po ich chodzie. Projektuje się do wykorzystania przede wszystkim na lotniskach.

Naukowcy z Uniwersytetu w Manchesterze wraz z kolegami z hiszpańskiego Autonomicznego Uniwersytetu Madrytu (Universidad Autónoma de Madrid) stworzyli największą na świecie bazę danych o ludzkim chodzie, która obejmuje około 20 tys. ruchów 127 osób wykonanych za pomocą specjalnych czujników podłogowych i kamery o wysokiej rozdzielczości.

Wszystkie te dane zostały załadowane do sieci neuronowej, która po treningu była w stanie rozpoznawać ludzi po ich chodzie z prawie stuprocentową dokładnością. Praca systemu AI opiera się na zasadzie głębokiego uczenia szczątkowego, które pozwala na identyfikację osoby po przestrzennych i czasowych cechach jej śladu.

Według autora badania z University of Manchester, Omara Castillo Reyesa (Omar Costilla Reyes), podczas chodzenia każdej osoby można wyróżnić około 24 różnych parametrów ruchowych. Mówiąc najprościej, każda osoba rzeczywiście ma unikalny wzorzec ruchu.

Eksperci twierdzą, że opracowany system przyda się w zatłoczonych miejscach, aby zapewnić bezpieczeństwo. Ponieważ system jest bardzo dokładny, może służyć do szybkiego zauważenia osoby poszukiwanej, a także zapobiegania atakom terrorystycznym i innym rodzajom przestępstw.

Trwają już negocjacje w sprawie wykorzystania sieci neuronowej na lotniskach do kontroli paszportowej. W porównaniu z innymi metodami identyfikacji biometrycznej, takimi jak skanowanie odcisków palców i siatkówki, rozpoznawanie chodu ma wyraźną przewagę, ponieważ pasażerowie nie muszą się zatrzymywać, aby przejść kontrolę – wystarczy przejść specjalną ścieżką sensoryczną.

Rozwój japońskich badaczy

Japońscy naukowcy odkryli, że obrazowanie 3D osoby może poprawnie zidentyfikować ją na podstawie chodu w 90% przypadków. Co więcej, bosa stopa na ziemi identyfikuje użytkownika w 99,6% przypadków. Może w tym pomóc ochrona lotniska - co jakiś czas przez ich ramy przechodzą kolejki ludzi w skarpetkach.

Analiza działań użytkownika

SRI International wykorzystuje akcelerometry i żyroskopy wbudowane w smartfony, aby uzyskać unikalne dane opisujące stan osoby podczas chodzenia lub stania. Długość kroku, wysiłek włożony w utrzymanie równowagi, szybkość ruchu – wszystkie te parametry są indywidualne. Dodatkowe czujniki mogą rejestrować inne cechy fizyczne, takie jak orientacja ręki lub fizyczna pozycja użytkownika - bliskość innych osób, przebywanie w pozycji siedzącej lub stojącej, próby podniesienia czegoś, pisania lub rozmawiania przez telefon.

Identyfikacja ust może być wykorzystywana do poprawy skuteczności systemów bezpieczeństwa i służyć jako dodatek do takich metod dostępu, jak rozpoznawanie twarzy, skanowanie siatkówki i odciski palców. Planowane jest wdrożenie pilotażowego zastosowania technologii do obsługi w bankomatach oraz kontroli dostępu do miejsc publicznych.

Nos

Najdokładniejszym sposobem identyfikacji ludzi jest siatkówka, ale brytyjscy naukowcy znaleźli interesujący zamiennik. Skorzystali z programu PhotoFace i podzielili nosy wszystkich wolontariuszy na sześć głównych typów: romański, grecki, nubijski, orli, z zadartym nosem, wywinięty. Uważają, że zaletą tej metody jest to, że nosy są trudniejsze do ukrycia lub zamaskowania. Wada jest również oczywista – skan nosa daje znacznie mniej dokładny wynik niż skan siatkówki.

Analiza układu żył na dłoni

2018

W lipcu 2018 r. Aeon Group, duża japońska sieć supermarketów, ogłosiła wdrożenie systemu płatności wzoru żył Fujitsu PalmSecure. Zwraca się uwagę, że jest to pierwsze uruchomienie takiej technologii w Polsce sklepy detaliczne. W ramach projektu pilotażowego niektóre sklepy Aeon Ministop są wyposażone w skanery biometryczne. Klienci rejestrują się wstępnie w usłudze Aeon Credit, podając jej dane osobowe oraz obrazy przedstawiające układ żył na dłoni. Do konta podłączona jest karta bankowa.

2016

Kafeterie szkolne zwykle w ogóle nie błyszczą, ale jedna kawiarnia na Florydzie wyróżnia się na tle innych przynajmniej tym, że używa skanerów ręcznych, które zastępują uczniów pieniędzmi na lunch. System zastąpi karty i PIN-y skanerem z czerwonym światłem, który nie wymaga fizycznego kontaktu z dłonią. Pozostaje unowocześnić same śniadania szkolne.

Dostawca rozwiązań technologicznych dla sfery usług finansowych Fiserv (Fayserv) zapowiedział wiosną 2016 r. wypuszczenie na rynek skanera dłoni Verifast– systemy uwierzytelniania biometrycznego, za pomocą których instytucje finansowe mogą zmniejszyć liczbę przypadków nadużyć, skrócić czas transakcji oraz poprawić jakość oferowanych usług.

Chociaż technika analizy białek wciąż jest daleka od doskonałości, pozwala na dokładną identyfikację osoby nie tylko w pierwszych godzinach i dniach po śmierci osoby, ale nawet kilka wieków po jej śmierci. Naukowcy z powodzeniem zidentyfikowali kilka osób, które zmarły ponad 250 lat temu.

Technika działa w następujący sposób: włosy są rozpuszczane w specjalnych substancjach, które nie niszczą struktury chemicznej znajdujących się w nich białek, a skład tej „zupy” jest analizowany pod kątem obecności 185 mutacji w strukturze białka, których połączenie jest wyjątkowy dla każdego mieszkańca Ziemi.

Zdaniem ekspertów taki zestaw białek jest zbędny – tak naprawdę do dokładnej identyfikacji wystarczy około stu takich markerów. Obecnie naukowcy pracują nad uproszczeniem i obniżeniem kosztów metodyki, tak aby można ją było wygodnie stosować w praktyce podczas dochodzeń kryminalnych i wykopalisk.

Metoda została już przetestowana na sześciu tuzinach Europejczyków, którzy zgodzili się na pobranie ich krwi i włosów do testów DNA i białka. Według biologów tożsamość każdego z nich została prawidłowo zidentyfikowana, co otwiera drogę do wykorzystania białek w obliczaniu tożsamości przestępców z bardzo małych fragmentów włosów. Do tego wystarczy próbka ważąca zaledwie 1 miligram, czyli nieco więcej niż zawiera jeden włos.

Małżowina uszna

Małżowina uszna nadaje się nie tylko do ochrony przewodu słuchowego. Opracowany system zapamiętuje strukturę kanalikową ucha środkowego i ogólny kształt małżowiny usznej, tworząc „odcisk ucha”, który może dokładnie zidentyfikować użytkownika w 99,6% przypadków.

Utrata lub kradzież gadżetu może przysporzyć właścicielowi wielu problemów. I to nie tylko straty materialne z powodu utraty drogiego gadżetu, ale także zagrożenie nieuprawnionego dostępu do danych osobowych lub firmowych, aplikacji bankowości internetowej czy portfela elektronicznego.

Ponieważ podczas rozmowy ekran dotykowy styka się z uchem, może to prowadzić do chaotycznego naciskania ucha na przyciski ekranowe, więc ekran smartfona jest zawsze wyłączony podczas rozmowy. W tym momencie naukowcy z Yahoo Labs zaproponowali uwierzytelnienie właściciela. Testowanie rozwoju wykazało, że dokładność identyfikacji biometrycznej za pomocą odcisku małżowiny usznej wynosi 99,52%. Stworzone oprogramowanie nazwano Bodyprint.

Co ciekawe, Yahoo Labs zasugerowało również modyfikację procedury przyjmowania połączenia. Tak więc do tej pory wszystkie telefony zawsze wymagały naciśnięcia przycisku odbierania. Teraz możesz po prostu przyłożyć smartfon do ucha: oprogramowanie Bodyprint rozpoznaje, że ucho jest wciśnięte i zaczyna nadawać głos.

Ponieważ samo Yahoo nie wykazuje zainteresowania produkcją gadżetów, prawdopodobnie albo technologia będzie licencjonowana, albo odpowiednie oprogramowanie będzie rozpowszechniane jako aplikacja mobilna za pośrednictwem sklepów Apple Store i Google Play. Główną zaletą stworzonej technologii jest brak konieczności instalowania specjalnego czytnika linii papilarnych. Ekran dotykowy jest w każdym smartfonie, technologię można zastosować w dowolnym gadżecie, więc jego perspektywy są bardzo znaczące.

W czerwcu 2015 roku okazało się, że Amazon otrzymał patent na technologię, która pozwoli odblokować telefon za pomocą ucha. Jeśli technologia zostanie zaimplementowana, będzie działać w następujący sposób: osoba przykłada telefon do ucha, przedni aparat robi zdjęcie małżowiny usznej i porównuje zdjęcie z tym w bazie danych. Oznacza to, że technologia jest podobna do tej używanej do autoryzacji odcisków palców.

Film z projektu PatentYogi wyjaśnia, jak będzie działać autoryzacja. Być może firma wykorzysta tę technologię, aby po prostu przyłożyć telefon do ucha podczas odbierania połączenia.

Połączenia neuronowe zamiast odcisków palców

Unikalna sieć połączeń w mózgu osoby może zostać wykorzystana do identyfikacji osoby, podobnie jak odcisk palca. Do takich wniosków doszli amerykańscy naukowcy, autorzy artykułu w czasopiśmie Nature Neuroscience.

Jednak Emily Finn i jej koledzy odkryli, że unikalne cechy połączeń różnych części ludzkiego mózgu są wystarczająco stabilne, aby dokładnie zidentyfikować przedmiot. Finn pracował ze 126 uczestnikami projektu Human Connect. Okazało się, że wzorzec połączeń uzyskany podczas jednej z sesji neuroobrazowania (w spoczynku, podczas zdawania testów na pamięć, emocje i umiejętności językowe) pozostaje niezmieniony w kolejnych sesjach - i łatwo jest zidentyfikować jednostkę wśród innych uczestników eksperymentu .

Co więcej, rysunki połączeń pomogły przewidzieć poziom inteligencji płynnej (zdolność dostrzegania i zapamiętywania nowych rzeczy, rozwiązywania problemów, z którymi dana osoba wcześniej się nie spotkała). Głównymi czynnikami prognostycznymi tej zdolności były połączenia między płatami czołowymi, ciemieniowymi i skroniowymi mózgu.

Oprócz Uniwersytetu Oksfordzkiego w projekcie Human Connectome uczestniczą także uniwersytety w Waszyngtonie i Minnesocie. Konektom to całość wszystkich połączeń między neuronami, których liczbę w ludzkim mózgu szacuje się na biliard. Projekt został uruchomiony w 2010 roku z budżetem 40 milionów dolarów.

Ta technologia ma jeszcze jedną istotną zaletę. „Odcisk palca można ukraść, a osoba nie może wyhodować nowego palca, aby go zastąpić. Jednak odciski mózgu można łatwo zmienić: użytkownik po prostu wymyśla nową kombinację umysłową” – powiedziała profesor Sarah Laszlo, jedna z uczestniczek projektu identyfikacji mózgu.

Wszczepić chip lub połknąć mikrokomputer

Najbardziej oryginalną i niezwykłą metodę osobistej identyfikacji zaproponował PayPal. Firma po prostu zaproponowała wszczepienie chipów lub połknięcie mikrokomputerów. To radykalnie i trwale rozwiąże problem autoryzacji. Chipy i mikrokomputery przeanalizują puls, skład soku żołądkowego i inne wewnętrzne

ORAZ przewlekły oraz kontaktskanerymoże korzystać z dowolnej technologii opisanej poniżej.

Skanery pojemnościowe

Urządzenia z czujnikami pojemnościowymi- cena od 2 976 rubli

Technologia skanowania pojemnościowego umożliwia uzyskanie obrazu odcisku dzięki różnicy potencjałów elektrycznych w określonych obszarach skóry. Urządzenia te są nieco tańsze, ale bardziej podatne na uszkodzenia niż optyczne: wystarczy zwykła awaria (spowodowana np. wyładowaniem elektryczności statycznej), aby elementy matrycy skanującej uległy awarii i pogorszyła się jakość rozpoznawania.

Pasywne skanery pojemnościowe

To pasywne, pojemnościowe czujniki linii papilarnych, które są wrażliwe na wyładowania elektrostatyczne, a także na suchą lub uszkodzoną skórę palców. Ale całkiem dobrze radzą sobie w różnych warunkach oświetleniowych.
Głównym ograniczeniem pasywnych czujników pojemnościowych jest wymóg minimalnej grubości powłoki ochronnej, ponieważ opierają się one na analizie ładunków statycznych między palcem a czujnikiem.




Czujników pojemnościowych nie da się oszukać, po prostu drukując obraz wzoru brodawczaka na papierze. Jeszcze znaczna zaleta Skanery pojemnościowe polegają na tym, że są bardziej kompaktowe, dzięki czemu można je łatwo zintegrować z urządzeniami przenośnymi. To właśnie dzięki tej ich funkcji otrzymali w tej chwili najwięcejszerokidystrybucja wsmartfony.
Pomimo trudności włamanie się do skanera pojemnościowego jest całkiem możliwe, wystarczy wydrukować odcisk palca w wysokiej rozdzielczościpapier przewodzący , będziesz także potrzebować specjalnej drukarki i atramentu przewodzącego. Tutaj odblokowania takiego skanera wbudowanego w smartfon od naszych przyjaciół z University of Michigan.Chociaż oczywiście należy zauważyć, że uzyskanie odcisku palca jest trudniejsze niż jego wydrukowanie. Istnieją dwa rodzaje czujników pojemnościowych: pasywne (każda komórka czujnikowa ma tylko jedną z płytek kondensatora) i aktywne (komórka czujnikowa zawiera obie płytki kondensatora).

Aktywne skanery pojemnościowe

Aktywna metoda ma następujące zalety: pozwala na wykorzystanie dodatkowych funkcji przetwarzania obrazu nadruku, wyższą odporność na wpływy zewnętrzne, wyższy stosunek sygnału do szumu.

Aktywne skanery pojemnościowe są mniej wymagające pod względem czystości skóry, uszkodzenia naskórka i zanieczyszczenia powierzchni czujnika. Mimo to aktywne skanery zapewniają doskonałą jakość obrazu, umożliwiając nawet renderowanie odcisków palców 3D, co zapewnia najwyższe bezpieczeństwo i odporność na fałszerstwa.
Wszystko to sprawia, że ​​aktywne skanery pojemnościowe są obecnie najczęściej używanym rodzajem technologii pojemnościowej.

Inną ważną zaletą aktywnych czujników pojemnościowych jest to, że ulepszona sygnalizacja między powierzchnią odcisku palca a czujnikiem umożliwia umieszczenie czujnika za grubą powłoką ochronną lub nawet za szkłem przy minimalnym pogorszeniu wydajności.
Dodatkowo aktywne czujniki pozwalają na rejestrację impulsów elektrycznych, które pojawiają się podczas skurczu serca, co znacznie zmniejsza ryzyko korzystania z modelu.Aktywne czujniki pojemnościowe to obecnie jedna z najpopularniejszych technologii linii papilarnych.

Skanery optyczne

Idealnym, niezawodnym i wygodnym rozwiązaniem jest skanowanie optyczne. To skanery optyczne tworzą wysokiej jakości, pełnowymiarowy i kompletny obraz wydruku; ponadto narzędzia te są wygodne w użyciu: jedyne, czego wymaga się od użytkownika, to dotknięcie powierzchni skanera.

Obecnie używane są optyczne skanery linii papilarnych CCD lub CMOS matryce, takie same jak kamery IP. Historycznie, czujniki CCD były znacznie lepsze niż CMOS, ale ponieważ technologia CMOS ewoluowała w ciągu ostatnich dziesięciu lat, możliwości technologii CMOS dogoniły CCD. A najczęściej używanym detektorem jest nadal CMOS.

Urządzenia z czujnikami optycznymi- cena od 2 484 rubli
Katalog sprzętu wraz z cenami zamieszczony jest na naszej stronie internetowej, cały prezentowany sprzęt jest dostępny do zamówienia

Skanery wielospektralne mają lepsze wartości FRR< 0.01% и FAR < 0.00001% среди всех сенсоров отпечатков пальцев.

Czy można sfałszować odcisk palca?

Prawdopodobnie najczęściej zadawane mi pytanie.
Prosta odpowiedź na pytanie: Niektóre są bardzo proste, wystarczy wydrukować obrazy na papierze, niektóre są bardzo trudne, niektóre są niemożliwe, takie jak ultradźwięki. Niemożliwe, w tym sensie, że nie wiemy o udanych próbach.

Najskuteczniejszą metodą sfałszowania odcisku palca jest stworzenie atrapy. Do stworzenia fałszywego odcisku palca można użyć gliny, papieru, folii, ale najlepszym materiałem jest oczywiście silikon, który może być przezroczysty lub w kolorze skóry. Udane fałszerstwo z atrapą jest możliwe tylko dla najprostszych skanerów, większość nowoczesnych skanerów radzi sobie z tym problemem.

Czy są ludzie bez odcisków palców?

istnieje rzadkie mutacje genetyczne , w obecności którego dana osoba może w ogóle nie mieć odcisków palców. Ludzie zZespół Naegeli lub siateczkowa dermatopatia barwnikowa może nie mieć odcisków palców. Obie choroby są formamidysplazja ektodermalna , brak odcisków palców to tylko jeden z najbardziej nieszkodliwych objawów.

Bardziej interesującym przypadkiem jest adermatoglifia , jedynym przejawem tej mutacji genetycznej jest brak brodawkowatego wzoru na palcach rąk i nóg, na dłoniach i podeszwach stóp. Ta mutacja nie ma żadnych towarzyszących objawów wyrażających się naruszeniem jej normalnej aktywności życiowej lub skróceniem oczekiwanej długości życia. Oznacza to, że adermatoglifia nie jest chorobą. Badanie 2011 pokazał, że adermatoglifia jest spowodowana nieprawidłową ekspresją białka SMARCAD1 . Co, biorąc pod uwagę szybkość rozwoju i dostępność technologii edycji genomu, można wykorzystać jako metodę pozbycia się odcisków palców.

Z dużym prawdopodobieństwem zmiany odcisków palców ztechnologie edycji genomu będą dostępne dla atakujących w przyszłości. Edycję ludzkiego genomu można wykorzystać do wprowadzenia zmian w tych częściach DNA, które są odpowiedzialne za powstawanie odcisków palców. W 2017 roku udanyoperacja edycji genomu bezpośrednio w ludzkim ciele , w tym samym roku amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) zatwierdzony zatwierdzona terapia genowa do leczenia ostrej białaczki limfoblastycznej.

Czy można zmienić odciski palców?

Leczniczy narkotyki mogą prowadzić do zniknięcia rysunek brodawczaka. Odciski palców mogą zniknąć w wyniku działań niepożądanych niektórych leków, takich jak: kapecytabina (wyprodukowane pod marką Xeloda ), lek przeciwnowotworowy, o którym udokumentowano, że powodujedo zniknięcia odcisków palców .

Odciski palców mogą ulec zmianie w wyniku operacji plastycznej- przeszczep własnej skóry np. ze stopy. Należy zauważyć, że w wyniku operacji plastycznej mogą pozostać elementy starego wzoru brodawkowatego np. wzdłuż krawędzi palca, za pomocą którego można jeszcze przeprowadzić identyfikację.

Dodatkowo po takim odcisku palca widać, że został on zmieniony w wyniku operacji plastycznej. Używanie chirurgii plastycznej do zmiany odcisku palca jest przestępstwem, w tym:w tym dla osoby, która wykonywała zabieg .

Ponadto często próbuje się uszkodzić wzór brodawkowaty za pomocą odczynników chemicznych. takie jak kwas lub zasada. John Dillinger był jednym z najbardziej znanych przestępców, którzy… próbowałem się pozbyć z odcisków palców z alkaliami. Mimo wszelkich starań, po śmierci zidentyfikowano go na podstawie odcisków palców.
Istnieją inne substancje, które mogą powodować uszkodzenia skóry, ale wszystkie łączy fakt, że następnie skóra i wzór brodawkowaty są całkiem dobrze przywracane. A takie metody z reguły nie przynoszą niczego swoim właścicielom, z wyjątkiem cierpienia.

Fizyczne uszkodzenie odcisków palców , kolejny bolesny sposób na pozbycie się odcisków palców, który zwykle do niczego nie prowadzi. Pierwszy udokumentowany przypadek wycinania odcisków palców został przeprowadzony przez: Teodor Klutas , po zabójstwie którego policja stwierdziła, że ​​każdy z jego odcisków został odcięty nożem, co jednak nie uniemożliwiło jego identyfikacji, ponieważ wzdłuż krawędzi palca znajdowało się wystarczająco dużo wzoru brodawkowatego, aby udała się identyfikacja.

Zmiany wieku , występują na całym obszarze ludzkiej skóry, w tym na opuszkach palców. Wraz z wiekiem zmniejsza się elastyczność skóry, zmniejsza się wysokość grzbietów wzoru brodawkowatego, a inne zmiany łącznie ponad 30.
Mimo to stopień zmian związanych z wiekiem jest zbyt mały, aby utrudnić identyfikację, o czym świadczy szereg badań naukowych na przestrzeni lat. Jednym z najważniejszych jestbadania przeprowadzone przez profesora Uniwersytetu Michigan Anil Jain . Porównał odciski palców 15597 osób uzyskanych z przerwą od 5 do 12 lat, w wyniku czego nie zidentyfikowano żadnych poważnych przeszkód w identyfikacji.
Zmiany związane z wiekiem również nie stanowią problemu dla większości nowoczesnych zautomatyzowanych sposobów zbierania i przetwarzania odcisków palców.
W niektórych przypadkach zmiana wzoru brodawkowatego może być związana ze specyfiką pracy.

Czy mogę użyć palca zmarłego do identyfikacji?

Duża liczba czujników biometrycznych zostanie z powodzeniem odblokowana martwym palcem, tak jak większość smartfonów. Oprócz teoriiwykorzystanie praktyki odblokowywania smartfonów palcem już zmarłej osoby mówią źródła zbliżone do śledztw policyjnych w Nowym Jorku i Ohio.

Kwestia możliwości wykorzystania martwego odcisku palca może być jedną z ważniejszych, mimo że często nie przywiązuje się do niej żadnego znaczenia. Jeżeli producenci urządzeń biometrycznych nie wykluczą takiej możliwości, może to spowodować poważne ryzyko obrażeń dla właścicieli potencjalnie kradzieży mienia, którego użycie lub dostęp jest blokowany przez zabezpieczenia biometryczne.
Na przykład w 2005 roku malezyjscy złodzieje samochodów,odciął palec właścicielowi Mercedesa, próbując ukraść jego samochód .

Mity na temat odcisków palców

Identyfikacja według wzoru żył

Identyfikacja wzoru (Vein Recognition) żył palców lub dłoni opiera się na uzyskaniu szablonu podczas fotografowania zewnętrznej lub wewnętrznej strony dłoni lub palcakamera na podczerwień . Kamera na podczerwień służy do skanowania palca lub ręki. Układ żył staje się widoczny dzięki temu, że hemoglobina (substancja barwiąca krwi) pochłania promieniowanie podczerwone i żyły stają się widoczne w aparacie. Na podstawie otrzymanych danych oprogramowanie tworzy cyfrowy splot.

Skanery wzorów żylnych- cena od 16 650 rubli
Katalog sprzętu wraz z cenami zamieszczony jest na naszej stronie internetowej, cały prezentowany sprzęt jest dostępny na zamówienie.

Rozpoznawanie żył lub naczyń jest zwykle wykonywane na dłoni lub palcu użytkownika.

Wysokipoziom bezpieczeństwa izbliżeniowyrozpoznawanie sprawia, że ​​rozpoznawanie żył dobrze nadaje się do wielu zastosowań wymagającychbardzo wysokie bezpieczeństwo .

To, co ogranicza aplikacje, to rozmiar i koszt skanerów. Skanery są po prostu zbyt nieporęczne, aby można je było wbudować w większość urządzeń mobilnych, ale doskonale nadają się do stosowania w systemach kontroli dostępu. I nawet wyrażana jest opinia, że ​​z czasem to właśnie skanery żylnego wzoru zastąpią czytniki linii papilarnych.
Ponadto uwierzytelnianie obejmujące dopasowanie szablonów 1:N może być czasochłonne, zwłaszcza jeśli baza danych zawiera dużą liczbę szablonów biometrycznych. Wynika to z wysokich wymagań dotyczących przetwarzania szablonów, ponieważ wzory żył są bardzo złożone.
Jedną z decydujących zalet identyfikacji wzoru żylnego jest trudność nieautoryzowanego uzyskania wzoru.
Wiarygodność rozpoznawania jest porównywalna do identyfikacji przez tęczówkę, choć sprzęt jest znacznie tańszy. Obecnie jest aktywnie badany i wdrażany w ACS.

Identyfikator twarzy

Rozpoznawanie twarzy wykorzystuje różne rysy twarzy, które razem tworzą unikalny szablon cyfrowy.Przykładami rysów twarzy, które można wykorzystać do identyfikacji, są kształt nosa lub odległość między oczami. W sumie wykorzystuje się ponad 80 różnych cech.
Rozpoznawanie twarzy wykorzystuje do analizy różne algorytmy i technologie, mamy najbardziej szczegółowepost na blogu na ten temat .

Rozpoznawanie twarzy — nowa era w analityce wideo
Szczegółowa recenzja na naszym blogu, Wszystko niuanse technologiczne i recenzje wszystkich nowoczesnych urządzeń do rozpoznawania twarzy.

Badacze zarejestrowali pogorszenie identyfikacji po spożyciu alkoholu lub LSD.

Film pokazuje krok po kroku wszystkie kroki tworzenia fałszywego „oka” i demonstruje późniejsze oszustwo Samsunga Galaxy S8

Uwierzytelnianie pulsu

Jeszcze do niedawna uwierzytelnianie tętna było tylko na liście obiecujących rozwiązań do identyfikacji biometrycznej, dziś mamy już rozwiązania gotowe do użytku komercyjnego. Tętno człowieka charakteryzuje się wieloma mierzalnymi parametrami – częstotliwością, rytmem, wypełnieniem, napięciem, amplitudą oscylacji, częstością tętna.

Firma Numi oferuje unikalną bransoletkę do zegarka zapewniającą bardzo bezpieczne uwierzytelnianie.

Urządzenie może komunikować się z dowolnymi urządzeniami obsługującymi technologie przesyłania danych NFC i Bluetooth.

Czytelnicy z obsługą NFC - cena od 7500 rubli
Czytniki z obsługą Bluetooth - cena od 3 654 rubli

Zasada działania jest prosta – bransoletka wyposażona jest w dwie elektrody, z których jedna znajduje się z tyłu bransoletki, a druga na zewnątrz. Gdy użytkownik elektrody zamyka obwód, urządzenie rozpoczyna pomiar tętna. Bransoleta posiada szerokie możliwości integracyjne i może być stosowana w systemach informatycznych, systemach kontroli dostępu oraz przemysłowych systemach sterowania.

Korzyści z uwierzytelniania na podstawie pomiaru tętna obejmują:
Brak możliwości korzystania pod nieobecność odbiorcy
Oznacza to, że jeśli zgubisz lub zapomnisz bransoletki, nikt nie może jej użyć oprócz ciebie.
Nie można używać po śmierci

Pomimo wszystkich zalet bransoletek do pomiaru tętna, nadal mają jedną wadę. Jeśli zwrócisz się do badań wniektóre przypadki dokładność bransoletek do pomiaru tętna może być niewystarczająca.

Firmy b-bezpieczny udało się połączyć identyfikację z monitorowaniem danych medycznych

Do celów identyfikacji kontrola stanu fizycznego biorcy jest drugorzędna, ale istnieje wiele zastosowań oprócz identyfikacji, kontrola stanu biologicznego jest potrzebna.

Identyfikacja DNA

Analiza DNA (DNA Biometrics - w języku angielskim) jest coraz powszechniejszą technologią identyfikacji biometrycznej i jest coraz częściej stosowana w kryminalistyce i opiece zdrowotnej.
W przeciwieństwie do opisanych powyżej technologii identyfikacji, identyfikacja DNA może zrobić coś więcej niż tylko obniżyć koszty lub uczynić nasze życie łatwiejszym i bezpieczniejszym.

Zalety identyfikacji DNA:
DNA to jedyna technologia biometryczna, która może zidentyfikować krewnych z niezidentyfikowanej próbki DNA.
Podobnie jak odciski palców, DNA jest jedną z niewielu ludzkich danych biometrycznych, które przestępcy pozostawiają na miejscu zbrodni.
Testy DNA to stosunkowo dojrzała i dynamiczna technologia, która jest szeroko stosowana i znana opinii publicznej.
Urządzenia do szybkiej identyfikacji DNA umożliwiają sekwencjonowanie w zaledwie 90 minut
Możliwe jest łatwe przechowywanie dużej liczby wyników analiz DNA w bazach danych, co pozwala na szybkie gromadzenie i wyszukiwanie danych w sposób zautomatyzowany.

Powszechne wprowadzenie technologii identyfikacji DNA może naprawdęratować życie ludzi , takich jak ludzie niesłusznie skazani.
W rzeczywistości nigdzie na świecie nie ma wiarygodnej oceny tego problemu, amerykańscy eksperci ostrożnie szacują, że od 2,3 do 5% wszystkich więźniów jest niewinnych. W jeńcach USAponad 2 miliony osób , wtedy możemy mówić o ponad 100 tysiącach niewinnie skazanych w samych Stanach Zjednoczonych. Nikt nawet nie próbuje policzyć, ile niesłusznie skazanych w Rosji, możemy tylko wspomnieć, że Rosja jest liderem w Europie zarówno pod względem ogólnej liczby więźniów, jak i liczby osadzonych kobiet. A potem, jak mówi jeden z prezenterów telewizyjnych: – Tylko Ty możesz wyciągać wnioski.

Obecnie, ponownie w USA, czysto techniczna analiza DNA jest możliwa w 5-10% spraw karnych. Faktem jest, że do niedawna cały proces sekwencjonowania genomu był procesem długim i kosztownym. Ponadto klasyczny odcisk palca DNA nie mógł ujawnić różnic między bliźniętami. Nowoczesna technologia umożliwia wykrycie tych drobnych różnic że nawet bliźniaki mają . Wszystko to może znacząco zwiększyć odsetek spraw karnych, w których możliwe jest wykorzystanie analizy DNA.

Amerykańska organizacja non-profit Projekt Niewinność specjalizuje się w dostarczaniu dowodów niewinności poprzez identyfikację DNA. Obecnie „ Projekt Niewinność » osiągnięte wyzwolenie362 niesłusznie skazany , z których 20 zostało skazanych na karę śmierci.

Jedną z powszechnie znanych historii jest historia Steve'a Titusa, dzięki znanej nam Elizabeth LoftusRozdzierająca serce historia Steve'a i znamy przyczyny, które prowadzą do bezpodstawnych oskarżeń. I nie chodzi tu tylko o nieomylność systemu sądownictwa, który też ma wiele pytań.

Chodzi o cechy pracy naszego mózgu, które otrzymały nazwy konfabulacja lub fałszywe wspomnienia. Osoby (zazwyczaj jest to sama ofiara), na których zeznaniach zostało oparte oskarżenie, nie oszukują, szczerze wierzą, że to, co mówią, jest prawdą.
Chiny mają największą bazę danych DNA, jak można się domyślić, z 54 milionami profili w 2016 roku. Na stworzenie bazy danych wydano już ponad miliard juanów.

Technologie analizy DNA znacznie rozszerzają możliwości policji w poszukiwaniu przestępców. na przykład udało się złapać seryjny morderca kobiet, tożsamość mordercy została ustalona późniejbadania lekarskie przeprowadzane w Chinach DNA jego wuja zostało przeanalizowane.

Kolejny przykład identyfikacji przestępcy po analizie DNA jego krewnych. Zabójcy dwóch biznesmenów na terytorium okręgu Qianwei zdołał wydostać się po ich śmierciPróbki DNA pobrano od wszystkich studentów płci męskiej w tym hrabstwie.

Genetycy izraelscy przeprowadzili ciekawy eksperyment pokazujący, że dowolnego obywatela USA można zidentyfikować na podstawie pojedynczej próbki DNA w 60% przypadków, używając wyłącznie prywatnych baz danych genomowych. Ich wnioski byłyzaprezentowana w czasopiśmie Science .

Dziś firmy takie jak 23andMe, Family Tree, Ancestry i ich inni konkurenci rozwijają się w szczególnie szybkim tempie, obliczając więzi rodzinne między swoimi klientami i określając ich predyspozycje do różnych chorób na podstawie próbek ich DNA.

Z tych start-upów korzystają obecnie miliony ludzi w Stanach Zjednoczonych i innych rozwiniętych krajach, dzięki czemu zgromadziły jedne z największych genetycznych baz danych na świecie. Ich dane są obecnie wykorzystywane przez naukowców do wyszukiwania genów związanych z rzadkimi chorobami dziedzicznymi, a także do wielu innych celów.

Te wyniki zostały zaczerpnięte z autosomalnej wiki porównania DNA ISOGG.

Szybka identyfikacja przez DNA

Nowoczesne technologie szybkiej identyfikacji DNA skróciły proces sekwencjonowania do 90 minut. I aplikacja urządzenia przenośne z automatycznym przetwarzaniem, umożliwia analizę w terenie, nawet przez nieprzeszkolony personel, wystarczy godzina wstępnego szkolenia.
Najmniejsze na świecie urządzenie do sekwencjonowania DNA MinION jest gotowe do użytku komercyjnego.

Zazwyczaj przenośne urządzenia do analizy kosztują zwykle od 350 000 do 450 000 USD.
Dodatkowe jednorazowe zestawy lecznicze kosztują od 250 do 350 USD każdy.

18 sierpnia 2017 r. Prezydent USA Donald Trump podpisał tak zwaną ustawę Rapid DNA - Ustawa o szybkim DNA z 2017 r. . To prawo pozwoli organom ścigania, zgodnie ze standardami i wytycznymi FBI, przeprowadzać testy DNA w czasie rzeczywistym w momencie aresztowania, jednocześnie rejestrując dane na posterunkach policji.

Multimodalna identyfikacja biometryczna

Metody identyfikacji biometrycznej można ze sobą łączyć - identyfikacja multimodalna znacznie zwiększa bezpieczeństwo obiektu, ponieważ zmniejsza się liczba możliwych błędów występujących w systemach biometrycznych w ogóle.

Na przykład czytelnik tęczówki może czytać tęczówkę z jednego oka i jednocześnie czytać tęczówkę z dwojga oczu.

Biometria behawioralna

Cokolwiek robimy, ma swój własny, niepowtarzalny styl. Sposób, w jaki trzymasz smartfon, przesuwasz, stukasz, piszesz, przewijasz i poruszasz myszą, tworzy unikalną kombinację parametrów, rodzaj cyfrowego pisma ręcznego. Niektóre banki wykorzystują tę technologię (biometria behawioralna) do dodatkowej weryfikacji użytkowników. Jest to wygodne - nic nie jest wymagane od użytkownika, po prostu robi to, co zawsze, a system śledzi, czy w jego działaniach jest coś niezwykłego. Przez odstępstwa od zwykłego zachowania można założyć, że użytkownik nie jest tym, za kogo się podaje.

Royal Bank of Scotland używa biometrii behawioralnej od dwóch lat. Technologia została przetestowana na indywidualnych kontach zamożnych użytkowników, a obecnie jest wdrażana u wszystkich 19 milionów klientów prywatnych i korporacyjnych. Oprogramowanie rejestruje ponad 2000 parametrów: kąt nachylenia smartfona, palec, którym użytkownik przesuwa i stuka, prędkość przewijania.
Dla użytkowników komputerów stacjonarnych – rytm naciśnięć klawiszy i styl sterowania myszą. Parametry te składają się na profil behawioralny użytkownika, z którym jego ruchy są następnie porównywane z każdym nowym logowaniem.

Kiedyś system zauważył nietypowe zachowanie na koncie jednego z bogatych użytkowników. Użytkownik przewijał kółkiem myszy i wpisywał cyfry na głównej klawiaturze, czego nigdy wcześniej nie zauważył. System zablokował operacje tego użytkownika i nie pozwolił mu wypłacić siedmiocyfrowej kwoty. Dalsze dochodzenie wykazało, że konto rzeczywiście zostało zhakowane. Ogólnie ciekawa technologia. Więcej wTekst w Nowym Jorku.

Skąd strona wie, pod jakim kątem trzymasz smartfon w dłoniach? To proste: strony mają dostęp do żyroskopu Twojego smartfona. Mogą Sam zobacz , a jednocześnie dowiedzieć się, jakie inne informacje o Tobie może znaleźć każda odwiedzana witryna.

Biometria głosu

Wykorzystanie biometrii głosem ludzkim jest bardziej skomplikowane i interesujące niż wykorzystanie większości funkcji biometrycznych. To nie przypadek, że szef Mail.ru, Dmitrij Grishin, w 2016 roku w rozmowie z Tinkovem powiedział, że technologia rozpoznawania głosu zrewolucjonizuje. Powoli, ale pewnie idziemy w tym kierunku, ciągle pojawiają się nowi asystenci głosowi, na przykład Yandex w tym roku wypuścił stację Yandex.

Dlatego też klasyczna technologia identyfikacji głosu może nie być tu głównymi skrzypcami, osobno wyróżnia się znacznie ciekawszy kierunek rozpoznawania głosu.

Identyfikacja głosowa

Metoda rozpoznawania głosu identyfikuje osobowość osoby poprzez kombinację unikalnych cech głosu.Algorytmy analizują główne cechy decydujące o osobowości mówiącego: źródło głosu, częstotliwości rezonansowe traktu głosowego i ich tłumienie oraz dynamikę sterowania artykulacją.
Pierwszy międzynarodowy patent na system identyfikacji głosu został zgłoszony w 1983 r. przez Centrum Badań Telekomunikacyjnych CSELT (Włochy) autorstwa Michele Cavazzy i Alberto Ciaramelę.
W maju 2013 roku bankowy dział Barclays zaczął korzystać z telefonicznego systemu identyfikacji klientów. w ciągu pierwszych 30 sekund normalnej rozmowy. System został opracowany przez firmę Niuans.

Twórcy systemów identyfikacji głosowej

Nuance, Stany Zjednoczone
Laboratorium Nok Nok
Skarbiec głosowy , amerykańska firma z centrum badawczo-rozwojowym w Wielkiej Brytanii
Sensory, Inc, USA
Grupa firm MDG, Rosja
Centrum Innowacji Technologii Sistema-Sarov, Rosja
BioLink, Rosja
Rozwiązania ASM, Rosja
ValidSoft
Systemy Auraya
Uwierzytelnij
KeyLemon
Systemy Verint
VoiceTrust

Uznanym liderem na rynku jest firma Nuance,z ich rozwiązań korzysta Aeroflot , Rozpoznawanie mowy Sirina podstawie ich projektów . Ponieważ jednak głos człowieka może się zmieniać w zależności od wieku, stanu emocjonalnego, stanu zdrowia, poziomu hormonów i wielu innych czynników, metoda ta nie jest w pełni dokładna.
Ponadto systemy identyfikacji głosu mogą mieć problemy z identyfikacją bliźniąt, tak jak korespondenci BBCudało się oszukać system identyfikacji głosowej banku HSBC.Ale to wszystko są rany w dzieciństwie, z którymi programiści stopniowo nauczyliby się radzić. Jednak współczesne możliwości sztucznej inteligencji i specyfika wykorzystania identyfikacji głosowej podają w wątpliwość słuszność użycia.

Dziennikarze z Bloomberg opowiedzieli o firmie Lirogon który wykorzystuje sztuczną inteligencję do klonowania ludzkich głosów z przerażającą dokładnością.Sieć neuronowa tworzy swój cyfrowy model Twojej głowy na podstawie 30 krótkich przykładów. Co więcej, każdy tekst może być wyrażany Twoim głosem. Na stronie możesz stworzyć cyfrowy model swojego głosu, ta opcja jest dostępna po zarejestrowaniu się Strona internetowa firmy ale tylko w języku angielskim.
Najzabawniejszy moment w historii – nazywa go dziennikarzMamo i przemawia do niej głosem generowanym sztucznyinteligencja, mama nie zauważa haczyka. Sam zobacz.


Amerykańska firma Pindrop Security specjalizująca się w opracowywaniu rozwiązań do bezpiecznego uwierzytelniania głosowego, w swoim raport wskazuje, że liczba fałszywych połączeń znacznie rośnie. W 2017 roku dla każdego 638 rozliczone połączenia 1 oszustwo.
Wykres jest prosty dla fałszywych połączeń, dane są prezentowane w formacie 1 fałszywego połączenia na każde N połączeń.


Identyfikacja głosowa jest jedną z najbardziej atrakcyjnych do identyfikacji, ale problemy, które w tej chwili istnieją, należy przynajmniej uwzględnić przy wdrażaniu do działających przedsiębiorstw. Na przykład rozpoznawanie głosu może być skutecznie wykorzystane jako dodatkowa metoda, na przykład do rozpoznawania twarzy.

Rozpoznawanie głosu

Adweek przewiduje, że rynek platform rozpoznawania głosu osiągnie 601 mln USD do 2019 r. i 40 mld USD do końca 2022 r. Wynika to z faktu, że ludziom łatwiej jest mówić niż pisać i potrzebują asystentów głosowych, którzy wspierają znajomą komunikację.

Na rynku jest już wielu asystentów: Amazon Alexa, Google Assistant, Cortana, Bixby, Alice, SoundHound, Jabłko Siri, X.ai i inne. Takie narzędzia wzmacniają nie tylko ludzi, ale i marki – potwierdzają to przykłady użycia Asystenta Google.

Wstrzyknięcie urządzenia kontrola głosu w samochodach to jeden z trendów prowadzących do globalnych zmian w branży motoryzacyjnej. Takie urządzenia będą mogły centralnie sterować większością funkcji pojazdu za pomocą ludzkiego głosu, eliminując potrzebę używania przycisków, pokręteł i przełączników. Korzystając z urządzeń rozpoznających głos, konsumenci będą mogli łatwo kontrolować szereg funkcjonalność samochód, który jest wygodniejszy i pozwala nie odrywać się od bezpośredniego procesu jazdy, koncentrując się na jeździe. Wprowadzenie takich technologii będzie rosło w bliskiej i średniej perspektywie.

Chód

Jedna z najbardziej zaawansowanych technologii biometrycznych dostępnych w 2018 roku. Jeśli oglądałeś Mission: Impossible 5, wiesz już, jak to działa. Krótko mówiąc, skanuje, jak ludzie chodzą i poruszają się. Ponieważ każdy ma unikalny styl chodzenia i poruszania się, jest to nowa technologia, która zdefiniuje przyszłość biometrii od 2018 roku.

Na przykład wykrywanie chodu lub identyfikacja osoby na podstawie chodzenia odbywa się od dziesięcioleci bez większych postępów – aż do teraz. Ostatnie postępy w precyzji możliwej dzięki sztucznej inteligencji sprawiły, że wykrywanie chodu stało się czymś realnym. Na początku tego roku naukowcy z Uniwersytetu w Manchesterze osiągnęli 99,3% dokładności, wedługartykuł opublikowany w czasopiśmie Image Analysis and Machine Intelligence Operations (TPAMI)”. System analizuje kroki osób korzystających z czujników płci i sztucznej inteligencji, uzyskanie ostatniego procenta dokładności jest często najtrudniejszym zadaniem.

Kompromis danych biometrycznych

Jak wiadomo nie ma systemów, które gwarantowałyby 100% ochronę przed wyciekami, jak wiadomo hakerom udało się przeniknąć do obiektów odciętych od świata zewnętrznego, np. obiektów nuklearnych Iran i Rosja.

Dlatego zarozumialstwem byłoby wychodzić z tego, że bazy danych z danymi biometrycznymi pozostaną bezkompromisowe, choć oczywiście nikt nie anuluje, że należy o to dążyć.

Kompromis biometrycznych baz danych będzie miał szczególne znaczenie przy wykorzystaniu danych biometrycznych do uwierzytelniania. Rzecz w tym, że cechy biometryczne są niezmienne, tj. skradzionego (skompromitowanego) tagu nie można zastąpić tak samo łatwo, jak zhakowane hasło.

W tym sensie hasło będzie miało przewagę nad biometrią, ponieważ hasła mogą zostać zastąpione nowymi, gdy zostaną naruszone, a ludzkie cechy biometryczne są znane jako niezmienne, dlatego są tak wygodne do identyfikacji.

Ochrona kryptograficzna
Oprócz ochrony kryptograficznej identyfikatorów biometrycznych, które są już uważane za tradycyjne w dobrych systemach wykorzystujących cechy biometryczne, istnieje o wiele więcej sposobów na zabezpieczenie przechowywania identyfikatorów biometrycznych.

Biometria odwracalna
Metoda " cofnięto dane biometryczne ”, którego istota sprowadza się do stałego, powtarzającego się zniekształcenia znaku biometrycznego. Jeśli cecha biometryczna zostanie naruszona, charakterystyka zniekształcenia ulega zmianie, dzięki czemu otrzymujemy nowy unikalny (odmienny od zhakowanego) szablon, który zostanie wykorzystany później.

Używanie skrótów
Otóż ​​trzecia metoda, szeroko stosowana do ochrony danych biometrycznych, sprowadza się do tego, że tylko haszy cechy biometryczne, a sam obraz standardowy nie jest przechowywany. Ta metoda jest również dobra, ponieważ nie podlega przepisom o ochronie danych osobowych. Bo dane odcisków palców są przechowywane jako jednostronny funkcje skrótu, tj. nawet mając hash, nie będziesz w stanie odzyskać z niego identyfikatora biometrycznego, takiego jak odcisk palca lub jakikolwiek inny.

Chociaż należy zauważyć, że zhakowane skróty mogą być również wykorzystywane przez atakujących, wszystko zależy od ustawień systemu.

Rozproszone systemy magazynowania
Istotnym czynnikiem jest sama architektura systemu pamięci masowej. Wszystkie scentralizowane systemy przechowywania danych, w tym biometryczne, zostały naruszone.

Dobry przykład wykorzystanie wszystkich możliwości ochrony systemu uwierzytelniania biometrycznego wdrożonego przez Apple.

Ustawodawstwo

Kodeks cywilny Federacji Rosyjskiej zakazuje wykorzystywania wizerunku osoby bez jej zgody.
Ustawa federalna „O danych osobowych” N 152-FZ , jest głównym w zakresie ochrony praw podmiotów danych osobowych.
Rozkaz FSB Federacji Rosyjskiej z 16 grudnia 2016 r. N 771, Po zatwierdzeniu procedury uzyskiwania, rejestrowania, przechowywania, klasyfikowania, wykorzystywania, wydawania i niszczenia biometrycznych danych osobowych dotyczących cech strukturalnych wzorów brodawkowatych palców i (lub) dłoni osoby, pozwalających na ustalenie jej tożsamości, uzyskanie materiał biologiczny
oraz wdrożenie przetwarzania informacji genomowych w ramach realizacji kontroli granicznej.
Zamówienie FSTEC z dnia 14 marca 2014 r. N 31 , O zatwierdzeniu Wymogów dotyczących zapewnienia ochrony informacji w systemy zautomatyzowane zarządzanie procesami produkcyjnymi i technologicznymi w obiektach krytycznych, potencjalnie niebezpiecznych, a także stwarzających zwiększone zagrożenie dla życia i zdrowia ludzi oraz środowiska naturalnego
Zamówienie FSTEC z dnia 18 lutego 2013 r. N 21 o zatwierdzeniu Składu i treści środków organizacyjnych i technicznych zapewniających bezpieczeństwo danych osobowych podczas ich przetwarzania w systemach informatycznych danych osobowych
Zamówienie FSTEC z dnia 11 lutego 2013 r. N 17 , W sprawie zatwierdzenia wymagań dotyczących ochrony informacji niebędących tajemnicą państwową zawartych w państwowych systemach informatycznych”
GOST R ISO/IEC 19794-8-2009 . Automatyczna identyfikacja. Identyfikacja biometryczna. Formaty wymiany danych biometrycznych. Część 8. Dane struktury szkieletu linii papilarnych

Diabeł tkwi w szczegółach

Jak w prawie wszystkich dziedzinach, wybór producenta sprzętu jest pierwszym kamieniem węgielnym sukcesu każdego projektu.

Widząc rosnący popyt, setki firm wpadło do tej niszy, a setki opuszczają ją po roku lub dwóch, ucinając trochę pieniędzy na fali zwiększonego popytu. Są to start-upy modowe, zwłaszcza chińskie, oraz producenci OEM, zwłaszcza rosyjscy. Świetny przykład tak dobrej marki OEM Tantos, której kontrolery . Mają też swojelinia biometrii. A są ich setki.
I to już połowa kłopotów, startup (mała firma z niewielkimi obrotem) wciąż można rozpoznać po dokładnym przestudiowaniu. OEM jest również rozpoznawany przez średnie wysiłki (uważnie przestudiuj dokumentację i certyfikaty).

Trudniej rozpoznać naprawdę dużą i znaną firmę, której jedyną kompetencją jest rzucanie kurzem w oczy, tu trzeba przyjrzeć się całościowym wynikom finansowym i jakości oferowanych rozwiązań.

Na przykład biometria FST (firma izraelska) zamyka się po 11 latach eksploatacji. I jak głośno to wszystko się zaczęło. Firma została założona przez Aharona Zeevi Farkasha, byłego generała izraelskiego wywiadu, z byłym premierem Izraela Ehud Barakom w radzie dyrektorów. Tylko w pierwszym kwartale 2018 roku firma pozyskała inwestycje w wysokości 3,2 miliarda dolarów.

Można też przywołać amerykańską firmę IDair, która grzmiała we wszystkich mniej lub bardziej tematycznych mediach, nawet w Popular Science oświetlone.
W tym przypadku wszystko też było bardzo fajne iprezentacja na najważniejszej wystawie bezpieczeństwa ISC West, członkostwo SIA zarówno znani założyciele, jak i cechy produktu były imponujące. To nie żart, założyciele zapowiedzieli opracowanie skanera linii papilarnych – o zasięgu odczytu do 6 metrów. Ale w rzeczywistości wszystko okazało się zilch. Witryna nie działa, twitter

480 rubli | 150 zł | 7,5 $ ", WYŁĄCZANIE MYSZY, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Teza - 480 rubli, wysyłka 10 minut 24 godziny na dobę, siedem dni w tygodniu i święta

Kałasznikow Dmitrij Michajłowicz Biometryczna identyfikacja głosu osoby za pomocą frazy głosowej hasła w warunkach zwiększonego hałasu: rozprawa ... Kandydat nauk technicznych: 05.13.01 / Kałasznikow Dmitrij Michajłowicz; [Miejsce ochrony: Penza State University], 2017.- 196 s.

Wstęp

Rozdział 1. Przegląd metod i urządzeń ochrony danych osobowych w oparciu o biometryczną informację głosową i wstępne cyfrowe przetwarzanie sygnału 15

1.1. Ogólny stan ochrony danych osobowych 15

1.2. Ocena siły rozpoznawania sieci neuronowych kod biometryczny 17

1.3. Informacyjna miara jakości danych źródłowych 17

1.4. Model funkcjonalny przetwornika biometrycznego kod 21

1.5. Klasyczna miara Hamminga 23

1.6. Praktyczne zastosowanie konwerterów biometryczno-kodowych do ochrony kodu wykonywalnego w systemie identyfikacji głosowej 24

1.7. Konieczność klasyfikowania dźwiękowych fragmentów mowy na tonalne i szumowe 26

1.8. Przegląd metod pomiaru okresu wysokości dźwięków tonalnych 34

1.9. Korzystanie z predyktorów liniowych 38

1.10. Nieliniowy algorytm wykrywania okresowości sygnału 42

1.11. Liniowa prognoza oczekiwanego okresu pitch 45

1.12. Estymacja długości fragmentu mowy wykorzystywanego przez wokoder sieci neuronowej nowej generacji do automatycznego uczenia systemu biometrycznego z parametrami głosu mówcy Svoi 48

1.13. Szacowanie długości fragmentu mowy wymaganego do wytrenowania wokodera rozpoznającego pojedyncze dźwięki mowy 50

1.14. Szacowanie długości fragmentu mowy rozpoznania

1.15. Współczynniki Mel-cepstralne 51

1.16. Segmentacja mowy na oddzielne elementy biometryczne 54

1.17. Model rozpoznawania mowy Markowa

Wnioski z rozdziału

Rozdział 2 Matematyczne modelowanie połączonej identyfikacji mowy 67

2.1. Fragmentator dźwięków jednorodnych i par dźwięków mowy mówiącego „Własne” w sieciach neuronowych 67

2.2. Predyktor okresu tonu głośnika z bieżących i poprzednich wartości 73

2.3. Obliczanie średniej wartości okresu tonu podstawowego i dopuszczalnych granic odchyleń 75

2.4. Klasyfikator tonów/szumów 76

2.5. Metody odwracania macierzy w algorytmie predyktora liniowego 79

2.6. Dyskretny opis statystyczny czasu trwania przerw między dźwiękami szumowymi mowy i dźwiękami tonalnymi 85

2.7. Wyznaczanie deterministycznych odcinków mowy i zmian częstotliwości wysokości tonu 91

Rozdział 106 Wnioski

Rozdział 3 Rzeczywiste oprogramowanie symulacyjne do uwierzytelniania głosowego 108

3.2. Uczenie gotowych parametrów biometrycznych na sieci neuronowej... 114

3.3. Klastrowanie fragmentów audio mowy 116

3.4. Uwierzytelnianie hasłem 119

Rozdział 125 Wnioski

ROZDZIAŁ 4. Testowanie algorytmu biometrycznego uwierzytelniania głosowego w różnych warunkach środowiskowych 127

4.1. Eksperymentalne testowanie programu pod kątem prawdopodobieństwa

pojawienie się błędów pierwszego rodzaju 127

4.2. Eksperymentalne testowanie programu pod kątem prawdopodobieństwa wystąpienia błędów drugiego rodzaju pod warunkiem, że hasło jest nieznane osobie postronnej 133

4.3. Eksperymentalne testowanie programu pod kątem prawdopodobieństwa wystąpienia błędów drugiego rodzaju pod warunkiem, że hasło jest znane osobie postronnej 136

Wniosek 139

Wprowadzenie do pracy

Trafność tematu. Obecnie istnieje poważny problem zachowania poufności różnego rodzaju informacji: państwowych, przemysłowych itp. Zagadnieniu temu poświęcono wiele prac, w których proponuje się różne metody uwierzytelniania kryptograficznego i uwierzytelniania biometrycznego. Uwierzytelnianie kryptograficzne opiera się na przechowywaniu i przetwarzaniu specjalnie zakodowanych informacji. Uwierzytelnianie biometryczne opiera się na cechach osobistych podmiotu (odciski palców, próbki pisma ręcznego, rysy twarzy, siatkówki).

Niestety metody te mają następujące wady. Metody kryptograficzne pozwalają zapewnić maksymalną niezawodność i bezpieczeństwo procedury uwierzytelniania, jednak przenoszą odpowiedzialność za przechowywanie kluczy (informacji tajnych lub nośników materialnych) na użytkownika, który oprócz oczywistej niechęci do podejmowania takich obowiązków, często nie posiada niezbędnych umiejętności prawidłowe użycie i bezpieczne przechowywanie tajemnic. Biometria jest tradycyjnie wykorzystywana wyłącznie do identyfikacji użytkowników w systemach kontroli paszportowej i wizowej obywateli. Wykorzystanie klasycznych technologii biometrycznych do porównywania obrazu biometrycznego użytkownika z szablonem nie zapewnia poufności danych osobowych użytkownika w otwartych cywilnych systemach informacyjnych.

Biometryczna metoda uwierzytelniania głosowego charakteryzuje się łatwością obsługi. Ta metoda nie wymaga drogiego sprzętu, wystarczy mikrofon i karta dźwiękowa. Jednak przy korzystaniu z biometrycznej metody uwierzytelniania głosowego pojawia się szereg problemów. Jednym z najważniejszych problemów jest jakość identyfikacji głosu. Obecnie prawdopodobieństwo błędu w rozpoznawaniu osoby na głos jest dość wysokie. Konieczne jest opracowanie nowych algorytmów, aby wyraźniej identyfikować parametry biometryczne z sygnału głosowego. Drugim najważniejszym problemem jest niestabilna praca znanych urządzeń w hałaśliwych warunkach. Istotnym problemem jest identyfikacja głosu z różnymi przejawami głosu jednej osoby: głos może się zmieniać w zależności od stanu zdrowia, wieku, nastroju itp.

Budowa algorytmów identyfikacji głosu i odpowiadających im urządzeń, pozbawiona powyższych wad, jest pilnym zadaniem o znaczeniu naukowym, technicznym i społecznym. To przede wszystkim decyduje o trafności pracy. Wielki wkład w rozwój uwierzytelniania biometrycznego wnieśli tacy naukowcy jak N. N. Akinfiev, S. P. Baronin, A. I. Ivanov, M. V. Nazarov, Yu.

dov, V. I. Romanovsky, G. S. Ramishvili, V. N. Sorokin, V. A. Utrobin, V. Gosset, M. Gray, J. Darbin, A. K. Jain, D. Klun, N. Levinson, K Pearson, R. A. Fisher, R. Hamming i inni.

Dla praktycznej realizacji proponowanych metod konieczne jest stworzenie skutecznych środków technicznych. Znane są następujące światowe firmy zajmujące się rozwojem metod identyfikacji głosu: Agnitio, Systemy Auraya, Uwierzytelnij, KeyLemon, Niuans itd.

Wadami technologii stosowanych przez te firmy są serwerowe przetwarzanie danych, tj. wszystkie dane biometryczne są przesyłane na serwer w celu przetworzenia, co z kolei oznacza utratę prywatności użytkownika. Prawdopodobieństwo fałszywego rozpoznania w istniejących automatach jest dość wysokie. Wynika to z faktu, że istniejące algorytmy nie wyodrębniają z sygnału audio wystarczającej liczby parametrów biometrycznych, a także z braku standardów porównywania parametrów biometrycznych głosu.

Cel rozprawy polega na opracowaniu nowych metod, algorytmów i oprogramowania je implementującego, które zapewniają niezawodne uwierzytelnianie biometryczne osoby za pomocą głosu w warunkach dużego hałasu zewnętrznego. Aby osiągnąć ten cel, konieczne jest rozwiązanie następujących kwestii zadania:

opracowanie metodologii i algorytmów poprawy dokładności określania częstotliwości tonu podstawowego w dowolnych odstępach sygnału audio;

opracowanie metody uwierzytelniania użytkownika, przy założeniu częstotliwości głównego tonu jako czynnika decydującego;

opracowanie techniki i algorytmów filtrowania sygnału audio w celu dokładniejszego wyboru podstawowego okresu tonu w dowolnym segmencie sygnału audio i tłumienia składowej szumu sygnału przy stosunku sygnału do szumu równym jeden;

zbudować jednowarstwową sieć neuronową zgodnie ze standardem GOST R 52633.5 do konwersji parametrów biometrycznych głosu na kod dostępu;

zbudować filtr wąskopasmowy, który przyjmuje jako wejście częstotliwość podstawowego tonu głośnika. Użyj formuły filtra dla różnych harmonicznych sygnału, aby uzyskać parametry biometryczne i przekonwertować je na kod biometryczny;

zbudować nowy algorytm fragmentacji sygnału audio i wykorzystać powstałe w ten sposób poszczególne fragmenty tonalne mowy jako parametry biometryczne przekształcone w kod biometryczny;

zaimplementuj układ do uczenia się i uwierzytelniania użytkownika za pomocą hasła. Przeprowadzić testowanie charakterystyk probabilistycznych (prawdopodobieństwo błędów pierwszego i drugiego rodzaju - odpowiednio błędy odrzucenia przez badanego użytkownika i błędy w akceptacji użytkownika zewnętrznego).

Metody badawcze. W pracy wykorzystano metody statystyki matematycznej, teorii prawdopodobieństwa, teorii sztucznych sieci neuronowych i cyfrowego przetwarzania sygnałów. Do realizacji eksperymentów wykorzystano zorientowany obiektowo język C++, biblioteki Qt i QWT, środowisko programistyczne QtCreator oraz środowisko modelowania matematycznego MathCAD.

Nowość naukowa pracy doktorskiej następująco:

Opracowano algorytm szacowania parametrów statystycznych dźwięku mowy. Na podstawie dyskretno-ciągłego opisu czasu trwania dźwięków znaczącego strumienia mowy wyznaczany jest taki parametr, jak średnia długość dźwięku oraz podany jest algorytm jego estymacji. Metody szacowania wartości matematycznego oczekiwania i rozproszenia podstawowego okresu tonu są uogólnione. Zaproponowano formuły budowy wąskopasmowego filtra sygnału audio, które pozwalają na poprawę jakości ekstrakcji sygnału przy wysokim poziomie szumów.

Uogólniono numeryczny sposób konstruowania predyktora liniowego na podstawie wyboru podstawowego okresu tonowego, co pozwoliło na znaczne zwiększenie dokładności i szybkości predyktora. Opracowano technikę przetwarzania sygnału nieramkowego w predyktorze liniowym, która znacznie zmniejszyła prawdopodobieństwo wykrycia fałszywego tonu w sekcji sygnału audio.

Opracowano nieliniowy model matematyczny filtrowania sygnału dźwiękowego w celu dokładniejszego doboru okresu tonu podstawowego na dowolnym segmencie sygnału dźwiękowego. Skonstruowana procedura filtrowania umożliwiła ulepszenie istniejącego klasyfikatora tonów do szumu i zaznaczenie wszystkich sekcji tonalnych mowy w pliku audio.

Opracowano algorytm konwersji parametrów głosu w sieci neuronowej na biometryczny kod dostępu. Na wejście sieci neuronowej podawane są wektory parametrów biometrycznych sygnałów głosowych, które są następnie przetwarzane na kod biometryczny. Wektory parametrów biometrycznych sygnałów głosowych służą do budowy tabel współczynników wagowych. W wyniku zastosowania zaproponowanego algorytmu każdemu sygnałowi głosowemu przypisywany jest indywidualny kod. Wykorzystanie uzyskanych kodów pozwoliło zminimalizować błąd pierwszego i drugiego rodzaju w operacji uwierzytelniania głosowego.

Opracowano numeryczny algorytm wyodrębniania wektorów danych biometrycznych oparty na wykorzystaniu tonalnych segmentów audio mowy oddzielonych od zewnętrznego szumu i pauz. Wektory te są uzyskiwane na kilku harmonicznych sygnału audio i biorą udział w procedurze uczenia sieci neuronowej. Wykazano, że wektory te mają charakter biometryczny i są wykorzystywane w procedurze uczenia sieci neuronowych w celu poprawy jakości rozpoznawania wzorców głosu.

6. Zbudowano i zaimplementowano w oprogramowaniu algorytm fragmentacji i klasyfikacji sygnałów audio. Nowością naukową jest wykorzystanie wbudowanego w rozprawę algorytmu segmentacji sieci neuronowej sygnału audio. Na podstawie tego algorytmu uzyskano wektory wszystkich możliwych dźwięków tonalnych zawartych we frazie głosowej hasła mówcy. Wektory te są konwertowane na parametry kodu biometrycznego i przekazywane do uczenia sieci neuronowych. Wykorzystanie tych parametrów umożliwiło poprawę jakości rozpoznawania mówcy w systemie uwierzytelniania głosowego.

Praktyczne znaczenie pracy. Zbudowano automat, który pozwala określić spikera po wymawianym haśle. Opracowano pakiet oprogramowania, w ramach którego zaimplementowano adaptacyjne algorytmy cyfrowe do przetwarzania sygnałów mowy. Zaproponowano algorytm rozpoznawania obrazów biometrycznych w sygnale. Algorytm jest zaimplementowany jako sieć neuronowa. Opracowana w rozprawie metoda, w porównaniu ze znanymi metodami cyfrowego przetwarzania sygnałów, ma następujące istotne zalety. Najważniejszą zaletą jest możliwość dostrojenia się automatu realizującego tę metodę do częstotliwości wypowiedzi mówcy podczas uwierzytelniania użytkownika. Tłumienie szumów odbywa się nawet wtedy, gdy stosunek sygnału do szumu jest równy jeden. Sieci neuronowe GOST R 52633 zostały zaimplementowane do konwersji parametrów biometrycznych głosu na kod dostępu, co umożliwia uzyskanie stabilnego długiego hasła na etapie uwierzytelniania. Zmniejszone do wartości 10-7 prawdopodobieństwo błędu uwierzytelnienia użytkownika, jeśli użytkownik nie zna hasła i do wartości 10-2, jeśli użytkownik zna podane hasło(a). Znane w literaturze automaty mają następujące cechy: probabilistyczna charakterystyka błędu drugiego rodzaju wynosi tylko 10–1, natomiast prawdopodobieństwo błędu pierwszego rodzaju wynosi 10–2.

Kompleks oprogramowania ma na celu zapewnienie ochrony informacji i eliminację ich wycieku. Aby zapewnić ochronę i depersonalizację osoby, która ma dostęp do informacji, proponuje się wprowadzenie technologii uwierzytelniania głosowego w ramach kontroli dostępu do systemu. Jako systemy weryfikacji oferowane są: szafki internetowe z wyjściami globalnymi lub lokalnymi. Systemy te są powszechnie używane przez instytucje państwowe i miejskie, a także niektóre instytucje edukacyjne. Dzięki temu terminal operacyjny pozwoli na identyfikację osoby po wymawianym haśle z dość niskim prawdopodobieństwem błędu typu 2 (według statystyk uzyskanych w pracy doktorskiej nie powinno ono być wyższe niż 10-7), a także zapewni użytkownikowi szybki, bezpieczny i wygodny dostęp do konta osobistego.

Wiarygodność i aktualność wyników sformułowanej w rozprawie, zapewnia poprawne zastosowanie metod matematycznych oraz porównanie twierdzeń teoretycznych z wynikami badań i doświadczeń polowych.

Podstawowe przepisy dotyczące obrony:

algorytm do wyodrębniania statystycznych parametrów mowy w oparciu o dyskretny-kontinuum opis czasu trwania dźwięków w strumieniu znaczącej mowy;

numeryczny sposób konstruowania predyktora liniowego do wyodrębniania okresu tonu w przetwarzaniu danych nieramkowych i przy użyciu statystycznych parametrów mowy mówcy;

nieliniowy model matematyczny filtrowania sygnału audio, który wykonuje tłumienie szumu sygnału przy stosunku sygnału do szumu równym jeden;

algorytm wyodrębniania wektorów danych biometrycznych;

algorytm fragmentacji i klasyfikacji dźwiękowych „fonemów” biometrycznych;

algorytm budowy sieci neuronowej do rozpoznawania cech biometrycznych mowy ludzkiej;

układ szkolenia i uwierzytelnienia użytkownika za pomocą hasła, frazy głosowej.

Wdrożenie wyników pracy i powiązanie z programami naukowymi. Uzyskane wyniki badań zostały wdrożone w organizacji JSC „PNIIE” (Penza) przy opracowaniu layoutu oprogramowania „Uwierzytelnianie użytkownika frazą głosową”. Istnieje ustawa o wdrożeniu wyników pracy doktorskiej.

Opracowano pakiet oprogramowania (certyfikat nr 2016E13464 z dnia 21.10.2016 na państwową rejestrację programu komputerowego) do rozwiązania problemu budowy narzędzia biometrycznego rozpoznawania głosu w sieci neuronowej przy poziomie szumu wyższym niż poziom sygnału. Wyspecyfikowany pakiet oprogramowania, wykorzystywany w działalności badawczej, produkcyjnej i projektowej PNIEI JSC (Penza) w zakresie badań i rozwoju algorytmów uwierzytelniania biometrycznego, zawiera oprogramowanie rozwiązania rzeczywistego problemu opracowania narzędzi do automatycznej identyfikacji tożsamości osób za pomocą hasła. fraza głosowa. Program jest w stanie przeprowadzić weryfikację tożsamości w warunkach hałasu porównywalnego z poziomem sygnału mowy.

Badania były wsparte grantem „UMNIK”, umowa nr 8909GU/2015 z dnia 21 grudnia 2015 r. o udzieleniu grantu przez Federalną Państwową Instytucję Budżetową „Fundusz Pomocy Rozwojowi Małych Form Przedsiębiorstw w zakresie Nauki i Sfera Techniczna” na przeprowadzenie badań na temat „Opracowanie sposobu rozpoznawania biometrycznego sieci neuronowych za pomocą głosu przy poziomie hałasu wyższym niż poziom sygnału”.

Zatwierdzenie rozprawy. Główne zapisy rozprawy zostały zgłoszone i omówione na następujących konferencjach międzynarodowych: VI i VII międzynarodowa konferencja naukowo-techniczna „Matematyczne i komputerowe modelowanie nauk przyrodniczych i problemów społecznych” (Penza, 2013, 2014); Międzynarodowa konferencja naukowo-techniczna „Metody analityczne i numeryczne modelowania problemów przyrodniczych i społecznych” (Penza, 2014); konferencja naukowo-praktyczna „Wkład młodych naukowców w rozwój gospodarki regionu Wołgi” sesja jesienna 2016 (Penza, 2016); konferencja naukowa konkursu „Granty Rektorskie” (Penza, 2015).

Wkład osobisty autora. Wszystkie główne wyniki przedstawione w pracy doktorskiej autor formułuje i uzyskuje samodzielnie. Prace zostały opublikowane we współautorstwie z promotorem, do którego należy sformułowanie rozwiązywanego problemu i koncepcja jego rozwiązania. W artykule opisano opracowany przez autora algorytm uzyskiwania parametrów statystycznych mowy na podstawie dyskretnego opisu czasu trwania dźwięków w strumieniu mowy znaczącej. W pracy autor samodzielnie opracował nowy algorytm redukcji szumów . W pracach autor zbudował metodę depersonalizacji danych osobowych za pomocą hasła głosowego, udoskonalił znane algorytmy liniowe przetwarzania sygnałów audio. W pakiecie oprogramowania autor opracował główne algorytmy i skompilował kody programów. Autor przeprowadził również eksperymenty numeryczne, które potwierdzają tę możliwość praktyczne użycie wyniki.

Publikacje. Na podstawie materiałów z badań dysertacyjnych opublikowano 8 artykułów, w tym 3 artykuły w czasopismach z listy Wyższej Komisji Atestacyjnej Federacji Rosyjskiej.

Struktura i zakres prac. Rozprawa składa się ze wstępu, czterech rozdziałów z wnioskami, zakończenia, spisu piśmiennictwa oraz 2 załączników. Łączna objętość pracy to 188 stron, w tym 170 stron tekstu głównego, w tym 87 rycin. Spis piśmiennictwa zawiera 83 tytuły.

Model funkcjonalny konwertera biometria-kod

Główny element funkcjonalnyŚrodkiem wysoce niezawodnego uwierzytelniania biometryczno-kryptograficznego jest konwerter danych biometrycznych na kod. Działanie konwertera biometrii na kod opiera się na wykorzystaniu specjalnych metod konwersji rozmytych danych biometrycznych na binarną liczbę całkowitą o stałej pojemności - odpowiedź kodu. Jednocześnie rozmyte dane biometryczne użytkownika „Własny” są konwertowane na stabilną odpowiedź kodową, zwaną kodem „Własnym”, a rozmyte dane biometryczne użytkownika „Obcego” są konwertowane na losowe (nieskorelowane) odpowiedzi kodowe "Obcy". Schemat funkcjonalny działanie konwertera biometria-kod pokazano na rysunku 1.2.

Zatem główną cechą funkcjonalną konwertera danych biometrycznych na kod jest to, że musi on zwinąć wielowymiarowe pole ciągłych stanów niestabilnego obrazu biometrycznego „Własny” w punkt kodowy „Własny” należący do pewnego skończonego dyskretnego pola możliwych stanów ten klucz. Drugą cechą funkcjonalną konwertera danych biometrycznych na kod jest to, że losowe obrazy biometryczne „Obcy” powinny generować losowe odpowiedzi kodu wyjściowego na wyjściach konwertera. Wiele wzorców biometrycznych Wiele odpowiedzi na kod

Wewnętrzna struktura konwertera kodu biometrycznego jest tworzona podczas specjalnej procedury zwanej uczeniem. Procedura ucząca przyjmuje jako parametry zbiór przykładów obrazu biometrycznego „Własny”, zbiór obrazów biometrycznych „Obcy”, z których każdy jest reprezentowany przez jeden lub więcej przykładów, oraz odpowiedź kodową „Własny” oraz wynik procedura jest wygenerowanym konwerterem kodu biometrycznego o parametrach pozwalających na spełnienie powyższych cech funkcjonalnych.

Parametry wytrenowanego konwertera danych biometrycznych na kod, uzupełnione dodatkowymi informacjami (np. identyfikatorem lub nazwą użytkownika), tworzą kontener biometryczny. 1.5. Klasyczna miara Hamminga

Procedura zamawiania zdjęć biometrycznych powinna być wielowymiarowa i uwzględniać zmiany wszystkich parametrów biometrycznych i ich wszystkich możliwych kombinacji, co staje się technicznie niewykonalne nawet dla kilkudziesięciu branych pod uwagę parametrów biometrycznych, więc jedynym możliwym sposobem uniknięcia tego jest przenieść się z przestrzeni wejściowych ciągłych wysokowymiarowych obrazów biometrycznych do przestrzeni wyjściowych dyskretnych odpowiedzi kodu. W tym przypadku sortowanie obrazów biometrycznych staje się liniowe i jednowymiarowe, a działanie automatu do uporządkowanego wyliczania obrazów biometrycznych staje się trywialne.

Główną miarą w przestrzeni odpowiedzi kodu wyjściowego jest miara Hamminga - liczba niedopasowanych bitów odpowiedzi kodu oraz różne modyfikacje tej miary, opisane poniżej. Miara Hamminga k jest obliczana ze wzoru p h = YS iyi\ (1.5.1) /=1 gdzie Xj jest wartością /-tej cyfry pierwszej odpowiedzi kodu; yi - wartość /-tego bitu drugiej odpowiedzi kodu; n - długość kodu; Ф - dodatek modulo 2. Za pomocą tej metryki można ustawić miarę bliskości dwóch obrazów biometrycznych „Obcy” lub miarę bliskości obrazu biometrycznego „Obcy” do obrazu biometrycznego „Własny”, dla którego przeszkolono niezawodne narzędzie do uwierzytelniania biometrycznego. Użycie miary Hamminga do porządkowania obrazów biometrycznych ma sens tylko dla pewnego konwertera kodu biometrycznego wyszkolonego na jakimś obrazie biometrycznym „Własnym”.

1. Główną różnicą proponowanej metody od wszystkich innych jest obecność automatów zakodowanych dla określonych cech środowiska oraz wykonywalnego kodu automatów do reorganizacji długich losowych danych wejściowych w konkretny kod o długości 256 bitów.

2. Za centrum mechanizmu reorganizacji uważa się niestandardowe funkcje skrótu (NHF), które są uogólnioną koncepcją konwerterów kodu biometrycznego w porównaniu z danymi, które konwertują. Istota proponowanej metody tkwi w danych źródłowych testowanego kodu. Można wyróżnić dwa rodzaje danych początkowych: parametry reorganizacji NHV oraz parametry wielowymiarowe. Zmienia się charakterystykę reorganizacji NFZ zamiast kodu wykonywalnego programu wraz z automatem wdrażającym NFZ. W momencie uruchomienia programu, wejściowa charakterystyka wielowymiarowa jest do niego przekazywana w celu realizacji wraz z wykonaniem. Przy wsparciu automatu NFZ zapisane i zwrócone charakterystyki są wykorzystywane do odtworzenia jeszcze jednego bloku kodu wykonywalnego programu.

3. Po procesie odzyskiwania kod jest kompilowany, a automat NFZ przystępuje do dekodowania odpowiednich bloków, które są ważne dla kontynuacji programu. Zgodnie z charakterystyką stanu NFZ lub tylko zgodnie z charakterystyką wejściową, nie jest łatwo wznowić kod wykonywalny. Pozwala to na wykorzystanie NFZ do rozwiązania problemu ochrony kodu wykonywalnego przed wystąpieniem włamania. Schemat obrony dla dowolnego bloku skompilowanego kodu pokazano na rysunku 1.3.

Estymacja długości fragmentu mowy wykorzystywanego przez wokoder sieci neuronowej nowej generacji do automatycznego uczenia systemu biometrycznego z parametrami głosu mówcy Svoi

Aby uzyskać informacyjne hasło do uwierzytelnienia, konieczne jest obliczenie parametrów statystycznych, które opisują ich jakość i różnicę.

Systemy identyfikacji głosu, które przyjmują jako parametry współczynniki widma częstotliwości, mają podobne błędy probabilistyczne jak systemy analizujące sygnał mowy w czasie. Prawdopodobieństwo błędu pierwszego rodzaju charakteryzuje odmowę przepustki na „Własny”. Obecnie wśród istniejących systemów głosowych prawdopodobieństwo to wynosi 10_1. Prawdopodobieństwo błędu drugiego rodzaju charakteryzuje pominięcie „Obcego”. Częstość występowania tego błędu zależy tylko od sposobu wykorzystania metody. W przypadku, gdy osoba postronna zna hasło i nie korzysta z dyktafonu, sukces jego ominięcia systemu wynosi około 1%, pod warunkiem, że jego głos jest zbliżony do nagranego. W przeciwnym razie atakujący może potrzebować do 1010 prób pomyślnego złamania.

Jednak w istniejących systemach można przejść pod przykrywką innego spikera, jeśli hasło oryginalnego spikera jest znane i zapisane na rejestratorze. W tym przypadku prawdopodobieństwo drugiego rodzaju znacznie wzrasta. Oznacza to konieczność rozwiązania problemu zapobiegania przechwyceniu hasła głosowego. Również jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest zastosowanie jednoczesnej identyfikacji osoby po budowie twarzy. Ponadto niektórzy specjaliści od bezpieczeństwa systemu podłączają czujniki ruchu, aby zidentyfikować źródło dźwięku.

Obecnie szeroko stosowane są procedury czasowe (predykcje liniowe) oraz procedury filtrowania pasmowoprzepustowego w wokoderach. Zarówno te, jak i inne procedury znacząco zniekształcają biometrię użytkowników, a jednocześnie nie są w stanie zapewnić wysokiej kompresji informacji mowy.

Badania w ramach prac Instytutu Elektrotechniki Penza Research, w których uczestniczył autor, wykazały, że istnieje realna szansa na stworzenie nowej klasy wokoderów w oparciu o nowy typ opisu sygnałów głosowych. Nowy rodzaj opisu mowy opiera się na wykorzystaniu faktu, że mowa koordynowana składa się z tłumionych procesów oscylacyjnych, które powtarzają się z okresem tonu podstawowego. Na przykład fonem „a” wygląda tak (rysunek 1.11). Tton=60

Z rysunku 1.11 możemy wywnioskować, że dźwięk składa się z powtarzających się okresowo tłumionych drgań. Dlatego do ekonomicznego opisu procesu niezbędny jest pomiar stopnia tłumienia oraz częstotliwości (liczby garbów) oscylacji wewnętrznych. W tym przypadku złożony proces mowy, opisany przez klasyczne wokodery przy użyciu 14-18 parametrów, będzie opisywany tylko czterema parametrami: 1) amplituda dźwięku; 2) podstawowy okres tonu; 3) tłumienie drgań wewnętrznych; 4) częstotliwość drgań wewnętrznych. Takie podejście do kodowania mowy pozwala kilkakrotnie skondensować informacje. Bardzo ważne jest, że w nowym typie „oscylacyjnego” opisu sygnału mowy różne fonemy okazują się dość podobne. Na przykład fonemy „o” i „a” będą się różnić tylko okresem wysokości tonu. Przykład fonemu „o” pokazano na rysunku 1.12.

Porównując ryciny 1.11 i 1.12, możemy stwierdzić, że fonem „o” i fonem „a” są utworzone przez to samo łącze wibracyjne. Fonemy różnią się od siebie jedynie okresem tonu głównego. Dane te nie są dostępne w literaturze. W klasycznej literaturze dotyczącej przetwarzania mowy podjęto próbę połączenia ze sobą pierwszego i drugiego fonemów (patrz rysunek 4.3 c). Należy wziąć pod uwagę tłumienie częstotliwości, ponieważ pozwala to na określenie granicy dźwięku. Tłumienie jest raczej bezpośrednim niż pośrednim parametrem produkcji mowy. Fonem „o” ma mniejszy okres wysokości tonu w porównaniu do „a”, ale tę samą częstotliwość wypełniania i taki sam zanik.

Przeprowadzone badania wykazały, że w oparciu o nową zasadę opisu sygnałów dźwiękowych możliwe jest skonstruowanie prostych „rozmytych” reguł klasyfikacji „fonemów” i syntezy ich optymalnego opisu rozmytego. Na przykład opis fonemów „u” i „u” ma prawie taką samą formę struktury, ale różne okresy tonu głównego. Sytuację tę przedstawia rysunek 1.13. О 50 Ш!\ ft h 200 100 I Т=50 „o” Т=60 „ю” po wyprowadzeniu prostych rozmytych (rozmytych) reguł rozróżniania fonemów. Będą one proste dla zdecydowanej większości fonemów. Reguły te opisują "przeciętny" mówca. Odstępstwa od tych zasad będą niczym innym jak cechami biometrycznymi mówcy. Podobno w ten sposób będzie można podnieść jakość wokoderów, stopień kompresji mowy, niezawodność transmisji parametrów biometrycznych mowy.

Po przeprowadzeniu syntezy reguł rozmytych (automat rozmyty rozpoznający fonemy) przypuszczalnie uda się zwiększyć stopień kompresji mowy o 1,5-2 razy. Próba stworzenia wokodera uwzględniającego tłumienie procesów oscylacyjnych pokazuje techniczną wykonalność tego kierunku.

Innym sposobem na zwiększenie współczynnika kompresji mowy jest wyodrębnianie fonemów i kodowanie fonemów zamiast ramek. Kodowanie mowy w ramkach jest nadmiarowe. Vocodery zazwyczaj używają 44 klatek audio na sekundę. Przeciętny człowiek wymawia 11 fonemów na sekundę. Oznacza to, że wokodery dokonują czterokrotnego zduplikowania jednego fonemu. Jeśli znamy rozmytą regułę ewolucji fonemów (jak jeden fonem przekształca się w inny), to wystarczy raz przesłać dane fonemów. Powinno to umożliwić 3-4 krotną kompresję dodatkowych informacji. Jeśli prześlemy parametry mowy w centrum fonemów i pomiędzy nimi, to dodatkowa kompresja będzie w przybliżeniu równa dwóm.

Zatem nowe podejście, oparte na szacowaniu tłumienia okresów tonu podstawowego i drgań wewnętrznych, jest obiecujące i pozwala na kilkukrotne zwiększenie stopnia kompresji mowy. Jest technicznie wykonalne posiadanie wokoderów wyjściowych 600 bps. Jednocześnie można rozwiązać problem dokładnej transmisji parametrów biometrycznych dla wokoderów o strumieniu 2400 i 4800 bps.

Uwierzytelnianie hasłem

Zastosowanie metod i algorytmów stosowanych przy budowie istniejących wokoderów nie daje możliwości wykorzystania tych metod przy budowie fragmentatorów sygnału głosowego. Powodem, dla którego nie można zastosować tych metod, jest fakt, że wysokiej jakości wokodery danych głosowych emitują ogromną liczbę klas, których przepływ jest rzędu 2400 bps. Ta liczba jest typowa dla wokoderów zbudowanych na algorytmach predyktorów liniowych. Konieczne jest zminimalizowanie tej liczby przepływów danych. W przypadku wykorzystania wokoderów dających przepływ około 1200 bps, liczba odebranych klas maleje, ale mimo to pozostaje dość duża. Również w tym przypadku utracone zostaną dane biometryczne użytkownika.

Rozwiązaniem tych problemów jest zastosowanie urządzeń biometrycznych, które mogą zapewnić systemowi wystarczającą ilość informacji. Wyjściem jest również konstrukcja automatycznego fragmentatora mowy, który klasyfikuje części sygnału głosowego. Zastosowanie już istniejących fragmentatorów nie zapewnia systemowi wystarczającej ilości informacji ze względu na fakt, że ich algorytmy opierają się na równomiernym przetwarzaniu sygnału głosowego klatka po klatce. Równomierny podział sygnału głosowego zwykle zmienia się przy strumieniu 20-60 fps. Również jedną z wad istniejących fragmentatorów jest całkowite zaniedbanie zmian wewnętrznych w obrębie fragmentów dźwiękowych, tj. następuje utrata wiedzy o zmianie samych parametrów biometrycznych.

Można stwierdzić, że głównym celem tworzenia zrównoważonych systemów biometrycznego uwierzytelniania głosowego jest przedwczesne przetwarzanie sygnału audio, które łączy w sobie budowę efektywnego fragmentatora fraz kodowych, który uwzględnia cechy osobiste użytkownika i synchronizuje zidentyfikowane segmenty mowy na etap szkolenia programowego, tj nie powinno być rozbieżności faz w tych obszarach mowy. Przydatną cechą nowego fragmentatora byłaby również możliwość samodzielnego uczenia się i identyfikowania cech mówcy na etapie uwierzytelniania programu po długim okresie czasu w stosunku do szkolenia tego mówcy.

Do czasu uwierzytelnienia użytkownika program musi gromadzić wszelkiego rodzaju cechy statystyczne, jasno klasyfikować wybrane sekcje mowy. W przypadku identyfikacji biometrycznej konieczne jest stworzenie automatycznego fragmentatora zdolnego do klasyfikowania dźwięków, dzięki wcześniej stworzonemu słownikowi i dostępowi do bazy tworzonych dźwięków, osobno dla każdego użytkownika. Zarówno systemy uwierzytelniania, jak i identyfikacji powinny być wstępnie przetestowane pod kątem błędów typu I i typu II. Problem ten został rozwiązany w rozprawie za pomocą następujących podejść. Opracowano algorytm sterowania okresem tonu podstawowego użytkownika. Każda osoba ma swój własny zestaw parametrów okresu tonu, który jest obliczany podczas nagrywania pliku audio. Matematyczne oczekiwanie długości okresu dźwiękowego jest uważane za cechę indywidualną, mimo że dla wielu osób może się to pokrywać. Najniższa wartość podstawowego okresu tonu jest typowa dla głównej płci żeńskiej i osób poniżej 16 roku życia. Ta wartość ma znaczną różnicę w porównaniu do męski głos. Niektórzy mężczyźni mają basowy charakter głosu, a średnia wartość ich okresu przekracza wartość przeciętnego człowieka.

Etap preprocessingu fraz głosowych w przypadku identyfikacji lub uwierzytelnienia powinien być obsługiwany z przeciętną charakterystyką mówcy, uwzględniającą wiele parametrów bez użycia nowoczesnej mocy obliczeniowej komputera. Ten warunek powinien być uwzględniony przez automatyczny fragmentator-klasyfikator frazy głosowej, mowy zidentyfikowanego użytkownika.

Głos basowy, ze względu na dużą długość podstawowego okresu tonu, wykazuje dość dużą różnorodność zmian amplitudy sygnału na badanym obszarze. Ta cecha prowadzi do rozszerzenia okna przetwarzania fragmentów mowy, problem ten można rozwiązać poprzez przewidywanie zmian w ważnych cechach biometrycznych. Pomimo tych czynników, klasyfikator-fragmentator musi wydać te same zasoby obliczeniowe dla różnych typów ludzi. Zasady te zostały określone w sekcji 3 rozdziału 2 podczas budowania praktycznego modelu fragmentacji frazy dźwiękowej.

Eksperymentalne testowanie programu pod kątem prawdopodobieństwa wystąpienia błędów drugiego rodzaju pod warunkiem, że osoba postronna nie zna hasła

Procedura „LPCJ5” jest liniowym filtrem predykcyjnym, na wyjściu którego mamy wartość podstawowego okresu tonu „period LPC” (wzór 3.1.7). Procedura jest dostarczana z długością ramki „TV”, liczbą zliczeń początku i końca ramki „7V7 i N2”, numerem seryjnym ramki „kadr”, liczbą współczynników funkcji autokorelacji, „dmposonjjenod” - odchylenie od zera w funkcji autokorelacji, „error” - wektor błędu z poprzedniej ramki, obliczony za pomocą procedury „LPCJor error”.

Procedura oblicza funkcję autokorelacji błędu predykcji: N/An-1-kr(k)= Y ew(n)e(n + k),ke0,N/An-l, (3.1.10) oraz w bloku 6 określono przy jakich wartościach wn ss[w, n2] funkcja autokorelacji błędu predykcji r(k) jest maksymalna, co odpowiada selekcji maksimów (pików) w widmie sygnału mowy. W tym celu zminimalizowano funkcjonalność: (3.1.11) W tym przypadku u jest minimalną długością okresu tonu podstawowego, u = inf T0T- n2 jest maksymalną długością okresu tonu podstawowego, n2 = sup Tot. Wynikową wartość definiuje się jako n. Maksymalną wartość okresu znajdujemy w dokładnych dolnych i górnych granicach, po czym przechodzimy do wzoru T ± z n Гт-у, (3.1.12) 0, гт /, gdzie ustawienia.

Procedura „Ma8htabirovanie_v” skaluje każdą ramkę sygnału wejściowego w danym zakresie, aby porównać każdą ramkę przez korelację. Wszystkie sekcje deterministyczne są zredukowane do tej samej stałej skali od -1 do +1.

Procedura "mashtabirovamejJoX" pobiera sygnał o pewnym wymiarze "N_N" jako dane wejściowe i aproksymuje sygnał "ogib" do pewnej długości "Nogib". Oznacza to, że wzór sygnału jest zachowany, zmienia się tylko liczba zawartych w nim próbek.

Procedura „Ogibayshayjjokadr” – liczenie obwiedni na klatkę, gdzie „y” to filtr o wymiarze „N_N” o określonej harmonicznej; „Nach”, „Kop” - początek i koniec tablicy zgodnie z parametrem „y”; "kadr" - matematyczne oczekiwanie podstawowego okresu tonu; „ogib” - wynikowa koperta; „Nogib” – wymiar koperty.

Po wstępnym przetworzeniu sygnału i wydobyciu niezbędnych parametrów biometrycznych, dane są przesyłane do konwertera biometria-kod, który składa się z następujących procedur i funkcji: void netlr.koef (int kolobrazov, int Nobrazov, podwójne obrazy, int &size, podwójne &net); void netl: :norm net (int kolobrazov, double sigma, double Mat OG al, int size, double &net); void CCalculateADQ::CalculateInputADQ (int imageCount, float współczynnikiArr, float średniaArr, float distributionArr, float qualityArr); void netS::SimpleTraining (int weights Number, const int ConnectionArr, int imageCount, int keyArr, float średniaArr, float weightsArr); void netSr.NormalizationTrainmg(int weights Number, const int ConnectionArr, int imageCount, float distributionArr, float qualityArr, float weightsArr).

Procedura „Lf – obliczanie współczynników Fouriera z wygenerowanych obrazów (parametry biometryczne). "Nobrazow" - wymiar jednego obrazu. akol obrazov" - liczba obrazów przesłanych do sieci neuronowej. Na wyjściu procedury - macierz "netto" o wymiarze . Każdy wektor składający się ze 196 składowych jest tworzony ze współczynników Fouriera rozpatrywanego sygnału.

Procedura formowania polega na przetworzeniu sygnału z różnymi oknami, obliczeniu współczynników Fouriera funkcji wycinanych przez te okna i utworzeniu wektora całkowitego zgodnie ze specjalnym algorytmem.

Procedura „normnet” polega na normalizacji obrazów „Własnych” w odniesieniu do matematycznych oczekiwań i rozproszenia obrazów „Obcych”. Obrazy „Obcego” zostały wstępnie utworzone poprzez zgromadzenie bazy głosowej składającej się z 10 000 obrazów. Baza powstała w wyniku trwającej zbiórki w ramach prac wewnętrznych PNIEI SA w latach 2012-213. Normalizacja obrazów odbywa się według wzoru net[g][/] = - y, i _ 0..kol obrazov, g = 0.. 196, (3.2.1) alienW gdzie Malien jest wektorem matematyczne oczekiwanie obrazów „Obcy”; 64yyK0U[g] wektor wariancji wzorców Obcych.

Procedura "CalculateInputADQ" oblicza matematyczne oczekiwanie, wariancję i jakość parametrów "niestandardowych" obrazów. Jakość każdego parametru oblicza się na podstawie stosunku średniej wartości parametru do jego wariancji.

Procedura „SimpleTraining” wypełnia i zapisuje tabelę współczynników wagi do osobnego pliku .1x1 do dalszego wykorzystania w momencie depersonalizacji. W wyniku zabiegu powstaje wstępny trening pierwszej warstwy. Wejściem procedury jest tablica połączeń neuronów, względem których tworzone są parametry przyjmujące wartości „0” i „1”, a także losowo generowany kod dostępu „klucz”. Liczba wag "weightsJayerl" na warstwie wynosi 24. Trening odbywa się poprzez dopasowanie znaków współczynników wagi dla części wejść neuronu. Znak jest korygowany w taki sposób, że prawdopodobieństwo danej odpowiedzi na wyjściu neuronu wzrasta po przedstawieniu przykładów obrazu „Własny” (zmniejsza się liczba błędów w kodzie wyjściowym). Korekta powinna być przeprowadzona na jednym wejściu. Jeżeli zmiana znaku współczynnika wagi korygowanego wejścia daje wynik odwrotny, to należy anulować korektę i przejść do korekty znaku kolejnego współczynnika wagi. Procedura „NormalizationTraining” trenuje pierwszą warstwę sieci przy użyciu jakości wejściowej i wariancji uzyskanych z funkcji „CalculateInputADQ”.

Pewnego dnia pojawiła się wiadomość, że holenderski ING jako pierwszy europejski bank uruchomił płatności mobilne aktywowane głosem. I wtedy przypomniałem sobie, że temat uwierzytelniania biometrycznego głosem był nie tylko jednym z pierwszych, o którym pisałem na tym blogu 8 lat temu, ale kiedy mówiłem o nim w styczniu, obiecałem zrobić krótki przegląd uwierzytelniania biometrycznego rynku, który jest teraz.

W rzeczywistości systemy biometrii głosu rozwiązują nie tylko zadania związane z uwierzytelnianiem, ale także zapobiegają oszustwom. Oczywiście to połączenie tych dwóch technologii ma największy sens. Jeden identyfikuje osobę, ale może być przytłoczony nagranym głosem. Drugi pozwala śledzić zmiany w charakterystyce głosu w procesie komunikacji i identyfikować podejrzane lub nieprawidłowe sekwencje głosowe. Oczywiste jest, że im bardziej krytyczne jest zastosowanie takiej technologii, tym ważniejsze staje się ich połączenie. Na przykład korzystanie z Facebooka to jedno, ale zarządzanie kontem to drugie. W pierwszym przypadku wystarczy uwierzytelnienie podstawowe, w drugim potrzeba czegoś więcej.

Uwierzytelnianie głosowe ma bardzo ważną zaletę - niską cenę czytnika. Odciski palców są odczytywane tylko na iPhonie. Siatkówka oka lub geometria dłoni wymagają precyzji i kosztów dodatkowy urządzenia. Mikrofon jest teraz prawie wszędzie (w komputerach, urządzeniach mobilnych) i jest dość dobrej jakości. Dlatego rola biometrii głosu będzie tylko rosła.

Kolejną zaletą biometrii głosu jest to, że można ją tak nazwać „wielokrotnego użytku”. Masz jedną twarz, maksymalnie dwoje oczu, dziesięć palców, jeśli wszystko jest w porządku. A jeśli te dane zostaną skradzione lub naruszone, nic nie można na to poradzić. Nie możesz używać palców, oczu, rąk innych ludzi do identyfikacji siebie. A kradzież bazy danych „wyrażeń” doprowadzi tylko do tego, że system uwierzytelniania głosowego może poprosić Cię o wypowiedzenie nowej frazy lub po prostu „porozmawiaj z nią”.

Wreszcie, jeśli pamiętasz, że systemy uwierzytelniania różnią się pod względem „kim jesteś”, „co masz”, „co wiesz” i „co robisz”, to biometria głosowa, w przeciwieństwie do innych systemów uwierzytelniania biometrycznego, wykorzystuje wszystkie te 4 czynniki. Poprzez fizyczne cechy głosu określa „kim jesteś”. ona definiuje w jaki sposób oraz Co mówisz, to znaczy, że pozwala chronić się przed atakami na statyczne systemy uwierzytelniania (na przykład hasła). W końcu może ustalić, że wiesz, czy kod PIN lub hasło jest używane jako fraza identyfikacyjna.
Systemy biometrii głosu (lepiej tak je nazywać niż uwierzytelnianie głosowe, gdyż zakres zadań, które rozwiązują jest szerszy) mogą pracować w dwóch trybach – tzw. ). W pierwszym przypadku system rozpoznaje rozmówcę po jego swobodzie wypowiedzi (usługa Shazam działa w podobny sposób na urządzeniach mobilnych); w drugim - według z góry ustalonych fraz, które użytkownik musi wymówić. W trybie aktywnym, aby chronić się przed podmianą użytkownika przez nagrany (lub przechwycony) głos, system powinien używać losowych fraz, o wypowiedzenie których użytkownik powinien zostać poproszony.

Nie można powiedzieć, która z dwóch opcji działania systemu biometrii głosu. Obaj mają swoje wady i zalety. Aktywne systemy są bardziej wydajne, ale wymagają większego wkładu od identyfikowanego użytkownika. Jednocześnie druk głosowy zajmuje mniej miejsca niż w systemach pasywnych, co może mieć znaczenie dla aplikacji mobilnych lub w miejscach, gdzie Internet nie jest jeszcze tak rozwinięty lub w ogóle nie istnieje. Na przykład istnieją rozwiązania, które umożliwiają uwierzytelnianie na samym urządzeniu, bez łączenia się z serwerem zewnętrznym. Z drugiej strony systemy aktywne nie zawsze mają zastosowanie w systemach masowego użytku – bankach, ubezpieczeniach, handlu detalicznym itp., ponieważ użytkownicy mogą być niezadowoleni z konieczności interakcji z systemem biometrycznym. I oczywiście takie systemy są trudne do wykorzystania do identyfikacji oszustów, co łatwo robią pasywne systemy, które spokojnie „podsłuchują” rozmówcę/mówcę i identyfikują jego mowę bez podszywania się pod cokolwiek. Dlatego systemy pasywne są łatwiejsze w obsłudze, ale też wymagają większych zasobów do ich wdrożenia.

Ochrona przed oszustami jest realizowana za pomocą zwykłych „czarnych list”, czyli list wydruków głosowych znanych oszustów. Odpowiedni specjalista oznacza głos jako fałszywy, a następnie wszystkie połączenia są porównywane z „czarną listą” oszustów. W Rosji, gdzie nie ma bazy danych odbitek głosowych oszustów i przestępców, metoda ta nie będzie najskuteczniejsza, a każdy konsument systemów biometrycznych głosu będzie zmuszony do samodzielnego tworzenia własnej bazy danych oszustów (odłożymy na bok zgodność z na razie ustawodawstwo dotyczące danych osobowych). Jednak z czasem organizacje, zwłaszcza w niektórych branżach, będą mogły wymieniać się takimi bazami danych, jak robią to na przykład producenci oprogramowania antywirusowego. Jest dobra perspektywa dla banków (i prawdopodobnie są pierwszymi kandydatami do zastosowania takich systemów), które posiadają FinCERT, który docelowo będzie mógł wymieniać nie tylko dane na adresach IP/DNS/E-mail oszustów, ale Uzupełnieniem informacji są również nadesłane wydruki głosowe.

Nie ma co się bać tej rzekomo rzadkiej technologii. Dziś cały świat stoi u progu (ostro obróconego) rewolucji UAF/U2F z sojuszu FIDO, kiedy każde urządzenie, aplikacja czy narzędzie bezpieczeństwa będzie mogło oderwać się od określonej metody uwierzytelniania/identyfikacji, przypisując to zadanie specyfikację U2F/UAF, która zapewni integrację z wybraną metodą uwierzytelniania.

Jeśli spróbujesz przełożyć korzyści płynące z używania biometrii głosu na język liczb, mogą one wyglądać następująco:

• Skrócenie czasu autoryzacji użytkownika z 23 sekund w trybie ręcznym w call center (Call Center) do 5 sekund w trybie automatycznym.
• Zwiększona lojalność użytkowników (a w efekcie dochody z nich) w wyniku odmowy zapamiętania znanych odpowiedzi na „tajne” pytania, zapamiętania kodu PIN do wejścia do systemu lub odpowiedzi na pytania irytującego pracownika banku (pełne imię i nazwisko, data urodzenia, numer karty itp.).
• Zmniejszenie liczby pracowników call center poprzez automatyczną obsługę wielu prostych pytań (godziny pracy w dni wolne, najbliższe biuro lub bankomat, taryfy itp.).
• Zmniejszenie liczby nieuczciwych transakcji.
• Skrócony czas oczekiwania na odpowiednią osobę, aby pomóc w odebraniu rozmówcy.
• Zwiększenie produktywności pracowników firmy oraz call center.

Fonogramy nagrane za pomocą dyktafonów cyfrowych „Gnom R” i „Gnom 2M” spełniają wymagania dla fonogramów otrzymywanych do badań fonoskopowych i nadają się do identyfikacji osoby za pomocą głosu i mowy...

Pierwszy zastępca szefa

Dyktafon „Gnome 2M” był wielokrotnie używany do nagrywania konferencji i seminariów w trudnym środowisku akustycznym, nagrane ścieżki dźwiękowe są wysokiej jakości. Wbudowana funkcja redukcji szumów pozwala poprawić jakość odtwarzania fonogramów...

Główny inżynier IPK BNTU

Instytut Studiów Zaawansowanych i Przekwalifikowania Kadr BNTU

W okresie eksploatacji „Gnome R” ugruntował swoją pozytywną pozycję. Wysokiej jakości nagrywanie przy minimalnych wymiarach, długi czas nagrywania dźwięku, szybkie przesyłanie zgromadzonych informacji z wbudowanej pamięci rejestratora do komputera...

Starszy oficer 3. wydziału siódmej dyrekcji

Sztab Generalny Sił Zbrojnych Republiki Białoruś

Nagrane w systemie „Forget-Me-Not II” fonogramy spełniają wymagania stawiane wielokanałowym cyfrowym kompleksom do nagrywania komunikatów głosowych za pośrednictwem kanałów komunikacji telefonicznej i nadają się do identyfikacji osoby za pomocą głosu i mowy...

Kierownik ośrodka

Państwowe Centrum Ekspertyz Sądowych

Nieograniczona liczba zgłoszonych abonentów, duża liczba jednocześnie realizowanych zadań sprawi, że Rupor stanie się niezastąpionym pomocnikiem w pracy pracowników działu kredytowego oddziału nr 524 Belarusbank ASB...

Zastępca Dyrektora - Kierownik Retail Business Center

Oddział nr 524 JSC „ASB Belarusbank”

System automatycznego powiadamiania „Rupor” działał na analogowych liniach telefonicznych i był testowany w celu powiadamiania personelu. System obsługiwał 100 abonentów, działał stabilnie i nie wymagał stałej konserwacji...

p.o. komisarza wojskowego

Komisariat Wojskowy Mińska

System nagrywania Forget-Me-Not II zapewnia odbiór wiadomości głosowych od mieszkańców, ich wysokiej jakości nagrywanie na komputerze, możliwość odsłuchiwania nagranych wiadomości oraz wprowadzanie informacji do tekstowej bazy danych. System powiadomień Rupor automatycznie powiadamia dłużników...

Kierownik działu ACS

UE „ZhREO sowieckiego okręgu Mińska”

System Rupor zapewnia powiadomienie dużej liczby abonentów w krótkim czasie zgodnie z ustalonymi parametrami z dostarczeniem raportu z przeprowadzonego powiadomienia, działa niezawodnie, w pełni spełnia wymagania dla niego ...

Dyrektor Departamentu Handlu Detalicznego

V system mobilny nagrywanie i dokumentowanie mowy „Protokół” obejmuje cyfrowy dyktafon „Gnome 2M” i komputerowy transkrybtor „Cezar”. Dyktafon „Gnome 2M” pozwala na uzyskanie wysokiej jakości nagrania spotkań i sesji, a transkrypcja „Cezar” znacznie zwiększa szybkość tłumaczenia informacji dźwiękowych na dokument tekstowy...

Wiodący specjalista

Instytut Państwa i Prawa Akademii Nauk Republiki Białoruś

Biometria głosowa jako najbardziej naturalny i opłacalny sposób identyfikacji osoby

Wiarygodne rozpoznanie i potwierdzenie tożsamości stało się niezbędnym i znanym atrybutem współczesnego życia. Dlatego dziś coraz częściej słyszymy o zastosowaniu biometrii w określonej dziedzinie działalności, coraz głośniej stają się różne technologie biometryczne. Biometria jest niezbędna tam, gdzie konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa dostępu do obiektów fizycznych oraz zasoby informacji. Technologie biometryczne są z powodzeniem wykorzystywane w egzekwowaniu prawa, rejestracji stanu cywilnego, bezpieczeństwie bankowym, inwestycjach, ochronie zdrowia i wielu innych obszarach działalności.

Co należy rozumieć przez „biometrię”? Ogólny termin „biometria” jest używany w dwóch różnych znaczeniach: jako cecha i jako proces. Tak więc biometria jako „cecha charakterystyczna” jest unikalną cechą fizjologiczną lub behawioralną osoby, która jest wykorzystywana w automatycznym rozpoznawaniu osobowości. Biometria jako „proces” oznacza zestaw automatycznych metod identyfikacji osoby na podstawie cech fizjologicznych lub behawioralnych.

Najczęściej stosowanymi cechami biometrycznymi są odciski palców, kształt twarzy, tęczówka, głos, podpis, geometria dłoni. Nie można powiedzieć, że ta czy inna cecha jest lepsza od pozostałych. Przy wyborze odpowiedniej metody identyfikacji biometrycznej należy wziąć pod uwagę takie czynniki jak jej zakres, wymagany poziom bezpieczeństwa, wyznaczenie celu (weryfikacja lub identyfikacja), oczekiwana liczba użytkowników, praktyczność i inne.

Rozważ krótko główne metody identyfikacji:

• Odciskiem palca. Metoda ta opiera się na niepowtarzalności wzorów na palcach każdej osoby. Użytkownicy nie muszą już wpisywać hasła, dostęp do urządzenia skanującego zapewnia się jednym dotknięciem. Ta metoda jest najczęstsza w stosunku do innych metod.
• Na tęczówce oka. Podczas skanowania oka podkreślany jest wzór tęczówki, który jest następnie używany do identyfikacji osoby.
• Po kształcie twarzy. Metoda ta opiera się na rozpoznaniu trójwymiarowego obrazu twarzy osoby, tj. system identyfikuje osobę na podstawie położenia oczu, brwi, nosa i odległości między nimi.
• Podpisem. Identyfikacja odbywa się zgodnie z dynamiczną charakterystyką pisma danej osoby.
• Głosem. System rozpoznaje osobę według częstotliwości i charakterystyka statyczna jego głosy. Obecnie technologia rozpoznawania głosu aktywnie się rozwija, przewiduje się ją na wielką przyszłość i szerokie zastosowanie.
• Geometria dłoni. Osobę identyfikuje trójwymiarowy obraz dłoni.

Rozważmy bardziej szczegółowo metodę identyfikacji osoby za pomocą głosu. Ostatnio wzrost liczby „kradzieży tożsamości”, ataków terrorystycznych spowodował ogromny skok w rozwoju biometrii głosu. Zastosowanie zaawansowanych systemów identyfikacji głosu to najbardziej przyjazna dla użytkownika metoda uwierzytelniania, która zapewnia wyższy poziom rozpoznawania i obniża koszty poprzez automatyzację procesu.

Dziś, aby zapewnić niezawodną ochronę dostępu do informacji, konieczne jest stosowanie takich metod identyfikacji osoby, które pozwoliłyby ustalić „czy rzeczywiście jest za kogo się podaje?” Na podstawie trzech czynników:

• co ta osoba WIE (hasło, kod PIN);
• co POSIADA dana osoba (dowód osobisty, klucz);
• czym jest osoba (cechy fizjologiczne).

Głos jest jedyną cechą biometryczną osoby, która spełnia powyższe trzy warunki. Ze wszystkich istniejące opcje identyfikacja głosowa jest najmniej inwazyjna, najbardziej dostępna dla osoby, a także może być przeprowadzana zdalnie, np. przez telefon. Co więcej, biometria głosu to jedyna technologia, która oprócz mikrofonu nie wymaga dodatkowego specjalistycznego sprzętu. Ze wszystkich biometrii tylko głos może być transmitowany przez dowolną sieć komunikacyjną: telefon stacjonarny lub komórkowy, przewodową i bezprzewodową wirtualną sieć prywatną, sieci IP, sieci radiowe.

Ze względu na wysoki poziom dokładności rozpoznawania w połączeniu z łatwością użytkowania, metoda identyfikacji głosu staje się numerem jeden w rozwoju aplikacji jedno- i wielomodalnych.

Biometrii głosu, która obejmuje technologie identyfikacji i weryfikacji tożsamości, nie należy mylić z technologiami rozpoznawania mowy. Korzystając z technologii rozpoznawania mowy, możesz rozpoznać, co mówi dana osoba, ale nie możesz rozpoznać, kim ona jest. W konsekwencji zastosowanie technologii rozpoznawania mowy w dziedzinie bezpieczeństwa jest ograniczone. Wręcz przeciwnie, technologie identyfikacji i weryfikacji głosowej znajdują zastosowanie, gdy konieczne jest potwierdzenie, czy dana osoba jest tym, na kogo się wydaje.

1. dane wejściowe;
2. algorytmy matematyczne;
3. moc obliczeniowa.

Dane wejściowe to próbka biometryczna lub wydruk głosowy przechowywany w bazie danych. Jakość próbki biometrycznej w dużej mierze zależy od rodzaju urządzenia wejściowego (np. profesjonalny mikrofon lub telefon komórkowy) i otoczenie (głośna ulica lub cichy pokój). Istnieją technologie, które automatycznie określają jakość wydruku głosowego, a następnie oczyszczają go z szumów, aby uzyskać lepszą próbkę.

Algorytmy w systemach biometrycznych służą do porównywania odebranego wydruku głosowego z próbką w bazie danych. Im doskonalszy algorytm, tym dokładniejszy wynik porównania.

Moc obliczeniowa rozumiana jest jako szybkość i jakość przetwarzania cech biometrycznych użytkownika.

Rysunek 1 przedstawia przykład wykorzystania systemu rozpoznawania głosu w jednym z call center.

Rysunek 1 - Zastosowanie systemu rozpoznawania tożsamości

Biorąc pod uwagę łatwość obsługi, możliwość zdalnej identyfikacji użytkownika oraz wysoką dokładność rozpoznawania, biometria głosowa najczęściej znajduje zastosowanie w firmach działających za pośrednictwem sieci komunikacyjnych i zainteresowanych ochroną danych identyfikacyjnych swoich klientów. Tak więc biometria głosu jest skutecznie wykorzystywana w obszarach, w których potrzebna jest tożsamość osoby, na przykład:

• kontrola dostępu głosowego;
• kontrola dostępu w call center;
• rejestracja internetowa;
• Zmień hasło;
• Areszt domowy;
• bezpieczne połączenia konferencyjne;
• badania kryminalistyczne i identyfikacja głosowa;
• ukryta autoryzacja w call center;
• walka z terroryzmem;
• walka z uzależnieniem od narkotyków;
• usługi bankowe;
• telekomunikacja;
• funkcja czarnej listy.

Do tej pory opracowano systemy, które łączą kilka technologii biometrycznych, na przykład technologię weryfikacji tożsamości za pomocą głosu i odcisków palców. Połączenie dwóch technologii biometrycznych pozwala, aby zalety jednej technologii zrekompensowały wady drugiej i odwrotnie, a także pozwala operatorowi kontrolować poziom bezpieczeństwa.

W przeszłości biometria głosu ustępowała miejsca takim metody biometryczne, jako identyfikacja i weryfikacja za pomocą odcisków palców, kształtu twarzy i tęczówki. Jednak nowe algorytmy i wysoka wydajność przetwarzania danych przez komputer pozwoliły znacznie poprawić dokładność rozpoznawania głosu, co czyni biometrię głosu silną konkurencją dla mniej wygodnych tradycyjnych metod identyfikacji i weryfikacji.
Ponadto potrzeba wyższego poziomu bezpieczeństwa informacji w działalności komercyjnej sprawia, że ​​biometria głosowa jest dla wielu firm doskonałym, tanim rozwiązaniem.

Z dostępnych obecnie rodzajów technologii biometrycznych biometria głosowa jest najbardziej opłacalna i przyjazna dla użytkownika, więc rozwiązania w zakresie biometrii głosowej wkrótce staną się wszechobecne. Kody PIN można zapomnieć, karty magnetyczne zgubić lub ukraść, a specjalne urządzenia skanujące wymagają dużych nakładów finansowych. Wręcz przeciwnie, biometria głosu umożliwia identyfikację w dowolnym miejscu i czasie. Wystarczy użyć telefonu komórkowego, stacjonarnego lub mikrofonu.

Speech Technologies jest jednym z liderów rozwoju systemów biometrii głosu. Zastrzeżona technologia głosowej weryfikacji tożsamości pozwala firmom organizować regulowany dostęp użytkowników do zasobów materiałowych i informacyjnych, usług telefonicznych i internetowych, a także znacząco poprawiać jakość obsługi klienta. Skutecznie technologia jest stosowana w systemach bezpieczeństwo informacji przedsiębiorstwa, systemy bankowości elektronicznej, handlu elektronicznego, elektroniczne publikacje prenumeraty itp.

Rozwiązanie pozwoli na ustalenie dostępu do urządzenia mobilnego za pomocą hasła głosowego. Zaletami korzystania ze Speech Technologies LLC jest zapewnienie niezawodnej ochrony urządzenia mobilnego w przypadku zgubienia lub kradzieży, zastosowanie niezawodnego algorytmu weryfikacji użytkownika, odporność na szumy zewnętrzne i wiele innych.

Technologie firmy umożliwiają organizowanie bimodalnych systemów biometrycznych, co znacznie poszerza granice stosowalności.

Wszystkie materiały zamieszczone na tej stronie mogą być publikowane i drukowane w innych zasobach i publikacjach drukowanych tylko za pisemną zgodą Speech Technologies LLC