Статьи

Использование биометрических данных для обеспечения безопасности

Безопасность данных на сегодняшний день является камнем преткновения во многих областях человеческой деятельности. Отпечатки пальцев, распознавание лица, сканирование сетчатки глаза, экспертиза почерка – все это различные варианты использования биометрических данных человека для обеспечения безопасности. Однако по мере появления новых систем такого рода, неизбежно растет и количество уловок, к которым прибегают мошенники, чтобы их обойти. 

Сферы применения биометрических данных можно разделить на три основные категории:

1. Контроль доступа: проверка лица, сопоставление с зарегистрированным примером. 
2. Системы идентификации: это задача, при которой любой новый заявитель должен быть сопоставлен со всей базой данных, чтобы убедиться, что они не претендуют более чем на одно удостоверение личности. 
3. Наблюдение: видео является предпочтительным средством для наблюдения из-за разнообразия и типа информации, которую оно содержит.

Сами по себе биометрические данные делятся на физические (отпечатки пальцев, лицо, радужка глаза) и поведенческие (почерк, голос, динамика нажатия клавиш и тд.). Поведенческие биометрические характеристики человек приобретает с течением времени и, по крайней мере, частично они основаны на приобретенном поведении. Биологические характеристики приобретаются с рождения. Однако, если человек решит изменить свои отпечатки пальцев с помощью кислоты или если человек потеряет палец, это, очевидно, изменит то, что изначально считалось чисто биологической биометрической характеристикой. Таким образом, те и другие характеристики не идеальны и могут изменяться с течением времени. 

На данный момент активно развиваются программы для автоматической идентификации человека по цифровому изображению или видеокадру, то есть системы распознавания лиц. Основными преимуществами этой технологии являются ненавязчивость и возможность работать на расстоянии. 

Однако, несмотря на впечатляющую производительность в контролируемых условиях, многие проблемы, возникающие в реальных ситуациях, все еще остаются нерешенными. Переменная освещенность является одной из самых сложных проблем. Известно, что изображения из-за изменения освещения варьируются больше, чем из-за разной личной идентичности, поскольку изменения направления освещения изменяют относительное распределение шкалы серого на изображении лица. Старение значительно влияет на внешний вид человеческого лица. Эффекты старения лица в основном объясняются движением и ростом костей, а также деформациями кожи, связанными с появлением морщин и снижением мышечной силы. Маскировка, изменение прически, добавление (или удаление) бороды и/или усов, добавление (или удаление) очков.

Еще одной проблемой в этой сфере является подмена. Появляется все больше и больше действенных методов подмены изображения человека, к примеру, на 2D-фотографию или 3D-модель. Как промышленные, так и научные круги сосредоточивают свои усилия на том, чтобы сделать биометрические устройства более надежными, но в конечном итоге можно обойти все контрмеры.

Для улучшения таких устройств могут использоваться движения глаз, включая моргания. Сами по себе моргания представляют собой естественную систему защиты глаз от воздействия окружающей среды.

Их можно рассматривать в качестве надежного свидетельства того, что перед нами представлен живой человек. Исследователи сообщают, что частота спонтанного моргания в состоянии покоя у человека составляет от 15 до 30 морганий в минуту. Средняя современная универсальная камера легко захватывает два или более кадра для каждого моргания, когда лицо направлено к ней. 

Для того, чтобы успешно идентифицировать живого человека на основе морганий, необходимо создать специальную модель. В первую очередь, формируется база данных, содержащая видеоизображения живых людей, находящихся в определенной локации. Далее анализируется количество их морганий для того, чтобы понять, как они варьируются в связи с имеющимся освещением и обстановкой в целом. Также эти данные дополняются областями интереса людей, то есть теми зонами окружающего их пространства, которым уделяется больше всего внимания. На следующем этапе необходимо создать базу данных с теми же локациями, в которых вместо живых людей представлены подделки. Сравнение получившихся баз данных позволяет с помощью разработанного алгоритма модели идентифицировать, на каких кадрах присутствуют 3D модели, а на каких их реальные прототипы. 

Таким образом, движения глаз, в том числе моргания, выступают в качестве надежного идентификатора живых людей, отличающих их от «подделок». Их использование ненавязчиво, надежно и устойчиво к изменениям внешности человека, что позволяет в значительной мере улучшить работу существующих систем идентификации по биометрических параметрам.