Биометрическая аутентификация пользователя

В последнее время все большее распространение получает биометрическая аутентификация пользователя, позволяющая уверенно аутентифицировать потенци­ального пользователя путем измерения физиологических пара­метров и характеристик человека, особенностей его поведения. Основные достоинства биометрических методов:

· высокая степень достоверности аутентификации по био­метрическим признакам (из-за их уникальности);

· неотделимость биометрических признаков от дееспособной личности;

· трудность фальсификации биометрических признаков. Активно используются следующие биометрические признаки:

· отпечатки пальцев;

· геометрическая форма кисти руки;

· форма и размеры лица;

· особенности голоса;

· узор радужной оболочки и сетчатки глаз.

При регистрации в системе пользователь должен продемонстрировать один или несколько раз свои характерные биометрические признаки. Эти признаки регистрируются системой как кон­трольный «образ» (биометрическая подпись) законного пользо­вателя. Этот образ пользователя хранится системой в электрон­ной форме и используется для проверки идентичности каждого, кто выдает себя за соответствующего законного пользователя. В зависимости от совпадения или несовпадения совокупности предъявленных признаков с зарегистрированными в контроль­ном образе предъявивший их признается законным пользовате­лем (при совпадении) или незаконным (при несовпадении).

С точки зрения потребителя, эффективность биометриче­ской аутентификационной системы характеризуется двумя пара­метрами:

· коэффициентом ошибочных отказов FRR;

· коэффициентом ошибочных подтверждений FAR.

Ошибочный отказ возникает, когда система не подтверждает личность законного пользователя (типичные значения FRR — порядка одной ошибки на 100). Ошибочное подтверждение про­исходит в случае подтверждения личности незаконного пользо­вателя (типичные значения FAR — порядка одной ошибки на 10 000). Эти коэффициенты связаны друг с другом: каждом коэффициенту ошибочных отказов соответствует определенны коэффициент ошибочных подтверждений.

В совершенной биометрической системе оба параметра ошибки должны быть равны нулю. К сожалению, биометрические системы тоже не идеальны. Обычно системные параметры настраивают так, чтобы добиться требуемого коэффициента ошибочных подтверждений, что определяет соответствующий коэффициент ошибочных отказов.

К настоящему времени разработаны и продолжают совер­шенствоваться технологии аутентификации по отпечаткам паль­цев, радужной оболочке глаза, по форме кисти руки и ладони, по форме и размеру лица, по голосу и «клавиатурному почерку». Чаще всего биометрические системы используют в качестве параметра идентификации отпечатки пальцев (дактилоскопиче­ские системы аутентификации). Такие системы просты и удоб­ны, обладают высокой надежностью аутентификации.

Дактилоскопические системы аутентификации. Одна из основ­ных причин широкого распространения таких систем — наличие больших банков данных отпечатков пальцев. В общем случае биометрическая технология распознавания отпечатков пальцев заменяет защиту доступа с использованием пароля. Большинство систем используют отпечаток одного пальца.

Основными элементами дактилоскопической системы аутен­тификации являются:

· сканер;

· ПО идентификации, формирующее идентификатор пользо­вателя;

· ПО аутентификации, производящее сравнение отсканиро­ванного отпечатка пальца с имеющимися в БД «паспорта­ми» пользователей.

Дактилоскопическая система аутентификации работает сле­дующим образом. Сначала проходит регистрация пользователя. Как правило, производится несколько вариантов сканирования в разных положениях пальца на сканере. Понятно, что образцы будут немного отличаться, и поэтому требуется сформировать некоторый обобщенный образец — «паспорт». Результаты запо­минаются в БД аутентификации. При аутентификации производится сравнение отсканированного отпечатка пальца с «паспор­тами», хранящимися в БД.

Задача формирования «паспорта» и задача распознавания предъявляемого образца — это задачи распознавания образов. Для их решения используются различные алгоритмы, являю­щиеся ноу-хау фирм-производителей подобных устройств.

Сканеры отпечатков пальцев. Многие производители все чаще переходят от дактилоскопического оборудования на базе оптики к продуктам, основанным на интегральных схемах. По­следние имеют значительно меньшие размеры, чем оптические считыватели, и поэтому их проще реализовать в широком спек­тре периферийных устройств.

Системы аутентификации по форме ладони используют скане­ры формы ладони, обычно устанавливаемые на стенах. Следует отметить, что подавляющее большинство пользователей предпо­читают системы этого типа.

Устройства считывания формы ладони создают объемное изо­бражение ладони, измеряя длину пальцев, толщину и площадь поверхности ладони. Этот образец может быть сохранен локально, на индивидуальном сканере ладо­ни либо в централизованной БД.

По уровню доходов устройства сканирования формы ладони занимают 2-е место среди биометрических устройств, но редко применяются в сетевой среде из-за высокой стоимости и размера. Однако сканеры формы ладони хорошо подходят для вычислительных сред со строгим режимом безопасности и напряженным трафиком. Они достаточно точны и обладают довольно низким коэффициентом ошибочно­го отказа FRR.

Системы аутентификации по лицу и голосу наиболее доступны из-за их дешевизны, поскольку большинство современных компьютеров имеют видео- и аудиосредства. Системы данного класса применяются при удаленной идентификации субъекта досту­па в телекоммуникационных сетях.

Технология сканирования черт лица подходит для тех прило­жений, где прочие биометрические технологии непригодны. В этом случае для идентификации и верификации личности ис­пользуются особенности глаз, носа и губ. Производители уст­ройств распознавания черт лица применяют собственные мате­матические алгоритмы для идентификации пользователей

Технологии распознавания черт лица требуют дальнейшего совершенствования. Большая часть алго­ритмов распознавания черт лица чувствительна к колебаниям в освещении, вызванным изменением интенсивности солнечного света в течение дня. Изменение положения лица также может повлиять на узнаваемость. Различие в положении в 15 % между запрашиваемым изображением и изображением, которое нахо­дится в БД, напрямую сказывается на эффективности: при раз­личии в 45° распознавание становится неэффективным.

Системы аутентификации по голосу экономически выгодны по тем же причинам, что и системы распознавания по чертам лица. В частности, их можно устанавливать с оборудованием, поставляемым в стандартной ком­плектации со многими ПК.

Системы аутентификации по голосу при записи образца и в процессе последующей идентификации опираются на такие осо­бенности голоса, как высота, модуляция и частота звука. Эти по­казатели определяются физическими характеристиками голосового тракта и уникальны для каждого человека. Распознавание голоса применяется вместо набора номера в определенных сис­темах Sprint. Технология распознавания голоса отличается от распознавания речи: последняя интерпретирует то, что говорит абонент, а технология распознавания голоса абонента подтвер­ждает личность говорящего.

Поскольку голос можно просто записать на пленку или дру­гие носители, некоторые производители встраивают в свои про­дукты операцию запроса отклика. Эта функция предлагает пользователю при входе ответить на предварительно подготовленный и регулярно меняющийся запрос, например такой: «Повторите числа 0, 1, 3».

Оборудование аутентификации по голосу более пригодно для интеграции в приложения телефонии, чем для входа в сеть. Обычно оно позволяет абонентам получить доступ в финансо­вые или прочие системы посредством телефонной связи.

Технологии распознавания говорящего имеют некоторые ог­раничения. Различные люди могут говорить похожими голосами, а голос любого человека может меняться со временем в зависи­мости от самочувствия, эмоционального состояния и возраста. Более того, разница в модификации телефонных аппаратов и ка­чество телефонных соединений могут серьезно усложнить распо­знавание.

Поскольку голос сам по себе не обеспечивает достаточной точности, распознавание по голосу следует сочетать с другими биометриками, такими как распознавание черт лица или отпе­чатков пальцев.

Системы аутентификации по узору радужной оболочки и сет­чатки глаз могут быть разделены на два класса:

· использующие рисунок радужной оболочки глаза;

· использующие рисунок кровеносных сосудов сетчатки глаза.

Сетчатка человеческого глаза представляет собой уникаль­ный объект для аутентификации. Рисунок кровеносных сосудов глазного дна отличается даже у близнецов. Поскольку вероят­ность повторения параметров радужной оболочки и сетчатки глаза имеет порядок 10^-78, такие системы являются наиболее надежными среди всех биометрических систем и применяются там, где требуется высокий уровень безопасности (например, в режимных зонах военных и оборонных объектов).

Биометрическая аутентификация пользователя может быть использована при шифровании в виде модулей блокировки доступа к секретному ключу, который позволяет воспользоваться этой! информацией только истинному владельцу частного ключа. Вла­делец может затем применять свой секретный ключ для шифрования информации, передаваемой по частным сетям или по Internet. Ахиллесовой пятой многих систем шифрования является проблема безопасного хранения самого криптографического секретного ключа. Зачастую доступ к ключу длиной 128 разрядов (или даже больше) защищен лишь паролем из 6 символов, т. е. 48 разрядов. Отпечатки пальцев обеспечивают намного более высокий уровень защиты и, в отличие от пароля, их невозможно забыть.

 

⇐ Предыдущая12

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: