Перекрестная биометрия

Источник: Hi-Tech Security Solutions
Натан БИРМАН

Под биометрией мы понимаем измерение уникальных физических и поведенческих характеристик индивидуума в целях его опознания либо удостоверения личности.

Наиболее распространенные биометрические измерения физических параметров включают снятие отпечатков пальцев, анализ формы кисти либо ладони, характеристики радужной оболочки глаза и черт лица, а к анализируемым поведенческим характеристикам относятся подпись, голос (имеющий также и физическую составляющую), особенности работы с клавиатурой и походка. Некоторые из технологий получили большее распространение, нежели другие -- однако в целом то, что биометрия получила признание в области контроля доступа, не подлежит сомнению.

Биометрические продукты обеспечивают более высокий уровень безопасности, чем и традиционные электронные методы контроля наподобие брелоков радиочастотной идентификации и устройств ввода цифровых кодов, и механические замки. Они гарантируют, что на доступ к охраняемому объекту претендует именно тот пользователь, который предполагается. И при этом карта доступа или цифровой парольный код не могут быть ни специально украдены, ни случайно утрачены.

Использование перекрестной биометрии

Чтобы придать биометрическим измерениям особую степень достоверности и обеспечить достаточную их точность, требуется применять более чем один способ идентификации. Потому и возникла идея перекрестной биометрии. Она использует комбинацию нескольких различных видов биометрического измерения и анализа. В определенных ситуациях пользователь может счесть применение лишь одной формы биометрической идентификации недостаточным. Это часто случается при анализе отпечатков пальцев, поскольку около 10% населения имеет изношенные, имеющие механические повреждения либо вовче неразличимые отпечатки пальцев. Перекрестная биометрия использует более чем один параметр для сопоставления с образцом в процессе идентификации. Представим себе систему, использующую одновременно три техники -- распознавание по чертам лица, мимике и голосу. Если одна из технологий не дает удобоваримого результата, система, несмотря ни на что, определит личность по оставшимся двум. Технологии перекрестной биометрии находятся в промышленной эксплуатации 1998 года.

Сопоставление 1:1 и 1:N

Система биометрического распознавания может использоваться в двух разных режимах -- идентификации (сопоставление 1:N) либо верификации (сопоставление 1:1).

Идентификация -- это процесс определения личности испытуемого путем сопоставления его биометрических данных с хранящимися в базе. База при этом должна включать в себя достаточно большой набор персональных биометрических данных различных людей. А в процессе создания этой базы шаблон биометрических данных обрабатывается, сохраняется и кодируется для каждого из заносимых в безу индивидуумов в отдельности.

Образец/шаблон, который предстоит идентифицировать, сравнивается с каждым из хранимых в базе шаблонов, представляя по каждому из параметров абсолютную либо относительную величину отклонения от шаблона для количественной оценки степени сходства. Система присваивает идентифицируемому значение образца, расхождения с которым минимальны. Чтобы предотвратить ложную идентификацию человека, данные которого в базе попросту отсутствуют, берется в расчет лишь степень сходства, превышающая определенный количественный уровень. Если уровень этот по данному параметру не достигнут, результат обнуляется.

В процессе верификации личность проверяемого уже известна и потому известен приоритетный образец биометрических данных. Этот набор данных и сопоставляется с данными проверяемого. Как и в случае идентификации, для принятия решения о предоставлении/непредоставлении проверяемому права доступа на объект система отфильтровывает лишь образцы с достаточно высокой степенью сходства.

Перекрестная биометрия с точки зрения потенциальных ошибок

В биометрических системах степень сходства исследуемого образца с контрольным выражается через коэффициенты подобия (также имеющими название весовых). Чем выше коэффициент, тем выше степень сходства. Как описано в предыдущей главе, доступ к системе предоставляется лишь в том случае, когда коэффициенты подобия биометрических параметров проверяемого индивидуума контрольным образцам превышают определенное пороговое значение.

Теоретически, показатели авторизованных в системе пользователей (т.е. уже зарегистрированных в системе) должны быть выше, чем у тех, чьи данные в системе не содержатся. Если бы это было справедливым, приняв некоторое численное значение порога, мы сможем уверенно отделить известных системе пользователей (клиентов) от неизвестных. К сожалению, в реальном мире биометрических систем все обстоит не так. В отдельных случаях вырабатываемые неизвестными системе пользователями значения коэффициентов могут превышать клиентские показатели (FAR, процент ложной идентификации). По этой причине установка порога (классификационного барьера) не гарантирует отсутствия ошибок классификации.

К примеру, вы можете установить заведомо высокое значение барьера, который отсечет всех неидентифицированных. В результате ложной идентификации не будет иметь место. Однако зарегистрированные пользователи, чьи показатели также не достигли классификационного барьера, будут ошибочно отсечены, и им будет отказано в доступе! Обратный пример -- слишком низкое значение порога. "Свои" точно пройдут идентификацию без проблем, однако и увеличивается вероятность того, что система дарует право доступа "чужим".

Если принять пороговое значение "где-то посередине", возможны и ложные отказы в доступе, и ложные разрешения. И все это создает среду контроля доступа, со всей очевидностью далекую от идеала при использовании на объектах с высокими требованиями к безопасности.

Почему перекрестное?

Используя более чем одно средство биометрической идентификации, мы можем сохранять высокие значения порогов доступа. Администратор системы вправе устанавливать их по своему усмотрению. Для объектов с высокими требованиями к безопасности могут быть использованы все три биометрических идентификатора, а на местах, где такие жесткие меры не оправданы -- достаточно и двух. Описанная методология значительно снижает вероятность проникновения в контролируемую системой зону неавторизованных посетителей.