Вы находитесь в разделе Типовых решений систем безопасности

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.

Читайте далее:
Нарушение закона: Вопросы специалисту в области охранного телевидения и видеонаблюдения
Сжатие видеоизображений в системах сетевого видеонаблюдения
Как правильно подобрать оборудование для видеообнаружения движения?
Цифровые видеорегистраторы нового поколения
Обзор безопасности парковок: от контроля доступа к автоматической идентификации транспортных средств
Автоматизация как основной компонент эффективной системы безопасности шахт
Видеонаблюдение не снижает уровень преступности
Сетевая организация системы безопасности университета Конкордия
Советы специалистов по инсталляции систем видеонаблюдения
Управление тревожной сигнализацией через Интернет
Цифровые видеорегистраторы -- изучение основ
Охранное телевидение и вопрос неприкосновенности частной жизни
Требования полиции Великобритании к цифровым системам видеонаблюдения
Взгляд на систему охранного видеонаблюдения Нового Орлеана
Варианты охраны магазинов со сдачей на пульт наблюдения и охраны с приездом