Биометрическая аутентификация пользователя
Процедуры идентификации и аутентификации пользователя могут базироваться не только на секретной информации, которой обладает пользователь (пароль, персональный идентификатор, секретный ключ и т. п.). 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.
Рассмотрим типичную схему функционирования биометрической подсистемы аутентификации. При регистрации в системе пользователь должен продемонстрировать один или несколько раз свои характерные биометрические признаки. Эти признаки (известные как подлинные) 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 (false reject rate);
• коэффициентом ошибочных подтверждений FAR (false acceptance rate).
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: каждому коэффициенту ошибочных отказов соответствует определенный 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.
Эта статья была опубликована Пятница, 4 сентября, 2009 at 16:16 в рубрике Технологии аутентификации. Вы можете следить за ответами через RSS 2.0 feed.
Есть программа для биометрической аутентификации, называет Rohos Face Logon. Пользуюсь ее бесплатной версии, с бодуна не всегда узнает, а так работает норм))
Заметил ошибку — у Вас на 1 странице написано:
«…эффективность биометрической аутентификационной системы характеризуется двумя параметрами:
• коэффициентом ошибочных отказов FRR (false-reject rate);
• коэффициентом ошибочных подтверждений FAR (false-alarm rate).»
Так вот FAR это аббревиатура не от «false-alarm rate» (пер. с англ. — «коэффициент (доля) ложных тревог», буквально), а от «false acceptance rate» (пер. с англ. — «коэффициент (доля) ложных пропусков», буквально). Не путайте пользователей 😉