Warning: Attempt to read property "name" on bool in /usr/home/um/ypn.ru/www/wp-content/themes/magazine-basic/functions.php on line 904
Биометрическая аутентификация пользователя | Your Private Network


Биометрическая аутентификация пользователя

Следует отметить, что 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 (например, микрофонами), 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).

Биометрический подход позволяет упростить процесс выяснения «кто есть кто». При использовании дактилоскопических сканеров и устройств распознавания голоса для входа в сети сотрудники избавляются от необходимости запоминать сложные пароли. Ряд компаний интегрируют биометрические возможности в системы однократной аутентификации SSO (Single Sign-On) масштаба предприятия. Подобная консолидация позволяет сетевым администраторам заменить службы однократной аутентификации паролей биометрическими технологиями.

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.


Страницы: 1 2 3

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.

комментария 2 to “Биометрическая аутентификация пользователя”

  1. Alex

    Есть программа для биометрической аутентификации, называет Rohos Face Logon. Пользуюсь ее бесплатной версии, с бодуна не всегда узнает, а так работает норм))

    #3132
  2. Саня

    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 😉

    #3302