Интеграция биометрических технологий: преимущества и вызовы

Представьте себе мир, где пароли — это прошлое, а вы, тем не менее, всё равно надёжно защищены. Ощущение защищённости — то, к чему стремится каждый человек. Чтобы чувствовать себя в безопасности, мы укрепляем и защищаем свой дом, квартиру, рабочее пространство. А технологии нам в этом помогают, и сейчас речь пойдёт о биометрии.

Биометрия — это технология, которая позволяет распознавать и подтверждать личность человека по его уникальным данным. Идентификация — это процесс распознания личности (или объекта) в системе по его идентификатору. Идентификация является первым шагом в обеспечении безопасности, за которым следует аутентификация (подтверждение подлинности).

Отметим, что биологическая биометрия основана на таких признаках, как состав крови или ДНК, морфологическая — на особенностях вроде отпечатков пальцев, рисунка радужной оболочки глаза, формы лица, голоса, а поведенческая — на шаблонах поведения, таких как походка, манера говорить или манера набора текста на клавиатуре.

Биологическая биометрия менее распространена из-за сложности сбора и обработки данных, поведенческая используется тоже нечасто и в основном в качестве дополнительного метода повышения безопасности, а вот морфологическая является в настоящее время наиболее распространённой формой. Её-то мы и рассмотрим подробнее.

Система распознавания лица работает по следующему принципу:

1) Видеокамера фиксирует лицо человека, попавшего в объектив.

2) Лицу присваивается вектор, который будет добавлен в базу системы видеонаблюдения.

3) Когда человек повторно появляется в объективе камеры, система сравнивает вектор захваченного лица с вектором, хранящимся в базе.

4) Если вектор совпадает, то человеку предоставляется доступ.

Степень защиты в данном случае действительно высока, так как идентификация происходит по уникальным чертам конкретного человека, а их трудно подделать. Это позволяет противостоять несанкционированному доступу и мошенничеству. Например, Apple применяет Face ID (c аналитикой по 30 тысячам невидимых точек лица), чтобы пользователи могли быстро разблокировать телефоны, входить в приложения и совершать покупки.

Но не обходится и без казусов. Желающие взломать технологию Face ID пробовали специальную маску ценой $200, и им это удалось.

А в 2020 году на футбольном матче в Шотландии «умная» камера приняла за мяч лысую голову бокового судьи и отслеживала именно её. В результате телезрители весь матч смотрели на голову судьи вместо того, чтобы следить за игрой.

Случалось вам забывать документы дома или опаздывать, например, на самолёт? Пассажирам British Airways и Шереметьева в похожих ситуациях везло: им можно проходить на посадку без предъявления паспорта или посадочного талона, т. к. их лица сканируются для подтверждения личности, что существенно экономит время и позволяет не брать с собой повсюду средства аутентификации. Действительно быстро и удобно!

Google и Samsung используют не только распознавание лиц, но и сканеры отпечатков пальцев для быстрой аутентификации пользователей на своих устройствах.

Процесс распознавания по отпечаткам пальцев включает в себя следующие шаги:

1. Пользователь прикладывает палец к сканеру.
2. Сканер преобразует отпечаток в цифровое изображение.
3. Система сравнивает собранные данные с ранее записанными в базе данных.
4. Если данные совпадают, пользователь получает доступ к системе или ресурсу.

Экономит эта технология не только время, но и деньги: применяется в банках (HSBC и Barclays), что упрощает процесс открытия счетов и снижает затраты на обслуживание. А биометрический учёт рабочего времени помогает компаниям Microsoft и IBM точно рассчитывать оплату труда сотрудников.

Биометрия по отпечаткам также используется для обеспечения контроля доступа в смартфонах, ноутбуках и других устройствах, а в некоторых странах и для оплаты проезда.

Биометрия радужной оболочки глаза — это технология, которая оценивает физические характеристики глаза, такие как длина глаза, толщина роговицы и хрусталика, глубина передней камеры. Ультразвуковая или оптическая биометрия глаза зачастую необходима для операций по удалению катаракты, лазерной коррекции зрения и подбора корректирующей оптики. Однако её тоже применяют для аутентификации.

Этапы биометрии глаза:

1. Используется монохромная CCD-камера с инфракрасной подсветкой для получения детального изображения радужной оболочки.
2. Радужная оболочка выделяется из общего изображения и преобразуется в код.
3. Полученный код сравнивается с имеющимися в базе данных для подтверждения личности.

Голосовая биометрия основана на анализе уникальных характеристик голоса и относится как к физической, так и к поведенческой биометрии, поскольку зависит от анатомии голосовых связок и речевого аппарата, а также от эмоционального состояния и стиля речи. Такого рода биометрия использует искусственные нейронные сети и сложные алгоритмы для анализа речевых сигналов. Современные системы могут анализировать десятки параметров голоса, обеспечивая высокую точность результатов.

Принцип работы:

1. Пользователь записывает голосовой отпечаток (повторение определённого текста или произнесение некоторой фразы несколько раз). Хранится он в базе данных.
2. Голос разбивается на звуковые кадры и преобразуется в цифровые файлы. Система выделяет ключевые характеристики, такие как тембр, высота, интонация и другие параметры.
3. При аутентификации новый голосовой образец сравнивается с хранящимся в базе данных. Система выдаёт степень совпадения в процентах.

Биометрия голоса очень удобна тем, что не требует ничего, кроме микрофона.

А вот в целом внедрение биометрических систем требует специального оборудования и программного обеспечения, что очень затратно и, к тому же, технически сложно.

Кроме этой проблемы следует отметить, что хранение данных требует высокого уровня защиты, поскольку их утечка может иметь серьёзные последствия. Например, если биометрические данные будут скомпрометированы, их нельзя будет изменить, как пароль.

Возникает и много вопросов не только о конфиденциальности данных, но и о потенциальном злоупотреблении. Например, некоторые страны активно используют биометрию для слежки за гражданами, что вызывает обеспокоенность по поводу прав человека и воспринимается как вторжение в частную жизнь.

Будем честны: биометрические системы несовершенны и могут делать ошибки. В ходе многократного тестирования систем распознавания было выявлено, что обмануть их всё же можно. Давайте обратимся к нескольким фактам.

Итальянский стартап Cap_able создал коллекцию одежды с узорами, разработанными с помощью алгоритмов ИИ. Эти узоры сбивают с толку системы распознавания лиц, заставляя их воспринимать человека как животное, например зебру или жирафа.

Российский гражданин смог создать алгоритм, проектирующий уникальный макияж. Этот макияж защищает лицо от идентификации системой распознавания. Но этот продукт не появился на рынке, чтобы его не могли использовать в криминальных целях.

Немецкий художник создал одежду, которая имеет принт в виде глаз и ртов, который усложняет распознавание лица человека.

Для предотвращения случаев обмана биометрической системы алгоритм распознавания постоянно совершенствуется. В него внедряются новые функции, например проверка человека перед камерой на предмет действия, чтобы система могла точно определить, что это человек, а не фотография или изображение с экрана телефона. Проверка заключается в том, что система просит пользователя в режиме реального времени совершить некие действия (улыбнуться, подмигнуть), чтобы убедиться, что он является человеком. Помните предложения Сбербанка оплатить покупки улыбкой? Это как раз тот случай.

Биометрические технологии развиваются стремительно. Использование нейронных сетей и машинного обучения позволяет улучшить точность и скорость процесса. В будущем мы можем ожидать появления ещё более точных и удобных систем, которые будут интегрированы в повседневную жизнь. Интеграция биометрии — это не просто мода, а необходимость для обеспечения безопасности и комфорта в современном мире. Несмотря на существующие вызовы, биометрические технологии продолжают совершенствоваться.

Статью подготовила Татьяна Буторина, эксперт в области ИИ компании «Газинформсервис».