Биоме́трия или биометри́я (биометрическое распознавание) (от «жизнь» и — измеряю) — автоматическое распознавание индивидов, основанное на их поведенческих и биологических характеристиках. Термин индивид в рамках автоматического распознавания относится только к человеку. Прикладное использование биометрии для автоматического распознавания — частный случай биометрии как биологической статистикиГОСТ ISO/IEC 2382-37-2016 Информационные технологии (ИТ). Словарь. Часть 37. Биометрия п. 37.01.03. Термин биометрия в области физической и информационной безопасности стал использоваться в 1980-х гг., в 1970-х гг. использовался термин автоматическая идентификация личностиГОСТ Р 54412-2019 (ISO/IEC TR 24741:2018) Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Общие положения и примеры применения. Введение.
С помощью биометрии происходит распознавание людей по одной или более физическим или поведенческим чертам (трёхмерная фотография лица и/или тела, образец голоса, отпечатки пальцев, рисунок вен руки, группа крови, специальное фото роговицы глаза и т.д.). В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением (широко распространено в США, а также в России — отпечатки пальцев).
История
В 1859 году британский колониальный служащий в Индии Уильям Гершель ввёл практику идентификации контрагентов по договорным обязательствам из числа индийцев (поскольку для белого европейца все они выглядели на одно лицо, а их имена звучали одинаково, что нередко приводило к путанице и усложняло работу колониальных чиновников) по отпечаткам пальцев и ладоней, которые те оставляли при заключении сделок. В доработанном Фрэнсисом Гальтоном в конце 1880-х гг. виде метод идентификации личности по отпечаткам пальцев применяется полицейскими структурами по сей день.
Но поскольку система Гершеля не являлась собственно биометрической (поскольку у него отсутствовали инструменты, которые бы позволяли точно измерять микроскопическое расстояние между линиями пальцевых узоров, сверка контрольных отпечатков производилась на глаз), практиковалась весьма ограниченно и только для весьма специфических целей, отцом биометрии принято считать французского криминалиста Альфонса Бертильона, который в начале 1880-х гг., установив постоянство антропометрических параметров взрослых людей, добился введения во Франции первой биометрической системы оперативного учёта преступников. Взяв за основу уже существовавшую систему учёта преступников, созданную Эженом Видоком и основанную на словесном описании внешности преступника, Бертильон дополнил её точными измерениями, которые позволяли сузить круг поиска вплоть до конкретного индивида. Система Бертильона позволяла каталогизировать и категоризировать имевшиеся в полицейской картотеке учётные карточки на преступных элементов, благодаря чему процесс установления личности неопознанного преступника значительно упростился. Исходно она состояла из пяти измеренных биометрических показателей: высоты и ширины головы, длины среднего пальца, длины стопы левой ноги, длины локтевой кости, в сочетании с картотекой фотопортретов преступников анфас и в профиль для идентификации лиц злоумышленников свидетелями (последнее из указанных изобретений Бертильона применяется полицейскими структурами по всему миру по сей день). Система Бертильона среди прочего позволяла безошибочно установить подлинную личность мошенников и различных проходимцев, присвоивших себе чужое имя или пользовавшихся вымышленными именами.
Основные принципы Биометрические данные можно разделить на два основных класса:
Физиологические — относятся к форме тела. В качестве примера можно привести: отпечатки пальцев, распознавание лица, ДНК, ладонь руки, сетчатка глаза, запах, голос. Поведенческие — связаны с поведением человека. Например, походка и речь. Иногда для этого класса биометрии используется термин .
Определения
Основные определения, используемые в сфере биометрических приборов:
Универсальность — каждый человек должен обладать измеряемой характеристикой. Уникальность — насколько хорошо человек отделяется от другого с биометрической точки зрения. Постоянство — мера того, в какой степени выбранные биометрические черты остаются неизменными во времени (например, в процессе старения). Взыскания — простота осуществления измерения. Производительность — точность, скорость и надёжность используемых технологий. Приемлемость — степень достоверности технологии. Устранение — простота использования замены.
Биометрическая система может работать в двух режимах: Верификация — сравнение один к одному с биометрическим шаблоном. Проверяет, что человек тот, за кого он себя выдает. Верификация может быть осуществлена по смарт-карте, имени пользователя или идентификационному номеру. Идентификация — сравнение один ко многим: после «захвата» биометрических данных идет соединение с биометрической базой данных для определения личности. Идентификация личности проходит успешно, если биометрический образец уже есть в базе данных.
Первое частное и индивидуальное применение биометрической системы называлось регистрацией. В процессе регистрации биометрическая информация от индивида сохранялась. В дальнейшем биометрическая информация регистрировалась и сравнивалась с информацией, полученной ранее. Обратите внимание: если необходимо, чтобы биометрическая система была надежна, очень важно, чтобы хранение и поиск внутри самих систем были безопасными.
Первая часть (сенсор) — промежуточная связь между реальным миром и системой; он должен получить все необходимые данные. В большинстве случаев это изображения, но сенсор может работать и с другими данными в соответствии с желаемыми характеристиками.
Вторая часть (блок) осуществляет все необходимые предварительные процессы: она должна удалить все «лишнее» с сенсора (датчика) для увеличения чувствительности на входе (например, удаление фоновых шумов при распознавании голоса)
В третьей части (третьем блоке) извлекаются необходимые данные. Это важный шаг, так как корректные данные нуждаются в извлечении оптимальным путём. Вектор значений или изображение с особыми свойствами используется для создания шаблона. Шаблон — это синтез (совокупность) релевантных характеристик, извлечённых из источника. Элементы биометрического измерения, которые не используются в сравнительном алгоритме, не сохраняются в шаблоне, чтобы уменьшить размер файла и защитить личность регистрируемого, сделав невозможным воссоздание исходных данных по информации из шаблона.
Регистрация, представленная шаблоном, просто хранится в карте доступа или в базе данных биометрической системы, или в обоих местах сразу. Если при попытке входа в систему было получено совпадение, то полученный шаблон передается к сравнителю (какому-либо алгоритму сравнения), который сравнивает его с другими существующими шаблонами, оценивая разницу между ними с использованием определённого алгоритма (например, — расстояние Хемминга — число позиций цифр в двух одинаковой длины кодовых посылках (отправленной и полученной), в которых соответствующие цифры отличаются). Сравнивающая программа анализирует шаблоны с поступающими, а затем эти данные передаются для любого специализированного использования (например, вход в охраняемую зону, запуск программы и т. д.).
Описание Используемые показатели эффективности биометрических систем: Коэффициент ложного приёма (FAR), или коэффициент ложного совпадения (FMR) FAR — коэффициент ложного пропуска, вероятность ложной идентификации, то есть вероятность того, что система биоидентификации по ошибке признает подлинность (например, по отпечатку пальца) пользователя, не зарегистрированного в системе FMR — вероятность, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных. Коэффициент ложного отклонения (FRR), или коэффициент ложного несовпадения (FNMR) FRR — коэффициент ложного отказа доступа — вероятность того, что система биоидентификации не признает подлинность отпечатка пальца зарегистрированного в ней пользователя. FNMR — вероятность того, что система ошибётся в определении совпадений между входным образцом и соответствующим шаблоном из базы данных. Система измеряет процент верных входных данных, которые были приняты неправильно. Рабочая характеристика системы, или относительная рабочая характеристика (ROC) График ROC — это визуализация компромисса между характеристиками FAR и FRR. В общем случае сравнивающий алгоритм принимает решение на основании порога, который определяет, насколько близко должен быть входной образец к шаблону, чтобы считать это совпадением. Если порог был уменьшен, то будет меньше ложных несовпадений, но больше ложных приёмов. Соответственно, высокий порог уменьшит FAR, но увеличит FRR. Линейный график свидетельствует о различиях для высокой производительности (меньше ошибок — реже возникают ошибки). Равный уровень ошибок (коэффициент EER), или коэффициент переходных ошибок (CER) — это коэффициенты, при которых обе ошибки (ошибка приёма и ошибка отклонения) эквивалентны. Значение EER может быть с лёгкостью получено из кривой ROC. EER — это быстрый способ сравнить точность приборов с различными кривыми ROC. В основном, устройства с низким EER наиболее точны. Чем меньше EER, тем более точной будет система. Коэффициент отказа в регистрации (FTE или FER) — коэффициент, при котором попытки создать шаблон из входных данных безуспешны. Чаще всего это вызвано низким качеством входных данных. Коэффициент ошибочного удержания (FTC) — в автоматизированных системах это вероятность того, что система не способна определить биометрические входные данные, когда они представлены корректно. Ёмкость шаблона — максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.
Так как чувствительность биометрических приборов увеличивается, то FAR уменьшается, а FRR увеличивается.
Задачи и проблемы
Конфиденциальность и разграничение Данные, полученные во время биометрической регистрации, могут использоваться с целями, на которые зарегистрированный индивид не давал согласия (не был осведомлён).
Опасность для владельцев защищённых данных В случае, когда воры не могут получить доступ к охраняемой собственности, существует возможность выслеживания и покушения на носителя биометрических идентификаторов с целью получения доступа. Если что-либо защищено биометрическим устройством, владельцу может быть нанесен необратимый ущерб, который, возможно, будет стоить больше самой собственности. Например, в 2005 году малайзийские угонщики отрезали палец владельцу Мерседес-Бенц S-класса при попытке угнать его машинуBBC News: Malaysia car thieves steal finger Another report, giving more credence to the story: .
Использование биометрических данных потенциально уязвимо для мошенничества: биометрические данные так или иначе оцифровываются. Мошенник может подключиться к шине, ведущей от сканера к обрабатывающему устройству, и получить полную информацию о сканируемом объекте. Затем мошеннику даже не понадобится живой человек, потому что, точно так же подключившись к шине, он сможет проводить все операции от лица отсканированного человека, не задействуя сканер.
Биометрические данные с возможностью отмены Преимуществом паролей над биометрией является возможность их смены. Если пароль был украден или потерян, его можно отменить и заменить новой версией. Это становится невозможным в случае с некоторыми вариантами биометрии. Если параметры чьего-либо лица были украдены из базы данных, то их невозможно отменить либо выдать новые. Биометрические данные с возможностью отмены являются тем самым путём, который должен включить в себя возможность отмены и замены биометрии. Первыми его предложили Ratha и др.N. K. Ratha, J. H. Connell, and R. M. Bolle, "Enhancing security and privacy in biometrics-based authentication systems, " IBM systems Journal, vol. 40, pp. 614—634, 2001.