Презентацию к данной лекции можно скачать .

Простая идентификация личности. Комбинация параметров лица, голоса и жестов для более точной идентификации. Интеграция возможностей модулей Intel Perceptual Computing SDK для реализации многоуровневой системы информационной безопасности, основанной на биометрической информации.

В данной лекции дается введение в предмет биометрических систем защиты информации, рассматривается принцип действия, методы и применение на практике. Обзор готовых решений и их сравнение. Рассматриваются основные алгоритмы идентификации личности. Возможности SDK по созданию биометрических методов защиты информации.

4.1. Описание предметной области

Существует большое разнообразие методов идентификации и многие из них получили широкое коммерческое применение. На сегодняшний день в основе наиболее распространенных технологий верификации и идентификации лежит использование паролей и персональных идентификаторов ( personal identification number - PIN ) или документов типа паспорта, водительских прав. Однако такие системы слишком уязвимы и могут легко пострадать от подделки, воровства и других факторов. Поэтому все больший интерес вызывают методы биометрической идентификации, позволяющие определить личность человека по его физиологическим характеристикам путем распознания по заранее сохраненным образцам.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

• предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
• ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
• обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
• процесс распознавания, благодаря интуитивности программного и аппаратного интерфейса, понятен и доступен людям любого возраста и не знает языковых барьеров;
• избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
• исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
• организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Кроме того, важным фактором надежности является то, что она абсолютно никак не зависит от пользователя. При использовании парольной защиты человек может использовать короткое ключевое слово или держать бумажку с подсказкой под клавиатурой компьютера. При использовании аппаратных ключей недобросовестный пользователь будет недостаточно строго следить за своим токеном, в результате чего устройство может попасть в руки злоумышленника. В биометрических же системах от человека не зависит ничего. Еще одним фактором, положительно влияющим на надежность биометрических систем, является простота идентификации для пользователя. Дело в том, что, например, сканирование отпечатка пальца требует от человека меньшего труда, чем ввод пароля. А поэтому проводить эту процедуру можно не только перед началом работы, но и во время ее выполнения, что, естественно, повышает надежность защиты. Особенно актуально в этом случае использование сканеров, совмещенных с компьютерными устройствами. Так, например, есть мыши, при использовании которых большой палец пользователя всегда лежит на сканере. Поэтому система может постоянно проводить идентификацию, причем человек не только не будет приостанавливать работу, но и вообще ничего не заметит. В современном мире, к сожалению, продается практически все, в том числе и доступ к конфиденциальной информации. Тем более что человек, передавший идентификационные данные злоумышленнику, практически ничем не рискует. Про пароль можно сказать, что его подобрали, а про смарт-карту, что ее вытащили из кармана. В случае же использования биометрической защиты подобной ситуации уже не произойдет.

Выбор отраслей, наиболее перспективных для внедрения биометрии, с точки зрения аналитиков, зависит, прежде всего, от сочетания двух параметров: безопасности (или защищенности) и целесообразности использования именно этого средства контроля или защиты. Главное место по соответствию этим параметрам, бесспорно, занимают финансовая и промышленная сфера, правительственные и военные учреждения, медицинская и авиационная отрасли, закрытые стратегические объекты. Данной группе потребителей биометрических систем безопасности в первую очередь важно не допустить неавторизованного пользователя из числа своих сотрудников к неразрешенной для него операции , а также важно постоянно подтверждать авторство каждой операции . Современная система безопасности уже не может обходиться не только без привычных средств, гарантирующих защищенность объекта, но и без биометрии. Также биометрические технологии используются для контроля доступа в компьютерных, сетевых системах, различных информационных хранилищах, банках данных и др.

Биометрические методы защиты информации становятся актуальней с каждым годом. С развитием техники: сканеров, фото и видеокамер спектр задач, решаемых с помощью биометрии, расширяется, а использование методов биометрии становится популярнее. Например, банки, кредитные и другие финансовые организации служат для их клиентов символом надежности и доверия. Чтобы оправдать эти ожидания, финансовые институты все больше внимание уделяют идентификации пользователей и персонала, активно применяя биометрические технологии. Некоторые варианты использования биометрических методов:

• надежная идентификация пользователей различных финансовых сервисов, в т.ч. онлайновых и мобильных (преобладает идентификация по отпечаткам пальцев, активно развиваются технологии распознавания по рисунку вен на ладони и пальце и идентификация по голосу клиентов, обращающихся в колл-центры);
• предотвращение мошенничеств и махинаций с кредитными и дебетовыми картами и другими платежными инструментами (замена PIN-кода распознаванием биометрических параметров, которые невозможно похитить, "подсмотреть", клонировать);
• повышение качества обслуживания и его комфорта (биометрические банкоматы);
• контроль физического доступа в здания и помещения банков, а также к депозитарным ячейкам, сейфам, хранилищам (с возможностью биометрической идентификации, как сотрудника банка, так и клиента-пользователя ячейки);
• защита информационных систем и ресурсов банковских и других кредитных организаций.

4.2. Биометрические системы защиты информации

Биометрические системы защиты информации - системы контроля доступа, основанные на идентификации и аутентификации человека по биологическим признакам, таким как структура ДНК, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатка глаза, геометрия и температурная карта лица, отпечаток пальца, геометрия ладони. Также эти методы аутентификации человека называют статистическими методами, так как основаны на физиологических характеристиках человека, присутствующих от рождения и до смерти, находящиеся при нем в течение всей его жизни, и которые не могут быть потеряны или украдены. Часто используются еще и уникальные динамические методы биометрической аутентификации - подпись, клавиатурный почерк, голос и походка, которые основаны на поведенческих характеристиках людей.

Понятие " биометрия " появилось в конце девятнадцатого века. Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы прошлого века. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и совсем недавно. В конце двадцатого века интерес к биометрии значительно вырос благодаря тому, что мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей. Отрасль науки нашла свое применение в разработках новых технологий безопасности. Например, биометрическая система может контролировать доступ к информации и хранилищам в банках, ее можно использовать на предприятиях, занятых обработкой ценной информации, для защиты ЭВМ, средств связи и т. д.

Суть биометрических систем сводится к использованию компьютерных систем распознавания личности по уникальному генетическому коду человека. Биометрические системы безопасности позволяют автоматически распознавать человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам.

Рис. 4.1.

Описание работы биометрических систем:

Все биометрические системы работают по одинаковой схеме. Вначале, происходит процесс записи, в результате которого система запоминает образец биометрической характеристики. Некоторые биометрические системы делают несколько образцов для более подробного запечатления биометрической характеристики. Полученная информация обрабатывается и преобразуется в математический код. Биометрические системы информационной безопасности используют биометрические методы идентификации и аутентификации пользователей. Идентификация по биометрической системы проходит в четыре стадии:

• Регистрация идентификатора - сведение о физиологической или поведенческой характеристике преобразуется в форму, доступную компьютерным технологиям, и вносятся в память биометрической системы;
• Выделение - из вновь предъявленного идентификатора выделяются уникальные признаки, анализируемые системой;
• Сравнение - сопоставляются сведения о вновь предъявленном и ранее зарегистрированном идентификаторе;
• Решение - выносится заключение о том, совпадают или не совпадают вновь предъявленный идентификатор.

Заключение о совпадении/несовпадении идентификаторов может затем транслироваться другим системам (контроля доступа, защиты информации и т. д), которые далее действуют на основе полученной информации.

Одна из самых важных характеристик систем защиты информации, основанных на биометрических технологиях, является высокая надежность , то есть способность системы достоверно различать биометрические характеристики, принадлежащие разным людям, и надежно находить совпадения. В биометрии эти параметры называются ошибкой первого рода ( False Reject Rate , FRR ) и ошибкой второго рода ( False Accept Rate , FAR ). Первое число характеризует вероятность отказа доступа человеку, имеющему доступ , второе - вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Подделать папиллярный узор пальца человека или радужную оболочку глаза очень сложно. Так что возникновение "ошибок второго рода" (то есть предоставление доступа человеку, не имеющему на это право) практически исключено. Однако, под воздействием некоторых факторов биологические особенности, по которым производится идентификация личности, могут изменяться. Например, человек может простудиться, в результате чего его голос поменяется до неузнаваемости. Поэтому частота появлений "ошибок первого рода" (отказ в доступе человеку, имеющему на это право) в биометрических системах достаточно велика. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR . Иногда используется и сравнительная характеристика EER ( Equal Error Rate ), определяющая точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь , с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить "чужого" или пропустить всех "своих".

Не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества. Поэтому важной характеристикой является устойчивость к муляжу, скорость работы и стоимость системы. Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива - это существенный минус. Также важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь , с точностью работы системы.

Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации "обучает" систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. В результате сканирования чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон . Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон . Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC , времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

4.3. Обзор готовых решений

4.3.1. ИКАР Лаб: комплекс криминалистического исследования фонограмм речи

Аппаратно-программный комплекс ИКАР Лаб предназначен для решения широкого круга задач анализа звуковой информации, востребованного в специализированных подразделениях правоохранительных органов, лабораториях и центрах судебной экспертизы, службах расследования летных происшествий, исследовательских и учебных центрах. Первая версия продукта была выпущена в 1993 году и явилась результатом совместной работы ведущих аудиоэкспертов и разработчиков программного обеспечения. Входящие в состав комплекса специализированные программные средства обеспечивают высокое качество визуального представления фонограмм речи. Современные алгоритмы голосовой биометрии и мощные инструменты автоматизации всех видов исследования фонограмм речи позволяют экспертам существенно повысить надежность и эффективность экспертиз. Входящая в комплекс программа SIS II обладает уникальными инструментами для идентификационного исследования: сравнительное исследование диктора, записи голоса и речи которого предоставлены на экспертизу и образцов голоса и речи подозреваемого. Идентификационная фоноскопическая экспертиза основывается на теории уникальности голоса и речи каждого человека. Анатомическое факторы: строение органов артикуляции, форма речевого тракта и ротовой полости, а также внешние факторы: навыки речи, региональные особенности, дефекты и др.

Биометрические алгоритмы и экспертные модули позволяют автоматизировать и формализовать многие процессы фоноскопического идентификационного исследования, такие как поиск одинаковых слов, поиск одинаковых звуков, отбор сравниваемых звуковых и мелодических фрагментов, сравнение дикторов по формантам и основному тону, аудитивные и лингвистические типы анализа. Результаты по каждому методу исследования представляются в виде численных показателей общего идентификационного решения.

Программа состоит из ряда модулей, с помощью которых производится сравнение в режиме "один-к-одному". Модуль "Сравнения формант" основан на термине фонетики - форманте, обозначающий акустическую характеристику звуков речи (прежде всего гласных), связанную с уровнем частоты голосового тона и образующую тембр звука. Процесс идентификации с использованием модуля "Сравнения формант" может быть разделен на два этапа: cначала эксперт осуществляет поиск и отбор опорных звуковых фрагментов, а после того как опорные фрагменты для известного и неизвестного дикторов набраны, эксперт может начать сравнение. Модуль автоматически рассчитывает внутридикторскую и междикторскую вариативность формантных траекторий для выбранных звуков и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Также модуль позволяет визуально сравнить распределения выбранных звуков на скаттерограмме.

Модуль "Сравнение Основного Тона" позволяет автоматизировать процесс идентификации дикторов с помощью метода анализа мелодического контура. Метод предназначен для сравнения речевых образцов на основе параметров реализации однотипных элементов структуры мелодического контура. Для анализа предусмотрено 18 типов фрагментов контура и 15 параметров их описания, включая значения минимума, среднего, максимума, скорости изменения тона, эксцесса, скоса и др. Модуль возвращает результаты сравнения в виде процентного совпадения для каждого из параметров и принимает решение о положительной/отрицательной идентификации или неопределенном результате. Все данные могут экспортироваться в текстовый отчет.

Модуль автоматической идентификации позволяет производить сравнение в режиме "один-к-одному" с использованием алгоритмов:

• Спектрально-форматный;
• Статистика основного тона;
• Смесь Гауссовых распределений;

Вероятности совпадения и различия дикторов рассчитываются не только для каждого из методов, но и для их совокупности. Все результаты сравнения речевых сигналов двух файлах, получаемые в модуле автоматической идентификации, основаны на выделении в них идентификационно значимых признаков и вычислении меры близости между полученными наборами признаков и вычислений меры близости полученных наборов признаков между собой. Для каждого значения этой меры близости во время периода обучения модуля автоматического сравнения были получены вероятности совпадения и различия дикторов, речь которых содержалась в сравниваемых файлах. Эти вероятности были получены разработчиками на большой обучающей выборке фонограмм: десятки тысяч дикторов, различные каналы звукозаписи, множество сессий звукозаписи, разнообразный тип речевого материала. Применение статистических данных к единичному случаю сравнения файл-файл требует учета возможного разброса получаемых значений меры близости двух файлов и соответствующей ей вероятности совпадения/различия дикторов в зависимости от различных деталей ситуации произнесения речи. Для таких величин в математической статистике предложено использовать понятие доверительного интервала. Модуль автоматического сравнения выводит численные результаты с учетом доверительных интервалов различных уровней, что позволяет пользователю увидеть не только среднюю надежность метода, но и наихудший результат, полученный на обучающей базе. Высокая надежность биометрического движка, разработанного компанией ЦРТ, была подтверждена испытаниями NIST (National Institute of Standards and Technology)

Владислав Шаров

Безопасность - это субстанция, которую трудно оценить количественно, поскольку сложно представить себе клиента, жертвующего собственной безопасностью из соображений экономии. Рост террористической угрозы и необходимость совершенствования систем обеспечения безопасности привели к тому, что объем рынка биометрического оборудования в последнее время начал быстро расти, - ожидается, что к 2007 г. он достигнет 7 млрд долл. Крупнейшими заказчиками биометрических систем станут не только коммерческие учреждения, но и государственные службы и ведомства. Особое внимание будет уделяться аэропортам, стадионам и другим объектам, нуждающимся в системах массового контроля посетителей.

Уже в 2006 г. граждане стран Евросоюза станут обладателями так называемых электронных паспортов - документов, построенных на специальной микросхеме, в которой записаны некоторые биометрические данные владельца (например, информация об отпечатках пальцев, радужной оболочке глаза), а также сопутствующие гражданские данные (номера карточки страхования, водительского удостоверения, банковских счетов и т. п.). Область применения таких документов практически неограниченна: их можно использовать как международные удостоверения личности, кредитные карты, медицинские карты, страховые полисы, пропуска - список можно продолжать и продолжать. 20 сентября 2004 г. Президент РФ подписал распоряжение о создании межведомственной группы, которая должна заниматься подготовкой к внедрению паспортов с биометрической информацией. Срок для подготовки пакета документов был дан до 1 января 2006 г.

Но если в повседневной жизни к биометрическим системам нам еще придется привыкать, то в некоторых областях биометрия уже активно используется на протяжении нескольких лет. И одна из таких областей - компьютерная безопасность. Самое распространенное решение на базе биометрических технологий - это идентификация (или верификация) по биометрическим характеристикам в корпоративной сети или при запуске рабочей станции (ПК, ноутбук и т. д.).

Биометрическое распознавание объекта заключается в сравнении физиологических или психологических особенностей этого объекта с его характеристиками, хранящимися в базе данных системы. Главная цель биометрической идентификации заключается в создании такой системы регистрации, которая бы крайне редко отказывала в доступе легитимным пользователям и в то же время полностью исключала несанкционированный вход в компьютерные хранилища информации. По сравнению с паролями и карточками такая система обеспечивает гораздо более надежную защиту, ведь собственное тело нельзя ни забыть, ни потерять.

Если речь идет о защите рабочей станции, то шаблоны биометрических данных (например, отпечатков пальцев) зарегистрированных пользователей находятся в защищенном хранилище непосредственно на этой рабочей станции. После успешного прохождения процедуры биометрической идентификации пользователю предоставляется доступ в операционную систему. В случае корпоративной сети все шаблоны биометрических данных всех пользователей сети хранятся централизованно на специально выделенном сервере аутентификации. При входе в сеть пользователь, проходя процедуру биометрической идентификации, работает непосредственно со специализированным сервером, на котором и происходит проверка предоставляемых идентификаторов. Выделение в структуре корпоративной сети отдельного сервера биометрической аутентификации позволяет строить масштабируемые сетевые решения и хранить на таком сервере конфиденциальную информацию, доступ к которой будет предоставлен только по биометрическому идентифицирующему признаку владельца информации.

При построении корпоративных решений достаточно часто, кроме входа в сеть, процедуры биометрической проверки интегрируются в другие используемые в компании программы, например, в системы управления предприятием, различные офисные приложения, корпоративное ПО и т. д. При таком подходе необходимые для идентификации данные всех пользователей централизованно сохраняются на сервере аутентификации, а сам пользователь освобождается от необходимости запоминать пароли для всех используемых программ или постоянно носить с собой различные карточки.

Кроме того, достаточно широкое распространение получили средства криптографической защиты, в которых доступ к ключам шифрования предоставляется только после биометрической идентификации их владельца. Надо отметить, что в сфере компьютерной безопасности шаблон используемой биометрической характеристики, как правило, подвергается одностороннему преобразованию, т. е. из него нельзя путем обратной процедуры восстановить отпечаток пальца или рисунок радужной оболочки глаза.

Методы аутентификации

Как известно, аутентификация подразумевает проверку подлинности субъекта, которым в принципе может быть не только человек, но и программный процесс. Вообще говоря, аутентификация индивидов возможна при предъявлении информации, хранящейся в разной форме. Аутентификация позволяет обоснованно и достоверно разграничить права доступа к информации, находящейся в общем пользовании. Однако, с другой стороны, возникает проблема обеспечения целостности и достоверности этой информации. Пользователь должен быть уверен, что получает доступ к информации из заслуживающего доверия источника и что данная информация не была изменена без соответствующих санкций. Поиск совпадения "один к одному" (по одному атрибуту) обычно называют верификацией. Она отличается высокой скоростью и предъявляет минимальные требования к вычислительной мощности компьютера. Поиск же "один ко многим" называется идентификацией.

Биометрические технологии аутентификации можно разделить на две большие категории - физиологические и психологические. К первой относятся методы, основанные на физиологической (статической) характеристике человека, т. е. неотъемлемой, уникальной характеристике, данной ему от рождения. Здесь анализируются такие признаки, как черты лица, структура глаза (сетчатки или радужной оболочки), параметры пальцев (папиллярные линии, рельеф, длина суставов и т. д.), ладонь (ее отпечаток или топография), форма руки, рисунок вен на запястье или тепловая картина.

К группе психологических относят так называемые динамические методы, которые основываются на поведенческой (динамической) характеристике человека. Иными словами, они используют особенности, характерные для подсознательных движений в процессе воспроизведения какого-либо действия. К таким характеристикам относятся голос человека, особенности его подписи, динамические параметры письма, особенности ввода текста с клавиатуры и т. д.

Любая биометрическая система позволяет распознавать некий шаблон и устанавливать аутентичность конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя. Логически биометрическую систему (рис. 1) можно разделить на два модуля: регистрации и идентификации. Модуль регистрации отвечает за то, чтобы система научилась идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации биометрические датчики сканируют его необходимые физиологические или поведенческие характеристики, создавая их цифровое представление. Специальный модуль обрабатывает это представление с тем, чтобы выделить характерные особенности и сгенерировать более компактное и выразительное представление, называемое шаблоном. Для изображения лица такими характерными особенностями могут быть размер и относительное расположение глаз, носа и рта. Шаблон для каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации отвечает за распознавание человека. На этапе идентификации биометрический датчик регистрирует характеристики человека, идентификация которого проводится, и преобразует эти характеристики в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученный шаблон сравнивается с хранимым, с тем чтобы определить, соответствуют ли эти шаблоны друг другу. При использовании в процессе аутентификации технологии идентификации отпечатков пальцев имя пользователя вводится для регистрации, а отпечаток пальца заменяет пароль. Эта технология использует имя пользователя в качестве указателя для получения учетной записи пользователя и проверки соответствия "один к одному" между шаблоном считанного при регистрации отпечатка и сохраненным ранее шаблоном для данного имени пользователя. В другом случае введенный при регистрации шаблон отпечатка пальца сопоставляется со всем набором сохраненных шаблонов.

Статические методы

По отпечатку пальца

В основе этого метода лежит уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах у каждого человека (рис. 2). Отпечатки пальцев - наиболее точная, дружественная к пользователю и экономичная биометрическая характеристика из всех, используемых в компьютерных системах идентификации. Устраняя для пользователей потребность в паролях, технология распознавания отпечатков пальцев сокращает число обращений в службу поддержки и снижает расходы на сетевое администрирование.

Обычно системы для распознавания отпечатков пальцев делят на два типа: для идентификации, или AFIS (Automatic Fingerprint Identification Systems) и для верификации. В первом случае используются отпечатки всех десяти пальцев.

Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Существуют два основополагающих алгоритма распознавания отпечатков пальцев: по отдельным деталям (характерным точкам) и по рельефу всей поверхности пальца. Соответственно в первом случае устройство регистрирует только некоторые участки, уникальные для конкретного отпечатка, и определяет их взаимное расположение. Во втором случае обрабатывается изображение всего отпечатка. В современных системах все чаще используется комбинация этих двух способов, что позволяет избежать недостатков обоих и повысить достоверность идентификации.

Единовременная регистрация отпечатка пальца человека на оптическом сканере занимает не слишком много времени. ПЗС-камера, выполненная в виде отдельного устройства или встроенная в клавиатуру, делает снимок отпечатка пальца. Затем с помощью специальных алгоритмов полученное изображение преобразуется в уникальный "шаблон" - карту микроточек этого отпечатка, которые определяются имеющимися в нем разрывами и пересечениями линий. Этот шаблон (а не сам отпечаток) затем шифруется и записывается в базу данных для аутентификации сетевых пользователей. В одном шаблоне хранится от нескольких десятков до сотен микроточек. При этом пользователи могут не беспокоиться о неприкосновенности своей частной жизни, поскольку сам отпечаток пальца не сохраняется и его нельзя воссоздать по микроточкам.

Преимущество ультразвукового сканирования - в возможности определить требуемые характеристики на грязных пальцах и даже через тонкие резиновые перчатки. Стоит отметить, что современные системы распознавания нельзя обмануть даже свежеотрубленными пальцами (микросхема измеряет физические параметры кожи).

Вероятность ошибки при идентификации пользователя намного меньше, чем у других биометрических методов. Качество распознавания отпечатка и возможность его правильной обработки алгоритмом сильно зависят от состояния поверхности пальца и его положения относительно сканирующего элемента. Разные системы предъявляют различные требования к этим двум параметрам. Характер требований, в частности, зависит от применяемого алгоритма.

По геометрии руки

В этой технологии оценивается несколько десятков различных характеристик, включая размеры самой ладони в трех измерениях, длину и ширину пальцев, очертания суставов и т. п. С помощью специального устройства (рис. 3), состоящего из камеры и нескольких подсвечивающих диодов (включаясь по очереди, они дают разные проекции ладони), строится трехмерный образ кисти руки. В плане надежности идентификация по геометрии кисти сравнима с идентификацией по отпечатку пальца, хотя устройство для считывания отпечатков ладоней занимает больше места.

Рис. 3. Идентификация по геометрии кисти.

По расположению вен на лицевой стороне ладони

С помощью инфракрасной камеры считывается рисунок вен на лицевой стороне ладони или кисти руки, полученная картинка обрабатывается и по схеме расположения вен формируется цифровая свертка.

По геометрии лица

Идентификация человека по лицу, без сомнения, - самый распространенный способ распознавания в обычной жизни. Но в плане технической реализации она представляет собой более сложную (с математической точки зрения) задачу, нежели распознавание отпечатков пальцев, и требует более дорогостоящей аппаратуры (цифровой видео- или фотокамеры и платы захвата видеоизображения). После получения изображения система анализирует параметры лица (например, расстояние между глазами и носом). У этого метода есть один существенный плюс: для хранения данных об одном образце идентификационного шаблона требуется совсем немного памяти. А все потому, что, как выяснилось, человеческое лицо можно "разобрать" на относительно небольшое количество участков, неизменных у всех людей. Например, для вычисления уникального шаблона, соответствующего конкретному человеку, требуется всего от 12 до 40 характерных участков.

При построении трехмерного образа лица человека на нем выделяются контуры бровей, глаз, носа, губ и т. д., вычисляется расстояние между ними и строится не просто образ, а еще и множество его вариантов на случаи поворота лица, наклона, изменения выражения. Число образов варьируется в зависимости от целей применения данного способа (для аутентификации, верификации, удаленного поиска на больших территориях и т. д.). Большинство алгоритмов позволяет компенсировать наличие у индивида очков, шляпы и бороды. Для этой цели обычно используется сканирование лица в инфракрасном диапазоне.

По радужной оболочке глаза

Довольно надежное распознавание обеспечивают системы, анализирующие рисунок радужной оболочки глаза человека. Дело в том, что эта часть человеческого организма весьма стабильна. Она практически не меняется в течение всей жизни, не зависит от одежды, загрязнений и ран. Заметим также, что оболочки правого и левого глаза по рисунку существенно различаются.

При распознавании по радужной оболочке различают активные и пассивные системы. В системах первого типа пользователь должен сам настроить камеру, передвигая ее для более точной наводки. Пассивные системы проще в использовании, поскольку камера в них настраивается автоматически. Высокая надежность этого оборудования позволяет применять его даже в исправительных учреждениях.

Преимущество сканеров для радужной оболочки состоит в том, что они не требуют от пользователя сосредоточиться на цели, потому что образец пятен на радужной оболочке находится на поверхности глаза. Фактически видеоизображение глаза можно отсканировать на расстоянии менее метра.

По сетчатке глаза

Метод идентификации по сетчатке глаза получил практическое применение сравнительно недавно - где-то в середине 50-х годов теперь уже прошлого века. Именно тогда было доказано, что даже у близнецов рисунок кровеносных сосудов сетчатки не совпадает. Для того, чтобы зарегистрироваться в специальном устройстве, достаточно посмотреть в глазок камеры менее минуты. За это время система успевает подсветить сетчатку и получить обратно отраженный сигнал. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен первоначальных характерных точек, информация о которых усредняется и сохраняется в кодированном файле.

К недостаткам подобных систем следует в первую очередь отнести психологический фактор: не всякому человеку приятно смотреть в неведомое темное отверстие, где что-то светит в глаз. К тому же смотреть надо очень аккуратно, так как подобные системы, как правило, чувствительны к неправильной ориентации сетчатки. Сканеры для сетчатки глаза получили большое распространение для доступа к сверхсекретным системам, поскольку гарантируют один из самых низких процентов отказа в доступе для зарегистрированных пользователей и почти нулевой процент ошибок.

По термограмме лица

В основе данного способа аутентификации лежит уникальность распределения на лице артерий, снабжающих кровью кожу, которые выделяют тепло. Для получения термограммы используются специальные камеры инфракрасного диапазона. В отличие от распознавания по геометрии лица, данный метод позволяет различать даже близнецов.

Динамические методы

По голосу

Это одна из старейших технологий, но в настоящее время ее развитие ускорилось, так как предполагается широко использовать ее в "интеллектуальных зданиях". Существует достаточно много способов построения кода идентификации по голосу; как правило, это различные сочетания частотных и статистических характеристик голоса. Здесь могут оцениваться такие параметры, как высота тона, модуляция, интонация и т. п. В отличие от распознавания внешности, данный метод не требует дорогостоящей аппаратуры - достаточно звуковой платы и микрофона.

Идентификация по голосу удобна, но в то же время не так надежна, как другие биометрические методы. Например, человек с простудой может столкнуться с трудностями при использовании таких систем. Голос формируется из комбинации физиологических и поведенческих факторов, поэтому основная проблема, связанная с этим биометрическим подходом, - это точность идентификации. В настоящее время идентификация по голосу используется для управления доступом в помещение средней степени безопасности.

По рукописному почерку

Как оказалось, подпись - это такой же уникальный атрибут человека, как и его физиологические характеристики. Кроме того, метод идентификации по подписи более привычен для любого человека, поскольку он, в отличие от снятия отпечатков пальцев, не ассоциируется с криминальной сферой.

Одна из перспективных технологий аутентификации основана на уникальности биометрических характеристик движения человеческой руки во время письма. Обычно выделяют два метода обработки данных о подписи: простого сравнения с образцом и динамической верификации. Первый из них очень ненадежен, так как основан на обычном сравнении введенной подписи с хранящимися в базе данных графическими образцами. Из-за того, что подпись не может быть всегда одинаковой, этот метод работает с большим процентом ошибок. Метод динамической верификации требует намного более сложных вычислений и позволяет в реальном времени фиксировать параметры процесса подписи, такие, как скорость движения руки на разных участках, сила давления и длительность различных этапов подписи. Это дает гарантии того, что подпись не сможет подделать даже опытный графолог, поскольку никто не в состоянии в точности скопировать поведение руки владельца подписи.

Пользователь, используя стандартный дигитайзер и ручку, имитирует свою обычную подпись, а система считывает параметры движения и сверяет их с теми, что были заранее введены в базу данных. При совпадении образа подписи с эталоном система прикрепляет к подписываемому документу информацию об имени пользователя, адрес его электронной почты, должность, текущее время и дату, параметры подписи, включающие несколько десятков характеристик динамики движения (направление, скорость, ускорение) и другие. Эти данные шифруются, затем для них вычисляется контрольная сумма, и все это шифруется еще раз, образуя так называемую биометрическую метку. Для настройки системы вновь зарегистрированный пользователь выполняет процедуру подписания документа от пяти до десяти раз, что позволяет получить усредненные показатели и доверительный интервал. Впервые данную технологию использовала компания PenOp.

Идентификацию по подписи нельзя использовать повсюду - в частности, этот метод проблематично применять для ограничения доступа в помещения или для доступа в компьютерные сети. Однако в некоторых областях, например, в банковской сфере, а также всюду, где происходит оформление важных документов, проверка правильности подписи может стать самым эффективным, а главное, необременительным и незаметным способом.

По клавиатурному почерку

Метод в целом аналогичен вышеописанному, но вместо росписи в нем используется некое кодовое слово (если используется личный пароль пользователя, такую аутентификацию называют двухфакторной), и не требуется никакого специального оборудования, кроме стандартной клавиатуры. В качестве основной характеристики, по которой строится свертка для идентификации, выступает динамика набора кодового слова.

Сравнение методов

Для сравнения различных методов и способов биометрической идентификации используются статистические показатели - вероятность ошибки первого рода (не пустить в систему "своего") и ошибки второго рода (пустить в систему "чужого"). Сортировать и сравнивать описанные выше биометрические методы по показаниям ошибок первого рода очень сложно, так как они сильно разнятся для одних и тех же методов по причине сильной зависимости от оборудования, на котором они реализованы. Тем не менее наметились два лидера - аутентификация по отпечаткам пальцев и по радужной оболочке глаза.

Решения, использующие дактилоскопические методы

Как отмечают эксперты, к настоящему времени компьютерные дактилоскопические системы достигли такого совершенства, что позволяют правильно идентифицировать человека по его отпечаткам пальцев более чем в 99% случаев. Конкурс, проведенный Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) министерства торговли США, выявил тройку призеров среди таких систем. Специалисты NIST провели всестороннее тестирование 34 представленных на рынке систем идентификации по отпечаткам пальцев, разработанных 18 различными компаниями. Финансировалось исследование министерством юстиции США в рамках программы интеграции систем идентификации по отпечаткам пальцев, используемых в ФБР и в министерстве внутренней безопасности США.

Для тестирования систем использовался набор из 48 105 комплектов отпечатков пальцев, принадлежащих 25 309 человекам. Наилучшие (и примерно одинаковые) результаты показали системы, выпускаемые японской компанией NEC, французской Sagem и американской Cogent. Исследование показало, в частности, что процент ошибок для различных систем существенно зависит от того, сколько отпечатков пальцев берется у конкретного человека для идентификации. Рекордный результат составил 98,6% при идентификации по отпечатку одного пальца, 99,6% - по двум и 99,9% - по четырем и более пальцам.

На рынке появляются все новые и новые системы, основанные на таком методе идентификации. Так, компания SecuGen (http://www.secugen.com), специализирующаяся на безопасности, предлагает оборудование и ПО, позволяющее применять дактилоскопическую идентификацию в сетях под управлением Windows. Пользователю достаточно приложить палец к сенсору, чтобы программа его опознала и определила уровень допуска. Сканирующий сенсор, используемый в системе, обходится разрешающей способностью в 500 dpi. В настоящее время система способна работать под управлением Windows NT/2000 и Windows Server 2003. Приятным нововведением, облегчающим авторизацию, стала возможность сопоставлять отпечаткам разных пальцев пользователя разные же регистрационные записи.

Выпускаются сегодня и клавиатуры, и мыши со встроенным сканером отпечатков пальцев (рис. 4). Так, корпорация Microsoft (http://www.microsoft.com) предлагает комплект Microsoft Optical Desktop with Fingerprint Reader (клавиатура плюс мышь со считывателем отпечатков пальцев). Клавиатура Optical Desktop with Fingerprint Feature USB имеет мультимедийные клавиши, пять программируемых кнопок и колесико Tilt Wheеl, которым можно прокручивать текст и по вертикали, и по горизонтали. Беспроводная мышь Wireless IntelliMouse Explorer поставляется вместе с отдельным USB-сканером Fingerprint Reader, отличается заметно увеличившимся временем работы и также оснащена колесиком Tilt Wheel.

Рис. 4. Мышь со сканером.

Однако тот факт, что Microsoft освоила выпуск мышей и клавиатур со встроенными сканерами отпечатков пальцев, пока не значит, что нельзя запустить Windows, не пройдя биометрическую идентификацию. В настоящее время корпорация просто следует общей тенденции. А дальше - как знать.

А вот в Casio Computer разработан прототип ЖК-дисплея со встроенным сканером отпечатков пальцев. Устройство, имеющее диагональ 1,2 дюйма, предназначено для мобильных телефонов. Сканеры отпечатков пальцев, как правило, выполняются на ПЗС-матрицах, которые захватывают изображение, или на базе массива конденсаторных датчиков, емкость которых изменяется в соответствии с характером рисунка. В конструкции же дисплея Casio используется слой оптических датчиков на прозрачной подложке толщиной 0,7 мм, которая, в свою очередь, размещается поверх обычного ЖК-экрана. Как объясняют в Casio, ПЗС-датчики плохо считывают отпечатки с испачканных пальцев, а конденсаторные - если кожа слишком сухая. По утверждению представителей компании, ее оптические датчики указанных недостатков лишены.

На "биометрическом фронте" активно работают и отечественные компании. Одно из основных направлений деятельности компании "ЦентрИнвест Софт" (http://www.centreinvest.com) - "биометрия для бизнеса" (bio2b). Отметим, что компания имеет лицензии Гостехкомиссии РФ и ФАПСИ на выполнение работ в области защиты информации и использование средств криптографической защиты, а также лицензию ФСБ на право работы с документами, содержащими сведения, составляющие государственную тайну. Биометрические решения "ЦентрИнвест Софт" можно подразделить по назначению на две большие группы: биометрическая защита информационных ресурсов и биометрическая идентификация при ограничении физического доступа. Для защиты информационных ресурсов компания предлагает как собственные разработки, так и продукты других (российских и зарубежных) компаний.

Так, программно-аппаратное решение bio2b BioTime предназначено для создания системы контроля и учета реального рабочего времени персонала. Оно также поставляет руководству оперативную информацию об отсутствующих сотрудниках. Решение состоит из программно-аппаратного комплекса BioTime (оборудование для биометрической аутентификации, сервер хранения учетных записей и базы данных событий, ПО для регистрации прихода/ухода сотрудников, автоматического создания отчетов и их рассылки) и набора услуг (поставка и настройка оборудования и ПО, сопровождение системы, обучение пользователей и системных администраторов).

BioTime работает следующим образом. На контрольном пункте устанавливается ПК с биометрическим сканером и клиентским ПО. Приходя на работу, сотрудник прикладывает палец к окошку сканера биометрической аутентификации. Система опознает работника в соответствии с его учетной записью в базе данных и регистрирует событие. По окончании рабочего дня выполняется аналогичная процедура. Процесс сканирования и распознавания занимает 1-2 с. Помимо ПК на местах аутентификации, сервера базы данных и ПО BioTime, в состав комплекса входят биометрические сканеры отпечатков пальцев U-Match Book или U-Match Mouse компании BioLink Technologies (http://www.biolink.ru), сертифицированные Гостехкомиссией и Госстандартом РФ. Заметим, что данные устройства обладают функциями защиты от муляжей и "мертвых" пальцев.

Другое решение, bio2b BioVault, представляет собой программно-аппаратный комплекс для защиты конфиденциальной информации, хранящейся на ПК, от несанкционированного доступа (использования, искажения, хищения). Он сочетает в себе технологии биометрической аутентификации пользователей по отпечаткам пальцев и программные средства шифрования информации. В комплекс входят сканеры отпечатков пальцев BioLink U-Match Book или BioLink U-Match Mouse, клиентское ПО BioLink Authentication Center для аутентификации пользователей при входе в сеть Microsoft Windows (поддерживаются домены Windows NT/2000, Active Directory) и Novell NetWare, а также система шифрования конфиденциальной информации BioVault компании SecurIT (http://www.securit.ru). Последняя позволяет создавать и использовать защищенные логические диски, представляющие собой специальные файлы-контейнеры на жестком, съемном или сетевом диске, где информация хранится в зашифрованном виде и недоступна для посторонних даже при изъятии диска или компьютера.

Не остаются в стороне от биометрии и гранды компьютерной индустрии. Начиная с 1999 г., когда IBM (http://www.ibm.com) анонсировала первый в отрасли ПК со встроенной подсистемой безопасности, корпорация фактически устанавливает стандарты безопасности для других производителей ПК. Будучи основателем организации Trusted Computing Group (http://www.trustedcomputinggroup.org), занимающейся разработкой отраслевых стандартов безопасности, IBM уделяет особое внимание созданию новаторских и самых защищенных ПК в отрасли. В октябре прошлого года корпорация представила первый ноутбук ThinkPad T42 со встроенным сканером отпечатков пальцев. Теперь в это семейство входит модель, которая не только упрощает доступ к закрытым ресурсам (например, к личной и финансовой информации, Web-сайтам, документам и электронной почте), но и обеспечивает высокий уровень защиты данных с помощью новых средств биометрического контроля и встроенной подсистемы безопасности.

В первых "биометрических" ноутбуках IBM ThinkPad сканер отпечатков пальцев работает совместно с подсистемой безопасности Embedded Security Subsystem, образуя дополнительный рубеж защиты, органично встроенный в систему. Сканер отпечатков пальцев расположен на подставке под запястья, под курсорным блоком (рис. 5). Для входа в систему, вызова приложений, доступа к Web-сайтам или к базам данных пользователю достаточно провести пальцем по небольшому горизонтальному датчику. Процесс сканирования занимает всего несколько секунд; таким образом, удобство применения сочетается с максимальным уровнем защиты, доступным в стандартных ноутбуках. Сканер отпечатков в ThinkPad фиксирует больше данных, чем традиционные датчики изображений, поскольку он сканирует большую площадь поверхности пальца, исключая тем самым ошибки при идентификации.

IBM также усовершенствовала свою аппаратно-программную систему Embedded Security Subsystem, выпустив обновленную версию ПО Client Security Software Version 5.4 с дополнительным компонентом защиты Secure Password Manager. В новой версии упрощены процессы установки и применения, кроме того, это ПО впервые поставляется в предустановленном виде. Новая версия поддерживает идентификацию по отпечаткам пальцев и по сложным паролям, причем оба метода идентификации могут использоваться и совместно, и как альтернатива друг другу. Новое ПО и встроенная микросхема защиты интегрированы со сканером отпечатков пальцев, что обеспечивает защиту важнейшей информации (в том числе ключей шифрования, электронных реквизитов и паролей) и предотвращает несанкционированное использование ноутбука.

Отметим, что система безопасности Embedded Security Subsystem - это один из ключевых компонентов набора технологий IBM ThinkVantage, который упрощает развертывание, подключение, защиту и поддержку ноутбуков ThinkPad и настольных ПК ThinkCentre. В свою очередь, сканер отпечатков пальцев - лишь один из компонентов целого комплекса средств безопасности IBM. В этот комплекс входят серверы, ОС, средства идентификации, связующее ПО, Интернет-конфиденциальность, сетевой доступ, информационные хранилища, средства системного управления, а также консалтинговые решения. Комплекс защищает информацию от угроз со стороны хакеров, вирусов и червей, от электронного спама, от проблем, связанных с использованием новых беспроводных технологий, а также обеспечивает соответствие требованиям правительственных нормативных актов по информационной безопасности.

IBM также стала авторизованным реселлером ПО компании Utimaco (http://www.utimaco.com), которое обеспечивает полное шифрование всего содержимого жесткого диска. Эта функция защищает ноутбук от несанкционированного использования в случае его кражи или утери. Utimaco Safeguard Easy - это первый продукт для полного шифрования дисков, полностью совместимый с технологией IBM Rescue and Recovery из набора ThinkVantage, которая в автоматическом режиме обеспечивает резервное копирование/восстановление содержимого всего жесткого диска, гарантируя защиту от потери данных в случае отказа ОС. По имеющейся информации, в 2005 г. корпорация расширит использование биометрических решений безопасности, о которых было объявлено ранее, оснастив встроенными сканерами отпечатка пальца другие модели ноутбуков ThinkPad и предложив новые средства сканирования отпечатка пальца для настольных ПК ThinkCentre и ноутбуков ThinkPad.

Сканирование радужной оболочки глаза либо распознавание голоса при входе на секретный объект уже давно перестало быть только элементом шпионских фильмов. Биометрические системы защиты со временем становятся всё надежнее и доступнее, что дает повод обратить внимание на этот спектр технологий.

Методы биометрической аутентификации

Для начала немного терминологии. Аутентификация - это процедура проверки подлинности с помощью считывания определенных параметров (как пароль или подпись) и сравнения их со значением в некой базе данных (пароль, введенный при регистрации, образцы подписи и т.д.). Биометрическая аутентификация происходит с использованием в качестве ключа биологических свойств, которые обладают уникальностью и поддаются измерению.

Достоинства этой группы методов лежат на поверхности: потерять, похитить или подделать параметр-ключ сложнее, чем пароль или карточку, ведь это свойство человека, которые всегда при нём.

Биометрическая аутентификация разделяется на два типа:

1. Статическая , где используются постоянные в течение жизни свойства (рисунок отпечатка пальца, узор сетчатки или радужной оболочки глаза и т.д.).
2. Динамическая , где используются приобретённые свойства человека (особенности выполнения привычных действий: движения, речь, подчерк).

Можно выделить и третий тип - комбинированная аутентификация, который является сочетанием первых двух и не имеет собственных отличительных черт.

Статические методы

На основании распознавания стабильных (относительно) и уникальных параметров человеческого тела создано большое разнообразие методов аутентификации с разными характеристиками.

Динамические методы

Способов аутентификации на основании приобретённых черт разработано меньше, и по надёжности и достоверности они уступают большинству статических. В то же время, ценовая характеристика динамических методов и простота в применении добавляют им привлекательности.

Системы биометрической защиты

Независимо от того, какой метод аутентификации используется, все они служат одной цели: отличить человека или группу людей с разрешенным доступом от всех остальных.

Применение в повседневной жизни

В быту биометрические технологии встречаются все чаще. В первую очередь в смартфоне, пожизненном спутнике современного человека, выполнима реализация сразу нескольких методов подтвердить личность владельца:

Постоянно улучшаются не только технологии считывания, но и алгоритмы распознавания.

Уже выпущены модели со сканерами сетчатки и радужной оболочки глаза, но пока эти технологии нельзя назвать совершенными, т.к. есть информация, что их относительно просто обмануть.

Те же способы можно использовать для защиты доступа к информации на других гаджетах и ПК, к приборам в «умном доме». В продаже уже можно найти дверные замки, где вместо ключа служит палец, и рынок биометрических технологий для быта продолжает активно развиваться. Не смотря на постоянные инновации и усовершенствования других направлений, на данный момент, дактилоскопический метод является самым проработанным, распространённым и подходящим для персонального использования.

Применение в системах управления и контроля доступом (СКУД)

Существует множество предприятий, вход на территорию которых разрешен только определенному кругу лиц. Обычно они имеют ограждение, охрану и пропускные пункты. На пропускных пунктах находятся:

• котроллер (управляющий элемент, принимающий решение разрешить ли доступ);
• считыватель (сенсорный элемент, который воспринимает идентификаторы);
• идентификаторы (ключи для получения доступа) у всех, кто должен пройти внутрь.

С точки зрения организации защитной системы, значение имеет количество проходящих контроль людей, допустимый уровень ошибок и устойчивость к обману.

Основанные на биометрических признаках (в качестве идентификаторов) системы в этом смысле хорошо себя зарекомендовали. При необходимости максимально строгого контроля используют наиболее надёжные методы (аутентификация по сетчатке, радужной оболочке, отпечатку пальца), иногда их комбинацию. Для рядовых предприятий (где основная цель - определить, присутствует ли рабочий на месте и сколько времени) подходят менее надежные, но более простые в исполнении решения (голосовая аутентификация и прочие).

Производители оборудования для биометрической защиты

Крупнейшие компании на рынке:

• BioLink (Россия) выпускает системы с использованием комбинированных методов аутентификации, например BioLink U-Match 5.0 - сканер отпечатков пальцев со встроенным считывателем магнитных и/или чиповых карт.

• ZKTeco (Китай) распространяет недорогие устройства, которые производят управление доступом и учет времени работы для заводов, финансовых и государственных учреждений. Используются отпечатки пальцев и геометрия лица.

• Ekey biometric systems (Австрия) - европейский лидер, производит дактилоскопические сканеры, которые для большей точности применяют тепловой и радиочастотный анализ.

Кражи идентификационных данных вызывают все большую обеспокоенность в обществе - по данным Федеральной комиссии по торговле США, жертвами хищения идентифицирующих сведений ежегодно становятся миллионы, а «кража личности» стала самой распространенной жалобой потребителей. В цифровую эпоху традиционных методов аутентификации - паролей и удостоверений личности - уже недостаточно для борьбы с хищением идентификационных сведений и обеспечения безопасности. «Суррогатные репрезентации» личности легко забыть где-либо, потерять, угадать, украсть или передать.

Биометрические системы распознают людей на основе их анатомических особенностей (отпечатков пальцев, образа лица, рисунка линий ладони, радужной оболочки, голоса) или поведенческих черт (подписи, походки). Поскольку эти черты физически связаны с пользователем, биометрическое распознавание надежно в роли механизма, следящего, чтобы только те, у кого есть необходимые полномочия, могли попасть в здание, получить доступ к компьютерной системе или пересечь границу государства. Биометрические системы также обладают уникальными преимуществами - они не позволяют отречься от совершенной транзакции и дают возможность определить, когда индивидуум пользуется несколькими удостоверениями (например, паспортами) на разные имена. Таким образом, при грамотной реализации в соответствующих приложениях биометрические системы обеспечивают высокий уровень защищенности.

Правоохранительные органы уже больше века в своих расследованиях пользуются биометрической аутентификацией по отпечаткам пальцев, а в последние десятилетия происходит быстрый рост внедрения систем биометрического распознавания в правительственных и коммерческих организациях во всем мире. На рис. 1 показаны некоторые примеры. Хотя многие из этих внедрений весьма успешны, существуют опасения по поводу незащищенности биометрических систем и потенциальных нарушений приватности из-за несанкционированной публикации хранимых биометрических данных пользователей. Как и любой другой аутентификационный механизм, биометрическую систему может обойти опытный мошенник, располагающий достаточным временем и ресурсами. Важно развеивать эти опасения, чтобы завоевать доверие общества к биометрическим технологиям.

Принцип действия биометрической системы

Биометрическая система на этапе регистрации записывает образец биометрической черты пользователя с помощью датчика - например, снимает лицо на камеру. Затем из биометрического образца извлекаются индивидуальные черты - например, минуции (мелкие подробности линий пальца) - с помощью программного алгоритма экстракции черт (feature extractor). Система сохраняет извлеченные черты в качестве шаблона в базе данных наряду с другими идентификаторами, такими как имя или идентификационный номер. Для аутентификации пользователь предъявляет датчику еще один биометрический образец. Черты, извлеченные из него, представляют собой запрос, который система сравнивает с шаблоном заявленной личности с помощью алгоритма сопоставления. Он возвращает рейтинг соответствия, отражающий степень схожести между шаблоном и запросом. Система принимает заявление, только если рейтинг соответствия превышает заранее заданный порог.

Уязвимости биометрических систем

Биометрическая система уязвима для двух видов ошибок (рис. 2). Когда система не распознает легитимного пользователя, происходит отказ в обслуживании, а когда самозванец неверно идентифицируется в качестве авторизованного пользователя, говорят о вторжении. Для таких сбоев существует масса возможных причин, их можно поделить на естественные ограничения и атаки злоумышленников.

Естественные ограничения

В отличие от систем аутентификации по паролю, которые требуют точного соответствия двух алфавитно-цифровых строк, биометрическая аутентификационная система полагается на степень схожести двух биометрических образцов, а поскольку индивидуальные биометрические образцы, полученные в ходе регистрации и аутентификации, редко идентичны, то, как показано на рис. 3, биометрическая система может делать ошибки аутентификации двух видов. Ложное несоответствие происходит, когда два образца от одного и того же индивидуума имеют низкую схожесть и система не может их сопоставить. Ложное соответствие происходит, когда два образца от разных индивидуумов имеют высокое подобие и система некорректно объявляет их совпадающими. Ложное несоответствие ведет к отказу в обслуживании легитимного пользователя, тогда как ложное соответствие может привести к вторжению самозванца. Поскольку ему не надо применять какие-то специальные меры для обмана системы, такое вторжение называют атакой нулевого усилия. Большая часть исследований в области биометрии за последние пятьдесят лет была сосредоточена на повышении точности аутентификации - на минимизации ложных несоответствий и соответствий.

Атаки злоумышленников

Биометрическая система также может дать сбой в результате злоумышленных манипуляций, которые могут проводиться через инсайдеров, например сисадминов, либо путем прямой атаки на системную инфраструктуру. Злоумышленник может обойти биометрическую систему, если вступит в сговор с инсайдерами (или принудит их), либо воспользуется их халатностью (например, невыходом из системы после завершения транзакции), либо выполнит мошеннические манипуляции с процедурами регистрации и обработки исключений, которые изначально были разработаны для помощи авторизованным пользователям. Внешние злоумышленники также могут вызвать сбой в биометрической системе посредством прямых атак на пользовательский интерфейс (датчик), модули экстракции черт или сопоставления либо на соединения между модулями или базу шаблонов.

Примеры атак, направленных на системные модули и их межсоединения: трояны, «человек посередине» и атаки воспроизведения. Поскольку большинство видов таких атак также применимы к системам аутентификации по паролю, существует ряд контрмер наподобие криптографии, отметок времени и взаимной аутентификации, которые позволяют предотвратить или минимизировать эффект таких вторжений.

Две серьезные уязвимости, которые заслуживают отдельного внимания в контексте биометрической аутентификации: атаки подделки на пользовательский интерфейс и утечка из базы шаблонов. Эти две атаки имеют серьезное негативное влияние на защищенность биометрической системы.

Атака подделки состоит в предоставлении поддельной биометрической черты, не полученной от живого человека: пластилиновый палец, снимок или маска лица, реальный отрезанный палец легитимного пользователя.

Фундаментальный принцип биометрической аутентификации состоит в том, что, хотя сами биометрические признаки не являются секретом (можно тайно получить фото лица человека или отпечаток его пальца с предмета или поверхности), система тем не менее защищена, так как признак физически привязан к живому пользователю. Успешные атаки подделки нарушают это базовое предположение, тем самым серьезно подрывая защищенность системы.

Исследователи предложили немало методов определения живого состояния. Например, путем верификации физиологических характеристик пальцев или наблюдения за непроизвольными факторами, такими как моргание, можно удостовериться в том, что биометрическая особенность, зарегистрированная датчиком, действительно принадлежит живому человеку.

Утечка из базы шаблонов - это ситуация, когда информация о шаблоне легитимного пользователя становится доступной злоумышленнику. При этом повышается опасность подделки, так как злоумышленнику становится проще восстановить биометрический рисунок путем простого обратного инжиниринга шаблона (рис. 4). В отличие от паролей и физических удостоверений личности, краденый шаблон нельзя просто заменить новым, так как биометрические признаки существуют в единственном экземпляре. Краденые биометрические шаблоны также можно использовать для посторонних целей - например, для тайной слежки за человеком в различных системах или для получения приватной информации о его здоровье.

Защищенность биометрического шаблона

Важнейший фактор минимизации рисков безопасности и нарушения приватности, связанных с биометрическими системами, - защита биометрических шаблонов, хранящихся в базе данных системы. Хотя эти риски можно до некоторой степени уменьшить за счет децентрализованного хранения шаблонов, например на смарткарте, которую носит с собой пользователь, подобные решения нецелесообразны в системах типа US-VISIT и Aadhaar, которым нужны средства дедупликации.

Сегодня существует немало методов защиты паролей (в их числе шифрование, хэширование и генерация ключей), однако базируются они на предположении, что пароли, которые пользователь вводит на этапе регистрации и аутентификации, идентичны.

Требования к защищенности шаблона

Основная трудность при разработке схем защиты биометрического шаблона состоит в том, чтобы достигнуть приемлемого компромисса между тремя требованиями.

Необратимость. Злоумышленнику должно быть затруднительно вычислительным путем восстановить биометрические черты из сохраненного шаблона либо создать физические подделки биометрического признака.

Различимость. Схема защиты шаблона не должна ухудшать точность аутентификации биометрической системой.

Отменяемость. Должна быть возможность из одних и тех же биометрических данных создать несколько защищенных шаблонов, которые нельзя будет связать с этими данными. Это свойство не только позволяет биометрической системе отзывать и выдавать новые биометрические шаблоны в случае компрометации базы данных, но и предотвращает перекрестное сопоставление между базами данных, за счет чего сохраняется приватность данных о пользователе.

Методы защиты шаблонов

Имеется два общих принципа защиты биометрических шаблонов: трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы.

В случае трансформации биометрических черт (рис. 5, а ) защищенный шаблон получен за счет применения необратимой функции трансформации к оригиналу шаблона. Такая трансформация обычно основана на индивидуальных характеристиках пользователя. В процессе аутентификации система применяет ту же функцию трансформации к запросу, и сопоставление происходит уже для трансформированного образца.

Биометрические криптосистемы (рис. 5, б ) хранят только часть информации, полученной из биометрического шаблона, - эта часть называется защищенным эскизом (secure sketch). Хотя его самого недостаточно для восстановления оригинального шаблона, он все же содержит необходимое количество данных для восстановления шаблона при наличии другого биометрического образца, похожего на полученный при регистрации.

Защищенный эскиз обычно получают путем связывания биометрического шаблона с криптографическим ключом, однако защищенный эскиз - это не то же самое, что биометрический шаблон, зашифрованный с помощью стандартных методов. При обычной криптографии зашифрованный шаблон и ключ расшифровки - это две разные единицы, и шаблон защищен, только если защищен и ключ. В защищенном шаблоне же инкапсулируются одновременно и биометрический шаблон, и криптографический ключ. Ни ключ, ни шаблон нельзя восстановить, имея только защищенный эскиз. Когда системе предоставляют биометрический запрос, достаточно похожий на шаблон, она может восстановить и оригинальный шаблон, и криптоключ с помощью стандартных методов распознавания ошибок.

Исследователи предложили два основных метода генерации защищенного эскиза: нечеткое обязательство (fuzzy commitment) и нечеткий сейф (fuzzy vault). Первый можно использовать для защиты биометрических шаблонов, представленных в виде двоичных строк фиксированной длины. Второй полезен для защиты шаблонов, представленных в виде наборов точек.

За и против

Трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы имеют свои «за» и «против».

Сопоставление в схеме с трансформацией черт часто происходит напрямую, и возможна даже разработка функций трансформации, не меняющих характеристик исходного пространства признаков. Однако бывает сложно создать удачную функцию трансформации, необратимую и терпимую к неизбежному изменению биометрических черт пользователя со временем.

Хотя для биометрических систем существуют методы генерации защищенного эскиза, основанные на принципах теории информации, трудность состоит в том, чтобы представить эти биометрические черты в стандартизованных форматах данных наподобие двоичных строк и наборов точек. Поэтому одна из актуальных тем исследований - разработка алгоритмов, преобразующих оригинальный биометрический шаблон в такие форматы без потерь значащей информации.

Методы fuzzy commitment и fuzzy vault имеют и другие ограничения, в том числе неспособность генерировать много несвязанных шаблонов из одного и того же набора биометрических данных. Один из возможных способов преодоления этой проблемы - применение функции трансформации черт к биометрическому шаблону до того, как она будет защищена с помощью биометрической криптосистемы. Биометрические криптосистемы, которые объединяют трансформацию с генерацией защищенного эскиза, называют гибридными.

Головоломка приватности

Нерасторжимая связь между пользователями и их биометрическими чертами порождает обоснованные опасения по поводу возможности раскрытия персональных данных. В частности, знание информации о хранимых в базе биометрических шаблонах можно использовать для компрометации приватных сведений о пользователе. Схемы защиты шаблонов до некоторой степени могут снизить эту угрозу, однако многие сложные вопросы приватности лежат за рамками биометрических технологий. Кто владеет данными - индивидуум или провайдеры сервиса? Сообразно ли применение биометрии потребностям в безопасности в каждом конкретном случае? Например, следует ли требовать отпечаток пальца при покупке гамбургера в фастфуде или при доступе к коммерческому Web-сайту? Каков оптимальный компромисс между безопасностью приложения и приватностью? Например, следует ли разрешать правительствам, предприятиям и другим лицам пользоваться камерами наблюдения в публичных местах, чтобы тайно следить за законной деятельностью пользователей?

На сегодня удачных практических решений для подобных вопросов нет.

Биометрическое распознавание обеспечивает более надежную аутентификацию пользователей, чем пароли и удостоверяющие личность документы, и является единственным способом обнаружения самозванцев. Хотя биометрические системы не являются абсолютно надежными, исследователи сделали значительные шаги вперед по пути идентификации уязвимостей и разработки мер противодействия им. Новые алгоритмы для защиты биометрических шаблонов частично устраняют опасения по поводу защищенности систем и приватности данных пользователя, но понадобятся дополнительные усовершенствования, прежде чем подобные методы будут готовы к применению в реальных условиях.

Анил Джейн ([email protected]) - профессор факультета компьютерных наук и инженерного проектирования Мичиганского университета, Картик Нандакумар ([email protected]) - научный сотрудник сингапурского Института инфокоммуникационных исследований.

Anil K. Jain, Kathik Nandakumar, Biometric Authentication: System Security and User Privacy. IEEE Computer, November 2012, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

Замечание 1

Биометрический принцип является одним из самых надежных способов аутентификации пользователя. Данный принцип использует некоторые стабильные биометрические показатели человека, например, ритм нажимания клавиш клавиатуры, рисунок хрусталика глаза, отпечатки пальцев и др. Для снятия биометрических показателей необходимо использование специальных устройств, которые должны быть установлены на компьютерах высших уровней защиты. Проверка ритма работы на клавиатуре при вводе информации производится на обычной клавиатуре компьютера и по результатам проведенных в этой области экспериментов является достаточно стабильным и надежным. Даже при подглядывании за работой пользователя, набирающего ключевую фразу, не будет гарантирована идентификация злоумышленника при его попытке скопировать все действия при наборе фразы.

Сегодня для защиты от НСД к информации все чаще используют биометрические системы идентификации .

Характеристики, которые используются в биометрических системах, являются неотъемлемыми качествами каждого пользователя и поэтому не могут быть утеряны или подделаны.

Биометрические системы защиты информации построены на идентификации следующих характеристик:

• отпечатков пальцев;
• характеристик речи;
• радужной оболочки глаза;
• изображения лица;
• рисунка ладони руки.

Идентификация по отпечаткам пальцев

Идентификация по радужной оболочке глаза

Уникальной биометрической характеристикой каждого пользователя является радужная оболочка глаза. На изображение глаза, которое выделяется из изображения лица, накладывается специальная маска штрих-кодов. В результате получают матрицу, индивидуальную для каждого человека.

Специальные сканеры для распознания по радужной оболочке глаза подключаются к компьютеру.

Идентификация по изображению лица

Идентификация человека по лицу происходит на расстоянии.

При идентификации по лицу учитывается его форма, цвет и цвет волос. К важным признакам относятся также координаты точек лица в местах, которые соответствуют смене контраста (нос, глаза, брови, рот, уши и овал).

Замечание 2

На данном этапе развития информационных технологий экспериментируют выдачу новых загранпаспортов, микросхема которых хранит цифровую фотографию владельца.

Идентификация по ладони руки

При идентификации по ладони руки используются биометрические характеристики простой геометрии руки – размеров и формы, а также контролируются некоторые информационные знаки на тыльной стороне руки (узоры расположения кровеносных сосудов, складки на сгибах между фалангами пальцев).

Сканеры идентификации по ладони руки устанавливаются в некоторых банках, аэропортах и на атомных электростанциях.