Биометрия

Выявление физических характеристик так же стара, как человечество. Признавая людей их голоса или внешности, и выдает людей, взяв на себя их вид, широко известно в классической раз. Усилия найти физические характеристики, что точно идентифицировать людей относятся Bertillion черепных карты, отпечатки пальцев, ДНК и выборки. Использование такой функции для выявления людей, для компьютера в идеале устранения ошибок в подлинности.

Биометрия является автоматизированной оценки биологических или поведенческих особенностей, которые позволяют выявлять личности. Когда пользователь приводится отчет, система управления принимает ряд измерений, что определить, что пользователю приемлемого уровня ошибки. Когда пользователь получает доступ в систему биометрического механизм аутентификации проверяет личность. Это значительно проще, чем определить пользователя, поскольку не требуется поиска. Сравнение с известными данными по заявленной идентифицировать личность пользователя либо подтвердить или отклонить претензии. Общие характеристики отпечатков пальцев, речевых характеристик, глаз, лицевых особенностей, и клавиши динамики.

Отпечатки пальцев

Отпечатки пальцев могут сканироваться оптически, но камеры нужны громоздкие. А capacitative метод использует различия в электрических зарядов в whorls на пальце для выявления тех частей пальцем касаясь фишку и эти вопросы. Данных преобразуется в граф, в котором хребтов представлены вершины и вершины, соответствующие прилегающие хребты связаны. Каждая вершина имеет ряд приближающихся длина соответствующего хребта. На данный момент определения соответствия становится проблема график соответствия. Эта проблема аналогична классической графике isomorphism проблемы, но из-за неточности в измерениях, диаграммы, полученные от пальцев могут иметь различные число краев и вершины. Таким образом, соответствие алгоритма является приблизительным.

Голоса

Подлинности с помощью голоса, которая также называется оратором проверки или речи, предполагает признание оратора голос характеристики или устной информации, проверки. Бывший использует статистические методы для проверки гипотезы о том, что оратором личности, как утверждали. Эта система впервые обучение по фиксированной передачи фраз или phonemes, которые могут быть объединены. Для аутентификации либо оратор говорит передачи повторяет фразу или слово (или набор слов), состоящий из уроков phonemes. Словесные проверки информации касается содержания высказываний. Система запрашивает ряд вопросов, таких, как "Какова ваша девичья фамилия?" и "В каком городе Вы родились?" Затем она проверяет, что ответы говорят такие же, как ответы в своей базе данных. Основное различие заключается в том, что оратор проверки методы оратор - зависит, однако словесные методы проверки информации являются выступавших независимыми, опираясь только на содержание ответов.

Глазами

Подлинности в глаза характеристики использует радужке и сетчатке. Текстуры в радужки уникальны для каждого человека. Таким образом, одна проверка подход является сравнение моделей и статистически ли различия случайная .. Второй подход заключается в том, чтобы соотнести изображения с использованием статистических испытаний, чтобы, если они совпадают. Retinal сканирует полагаться на уникальность модели, сделанные кровеносных сосудов в задней части глаза. Это требует лазерного beaming на сетчатке, которая является весьма вмешательство. Этот метод обычно используется только в самых надежных местах.

Сталкивается с

Лицом признания состоит из нескольких шагов. Во-первых, в условиях находится. Если пользователь места лица в определенном состоянии (например, с отдыха ее подбородок на поддержку), то проблема становится несколько легче. Однако лицевого функции, такие как волосы и очки может сделать признание труднее. Методы для этого включать использование нейронных сетей и шаблонов. В результате изображение затем сравнению с соответствующими изображения в базе данных. Корреляция зависит от различия в освещение между текущее изображение и ссылка образа, искажение, в "шум", и мнение лица. Связь механизм должен быть "обучены." Несколько различных методов корреляции были использованы, с разной степенью успеха. Альтернативный подход состоит в том, чтобы сосредоточить внимание на лицевых особенностей, таких, как расстояние между носом и подбородком, и угол линией, проведенной от одного к другому.

Нажатие клавиш

Клавиш динамики требует подписи основывается на клавиши промежутки времени, давления клавиш, клавиши срок, и когда ключ обрушился (на краю или в середине). Это подпись считается уникальным в том же порядке, что письменные подписей являются уникальными. Клавиш признание может быть статической и динамической. Статические признание делается один раз, в момент аутентификации и, как правило, предполагает ввод определенной фиксированной или известные строки. После аутентификации был завершен, злоумышленник может захватить связи (или захватить терминал) без обнаружения. Динамические признание сделали в ходе сессии, так вышеупомянутого нападения невозможно. Однако, подписи должны быть выбраны таким образом, что различия в индивидуальной сессии не вызывают аутентификации на провал. Например, клавиши промежутки может значительно изменяться, и динамический признание механизм должен учитывать это обстоятельство. Статистика полученная от пользователя ввода затем запустить с помощью статистических испытаний (которая может отменить некоторые данные как недействительные, в зависимости от метода используется), что составляет приемлемый разница в данных.

Комбинации

Некоторые исследователи объединил некоторые описанные выше методы для повышения точности биометрической аутентификации. Три ученых, в сочетании звуков голоса и движения губ с изображение. Ученые описывают "руководитель модуль" для melding голос и лицо с признанием успеха ставке 99,5%. Результаты показывают, что более высокий уровень точности может быть обеспечен, чем когда только один характерный используется.

Осторожность

Поскольку меры биометрических характеристик личности, люди склонны полагать, что нападавшие не ставят, как на уполномоченных пользователей, что использование систем биометрии. Два предположения лежат в этом убеждений. Первый заключается в том, что биометрические устройства точно условий, в которых оно используется. Например, если сканер отпечатков пальцев находится в стадии наблюдения, с его сканировать маску другого лица, пальцев будут обнаружены. Но если это не под наблюдением, такой трюк может не быть обнаружены и несанкционированный пользователь может получить доступ. Вторая предпосылка заключается в том, что передачи с биометрического устройства к компьютеру анализ процесса защищен от неумелого обращения. В противном случае можно регистрировать законным подлинности и воспроизвести его впоследствии для получения доступа.