Курсовая работа: Биометрические средства идентификации личности

В качестве примера действующей системы контроля доступа на базе распознавания лица можно привести систему распознавания посетителей мест для обналичивания чеков, установленных компанией Mr. Payroll в нескольких штатах США. По свидетельству представителей компании клиенты считают такую процедуру весьма удобной. При первом посещении производится цифровой снимок лица клиента, который передается в сервисный центр. При каждом следующем обращении система сверяет соответствующее изображение с лицом клиента и только после этого производит обналичивание чека. Выше уже упоминалась система распознавания лиц Facelt, разработанная корпорацией Visionics. Она успешно работает на улицах английского города Ньюхем, а также в аэропортах, на крупных стадионах и в торговых центрах США. Технология распознавания лица или множества лиц в сложных сценах Facelt позволяет автоматически обнаружить человеческое присутствие, определить месторасположение, выделить изображение, выполнить идентификацию.

Распознавание лица предусматривает выполнение любой из следующих функций: аутентификация - установление подлинности «один в один», идентификация - поиск соответствия «один из многих».

Система Facelt автоматически оценивает качество изображения для опознания лица и, если необходимо, способна его улучшить. Она также создает изображение лица из сегментов данных, генерирует цифровой код или внутренний шаблон, уникальный для каждого индивидуума. В системе заложен режим слежения за лицами во времени, а также «сжатия» лица до размера 84 байт для использования в смарт-картах, штриховых кодах и других устройствах с ограниченным размером хранения.

Среди признаков лица, используемых для идентификации человека, наиболее устойчивыми и трудно изменяемыми является также признака изображения его кровеносных сосудов. Путем сканирования изображения лица в инфракрасном свете создается уникальная температурная карта лица - термограмма. Идентификация по термограмме обеспечивает показатели, сравнимые с показателями идентификации по отпечаткам пальцев.

2.5 Идентификация но геометрии кисти руки

Метод идентификации пользователей по геометрии руки по своей технологической структуре и уровню надежности вполне сопоставим с методом идентификации личности по отпечатку пальца. Статистическая вероятность существования двух кистей рук с одинаковой геометрией чрезвычайно мала. Но признаки руки меняются с возрастом, а само устройство имеет сравнительно большие размеры.

Математическая модель идентификации по данному параметру требует немного информации - всего 9 байт, что позволяет хранить большой объем записей и быстро осуществлять поиск. Устройства идентификации личности по геометрии руки находят широкое применение. Так, в США устройства для считывания отпечатков ладоней в настоящее время установлены более чем на 8000 объектах. Наиболее популярное устройство Handkey сканирует как внутреннюю, так и боковую сторону ладони, используя для этого встроенную видеокамеру и алгоритмы сжатия. При этом оценивается более 90 различных характеристик, включая размеры самой ладони (три измерения), длину и ширину пальцев, очертания суставов и т. п. Устройства, которые могут сканировать и другие параметры руки, в настоящее время разрабатываются несколькими компаниями, в том числе BioMet Partners, Palmetrics и BTG.

Представителем этого направления разработок СКУД является американская компания Steller Systems, выпускающая терминал Identimat. Для считывания геометрических характеристик кисти ее кладут ладонью вниз на специальную панель. Через прорези в ее поверхности оптические сенсорные ячейки сканируют четыре кольца. Эти ячейки определяют стартовые точки по двум парам пальцев - указательному и среднему, безымянному и мизинцу. Каждый палец сканируется по всей длине, при этом замеряется длина, изгиб и расстояние до «соседа». Если каждое измерение укладывается в определенные допустимые рамки зарегистрированного эталонного набора данных, то результат аутентификации будет для пользователя положительным. Цифровой эталон хранится либо в базе данных, либо в памяти идентификационной карточки. При этом с целью обеспечения защиты данные шифруются.

Рассматриваемый терминал прост в обращении и надежен. Время обработки - всего 1 с; время регистрации - 1,5 мин; вероятность ошибок 1-го рода- 0,01, 2-го рода - 0,015 (т.е. коэффициенты 1 и 1,5% соответственно). Для хранения эталона используется 17 байт памяти.

Отличительной особенностью алгоритма работы этого терминала является наличие так называемых битов качества, которые регулируют рамки допустимых отклонений в зависимости от качества изображения кисти. Однако настораживает тот факт, что у каждого сотого сотрудника могут появиться проблемы с проходом на рабочее место. И каждый стопятидесятый может оказаться чужим.

На базе подобной технологии биометрии японская фирма Mitsubishi Electric построила контрольно-пропускной терминал автономного типа Palm Recognition System. Его отличие от американского прототипа состоит в том, что производится считывание геометрических размеров силуэта кисти руки со сжатыми пальцами, в то время как у американцев пальцы для измерения должны представляться растопыренными. Благодаря такому подходу на результатах оценки биометрических характеристик в японской системе не сказывается появление на ладони ран или грязи. Однако вероятность ошибок 1-го рода также составляет 0,01, но ошибок 2-го рода - 0,000001. Время обработки занимает 2 с, время регистрации при оформлении допуска - 20 с. Память системы позволяет хранить до 220 эталонов.

В настоящее время идентификация пользователей по геометрии руки используется в законодательных органах, международных аэропортах, больницах, иммиграционных службах и т. д. Достоинства идентификации по геометрии ладони сравнимы с достоинствами идентификации по отпечатку пальца с точки зрения надежности, хотя устройство для считывания отпечатков ладоней занимает больше места.

3. Особенности реализации динамических методов биометрического контроля

 

3.1 Идентификация по почерку и динамике подписи

Основой аутентификации личности по почерку и динамике написания контрольных фраз (подписи) является уникальность и стабильность динамики этого процесса для каждого человека, характеристики которой могут быть измерены, переведены в цифровой вид и подвергнуты компьютерной обработке. Таким образом, при аутентификации для сравнения выбирается не продукт письма, а сам процесс.

Разработка аутентификационных автоматов на базе анализа почерка (подписи - как варианта объекта исследования), предназначенных для реализации контрольно-пропускной функции, была начата еще в начале 1970-х г. В настоящее время на рынке представлено несколько эффективных терминалов такого типа.

Подпись - такой же уникальный атрибут человека, как и его физиологические характеристики. Кроме того, это и более привычный для любого человека метод идентификации, 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 способа обработки данных о подписи: простое сравнение с образцом и динамическую верификацию. Первый весьма 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 дает большой процент ошибок. Способ 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, включающую имя пользователя, адрес его электронной почты, должность, текущее время и дату, параметры подписи, содержащие несколько десятков характеристик динамики движения (направление, скорость, ускорение) и другие. Эти данные шифруются, затем для них вычисляется контрольная сумма, и далее все это шифруется еще раз, образуя так называемую биометрическую метку. Для настройки системы вновь зарегистрированный пользователь от пяти до десяти раз выполняет процедуру подписания документа, что позволяет получить усредненные показатели и доверительный интервал. Впервые данную технологию использовала компания РепОр.

Идентификацию по подписи нельзя использовать повсюду, в частности, этот метод не подходит 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 наиболее эффективным, а главное, необременительным и незаметным способом. До сих пор финансовое сообщество не спешило принимать автоматизированные методы идентификации подписи для кредитных карточек и проверки заявления, потому что подписи все еще слишком легко подделать. Это препятствует внедрению идентификации личности по подписи в высокотехнологичные системы безопасности.

Устройства идентификации по динамике подписи используют геометрические или динамические признаки рукописного воспроизведения подписи в реальном масштабе времени. Подпись выполняется пользователем на специальной сенсорной панели, с помощью которой осуществляется преобразование изменений приложенного усилия нажатия на перо (скорости, ускорения) в электрический аналоговый сигнал. Электронная схема преобразует этот сигнал в цифровой вид, приспособленный для машинной обработки. При формировании «эталона» необходимо учитывать, что для одного и того же человека характерен некоторый разброс характеристик почерка от одного акта к другому. Чтобы определить эти флуктуации и назначить рамки, пользователь при регистрации выписывает свою подпись несколько раз. В результате формируется некая «стандартная модель» (сигнатурный эталон) для каждого пользователя, которая записывается в память системы.

В качестве примера реализации такого метода идентификации можно рассматривать систему Automatic Personal Verification System, разработанную американской корпорацией NCR Corp. Эта система на испытаниях продемонстрировала следующие результаты: коэффициент ошибок 1-го рода - 0,015%, 2-го рода - 0,012% (в случае, если злоумышленник не наблюдал процесс исполнения подписи законным пользователем) и 0,25 % (если он наблюдал).

Системы аутентификации по почерку поставляются на рынок, например, фирмами Inforete и De La Rue Systems (США), Thompson T1TN (Франция) и рядом других. Английская фирма Quest Micropad Ltd выпустила устройство QSign, особенностью которого является то, что сигнатурный эталон может храниться как в памяти системы, так и в памяти идентификационной карточки пользователя. Пороговое значение коэффициентов ошибок может изменяться в зависимости от требуемой степени безопасности. Подпись выполняется обычной шариковой ручкой или карандашом на специальной сенсорной панели, входящей в состав терминала.

Основное достоинство подписи по сравнению с использованием, например, дактилоскопии в том, что это распространенный и общепризнанный способ подтверждения своей личности (например, при получении банковских вкладов). Этот способ не вызывает «технологического дискомфорта», как бывает в случае снятия отпечатков пальцев, что ассоциируется с деятельностью правоохранительных органов. В то же время подделка динамики подписи - дело очень трудновыполнимое (в отличие, скажем, от воспроизведения рисунка подписи). Причем благодаря росписи не на бумаге, а на сенсорной панели, значительно затрудняется копирование злоумышленником ее начертания.

Идентификация по ритму работы на клавиатуре основана на измерении временных интервалов между двумя последовательными ударами по клавишам при печатании знаков.

3.2 Идентификация но голосу и особенностям речи

Биометрический подход, связанный с идентификацией голоса, удобен в применении. Однако основным и определяющим недостатком этого подхода является низкая точность идентификации. Например, человек с простудой или ларингитом может испытывать трудности при использовании данных систем. Причинами внедрения этих систем являются повсеместное распространение телефонных сетей и практика встраивания микрофонов в компьютеры и периферийные устройства. В качестве недостатков таких систем можно назвать факторы, влияющие на результаты распознавания: помехи в микрофонах, влияние окружающей обстановки на результаты распознавания (шум), ошибки при произнесении, различное эмоциональное состояние проверяемого в момент регистрации эталона и при каждой идентификации, использование разных устройств регистрации при записи эталонов и идентификации, помехи в низкокачественных каналах передачи данных и т. п.

При рассмотрении проблемы аутентификации по голосу важными вопросами с точки зрения безопасности являются следующие:

- Как бороться против использования магнитофонных записей парольных фраз, перехваченных во время установления контакта законного пользователя с аутентификационным терминалом?

- Как защитить систему от злоумышленников, обладающих способностью к имитации голоса, если им удастся узнать парольную фразу?

Ответом на первый вопрос является генерация системой псевдослучайных паролей, которые повторяются вслед за ней пользователем, а также применение комбинированных методов проверки (дополняя вводом идентификационной карточки или цифрового персонального кода).

Ответ на второй вопрос не так однозначен. Человек вырабатывает свое мнение о специфике воспринимаемого голоса путем оценки некоторых его характерных качеств, не обращая внимание при этом на количественную сторону разнообразных мелких компонент речевого сигнала. Автомат же наоборот, не обладая способностью улавливать обобщенную характеристику голоса, свой вывод делает, основываясь на конкретных параметрах речевого сигнала и производя их точный количественный анализ.

Специфическое слуховое восприятие человека приводит к тому, что безупречное воспроизведение профессиональными имитаторами голосов возможно лишь тогда, когда подражаемый субъект характеризуется ярко выраженными особенностями произношения (интонационной картиной, акцентом, темпом речи и т. д.) или тембра (гнусавостью, шепелявостью, картавостью и т. д.). Именно этим следует объяснить тот факт, что даже профессиональные имитаторы оказываются не в состоянии подражать ординарным, не примечательным голосам.

В противоположность людям распознающие автоматы, свободные от субъективного отношения к воспринимаемым образам, производят аутентификацию (распознавание) голосов объективно, на основе строго детерминированных и априори заданных признаков. Обладая «нечеловеческим» критерием оценки схожести голосов, системы воспринимают голос человека через призму своих признаков. Вследствие этого, чем сложнее и «непонятнее» будет совокупность признаков, по которым автомат распознает голос, тем меньше будет вероятность его обмана. В гоже время, несмотря на то, что проблема имитации очень важна и актуальна с практической точки зрения, она все же далека от окончательного решения. Прежде всего до конца не ясен ответ на вопрос, какие именно параметры речевого сигнала наиболее доступны подражанию и какие из них наиболее трудно поддаются ему.

Выбор параметров речевого сигнала способных наилучшим образом описать индивидуальность голоса является, пожалуй, самым важным этапом при построении систем автоматической аутентификации по голосу. Такие параметры сигнала, называемые признаками индивидуальности, помимо эффективности представления информации об особенностях голоса диктора, должны обладать рядом других свойств. Во-первых, они должны быть легко измеряемы и мало зависеть от мешающих факторов окружающей среды (шумов и помех). Во-вторых, они должны быть стабильными во времени. В-третьих, не должны поддаваться имитации.

Постоянно ведутся работы по повышению эффективности систем идентификации по голосу. Известны системы аутентификации по голосу, где применяется метод совместного анализа голоса и мимики, ибо, как оказалось, мимика говорящего характерна только ему и будет отличаться от говорящего те же слова мимики другого человека.

Разрабатываются комбинированные системы, состоящие из блоков идентификации и верификации голоса. При решении задачи идентификации находится ближайший голос (или несколько голосов) из фонотеки, затем в результате решения задачи верификации подтверждается или опровергается принадлежность фонограммы конкретному лицу. Система практически используется при обеспечении безопасности некоторых особо важных объектов.

В последнее время ведутся активные разработки по усовершенствованию и модификации голосовых систем идентификации личности, поиск новых подходов для характеристики человеческой речи, комбинации физиологических и поведенческих факторов.

Задача повышения надежности распознавания может быть решена за счет привлечения грамматической и семантической информации в системах распознавания речи. Для решения этой задачи разработана (при участии экспертов: лингвистов, рядовых носителей языка) модель входного языка, учитывающая особенности их грамматического и семантического поведения (28 основных грамматических классов, около 300 грамматических разрядов слов), ее компьютерное воплощение - лингвистическая база знаний (ЛБЗ) и лингвистический процессор (ЛП). В состав ЛБЗ входят: обширный грамматический словарь - объемом около 100000 единиц; словари словосочетаний; словари униграмм и лексических биграмм; грамматические таблицы и словарь моделей управления. Программы синтактико-семантического анализа, входящие в состав ЛП, обеспечивают: быстрое отсеивание маловероятных вариантов распознавания (локальный анализ), учет обнаруженных при анализе грамматических событий, характеризующих регулярность грамматической структуры и степень грамматичности предложения в целом или отдельных групп (и тем самым возможность выбора в качестве окончательного результата распознавания неграмматичных, но допустимых в речи вариантов). Для решения многокритериальной задачи выбора окончательного варианта были разработаны специальные эвристики метауровня. Лингвистический модуль (ЛБЗ и ЛП) позволяет повысить надежность акустического и фонетического распознавания с 94-95 до 95-97 %.

Уделяется внимание проблемам автоматизированного формирования и сопровождения ЛБЗ систем распознавания речи (для английского и русского языков): построение тезауруса, коррекция словаря лексических n-грамм на основе синтактико-семантической информации и др. Новые методы, как показывают результаты экспериментов, позволяют повысить надежность распознавания еще на 1 %.

Сегодня идентификация по голосу используется для управления доступом в помещения средней степени секретности, например, лаборатории производственных компаний. Лидерами в разработке таких систем являются компании T-Netix, ITT Nuance, Veritel. В системе фирмы Texas Instruments (TI) парольные фразы состояли из 4-словного предложения, причем каждое слово было односложным. Каждая фраза являлась 84 байтами информации. Время аутентификации составляло 5,3 с. Для предотвращения использования заранее записанного на магнитофон пароля система генерировала слова в произвольной последовательности. Общее время проверки на КПП составляло 15 с на одного человека. Для четырех парольных фраз ошибка 1-го рода составила 0,3 %, 2-го рода - 1 %.

3.3 Идентификация по ритму работы на клавиатуре

Современные исследования показывают, что клавиатурный почерк пользователя обладает некоторой стабильностью, что позволяет достаточно однозначно идентифицировать пользователя. Применяются статистические методы обработки исходных данных и формирования выходного вектора, являющегося идентификатором данного пользователя. В качестве исходных данных используют временные интервалы между нажатием клавиш на клавиатуре и время их удержания. При этом временные интервалы между нажатием клавиш характеризуют темп работы, а время удержания клавиш характеризует стиль работы с клавиатурой - резкий удар или плавное нажатие.

Идентификация пользователя по клавиатурному почерку возможна следующими способами:

- по набору ключевой фразы;

- по набору произвольного текста.

Принципиальное отличие этих двух способов заключается в том, что в первом случае используется ключевая фраза, задаваемая пользователем в момент регистрации его в системе (пароль), а во втором случае используются ключевые фразы, генерируемые системой каждый раз в момент идентификации пользователя. Подразумеваются 2 режима работы:

- обучение;

- идентификация.

На этапе обучения пользователь вводит некоторое число раз предлагаемые ему тестовые фразы При этом рассчитываются и запоминаются эталонные характеристики данного пользователя. На этапе идентификации рассчитанные оценки сравниваются с эталонными, на основании чего делается вывод о совпадении или несовпадении параметров клавиатурного почерка. Выбор текста, на котором выполняется обучение системы, - достаточно важный этап для нормального функционирования системы. Предлагаемые пользователю фразы необходимо подбирать таким образом, чтобы используемые в них символы полностью и равномерно покрывали рабочее поле клавиатуры. Более того, если в процессе обучения системы видно, что статистические характеристики отдельных клавиш имеют существенный разброс, необходимо формировать очередную тестовую фразу таким образом, чтобы уменьшить эту неопределенность. Возможна организация «неявного» процесса обучения системы, когда программа перехватывает весь ввод с клавиатуры и соответственно рассчитывает эталонные характеристики пользователя. Данная процедура достаточно легко организуется практически в любой операционной системе. В DOS для этого используется перехват прерываний от клавиатуры, в Windows - стандартный механизм ловушек (hooks).

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6