Автор Анна Евкова
Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Средства аутентификации по радужной оболочке глаза

Содержание:

Введение

Идея использования биометрических параметров человека в целях идентификации личности по праву принадлежит писателям-фантастам (Роберт Хайнлайн, Айзек Азимов и др.).
На сегодняшний день наиболее распространенными и доказавшими свою практичность являются три метода: распознавание по отпечаткам пальцев, радужной оболочке или сетчатке глаз и по чертам лица.
Не следует путать данные системы с системами биометрической идентификации, каковыми являются, к примеру, системы распознавания лиц водителей и биометрические средства учёта рабочего времени. Биометрические системы аутентификации работают в активном, а не пассивном режиме и почти всегда подразумевают авторизацию. Хотя данные системы не идентичны системам авторизации, они часто используются совместно (например, в дверных замках с проверкой отпечатка пальца).
Цель нашей работы рассмотреть принцип работы и использования биометрического средства идентификации личности по радужной оболочке глаза.

Основные сведения

Биометрические системы аутентификации - системы аутентификации, использующие для удостоверения личности людей их биометрические данные. Биометрическая аутентификация - процесс доказательства и проверки подлинности заявленного пользователем имени, через предъявление пользователем своего биометрического образа и путем преобразования этого образа в соответствии с заранее определенным протоколом аутентификации.
Биометрия, или биологическая статистика - научная отрасль на стыке биологии и вариационной статистики, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях (как при планировании количественных экспериментов, так и при обработке экспериментальных данных и наблюдений) в биологии, медицине, здравоохранении и эпидемиологии.
Биометрия - уникальная, измеримая характеристика человека для автоматической идентификации или верификации. Термин «автоматически» означает, что биометрические технологии должны распознавать или верифицировать человека быстро и автоматически, в режиме реального времени. Идентификация с помощью биометрических технологий предполагает сравнение ранее внесенного биометрического образца с вновь поступившими биометрическими данными. Все биометрические системы работают практически по одинаковой схеме.
Биометрия предлагает быстрый, удобный, точный, надежный и не очень дорогой способ идентификации с огромным количеством самых разнообразных применений. Нет такой единственной биометрической технологии, которая подошла бы для всех нужд. Все биометрические системы имеют свои преимущества и недостатки. Есть, однако, общие черты, которые делают биометрические технологии полезными. Во-первых, любая система должна быть основана на характеристике, которая является различимой и уникальной. Например, на протяжении века, правоохранительные органы использовали отпечатки пальцев для идентификации людей. Есть большое количество научных данных, подтверждающих идею, что не бывает двух одинаковых отпечатков пальцев. Технология, такая как идентификация, по руке, применялась долгие годы, а такие технологии как идентификации по радужной оболочке глаза или по характеристикам лица теперь получают достаточно большое распространение. Некоторые новые биометрические технологии могут быть очень точными, но могут потребовать дополнительных данных для подтверждения их уникальности. Другой аспект - насколько «дружелюбна» каждая технология. Процесс должен быть быстрым и простым, как, например, встать перед видеокамерой, сказать несколько слов в микрофон или дотронуться до сканера отпечатков пальцев. Основным преимуществом биометрических технологий является быстрая и простая идентификация без причинения каких-либо неудобств человеку.

История

Истоки биометрических технологий намного древнее, чем можно предположить по их футуристическому образу. Еще создатели Великих Пирамид в Древнем Египте признавали преимущества идентификации рабочих по заранее записанным телесным характеристикам. Египтяне явно опередили свое время, так как в течение последующих четырех тысяч лет в этой области практически ничего нового не происходило. Только в конце 19 века начали появляться системы, использующие отпечатки пальцев и прочие физические характеристики для идентификации людей.

Биометрия сложилась в XIX веке - главным образом благодаря трудам Фрэнсиса Гальтона и Карла Пирсона. В 1920-1930-х годах крупный вклад в развитие биометрии внес Рональд Фишер.
Идея использования биометрических параметров человека в целях идентификации личности по праву принадлежит писателям-фантастам (Роберт Хайнлайн, Айзек Азимов и др.). Первые прототипы биометрических систем контроля доступа появились в середине 70-х годов прошедшего столетия. Их отличала громоздкость, невысокая техническая надёжность и очень высокая цена, последнее обусловливала крайне ограниченную область применения этих систем, которые были доступны только крупным корпорациям и государственным службам. Этот недостаток, тем не менее, сыграл в судьбе БСКД очень важную роль - помог им выжить. Корпорации и государство, вложившие в разработку этих систем огромные, по тем временам, средства, были вынуждены поддерживать дальнейшие работы по совершенствованию технологической и аппаратной частей систем.
На середину 80-х годов XX века приходится следующий скачок интереса к БСКД. Вызван он был ликвидацией ряда недостатков систем предыдущего поколения и прорыву в области технологий, в частности этому способствовало появление на рынке компактных сканирующих устройств. Значительное уменьшение цены устройств в разы расширило рынок и привлекло к себе внимание владельцев среднего бизнеса и банков. На этот же период приходится и формирование основным функциональных «обязанностей» биометрических систем. Если раньше их применяли исключительно в качестве самостоятельных устройств контроля доступа ко всему чему только можно, то теперь они стали одной из составляющих комплексных систем обеспечения безопасности, обеспечивая идентификацию субъекта в рамках общей концепции безопасности, а именно распознавание личности.
 

Преимущества и недостатки

Преимущества метода. Статистическая надёжность алгоритма. Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров, при этом физический контакт человека с устройством не происходит. Радужная оболочка защищена от повреждений — а значит, не будет изменяться во времени. Так же, возможно использовать высокое количество методов, защищающих от подделки.

Недостатки метода. Цена системы, основанной на радужной оболочке выше цены системы, основанной на распознавании пальца или на распознавании лица. Низкая доступность готовых решений.

Технологии

Технология распознавания радужной оболочки глаза была разработана для того, чтобы свести на нет навязчивость сканирования сетчатки глаза, при котором используются инфракрасные лучи или яркий свет. Ученые также провели ряд исследований, которые показали, что сетчатка глаза человека может меняться со временем, в то время как радужная оболочка глаза остается неизменной. И самое главное, что невозможно найти два абсолютно идентичных рисунка радужной оболочки глаза, даже у близнецов. Для получения индивидуальной записи о радужной оболочке глаза черно-белая камера делает 30 записей в секунду. Еле различимый свет освещает радужную оболочку, и это позволяет видеокамере сфокусироваться на радужке. Одна из записей затем оцифровывается и сохраняется в базе данных зарегистрированных пользователей. Вся процедура занимает несколько секунд, и она может быть полностью компьютеризирована при помощи голосовых указаний и автофокусировки.

В аэропортах, например, имя пассажира и номер рейса сопоставляются с изображением радужной оболочки, никакие другие данные не требуются. Размер созданного файла, 512 байт с разрешением 640 х 480, позволяет сохранить большое количество таких файлов на жестком диске компьютера.

Очки и контактные линзы, даже цветные, никак не повлияют на процесс получения изображения. Также нужно отметить, что произведенные операции на глазах, удаление катаракты или вживление имплантатов роговицы не изменяют характеристики радужной оболочки, ее невозможно изменить или модифицировать. Слепой человек также может быть идентифицирован при помощи радужной оболочки глаза. Пока у глаза есть радужная оболочка, ее хозяина можно идентифицировать.

Камера может быть установлена на расстоянии от 10 см до 1 метра, в зависимости от сканирующего оборудования. Термин «сканирование» может быть обманчивым, так как в процессе получения изображения проходит не сканирование, а простое фотографирование.

Радужная оболочка по текстуре напоминает сеть с большим количеством окружающих кругов и рисунков, которые могут быть измерены компьютером. Программа сканирования радужной оболочки глаза использует около 260 точек привязки для создания образца. Для сравнения, лучшие системы идентификации по отпечаткам пальцев используют 60-70 точек.

Стоимость всегда была самым большим сдерживающим моментом перед внедрением технологии, но сейчас системы идентификации по радужной оболочке становятся более доступными для различных компаний. Сторонники технологии заявляют о том, что распознавание радужной оболочки глаза очень скоро станет общепринятой технологией идентификации в различных областях.

Уязвимость биометрических систем

Биометрические системы находят широкое применение в системах информационной безопасности, электронной коммерции, при раскрытии и предотвращении преступлений, судебной экспертизе, пограничном контроле, телемедицине и т. д. Но они уязвимы к атакам на различных стадиях обработки информации. Эти атаки возможны на уровне сенсора, где принимается изображение или сигнал от индивидуума, атаки повтора (replay) на линиях коммуникаций, атаки на базу данных, где хранятся биометрические шаблоны, атаки на модули сравнения и принятия решений.

Основную потенциальную угрозу на уровне сенсора представляют атаки спуфинга (spoofing). Спуфинг — это обман биометрических систем путем предоставления биометрическому сенсору копий, муляжей, фотографий, отрезанных пальцев, заранее записанных звуков и т. п.

Цель атаки спуфинга при верификации — представление незаконного пользователя в системе как законного, а при идентификации — добиться необнаружения индивидуума, содержащегося в базе данных (БД). Противодействия атакам спуфинга более трудны, так как злоумышленник непосредственно имеет контакт с сенсором и невозможно использовать криптографические и другие методы защиты.

Заключение

Можно выделить, что наибольшую эффективность защиты обеспечивают системы, в которых биометрические системы сочетаются с другими аппаратными средствами аутентификации, например смарт-картами. Комбинируя различные способы биометрической и аппаратной аутентификации, можно получить весьма надежную систему защиты (что косвенно подтверждается большим интересом, который проявляют к этим технологиям ведущие производители), обойтись без биометрической идентификации, если необходимо получить позитивные, надежные и неопровержимые результаты проверки, невозможно.

Спектр технологий, которые могут использоваться в системах безопасности, постоянно расширяется. В настоящее время ряд биометрических технологий находится в стадии разработки, причем некоторые из них считаются весьма перспективными.

По мнению ряда аналитиков, биометрические технологии развиваются пока достаточно медленно, однако недалеко то время, когда не только настольные и портативные компьютеры, но и мобильные телефоны (уже сейчас начинают появляться единичные экземпляры) будут немыслимы без подобных средств аутентификации. Большие ожидания связаны с поддержкой перспективных биометрических технологий операционной системой Microsoft Windows.

Список литературы

  1. Мащенов Р.Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения: учебное пособие. М.: Горячая линия - Телеком, 2004.
  2. Тихонов В.А., Райх В.В. Информационная безопасность: концептуальные, правовые, организационные и технические аспекты: Уч. пособие. М.: Гелиос АРВ, 2006.
  3. https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1748182
  4. Флорен М. В. Организация управления доступом // Защита информации «Конфидент», 1995. № 5. С. 87-93
  5. http://www.uniscan.ru
  6. Гинце А. Новые технологии в СКУД // Системы безопасности, 2005.
  7. Павельева Е. А., Крылов А. С. Алгоритм сравнения изображений радужной оболочки глаза на основе ключевых точек (рус.) - 2011.