Реферат биометрические методы защиты информации в информационных системах. Биометрические системы аутентификации, как способ реализации контроля Где применяется биометрическая защита

Для подтверждения личности пользователя биометрические системы защиты используют то, что принадлежит человеку от природы – уникальный рисунок радужки глаза, сосудов сетчатки, отпечатка пальца, ладони, почерк, голос и т.п. Ввод этих данных заменяет ввод привычных пароля и пассфразы.

Технология биометрической защиты существует довольно давно, но массовое распространение она получила лишь недавно с появлением в смартфонах сканера отпечатков пальцев (Touch ID).

Каковы преимущества биометрической защиты?

• Двухфакторная аутентификация. Традиционно большинство людей пользуются паролями для защиты своих устройств от вмешательства чужих лиц. Это единственный способ обезопасить себя, если гаджет не оснащен Touch ID или Face ID.

Двухфакторная аутентификация вынуждает пользователя подтверждать свою личность двумя разными способами, и это делает взлом устройства практически невозможным. Например, если смартфон был украден, и вору удалось раздобыть от него пароль, для разблокировки ему также понадобится отпечаток пальца владельца. Незаметно отсканировать чужой палец и создать его сверхточную 3D-модель из материала, близкого к коже – это процесс нереальный на бытовом уровне.

• Сложность обхода. Биометрическую защиту сложно обойти. Дело в том, что упомянутые характеристики (рисунок радужки, отпечатка пальца) уникальны для каждого человека. Даже у близких родственников они разные. Разумеется, сканер допускает некоторую погрешность, но вероятность, что украденное устройство попадет к человеку, чьи биометрические данные на 99,99% совпадают с данными владельца, практически равна нулю.

Есть ли у биометрической защиты недостатки?

Высокая степень защиты, которую дают биометрические сканеры, совсем не говорит о том, что хакеры не пытаются ее обойти. И иногда их попытки успешны. Биометрический спуфинг, намеренное подражание биометрическим атрибутам человека, большая проблема для сотрудников безопасности. Например, злоумышленники могут использовать специальные ручки и бумагу, фиксирующие силу нажима при письме, чтобы потом использовать эти данные для входа в систему, где требуется рукописный ввод.

Смартфон от Apple, защищенный Face ID, может без труда разблокировать близнец хозяина. Также были случаи обхода блокировки iPhone X путем использования гипсовой маски. Однако это не повод считать, что Apple недостаточно сильно вложилась в защиту своих пользователей. Конечно, Face ID далек от военных и промышленных защитных сканеров, но его задача – защита пользователей на бытовом уровне, и с этим он прекрасно справляется.

Максимальную безопасность дают комбинированные системы биометрической защиты, которые используют несколько разных видов подтверждения личности (например, скан радужки глаза + голосовое подтверждение). Технология anti-spoofing от AuthenTec может измерять свойства кожи пальца, помещенной на датчик во время сканирования. Это запатентованная технология, которая обеспечивает высокую точность проверки.

Как биометрическая защита будет развиваться в будущем?

Уже сегодня видно, что на бытовом уровне использование средств биометрической аутентификации растет. Если 2-3 года назад сканером отпечатков пальцев оснащались только премиальные смартфоны, то теперь эта технология стала доступна идля устройств низкой ценовой категории.

С появлением десятой модели iPhone и технологии Face ID аутентификация вышлана новый уровень. Согласно исследованиям Juniper, к 2019 году будет загружено более 770 миллионов приложений биометрической аутентификации по сравнению с 6 миллионами, загруженными в 2017. Биометрическая безопасность уже является популярной технологией для защиты данных в банковских и финансовых компаниях.

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)

Как показывает анализ современного российского рынка технических средств обеспечения безопасности, в развитии индустрии безопасности сегодня обозначился новый этап. На общем фоне стабилизировавшегося рынка наиболее динамично продолжают развиваться современные системы идентификации личности и защиты информации. Особое внимание привлекают к себе биометрические средства защиты информации (БСЗИ), что определяется их высокой надежностью идентификации и значительным прорывом в области снижения их стоимости.

В настоящее время отечественной промышленностью и рядом зарубежных фирм предлагается достаточно широкий набор различных средств контроля доступа к информации, в результате чего выбор оптимального их сочетания для применения в каждом конкретном случае вырастает в самостоятельную проблему. По своему происхождению на российском рынке в настоящее время представлены как отечественные, так и импортные БСЗИ, хотя существуют и совместно разработанные средства. По конструктивным особенностям можно отметить системы, выполненные в виде моноблока, нескольких блоков и в виде приставок к компьютерам. Возможная классификация биометрических средств защиты информации, представленных на российском рынке, по биометрическим признакам, принципам действия и технологии реализации приведена на рис. 2.

Рис. 2. Классификация современных биометрических средств защиты информации

В настоящее время биометрические системы контроля доступа к информации завоевывают все большую популярность в банках, фирмах, связанных с обеспечением безопасности в телекоммуникационных сетях, в информационных отделах фирм и т. д. Расширение применения систем этого типа можно объяснить как снижением их стоимости, так и повышением требований к уровню безопасности. Подобные системы на российском рынке появились благодаря фирмам “Identix”, “SAC Technologies”, “Eyedentify”, “Biometric Identification Inc.”, “Recognition Systems”, “Trans-Ameritech”, “BioLink”, “Sonda”, “Elsys”, “Эдванс”, “ААМ Системз”, “Полми групп”, “Маском”, “Биометрические системы” и др.

В число современных биометрических систем контроля доступа к информации входят системы проверки по голосу, форме кисти руки, рисунку кожи пальцев, сетчатке или радужной оболочке глаза, фотографии лица, термограмме лица, динамике подписи, фрагментам генетического кода и др. (рис. 3).

Рис. 3. Основные современные биопризнаки персональной идентификации

Все биометрические системы характеризуются высоким уровнем безопасности, прежде всего потому, что используемые в них данные не могут быть утеряны пользователем, похищены или скопированы. В силу своего принципа действия многие биометрические системы пока еще отличаются сравнительно малым быстродействием и низкой пропускной способностью. Тем не менее, они представляют собой единственное решение проблемы контроля доступа на особо важных объектах с малочисленным персоналом. 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. По оценкам специалистов, более 85% установленных в США средств биометрического контроля доступа предназначались для защиты машинных залов ЭВМ, хранилищ ценной информации, исследовательских центров, военных установок и учреждений.

В настоящее время имеется большое количество алгоритмов и методов биометрической идентификации, отличающихся точностью, стоимостью реализации, удобством использования и т.п. Однако у всех биометрических технологий существуют общие подходы к решению задачи идентификации пользователя. Обобщенный алгоритм биометрической идентификации, характерный для всех известных БСЗИ, приведен на рис. 4.

Рис. 4. Обобщенный алгоритм биометрической идентификации

Как видно из представленного алгоритма биометрическая система распознавания устанавливает соответствие конкретных поведенческих или физиологических характеристик пользователя некоторому заранее заданному шаблону. Как правило, биометрическая система, реализующая этот обобщенный алгоритм, состоит их трех основных блоков и базы данных (рис. 5).

Рис. 5. Блок-схема типовой системы биометрической защиты информации

Наибольшее применение в настоящее время нашли биометрические системы защиты информации, использующие идентификацию личности по отпечатку пальца . В частности, системы контроля доступа к информации “TouchLock” (“TouchClock”) фирмы “Identix” США базируются на регистрации такого индивидуального признака человека, как отпечаток пальца руки. Этот признак используется в качестве контрольного образа. Записываемый в виде контрольного образа трехмерный отпечаток пальца сканируется оптической системой, анализируется, оцифровывается, хранится в памяти терминала или в памяти управляющего компьютера и используется для проверки каждого, кто выдает себя за авторизованного пользователя. При этом в памяти устройства не содержится реальных отпечатков пальцев, что не позволяет их украсть нарушителю. Типичное время занесения в память одного контрольного отпечатка пальца составляет до 30 с. Каждый занесенный в память терминала авторизованный пользователь набирает pin-код на клавиатуре терминала “TouchLock” и проходит стадию проверки идентичности, занимающую приблизительно 0,5 – 2 с. Под одним pin-кодом обычно хранится образец отпечатка одного пальца, но в некоторых случаях возможна аутентификация по отпечаткам трех пальцев. При совпадении предъявляемого и контрольного отпечатков терминал подает сигнал на исполнительное устройство: электрозамок, шлюз и т.д.

Терминал “TouchSafe” TS-600 предназначен для обеспечения доступа к серверам, компьютерам и т.д. Он состоит из сенсорного модуля и платы, которая вставляется в слот (ISA 16-бит) компьютера. Для организации сетевого варианта работы используется терминал “TouchNet”, обеспечивающий скорость передачи информации до 230,4 Кбод при длине линии до 1200 м. Для организации сетевой работы фирмой “Identix” разработано специальное программное обеспечение (система “Fingerlan III” ).

Для защиты компьютерной информации российский рынок предлагает более простую и более дешевую систему биометрического контроля доступа к компьютерной информации “SACcat” . Система “SACcat” производства фирмы SAC Technologies состоит из считывающего устройства, устройства преобразования и программного обеспечения.

Считывающее устройство представляет собой внешний компактный сканер на основе оптикоэлектронного преобразователя с автоматической подсветкой, имеющий световые индикаторы готовности и процесса сканирования. Подключение сканера к устройству преобразования осуществляется с помощью двух кабелей (Video и RJ45), которые предназначены для передачи видеосигнала и для управления соответственно.

Устройство преобразования осуществляет преобразование видеосигнала и ввод его в компьютер, а также управление считывающим устройством. Конструктивно система “SACcat” может быть подключена либо как внутренняя – через ISA-карточку, либо как внешняя – через параллельный EPP или USB-порт.

Cистема “SACcat” и программное обеспечение SACLogon контролируют доступ к рабочим станциям и/или серверам Windows NT, а также к соответствующим ресурсам, защищаемым парольной системой Windows NT. При этом, у системного администратора остается возможность использовать свой обычный (не биоключ) пароль, зарегистрированный в Windows NT. Система способна осуществить эффективную защиту от несанкционированного доступа для сетей финансовых организаций, страховых компаний, медицинских учреждений, сетей различных коммерческих структур, индивидуальных рабочих станций.

Необходимо отметить, что в настоящее время средства автоматической идентификации личности по рисунку кожи пальца наиболее отработаны и предлагаются многими зарубежными фирмами для использования в БСЗИ (особенно для использования в компьютерных системах). Среди них, кроме рассмотренных выше, можно отметить устройство идентификации SecureTouch фирмы Biometric Access Corp., устройство BioMouse фирмы American Biometric Corp., блок идентификации фирмы Sony, устройство Secure Keyboard Scanner фирмы National Registry Inc. и другие. Указанные средства подключаются непосредственно к компьютеру. Основной их особенностью является высокая надежность при сравнительно низкой стоимости. Некоторые сравнительные характеристики биометрических средств защиты компьютерной информации по рисунку кожи пальца приведены в табл. 1.

Таблица 1. Сравнительные характеристики биометрических средств защиты компьютерной информации

Фирма “Eyedentify” (США) предлагает для российского рынка биометрические системы контроля, использующие в качестве идентификационного признака узор сетчатки глаза . При работе глазное яблоко проверяемого сканируется оптической системой и измеряется угловое распределение кровеносных сосудов. Для регистрации контрольного образца требуется около 40 байт. Полученная таким образом информация хранится в памяти системы и используется для сравнения. Типичное время авторизации составляет менее 60 с.

В настоящее время на российском рынке предлагаются три реализации рассмотренного метода. Устройство “EyeDentification System 7,5” позволяет осуществлять входной контроль с регулированием временных зон, распечатку сообщений в режиме реального времени, ведение журналов проходов и т.п. Это устройство имеет два режима работы: проверки и распознавания. В режиме проверки после набора PIN-кода происходит сравнение образа, хранящегося в памяти контроллера, с предъявленным. Время проверки составляет не более 1,5 с. В режиме распознавания происходит сравнение предъявляемого образца со всеми находящимися в памяти. Поиск и сравнение занимает менее 3 с при общем количестве образцов 250. При успешной авторизации автоматически активизируется реле и подается сигнал на исполнительный механизм непосредственно или через управляющий компьютер. Звуковой генератор указывает состояние устройства. Устройство снабжено 8-ми знаковым ЖКИ-дисплеем и 12-ти кнопочной клавиатурой. Емкость энергонезависимой памяти до 1200 образцов.

Второй реализацией рассмотренного метода является система “Ibex 10” , которая, в отличие от устройства “EyeDentification System 7,5”, характеризуется исполнением оптического блока в виде передвижной камеры. Электронный блок устанавливается на стене. Все остальные характеристики совпадают.

Третьей реализацией метода идентификации по узору сетчатки глаза является разработка фирмы “Eyedentify” – прибор ICAM 2001 . В этом приборе используется камера с электромеханическим сенсором, который с небольшого расстояния (менее 3 см) измеряет естественные отражающие и поглощающие характеристики сетчатки. Пользователь только смотрит одним глазом на зеленый кружок внутри прибора. Для записи картинки глазной сетчатки используется излучение лампочки мощностью 7 мВт с длиной волны 890 см, генерирующей излучение в области спектра, близкой к инфракрасной. Идентификация сетчатки производится по анализу данных отраженного сигнала. Человек может быть опознан с абсолютной точностью из 1500 других менее чем за 5 секунд. Один прибор ICAM 2001, если он установлен автономно, обладает объемом памяти на 3000 человек и 3300 совершенных действий. При использовании в составе сети ограничений для работы в режиме сохранения информации и отчетности не существует. Все три рассмотренные реализации могут работать как автономно, так и в составе сетевых конфигураций.

Несмотря на большие преимущества этого метода (высокая надежность, невозможность подделки), он обладает рядом таких недостатков, которые ограничивают области его применения (относительно большое время анализа, высокая стоимость, большие габариты, не очень приятна процедура идентификации).

Лишенными указанных недостатков является достаточно широко представленное на российском рынке устройство “HandKey ”(хэндкей), использующее в качестве идентификационного признака параметры ладони руки . Это устройство представляет собой конструкцию (чуть больше телефонного аппарата) с нишей, куда проверяемый вкладывает свою руку. Кроме того, устройство имеет миниклавиатуру и жидкокристаллический экран, на котором отображаются данные об идентификации. Подлинность личности определяется по фотографии ладони (в цифровом виде), при этом, снимок руки сопоставляется с эталоном (прежними данными). При первой регистрации вводится персональный код, который заносится в базу данных.

Рука внутри хэндкея фотографируется в ультрафиолетовом излучении в трех проекциях. Полученный электронный образ обрабатывается встроенным процессором, информация сжимается до девяти байт, которые можно хранить в базе данных и передавать по системам коммуникаций. Общее время процедуры составляет от 10 секунд до 1 минуты, хотя сама идентификация происходит за 1...2 секунды. За это время хэндкей сверяет характеристики руки с ранее определенными данными, а также проверяет ограничения для этого пользователя, если они существуют. При каждой проверке сохраняемая информация автоматически обновляется, так что все изменения на руке проверяемого постоянно фиксируются.

Хэндкей может работать в автономном режиме, при котором он способен запомнить 20000 различных образов рук. В его памяти может хранится календарный план на год, в котором с точностью до минуты можно указать, когда тому или иному клиенту разрешен доступ. Конструкторы устройства предусмотрели и возможность его работы с компьютером, подключения схемы управления замком, настройки его на эмуляцию стандартных устройств считывания кредитных карт, присоединения принтера для ведения протокола работы. В сетевом режиме к хэндкею можно подключить до 31 устройства с общей длиной линии (витая пара) до 1,5 км. Нельзя не отметить и такую особенность устройства как возможность встроить его в уже существующую систему управления доступом. Основной производитель хэндкея – компания Escape. Анализ показывает, что на российском рынке устройство идентификации по изображению ладони руки (хэндкей) имеет хорошие перспективы, если учесть его простоту эксплуатации, достаточно высокие надежностные характеристики и низкую цену.

В зависимости от конкретных условий довольно часто применяются комбинированные системы контроля доступа, например, бесконтактные устройства считывания карточек при входе и выходе из здания в сочетании с системой контроля доступа по голосу в зонах обработки секретной информации. Наилучший выбор необходимой системы или сочетания систем может быть сделан только на основе четкого определения текущих и перспективных потребностей фирмы. Так, например, для улучшения оперативно-технических характеристик в системе защиты информации “Рубеж” используется комбинация методов идентификации по динамике подписи, спектру речи и персональному коду, записанному в электронном ключе типа “Touch memory”.

Основные средства биометрического контроля доступа к информации, предоставляемые российским рынком обеспечения безопасности, приведены в табл. 2.

Таблица 2. Современные технические средства биометрического контроля доступа к информации

Как видно из таблицы, в настоящее время биометрические средства контроля доступа достаточно активно внедряются на российский рынок обеспечения безопасности. Кроме указанных в таблице технических средств, занявших твердую позицию в анализируемом сегменте российского рынка, некоторыми зарубежными фирмами предлагаются также биометрические средства контроля доступа по другим биопризнакам, надежность идентификации которых ещё окончательно не подтвердилась. Поэтому оптимальный выбор БСЗИ из средств, представленных на рынке, является достаточно трудной задачей, для решения которой в настоящее время используются, как правило, следующие основные технические характеристики:

Вероятность несанкционированного доступа;
- вероятность ложной тревоги;
- пропускная способность (время идентификации).

Учитывая вероятностный характер основных характеристик, большое значение имеет объём выборки (статистика), при котором произведены измерения. К сожалению, эта характеристика обычно не указывается фирмами-производителями в сопроводительных и рекламных документах, что еще больше затрудняет задачу выбора. В табл. 3 приведены среднестатистические значения основных технических характеристик БСЗИ, отличающихся по принципу действия.

Таблица 3. Основные технические характеристики БСЗИ

Анализ российского рынка БСЗИ показал, что в настоящее время на нем представлен весьма широкий спектр устройств идентификации по биометрическим признакам, отличающихся друг от друга по надежности, по стоимости, по быстродействию. Основополагающей тенденцией развития биометрических средств идентификации является постоянное снижение их стоимости при одновременном улучшении их технических и эксплуатационных характеристик.

Похожая информация.

Под биометрическими системами защиты - в основном подразумеваются технические устройства, с помощью которых могут быть установлены и тщательно изучены личность или уникальные особенности каждого человека в отдельности, как физические, так и поведенческие, с целью их дальнейшего распознавания и иследования. Существует много распознаваемых характеристик, таких как черты лица, отпечатки пальцев, радужки глаза, или ДНК. Уникальность личности человека может заключаться в его походке, в том, как он сидит или стоит, его голосе, длине волос, мимике, неосознанных движениях. Всё это может быть использовано в . Плюсами при использовании биометрических систем, по сравнению с традиционными (механическими ключами, , ), является то что система точно опознает субъект или его характеристики, субъект не сможет утерять или передать третьим лицам средство идентификации, глубокие поведенческие средства аналитики. В плане обеспечения безопасности, распределения прав доступа и учета рабочего времени на предприятии, такие системы начинают понемногу выживать традиционные .

На сегодняшний день биометрические системы безопасности развиваются достаточно стремительно. Некоторые из них представляют собой - использование IP-видеокамер высокого качества, которые способны давать желаемый результат при подключении дополнительного софта для видеоаналитки, как например , распознавание гендерной принадлежности и т.д. Она подразумевает, что даже если засняла происшествие, происходящее очень далеко, даже на расстоянии 200 метров, и лица могут быть не пригодными для распознавания обычной камерой или человеческим глазом, программа распознавания лиц сможет абсолютно точно захватить и опознать лицо, не упуская даже крошечных подробностей.

Не так давно появилась новая технология, позволяющая связывать ДНК людей с их отпечатками пальцев, то есть используемая программа, получив данные ДНК, будет способна производить действия над отпечатками пальцев, связанных с данной ДНК, и наоборот. Это сделает работу государственных служб намного легче, так как они смогут создать базы данных, в которых будет собрана вся информация о человеке. Биометрическая информация, находящаяся в базах данных, будет включать в себя отпечатки пальцев и ладони, информацию о сетчатке и радужной оболочке глаза, ДНК, и лицо. Само собой это будет требовать создания больших хранилищ данных.

На сегодняшний день биометрические системы защиты применяются все чаще благодаря разработкам новых математических алгоритмов аутентификации. Круг задач, который решается с помощью новых технологий, довольно обширен:

• Охрана правопорядка и криминалистика;
• Пропускная система (СКУД) и ограничение доступа в общественные и коммерческие здания, частные жилища (умный дом);
• Передача и получение конфиденциальной информации личного и коммерческого характера;
• Осуществление торговых, финансовых и банковских электронных операций;
• Вход на электронное удаленное и/или локальное рабочее место;
• Блокировка работы современных гаджетов и защита электронных данных (ключи криптации);
• Ведение и доступ к правительственным ресурсам;

Условно, биометрические алгоритмы аутентификации можно условно разделить на два основных типа:

• Статические – дактилоскопия, радужная оболочка глаз; измерение формы кисти, линии ладоней, размещения кровеносных сосудов, измерение формы лица в 2D и 3D алгоритмах;
• Динамические – почерк и ритм набора текста; походка, голос и т.п.

Главные критерии выбора

При выборе дееспособной установки измерения биологического параметра любого типа следует обратить внимание на два параметра:

• FAR – определяет математическую вероятность совпадения ключевых биологических параметров двух различных людей;
• FRR – определяет степень вероятности отказа в доступе лицу, имеющему на это право.

Если производители при представлении своего продукта упустили данные характеристики, значит их система является недееспособной и отстает от конкурентов по функциональности и отказоустойчивости.

Также важными параметрами для комфортной эксплуатации являются:

• Простота пользования и возможность осуществления идентификации, не останавливаясь перед устройством;
• Скорость считывания параметра, обработки полученной информации и объем базы данных биологических эталонных показателей.

Следует помнить, что биологические показатели, статические в меньшей мере, а динамические в большей, являются параметрами, которые подвержены постоянным изменениям. Худшие показатели для статической системы составляют FAR~0,1%, FRR~6%. Если биометрическая система имеет показатели отказов ниже этих значений, то она малоэффективна и недееспособна.

Классификация

На сегодняшний день рынок биометрических систем аутентификации развит крайне неравномерно. Кроме того, за редким исключением производители систем безопасности выпускают и софт с закрытым исходным кодом, который подходит исключительно к их биометрическим считывателям.

Отпечатки пальцев

Дактилоскопический анализ является наиболее распространенным, технически и программно совершенным способом биометрической аутентификации. Главным условием развития является хорошо наработанная научно-теоретическая и практическая база знаний. Методология и система классификации папиллярных линий. При сканировании ключевыми точками являются окончания линии узора, разветвления и одиночные точки. В особо надежных сканерах вводят систему защиты от латексных перчаток с отпечатками – проверку рельефа папиллярных линий и/или температуры пальца.

В соответствии с количеством, характером и размещением ключевых точек генерируется уникальный цифровой код, который сохраняется в памяти базы данных. Время оцифровки и сверки отпечатка обычно не превышает 1-1,5 сек., в зависимости от размеров базы данных. Этот метод один из наиболее надежных. У продвинутых алгоритмов аутентификации – Veri Finger SKD показатели надежности составляют FAR – 0,00%…0,10%, FRR- 0,30%… 0,90 %. Этого достаточно для надежной и бесперебойной работы системы в организации с персоналом более 300 человек.

Достоинства и недостатки

Неоспоримыми достоинствами такого метода считается:

• Высокая достоверность;
• Более низкая стоимость устройств и их широкий выбор;
• Простая и быстрая процедура сканирования.

Из основных недостатков следует отметить:

• Папиллярные линии на пальцах легко повреждаются, вызывая ошибки в работе системы и блокируя проход служащим, имеющим на это право;
• Дактилоскопические сканеры должны иметь систему защиты от подделанного изображения: температурные сенсоры, детекторы давления и т.п.

Производители

Зарубежные компании, которые занимаются производством биометрических систем, устройств для СКУД и ПО к ним необходимо отметить:

• SecuGen – мобильные компактные USB сканеры для доступа в ПК;
• Bayometric Inc – производство биометрических сканеров различных типов для комплексных систем безопасности;
• DigitalPersona, Inc – выпуск комбинированных сканеров-замков с интегрированными дверными ручками.

Отечественные компании, выпускающие биометрические сканеры и по к ним:

• BioLink
• Сонда
• СмартЛок

Сканирование глаза

Радужная оболочка глаза является такой же уникальной, как и папиллярные линии на руке. Окончательно сформировавшись в два года, она фактически не меняется на протяжении всей жизни. Исключение составляют травмы и острые патологии болезней глаз. Это один из наиболее точных методов аутентификации пользователя. Устройства производят сканирование и первичную обработку данных 300-500 мс, сравнение оцифрованной информации на ПК средней мощности производится со скоростью 50000-150000 сравнений в сек. Метод не накладывает ограничения на максимальное число пользователей. Статистика FAR – 0,00%…0,10% и FRR- 0,08%… 0,19% собрана на основе алгоритма EyR SDK компании Casia. Согласно этим расчетам рекомендуется использование таких систем допуска в организациях с численностью персонала более 3000 чел. В современных устройства х широко используются камеры с 1,3 Мр матрицей, что позволяет захватывать во время сканирования оба глаза, это существенно повышает порог ложных или несанкционированных срабатываний.

Преимущества и недостатки

• Преимущества:
  • Высокая статистическая надежность;
  • Захват изображения может происходить на расстоянии до нескольких десятков сантиметров, при этом исключается физический контакт лица с внешней оболочкой механизма сканирования;
  • Надежные методы, исключающие подделку – проверка аккомодации зрачка, практически полностью исключают несанкционированный доступ.
• Недостатки:
  • Цена таких систем существенно выше, чем дактилоскопических;
  • Готовые решения доступны только в выполнении больших компаний.

Основными игроками на рынке являются: LG, Panasonic, Electronics, OKI, которые работают по лицензиям компании Iridian Technologies. Наиболее распространенным продуктом с которым можно столкнуться на российском рынке являются готовые решения: BM-ET500, Iris Access 2200, OKI IrisPass. В последнее время появились новые компании, заслуживающие доверия AOptix, SRI International.

Сканирование сетчатки глаза

Еще менее распространенный, но более надежный метод – сканирование размещения сети капилляров на сетчатке глаза. Такой рисунок имеет стабильную структуру и неизменен на протяжении всей жизни. Однако очень высокая стоимость и сложность системы сканирования, а также необходимость длительное время не двигаться, делают такую биометрическую систему доступной только для государственных учреждений с повышенной системой защиты.

Распознавание по лицу

Различают два основных алгоритма сканирования:

2D – наиболее неэффективный метод, дающий множественные статистические ошибки. Заключается в измерении расстояния между основными органами лица. Не требует использования дорогостоящего оборудования, достаточно только камеры и соответствующего ПО. В последнее время получил значительное распространение в социальных сетях.

3D – этот метод кардинально отличается от предыдущего. Он более точен, для идентификации объекту даже нет необходимости останавливаться перед камерой. Сравнение с информацией, занесенной в базу производится благодаря серийной съемке, которая производится на ходу. Для подготовки данных по клиенту объект поворачивает голову перед камерой и программа формирует 3D изображение, с которым сличает оригинал.

Основными производителями По и специализированного оборудования на рынке являются: Geometrix, Inc., Genex Technologies, Cognitec Systems GmbH, Bioscrypt. Из российских производителей можно отметить Artec Group, Vocord, ITV.

Сканирование руки

Также делится на два кардинально различных метода:

• Сканирование рисунка вен кисти под воздействием инфракрасного излучения;
• Геометрия рук – метод произошел от криминалистики и в последнее время уходит в прошлое. Заключается в замере расстояния между суставами пальцев.

Выбор подходящей биометрической системы и ее интеграция в СКУД зависит от конкретных требований системы безопасности организации. В большинстве своем, уровень защиты от подделки биометрических систем довольно высок, так что для организаций со средним уровнем допуска (секретности) вполне хватит бюджетных дактилоскопических систем аутентификации.