CC BY
15
5. Подымова С.Д. //Клин. медицина. - 2005. - N 9. - С.70-75.
УДК 621.397.7
Рудакова Т.А., к.техн.н.
доцент
кафедра «Управление в технических системах»
Зверко Е.К. студент 3 курса факультет «Инженерный факультет» Институт сервиса, туризма и дизайна (филиал) СКФУ
Россия, г. Пятигорск БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
В данной статье рассматриваются биометрические технологии, виды методов и уязвимые места.
Ключевые слова: биометрические технологии, аутентификацию пользователей, биометрические методы, онлайн-ритейлеры, идентификация.
Rudakova TA, candidate of technical sciences, associate professor Assistant Professor of the Department "Management in Technical
Systems"
Institute of Service, Tourism and Design (branch) of SKFU
Pyatigorsk Zverko E.K. student
3 year, Faculty of Engineering Faculty Institute of Service, Tourism and Design (branch) of SKFU
Pyatigorsk
BIOMETRIC TECHNOLOGIES
This article discusses biometric technologies, types of methods and vulnerabilities.
Key words: biometric technologies, user authentication, biometric methods, online retailers, identification.
С каждый годом появляются все более новые технологии. Так на сегодняшний день набирает обороты по популярности биометрические технологии. Биометрические технологии - технологии, которые основаны на биометрии, измерении уникальных характеристик отдельно взятого человека. Это могут быть как уникальные признаки, полученные им с рождения, например: ДНК, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза; так и характеристики, приобретённые со временем или же способные меняться с возрастом или внешним воздействием, например: почерк, голос или походка. С помощью этой технологии повышается безопасность данных, счетов пользователя.
В 95% случаев биометрия по своей сути — это математическая статистика. А математическая статистика это точная наука, алгоритмы из которой используются везде: и в радарах и в байесовских системах. В теории радиолокации их обычно называют «ложная тревога» или «пропуск цели», а в биометрии, наиболее устоявшиеся понятия — FAR (FalseAcceptanceRate) и FRR(FalseRejectionRate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе -вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, которая определяет точку, в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна.
Обилие биометрических методов поражает. Основными методами, использующими статические биометрические характеристики человека, являются идентификация по папиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен руки, геометрии рук. Также существует семейство методов, использующих динамические характеристики: идентификация по голосу, динамике рукописного подчерка, сердечному ритму, походке. Ниже на диаграмме статистика
■ отпечаток пальца
■ геометрия лица
□ геометрия руки
□ радужка оболочка глаза
■ голос
■ рисунки вен
■ почерк
■ прочее
Рассматривая различные ситуации при оплате товаров и услуг из дома или на улице, более двух третей потребителей (67%) осознают важность технологий безопасности для защиты своих конфиденциальных данных и примерно столько же (68%) хотели бы использовать биометрические технологии в качестве метода аутентификации при осуществлении платежа. При этом наибольший эффект от внедрения этих технологий смогут получить онлайн-ритейлеры, поскольку примерно треть потребителей (31%) отказались от осуществления онлайн-покупок через браузер именно в связи с вопросами безопасности при осуществлении платежей.
Из-за того, что в данное время большую популярность набрали мобильные телефоны, стали распространены мобильные платежи. Самой простой биометрической технологией аутентификации в использовании является отпечаток пальца. Если рассмотреть проблему с точки зрения
безопасности, то большая часть людей считается, что на первом месте по безопасности стоит отпечаток пальца, а на втором - сканирование радужной оболочки глаза.
В свою очередь у биометрических систем есть уязвимые места (рис. 1):
1. Когда система не распознает легитимного пользователя, то за этим следует отказ в обслуживании
2. Когда самозванец пытается пройти, тогда система сообщает о вторжении.
Рис. 1.Биометрические уязвимые места
Биометрическое распознавание обеспечивает более надежную аутентификацию пользователей, чем пароли и удостоверяющие личность документы, и является единственным способом обнаружения самозванцев. Хотя биометрические системы не являются абсолютно надежными, исследователи сделали значительные шаги вперед по пути идентификации уязвимостей и разработки мер противодействия им. Новые алгоритмы для защиты биометрических шаблонов частично устраняют опасения по поводу защищенности систем и приватности данных пользователя, но понадобятся дополнительные усовершенствования, прежде чем подобные методы будут готовы к применению в реальных условиях.
Использованные источники: 1. Современные биометрические методы идентификации [Электронный ресурс] - https://habrahabr.ru/post/126144/
