CC BY
7
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Обзорная статья УДК 004.93
Биометрическое распознавание образов: обзор
Виктория Евгеньевна Шикина1 Ирина Александровна Ефимова
1 Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия
2 Ульяновский институт гражданской авиации им. Главного маршала авиации Б. П. Бугаева, Ульяновск, Россия
1shik7789@gmail. com
Аннотация. Рассматриваются вопросы использования биометрической идентификации и аутентификации в системах безопасности и других областях.
Ключевые слова: безопасность, антропометрия, биометрия, идентификация, аутентификация.
INFORMATION TECHNOLOGY Review article
Biometric pattern recognition: an overview
Victoria E. Shikina1 Irina A. Efimova2
1 Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia
2 Ulyanovsk Institute of Civil Aviation named after Air Chief Marshal B. P. Bugaev, Ulyanovsk, Russia 1shik7789@gmail. com
Abstract. The issues of using biometric identification and authentication in security systems and other areas are considered.
Keywords, security, anthropometry, biometrics, identification, authentication.
В современном мире важнейшее значение имеет безопасность. В связи с постоянно растущей цифровизацией становится всё труднее защитить конфиденциальную информацию. Ключи и пароли больше не являются достаточными мерами защиты данных. Пароли представляют собой ненадёжный способ защиты информации в системе безопасности компании (организации, банка, аэропорта и др.) из-за того, что ими можно делиться и их легко взломать. В связи с обилием нарушений сетевой безопасности и ростом числа случаев кражи личных данных становится очевидным,
© Шикина В. В., Ефимова И. А., 2023
что необходимы более строгие методы аутентификации. Один из таких методов - биометрические системы безопасности [1]. Биометрическая безопасность идентифицирует людей путём проверки их физических или поведенческих характеристик.
Если начинать сначала, то следует сказать, что биометрия является одной из составных частей антропометрии - одного из основных методов антропологического исследования, заключающегося в измерении тела человека и его частей с целью установления возрастных, половых, расовых и других особенностей физического строения, позволяющий дать количественную характеристику их изменчивости. До широкого внедрения идентификации по отпечаткам пальцев
антропометрия использовалась в криминалистике для опознавания человека. Данная система была изобретена французским юристом Альфонсом Бертильоном (1853-1914 гг.) и получила также второе название «Бертильонаж» [2, 3, 4]. Эта система применялась в криминалистике около 30 лет. Для идентификации человека (преступника) Бертильон использовал 11 антропометрических параметров, в сумме дававших портрет человека: рост стоя, длину распростёртых рук (размах рук), рост сидя, длину и ширину головы, расстояние между скуловыми костями, длину и ширину правого уха, длину левой ступни, длину среднего пальца и мизинца левой руки, длину левого предплечья (рис. 1).
Все эти данные заносились в специальную антропометрическую карточку, где также отмечались цвет радужной оболочки левого глаза и особые приметы. Бертильон допускал возможность измерения указанных параметров по фотоснимкам, сделанным с соблюдением специальных правил.
Следует отметить, что с технической точки зрения система Бертильона для поиска преступников была громоздкой и неудобной. Однако в настоящее время многие технические проблемы прошлого легко преодолеваются при помощи современных приборов и технологий.
Биометрическая идентификация - это предъявление пользователем своего уникального биометрического параметра и процесс сравнения его со всей базой имеющихся данных до момента
нахождения совпадения. Следует различать понятия биометрической идентификации и биометрической аутентификации (проверке подлинности личности), при которой пользователь говорит системе, кто он такой (например, вводит уникальный логин), система по этому логину считывает его эталонные биометрические данные из базы данных и затем производит их сверку с теми, которые предоставляет пользователь.
Существуют статические и динамические методы биометрической идентификации [5]. Статические основаны на физиологических признаках человека, присутствующих с ним на протяжении всей его жизни: отпечатки пальцев, лицо, радужная оболочка глаз, геометрия руки, термограмма лица, ДНК, акустические характеристики уха, рисунок вен (рис. 2).
В связи со стабильностью, пароли, защищён-ные статическими биометрическими признаками, являются надёжными и трудно подделываемыми. Динамические методы берут за основу поведенческие характеристики людей, а именно подсознательные движения в процессе повторения какого-либо обыденного действия. Идентифицируются они по голосу, походке, рукописному и клавиатурному почерку и т. д. Одним из приоритетных видов поведенческой биометрии является манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями.
Рис. 1. Некоторые виды измерений по системе Бертильона
Отдельным биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Следует отметить, что полного сходства физического экземпляра с ранее зарегистрированным образцом в системе добиться невозможно. Это является особенностью динамического кодирования. Дважды одинаково улыбнуться или сказать фразу не получится, физиология не позволяет человеку подобное действие. Но разработчики программ учитывают этот фактор и могут вносить в систему определённый порог погрешности.
Несмотря на то, что на данный момент наиболее распространённой в мире является биометрическая аутентификация по отпечатку пальца, другие технологии активно развиваются и появляются новые. Наиболее перспективными на данный момент видятся технологии биометрической аутентификации по рисунку вен на ладони и на основе радужной оболочки глаза [6]. Распознавание отпечатков пальцев считается самым эффективным методом биометрии - ввиду своей надёжности такой способ используется чаще всего. Достоверность его базируется на уникальности папиллярных узоров (даже у близнецов они отличаются). Аутентификация, как правило, не превышает секунды. Согласно статистике, биометрическая система идентификации по отпечаткам пальцев превосходит в точности распознавание по подписи, по распознанию голоса и лица.
Биометрическая идентификация по венам руки не уступает в надёжности сканированию радужки или дактилоскопии. Главным минусом является искажение информации при артрите и других возрастных заболеваниях.
Биометрические системы контроля и управления доступом удобны для пользователей тем, что носители информации находятся всегда при них,
не могут быть утеряны либо украдены. Биометрический контроль доступа считается более надёжным, так как идентификаторы не могут быть переданы третьим лицам, скопированы.
Для определения эффективности системы контроля и управления доступом на основе биометрической идентификации используют ряд показателей, основными из которых являются FAR (False Acceptance Rate) - коэффициент ложного пропуска пользователя, не зарегистрированного в системе, и FRR (False Rejection Rate) - коэффициент ложного отказа в доступе настоящему пользователю системы. Обе характеристики получают расчётным путём на основе методов математической статистики. Чем ниже эти показатели, тем точнее распознавание объекта.
В качестве конкретного практического использования биометрии можно привести пример работы систем безопасности в аэропортах мира, которые готовы вкладывать бюджетные средства на развитие и внедрение биометрических технологий, основанных на измерении уникальных характеристик отдельно взятого пассажира, так как такого рода инновации являются подходящим решением вопроса долгой обработки данных во время прохождения обязательных процедур в аэропорту. В последнее время большой интерес аэропорты проявляют к функциям распознавания лиц, к формированию баз данных пассажиров, созданию чёрных списков злоумышленников и авиационных дебоширов [7]. Распознавание лиц играет важную роль в предотвращении террористических актов. Биометрическая идентификация позволяет оперативно выявлять злоумышленников на территории аэропортов и других контролируемых зон транспортных объектов. Израильский
аэропорт имени Бен-Гуриона считается одним из самых безопасных в мире. Израильская компания Suspect Detection Systems (SDS) разработала автоматизированное решение для мониторинга и выявления угроз. Новинка состоит из считывателя ладони и тепловизионной камеры, которая отслеживает температуру тела, проводимость кожи (для определения степени возбуждения и уровня стресса), потливость и т. д. Система действует по принципу детектора лжи, анализируя поведение и состояние человека при ответах на вопросы. В случае если система выдаёт тревожные сообщения, пассажир направляется на дополнительный досмотр. Кроме того, считыватель ладони используется для быстрой автономной регистрации пассажиров. Компьютер, сканируя ладонь, измеряет и сравнивает десятки параметров её геометрии (рис. 3). Это не что иное, как современное воплощение системы Бертильона.
В аэропорте Дубая (ОАЭ) в одном из терминалов действует система автоматического пограничного контроля без участия пограничников на базе биометрической информации (рис. 4). Здесь используется распознавание лиц, объединённое с услугой цифрового кошелька. Путешественники могут регистрировать и хранить свои биометрические данные, загрузив сделанное на мобильный телефон фото или предварительно оставив свои биометрические параметры в специализированном киоске при регистрации и в залах ожидания [8].
Крупнейшим российским поставщиком и одним из мировых лидеров услуг биометрии является компания NtechLab - технологический партнёр Госкорпорации Ростех [9]. Её алгоритмы распознавания лиц по результатам независимых тестов многократно признавались лучшими в мире. Сегодня разработки NtechLab применяются более чем в 100 организациях 20 стран, а также успешно используются для повышения комфорта и безопасности жителей «умных городов» по всему миру.
Рис. 3. Система регистрации пассажиров в Израиле
Цифровое распознавание лиц - идентификация или подтверждение личности по лицу с помощью нейронных сетей — становится новой реальностью, которая всё прочнее входит в нашу жизнь. Для достижения высокой точности распознавания нейронная сеть предобучается на большом массиве изображений (рис. 5).
Сначала изображение обрабатывается с помощью детектора лица - алгоритма, который определяет прямоугольный фрагмент изображения с лицом (рис. 6). Этот фрагмент нормализуется для того, чтобы легче обрабатываться нейронной сетью: наилучший результат будет достигнут, если все входные изображения будут одинакового размера, цветности и т. д.
Нейронная сеть строит уникальный вектор признаков, который затем переносится в базу данных. Поисковая система сравнивает его со всеми векторами признаков, хранящихся в базе данных, и даёт результат поиска в виде определённого числа имён или профилей пользователей со схожими лицевыми признаками.
Основными двигателями прогресса для систем распознавания лиц стали силовые ведомства, а также бизнес. Бизнес может задействовать эти системы для идентификации покупателей, оплаты «по лицу», для анализа посещений и поведения в торговых точках.
■у.тзп. шштш и шмш ша
: ^ .г™ ъг^^ж
вж^яяя
П ГП&; ШВ^УН
т я я : ¡г> т
Рис. 5. Массив изображений для распознавания лиц нейронной сетью
Рис. 6. Обработка изображения с помощью детектора лица
Возрастающая актуальность применения на практике разработок в области биометрической аутентификации способствовала в 2017 году решению разработать платформу, предназначенную, первоначально, для граждан, желающих получать различные финансовые услуги дистанционно. В 2021 году инициатива Минцифры России, Центрального банка России и ПАО «Ростелеком» - Единая биометрическая система (ЕБС) - приобрела статус государственного информационного ресурса, оператором ЕБС стал её разработчик ПАО «Ростелеком». Стоит отметить, все собранные данные о лице и голосе гражданина хранятся в ЕБС в виде обезличенного числового кода, а применение мультивендорного подхода делает ЕБС устойчивой к действиям злоумышленников. На основании постановления Правительства РФ от 15 июня 2022 г. №1066 утверждены правила размещения физическими лицами своих биометрических персональных данных в единой информационной системе персональных данных, обеспечивающей обработку, включая сбор и хранение, биометрических персональных данных, их проверку и передачу информации о степени их соответствия предоставленным биометрическим персональным данным физического лица, что даёт возможность использовать биометрические характеристики не только для получения финансовых услуг [10].
В 2018 году произошёл огромный прорыв в коммерческом применении биометрии, когда была выпущена первая биометрическая карта Master Card. Данная карта объединила технологию чипов с отпечатками пальцев для проверки покупок в магазине. Также был выпущен автомобиль с функцией биометрии по лицу. Byton представил электромобиль, который отпирает дверь и загружает профиль водителя, как только он садится за руль. Водители получили возможность управлять несколькими функциями автомобиля с помощью жестов и голосовых команд.
Одной из отечественных компаний, создающей программное обеспечение и облачные сервисы для распознавания лиц клиентов, является Vision Labs. Это команда экспертов в области компьютерного зрения и машинного обучения, которая специализируется на создании продуктов и решений в области распознавания лиц и объектов, дополненной и виртуальной реальности. Продукты данной компании основаны на собственных разработанных алгоритмах и технологи-
ях, а качество продуктов доказано многочисленными коммерческими внедрениями.
В рамках цифровизации транспортного комплекса страны Минтранс России разработал и приступил к реализации стратегии цифровой трансформации транспортной отрасли, одним из подлежащих разработке проектов стал проект «Зелёный цифровой коридор пассажира», предусматривающий создание, с применением биометрических данных, цифрового профиля пассажира и единого цифрового инструмента оплаты проезда для всех видов транспорта [11].
Сложная эпидемиологическая ситуация, сложившаяся не только в нашей стране, но и в мире в 2020 году в связи с пандемией коронавируса Covid-19, дала мощный толчок развитию бесконтактных технологий для использования в системах контроля доступа биометрических данных на режимные объекты.
С 1 октября 2022 года в Международном аэропорту «Шереметьево» был дан старт эксперименту по использованию биометрии для допуска пассажиров в зону транспортной безопасности аэропорта, на входе на досмотр и в самолёт. Эксперимент, который должен быть завершён 1 сентября 2023 года, состоит из двух этапов: на первом этапе проведется исследование возможностей взаимодействия программных и аппаратных средств и соответствие требованиям информационной безопасности; второй этап будет по-свящён анализу работы всех систем и разработка предложений и рекомендаций по внедрению систем в аэропортах [12]. Это позволит автоматизировать все предполётные процедуры от момента регистрации до посадки в самолёт. Вместо того чтобы за каждую поездку три раза показывать в аэропорту паспорт, можно будет один раз сдать данные в российскую Единую биометрическую систему (ЕБС), дать согласие на их использование, и в прямом смысле «светить лицом» в аэропорту, почти не доставая бумажные документы
[13].
Другими интересными областями применения системы распознавания лиц могут стать медицина и образование. С помощью компьютерного анализа лица медики смогут отслеживать состояние пациента, оценивать ход лечения, выявлять признаки болезни и т. д. В образовательной сфере, которая всё больше переходит в онлайн, системы помогут анализировать поведение учеников, способствовать большей включённости в процесс обучения.
Ещё одной перспективной областью применения биометрических данных стала дистанционная сдача различного рода экзаменов. Постановлением правительства РФ от 2 марта 2021 г. №301 ЕБС может быть использована для подтверждения личности экзаменующегося гражданина. Согласно постановлению, в дистанционном формате может быть проведена промежуточная аттестация по образовательным программам высшего образования - программам бакалавриата, программам специа-литета, программам магистратуры, предусматривающих использование дистанционных образовательных технологий [14].
Для идентификации личности гражданину, экзаменующемуся с применением дистанционных технологий, необходимо произнести некую последовательность чисел, полученную случайным образом, и быть в числе зарегистрированных в ЕБС. После сопоставления параметров лица и голоса и определения, что это не фотография и не изображение, полученное с помощью технологии
deepfake, экзаменующийся будет допущен до сдачи экзамена [15, 16].
Системой распознавания лиц пользуется киноиндустрия. Последний пример - воссоздание образа артиста Владислава Галкина в фильме «Диверсант. Идеальный штурм» (рис. 6).
Чтобы создать полнофункциональную цифровую модель артиста, которого не стало в 2010 году, нейросеть проанализировала видеоряд из предыдущих сезонов сериала «Диверсант» и другие работы Владислава Галкина.
Сложностью был поиск похожего актёра. Изначально разработчики проекта отобрали около сотни внешне похожих человек, но во время первых проб отсеялось почти две трети из них. С каждым кандидатом проводилась пробная съёмка для проверки на соответствие в различных ситуациях - в движении, в темноте, в снегу, в шапке. В итоге выбор сузился до одного кандидата с 90-процентным совпадением антропометрии лица (рис. 7).
Рис. 6. Владислав Галкин (слева) и цифровая модель (справа)
Рис. 7. Цифровая модель Владислава Галкина (слева) и его реальный дублер (справа)
Распознавание лица
Обновленная технология бноллетрической аутентификации компании NEC. Данная технология пять раз становилась лучшей по мировым оценкам.
рспробогю техиолоп«! по роетожокмю л»« нопмэотс* родаоботео по 3-х мерному росх>1мо»ам.«о л'чю
Зопус« асом* по росгх»иа»аи1Ю лиц
- Зопуск Neofoce
1971 1982 1984 1989 1996 1999 2002 2003 2008
Распознавание по отпечаткам пальцев
Технология с почти 50-летним подтвержденным надежным опытом
В Полицейском Депортом«*»© Сан-Франт <с«о
L
]«1уС' ПООА>'Т(Х
фунш>о*ф(Ж1'к C"d*MO ПО РОСПОХОЮ-П.О OtneWKO» IKUMI« • rxXMHteuOHHHO>t C'pynw»
pOCnolMOtOHl It
отпе-аг.о» полым* дясюстны. Aim
POJCOCOTKO niCOI&HU.
leJWOAOn.l рОСПОМОЮкМ ПО ПШЫ10М (no OmO^rvOM nottuet H iwwmu MM]
nopocno>*iKj-no
Рис. 8. Развитие биометрии
Искусственный интеллект воссоздал лицо Галкина, анализируя его работы, а затем сгенерировал полученную модель поверх лица дублёра.
В итоге в фильме у героя Галкина восемь минут хронометража. Герой выражает эмоции, двигается, разговаривает, однако в общем создаётся ощущение манекена. «Оживление» было воспринято неоднозначно. Зрители разделились на два лагеря: одни раскритиковали эксперимент, назвав это «игрой с технологиями», а другие, наоборот, восхитились задумкой. Но в данном случае рассматривается не этическая, а чисто техническая сторона эксперимента.
Рассмотрев всё вышеизложенное, можно сказать, что у биометрии по лицу есть ряд преимуществ: она легко внедряется, даёт быстрый результат и работает дистанционно. В перспективе для идентификации будет использоваться комплекс биометрических исследований (рис. 8). По данным экспертов за последние несколько лет качество идентификации выросло в 50 раз.
Биометрия уже стала достаточно безопасной, чтобы интегрироваться с разными системами в полном масштабе. Приложения, использующие биометрию, работают на опережение, поскольку их результаты невозможно подделать. Биометрические сканеры работают с эффективностью более 99%, а алгоритмы становятся всё более точными. Эксперты по биометрии предсказывают, что в ближайшие несколько лет появится больше типов биометрии.
В России использование биометрических данных регулируется Федеральным законом от 29.12.2022 г. №572-ФЗ «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных, о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Фе-
дерации и признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации» [17], а также Статьей 11 Федерального закона №152-ФЗ от 27.07.2006 г. «О персональных данных» [18].
Согласно закону №572-ФЗ регулируются отношения, возникающие при эксплуатации, модернизации и развитии государственной информационной системы идентификации и аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных, а также при её взаимодействии в целях осуществления аутентификации с информационными системами аккредитованных государственных органов, Центрального банка РФ в случае прохождения им аккредитации, организаций, осуществляющих аутентификацию на основе биометрических персональных данных физических лиц. Закон предусматривает создание перечня видов собираемой биометрии: изображение лица и образец голоса. А также вводится запрет на принудительный сбор биометрии.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Что такое биометрическая безопасность и почему она имеет огромное значение сегодня? -URL: https: //recfaces.com/ru/articles/biometric-security (дата обращения: 27.03.2023).
2. Торвальд Ю. Век криминалистики. Москва: Прогресс, 1984. 328 с.
3. Шикина В. Е. Введение в специальность. Приборостроение: учебное пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2021. 103 с.
4. История Биометрии. URL: - https:// recfaces.com/ru/articles/history-of-biometrics (дата обращения: 27.03.2023).
5. Биометрическая идентификация и аутентификация. Методы и технологии. - URL: http://www.techportal.ru (дата обращения: 27.03.2023).
6. Биометрическая идентификация. - URL: http://roi4cio.com/categories/category/biometrichesk aja-identifikacija (дата обращения: 24.03.2023).
7. Из чего же, из чего же... сделана безопасность аэропортов. - URL: https://ru-bezh.ru/journal-19/23046-iz-chego-zhe-iz-chego-zhe (дата обращения: 27.03.2023).
8. Системы распознавания лиц в аэропортах. - URL: http://www.techportal.ru/review/security-airport/biometrics (дата обращения: 27.03.2023).
9. Как это работает. Алгоритм распознавания лиц. - URL: https://rostec.ru/news/kak-eto-rabotaet-algoritm-raspoznavaniya-lits (дата обращения: 17.03.2023).
10. Постановление Правительства Российской Федерации от 15.06.2022 г. №1066 «О размещении физическими лицами своих биометрических персональных данных в единой информационной системе персональных данных, обеспечивающей обработку, включая сбор и хранение, биометрических персональных данных, их проверку и передачу информации о степени их соответствия предоставленным биометрическим персональным данным физического лица». - URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/000 1202206170013 (дата обращения: 27.04.2023).
11. Стратегическое направление «Цифровая трансформация». ПАСПОРТ Стратегии цифровой трансформации транспортной отрасли Российской Федерации - URL: http: //www .consultant .ru/
document/cons_doc_LAW_391398/ (дата обращения: 27.04.2023).
12. Дарья Худякова. В аэропортах внедрят биометрические системы - URL: https://rg.ru/ 2022/08/01/pokazhi-lichiko.html (дата обращения: 27.04.2023).
13. Он узнает тебя из тысячи: в аэропортах протестируют систему доступа по биометрии -URL: https://www.atorus.ru/node/48958 (дата обращения: 27.04.2023).
14. Постановление Правительства РФ от 2 марта 2021 г. № 301 «Об утверждении Положения об особенностях проведения промежуточной аттестации в 2021/2022 учебном году по образовательным программам высшего образования -программам бакалавриата, программам специа-
литета, программам магистратуры, предусматривающих использование дистанционных образовательных технологий, обеспечивающих идентификацию личности посредством единой информационной системы персональных данных, обеспечивающей обработку, включая сбор и хранение биометрических персональных данных, их проверку и передачу информации о степени их соответствия предоставленным биометрическим персональным данным физического лица» - URL: https://
www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/400313204/ (дата обращения: 27.04.2023).
15. Татьяна Исакова. Минцифры предложило использовать биометрию при приёме экзаменов у студентов - URL: https://www.vedomosti.ru/ technology/articles/2020/12/15/851117-studenti-biometriyu (дата обращения: 27.04.2023).
16. Биопрокторинг: студенты успешно протестировали новый сервис «Ростелекома» для дистанционной сдачи экзаменов - URL: https:// www.kommersant.ru/doc/4947217 (дата обращения: 27.04.2023).
17. Федеральный закон от 29.12.2022 №572-ФЗ «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных, о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации». - URL: http: //www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW _436110 (дата обращения: 22.02.2023).
18. Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных». - URL: http://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody&nd=102108 261 (дата обращения: 22.02.2023).
Информация об авторах
В. Е. Шикина - старший преподаватель кафедры «Измерительно-вычислительные комплексы» УлГТУ;
И. А. Ефимова - старший преподаватель кафедры организации аэропортовой деятельности и информационных технологий Ульяновского института гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б. П. Бугаева.
REFERENCES
1. Chto takoe biometricheskaya bezopas-nost' i pochemu ona imeet ogromnoe znachenie segodnya
[What is biometric security and why is it of great importance today?] - URL: https://recfaces.com/ ru/articles/biometric-security (accessed: 27.03.2023).
2. Torvald Yu. Vek kriminalistiki [The Century of criminalistics]. Moscow, Progress, 1984. 328 p.
3. Shikina V. E. Vvedenie v special'nost'. Priborostroenie: uchebnoe posobie [Introduction to specialization. Instrumentation: a textbook]. Ulyanovsk, UlSTU, 2021. 103 p.
4. Istoriya Biometrii [The history of Biometrics]. URL: - https:// recfaces.com/ru/articles/history-of-biometrics (accessed: 27.03.2023).
5. Biometricheskaya identifikaciya i autentifikaciya. Metody i tekhnologii [Biometric identification and authentication. Methods and technologies]. - URL: http://www.techportal.ru (accessed: 27.03.2023).
6. Biometricheskaya identifikaciya [Biometric identification]. - URL: http://roi4cio.com/ catego-ries/category/biometricheskaj a-identifikacij a (accessed: 24.03.2023).
7. Iz chego zhe, iz chego zhe... sdelana bezopasnost' aeroportov [From what, from what... made without-the danger of airports]. - URL: https://ru-bezh.ru/journal-19/23046-iz-chego-zhe-iz-chego-zhe (accessed: 27.03.2023).
8. Sistemy raspoznavaniya lic v aeroportah [Facial recognition systems in airports]. - URL: http:// www.techportal.ru/review/security-airport/biometrics (accessed: 27.03.2023).
9. Kak eto rabotaet. Algoritm raspoznavaniya lic [How it works. Face recognition algorithm]. - URL: https://rostec.ru/news/kak-eto-rabotaet-algoritm-raspoznavaniya-lits (accessed: 17.03.2023).
10. Postanovlenie Pravitel'stva Rossij-skoj Federacii ot 15.06.2022 g. №1066 «O razmeshchenii fizicheskimi licami svoih biometricheskih personal'nyh dannyh v edinoj informacionnoj sisteme personal'nyh dannyh, obespechivayushchej obrabotku, vklyuchaya sbor i hranenie, biometricheskih personal'nyh dannyh, ih proverku i peredachu informacii o stepeni ih sootvetstviya predostavlennym biometricheskim personal'nym dannym fizicheskogo lica» [Decree of the Government of the Russian Federation No. 1066 dated 06/15/2022 «On the Placement by Individuals of Their Biometric Personal Data in a Unified Personal Data Information System that Ensures the Processing, including Collection and Storage, of Bio-metric Personal Data, Their Verification and Transmission of Information on the Degree of Their Com-
pliance with the Providedpersonal biometric data of an individual»]. - URL:
http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/000 1202206170013 (accessed: 27.04.2023).
11. Strategicheskoe napravlenie «Cifrovaya transformaciya». PASPORT Strategii cifrovoj transformacii transportnoj otrasli Rossijskoj Federacii [Strategic direction «Digital transformation». PASSPORT of the Digital Transformation Strategy of the transport industry of the Russian Federation]. - URL: http://www.consultant.ru / docu-ment/cons_doc_LAW_391398/ (accessed: 27.04.2023).
12. Daria Khudyakova. V aeroportah vnedryat biometricheskie sistemy [Biometric systems will be introduced at airports]. - URL: https://rg.ru/ 2022/08/01/pokazhi-lichiko.html (accessed: 27.04.2023).
13. On uznaet tebya iz tysyachi: v aeroportah protestiruyut sistemu dostupa po biometrii [He will recognize you out of a thousand: the biometrics access system will be tested at airports]. -URL: https: //www .atorus.ru/node/48958 (accessed: 27.04.2023).
14. Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 2 marta 2021 g. № 301 «Ob utverzhdenii Polozheniya ob osobennostyah provedeniya promezhutochnoj attestacii v 2021/2022 uchebnom godu po obrazovatel'nym programmam vysshego obrazovaniya - programmam bakalavriata, programmam specialiteta, programmam magistratury, predusmatrivayushchih ispol'zovanie distancionnyh obrazovatel'nyh tekhnologij, obespechivayushchih identifikaciyu lichnosti posredstvom edinoj informacionnoj sistemy personal'nyh dannyh, obespechivayushchej obrabotku, vklyuchaya sbor i hranenie biometricheskih personal'nyh dannyh, ih proverku i peredachu informacii o stepeni ih sootvetstviya predostavlennym biometricheskim per-sonal'nym dannym fizicheskogo lica» [Decree of the Government of the Russian Federation No. 301 dated March 2, 2021 «On approval of the Regulation on the specifics of conducting interim certification in the 2021/2022 academic year for higher education educational programs - bachelor's degree programs, specialty programs, master's degree programs, providing for the use of remote educational technologies that provide identity identification through a unified information system of personnel data of an individu-
al»]. - URL: https:// www.garant.ru/products/ipo/ prime/doc/400313204 / (accessed: 27.04.2023).
15. Tatiana Isakova. Mincifry predlozhilo ispol'zovat' biometriyu pri priyome ekzamenov u studentov [The Ministry of Finance proposed to use biometrics when accepting ec-substitutions from students]. - URL: https://www.vedomosti.ru / technolo-gy/articles/2020/12/15/851117- studenti-biometriyu (accessed: 27.04.2023).
16. Bioproktoring: studenty uspeshno protestirovali novyj servis «Rostelekoma» dlya distancionnoj sdachi ekzamenov [Bioproctoring: students have successfully tested the new Rostelecom service for remote exams]. - URL: https:// www.kommersant.ru/doc/4947217 (accessed: 27.04.2023).
17. Federal'nyj zakon ot 29.12.2022 №572-FZ «Ob osushchestvlenii identifikacii i (ili) autentifikacii fizicheskih lic s ispol'zovaniem biometricheskih personal'nyh dannyh, o vnesenii izmenenij v otdel'nye zakonodatel'nye akty Rossijskoj Federacii i priznanii utrativshimi silu otdel'nyh polozhenij zakonodatel'nyh aktov Rossijskoj Federacii». [Federal Law No. 572-FZ of 29.12.2022 «On the Identification and (or) Authentication of Individuals Using Biometric Personal Data, on Amendments to Certain Legislative Acts of the Russian Federation and the
Invalidation of Certain Provisions of Legislative Acts of the Russian Federation Federation»]. - URL: http: //www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW _436110 ((accessed: 22.02.2023).
18. Federal'nyj zakon ot 27.07.2006 №152-FZ «O personal'nyh dannyh» [Federal Law No. 152-FZ of 27.07.2006 «On Personal Data»]. - URL: http://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody&nd=102108 261 (accessed: 22.02.2023).
Information about the authors V. E. Shikina - senior lecturer of the department «Measuring and computing complexes» of UlSTU. I. A. Efimova - Senior Lecturer in the Department of Organization of Airport Activities and Information Technologies of the Ulyanovsk Institute of Civil Aviation named after Chief Marshal of Aviation B. P. Bugaev.
Статья поступила в редакцию 04.09.2023; одобрена после рецензирования 11.09.2023; принята к публикации 18.09.2023.
The article was submitted 04.09.2023; approved after reviewing 11.09.2023; accepted for publication 18.09.2023.
