CC BY
8Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
BIOMETRIK TEXNOLOGIYALARNI RIVOJLANTIRISHNING ISTIQBOLLI
YO'NALISHLARI
Radjabov Sobirjon Sattorovich,
Texnika fanlari doktori, Laboratoriya mudiri, Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti" Milliy tadqiqot universiteti huzuridagi Fundamental
va amaliy tadqiqotlar instituti e-mail: [email protected]
Rabbimov Ilyos Mehriddinovich,
Texnika fanlari bo'yicha falsafa doktori (PhD),
Yetakchi ilmiy xodim, O'zbekiston Respublikasi Prezidenti Administratsiyasi huzuridagi Iqtisodiy tadqiqotlar va islohotlar markazi e-mail : [email protected]
Xusainov Narimon Odilovich,
Texnika fanlari nomzodi, Kafedra mudiri, "Temurbeklar maktabi" harbiy akademik liseyi e-mail: [email protected]
Abdullayeva Barno Mo'ydinjon qizi,
Tayanch doktorant, Namangan davlat universiteti
e-mail: [email protected]
Annotatsiya. Maqolada o'ziga xos xususiyatlari va qo'llanish doirasining kengligi tufayli jadal rivojlanayotgan biometrik texnologiyalarning so'nggi yutuqlari va kelajak istiqbollari muhokama qilinadi. Yurishni aniqlash, yuz termogrammasi, klaviatura zarbasi dinamikasi, quloq shakli va hidi kabi yangi biometrik texnologiyalarga alohida e'tibor qaratiladi. Ushbu texnologiyalarning har birining o'ziga xos afzalliklari va cheklovlari batafsil tahlil qilinadi. Bundan tashqari, maqolada identifikatsiyalash usullari va algoritmlarining rivojlanishi, ayniqsa chuqur o'qitish va Kolmogorov -Arnold Networks kabi yangi neyron tarmoq arxitekturalarini qo'llash kontekstida ko'rib chiqiladi. Ushbu innovatsion arxitekturaning afzalliklari va muammolari, shuningdek uning biometrik identifikatsiyani takomillashtirish imkoniyatlari muhokama qilinadi.
Maqolada, shuningdek, bir nechta biometrik texnologiyalar (multibiometriya), multimodal va multifaktorli tizimlarning integratsiyasi muhokama qilinadi. Turli xil biometrik ma'lumotlar va autentifikatsiya usullarining kombinatsiyasi identifikatsiyalashning aniqligi, ishonchliligi va xavfsizligini qanday oshirishi mumkinligi ko'rsatilgan.
II Kalit so'zlar: biometrik texnologiyalar, multibiometriya, identifikatsiya, autentifikatsiya.
Kirish. So'nggi yillarda biometrik texnologiyalar jadal rivojlanmoqda, bu ularning qo'llanish sohasi kengayishi bilan izohlanadi. Buning sababi shundaki, insonning biometrik xususiyatlari qulay, noyob, soxtalashtirish deyarli mumkin emas,
unutish, yo'qotish yoki boshqa birovga o'tkazish mumkin emas.
Mordor Intelligence xalqaro konsalting kompaniyasi ma'lumotlariga ko'ra, 2024 yil oxiriga kelib biometrik tizimlar jahon bozori hajmi 51,15
68
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
milliard AQSh dollarini tashkil etadi. Prognozga ko'ra, keyingi 5 yil ichida biometrik texnologiyalar bozorining o'rtacha yillik o'sish sur'ati 15,3% ni tashkil etadi va 2029 yilga kelib bozorning bashorat qilinayotgan hajmi 104,22 milliard AQSh dollariga yetadi.
Ushbu texnologiyalarga bo'lgan ehtiyojning o'sishi bilan identifikatsiyalashning aniqligiga (ba'zi hollarda tezligiga ham) qo'yilgan talablar ham ortib bormoqda. Shu nuqtai nazardan, bizning fikrimizcha, biometrik texnologiyalarni rivojlantirishning eng istiqbolli yo'nalishlari quyidagilardir:
- yangi biometrik texnologiyalarni qo'llash;
- identifikatsiyalash usullari va algoritmlarini ishlab chiqish va takomillashtirish;
- bir nechta biometrik texnologiyalarni integratsiyalash (multibiometriya).
1. Yangi biometrik texnologiyalarni qo'llash. Bir necha o'n yillar davomida biometrik texnologiyalarning imkoniyatlari cheklangan edi va ularning eng mashhur va keng qo'llaniladigani barmoq izlariga asoslangan texnologiya edi. Biroq, so'nggi o'n yillikda hisoblash va sensor texnologiyalari sohasidagi taraqqiyot tufayli, yurish (1-rasm), imo-ishoralar, quloq shakli, hid va boshqa biometrik parametrlarning qo'llanilishi sezilarli darajada kengaydi.
Bunday kengayishning bir misoli identifikatsiyalash uchun yurishdan foydalanishdir [1]. Videoyozuvlarda yorug'likning yetarli emasligi, bosh kiyimlar, niqoblar, bo'yanish va boshqa omillar tufayli odamning yuzi ko'pincha yashirin yoki ko'rish qiyin bo'lishi mumkin. Bunday hollarda yurish orqali identifikatsiyalash mumkin, tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, bu noyob parametr bo'lib, soxtalashtirish qiyin va ishonchliligi bo'yicha barmoq izlari yoki ko'z qorachig'ini skanerlash bilan solishtirish mumkin. Bu an'anaviy biometrik parametrlardan farqli o'laroq, yurishni uzoq masofadan va bevosita aloqasiz kuzatish mumkin. Biroq, baland poshnalar, noqulay poyabzal, og'ir narsalarni ko'tarish, tana qismlarini yashiradigan yoki harakatlarni cheklovchi kiyim va yurish tezligi kabi ko'plab omillar yurishning vizual ko'rinishini o'zgartirishi mumkin. Shuningdek, rakurs, yoritish va kamera parametrlari identifikatsiyalash aniqligiga
ta'sir qilishi mumkin. Shunday qilib, yurish bo'yicha identifikatsiyalash vazifasi unikal va murakkab bo'lib qolmoqda, zamonaviy kompyuter ko'rish usullaridagi yutuqlarga qaramay, bu usulning sifati va ishonchliligi hali yuz tanishga qaraganda pastroq.
1-rasm. Shaxsni yurishi orqali identifikatsiyalash
Biometrika sohasidagi so'nggi yutuqlardan biri termogrammalarni tuzish va tahlil qilish texnologiyasidir [2]. Olimlar infraqizil kameralar yordamida yuz terisi ostida joylashgan obyektlarning unikal tasvirini olish mumkinligini aniqladilar. Suyaklar, yog' to'qimalari va qon tomirlarining turli zichligi qat'iy individual bo'lib, foydalanuvchi yuzining termografik rasmini shakllantiradi. Yuz termogrammasi (2-rasm) noyobdir, bu hatto bir xil egizaklarni ham ishonchli farqlash imkonini beradi. Ushbu yondashuvning qo'shimcha afzalliklari uning har qanday kosmetik o'zgarishlarga, shu jumladan plastik jarrohlik va bo'yanishga chidamliligi va ro'yxatga olish jarayonining maxfiyligidir.
2-rasm. Shaxsni yuz termogrammasi orqali identifikatsiyalash
Klaviatura zarbasi dinamikasi yoki klaviatura dastxati foydalanuvchining ma'lum iboralarni yozish
69
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
usulini tahlil qiladi [3]. Klaviatura dastxatini aniqlashning ikki turi mavjud. Birinchisi, hisoblash resurslariga kirishda foydalanuvchini autentifikatsiya qilish uchun qo'llaniladi. Ikkinchisi esa, kirish huquqi berilgandan so'ng foydalanuvchi faolligini nazorat qilish uchun ishlatiladi va agar kompyuterda boshqa shaxs ishlayotgani aniqlansa, tizimni bloklaydi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, klaviaturada ishlash ritmi foydalanuvchining individual xususiyati bo'lib, uni identifikatsiyalash va autentifikatsiya qilish uchun yaroqli hisoblanadi. Ritmni o'lchash uchun tugmacha zarbalari orasidagi vaqt oralig'i va tugmachalarni bosib turish vaqti baholanadi. Ikkinchi usul samaraliroq hisoblanishiga qaramasdan, eng yaxshi natijalar har ikkala usulni birgalikda qo'llash orqali erishiladi. Bu usulning o'ziga xos xususiyati uning arzonligidir, chunki klaviaturadan tashqari qo'shimcha jihozlar talab qilinmaydi. Biroq, ushbu texnologiya hali ishlab chiqilish bosqichida bo'lib, uning ishonchliligini baholash qiyin, ayniqsa xavfsizlik tizimlariga qo'yiladigan yuqori talablarni hisobga olganda.
Quloq shaklini tahlil qilish biometrik identifikatsiyada (3-rasm) eng yangi yondashuvlardan biridir [3]. Hatto arzon veb-kamera ham taqqoslash va identifikatsiya uchun ishonchli namunalar taqdim etishi mumkin. Biroq soch va taqinchoqlar tizim samaradorligini pasaytirishi mumkin, bundan tashqari tashqi yoritish va yuzning kameraga nisbatan joylashuvi ham natijalarga ta'sir ko'rsatishi mumkin. Ushbu qiyinchiliklarga qaramay, mazkur texnologiya biometrik identifikatsiyalashning qimmatli vositasi hisoblanadi. Masalan, Gollandiyalik kriminologlar undan kuzatuv videosiga olingan talonchilikda
gumonlanuvchilarni aniqlash uchun foydalanganlar. f
3-rasm. Shaxsni quloq shaklini tahlili asosida identifikatsiyalash
Bundan tashqari, hidni aniqlash jarayonidan foydalanadigan "Elektron burun" tizimlari ishlab chiqilmoqda [3]. Tana hidiga genetik ta'sir bu xususiyatni biometrik autentifikatsiyalash uchun istiqbolli qiladi. Ushbu texnologiya, xuddi yurish va quloq shakli tahlili kabi, shaxsni identifikatsiyalashning zamonaviy biometrik texnologiyalariga qo'yiladigan talablarga javob bera olishi uchun sezilarli rivojlanishni talab qiladi.
2. Identifikatsiyalash usullari va algoritmlarini ishlab chiqish va takomillashtirish. So'nggi yillarda shaxsni biometrik identifikatsiyalash masalalarini hal qilishda neyron tarmoqlarini o'qitishga asoslangan chuqur o'qitish usullari eng samarali natijalarni ko'rsatmoqda. Neyron tarmoqlar yordamida ajratib olinadigan belgilar ko'pincha yuqori darajadagi abstraktsiyaga ega bo'lib, sifatli tanib olish uchun muhimdir. Bu esa video va tasvirlarni tasniflash, tasvirlarni segmentatsiya qilish, obyektlarni aniqlash, vizual kuzatish va boshqa vazifalarda yuqori natijalarga erishish imkonini beradi.
Biroq, chuqur o'qitishning yutuqlariga qaramay, yurish uslubini aniqlash kabi ayrim vazifalarda, ma'lum ma'lumotlar to'plamlari uchun sayoz modellar hamon neyron tarmoqlardan ustun kelmoqda. Shu bilan birga, yondashuvlarning hech biri hali maqbul aniqlikka erishmadi.
Yaqinda MIT tadqiqotchilari ko'p qatlamli neyron tarmoqlarga (KQNT) muqobil variant -Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) nomli yangi neyron tarmog'i arxitekturasini taqdim etishdi [4]. Ushbu arxitektura aktivatsiyalarni tarmoqning "Qirralari"ga ko'chirishni amalga oshiradi, bu uni an'anaviy neyron tarmoq yondashuvlaridan ajratib turadi.
Ishlab chiquvchilarning ta'kidlashicha, yangi turdagi neyron tarmoqlar bir qator afzalliklarga ega. KAN, KQNTdan farqli o'laroq, eski ma'lumotlarni unutmasdan yangi axborotni ishlash qobiliyatiga ega, bu esa modelni muntazam qayta o'qitish zaruratisiz o'z dolzarbligini saqlab qolish imkonini beradi.
Shuningdek, KAN yuqori aniqlik va interpretatsiya qilish imkoniyati bilan ajralib turadi va
70
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific Электронный научный журнал "Потомки Аль-
journal of Fergana branch of TATU named after Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
ushbu xususiyatlari bilan u KQNTdan ustunlik qiladi. Bu innovatsion arxitektura nafaqat biroz yaxshiroq, balki murakkab dinamik masalalarni hal qilishda tamomila yangi imkoniyatlarga ega bo'lgan tarmoqlarni yaratishga asos bo'lishi mumkin.
KAN, KQNTga nisbatan neyronlarni mashtablashtirish uchun tezkor imkoniyatlarga ega. Biroq, ayrim muammolar ham mavjud - KATni o'qitish yuqori hisoblash quvvatlarini va/yoki ko'proq vaqt sarflashni talab etadi. Biroq, bu hal qilib bo'lmaydigan to'siq emas, chunki an'anaviy KQNT ham ularni qo'llashning butun davrida optimallashtirish va samaradorlikni oshirish orqali takomillashtirib kelingan.
Shunday qilib, KAT neyron tarmoq texnologiyalarini rivojlantirishda istiqbolli yo'nalish hisoblanadi. Bu yo'nalish sun'iy intellekt sohasidagi, xususan biometrik identifikatsiyalash kabi murakkab vazifalarni hal qilish samaradorligini sezilarli darajada oshirishi mumkin.
3. Bir nechta biometrik texnologiyalarni integratsiyalash (multibiometriya). Multibiometrik identifikatsiya deganda barmoq izlari, yuzni tanib olish, ovoz xususiyatlari va ko'z qorachig'i kabi bir nechta biometrik belgilardan foydalanish tushuniladi (4-rasm). Ushbu yondashuv identifikatsiyalashning aniqligini va ishonchliligini oshirish imkonini beradi, chunki turli biometrik parametrlardan olingan ma'lumotlar turli usullar yordamida, turli darajalarda va turli kontekstlarda birlashtirilishi mumkin.
Masalan, biometrik ma'lumotlar sensorlar darajasida, belgilarni ajratib olish darajasida yoki qaror qabul qilish darajasida birlashtirilishi mumkin. Bu esa ko'p pog'onali xavfsizlikni ta'minlaydi va identifikatsiyalash aniqligini oshiradi.
4-rasm. Multibiometrik identifikatsiyalash
Multibiometrik texnologiyalardan tashqari, multimodal va ko'p faktorli yechimlarni ular bilan bitta sinfga birlashtirish odatiy holdir. Multimodal tizimlarda insonning bir turdagi biometrik xususiyatlari (masalan, barmoq izlari) turli algoritmlar yordamida qayta ishlanadi. Bu tizimning ishonchliligini oshiradi hamda xatolarga va qalbakilashtirish urinishlariga bardoshliligini ta'minlaydi. Turli xil algoritmlar biometrik ma'lumotlarning turli jihatlarini aniqlashi mumkin, ular birgalikda shaxs haqida to'liqroq va aniqroq tasavvur beradi.
Boshqa tomondan, multifaktorli tizimlar biometrik belgilarni PIN-kodlar, parollar, smart-kartalar yoki tokenlar kabi boshqa autentifikatsiya usullari bilan birlashtiradi. Bu xavfsizlik darajasini sezilarli darajada oshiradi, chunki g'arazli shaxslarga kirish huquqini olish uchun bir nechta to'siqlarni yengib o'tish kerak bo'ladi. Multifaktorli tizimlar, shuningdek identifikatsiyalash jarayonini tezlashtirishi va markazlashtirilgan identifikator ma'lumotlar bazasiga murojaat qilmasdan tanib olish imkoniyatini ta'minlashi mumkin, bu maxfiylikni yaxshilash va ma'lumotlar sizib chiqishi xavfini kamaytirish uchun muhimdir.
5-rasm. Shaxsni barmoq izi va kirish kartasi orqali multifaktorli autentifikatsiyalash
Multifaktorli tizimlarni qo'llashning asosiy maqsadlari nafaqat identifikatsiyalash xavfsizligi va ishonchliligini oshirish, balki foydalanuvchi tajribasini yaxshilashni ham o'z ichiga oladi. Masalan, an'anaviy autentifikatsiyalash usullari bilan birgalikda biometrik ma'lumotlardan foydalanish turli xizmatlarga kirishni soddalashtirish, xatolar ehtimolini kamaytirish va
71
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 I Son: 3 I 2024-yil
shaxsni tasdiqlash uchun zarur bo'lgan vaqtni qisqartirish imkonini beradi.
Shunday qilib, multibiometrik, multimodal va multifaktorli tizimlar bankdan tortib sog'liqni saqlash va davlat xavfsizligigacha bo'lgan turli sohalarda yanada xavfsiz, ishonchli va qulay identifikatsiyalash jarayonini ta'minlashga qaratilgan ilg'or yechimlardir.
Xulosa. Xulosa qilib aytganda, biometrik identifikatsiyalash tekshiruvning aniq, ishonchli va rad etib bo'lmaydigan natijalarini olish uchun beqiyosdir. Yaqin kelajakda parollar va PIN-kodlar o'rnini biometrik ma'lumotlarga asoslangan yangi, yanada ishonchli avtorizatsiya va autentifikatsiya usullari to'liq egallashi kutilmoqda. Bu nafaqat xavfsizlik darajasini oshiradi, balki identifikatsiyalash jarayonining qulayligi va tezligi tufayli foydalanuvchi tajribasini ham yaxshilaydi. Biometrik texnologiyalar allaqachon bank sektori, sog'liqni saqlash, davlat xavfsizligi va axborot texnologiyalari kabi turli sohalarda keng qo'llanilmoqda.
Bundan tashqari, biometrik identifikatsiyalash xavfsizlikning yangi standartlarini ishlab chiqilishiga turtki bo'ladi va axloqiy hamda shaxsiy daxlsizlik masalalariga e'tiborni jalb qiladi. Ushbu sohadagi texnologiyalar va metodologiyalarning doimiy takomillashtirilishi zamonaviy dunyo va kelajak talablariga javob beradigan yanada xavfsiz, ishonchli va qulay identifikatsiya tizimlarini yaratishga yordam beradi.
Xulosa qilib aytganda, biometrik identifikatsiyalash usullari hayotning turli sohalarida ma'lumotlarni himoyalash va xavfsizlikni ta'minlash yondashuvlarini tubdan o'zgartirishi kutilayotgan istiqbolli rivojlanish yo'nalishi hisoblanadi.
Foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati
1. Йхапате М., Йхапате А.К. Идентификация человека по походке: Система, основанная на походке. - М.: Sciencia Scripts, 2023. - 64 с.
2. Михеев М. Ю., Гудков К. В., Астахова Т. Н., Макарова Е. Ю. Обработка информации в системе идентификации
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
по термограмме лица // Вестник НГИЭИ. - № 4 (71), 2017. - С. 7-15.
3. Ворона В.А. Биометрическая идентификация личности. - М.: Горячая линия - Телеком, 2022. - 228 с.
4. Liu Z., et al. KAN: Kolmogorov-Arnold Networks. arXiv preprint arXiv (2024): 2404.19756.
V2
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
