Таким образом, биометрический процесс (под ним здесь понимается автоматизация оценки биометрических характеристик) констатирует уровень надежности, который гарантирует система в выявлении истинности проверяемого лица. Процесс не заявляет, что предъявленные характеристики являются точной копией образцов, а говорит о том, что вероятность того, что пользователь именно то лицо, за которое себя выдает, составляет величину Х%. Всегда ожидается (предполагается), что автоматический процесс должен обеспечить вероятность правильного распознавания, равную или очень близкую к 100%. Таким образом, намек на то, что здесь могут быть элементы ошибки, заставляет некоторых думать, что биометрия не может играть существенной роли в организации входного контроля. Анализ показывает, что хотя ни одна система аутентификации не обеспечивает 100%-й надежности и что биометрический процесс не дает точного совпадения характеристик, все же он дает чрезвычайно высокий уровень точности. Некоторые зарубежные охранные структуры к разработчикам (производителям) СКД применяют априори заданные требования, при выполнении которых последние могут рассчитывать на продажу своих систем.
Уровень надежности, дозволенный для системы контроля доступа, может быть совершенно различным, однако уровень ложных отказов истинным пользователям не вызывает какого-либо беспокойства, в то время как уровень фальшивых доступов фактически должен быть доведен до нуля.
Поскольку уровень надежности при сравнении может в конечном итоге регулироваться с тем, чтобы удовлетворить запросы конкретного потребителя, чрезвычайно важно этому пользователю реально представлять себе, чего данная система способна достигнуть. Наибольшую степень озабоченности вносит то, что фирмы-производители часто задают степени точности, скажем, 0,01% (т.е. 1 ошибка на 10 000 случаев аутентификации). Однако, как оценить, что любые приводимые цифры верны, и как прежде всего измерить уровень точности (погрешности) в работе СКД?
Можно получить статистические доказательства, позволяющие компьютеру сделать соответствующие расчеты, подтверждающие приведенные цифры, однако большинство пользователей не совсем доверяют этим результатам. Тем не менее реальная картина не столь мрачна, как кажется на первый взгляд. Большинство биометрических методов чрезвычайно точны.
Заметное оживление на рынке биометрических систем произошло после появления довольно мощных и в то же время недорогих 16-битовых микропроцессоров и создания эффективных алгоритмов обработки биометрической информации. В настоящее время биометрические терминалы разрабатываются и предлагаются к продаже в основном фирмами США, небольшим количеством фирм в Англии, есть информация о работах в этом направлении в Японии и во Франции.
Рассмотрим особенности аппаратурной реализации отдельных методов биометрического контроля. управление доступ биометрический контроль
Контроль по голосу. В системе фирмы Texas Instruments (Tl) парольные фразы состояли из четырехсловного предложения, причем каждое слово было односложным. Каждая фраза представляется 84 байтами информации. Время аутентификации составляло 5,3 с. Для предотвращения возможности использования заранее записанного на магнитофон пароля система генерировала слова в произвольной последовательности. Общее время проверки на КПП составляло 15 с. на одного человека. Для четырех парольных фраз ошибка 1-го рода составила 0,3%, 11-го рода - 1%.
При рассмотрении проблемы аутентификации по голосу важными вопросами с точки зрения безопасности являются следующие:
- как бороться против использования магнитофонных записей парольных фраз, перехваченных во время установления контакта законного пользователя с аутентификационным терминалом?
- как защитить систему от злоумышленников, обладающих способностью к имитации голоса, если им удастся узнать парольную фразу?
Ответом на первый вопрос является генерация системой псевдослучайных паролей, которые повторяются вслед за ней пользователем, а также применение комбинированных методов проверки (дополняя вводом идентификационной карточки или цифрового персонального кода).
Ответ на второй вопрос не столь однозначен. Человек вырабатывает свое мнение о специфике воспринимаемого голоса путем оценки некоторых его особо характерных качеств, не ставя при этом акцента на количественной стороне разнообразных мелких компонентов речевого сигнала. Автомат же наоборот, не обладая способностью улавливать обобщенную характеристику голоса, свой вывод делает, привязываясь к конкретным параметрам речевого сигнала и производя их точный количественный анализ.
Специфическое слуховое восприятие человека приводит к тому, что безупречное воспроизведение профессиональными имитаторами голосов возможно лишь тогда, когда подражаемый субъект характеризуется ярко выраженными особенностями произношения (интонационной картиной, акцентом, темпом речи и т.д.) или тембра (гнусавостью, шепелявостью, картавостью и т.д.). Именно этим следует объяснить тот факт, что даже профессиональные имитаторы оказываются не в состоянии подражать ординарным, не примечательным голосам.
В противоположность людям распознающие автоматы, свободные от субъективного отношения к воспринимаемым образам, производят аутентификацию (распознавание) голосов объективно, на основе строго детерминированных и априори заданных признаков. Обладая "нечеловеческим" критерием оценки схожести голосов, системы воспринимают голос человека через призму своих признаков. Вследствие этого чем сложнее и "непонятнее" будет совокупность признаков, по которым автомат распознает голос, тем меньше будет вероятность его обмана. В тоже время несмотря на то, что проблема имитации очень важна и актуальна с практической точки зрения, она все же далека от окончательного решения. Прежде всего до конца не ясен ответ на вопрос, какие именно параметры речевого сигнала наиболее доступны подражанию и какие из них наиболее трудно поддаются ему.
Выбор параметров речевого сигнала, способных наилучшим образом описать индивидуальность голоса, является, пожалуй, самым важным этапом при построении систем автоматической аутентификации по голосу. Такие параметры сигнала, называемые признаками индивидуальности, помимо эффективности представления информации об особенностях голоса диктора, должны обладать рядом других свойств.
Во-первых, они должны быть легко измеряемы и малозависимы от мешающих факторов окружающей среды (шумов и помех).
Во-вторых, они должны быть стабильными во времени.
В-третьих, не должны поддаваться имитации.
Известны системы аутентификации по голосу, где применяется метод совместного анализа голоса и мимики, ибо, как оказалось, мимика говорящего характерна только ему и будет отличаться от мимики другого человека, говорящего те же слова.
Контроль по почерку. Основой аутентификации личности по почерку является уникальность и стабильность динамики этого процесса для каждого человека, характеристики которой могут быть измерены, переведены в цифровой вид и обработаны компьютером. Следовательно, компьютер при аутентификации выбирает для сравнения не продукт письма, а сам процесс и исследует его.
Однако даже для одного и того же человека характерен некоторый разброс характеристик почерка от одного акта к другому. Для того чтобы определить эти флуктуации и назначить рамки, пользователь при регистрации выписывает свою подпись несколько раз. В результате формируется некая "стандартная модель" (сигнатурный эталон) для каждого пользователя, которая записывается в память системы.
Подпись выполняется пользователем на специальной сенсорной панели, с помощью которой изменения приложенного усилия (нажатия) на перо (скорости, ускорения) преобразуются в электрический аналоговый сигнал. Электронная схема преобразует этот сигнал в цифровой вид, приспособленный для машинной обработки.
Разработка аутентификационных автоматов на базе анализа почерка, предназначенных для реализации контрольно-пропускной функции, была начата еще в начале 70-х гг. В настоящее время на рынке представлены несколько эффективных терминалов такого типа.
Одна из систем была разработана американской корпорацией NCR CORP. Эта система (Automatic Personal Verification System) на испытаниях продемонстрировала следующие результаты: коэффициент ошибок 1-го рода - 0,015%, 2-го рода - 0,012% (в случае, если злоумышленник не наблюдал процесс исполнения подписи законным пользователем) и 0,25% (если наблюдал).
Системы аутентификации по почерку поставляются на рынок, например, фирмами /NFORETE и DE LA RUE SYSTEMS (США), THOMPSON TITN (Франция) и рядом других. Английская фирма QUEST M/CROPAD LTD выпустила устройство QSign, особенностью которого является то, что сигнатурный эталон может храниться как в памяти системы, так и в памяти идентификационной карточки пользователя. Пороговое значение коэффициентов ошибок может варьироваться в зависимости от требуемой степени безопасности. Подпись выполняется обычной шариковой ручкой или карандашом на специальной сенсорной панели, входящей в состав терминала.
Основное достоинство подписи по сравнению с использованием, например дактилоскопии, в том, что это распространенный и общепризнанный способ подтверждения своей личности (например, при получении банковских вкладов). Этот способ не вызывает "технологического дискомфорта", как бывает в случае снятия отпечатков пальцев, что ассоциируется с деятельностью правоохранительных органов. В то же время подделка динамики подписи - дело очень трудновыполнимое (в отличие, скажем, от воспроизведения рисунка подписи). Причем, благодаря росписи не на бумаге, а на сенсорной панели, значительно затрудняется копирование злоумышленником ее начертания.
Контроль по отпечаткам пальцев
Дактилоскопия построена на двух основных качествах, присущих капиллярным узорам кожи пальцев и ладоней:
- стабильности рисунка узора на протяжении всей жизни человека;
- уникальности, что означает отсутствие двух индивидуумов с одинаковыми дактилоскопическими отпечатками.
Распознавание отпечатка пальца основано на анализе распределения особых точек (концевых точек и точек разветвления капилярных линий), которые характеризуются их местоположением в декартовых координатах. Для снятия отпечатков в режиме реального времени применяются специальные контактные датчики различных типов. Системы идентификации по отпечаткам пальцев выпускаются в течение почти трех десятков лет. Однако благодаря достигнутым успехам в области машинного распознавания отпечатков только в последние годы заметно увеличилось число фирм, выпускающих терминалы персональной аутентификации на базе дактилоскопии.
Американской фирмой FINGERMATRIX предложен терминал Ridge Reader, который, благодаря процедуре компенсации различных отклонений, возникающих при снятии отпечатка пальца в реальных условиях, а также применяемому способу "очищения" изображения и восстановления капиллярного узора (который может быть "затуманен" из-за наличия на пальце грязи, масла или пота), допускает коэффициент ошибок 1-го рода не более 0,1%, II-го рода - не более 0,0001%. Время обработки изображения составляет 5 с, регистрации пользователя - 2-3 мин. Для хранения одного цифрового образа отпечатка (эталона) расходуется 256 байт памяти.
Компания DE LA RUE PRINTRAK INC. производит систему PIV-100 на базе терминала аутентификации по отпечаткам пальцев. Кроме этих терминалов в состав аппаратуры входят центральный процессор, контрольный пульт, дисплей, принтер, накопители - на винчестерских дисках (для хранения базы данных), накопители на гибких (жестких) дисках (для запасной памяти).
В этой системе требуемые коэффициенты ошибок могут выбираться в зависимости от необходимого уровня обеспечения безопасности путем подстройки внутренних зависимых системных параметров, таких как пороговые значения принятия решения, сопоставляемые характеристики, стратегия распознавания. Но за возросшую точность приходится расплачиваться уменьшением быстродействия и снижением удобств для пользователей. Автоматическая обработка полученного дактилоскопического изображения начинается с преобразования первичного образа с разрешением 512x512 точек изображения и плотностью 8 бит на точку к конечному набору (множеству), состоящему примерно из 100 особых точек капиллярного узора, каждая из которых занимает 3 байта памяти. В результате объем памяти для хранения одного отпечатка по сравнению с первоначальным изображением уменьшается примерно в 1000 раз. Сопоставление двух дактилоскопических образов - оригинального и эталонного, хранящегося в памяти системы, производится с помощью некоторой корреляционной процедуры. Время регистрации пользователя в базе данных - меньше двух минут; вся процедура проверки пользователя - около 10 с, из которых 2 с уходит на аутентификацию, т.е. на вычисления по сопоставлению отпечатков.
Говоря о надежности аутентификационной процедуры по отпечаткам пальцев, необходимо рассмотреть также вопрос о возможности их копирования и использования другими лицами для получения несанкционированного доступа. В качестве одной из возможностей по обману терминала специалисты указывают на изготовление искусственной кисти с требуемыми отпечатками пальцев (или изъятие "подлинника" у законного владельца). Но существует и способ борьбы с такой фальсификацией. Для этого в состав терминального оборудования должны быть включены инфракрасный детектор, который позволит зафиксировать тепловое излучение от руки (или пальца), и (или) фотоплетизмограф, который определяет наличие изменений отражения света от поверхности потока крови.
Другим способом подделки является непосредственное нанесение капиллярного узора пальцев законного пользователя на руки злоумышленника с помощью специальных пленок или пленкообразующих составов. Такой способ довольно успешно может быть использован для получения доступа через КПП. Однако в этом случае необходимо получить качественные отпечатки пальцев законного пользователя, причем именно тех пальцев, которые были зарегистрированы системой, и именно в определенной последовательности (например, если система настроена на проверку не одного, а двух и более пальцев по очереди), но эта информация не известна законному пользователю и, следовательно, он не может войти в сговор с нарушителем.