Эволюция мысли: новые биометрические разработки

Новые биометрические решения разрабатываются для удовлетворения растущих потребностей рынка или противодействия мошенникам, пытающимся обмануть системы идентификации. Чтобы оставаться на рынке, требуется повышение точности распознавания или реализация надежных технологий в новых эксплуатационных условиях.

Каждый производитель настаивает, что именно его решение самое точное и надежное, но доказать это на практике сложно Результаты зависят не только от внешних условий (уровень освещенности, температура, влажность и т.д.), но и от используемого оборудования. Проводя различные тесты, производитель создает оптимальные для своих разработок условия. Но в реальности идеальные условия, как, например, при регистрации в Единой биометрической системе (ЕБС) или получении биометрического заграничного паспорта, встречаются редко. Тем не менее существующие на рынке биометрические системы не законсервированы, а постоянно развиваются.

Умные тренды

В 2018 г было обновлено несколько решений биометрической идентификации по отпечатку пальца, за счет чего расширились возможности выявления подделок.

Современные системы идентификации по отпечатку пальца позволяют отличить реальную человеческую кожу от фальшивых материалов за долю секунды благодаря обработке мультиспектральных изображений. Эта технология распознавания живых тканей использует передовые алгоритмы машинного обучения, способные обновляться при идентификации новых типов угроз и подделок. Современное поколение сенсоров для сканирования отпечатка пальца на основе классической FTIR (Frustrated Total Internal Reflection) демонстрирует все больше преимуществ. Среди них - стабильная регистрация стертых отпечатков, поврежденных и мокрых пальцев, меньшая чувствительность к засветке и небольшим загрязнениям.

Для технологий биометрической идентификации по чертам лица созданы механизмы определения живого человека и выявления подмены личности. Разработки велись в нескольких направлениях. Одни компании предпочли использовать инфракрасное излучение и 3D-камеры, а другие направили усилия на совершенствование имеющихся алгоритмов - на поиск особенностей текстуры, характерных для фотографий лиц, анализ соответствия мимики лица движению камеры с помощью встроенных датчиков мобильного устройства (акселерометр и гироскоп) и т.д.

Кроме того, серьезное развитие получили малораспространенные способы биометрической идентификации по радужной оболочке глаз и сердцебиению. Их особенность в том, что распознавание проводится вне зависимости от различных внешних условий. Идентификация по сердцебиению к тому же позволяет определить физическое состояние человека, например возникновение у водителя транспортного средства аритмии или сердечного приступа.

Максимум защиты

Технология идентификации по рисунку вен ладони остается одной из самых надежных биометрических технологий с точки зрения устойчивости к подделкам. Обновление серверного программного обеспечения и прошивки на терминалах позволяет предотвратить попытки обмануть систему, не увеличивая время распознавания. Появившаяся в прессе информация об успешном обмане системы идентификации по рисунку вен не совсем корректна. Для реализации данной попытки потребовалось сделать большое количество фотографий - более 2000. Кроме того, параметры настройки оборудования идентификации по венам ладони не были опубликованы, и, вероятно, у сканирующего устройства был отключен модуль Liveness detection. Аналогичный способ создания муляжа русла кровеносных сосудов ладони был протестирован отечественным разработчиком несколько лет назад, и результаты испытания показали: обмануть систему не получилось.

Знать наверняка

Возможность обмануть большую часть статических и динамических модальностей дала толчок развитию поведенческой биометрии, основанной на идентификации человека по походке, скорости нажатия клавиш или особенностям использования мышки. К примеру, в лаборатории МФТИ реализовали анализ движения зрачков при слежении за перемещающимися точками на экране смартфона или планшета. Другие варианты - анализ движения глаз человека при чтении на экране определенного текста или идентификация по электроэнцефалографии (ЭЭГ).

В сравнении со статическими методами биометрической идентификации подделать особенности поведенческой биометрии значительно сложнее. Недостатки поведенческого анализа - более низкая точность и скорость идентификации. Со временем алгоритмы будут усовершенствованы и разработчики сумеют минимизировать эти недостатки.

Еще два важных события, произошедших в области биометрической идентификации в 2018 г., - появление технологии распознавания по электромагнитным импульсам головного мозга и выявление грубых ошибок при анализе ДНК в некоторых лабораториях.

В настоящее время для реализации наиболее надежных решений рассматривают мультимодальные варианты, например идентификацию по лицу и отпечатку пальца, по лицу и рисунку вен ладони. Неслучайно для ЕБС было также выбрано бимодальное решение - по голосу и лицу.

Александр Горшков
Директор по развитию инженерной компании
"Прософт-Биометрикс"