Identifikatsiya Va Autentifikatsiya: Asosiy Tushunchalar

Identifikatsiya moduli videokameradan odamning tasvirini oladi va uni shablon saqlanadigan bir xil raqamli formatga o'zgartiradi. Olingan ma'lumotlar ma'lumotlar bazasida saqlangan shablon bilan taqqoslanadi va tasvirlar bir-biriga mos keladimi yoki yo'qligini aniqlash uchun. Tekshirish uchun zarur bo'lgan o'xshashlik darajasi - bu har xil turdagi xodimlar, shaxsiy kompyuter quvvati, kunning vaqti va boshqa bir qator omillar uchun sozlanishi mumkin bo'lgan ma'lum chegara.
Identifikatsiya tekshirish, autentifikatsiya yoki tan olish shaklida amalga oshirilishi mumkin. Tekshirish jarayonida olingan ma'lumotlarning identifikatori va ma'lumotlar bazasida saqlangan shablon tasdiqlanadi. Autentifikatsiya - videokameradan olingan tasvir ma'lumotlar bazasida saqlangan shablonlardan biriga mos kelishini tasdiqlaydi. Tanib olish paytida, agar olingan xususiyatlar va saqlangan shablonlardan biri bir xil bo'lsa, tizim tegishli shablonga ega bo'lgan shaxsni aniqlaydi.
4.3. Tayyor yechimlarning umumiy ko'rinishi
4.3.1. IKAR laboratoriyasi: nutq fonogrammalarining sud-tibbiy tadqiqotlari majmuasi
IKAR Lab apparat-dasturiy kompleksi huquqni muhofaza qilish organlarining ixtisoslashtirilgan bo‘linmalari, laboratoriyalar va sud-tibbiyot markazlari, parvoz hodisalarini tekshirish xizmatlari, ilmiy-tadqiqot va o‘quv markazlarida talab qilinadigan ovozli axborotni tahlil qilish bo‘yicha keng ko‘lamli vazifalarni hal qilish uchun mo‘ljallangan. Mahsulotning birinchi versiyasi 1993 yilda chiqarilgan va yetakchi audio ekspertlar va ishlab chiquvchilar hamkorligi natijasi edi. dasturiy ta'minot... Kompleksga kiritilgan maxsus dasturiy vositalar nutq fonogrammalarining yuqori sifatli vizual taqdimotini ta’minlaydi. Ovozli biometrikaning zamonaviy algoritmlari va nutq fonogrammasi tadqiqotining barcha turlari uchun kuchli avtomatlashtirish vositalari mutaxassislarga imtihonlarning ishonchliligi va samaradorligini sezilarli darajada oshirish imkonini beradi. Kompleksga kiritilgan SIS II dasturi identifikatsiya tadqiqoti uchun noyob vositalarga ega: ovozi va nutqi yozuvlari ekspertiza uchun taqdim etilgan ma'ruzachining qiyosiy tadqiqoti hamda gumonlanuvchining ovozi va nutqining namunalari. Fonoskopik identifikatsiya ekspertizasi har bir shaxsning ovozi va nutqining oʻziga xosligi nazariyasiga asoslanadi. Anatomik omillar: artikulyatsiya organlarining tuzilishi, ovoz yo'li va og'iz bo'shlig'ining shakli, shuningdek, tashqi omillar: nutq qobiliyatlari, mintaqaviy xususiyatlar, nuqsonlar va boshqalar.
Biometrik algoritmlar va ekspert modullari fonoskopik identifikatsiyani tadqiq qilishning ko'plab jarayonlarini avtomatlashtirish va rasmiylashtirish imkonini beradi, masalan, bir xil so'zlarni qidirish, bir xil tovushlarni qidirish, taqqoslangan tovush va melodik qismlarni tanlash, ma'ruzachilarni format va tovush balandligi, auditorlik va lingvistik turlari bo'yicha taqqoslash. tahlil. Har bir tadqiqot usuli bo'yicha natijalar umumiy identifikatsiya yechimining raqamli ko'rsatkichlari shaklida taqdim etiladi.
Dastur bir nechta modullardan iborat bo'lib, ular yordamida birma-bir taqqoslash amalga oshiriladi. "Formantlarni solishtirish" moduli fonetika atamasi - formatantga asoslangan bo'lib, u ovoz ohangining chastotasi darajasi bilan bog'liq bo'lgan nutq tovushlarining (birinchi navbatda unlilar) akustik xususiyatini bildiradi va tovush tembrini shakllantiradi. "Formantlarni taqqoslash" moduli yordamida identifikatsiya jarayonini ikki bosqichga bo'lish mumkin: birinchidan, ekspert mos yozuvlar tovush qismlarini qidiradi va tanlaydi va ma'lum va noma'lum ma'ruzachilar uchun mos yozuvlar bo'laklari terilgandan so'ng, ekspert yozishni boshlashi mumkin. solishtirish. Modul tanlangan tovushlar uchun dinamik yo'llarning dinamik va dinamik o'zgaruvchanligini avtomatik ravishda hisoblab chiqadi va ijobiy / salbiy identifikatsiya yoki aniqlanmagan natija haqida qaror qabul qiladi. Modul shuningdek, scatterogrammada tanlangan tovushlarning taqsimlanishini vizual tarzda solishtirish imkonini beradi.
"Fundamental tonni taqqoslash" moduli melodik konturni tahlil qilish usuli yordamida dinamikni aniqlash jarayonini avtomatlashtirishga imkon beradi. Usul bir xil turdagi melodik kontur strukturasi elementlarini amalga oshirish parametrlari asosida nutq namunalarini solishtirish uchun mo'ljallangan. Tahlil qilish uchun 18 turdagi kontur bo'laklari va ularni tavsiflashning 15 ta parametrlari, jumladan, minimal, o'rtacha, maksimal, ohangning o'zgarish tezligi, kurtoz, burchak va boshqalar qiymatlari taqdim etiladi. Modul taqqoslash natijalarini ko'rinishida qaytaradi. parametrlarning har biri uchun foiz mos keladi va ijobiy / salbiy identifikatsiya yoki aniqlanmagan natijaga qaror qiladi. Barcha ma'lumotlarni matnli hisobotga eksport qilish mumkin.
Avtomatik identifikatsiya moduli quyidagi algoritmlar yordamida birma-bir taqqoslash imkonini beradi:
Spektral format;
Ovoz statistikasi;
Gauss taqsimotlarining aralashmasi;
Ma'ruzachilarning tasodifiyligi va farqlari ehtimoli nafaqat usullarning har biri uchun, balki ularning kombinatsiyasi uchun ham hisoblanadi. Avtomatik identifikatsiya modulida olingan ikkita fayldagi nutq signallarini taqqoslashning barcha natijalari ulardagi aniqlovchi muhim xususiyatlarni ajratib ko'rsatish va olingan xususiyatlar to'plami o'rtasidagi yaqinlik o'lchovini hisoblash va olingan belgilar to'plamining yaqinlik o'lchovini hisoblashga asoslangan. bir-biriga xos xususiyatlar. Ushbu yaqinlik o'lchovining har bir qiymati uchun avtomatik taqqoslash modulining o'quv davrida nutqi taqqoslangan fayllarda mavjud bo'lgan ma'ruzachilarning tasodifiyligi va farqi ehtimoli olingan. Ushbu ehtimolliklar ishlab chiquvchilar tomonidan fonogrammalarning katta o'quv namunasi bo'yicha olingan: o'n minglab dinamiklar, turli xil ovoz yozish kanallari, ko'plab ovoz yozish seanslari va turli xil nutq materiallari. Statistik ma'lumotlarni fayldan faylga taqqoslashning yagona holatiga qo'llash ikkita faylning yaqinligi o'lchovining olingan qiymatlarining mumkin bo'lgan tarqalishini va ma'ruzachilarning mos kelishi / farqi ehtimolini hisobga olishni talab qiladi. nutqni etkazish holatining turli tafsilotlari. Matematik statistikada bunday qiymatlar uchun ishonch oralig'i tushunchasidan foydalanish taklif etiladi. Avtomatik taqqoslash moduli turli darajadagi ishonch oraliqlarini hisobga olgan holda raqamli natijalarni aks ettiradi, bu esa foydalanuvchiga nafaqat usulning o'rtacha ishonchliligini, balki o'quv bazasida olingan eng yomon natijani ham ko'rish imkonini beradi. CRT kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan biometrik dvigatelning yuqori ishonchliligi NIST (Milliy standartlar va texnologiyalar instituti) sinovlari bilan tasdiqlangan.
 Ba'zi taqqoslash usullari yarim avtomatik (lingvistik va eshitish tahlillari)
Ilmiy-amaliy ishimizning mavzusi “Axborot xavfsizligining biometrik usullari”.
Axborot xavfsizligi muammosi, ya'ni shaxsdan tortib, davlatgacha, hozirgi kunda juda dolzarb.
Axborotni muhofaza qilishni tashkiliy, texnik, huquqiy, dasturiy, operatsion, sug'urta va hatto ma'naviy va axloqiy choralarni o'z ichiga olgan chora-tadbirlar majmui sifatida ko'rish kerak.
Ushbu ishda biz axborot xavfsizligining zamonaviy rivojlanayotgan yo'nalishi - biometrik usullar va ular asosida qo'llaniladigan xavfsizlik tizimlarini o'rganib chiqdik.
Vazifalar.
Tadqiqot jarayonida biz quyidagi vazifalarni hal qilishimiz kerak edi:
axborot xavfsizligini ta’minlashning biometrik usullarini nazariy jihatdan o‘rganish;
ularni tekshirish amaliy foydalanish.
Bizning tadqiqot mavzusi edi zamonaviy tizimlar kirishni nazorat qilish va boshqarish, turli xil biometrik shaxsiy identifikatsiya tizimlari.
Tadqiqot ob'ekti adabiy manbalar, Internet manbalari, mutaxassislar bilan suhbatlar bo'ldi
Bizning ishimiz natijasi shaxsiy identifikatsiya qilish uchun zamonaviy texnologiyalardan foydalanish bo'yicha takliflardir. Ular, umuman, idoralar, korxona va tashkilotlarning axborot xavfsizligi tizimini mustahkamlash imkonini beradi.
Biometrik identifikatsiyalash texnologiyalari kalit yoki kartani emas, balki insonning fiziologik xususiyatlarini aniqlash imkonini beradi.
Biometrik identifikatsiya - bu ma'lum bir shaxsga xos bo'lgan muayyan o'ziga xos biometrik xususiyatlar asosida shaxsni aniqlash usuli.
Mamlakatimizda ham, xorijda ham o‘tkazilayotgan xalqaro anjumanlarda bu muammoga katta e’tibor qaratilmoqda.
Moskvada, 2012-yil 14-fevral kuni Xalqaro ko‘rgazmalar markazida bo‘lib o‘tgan “Xavfsizlik texnologiyalari” ixtisoslashtirilgan forumida barmoq izini aniqlash, yuz geometriyasi va RFID, biometrik qulflar va boshqa ko‘p narsalar uchun eng mashhur va yangi kirishni boshqarish va vaqtni kuzatish uskunalari namoyish etildi.
Biz ko'plab usullarni o'rganib chiqdik, ularning ko'pligi bizni hayratda qoldirdi.
Biz asosiy statistik usullarga murojaat qildik:
barmoqlardagi kapillyar naqsh, ìrísí, yuz geometriyasi, odamning ko'z to'r pardasi, qo'l venasi naqshlari bo'yicha aniqlash. Shuningdek, biz bir qator dinamik usullarni aniqladik: ovozni aniqlash, yurak urish tezligi, yurish.
Barmoq izlari
Har bir inson o'ziga xos papiller bosma naqshga ega. Har bir inson uchun papiller naqshning o'ziga xos xususiyatlari noyob kodga aylantiriladi, "Barmoq izlari kodlari" ma'lumotlar bazasida saqlanadi.
Usulning afzalliklari
Yuqori ishonchlilik
Qurilmalarning arzonligi
Barmoq izini skanerlash uchun juda oddiy protsedura.
Usulning kamchiliklari
Barmoq izining papiller naqshlari kichik chizishlar, kesishlar bilan juda oson shikastlanadi;
Iris
Iris naqshlari nihoyat ikki yoshda shakllanadi va og'ir jarohatlar bundan mustasno, hayot davomida amalda o'zgarmaydi.
Usulning afzalliklari:
Usulning statistik ishonchliligi;
Irisning tasvirini olish bir necha santimetrdan bir necha metrgacha bo'lgan masofada amalga oshirilishi mumkin.
Iris shox pardaning shikastlanishidan himoyalangan
Ko'p sonli kontrafaktga qarshi kurash usullari.
Usulning kamchiliklari:
Bunday tizimning narxi barmoq izi skaneri narxidan yuqori.
Yuz geometriyasi
Bu usullar har bir insonning yuz xususiyatlari va bosh suyagi shakli individual ekanligiga asoslanadi. Bu hudud ikki yoʻnalishga boʻlinadi: 2D aniqlash va 3D aniqlash.
2D yuzni tanib olish biometrikaning eng samarasiz usullaridan biridir. U ancha oldin paydo bo'lgan va asosan sud tibbiyotida ishlatilgan. Keyinchalik usulning kompyuter 3D versiyalari paydo bo'ldi.
Usulning afzalliklari
2D tanib olish qimmat uskunalarni talab qilmaydi;
Kameradan sezilarli masofada tanib olish.
Usulning kamchiliklari
Past statistik ishonchlilik;
Yoritish talablari qo'yiladi (masalan, quyoshli kunda ko'chadan kirayotgan odamlarning yuzlarini ro'yxatga olish mumkin emas);
Frontal yuz tasviri majburiydir
Yuz ifodasi neytral bo'lishi kerak.
Qo'l venoz rasm chizish
Bu biometrika sohasidagi yangi texnologiya. Infraqizil kamera qo'lning tashqi yoki ichki qismini suratga oladi. Tomirlarning naqshlari qonning gemoglobinining infraqizil nurlanishni o'zlashtirishi tufayli hosil bo'ladi. Natijada, tomirlar kamerada qora chiziqlar sifatida ko'rinadi.
Usulning afzalliklari
Skanerlash qurilmasiga murojaat qilishning hojati yo'q;
Yuqori ishonchlilik
Usulning kamchiliklari
Skanerning quyoshga ta'siri qabul qilinishi mumkin emas
Usul kamroq o'rganilgan.
Retina
Yaqin vaqtgacha retinani skanerlashga asoslangan usul biometrik identifikatsiyalashning eng ishonchli usuli hisoblanardi.
Usulning afzalliklari:
Statistik ishonchlilikning yuqori darajasi;
Ularni "aldash" usulini ishlab chiqish ehtimoli kam;
Ma'lumotlarni yig'ishning kontaktsiz usuli.
Usulning kamchiliklari:
Foydalanish uchun murakkab tizim;
Tizimning yuqori narxi;
Usul yetarli darajada ishlab chiqilmagan.