Conceptul de "autentificare" caracterizează autentificarea, de exemplu: Vasya Pupkin într-adevăr Vasya sau este posibil, petya unii? Este cel care dă? Procesul de autentificare poate fi efectuat într-unul din cele trei moduri posibile:

• se bazează pe ceea ce știți, de exemplu, o combinație de cod (parolă);
• pe baza a ceea ce aveți: cheie, cartelă magnetică, keychain;
• faptul că sunteți: modelele papiliare, geometria feței, structura ochilor.

Acesta este al treilea element care încheie autentificarea biometrică, care devine din ce în ce mai relevantă în ceea ce privește dezvoltarea tehnologiilor. Cum funcționează, care sunt avantajele, dezavantajele și cât de sigur este, să luăm în considerare mai mult ...

Scurt istoric al biometriei

Multe dintre fapte, evenimente istorice și părți, utilizarea parametrilor biometrici umani au început cu mult înainte de apariția mijloacelor tehnice. Un alt 100 î.Hr. e. Un anumit împărat chinez și-a pus amprenta ca imprimare pe artefacte preistorice deosebit de importante. În anii 1800, Alphonse Britillon, a dezvoltat un sistem de recunoaștere a criminalilor asupra caracteristicilor lor anatomice.

De-a lungul timpului, poliția din Regatul Unit, Franța, SUA a început să urmărească atacatorii și să suspecteze crime pe amprentele lor. În viitor, tehnologia și-a găsit utilizarea în FBI. Amprentele au devenit primul sistem de recunoaștere umană cu drepturi depline.

În prezent, biometria au devenit mai extinse și sunt un mijloc de protecție suplimentară pentru mijloacele tehnice sau un element de securitate care este utilizat, pentru a sări peste o zonă protejată, spații etc.

Soiuri de autentificare biometrică

În prezent, degetele unei persoane, a feței și a ochilor lui sunt utilizate pe scară largă, precum și o voce - "Trei China" pe care se desfășoară autentificarea modernă a utilizatorului biometric:

Există destul de multe, totuși, astăzi sunt utilizate trei tipuri principale de scanere de amprente:

• capacitive - măsurați semnalele electrice provenite de la degetele noastre. Analizați diferența capacitivă dintre partea ridicată a amprentei și depresia acesteia, după care se formează "harta" amprentei și comparată cu sursa;
• ultrasunete - Scanarea suprafeței degetului prin undele sonore, care sunt trimise la deget, sunt reflectate și prelucrate;
• optical - fotografiați o amprentă digitală și efectuați compararea respectării.

Dificultăți în cazul scanării pot apărea dacă mâinile umede sau murdare, dacă vătămarea (tăieturi, arsuri), dacă o persoană este dezactivată (nu există mâini, perii, degete).

1. Rainbow Eyewear Autentificare

O altă formă biometrică destul de comună de autentificare este un scanere de coajă de curcubeu. Modelele din ochii noștri sunt unici și nu se schimbă pe tot parcursul vieții unei persoane, ceea ce vă permite să verificați autenticitatea unei persoane. Procesul de verificare este destul de complicat, deoarece este analizat un număr mare de puncte, comparativ cu scanerele de amprente digitale, ceea ce indică fiabilitatea sistemului.

Cu toate acestea, în acest caz, pot apărea dificultăți cu persoanele cu ochelari sau lentile de contact - acestea vor trebui eliminate pentru funcționarea corectă a scanerului.

1. Autentificarea retificatului

O modalitate alternativă de utilizare a ochiului uman pentru autentificarea biometrică - scanarea retinei. Scanerul strălucește în glob și afișează structura vaselor de sânge, care la fel ca și cochilia - sunt unice în fiecare dintre noi.

Autentificarea voturilor biometrice este introdusă în tehnologiile de consum și are și perspective mari. Recunoașterea vocii este acum implementată de Asistentul Google pe dispozitivele Android sau Siri pe dispozitivele iOS sau Alexa pe Echo Amazon. Mai ales acum, este implementat astfel:

• Utilizator: "Vreau să mănânc"
• Asistent vocal: "Bine, aici este lista celei mai apropiate cafenele .."

Acestea. Nu se efectuează nicio verificare a autenticității utilizatorului, cu toate acestea, cu dezvoltarea tehnologiilor - numai utilizatorul autentic al dispozitivului va fi mâncat. Cu toate acestea, tehnologia de autentificare vocală există, de asemenea, în procesul de autentificare, intonarea, timbrul, modularea și alți parametri biometrici ai unei persoane sunt analizate.

Dificultățile aici pot apărea din cauza zgomotului de fond, starea de spirit umană, vârsta, sănătatea, care, ca rezultat, reduce calitatea metodei, din cauza acestui fapt că nu are atât de răspândită.

1. Autentificarea geometriei feței umane

Acestea din urmă în acest articol și una dintre formele comune de autentificare biometrică este recunoașterea feței. Tehnologia este destul de simplă: fotografiați fața unei persoane și compară cu imaginea originală a feței utilizatorului care are acces la dispozitiv sau zona protejată. Tehnologie similară, menționată ca Faceided, putem observa Apple iPhone implementat în iPhone.

Suntem puțin similari cu mama, tata sau generația anterioară a rudelor și cu cineva și un vecin ... Oricum, fiecare dintre noi are trăsături unice ale feței, cu excepția gemenilor (deși pot avea moli în locuri diferite) .

În ciuda faptului că tehnologia este simplă în esența sa, este destul de complicată în procesul de procesare, deoarece este construit un model de cap tridimensional, contururile se disting, distanța dintre elementele feței: ochi, buze, sprâncene, etc sunt calculate.

Metoda se dezvoltă în mod activ, deoarece poate fi utilizată nu numai pentru autentificarea biometrică a utilizatorilor sau a angajaților, ci și pentru capturile infractorilor și a intrușilor. Un rând de la camere, în locuri publice (stații de tren, aeroporturi, pătrate, străzi aglomerate etc.), este înființată în combinație cu această tehnologie, unde scanerul are o viteză destul de mare de muncă și precizie de recunoaștere.

Cum poate un atacator să înșele autentificarea biometrică?

Trebuie să se înțeleagă că atunci când se scanează anumiți parametri, pot apărea erori în algoritmul de recunoaștere. În același timp, având anumite cunoștințe, abilități și resurse, un atacator poate evita anumite metode de autentificare.

În cazul scanerului de amprentă, unele dintre ele pot fi înșelate de:

• fabricarea unui model tridimensional al unui deget dintr-un material special (selectat pe baza principiului funcționării scanerului);
• utilizarea degetelor persoanei de dormit, inconștient sau mort;

Rainbow Shell Scanners și Retina pot fi, ușor, pentru a înșela fotografia de înaltă calitate a unei persoane tipărite pe hârtie colorată. Cu toate acestea, cele mai multe scanere moderne pot recunoaște modelul 2D și le pot distinge de la 3D, caz în care este necesar să se pună o lentilă de contact pe instantaneu, care se simte strălucirea (reflecția luminii). Uită-te la videoclipul vizual care arată bypass-ul scanerului de ochi pe dispozitivul Samsung Galaxy S8:

Scanerele de voce au, de asemenea, slăbiciunile lor care apar ca urmare a existenței inteligenței artificiale și a rețelelor neuronale capabile să imite vocile oamenilor - astfel de sisteme au posibilitatea de a copia orice voce umană și de a le reproduce în câteva secunde.

Scanerele omului nu sunt inferioare de gradul de vulnerabilitate, deoarece unele dintre aceste sisteme, un atacator poate înșela utilizarea fotografiei unei persoane, cum ar fi, de exemplu, în cazul Samsung Galaxy Nota 8:

Accesul prin scanerul persoanei nu va face dificultăți și gemeni, pe exemplul ID-ului de față din iPhone - se pare că acesta:

Principalul avantaj și dezavantajul autentificării biometrice

Avantajul explicit al sistemului este convenabil, datorită faptului că nu aveți nevoie să memorați o combinație de cod (parolă) sau o secvență de cheie grafică, gândiți-vă

Un dezavantaj explicit este siguranța, datorită faptului că există o mulțime de vulnerabilități, iar sistemul de recunoaștere nu este fiabil pentru toți cei 100%. În același timp, parametrii biometrici (amprentă sau imagine a unei coajă de curcubeu) nu pot fi modificate, spre deosebire de parola sau codul PIN. Acesta este un dezavantaj semnificativ, deoarece dacă datele ajung la un atacator, vă expunem la riscuri grave.

Având în vedere cât timp tehnologia de recunoaștere biometrică este distribuită în smartphone-uri moderne, există mai multe recomandări care permit într-o anumită măsură să crească nivelul de protecție:

• cele mai multe dintre amprentele pe care le părăsim pe suprafață sunt un deget mare și un index, deci pentru autentificarea dvs. pe telefonul smartphone este cel mai bine să utilizați alte degete;
• În ciuda prezenței inspecției biometrice, a utilizării sau a codului PIN - o condiție prealabilă pentru siguranța deplină.

Identificarea unei voci personale pentru a oferi acces la date se numește blocare vocală. Fiecare persoană are o voce unică care nu poate fi pescuită.
Spre deosebire de identificatorul de material (token, cartelă inteligentă, un jeton) sau parolă, care poate fi pierdută sau transferată în mod deliberat la intruși, tehnologiile biometrice utilizate pentru securitatea informațiilor sunt esențiale. Deci, asigurați un procent mai mare din fiabilitatea a ceea ce accesul la date va primi persoana "dreapta".

Angajatul Centrului pentru Tehnologii de vorbire este destul de ușor de a obține informații despre starea contului soției sale în centrul de contact al băncii sale. A fost suficient să sunați la bancă, să apelați parola și datele pașaportului, astfel încât operatorul, ca urmare a instrucțiunilor băncii, ia spus informațiile secrete ale clientului său.

Acest lucru nu s-ar întâmpla dacă identificarea personalității titularului de cont a fost efectuată în conformitate cu semnele biometrice. În acest caz, atunci când vorbiți la telefon, identificarea ar putea fi efectuată în vot. În același timp, biometria vocii sunt alocate considerabil pentru fiabilitate și comoditate printre alte modalități: identificarea feței, amprentă, retină.

În primul rând, biometricul vocal este fără contact și oferă posibilitatea de a identifica la distanță și de a verifica clientul. Și acest lucru îl face confortabil atunci când este folosit în centrele de apel.
În al doilea rând, pentru a înregistra clienții băncii în baza de date Contact Center, sunt necesare dispozitive speciale pentru a obține eșantioane biometrice. Introducerea parolei vocale este efectuată de la orice dispozitiv disponibil echipat cu un microfon, fie că este vorba de un set cu cască, un telefon staționar sau un telefon mobil sau un smartphone.

În cele din urmă, biometria vocii sunt ușor combinate cu biometrii în față, ambele modalități sunt neincordate, ceea ce este convenabil atunci când identificarea de la distanță. Biometria multimodală oferă o precizie de identificare de 100%.

În prezent, petrecem pilotul într-o singură bancă americană cu privire la introducerea accesului biometric multimodal de la smartphone-urile clienților. Banca specială a apărut sub Android înregistrează clientul din sistem prin fotografierea feței la smartphone-ul și înregistrările frazei parolei. Următorul este umplut cu un mic chestionar cu date personale ale clienților. Pentru a intra în banca Mobile, clientul se fotografiează însuși, vorbește într-un smartphone cu o frază de parolă, sistemul caută coincidențe în baza de date și apoi deschide accesul la pagina Băncii Mobile cu contul.

Modalități de aplicare a identificării prin voce în bănci

1. Înregistrarea clientului în sistem și sarcinăID.. Există mai multe tipuri de înregistrare (înregistrarea primară a eșantionului vocal al clientului), care, în funcție de necesități, poate fi aplicată în centrele de contact. Cu o metodă de înregistrare dependentă de text, aceasta nu contează că clientul spune: El subliniază pur și simplu câteva cuvinte la microfon, pe baza cărora sistemul primește un "desen" al discursurilor sale, ceea ce îl va recunoaște în viitor .

Dacă identificarea este efectuată pe o parolă (dependentă de text), atunci când înregistrați în sistem, clientul spune fie o frază de parolă statică, care va fi identificată în viitor. Sau fraza parolei poate fi dinamică. În acest caz, clientul repetă sistemul elementelor aleatorii într-o anumită secvență, de exemplu: "34, 52, 84".

2. Semnătura digitală electronică pentru a confirma tranzacția.Introducerea semnăturii vocale (confirmarea votului personalității clientului) ca serviciu suplimentar al Centrului de Contact va îmbunătăți securitatea tranzacțiilor de plată și nivelul satisfacției clienților. Implementarea unui astfel de instrument este posibilă cu un apel automat către client și conduce o procedură de verificare vocală atunci când încercați să efectuați o tranzacție. Eșantionul vocii abonatului este comparat cu eșantionul din baza de date, în cazul identificării reușite, tranzacția este permisă.

3. Eliminarea amenințărilor de fraudă.Nu este un secret că există un anumit set de persoane pentru care angajamentul regulat al acțiunii frauduloase împotriva băncilor este principalul mijloc de câștiguri. Și din moment ce prezența personală a unui deținător de cont bancar în biroul băncii în multe cazuri de furnizare a serviciilor nu este necesar, atunci fraudatorii pot repeta imediat schemele lor de la distanță numărul de ori în aceeași bancă. Analiza vocii în astfel de cazuri se dovedește a fi aproape singura modalitate de a identifica în timp util acțiunile frauduloase potențiale și, ca rezultat, să reducă pierderile directe din astfel de acțiuni. Folosind tehnologia de identificare a difuzoarelor, puteți compara vocile de a efectua apeluri către centrul de contact cu unele liste de escroci potențiali sau între ei.

4. Consolidarea securității interne a informațiilor.Amenințările insider și minimizarea datelor privind riscurile sunt în mod tradițional relevante pentru șeful serviciului de securitate informațională a oricărei bănci, deoarece accesul neautorizat la resursele confidențiale (conturile și datele personale ale clienților, rapoartele financiare, aplicațiile bancare) și scurgerile de informații corporative pot fi exprimate în Pierderi colosale - ca fiind financiare, atât de reputationale. Una dintre cele mai eficiente soluții la această problemă poate fi introducerea unui sistem de identificare biometrică a angajaților.
Fără îndoială, biometria vocii își va găsi aplicația în multe țări ale lumii. Tehnologiile de vorbire rusești au atins un astfel de nivel de dezvoltare, care este capabil să efectueze o identificare la distanță de înaltă calitate prin semne biometrice ale clientului băncii.

Dacă recent, identificarea biometrică a deținătorilor de carduri bancare a fost considerată a fi exotică, acum a devenit complet familiarizată cu zeci și sute de utilizatori din Brazilia și India, Polonia și Arabia Saudită, Japonia și Columbia.

Clienții sunt calculați pe mai multe canale și se așteaptă să obțină un serviciu convenabil, familiar și sigur, indiferent de canalul sau interfața pe care o folosesc. Băncile vor trebui să investească în dezvoltarea arhitecturii integrate și vor oferi acces convenabil și o securitate ridicată a datelor clientului și a resurselor financiare.

Autentificarea biometrică este procesul de probă și autentificare prin prezentarea utilizatorului a imaginii sale biometrice și prin transformarea acestei imagini în conformitate cu un protocol de autentificare predeterminat. Sistemele de autentificare biometrice sunt sisteme de autentificare care utilizează datele lor biometrice pentru a identifica persoanele. Sistemele biometrice constau din două părți: hardware și software specializat.

Hardware-ul include scanere și terminale biometrice. Ele fixează unul sau un alt parametru biometric (amprentă, o coajă de curcubeu a ochilor, un desen de perete pe palmier sau deget) și să transforme informațiile primite într-un model digital, un computer accesibil. Iar instrumentele software sunt tratate cu aceste date, se corelează cu baza de date și fac o decizie care a apărut înainte de scaner.

Pentru ca sistemul biometric să poată identifica în continuare utilizatorul, trebuie să înregistreze mai întâi informații despre identificatorii săi. Sistemele comerciale (spre deosebire de sistemele utilizate de agențiile de putere și de aplicare a legii) nu au stocat imagini ale identificatorilor reali, ci modelele lor digitale. Când utilizatorul re-apelează la sistem, modelul identificatorului său este remediat și este comparat cu modelele deja introduse mai devreme în baza de date.

În 2008, posibilitatea recunoașterii fata a fost mai mult din subiectul cercetării științifice, acum a devenit o tehnologie reală. De asemenea, este interesat de interesul nu numai a structurilor de stat, ci și a companiilor comerciale. Dinamica pieței este foarte intensă. Potrivit cercetării internaționale de grup biometric, în 2009, piața biometrică globală a fost de 3,4 miliarde de dolari, potrivit previziunilor lor, până în 2014 va fi de 9 miliarde de dolari. Acum, de pe piața totală de biometrie, 11,4% este ocupată prin identificarea Tehnologii de identificare Deși acum patru ani, analiștii s-au referit la coloana "Other".

Tehnologiile de identificare pentru amprentele digitale au absorbit tot ce este mai bun în care biometrici inerente în general. Amprenta este identificată de o anumită persoană, nu un jeton sau hartă; Spre deosebire de parola, amprenta digitală nu poate fi "privită", să uităm, în mod liber sau fără îndoială, la altul. Apropo, scanerele moderne au învățat să instaleze amprenta degetului persoanei vii și nu pot fi păcăliți, împiedicând amprenta pe hârtie, gelatină sau sticlă. Probabilitatea identificării eronate este de 0,000000001%, iar timpul necesar pentru scanarea amprentei nu depășește fracțiunea de secundă.

Un pas imens spre abandon din parolă a fost făcut datorită introducerii scanerului de amprentă într-un smartphone. În ciuda faptului că tehnologia a fost utilizată înainte, pentru a populariza și implementa, a fost implementat pe scară largă a Apple.
Indiferent de modul în care a trecut funcția de atingere ID-ul inamicului de colectare a datelor biometrice, tehnologia este utilizată în mod activ nu numai pentru un smartphone ușor de deblocare, ci și pentru a face achiziții în App Store sau folosind serviciul de plată Apple.

În viitor, unele bănci mari iau în considerare, de asemenea, posibilitatea de tranziție la un scaner dactilconic ca o modalitate de autentificare. În plus, Visa este și mai mult - compania lucrează la prototipul scanerului IRI-urilor, care va fi utilizat pentru aceleași obiective în serviciul de plată online de la Visa.

Richrelevany a efectuat un sondaj de 2000 de consumatori la începutul anului 2016 pe ambele părți ale Atlanticului. Ei au răspuns la întrebările despre modul în care tehnologia ar putea afecta modelul lor de servicii pentru clienți în magazin, explicând diferența dintre faptul că cumpărătorii consideră "cool" și ceea ce este "teribil".

În ciuda deschiderii spre percepția noului, cumpărătorii britanici sunt mai răi față de tehnologii mai invazive, cum ar fi software-ul de recunoaștere a unei persoane care ar putea fi folosit pentru a le identifica cu un angajat în timpul unui magazin vizitând.

Evaluarea tehnologiei de recunoaștere a amprentelor în procesul de plată a mărfurilor, aproape jumătate (47,5%) dintre respondenți ar fi salutat această tehnologie dacă le-ar permite, de asemenea, să primească automat serviciul de livrare la casă.

În plus, 62% dintre cumpărătorii chestionați doresc să poată scana produsul de la dispozitivele lor pentru a vedea feedback și recomandări pentru alte bunuri pe care le pot dori, în timp ce 52% dintre cumpărători nu se opun funcționării propunerilor pop-up pentru a introduce dispozitivele mobile la intrarea în magazin.

CyberCriminals Învață să citească amprentele digitale și desenul de iris ochi

Potrivit căderii din 2016, Kaspersky Lab a găsit pe piața neagră pentru cel puțin 12 vânzători care oferă skimmers care știu cum să fure datele de amprente digitale și cel puțin trei cercetători care lucrează la tehnologii care vă permit să spargeți sistemul de recunoaștere pe încheietura mâinii și coajă de ochi iris. Potrivit experților, în septembrie 2015, testarea pre-vânzare a primelor versiuni ale skimmerilor biometrici a fost deja efectuată pe piața neagră. Apoi au existat mai multe greșeli, dar principala problemă a fost utilizarea modulelor GSM pentru a transmite date biometrice - nu au făcut față unor cantități mari de informații, ceea ce înseamnă că noile versiuni ale unor astfel de skimmer vor folosi alte tehnologii mai rapide de transmisie de date, se crede a fi în companie.

De asemenea, a devenit cunoscut faptul că în comunitățile cibernetice, problemele de dezvoltare a aplicațiilor mobile care permit mascarea fețelor umane sunt discutate în mod activ. Astfel de programe ajută la utilizarea fotografiilor persoanelor reale postate pe rețelele sociale, pentru a înșela sistemul de recunoaștere a feței.

"Spre deosebire de parole sau coduri PIN, care, în cazul hacking, este ușor de schimbat, amprentele sau o imagine a irisului ochi nu pot fi modificate. În consecință, dacă datele biometrice sunt o dată în mâinile străine, utilizarea lor ulterioară va fi asociată cu un risc grav. De aceea au nevoie de modalități de protecție exclusiv fiabile; - subliniate OLGA KOCHETOVA, un expert în domeniul securității informaționale "Lab Kaspersky". "Pericolul constă și în faptul că contribuie la pașapoartele și vizele electronice moderne, ceea ce înseamnă că furtul unor astfel de documente duce la faptul că în mâinile atacatorului se dovedește a fi de fapt toate informațiile pe care personalitatea umană poate să fie stabilită. "

Unele senzori de amprentă smartphone pot fi înșelați utilizând imprimanta.

Specialiștii de securitate a calculatorului de la Universitatea din Michigan (SUA) în 2015 au hacked scanerul de amprentă, care sunt echipate cu multe smartphone-uri moderne, folosind o imprimantă convențională cu jet de cerneală. Articolul privind studiul a fost publicat pe site-ul Universității.

Până în prezent, a fost posibilă înșelăciunea scanerelor de amprente prin crearea manuală a unei amprente false, de exemplu de la latex sau adeziv, dar acest proces necesită o mulțime de timp, iar calitatea amprentelor amprentei este prea rău.

Cercetătorii americani au găsit o metodă mai simplă și mai eficientă. Pentru a face acest lucru, au scanat o amprentă a degetului arătător al unuia dintre colegi cu o rezoluție de 300 dpi și apoi imprimată pe hârtie lucioasă, înlocuind imprimanta obișnuită de cerneală la conductivă.

Imaginile rezultate au fost capabile să păcălească cu succes smartphone-urile încorporate ale Samsung Galaxy S6 și Huawei Onoare 7. Pentru o verificare suplimentară a metodei, cercetătorii au făcut amprente ale altor participanți la proiect, iar în toate cazurile au permis să ocolească apărarea încorporată Cu toate acestea, de dispozitive, pentru a înșela senzorul smartphone Huawei Honor 7, uneori este necesar să ocolească mai multe încercări.

Potrivit autorilor studiului, metoda descoperită de ei poate fi întâmpinată cu hackerii, iar producătorii de smartphone-uri ar trebui să se gândească la îmbunătățirea scanerelor de imprimare cu care își dau dispozitive.

Biometrie vocală

Biometria vocii este una dintre tehnologiile care se dezvoltă foarte repede și permite diferitelor companii să utilizeze soluții IT pentru a identifica clienții. În sistemul biometric, comportamentul individual, psihologic și alte caracteristici sunt utilizate pentru a determina sau confirma identitatea. Există numeroase măsurători biometrice, inclusiv scanarea irisului, amprentei, recunoașterea feței, voce, semnături etc. Vocea biometrică permite, explorarea caracteristicilor vocale ale unei persoane, identifică clientul. Este o modalitate relativ simplă și economică de a rezolva o serie de probleme practice.

Voice biometria și tehnologiile de vorbire sunt deja departe de jucării, este o tehnologie extrem de dezvoltată care poate fi utilizată pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor într-o asemenea măsură încât clientul poate simți această îmbunătățire. Compania trebuie să furnizeze serviciul automatizat pentru clienți, iar tehnologiile de vorbire sunt capabile să ajute. Nimeni nu forțează clientul să aștepte, nu redirecționează și nu propune utilizarea meniului. Comunicațiile vocale sunt convenabile pentru client.

Sistemul înțelege clientul și este capabil să-și verifice cuvintele. Este posibil ca nici măcar să nu-și amintească parola sau numărul. Biometria vocii, care este utilizată în procesul de conversație, vă permite să stabiliți cine sună. Acest lucru reduce timpul conversației. Astfel încât clientul nu ar trebui să fie trimis și numit parola. Parola lui este vocea lui! În același timp, el simte că apelul său este important și compania decide imediat.

Cea mai largă tehnologie este aplicată în sectorul bancar, în companiile de asigurări, în Telecom. Linii aeriene prezintă un interes considerabil. Piața aplicațiilor mobile pentru telefoanele mobile este, de asemenea, promițătoare, în cazul în care tehnologiile de vorbire sunt pe deplin revendicate. În industria automobilelor, sistemele de voce vă permit să utilizați instrumentele de navigare pe drum, sunt capabile să includă muzică, aer condiționat, ajutați, nu distrage atenția de la controlul mașinii, să scrieți și să trimiteți SMS-uri etc.

În medicină, tehnologiile de vorbire sunt utilizate pentru a înregistra informații despre clienți, creând carduri electronice de pacienți. Acest lucru vă permite să optimizați activitatea medicilor și să creați beneficii clare pentru clienți. Medicul nu utilizează tastatura calculatorului, ci doar dictează înregistrările medicale și diagnosticul. Sistemul de recunoaștere a vorbirii traduce vocea în text și o scrie.

Centrele de contact ale băncii aplicează cu succes tehnologii vocale. Dacă clientul are nevoie de informații de bază, atunci le este oferit liber. Dar dacă dorește să efectueze o operațiune financiară sau o anumită operațiune cu scorul său, atunci [statutul] trebuie verificat. Voice Biometrics sunt unul dintre tipurile de verificări ale clienților, cu care este posibilă identificarea, dacă această persoană trăiește sau este tradusă un record de vorbire.

Sistemul de biometrie vocală poate identifica necesitatea unei verificări suplimentare a clientului. De asemenea, puteți crea o amprentă "neagră" a clienților selectați în fraudă sau în încercările de acces neautorizat la conturile altor clienți. Acest lucru vă permite să vă asigurați securitatea operațiunilor bancare.

Experții prezic o mare biometricitate vocală viitoare, care deja în 2012 poate juca un rol de lider în autentificarea utilizatorului. Oamenii au devenit deja obișnuiți să-și folosească vocea atunci când căutarea mobilă, controalele pentru dispozitivele și dictarea, prin urmare, abordarea corectă a autorizației vocale poate fi în curând o parte importantă a procesului de identificare al persoanei. Acestea sunt rezultatele unui studiu recent "Autentificare biometrică vocală cele mai bune practici: depășirea obstacolelor în calea adoptării" ("cea mai bună metodă de biometrie, autentificarea vocii depășesc obstacolele"). Scopul principal al studiului a fost de a evalua proiectele anterioare cu privire la utilizarea biometrilor vocale, precum și analizarea stării actuale a acestei industrii și estimarea perspectivelor sale. Potrivit autorilor raportului - Biometria vocală valabilă pot face parte dintr-un proces de identificare pe mai multe niveluri pentru a reduce riscul de plată a fraudei online. Datele arată că numărul de voturi "tipărite" înregistrate va crește de la 10 milioane în 2012 la mai mult de 25 de milioane în 2015.

2016: Clienții HSBC vor fi autorizați prin voce

Clienții de retail ai British Bank of HSBC și "fiicele sale" primul direct nu vor avea nevoie în curând să introducă parola pentru a avea acces la contul curent prin intermediul telefonului smartphone și a efectua o tranzacție. Înlocuirea parolei va primi identificarea prin voce. O tranziție de masă la un sistem biometric de verificare va avea loc la începutul verii, Tim Wallak scrie în articolul pe care telegraful îl publică.

O metodă de verificare vocală la etapa inițială va fi disponibilă pentru 15 milioane de deținători de cont personal. Și ca reprezentanți ai HSBC spun, va fi mai rapid, mai ușor și mult mai sigur. Bancherii fac un accent deosebit pe ultima circumstanță. Ei știu după experiență că mulți clienți folosesc adesea aceeași parolă imediat pentru mai multe conturi legate de un dispozitiv mobil. Și din acest motiv, ei devin o pradă ușoară pentru fraudare.

Din punct de vedere tehnic, tranziția la noul sistem va avea loc după cum urmează. Clientul care dorea să profite de ea va trebui să ofere o înregistrare a vocii sale. Pe baza acestei eșantioane, viteza de vorbire, caracteristicile modulației și pronunțiilor care fac sunetul discursului fiecărei persoane sunt analizate.

După aceasta, Telegraph scrie, clientul va începe să acceseze conturile sale spunând textul condiționat. Pasul, de exemplu, poate fi expresia "vocea mea este parola mea". Potrivit lui Joe Gordon, sistemul va fi capabil să recunoască vocea clientului, chiar dacă își ridică gâtul, ceea ce îi va afecta cu siguranță vorbirea. "Mai mult de 100 de parametri sunt luați în considerare", spune el. Calea de vorbire umană rămâne neschimbată chiar și în cazul unei răceli, iar acești factori comportamentali ca viteza de vorbire, accentul sau pronunția rămân în locul lor ".

Și în acele situații extrem de rare atunci când sistemul încă nu poate face față sarcinii, puteți profita întotdeauna de verificarea obișnuită, adaugă.

Testele finale ale sistemului de verificare vocală ar trebui finalizate în următoarele câteva săptămâni, astfel încât, până la începutul vara anului 2016, banca ar putea oferi clienților săi. În plus, destul de recent, HSBC a prezentat pentru a verifica amprenta digitală pentru proprietarii de conturi legată de iPhone.

Potrivit telegrafului, cursul pentru refuzul parolelor tradiționale pentru Banking Mobile a luat și alte instituții de credit majore. Grupul Lloyds Banking testează un sistem biometric de verificare pentru cardurile de debit atașate la telefonul smartphone. Pentru a demonstra posibilitățile pe care le pot oferi biometrii, Lloyds chiar a dezvoltat un dispozitiv pentru recunoașterea umană asupra ritmului cardiac.

RBS intenționează, de asemenea, să utilizeze verificarea amprentelor digitale. Și Barclays, printre altele, experimentele cu un scaner, care, înainte de a permite clientului să efectueze plăți la o cantitate substanțială, identifică-o pe fluxul sanguin în degetul său, a raportat anterior telegraful.

Microdvatsiya.

Scopul proiectului implementat în Institutul de Tehnologie din New York este analiza microdvitărilor și oscilațiilor mâinii care deține smartphone-ul pentru care poate fi identificat utilizatorul. Capetele și mișcările sunt studiate, cu care o persoană controlează telefonul, precum și pauze între aceste gesturi atunci când vizualizează conținutul.

Cercetătorii de la Universitatea din Cornell au programat un senzor popular Kinect pentru a analiza astfel de afacerile obișnuite la domiciliu, cum ar fi gătitul și curățarea dinților. Scopul lor este de a folosi recunoașterea mișcărilor în casele inteligente și roboții asistenți personali, deși criticii sunt sumbre, că aceasta este o dovadă clară și indispensabilă că societatea va începe cu jocurile video.

Mers

Cercetătorii japonezi au descoperit că, cu ajutorul 3D care trage o persoană, este posibil să o identifice corect prin mers în 90% din cazuri. Mai mult, piciorul gol pe pământ identifică proprietarul în 99,6% din cazuri. Acesta poate ajuta serviciul de securitate al aeroportului - prin intermediul cadrului lor, atunci cazul marșind oamenii în șosete.

Analiza acțiunilor utilizatorilor

SRI INTERNATIONAL utilizează accelerometre și giroscoapele construite în smartphone-uri pentru a obține date unice care descriu starea persoanei în momentele în care se află sau se află. Lungimea pasului, eforturile aplicate pentru a menține echilibrul și viteza de mișcare - toți acești parametri sunt individuali. Senzorii suplimentari pot înregistra alte caracteristici fizice, cum ar fi orientarea mâinii sau poziția fizică a utilizatorului - apropierea acestuia către alte persoane, rămânând în poziția de ședere sau în picioare, încearcă să ridice ceva, un set de text sau de vorbire la telefon.
Vedea:

• Unificat.
• Google Abacus.

Filmometrie. Scrierea de mână a tastaturii

Caracteristicile stilului sunt destul de suficient pentru a distinge oamenii unul de celălalt. Specialiștii Universității Drexel încearcă să recunoască scrierea de mână a autorului atunci când textul este setat pe un smartphone sau tabletă. Cuvintele, consumul de structuri gramaticale, fraze de construcție și chiar erori repetitive sunt analizate. Această tehnologie poate fi combinată cu alte metode de autentificare a tastaturii, de exemplu, cu analiza vitezei textului și durata pauzei între înregistrarea literelor. Utilizarea tehnologiilor de acest tip face ca sistemul de autentificare să fie și mai sigur.

Conținutul parolei introduse poate să nu fie singura distincție unică a utilizatorului. Analizând viteza și ritmul de apăsare de taste la introducerea unei parole, puteți crește fiabilitatea autorizației.

Oamenii de știință indieni de la Colegiul de Inginerie Centrale au sugerat că un set special de caracteristici de tipărire ale fiecărei persoane va ajuta, de asemenea, să înlocuiască intrarea standard a parolei și să salveze utilizatorii de la necesitatea de ao memora. Fiecare amprentă în felul său și aceasta poate fi cheia creării unui nou mod de autentificare.

Algoritmul calculează viteza de imprimare, durata de apăsare a tastei și pauza între prese. Statisticile obținute sunt consacrate la un anumit utilizator și îl servește prin identificator.

Radare de bătăi

Specialiștii de laborator de mișcare reactivă NASA încearcă să recunoască utilizarea caracteristicilor individuale ale telefonului de bătăi inimii. Microundele emise de telefon sunt reflectate din organism, sunt înregistrate de senzori de telefonie și sunt îmbunătățiți pentru reproducerea ritmului cardiac. În plus față de autentificare, utilizatorul primește, de asemenea, avertismente despre schimbările din bătăia inimii cu o recomandare pentru a consulta un medic.

Pornirea canadiană a lui Bionym a atras o rundă de investiții de 14 milioane de dolari în toamna anului 2014. A fost condusă de partenerii de aprindere și de fundațiile de randament ale releului. Dezvoltarea exportului Canada, Mastercard și Salesforce Ventures au participat la rundă. Bionym a fost înființată în 2011. Prima rundă de investiții a fost primită în august 2013 (1,4 milioane de dolari). La aproximativ același lucru, compania a deschis pre-comandă pe brățara Nymi. NYMI măsoară activitatea electrică generată de mușchiul cardiac (electrocardiogramă) și utilizează aceste date pentru autentificare. Creatorii brățenii susțin că activitatea electrică a inimii este unică pentru fiecare persoană și, prin urmare, poate servi ca o parolă. Aceste date unice nu depind de ritmul cardiac, subliniază în companie.

Nymi oferă una dintre metodele de autentificare biometrică prin analogie cu o scanare a amprentelor sau iris. Bratara nu necesită activare în avans, deoarece, fiind pe încheietura mâinii, monitorizează continuu activitățile cardiace. Dispozitivul generează un semnal fără fir codificat și îl trimite către Bluetooth la dispozitiv, acces la care utilizatorul dorește să obțină.

Brățara este invitată să utilizeze nu numai pentru a intra în calculatorul personal, ci și pentru deblocarea casei, a apartamentului sau mașinii. Dezvoltatorii au înzestrat un sistem de autentificare cu trei factori. Trebuie să vă confirmați identitatea o dată pe zi sau după ce brățara va fi eliminată.

În plus față de accesul utilizând o electrocardiogramă, NYMI acceptă funcția de deblocare a blocărilor utilizând gesturi spațiale - datorită accelerometrului încorporat și giroscopului. Adică, utilizatorul este oferit, de exemplu, pentru a desena o anumită figură în aer, care doar el știe, după care brățara va trimite un semnal într-un computer sau blocare.

Analiza Osanka.

Oamenii de știință japonezi au dezvoltat un sistem de 400 de senzori pe scaun, care identifică cu exactitate contururile și zonele din spate și cel de-al cincilea punct. Un analizor de fund, care, în funcție de cercetători, are o precizie de 98%, poate fi adaptată în sistemele anti-furt de automobile.

Recunoașterea facială, Selli)

2016

Organizațiile publice din SUA împotriva recunoașterii feței

Coaliția celor 52 de organizații de drepturi publice și de drept ale Statelor Unite a trimis o scrisoare Ministerului Justiției, cu o cerere de investigare a utilizării excesive a tehnologiilor de recunoaștere a feței în activitatea de aplicare a legii. De asemenea, coaliția este preocupată de acuratețea inegală a recunoașterii mașinii persoanelor de afiliere rasială diferită, care poate fi baza pentru manifestarea rasismului de la autorități.

Mai ales aceste tehnologii abuzează de poliția locală, poliția de stat și FBI, spune scrisoarea. Coaliția solicită Ministerului Justiției să verifice în primul rând acele departamente de poliție care sunt deja investigate din cauza unei atitudini părtinitoare față de cetățenii cu culoarea non-piele.

Baza de solicitare a fost rezultatele studiului Centrului pentru Confidențialitate și Tehnologie Școala de Drept a Universității din Georgetown. Studiul a arătat că jumătate din populația adultă din SUA în circumstanțe diferite au fost scanate prin identificarea guvernului.

Cercetătorii au remarcat că în SUA astăzi nu există reguli grave care reglementează utilizarea acestui software. Potrivit lui Alvaro Bedoi (Alvaro Bedoya), director al Centrului și al studiului de la Kölway, fotografiata de licența șoferului, o persoană deja intră în baza de date a poliției sau FBI. Acest lucru este în mod semnificativ ținând cont de faptul că recunoașterea indivizilor este inexactă și, în acest caz, poate dăuna cetățenilor nevinovați.

Exemple de proiecte în HSBC, Mastercard și Facebook

Banca HSBC colectează galeria de portret a clienților săi. Conglomeratul financiar se îndreaptă către un nou sistem de identificare - Selfie. Fotografia va înlocui toate celelalte modalități de identificare a personalității, cum ar fi amprentele digitale, recunoașterea vocii și introducerea codului PIN.

Serviciul va fi disponibil pentru clienții corporativi NSBC. Prin intermediul aplicației mobile bancare, acestea vor putea deschide conturi unul câte unul clic. Banca confirmă, de asemenea, identitatea clientului utilizând programul de recunoaștere a feței. Fotografia este îmbinată cu imagini încărcate anterior în sistem, de exemplu, dintr-un pașaport sau o licență de conducere. Se presupune că noul serviciu va scuti de la necesitatea de a memora codurile digitale și va reduce timpul de identificare.

MasterCard a anunțat în primăvara anului 2016 la Congresul Mobile Tehnologie Mobile Congres Mobile din Barcelona, \u200b\u200bcare va fi în curând permis să utilizeze sine ca o alternativă pentru parole pe plăți online. Serviciul va fi disponibil în vara următoare în Statele Unite, Canada și unele țări europene, cum ar fi Italia, Franța, Olanda, Regatul Unit și Spania.

Pentru a utiliza această opțiune, utilizatorii vor trebui să descarce o aplicație specială pe computerul, tableta sau telefonul smartphone. Apoi, pentru a privi camera sau utilizați scanerul de dispozitiv pentru a recunoaște amprentele digitale (dacă sunt disponibile pe dispozitiv). Cu toate acestea, cel puțin în acest moment), utilizatorii trebuie să furnizeze suplimentar date pe cardul lor bancar. Numai dacă este necesar o identificare suplimentară, utilizatorii vor putea utiliza opțiunea descrisă mai sus.

Datorită acestei noi abordări, MasterCard va proteja utilizatorii de tranzacții online false, care sunt efectuate folosind parole de utilizator tivite, precum și furnizează utilizatorilor un sistem de autorizare mai convenabil. Compania a raportat că 92% dintre persoanele care au testat acest nou sistem preferate parolelor sale tradiționale.

Unii experți se îndoiesc de protecția informațiilor din faptul că infractorii cibernetici nu pot obține cu ușurință amprentele degetelor utilizatorului sau o fotografie a feței sale dacă tranzacția este efectuată cu utilizarea nesigură a rețelei publice Wi-Fi.

Experții în domeniul securității cibernetice susțin că sistemul ar trebui să includă mai multe niveluri de securitate pentru a preveni furtul potențial de fotografii ale utilizatorilor. La urma urmei, plățile online sunt o țintă atractivă pentru criminali cibernetici.

La sfârșitul anului 2015, un grup de experți de la Universitatea Tehnică din Berlin au demonstrat capacitatea de a extrage codul PIN al oricărui smartphone atunci când se utilizează utilizatorul Selphi. Pentru a face acest lucru, au citit acest cod, care a fost afișat în ochii utilizatorului când a intrat pe telefonul său OPPO N1. Hacker este suficient doar pentru a intercepta controlul asupra camerei de smartphone frontal pentru a efectua acest atac elementar. Ar putea controla interceptarea criminalității pe dispozitivul utilizatorului, să o facă de sine și apoi să execute plăți online utilizând o parolă recrutată, pe care Hacker a văzut-o în ochii victimei sale?

MasterCard insistă asupra faptului că mecanismele sale de siguranță vor putea detecta un astfel de comportament. De exemplu, utilizatorii vor trebui să clipească pentru aplicație pentru a demonstra imaginea "vie" a unei persoane, și nu fotografia sau videoclipul său pre-împușcat. Sistemul compară imaginea feței utilizatorului, transformându-l în cod și transmiteți-l într-un protocol securizat pe Internet în MasterCard. Compania promite că aceste informații vor fi stocate în condiții de siguranță pe serverele sale, în timp ce compania însăși nu va putea reconstrui fața utilizatorului.

În vara anului 2016, a devenit cunoscut faptul că cercetătorii au fost ocolește un sistem de autentificare biometrică folosind o fotografie de pe Facebook. Atacul a fost făcut posibil datorită potențialelor vulnerabilități inerente resurselor sociale.

O echipă de cercetători de la Universitatea din Carolina de Nord a demonstrat o metodă de ocolire a sistemelor de securitate construite pe tehnologiile de recunoaștere utilizând fotografiile disponibile ale utilizatorilor de rețea socială. După cum sa explicat în raportul specialiștilor, atacul a devenit posibil datorită potențialelor vulnerabilități inerente resurselor sociale.

"Nu este surprinzător faptul că fotografiile personale plasate pe rețelele sociale pot reprezenta o amenințare la adresa confidențialității. Cele mai mari rețele sociale recomandă utilizatorilor să stabilească setări de confidențialitate atunci când publică o fotografie pe site, cu toate acestea, multe dintre aceste imagini sunt adesea disponibile pentru publicul larg sau pot fi vizualizate numai de prieteni. În plus, utilizatorii nu pot controla în mod independent disponibilitatea fotografiilor plasate de alți abonați ", spun oamenii de știință.

Ca parte a experimentului, cercetătorii au selectat fotografii de 20 de voluntari (Facebook, Google+, LinkedIn și alte resurse sociale). Apoi au folosit aceste instantanee pentru a crea modele tridimensionale de indivizi, "au reînviat" folosind un număr de efecte animate, puneți textura pielii pe model și ajustați vizualizarea (dacă este necesar). Cercetătorii au fost testați pe cinci sisteme de securitate, patru dintre ele au reușit să păcălească în 55-85% din cazuri.
Potrivit raportului companiei Technovo. (iarna 216) Una dintre tendințele cheie care au un impact pozitiv asupra pieței tehnologiilor biometrice de identificare ( recunoastere faciala) Introducerea sistemelor biometrice multimodale în sectoare precum asistența medicală, sectorul bancar, sectorul financiar, titlurile de valoare și asigurări, sectorul transporturilor, transportul rutier, precum și în sectorul public.

Sisteme biometrice multimodaleConstruit pe o combinație de mai multe tehnologii biometrice, cum ar fi recunoașterea amprentelor, fata, vocile, vocile etc., diferă în ceea ce privește eficiența ridicată a accesului neautorizat la dispozitivele de autoservire bancare, bazele de date de sănătate, dispozitive mobile, precum și un număr mare de aplicații online și offline.

În legătură cu nevoia crescândă de a îmbunătăți nivelul de securitate în Europa, se așteaptă o creștere constantă a utilizării sistemelor de identificare biometrice pe față. Încă din 2015, în ciuda faptului că Europa este al doilea cel mai mare participant la piața globală pentru tehnologiile biometrice de identificare, alte tehnologii, cum ar fi recunoașterea amprentelor, modelul vehiculului și iris, sunt mai largi. Introducerea sistemelor de recunoaștere a feței a fost efectuată la o rată mai mică, care a fost asociată cu criza din zona euro. Dar analiștii se așteaptă ca în următorii patru ani, ratele cumulative de creștere anuală a acestei piețe vor depăși 21%.

Producătorii investesc în cercetarea și dezvoltarea sistemelor de identificare biometrice. Se așteaptă ca acesta să accelereze în mod semnificativ dezvoltarea unor astfel de sisteme prin identificarea parametrilor calitativi ai persoanei, inclusiv cicatrici, lungimi ale nasului sau a expresiilor faciale și care pot fi utilizate pentru a determina vârsta sau podeaua umană.

Tehnologiile biometrice de identificare pentru persoana pot fi utilizate în comerțul cu amănuntul pentru a identifica clienții și pentru a-și urmări achizițiile, cumpărarea de obiceiuri, vârsta, genul, istoricul criminal și de credit. Este de așteptat ca datele obținute prin utilizarea unor astfel de sisteme să fie utilizate de către comercianții cu amănuntul cu amănuntul și pentru a face clienți oferte speciale pe baza informațiilor despre achizițiile lor anterioare.

2015

2015: Potrivit rapoartelor mass-media, MasterCard a anunțat în vara anului 2015 pentru a începe testarea programului de confirmare a cumpărăturilor online va apărea prin scanarea feței unui utilizator.

În stadiul final de cumpărare, cumpărătorul de Internet va trebui să facă fotografia folosind un smartphone. MasterCard consideră că este mult mai ușor decât să memoreze parolele.

Potrivit banilor CNN, cu ajutorul unui nou instrument inovator, sistemul de plată intenționează să reducă nivelul de fraudă. "Cred că noua generație care trăiește cu imagini va dori. Cu siguranță vor ridica această tehnologie ", a declarat Ajay Bhalla, director al MasterCard privind soluțiile de securitate inovatoare.

MasterCard utilizează tehnologia securității securității online securizate, care implică introducerea unei parole pentru a confirma plata pe Internet. Potrivit companiei, această tehnologie a fost utilizată în 3 miliarde de tranzacții anul trecut, previne cazurile de utilizare de către hartă de către fraudatorii de pe Internet. Cu toate acestea, parolele sunt uitate, le pot fura sau intercepta. Acesta este motivul pentru care multe companii financiare au început să introducă tehnologii biometrice pentru confortul utilizatorilor și pentru a îmbunătăți nivelul de securitate.

La început, proiectul va acoperi 500 de utilizatori, iar în cazul unor teste de succes, acesta va fi lansat pentru uz public.

2014

2014: Creatorii pornirii israeliene de ISITYO voi intenționează să folosească camera frontală a smartphone-urilor ca o modalitate de a confirma personalitatea oamenilor atunci când efectuați tranzacții bancare. Potrivit EMPS din Forțele Aeriene, israelienii sunt încrezători că în viitor, Selfie va putea înlocui parolele, amprentele digitale și alte forme de identificare a persoanei. În Istitate ați implementat o nouă recunoaștere a tehnologiei persoanelor cu un grad ridicat de acuratețe și protecție împotriva fraudei.

Fondatorul proiectului Benjamin Levy (Benjamin Levy) a spus că, datorită nivelului ridicat al securității Isityou, ar fi capabil să recunoască 99999 din 100 mii de cazuri de înșelăciune. Levi a încercat să convingă băncile despre nevoia de a-și prezenta sistemul anul viitor. Acesta va fi utilizat pentru tranzacțiile financiare.

Google utilizează deja funcția de recunoaștere a feței în Android. Astfel, puteți debloca dispozitivul care rulează acest sistem de operare mobilă. Cu toate acestea, dezvoltatorii au susținut în mod repetat că recunoașterea persoanei nu este protejată suficient comparată cu metodele clasice. În acest sens, experții au fost luați în declarațiile lui Binjamin Levi.

Marios Savedes (Marios Savedes) de la Universitatea din Carnegie Pepene studiază funcțiile de recunoaștere a feței. El crede că testul independent pentru protecția ISITYOU nu poate fi fiabil.

Același opinie aderă la expertul mondial în biometrie Dr. Massimo Tistarelli (Massimo Tistarelli). El a spus că în Europa se desfășoară un proiect științific pe scară largă Tabula Rasa, al cărui obiectiv principal este de a dezvolta protecția împotriva fraudei pentru metodele de identificare biometrică. Potrivit acestuia, înainte de a intra pe piață, ar trebui efectuate o serie de studii independente care confirmă eficiența produsului.

Nas

Cu atenție poate fi identificat cu precizie de către oameni pe retină, dar oamenii de știință britanici au găsit o substituție interesantă. Au folosit programul Photoface și au împărțit toate nasul de voluntari pentru șase tipuri principale: Romanesc, grec, nubian, orliny, bețiv, sa dovedit. Avantajul metodei, ei consideră că nasul sunt mai greu de ascuns sau deghizează. Dezavantajul este, de asemenea, evident - scanarea nazală oferă un rezultat mult mai puțin precis decât verificarea retinei.

Analiza modelului de venă pe palmă

Cafenele școlare de obicei nu rahau nimic, dar o cafenea din Florida se remarcă din gama generală care folosește scanerele mâinilor care înlocuiesc studenții bani pentru prânz. Sistemul va înlocui cardurile și codurile PIN cu un scaner într-o gamă de lumină roșie și nu necesită un contact fizic cu palma. Rămâne să modernizeze singuri micul dejun școlar.

Proprietățile soluțiilor tehnologice pentru serviciile financiare ale FISERV (Fayserv) au anunțat în primăvara anului 2016 la ieșirea scanerului de palmier Fiserv (Faysenv) Verifast - sisteme de autentificare biometrice, cu care instituțiile financiare vor putea reduce numărul de cazuri de fraudă, vor reduce timpul tranzacției și să îmbunătățească calitatea serviciilor oferite.

Fiserv (Fayserv) speră să schimbe calitatea serviciilor bancare într-o vizită personală la clienți, accelerând-o și o făcând mai sigură prin aplicarea tehnologiei de scanare a palmelor.

Fiserv a raportat că autentificarea palmei diferă de sistemele tradiționale de autentificare biometrice, care adesea funcționează numai în modul manual și nu diferă în mare eficiență. Acest sistem va oferi "Identificarea rapidă, sigură și exactă a consumatorilor prin aplicarea unui dispozitiv senzor infraroșu care va citi un model unic de venă pe palmă.

Karl Guynn, Director de Dezvoltare a Uniunii de Credit GESA, care a început recent să testeze sistemul de verificare în trei ramuri, a declarat: "Am testat procesul tradițional de autentificare folosind noi și am aflat că identificarea umană în unitatea de gestionare a numerarului durează aproximativ 15 secunde . Autentificarea în desenul venelor pe palmă durează aproximativ o secundă. Cu alte cuvinte, am accelerat executarea fiecărei tranzacții timp de 14 secunde. Autentificarea în desenul venelor pe palma palmei accelerează în mod semnificativ tranzacțiile, astfel încât o persoană să poată privi la birou pentru o vreme pentru a efectua rapid operațiunile de care au nevoie și pentru a merge mai departe în afacerile sale. Acest proces este caracterizat de o fiabilitate mai mare, clienții noștri și casierii o apreciază foarte mult. "

Un studiu realizat de grupul financiar Raddon a arătat că aproximativ 83% dintre consumatori consideră că autentificarea palmei ca fiind una dintre funcțiile extrem de utile pentru tranzacțiile bancare. Aproape 97% din serviciul beta testere au raportat că, cu o mulțime de probabilitate, această tehnologie va fi utilizată după introducerea sa în mediul bancar.

Imprint cognitiv

Nimeni nu ia în considerare memorarea lanțurilor lungi de numere și scrisori depășite atât de puternic ca Agenția Americană de Apărare DARPA. Ea dezvoltă conceptul de "imprimări cognitive", care poate combina scanarea irisului ochiului, a scrierii de tastatură și chiar a obiceiurilor de navigare web pentru autentificarea continuă a utilizatorilor.

Sistemul "Trolling"

Desigur, nimeni nu vrea să primească mesaje de eroare, dar aceste mesaje pot juca un rol important în securitate. Afișarea aleatorie a mesajelor de eroare și vizionarea răspunsului utilizatorilor, specialiștii Institutului de Cercetare Sud-Vest se pregătesc să identifice utilizatorii și să recunoască intrușii. Prin urmare, data viitoare când PC-ul vă va informa despre o lipsă de memorie și întrebați dacă doriți să depanați, verificați cu atenție totul. Poate verificați-vă.

Setări individuale de interfață

Specialiștii de la Universitatea din Maryland sunt utilizați pentru autentificarea vizuală suplimentară a utilizatorilor PC. Pe desktop, programul analizează metode tipice pentru localizarea proprietarului și modificările în mărimea ferestrelor, a schemelor de lucru și a restricțiilor la mutarea mouse-ului. Trei fluxuri video sunt verificate la telefon: imaginea realizată de camera frontală, detaliile de mediu (precum și încălțămintea și îmbrăcămintea), eliminată utilizând camera de pe panoul din spate și manipulează ecranul. Cercetătorii se așteaptă ca combinarea a trei dintre aceste fluxuri să fie suficientă pentru a autentifica fiecare utilizator individual și verificări repetate în timpul funcționării dispozitivului lor.

Testul ADN (în părul PM)

Această metodă practic identifică în mod inconfundabil proprietarul, dar nu a devenit niciodată de zi cu zi din cauza costului timpului și a costului ridicat. Dar mai multe grupuri de cercetători lucrează activ la mai ieftin și accelerație.

Biologii din laboratorul național numit după Lawrence în Livermore (SUA) au învățat să determine aproape cu exactitate personalitatea unei persoane nu numai pe ADN, ci și în proteinele conținute în păr. Metoda, potrivit creatorilor, va face o revoluție în criminalistică și arheologie, potrivit căderii din 2016. PLOS ONE Magazine.

Deși tehnica de analiză a proteinelor este încă departe de a fi perfectă, vă permite să identificați cu exactitate persoana nu numai în primele ore și zile după moartea unei persoane, dar chiar și în câteva secole după moartea sa. Științificul a reușit să identifice cu succes mai mulți oameni care au decedat cu mai mult de 250 de ani în urmă.

Tehnica funcționează după cum urmează: părul este dizolvat în substanțe speciale care nu distrug structura chimică a proteinelor în ele și analizează compoziția acestei "supă" pentru prezența a 185 mutații în structura proteinei, a cărui dintre acestea este unic pentru fiecare locuitor al pământului.

Potrivit experților, un astfel de set de proteine \u200b\u200beste redundant - de fapt, este suficient pentru o identificare precisă și aproximativ o sută de astfel de markeri. Acum oamenii de știință lucrează pentru a simplifica și a reduce costul tehnicii, astfel încât acesta este convenabil să se aplice în practică în timpul anchetelor penale și în timpul săpăturilor.

Metoda a experimentat deja pe șase zeci de americani de origine europeană, care au convenit să treacă sânge și păr pe testele ADN și proteine. Potrivit biologilor, personalitatea fiecăruia dintre aceștia a reușit să stabilească corect, ceea ce deschide drumul să folosească proteine \u200b\u200bîn calcularea personalităților infractorilor pe porțiuni foarte mici de păr. Pentru aceasta, există suficientă eșantion cu o masă de numai 1 miligram, care este puțin mai mult decât este conținută în același păr.

Pavilionul urechii

Cochilia urechii este potrivită nu numai pentru a proteja canalul auditiv. Sistemul dezvoltat își amintește structura tubulară a urechii medii și forma generală a urechilor chiuvetei pentru a crea o "arpă ", ceea ce vă permite să identificați cu exactitate proprietarul în 99,6% din cazuri.

Pierderea sau furtul gadgetului pot livra proprietarul o mulțime de probleme. Și acestea nu sunt doar pierderi semnificative datorită pierderii unui obiect gadget scump, ci și amenințarea cu accesul neautorizat la datele personale sau corporative, o aplicație a serviciilor bancare online sau a unui portofel electronic.

În primăvara anului 2015, Yahoo Labs a oferit o nouă opțiune - pentru a identifica proprietarul smartphone-ului pe chiuvetele sale. Oamenii de știință au folosit faptul că două cochilii de urechi identice nu există - acestea sunt informații biometrice unice.

Deoarece ecranul tactil în procesul de apel intră în contact cu urechea, poate duce la apăsarea haotică a urechii pe butoanele de pe ecran, astfel încât ecranul smartphone-ului din modul de conversație este întotdeauna oprit. În acel moment, oamenii de știință Yahoo Labs și sa oferit să efectueze autentificarea proprietarului. Testarea dezvoltării a arătat că acuratețea identificării biometrice utilizând outpritul carcasei urechii este de 99,52%. Creat de a primit numele culori.

Interesant, laboratoarele Yahoo au oferit, de asemenea, să modifice procedura care vă permite să faceți un apel. Deci, încă totdeauna toate telefoanele au fost necesare pentru a apăsa butonul Recepție. Acum puteți atașa un smartphone la ureche: Potrivit lui Bodyprint, recunoaște că urechea este apăsată, iar difuzarea vocii va începe.

Deoarece Yahoo însăși la producția de gadgeturi de interes nu prezintă, este probabil ca o tehnologie licențiată, fie software-ul corespunzător va fi distribuit ca o aplicație mobilă prin Apple Store și Google Play. Principalul avantaj al tehnologiei create este în absența necesității de a pune un senzor special pentru amprentă digitală. Ecranul tactil se află în orice smartphone, tehnologia poate fi aplicată în orice obiect gadget, prin urmare este foarte semnificativ.

În iunie 2015, a devenit cunoscut faptul că Amazon a primit un brevet de tehnologie care să deblocheze urechea telefonică. Dacă tehnologia este implementată, va funcționa după cum urmează: O persoană aduce telefonul la ureche, camera frontală are o imagine a auriculei și compară fotografia cu cele disponibile. Adică tehnologia este similară cu cea utilizată pentru autorizarea cu o amprentă digitală.

Videoclipul proiectului Brevetyogi explică modul în care va funcționa autorizația. Poate că compania va folosi această tehnologie, astfel încât atunci când răspundeți la apel a fost suficient pentru a aduce telefonul la ureche.

Iris

În vara anului 2016, cele două mari bănci din Coreea de Sud - Keb Hana Bank și Woori Bank introduc un sistem de identificare a utilizatorilor bancar mobili pe retină. Acest lucru a fost raportat de serviciile de presă ale instituțiilor financiare.

"Sistemul de identificare va câștiga mai târziu în această lună când țara va începe să vândă telefonul galaxiei Nota 7 din Samsung, care este echipată cu un scaner retina", se observă în comunicatul de presă. Este de așteptat ca lansarea noului sistem să crească semnificativ nivelul de siguranță al utilizatorilor, protejându-le de escrocii care acționează pe Internet.

"Tehnica de recunoaștere a ochiului este extrem de promovată și dificilă, ceea ce face practic orice încercare de a hack inutil", este evidențiată în document. De asemenea, constată că datele de retină ale utilizatorului vor fi stocate pe telefon și nu pe serverele companiilor. Acest lucru va oferi simultan o protecție suplimentară a utilizatorilor și va utiliza mai ușor utilizarea banking-ului mobil.

A treia cea mai mare bancă din Coreea de Sud, Shinhan Bank consideră, de asemenea, posibilitatea de a lansa un sistem similar.

În vara anului 2015, a devenit cunoscut faptul că Google a lucrat mult timp la lentilele de contact și diverse opțiuni pentru utilizarea lor. Cererea de brevet spune despre o altă opțiune: scanarea irisului în scopuri biometrice.

Anterior, Google a avut idei pentru a crea lentile cu camere și lentile imperceptibile încorporate cu capacitatea de a analiza nivelurile de zahăr din sânge printr-un lichid de lacrimă. Noua metodă de scanare biometrică ar trebui să devină mai dificilă pentru hacking, mai degrabă decât senzorii de amprente digitale. Cererea a fost depusă pe 2 iunie 2015 și descrie lentilele și lanțurile cu senzori de lumină peste Iris. Ei scanează cochilia și creează amprenta, care este comparată cu proba conținută în dispozitiv. Când utilizatorul se poate conecta la contul său sau se poate debloca dispozitivul. Pentru lentile, va fi necesară o sursă de alimentare fără fir. Deoarece obiectivul este de a îmbunătăți securitatea utilizatorilor, puteți abandona furnizarea de informații personale și datele colectate de sistem vor fi anonime.

Lentilele de contact pot avea, de asemenea, alte aplicații. De exemplu, introducerea unor doze mici de medicamente (cum ar fi insulina) prin intervale scurte, în loc de injecții rare cu doze mari. O altă oportunitate este o viziune de noapte pentru persoanele cu probleme de viziune. Sau, substanța conținută în lichidul de lacrimă contribuie la detectarea diferitelor tipuri de cancer - piept, lumină, creier, astfel încât lentilele să poată ajuta la detectarea precoce a bolii sau monitorizarea remisiei.

Fujitsu a dezvoltat o tehnologie de autentificare a utilizatorilor de smartphone la începutul anului 2015, permițându-vă să o faceți pe o coajă de curcubeu a ochiului datorită unei o privire literală: autentificarea durează mai puțin de o secundă.

Este mai ușor decât tastarea codului sau aplicați un deget (care poate fi murdar sau este simplu indispensabil din punct de vedere fizic). Autentificarea Rainbow (recunoaște de fapt culoarea zonei din jurul elevului) funcționează în tehnologia Fujitsu, chiar dacă utilizatorul poartă ochelari transparenți sau lentile de contact.

Pentru activitatea tehnologiei, în smartphone-ul smartphone-ului este inclus un echipament suplimentar de autentificare, care cântărește mai puțin de un gram. În special, acesta conține un senzor cu infraroșu miniatural și o cameră foto.

Inițial, utilizatorul își înregistrează irisul prin căutarea în două circumferințe speciale pe ecran. Datele sunt stocate exclusiv pe telefonul smartphone. Mai târziu, pentru autentificare, nu este nevoie să închideți smartphone-ul pe față, ca în multe alte sisteme de autentificare iris. Astfel, în ediția Daily Mail, se remarcă faptul că noul sistem funcționează la o distanță de 22 cm față de tehnologiile tradiționale de identificare care funcționează la o distanță de aproximativ 10 cm.

Produsul Fujitsu include un algoritm special dezvoltat de compania California Delta ID. Fujitsu lucrează la versiunea corporativă a noii sale soluții.

În 2014, Google a anunțat cooperarea cu compania farmaceutică elvețiană Novartis, care promite să înceapă producția de lentile până în 2019. Google are un număr de concurenți în domeniul lentilelor de contact ale viitorului. Compania elvețiană Sensimed dorește să măsoare inflamația ochilor la pacienții cu glaucom; Americanul Innovega poate transforma lentilele în afișaje de înaltă rezoluție fără a vă face rău viziunii; Universitatea din Michigan lucrează la lentile infraroșii pentru viziunea de noapte.

Prin miros

În 2009, dorind să îmbunătățească "capacitatea de a identifica personalitățile care intenționează să dăuneze națiunii", Departamentul de Securitate Internă al Statelor Unite a verificat dacă mirosul organismului poate fi folosit ca o metodă de identificare unică a unei persoane. Schimbarea mirosului poate fi dovada înlocuirii.

Cercetatorii de la Universitatea Politehnica Madrid in colaborare cu IIIIA SISTEMAS SL Company au prezentat o metoda la inceputul anului 2014, aplicat intr-un loc in linia de tehnologii de identificare biometrice la egalitate cu recunoașterea indivizilor, amprentelor digitale si irisului ochiului.

Sistemul dezvoltat de oamenii de știință din Madrid poate identifica oamenii prin mirosul emanând din organism. Cercetătorii susțin că trupul fiecărei persoane are constantă "modele de mirosuri de mirosuri", care nu sunt afectate de nici o boală sau de o dietă sau de vârstă.

Cercetătorii au creat un senzor capabil să recunoască "desene unice" ale mirosurilor corpului uman și să identifice purtătorul lor cu o precizie de 85%. Senzorul a fost testat pe 13 voluntari, dintre care opt bărbați și cinci femei.

Oamenii de știință au fost luați cu miros de treizeci de mostre, cu palme pur și simplu spălate din fiecare dintre testele din diferite momente ale zilei. Potrivit dezvoltatorilor, sensibilitatea senzorului a fost atât de mare încât a fost dificil să se păcălească cu săpun, deodorant, colin sau alte încercări de a schimba mirosul.

În declarația oficială a Universității, oamenii de știință exprimă încrederea că deschide ocazia de a crea modalități "mai puțin agresive" de a identifica o persoană decât cele care există în prezent.

În ciuda faptului că recunoașterea irisului și a amprentei dă acuratețea înaltă a identificării, în conștiința în masă, aceste tehnologii sunt strâns asociate cu criminale, ceea ce provoacă neîncredere și protest, spun oamenii de știință. Recunoașterea persoanelor în stadiul actual de dezvoltare oferă prea multe niveluri de eroare.

Astfel, dezvoltarea senzorilor de miros, permițând o persoană care trece de ele, deschide oportunități pentru dezvoltarea unor metode de identificare mai confortabile și invizibile cu un nivel destul de ridicat de precizie.

Cercetătorii sunt încrezători că astfel de tehnologii pot fi utilizate la aeroporturi, la punctele de control la frontieră și în orice alte situații în care este aplicată în prezent identificarea.

Identificarea prin miros este una dintre cele mai vechi metode utilizate pentru a căuta și a identifica oamenii, dar acum în criminalistică pentru acest lucru, se aplică câini special instruiți. Dezvoltarea modului de recunoaștere efectiv a mirosului unei persoane cu dispozitive electronice a început relativ recent.

Deci, în aprilie 2013, un grup de cercetători elvețieni au prezentat metoda de identificare a unei persoane prin mirosul gurii. Folosind un spectrometru de masă de laborator, oamenii de știință timp de nouă zile au luat mostre de aer expirat în 11 subiecți. Oamenii de știință au reușit să demonstreze că mirosul de gură are, de asemenea, un model molecular unic, care nu variază în funcție de factorii externi, cum ar fi utilizarea produselor fragile sau a fumatului.

Conexiuni neuronale în loc de amprentă digitală

Sistemul unic de legături în creierul individului poate fi folosit pentru a identifica personalitatea, cum ar fi amprentele digitale. La astfel de concluzii au venit oameni de știință americani, autorii articolului în revista Neuroscience, raportează lenta.ru

Neurofiziologii folosesc în mod tradițional o serie de metode care permit structura, funcția și caracteristicile biochimice ale creierului (de exemplu, tomografia calculată) pentru a compara activitatea creierului diferitelor grupuri de persoane. Aceste metode sau neurovalizări fac posibilă înțelegerea acestei caracteristici a creierului, caracteristica tuturor oamenilor și caracteristicile individuale sunt de obicei ignorate.

Cu toate acestea, Emily Finn (Emily Finn) și colegii săi au aflat că trăsăturile unice ale conexiunilor diferitelor părți ale creierului uman sunt destul de stabile pentru a stabili cu exactitate identitatea subiectului. Finn a lucrat cu 126 de participanți la proiectul "Conectarea omului". Sa dovedit că desenarea relației obținute în timpul uneia dintre sesiunile de neurovalizare (în repaus, atunci când treceți teste pentru memorie, emoții și abilități lingvistice) în sesiunile ulterioare rămâne neschimbată - și este ușor să se identifice individul printre alți participanți la experiment.

Mai mult, desenele relației au ajutat la prezicerea nivelului inteligenței mobile (abilitatea de a percepe și de a memora unul nou, rezolva problemele cu care persoana nu a intrat). Principalii factori prognostici ai acestei abilități au fost conectați între lobii frontali, întunecați și temporali ai creierului.

În proiectul "Conectarea unei persoane", în plus față de Universitatea Oxford, participă universitățile din Washington și Minnesota. Conectoma se numește o combinație a tuturor conexiunilor dintre neuroni, numărul căruia în creierul uman este estimată în cvadrillion. Proiectul a fost lansat în 2010, bugetul său a fost de 40 de milioane de dolari.

Această tehnologie are un alt avantaj valoros. "Amprenta poate fi furată, iar o persoană în acest caz nu va fi capabilă să respingă noul deget pentru al înlocui. Cu toate acestea, tipăririle creierului pot fi ușor supuse schimbărilor: utilizatorul inventează pur și simplu o nouă combinație mentală ", a declarat profesorul Sarah Laszlo, unul dintre participanții la proiect pentru a dezvolta identificarea creierului.

Înscrieți-vă cipul sau înghiți un microcomputer

Metoda de identificare originală și neobișnuită a identificării a fost propusă de PayPal. Compania pur și simplu a propus chips-uri implantate sau înghiți microcomputerele. Acest lucru va rezolva problema autorizației radical și pentru totdeauna. Chipsurile și microcomputerele vor analiza impulsul, compoziția sucului gastric și a altor informații biometrice interne. Detaliile, totuși, nu sunt specificate, dar o astfel de abordare îndrăzneață pentru rezolvarea problemei cel puțin provoacă admirație.

Notează

480 RUB. | 150 UAH. | $ 7.5 ", Mouseoff, FGCOLOR," #FFFFCC ", Bgcolor," # 393939 "); Onmouseut \u003d "retur nd ();"\u003e Perioada de disertație - 480 RUB., Livrare 10 minute , în jurul ceasului, șapte zile pe săptămână și sărbători

Kalashnikov Dmitri Mikhailovici. Identificarea vocii biometrice a unei persoane prin parolă expresia vocală într-un zgomot crescut: disertația ... Candidatul științelor tehnice: 05.13.01 / Kalashnikov Dmitri Mikhailovich; [locul de protecție: FGBOU la Universitatea de stat Penza], 2017.- 196 P .

Introducere

Capitolul 1. Prezentare generală a metodelor și a dispozitivelor de protecție a datelor cu caracter personal pe baza informațiilor despre voce biometrice și a procesării semnalului pre-digital 15

1.1. A doua protecție generală a datelor privind informațiile personale 15

1.2. Estimarea stabilității recunoașterii rețelei neuronale Codul biometric 17

1.3 Măsura de informare a calității datelor sursei 17

1.4. Modelul funcțional al codului traductorului de biometriu 21

1.5. Clasic Mera Hamming 23

1.6. Aplicarea practică a convertoarelor de cod biometric pentru a proteja codul executabil în sistemul de identificare vocală 24

1.7. Nevoia de a clasifica fragmente de sunet de vorbire pe tonuri și zgomot 26

1.8. Prezentare generală a metodelor de măsurare a tonului primar al sunetelor tonale 34

1.9. Folosind predictorii liniari 38

1.10. Algoritmul neliniar pentru detectarea frecvenței semnalului 42

1.11. Predicția liniară a perioadei de ton primar așteptat 45

1.12. Estimarea lungimii fragmentului de vorbire Utilizată de noul vocoz al rețelei neuronale de generație, pentru a preda automat sistemul biometric cu parametrii voci ai "lui" vorbitorului său 48

1.13. Evaluarea lungimii fragmentului de vorbire necesare pentru formarea vocoder recunoscând sunetele unui singur discurs 50

1.14. Estimarea lungimii fragmentului de vorbire al recunoașterii

1.15. Coeficienții Mel-Kepstral 51

1.16. Segmentarea vorbirii pe elemente biometrice separate 54

1.17. Modelul Markov de recunoaștere a vorbirii

Concluzii privind capitolul.

Capitolul 2. Modelarea matematică a identificării unui discurs conectat 67

2.1. Fragmentul de sunete omogene și perechi de sunete de vorbire "Lui" în rețelele neuronale 67

2.2. Cu experiență a tonului primar al difuzorului pe valorile curente și anterioare 73

2.3. Calculul valorii medii a perioadei de ton primar și limitele de abatere admisibile 75

2.4. Clasificator ton / zgomot 76

2.5. Metode de circulație a matricelor în algoritmul predictorului liniar 79

2.6. Descrierea statistică discretă a duratei intervalelor dintre sunetele de zgomot și între sunetele tonny 85

2.7. Determinarea secțiunilor deterministe de vorbire și variații ale frecvenței de ton primar 91

Concluzii privind capitolul 106

Capitolul 3. Software-ul de autentificare vocală 108

3.2. Formarea parametrilor biometrici gata pe rețeaua neuronală ... 114

3.3. Glustering de fragmente de sunet de vorbire 116

3.4. Parolă Lord Autentificare 119

Concluzii privind capitolul 125

Capitolul 4. Testarea algoritmului de autentificare a vocii biometrice în diferite condiții de expunere externă 127

4.1. Testarea experimentală a programului de probabilitate

apariția primului tip de erori 127

4.2. Testarea experimentală a programului privind probabilitatea apariției erorilor al doilea, sub rezerva ignoranței cuvântului parolei, un străin de 133

4.3. Testarea experimentală a programului privind probabilitatea apariției unor erori de sortare, sub rezerva cunoașterii cuvântului parolei, un străin 136

Concluzie 139.

Introducere la locul de muncă

Relevanța subiectului. În prezent, problema conservării confidențialității diferitelor tipuri de informații este conservarea: statului, industrial etc. Un număr mare de lucrări sunt dedicate acestei probleme în care sunt propuse diferite metode de autentificare criptografică și autentificare biometrică. Autentificarea criptografică se bazează pe depozitarea și prelucrarea informațiilor codate speciale. Autentificarea biometrică se bazează pe caracteristicile personale ale subiectului (amprentele digitale, eșantioanele de mână, caracteristicile feței, retina).

Din păcate, aceste metode posedă următoarele dezavantaje. Metodele criptografice oferă o fiabilitate maximă și siguranță a procedurii de autentificare, dar transferă responsabilitatea pentru stocarea cheilor (informații secrete sau transportator de materiale) unui utilizator care, pe lângă reticența evidentă de a face astfel de angajamente, adesea nu are abilitățile necesare Utilizarea corectă și depozitarea în siguranță a secretelor. Biometria se aplică în mod tradițional numai pentru a identifica utilizatorii în sistemul de pașaport și control al vizelor al cetățenilor. Utilizarea compartimentelor biometrice biometrice biometrice clasice cu un șablon nu permite asigurarea confidențialității datelor personale ale utilizatorului în sistemele de informare civilă deschisă.

Metoda biometrică de autentificare de vot este caracterizată de simplitate. Această metodă nu necesită echipamente costisitoare, suficientă microfon și placă de sunet. Dar când utilizați metoda biometrică de autentificare prin voce, apar o serie de probleme. Una dintre cele mai importante probleme este calitatea identificării vocii. În prezent, probabilitatea unei erori de recunoaștere a unei persoane este suficient de mare. Dezvoltarea de noi algoritmi este necesară pentru o detectare mai clară a parametrilor biometrici din semnalul vocal. A doua problemă cea mai importantă este lucrarea instabilă a dispozitivelor bine cunoscute în zgomot. O problemă importantă este o identificare vocală cu o varietate de manifestări ale vocii unei persoane: vocea este capabilă să se schimbe în funcție de starea de sănătate, vârstă, dispoziție etc.

Algoritmi de construcție pentru identificarea vocii și dispozitive relevante lipsite de deficiențe enumerate, este o sarcină urgentă având o semnificație științifică, tehnică și socială. Aceasta determină în primul rând relevanța lucrării. Marea contribuție la dezvoltarea autentificării biometrice a fost făcută de astfel de oameni de știință ca N. N. Akinfiyev, S. P. Baronin, A. I. Ivanov, M. V. Nazarov, Yu. N. PO

marka, V. I. Romanovsky, G. S. Ramishvili, V.N. Sorokin, V. A. Utoobin, V. Gosset, M. Gri, J. Darbin, Ak Jane, D. Clone, N. LEVINSON, la. Pearson, R. A. Fisher, R. Hamming și altele.

Pentru implementarea practică a metodelor propuse, este necesar să se creeze mijloace tehnice eficiente. Următoarele companii mondiale angajate în dezvoltarea metodelor de identificare vocală sunt cunoscute: Agnio., Sisteme de auraya., Autentifica, Keylemon., Nuanţă. si etc.

Dezavantajele tehnologiilor utilizate de aceste companii sunt prelucrarea datelor de servere, adică Toate datele biometrice sunt trimise la procesarea pe server, care, la rândul său, este o pierdere de confidențialitate pentru utilizator. Probabilitatea recunoașterii false din automata existentă este destul de ridicată. Acest lucru se datorează faptului că algoritmii existenți nu distinge un număr suficient de parametri biometrici din beep, precum și faptul că nu există standarde pentru compararea parametrilor biometrici vocali.

Scopul lucrărilor de disertație Este de a dezvolta noi metode de implementare a algoritmilor și a software-ului care efectuează voturi de autentificare biometrice biometrice de încredere în zgomot extrane. Pentru a atinge obiectivul, este necesar să se rezolve următoarele sarcini:

să dezvolte o metodologie și algoritmi pentru creșterea acurateței determinării frecvenței tonului principal la orice intervale;

dezvoltați o metodologie de autentificare a utilizatorului, punând frecvența de ton principal ca factor definitoriu;

dezvoltați o metodologie și algoritmi pentru filtrarea unui semnal de sunet pentru o selecție mai precisă a perioadei de ton primar pe orice segment al semnalului de sunet și suprimarea componentei de zgomot a semnalului atunci când raportul semnal / zgomot este egal cu unul;

construiți o rețea neuronală cu un singur strat standard GOST R 52633,5 pentru a converti parametrii biometrici voci la codul de acces;

construiți un filtru de bandă îngustă care preia intrarea frecvenței tonului principal al difuzorului. Utilizați formula filtrului pe diferite armonice de semnal pentru a obține parametrii biometrici și pentru a le transforma în cod biometric;

construiți un nou algoritm pentru phragmentarea semnalului de sunet și utilizarea fragmentelor tonale separate rezultate ca parametrii biometrici transformați într-un cod biometric;

implementați învățarea utilizatorului și aspectul de autentificare pe fraza exprimată prin parolă. Testarea caracteristicilor probabilistice (probabilitatea erorii primului și a celui de-al doilea tip este eroarea în refuzul testat și erorii utilizatorului în acceptarea unui utilizator străin, respectiv).

Metode de cercetare. Lucrarea utilizează metode de statistici matematice, teoria probabilităților, teoria rețelelor neuronale artificiale și prelucrarea semnalului digital. Pentru a implementa experimentele, se utilizează o limbă C ++ orientată pe obiect, o bibliotecă QT și QWT, mediul de dezvoltare QTCreator și mediul de modelare matematică Mathcad.

Lucrări de dizertație științifică de noutate se află în următoarele:

Dezvoltarea unui algoritm pentru estimarea parametrilor statistici ai vorbirii. Pe baza descrierii discrete-continuă a duratei sunetelor unui discurs semnificativ, un astfel de parametru este definit ca lungimea medie a sunetului și este dată algoritmului pentru evaluarea acesteia. Metodele de evaluare a valorilor așteptării matematice și dispersia perioadei de ton primar sunt rezumate. Sunt propuse formulele pentru construirea unui filtru de semnal de sunet cu bandă îngustă, permițând îmbunătățirea calității alocării semnalului la un nivel ridicat de zgomot.

Metoda numerică pentru construirea unui predictor liniar pentru a evidenția perioada de ton primar este generalizată, ceea ce a făcut posibilă creșterea semnificativă a acurateței și vitezei predictorului. A fost dezvoltată o tehnică pentru prelucrarea semnalului anti-alunecare într-un predictor liniar, ceea ce a redus semnificativ probabilitatea unei determinări false a tonului pe locul bipului.

Un model matematic neliniar al filtrării BEEP este dezvoltat pentru o separare mai precisă a perioadei de ton primar pe orice segment al beepului. Procedura de filtrare construită a permis îmbunătățirea zgomotului de tip clasificator existent și alocarea tuturor secțiunilor tonale ale discursului din fișierul audio.

Dezvoltarea unui algoritm pentru transformarea rețelei neuronale a parametrilor voci la un cod de acces biometric. Parametrii biometrici ai semnalelor vocale sunt aplicate la intrarea rețelei neuronale, care sunt apoi convertite la codul biometric. Semnalele de semnal vocal Vectorii parametrilor biometric sunt utilizați pentru a construi tabele de coeficienți de greutate. Ca urmare a aplicării algoritmului propus, fiecare semnal vocal este pus în conformitate cu codul individual. Utilizarea codurilor primite a făcut posibilă minimizarea erorii primului și al doilea tip în autentificarea vocii.

A fost dezvoltat un algoritm numeric pentru eliberarea vectorilor de date biometrice, pe baza utilizării secțiunilor de sunet tonal separate de zgomotul extern și de pauze. Acești vectori sunt obținuți pe mai multe armonici de semnal de sunet și sunt implicați în procedura de învățare neuronală a rețelei. Se arată că acești vectori sunt informativi în biometrie și sunt utilizați în procedura de învățare a rețelei neuronale pentru a îmbunătăți calitatea recunoașterii imaginii vocale.

6. Algoritmul implementat și implementat programatic pentru fragmentarea și clasificarea semnalelor de sunet. Noutatea științifică este utilizarea algoritmului segmentării rețelei neuronale a semnalului de sunet construit în disertație. Pe baza acestui algoritm, au fost obținute vectori de toate tipurile de sunete tonale conținute în expresia vocală parolă a difuzorului. Acești vectori sunt convertiți în parametrii codului biometric și sunt supuși instruirii rețelei neuronale. Utilizarea acestor parametri a făcut posibilă îmbunătățirea calității recunoașterii difuzoarelor în sistemul de autentificare vocală.

Semnificație practică a muncii. Mașină construită, permițând determinarea difuzorului în funcție de fraza de parolă pronunțată. A fost elaborat un pachet software, în cadrul căruia sunt implementate algoritmi de procesare a semnalului digital adaptiv. Un algoritm de recunoaștere a imaginii biometrice este propus în semnal. Algoritmul este implementat ca o rețea neuronală. Metoda proiectată în disertație, în comparație cu metodele cunoscute de prelucrare a semnalelor digitale, are următoarele avantaje semnificative. Cel mai important avantaj este capacitatea Automatonului care implementează această metodă este de a configura frecvența discursului vorbitorului atunci când autentificarea utilizatorului. Reducerea zgomotului se efectuează chiar și cu un raport de semnal / zgomot de unul. Rețelele neuronale ale standardului GOST R 52633 sunt introduse pentru a converti parametrii biometrici voci la codul de acces, ceea ce vă permite să obțineți o parolă lungă la stadiul de autentificare. Este redus la o valoare de 10- 7. Probabilitatea unei erori a autentificării utilizatorului apare dacă ignorați utilizatorul expresiei parolei și la o valoare de 10-2 ocazii, dacă utilizatorul cunoaște această parolă / cuvinte. Cunoscut în literatura automată posedă următoarele caracteristici: caracteristica probabilistică a erorii celui de-al doilea tip este de numai 10 -1 la probabilitatea primului tip de eroare egală cu 10-2.

Complexul software vizează asigurarea protecției informațiilor și eliminarea scurgerilor sale. Pentru a asigura protecția și epuizarea unei persoane cu acces la informații, se propune introducerea tehnologiei de autentificare vocală la verificarea accesului la sistem. Sistemele de inspecție sunt oferite: birouri de internet cu rezultate globale sau locale. Aceste sisteme sunt utilizate în mod obișnuit de instituțiile de stat și municipale, precum și de unele instituții de învățământ. Ca urmare, terminalul curent va permite unei persoane conform expresiei parole pronunțate, cu o probabilitate suficient de scăzută de a doua eroare (în conformitate cu datele statistice obținute în activitatea de disertație, nu trebuie să fie mai mare de 10-7), și va furniza, de asemenea, utilizatorului o intrare rapidă, protejată și convenabilă în contul personal.

Responsabilitatea și validitatea rezultatelorFormulate în disertație este prevăzută cu utilizarea corectă a metodelor matematice și compararea declarațiilor teoretice cu rezultatele experimentelor de testare și inventar.

Principalele prevederi înzestrate:

algoritm pentru alocarea parametrilor statistici de vorbire pe baza unei descrieri discrete-continuă a duratei sunetelor unui discurs semnificativ;

metoda numerică pentru construirea unui predictor liniar de a evidenția perioada de ton primar atunci când prelucrarea datelor și utilizarea parametrilor statistici de vorbire ai vorbitorului;

model matematic neliniar al unei filtrații semnalului de sunet care controlează semnalul atunci când raportul semnal / zgomot este egal cu unul;

algoritm pentru alocarea vectorilor de date biometrice;

algoritmul pentru fragmentarea și clasificarea "fundalului" biometric solid;

algoritmul pentru construirea unei rețele neuronale pentru recunoașterea caracteristicilor biometrice ale discursului uman;

structura de instruire și autentificarea utilizatorului prin parolă exprimată fraza.

Implementarea rezultatelor muncii și comunicațiilor cu programele științifice. Rezultatele cercetărilor au fost implementate în organizarea SA "Pniei" (Penza) atunci când elaborează un aspect software "Autentificarea utilizatorului prin intermediul expresiei vocale". Există un act de introducere a rezultatelor disertației.

A fost elaborat un pachet software (certificat nr. 2016E13464 din 21.10.2016 privind înregistrarea de stat a unui program de calculator) Soluții la problema construirii unui mijloc de recunoaștere biometrică a rețelei neuronale prin voce la nivel de zgomot deasupra nivelului de semnal. Pachetul software specificat utilizat în activitatea de cercetare, producție și proiectare a PNIEI SA (Penza) din studiul și dezvoltarea algoritmilor de autentificare biometrică conține o soluție software la sarcina reală de a dezvolta mijloace instrumentale de identificare a parolei automate a personalității unei persoane prin expresia vocală. Programul este capabil să confirme personalitatea în condițiile de zgomot comparabil cu nivelul semnalului de vorbire.

Studiile sunt susținute de o subvenție "UMNIK", Tratatul nr. 8909/2015 din "21" decembrie 2015 privind furnizarea unui grant de către instituția bugetară federală de stat "Fundația pentru dezvoltarea unor forme mici de întreprinderi în sfera științifică și tehnică "Pentru cercetarea" dezvoltării unui mijloc de recunoaștere biometrică a rețelei neuronale prin voce la nivel de zgomot deasupra nivelului semnalului ".

Aprobarea disertației. Principalele prevederi ale disertației au fost raportate și discutate la următoarele conferințe internaționale: cea de-a șasea și a șaptea Conferință științifică și tehnică internațională "Modelarea matematică și de calculator a științei naturale și a problemelor sociale" (Penza, 2013, 2014); Conferința științifică și tehnică internațională "Metode analitice și numerice de modelare a științelor naturale și a problemelor sociale" (Penza, 2014); Conferința științifico-practică "Contribuția tinerilor oameni de știință în dezvoltarea regiunii Volga" Sesiunea de toamnă din 2016 (Penza, 2016); Conferința științifică a concursului de finanțare a rectorului (Penza, 2015).

Contribuția personală a autorului. Toate rezultatele principale prezentate în lucrările de disertație sunt formulate și obținute de autor pe cont propriu. Lucrările sunt publicate în colaborare cu supraveghetorul care deține formularea problemei rezolvării și conceptul de decizie. Lucrarea descrie algoritmul dezvoltat de autor de obținere a parametrilor statistici de vorbire pe baza unei descrieri discrete-continue a duratei sunetului unui discurs semnificativ. În lucrare, autorul a dezvoltat independent un nou algoritm de reducere a zgomotului . În lucrări, autorul a construit o metodă de stocare a datelor personale pe un cuvânt de parolă vocală, îmbunătățit algoritmii de procesare liniară de sunet cunoscută. În pachetul software, autorul a dezvoltat algoritmi de bază și coduri software sunt proiectate. De asemenea, autorul a efectuat experimente numerice care confirmă posibilitatea utilizării practice a rezultatelor.

Publicații. Conform materialelor de cercetare de disertație, au fost publicate 8 lucrări, inclusiv 3 lucrări în reviste din lista Wak RF.

Structura și domeniul de activitate. Teza constă în administrație, patru capitole cu concluzii, concluzii, o listă de surse utilizate și 2 aplicații. Lucrarea totală este de 188 de pagini, dintre care 170 de pagini din textul principal, inclusiv 87 de desene. Lista de referință conține 83 de nume.

Modelul funcțional al convertorului de coduri de biometrie

Principalul element funcțional al mijloacelor de autentificare biometric-criptografic foarte fiabil este convertorul de coduri de biometrie. Funcționarea convertizorului de cod biometric se bazează pe utilizarea metodelor speciale pentru conversia datelor biometrice fuzzy într-un număr întreg binar de bit fix, un răspuns de cod. În același timp, datele biometrice fuzzy ale utilizatorului "dvs." sunt convertite într-un răspuns de cod stabil, numit codul "propriu", iar datele biometrice fuzzy ale utilizatorilor "străini" sunt transformați în răspunsuri aleatorii (necorelate) "Alien" . Diagrama funcțională a convertorului de cod biometric este prezentată în Figura 1.2.

Astfel, principala caracteristică funcțională a convertorului de cod biometriu este că trebuie să transforme câmpul multidimensional al stărilor continue ale imaginii biometrice instabile "acestuia" la codul "său", aparținând unui anumit domeniu discret final al posibilelor stări Această cheie. A doua caracteristică funcțională a convertorului de cod biometriu este că imaginile biometrice aleatorie "străin" ar trebui să genereze răspunsuri ale codului de ieșire aleatorie pe ieșirile convertorului. Multe imagini biometrice răspunsuri mai multe coduri

Structura internă a convertorului de cod biometriu este formată în timpul unei proceduri speciale numite învățare. Procedura de învățare ia ca parametri un set de exemple de imagine biometrică "este", o multitudine de imagini biometrice "străin", fiecare fiind reprezentat de unul sau mai multe exemple, iar răspunsul de cod "este" și rezultatul Procedura este convertorul de cod biometric generat cu parametri, permițând efectuarea caracteristicilor funcționale de mai sus.

Parametrii convertorului de cod biometric instruit, suplimentați cu informații suplimentare (de exemplu, identificatorul sau numele de utilizator), formează un recipient biometric. 1.5. Clasic Mera Hamming.

Procedura de organizare a imaginilor biometrice ar trebui să fie extrem de productivă și să ia în considerare modificările tuturor parametrilor biometrici și toate combinațiile posibile, care devine imposibil din punct de vedere tehnic pentru mai multe duzini de parametri biometrici luați, astfel încât singura modalitate posibilă de a evita această tranziție Spațiu de intrări Continuă Foarte produs Imagini biometrice în spațiul răspunsurilor de ieșire a codului discret. În același timp, sortarea imaginilor biometrice devine liniară și unidimensională, iar funcționarea unei bustări comandate a imaginilor biometrice este trivială.

Metrica principală în spațiul răspunsului codului de ieșire este măsura Hamming - numărul de cifre nesemnificative ale răspunsurilor codului și diferitele modificări ale acestei măsuri descrise mai jos. Mera Hamming K este calculată utilizând Formula P H \u003d YS III \\ (1.5.1) / \u003d 1 unde XJ este valoarea / descărcarea de la primul răspuns a primului cod; yi - de descărcare de valoare a celui de-al doilea răspuns al codului; P - lungimea codului; F - Adăugarea cu modulul 2. Folosind această metrică, este posibilă măsurarea proximității dintre cele două imagini biometrice "altcineva" sau măsura proximității imaginii biometrice "străin" la imaginea biometrică a "proprii" , pentru care a fost instruit mijloacele de autentificare biometrică foarte fiabilă. Utilizarea măsurii de hamment pentru organizarea imaginilor biometrice are sens doar pentru un anumit convertor de cod de biometrică instruit într-o imagine biometrică "ITS".

1. Principala diferență în metoda propusă de la toate celelalte este considerată prezența reorganizării codurilor de date de intrare aleatorilor lungi ale reorganizării datelor de intrare aleatorie lungi într-un anumit cod de 256 de biți lungime.

2. Centrul mecanismului de reorganizare este considerat funcții de hash personalizabile (NHF), care sunt generalizate prin conceptul de convertoare de cod biometric relativ relativ cu datele convertite. Esența metodei propuse se află în datele sursă ale codului testat. Puteți aloca două tipuri de date sursă: parametrii reorganizării parametrilor NHV și multidimensionali. Caracteristicile reorganizării NHF sunt rearanjate în loc de codul executabil al programului împreună cu mașina de implementare a NHF. Când porniți programul, caracteristicile multidimensionale de introducere sunt transmise implementării prin executare. Cu ajutorul Automaton NHF, caracteristicile stocate și date sunt utilizate pentru a restabili un alt bloc de cod de program executabil.

3. După procesul de recuperare, codul este compilat, iar mașina NHF rulează la decodificarea blocurilor adecvate, importantă pentru continuarea programului. În funcție de caracteristicile statului NHF sau numai numai pe caracteristicile de intrare, codul executabil nu este ușor. Aceasta permite utilizarea NHF pentru a încheia sarcina de apărare a Codului executabil de la apariția hacking-ului. Schema de apărare a oricărui bloc de cod compilat este prezentată în Figura 1.3.

Evaluarea duratei fragmentului de vorbire utilizat de noul vocoz al rețelei neuronale de generație, pentru a preda automat sistemul biometric prin parametrii vocii "vorbitorului său"

Pentru a obține un cuvânt informativ de parolă pentru autentificare, este necesar să se calculeze parametrii statistici care descriu calitatea și diferența acestora.

Sistemele de identificare vocală care iau coeficienții de frecvență a spectrului de frecvență ca parametri au erori probabiliste similare cu sisteme care analizează semnalul de vorbire în timp. Probabilitatea erorii primului tip caracterizează eșecul pasului "la propriul ei". În prezent, printre sistemele de voce existente, această probabilitate este 10_1. Probabilitatea erorii celui de-al doilea tip caracterizează pasul "străin". Frecvența aspectului acestei erori depinde numai de metoda de utilizare a metodei. În cazul în care fraza publică este cunoscută de persoana exterioară și, în același timp, nu utilizează un recorder de voce, succesul by-pass-ului său este de aproximativ 1%, cu condiția ca vocea lui să fie aproape de înregistrare. În caz contrar, atacatorul poate avea nevoie de 1010 de încercări de hacking cu succes.

Cu toate acestea, sub masca unui alt difuzor din sistemele existente devine posibil dacă expresia parolei difuzorului este cunoscută și înregistrată pe înregistratorul de voce. În acest caz, probabilitatea celui de-al doilea tip mărește semnificativ. Prin urmare, necesitatea de a rezolva problema prevenirii interceptării parolei vocale. De asemenea, una dintre modalitățile de rezolvare a acestei probleme este utilizarea identificării simultane a unei persoane în structura feței. În plus, unele specialiști de securitate a sistemului Conectați senzorii de mișcare pentru a identifica sursa de sunet.

În prezent, procedurile temporare (predicții liniare) și bandajul de frecvență de filtrare a benzilor în vociști sunt larg răspândiți. Iar cele și alte proceduri distorsionează în mod semnificativ biometria utilizatorului și, în același timp, nu pot da compresie ridicată a informațiilor de vorbire.

Studii în cadrul lucrărilor Institutului de Cercetare Penza, în care au participat autorul, a arătat că există o adevărată oportunitate de a crea o nouă clasă de vociști pe baza unui nou tip de semnale vocale. Baza noului tip de descriere a discursului se bazează pe utilizarea faptului că vorbirea convenită constă în degradarea proceselor oscilante repetate cu perioada tonului principal. De exemplu, jocul telefonic "A" arată ca acesta (Figura 1.11). Ton \u003d 60.

Din Figura 1.11 se poate concluziona că sunetul constă din oscilații repetate periodic. Prin urmare, pentru descrierea economică a procesului, este necesar să se măsoare rata de atenuare și frecvența (numărul de humps) de oscilații interne. În acest caz, un proces complex de vorbire, descris de vocoții clasici folosind 14-18 parametri, va fi descris numai de patru parametri: 1) amplitudinea sunetului; 2) perioada de ton primar; 3) atenuarea oscilațiilor interne; 4) Frecvența oscilațiilor interne. Această abordare a codării vorbire vă permite să compoți informații de mai multe ori. Este foarte important ca, în noul tip de "oscilator" descrierea semnalului de vorbire, diverse foneme sunt destul de similare. De exemplu, fonemele "O" și "A" vor diferi numai în perioada de ton primar. Un exemplu de telefon "O" este prezentat în Figura 1.12.

Compararea figurilor 1.11 și 1.12, putem concluziona că fundalul "O" și fundalul "A" formează aceeași legătură oscilantă. Între ei înșiși, fonemele diferă numai în perioada de ton primar. Nu există aceste date în literatură. În literatura de prelucrare a discursului clasic, a fost făcută o încercare de a conecta prima și a doua foneme printre ele (a se vedea figura 4.3 c). Este necesar să se țină seama de atenuarea frecvenței, deoarece acest lucru vă permite să determinați limita sunetului. Atoovența este un parametru direct, nu indirect pentru reconstrucție. Telefonul "O" are o perioadă mai mică de ton principal în comparație cu "A", dar aceeași frecvență de umplere și aceeași atenuare

Studiile au arătat că, bazându-se pe un nou principiu de a descrie semnalele de sunet, puteți construi reguli simple "fuzzy" pentru clasificarea "telefonului" și sinteza descrierii lor optime fuzzy. De exemplu, descrierea jocului telefonului "y" și "yu" au o practic aceeași formă de structură, dar diferite perioade ale tonului principal. Această situație este afișată în Figura 1.13. O 50 sh! \\ FT H 200 100 IT \u003d 50 "YT \u003d 60" YU "Figura 1.13- Exemple de două foneme similare" Y "și" Yu ", diferă numai în perioada de ton primar există posibilitatea de a simplifica în mod semnificativ Teoria descrierii de trimitere, dezacordul regulilor simple fuzzy (neclară) pentru discriminare cu fundalul. Acestea vor fi simple pentru majoritatea covârșitoare la jocul telefonic. Aceste reguli vor descrie difuzorul "mediu". Abaterile de la aceste reguli nu vor fi altceva decât particularitățile biometrice ale vorbitorului. Se pare că este o modalitate de a permite calitatea vocoților, raportul de compresie a vorbirii, precizia transmiterii parametrilor de vorbire biometrică.

După sinteza regulilor fuzzy (recunoașterea fuzzy a fonemelor mașinii), se estimează că crește raportul de compresie a discursului de 1,5-2 ori. O încercare făcută pentru a crea un vocoder, ținând cont de atenuarea proceselor oscilante, arată realizabilitatea tehnică a acestei direcții.

O altă modalitate de a crește raportul de compresie a discursului este screening-ul fundalului și codificarea unui fundal și nu cadre. Vorbirea de codare a personalului este redundantă. În mod tipic, în vocoții sunt utilizați 44 de cadre de sunet pe secundă. În medie, omul rostește 11 la telefon într-o secundă. Adică, vocoții efectuează duplicarea de 4 ori a unui fonem. Dacă știm regula fuzzy a evoluției în fundal (deoarece un singur fonem este transformat în altă), atunci este suficient să transmiteți datele foneme către cealaltă. Acest lucru ar trebui să permită comprimarea informațiilor suplimentare de 3-4 ori. Dacă transmiteți parametrii de vorbire în centrul telefonului și între ele, atunci compresia suplimentară va fi de aproximativ două.

Astfel, o nouă abordare, construită pe evaluarea atenuării perioadelor de ton principal și oscilații interne, este promițătoare și vă permite să creșteți raportul de compresie de mai multe ori. Din punct de vedere tehnic, este realist să aveți vociștii cu un flux de ieșire de 600 de biți / s. În același timp, sarcina de transmitere exactă a parametrilor biometrici pentru vocoți cu un curent de 2400 și 4,800 biți poate fi rezolvată.

Parolă de autentificare cuvânt

Utilizarea metodelor și algoritmilor utilizați în construirea vocoților existenți nu permite aplicarea acestor metode în construirea fragmentelor de semnal vocal. Motivul pentru care aceste metode nu pot fi aplicate este că vocanții cu date vocale de înaltă calitate se disting printr-un număr mare de clase al căror flux este egal cu aproximativ 2400 de biți / s. Acest număr este caracteristic vocilor construiți pe algoritmii unui predictor liniar. Este necesar să minimalizați acest număr de flux de date. În cazul utilizării vocoților, dând un flux de aproximativ 1200 bt / s, numărul de clase primite scade, dar, totuși, rămâne destul de mare. De asemenea, în acest caz, datele biometrice ale utilizatorului sunt pierdute.

Prin rezolvarea acestor probleme, utilizarea dispozitivelor biometrice capabile să furnizeze un sistem cu suficiente informații. De asemenea, ieșirea este de a construi un fragment de vorbire automată, clasificând semnalul vocal. Utilizarea fragmentelor existente nu oferă un sistem cu o cantitate suficientă de informații datorită faptului că algoritmii lor se bazează pe cadrul uniform al semnalului vocal. Partiționarea uniformă a semnalului vocal este de obicei variată pe un cadru / s. De asemenea, unul dintre dezavantajele fragmentelor existente este neglijarea completă a schimbărilor interne în interiorul fragmentelor de sunet, adică. Există o pierdere de cunoștințe despre schimbarea parametrilor biometrici.

Se poate concluziona că obiectivul principal al creării sistemelor de autentificare biometrice durabile este prematură procesării semnalului sonor, combinând construirea unui fragment eficient al frazei de cod, care ia în considerare caracteristicile personale ale utilizatorului și sincronizează secțiunile de vorbire identificate La etapa de învățare a programului, adică În aceste domenii de vorbire, nu ar trebui să existe discrepanță în faza audio. De asemenea, caracteristica utilă a noului Fragmenter ar fi posibilitatea de a învăța și de a identifica caracteristicile vorbitorului la etapa de autentificare a programului după o perioadă lungă de timp în raport cu formarea acestui vorbitor.

Până la autentificarea utilizatorului, programul ar trebui să acumuleze tot felul de caracteristici statistice, solidificați în mod clar secțiunile selectate de vorbire. În cazul identificării biometrice, trebuie să creați un fragment automat care să clasifice sunetele, datorită unui dicționar predeterminat și accesând baza de date a sunetelor create, separat pentru fiecare utilizator. Ambele sisteme de autentificare și de identificare trebuie să fie supuse unor teste preliminare privind probabilitatea primului și al celui de-al doilea fel de eroare. Această sarcină este rezolvată în disertație folosind următoarele abordări. Dezvoltarea unui algoritm pentru monitorizarea perioadei tonului primar al utilizatorului. Pentru fiecare persoană există un set separat de parametri ai perioadei de ton primar, care se calculează la înregistrarea unui fișier de sunet. Așteptarea matematică a lungimii perioadei de ton primar este considerată o caracteristică individuală, în ciuda faptului că mulți oameni pot coincide. Cea mai mică valoare a perioadei de ton primar este caracteristică sexului și a persoanelor mai ales feminine sub 16 ani. Această valoare are o diferență semnificativă față de vocea masculină. Unii bărbați au un caracter de bas al vocii, iar valoarea medie a perioadei lor depășește valoarea persoanei obișnuite.

Poziția posibilă a phrare a vocii în cazul identificării sau autentificării, caracteristicile medii ale difuzorului, luând în considerare setul de parametri fără a utiliza capabilități moderne de calcul al calculatorului. Această condiție trebuie luată în considerare printr-o frază de voce cu fragment de fragment automat, identificabil de vorbire.

Vocea basului datorată lungimii lungi a perioadei de ton primar are o varietate suficient de mare de modificări ale amplitudinii semnalului din zona de studiu. Această caracteristică duce la o expansiune a unei ferestre de procesare a fragmentelor de vorbire, această problemă poate fi rezolvată prin prezicerea modificărilor caracteristicilor biometrice importante. În ciuda acestor factori, clasificatorul Fragmenter este obligat să cheltuiască aceleași resurse computaționale pentru diferite tipuri de persoane. Aceste principii sunt stabilite în secțiunea 3 din capitolul 2 la construirea unui model practic de fragmentare a frazei.

Testarea experimentală a programului privind probabilitatea apariției celei de-a doua erori, sub rezerva ignoranței cuvântului de parolă, străini

Procedura "LPCJ5" este un filtru de predictor liniar, la ieșirea din care avem valoarea tonului primar al perioadei LPC (Formula 3.1.7). Procedura este furnizată la lungimea cadrului "TV", numărul de pornire al începutului și sfârșitul cadrului "7V7 și N2", numărul de secvență al numărului cadru KADR, numărul de coeficienți de funcții de autocorelare, "Dmposonjjjenod" - Abaterea de la zero în funcția de autocorelare, "eroare" - vector de eroare din cadrul anterior, calculat utilizând procedura de eroare LPCJOR.

Procedura calculează funcția de autocorelare a erorii de predicție: N / A-1-KR (K) \u003d în EW (N) E (N + K), Ke0, N / A-L, (3.1.10) și în bloc 6 În ce valori ale SCHAP [SH, P2], funcția de autocorelare a erorii de predicție a R (K) este maximă, ceea ce corespunde eliberării maximelor (vârfurilor) în spectrul semnalului de vorbire. Pentru aceasta, funcțional a fost minimizat: є Um \u003d g (P0) TA Le [PYP2]. (3.1.11) În același timp, lungimea minimă a perioadei de ton primar, SH \u003d INF T0T-P2 -Maximal Lungimea perioadei de ton primar, P2 \u003d sup. Valoarea rezultată este determinată ca n. Găsim valoarea maximă a perioadei în fața exactă inferioară și superioară, după care ne întoarcem la formula T ± de la P GT-Y, (3.1.12) 0, GT /, unde Valoarea pragului determinată în setările procesului.

Procedura "MA8HTABIROVANIE_V" scală fiecare cadru al semnalului de intrare în intervalul specificat pentru a compara fiecare cadru prin corelare. Toate secțiunile deterministe sunt date la aceeași scară constantă de la-la 1 la + 1.

Procedura "MashtabirovameJJOX" necesită introducerea unui semnal cu o anumită dimensiune "N_N" și aproximează semnalul OGIB la o anumită lungime "Nogib". Adică, modelul de semnal este salvat, numai numărul de eșantioane în ea se schimbă.

Procedura "OGIBAYSHAYJJADR" - numărarea plicului cu cadru, în cazul în care "y" - dimensiunea "n_n" cu o anumită armonică; "Nach", "polițist" - și sfârșitul matricei conform parametrului "Y"; "Kadr" - așteptarea matematică a perioadei de ton primar; "Ogib" - plicul rezultat; "Nogib" - dimensiunea plicului.

După prepararea semnalului și alocarea parametrilor biometrici necesari, datele ajung pe convertorul de coduri de biometriu format din următoarele proceduri și funcții: VOID Netlr.Koef (Int Kolobrazov, Int NoBrazov, dublu obrazim, INT & Razmer, dublu & net) ; Void Netl :: Norm Net (int Kolobrazov, dublu sigma, mat dublu og al, int razmer, dublu & net); Vid ccalculadadq :: CalculateInputadq (int imageCount, float coeficientsarr, float mediuarr, dispersionar, float calitate); VIDE NETS :: Simpletraining (INT Greutăți numărul, Const INT Connectionarr, INT ImageCount, INT Keyarr, plutitor mediuarr, floatSarr); VOID NETSR.NORMALIZINGTRAINMG (număr de greutăți INT, Const INT Connectionarrr, INT ImageCount, Float Dispersionarr, Float Qualitarr, FloatSarr Float).

Procedură "BF-Adăugați coeficienții Fourier din imaginile formate (parametrii biometrici). "Novrazov" - dimensiunea unei imagini. Akol Obrazov "- Numărul de imagini înregistrate în rețeaua neuronală. La ieșirea procedurii - dimensiunea matricei "netă". Fiecare vector al componentei din 196 este format din coeficienții Fourier ai semnalului în cauză.

Procedura de formare constă în procesarea semnalului prin diferite ferestre, calculând coeficienții Fourier tăiat de aceste ferestre de funcții și formarea unui vector total conform unui algoritm special.

Procedura "Normnetul" este aprinderea imaginilor "sale" față de așteptările matematice și dispersia imaginilor "străin". Imaginile "străinilor" se formează înainte de a se acumula baza de voce de la 10.000 de imagini. Baza este formată ca urmare a unei taxe în cadrul activității interne a PNIEI SA în perioada 2012-213. Normalizarea imaginilor se efectuează conform formulei net [g] [/] \u003d - y, i _ 0..kol obrazov, g \u003d 0 .. 196, (3.2.1) În cazul în care se află mehow-ul așteptarea matematică a imaginilor "străin"; 64YYK0U [g] dispersiile vectoriale ale imaginilor "Alien".

Procedura "CalculateLnPutadq" calculează așteptările matematice, dispersia și calitatea parametrilor imaginilor "ei". Calitatea fiecărui parametru este calculată prin raportul dintre valoarea parametrului mediu la dispersia sa.

Procedura "simplă" face umplerea și scrierea unui tabel de coeficienți de greutate într-un fișier separat.1x1 pentru utilizarea ulterioară în momentul depersonali. Ca urmare a procedurii, se formează formarea inițială a primului strat. Intrarea procedurii este alimentată la tabelul de legături neuronale, în raport cu care sunt formate parametrii care primesc valorile "0" și "1", precum și codul de acces la cheie generat aleatoriu. Numărul de cântare greutăți pe strat este 24. Instruirea se efectuează prin ajustarea semnelor de coeficienți de greutate în parte a intrărilor neuronale. Ajustarea semnului se efectuează astfel încât probabilitatea apariției unui răspuns dat la ieșirea neuronului în timpul prezentării exemplelor de imagine "a crescut (numărul erorilor de cod de ieșire a scăzut) . Ajustarea ar trebui să fie efectuată la o intrare. Dacă modificarea valorii coeficientului de ponderare a intrării corectate oferă rezultatul returnării, ajustarea trebuie anulată și preconizată la ajustarea semnului următorului coeficient de greutate. Procedura de normalizare Exercită primul strat al rețelei utilizând calitatea și dispersia de intrare obținută din funcția "CalculateLnPutadq".

A doua zi a fost vestea că Hollan Ing a devenit prima Bancă Europeană, care a lansat plăți mobile activate de voce. Și apoi mi-am amintit că subiectul votului de autentificare biometrică nu a fost doar unul dintre primele la care am scris în acest blog acum 8 ani, dar și atunci când eu în ianuarie, apoi am promis să facă o scurtă trecere în revistă a pieței de autentificare biometrică , care acum fac.

De fapt, sistemele biometrice vocale rezolvă nu numai sarcini de autentificare, ci și pentru a preveni frauda. Evident, cel mai mare înțeles este combinația acestor două tehnologii. Se identifică o persoană, dar poate salva înainte de vocea înregistrată. Al doilea vă permite să urmăriți modificările caracteristicilor vocii în procesul de comunicare și identificare a secvențelor vocale suspecte sau anormale. Este clar că cu cât utilizarea mai critică a unei astfel de tehnologii este, cu atât mai important, combinația lor devine. De exemplu, utilizarea Facebook este una, iar gestionarea scorului este complet diferită. În primul caz, autentificare suficientă și obișnuită, iar în al doilea aveți nevoie de ceva mai mult.

Autentificarea vocii are un avantaj foarte important - prețul scăzut al cititorului. Amprentele sunt citite numai pe iPhone. Mâna de ochi sau geometria retinei necesită exactă și costisitoare adiţional dispozitive. Microfonul este acum aproape peste tot (în computere, în dispozitive mobile) și destul de bună calitate. Prin urmare, rolul biometriei vocii va crește doar.

Un alt avantaj al biometrului vocii este că este "multiraf" dacă îl puteți pune. Fața ta este una, ochiul este un maxim de două, degete, dacă totul este bine, zece. Și dacă aceste date sunt furate sau compromise, atunci nimic nu se poate face cu el. Nu puteți utiliza degetele, ochii, mâinile pentru identificarea dvs. Iar baza de date a "frazelor" va duce doar la faptul că sistemul de autentificare vocală vă poate cere să spuneți o nouă frază sau pur și simplu "discutați cu ea".

În cele din urmă, dacă vă amintiți că sistemele de autentificare diferă în "cine" "," ceea ce aveți "," ceea ce știți "și" ceea ce faceți ", apoi biometrici voci, spre deosebire de alte sisteme de autentificare biometrice, folosește tot ce este 4 Factori. În funcție de caracteristicile fizice ale vocii, acesta definește "cine vă". Determină la fel deși cevorbiți, adică vă permite să protejați împotriva atacurilor asupra sistemelor de autentificare statică (de exemplu, parole). În cele din urmă, poate determina ceea ce știți dacă un PIN sau o parolă poate fi folosit ca o frază pentru identificare.
Sisteme de biometrie voce (este mai bine să le numiți și nu autentificarea vocală, deoarece spectrul sarcinilor rezolvate este mai larg) poate funcționa în două moduri - așa-numitul pasiv (sau independent de text) și activ (text-în funcție de text) . În primul caz, sistemul recunoaște interlocutorul pentru exprimarea sa liberă (serviciul Shazam funcționează într-un mod similar pe dispozitivele mobile); În al doilea - în funcție de fraze predeterminate pe care utilizatorul trebuie să le spună. În modul activ pentru a proteja împotriva înlocuirii utilizatorului înregistrat în voce avansată (sau interceptată), sistemul ar trebui să utilizeze fraze aleatorii, care și oferă utilizatorului să se pronunțe.

Pentru a spune care dintre cele două opțiuni pentru activitatea sistemului biometric vocal, este imposibil. Ambele au propriile avantaje și dezavantaje. Sistemele active sunt mai eficiente, dar necesită, de asemenea, mai multă participare a utilizatorilor, care este identificată. În același timp, amprenta vocii durează mai puțin spațiu decât în \u200b\u200bsistemele pasive, care pot fi relevante pentru utilizarea mobilă sau în locuri unde internetul nu este atât de dezvoltat sau absent. De exemplu, există soluții care permit autentificarea pe dispozitivul în sine, fără a se conecta la un server extern. Pe de altă parte, sistemele active nu sunt întotdeauna aplicabile în sistemele de masă - bănci, asigurări, comerț cu amănuntul etc., deoarece utilizatorii pot fi nemulțumiți de necesitatea de a interacționa cu sistemul biometric. Și, bineînțeles, astfel de sisteme sunt dificil de aplicat pentru a identifica fraudatorii, care sunt ușor de făcut de sisteme pasive, "ascultarea" liniștită a apelantului / vorbind și identificând discursul său, fără a se emite. Prin urmare, sistemele pasive sunt mai ușor de utilizat, dar necesită, de asemenea, resurse mari pentru implementarea acestora.

Protecția împotriva fraudelor este implementată prin utilizarea "listelor negre" convenționale, adică listele de imprimări vocale ale fraudelor celebre. Specialistul corespunzător marchează vocea ca fiind frauduloasă și apoi toate apelurile sunt comparate cu "lista neagră" a fraudelor. În Rusia, în cazul în care nu există nicio bază a amprentelor vocale ale fraudelor și criminalilor, această metodă nu va fi eficientă și fiecare consumator de biometrie de voce va fi forțat să-și formeze independent propria bază de înșelătorie (respectarea legislației privind datele cu caracter personal va părăsi în continuare) . Dar, cu timpul organizației, în special în unele industrii, va putea să schimbe astfel de baze de date ca și, de exemplu, să facă furnizori antivirus. Există o perspectivă bună pentru bănci (și probabil, primul candidat pentru utilizarea unor astfel de sisteme), care au un fincert, care poate schimba, în cele din urmă, nu numai datele privind adresele IP / DNS / e-mail ale fraudelor, ci și Pentru a completa informațiile trimise vocePrints.

Nu trebuie să vă fie frică de această tehnologie presupusă rară. Astăzi, întreaga lume se află pe prag (înfășurat rece, a) revoluția UAF / U2F din cadrul Alianței Fido, atunci când orice dispozitiv, o aplicație sau un instrument va fi capabil să rezume dintr-o anumită autentificare / metodă de identificare, plasând această sarcină Specificația U2F / UAF, care oferă integrarea cu metoda de autentificare dorită.

Dacă încercați să traduceți beneficiile de la utilizarea biometricii vocale în numere, atunci ele pot fi după cum urmează:

• Reducerea timpului pentru autentificarea utilizatorului de la 23 de secunde în modul manual din centrul de apeluri (Call Center) până la 5 secunde în Automatic.
• Creșterea loialității utilizatorilor (și, ca rezultat, veniturile din ele) ca urmare a refuzului de a-și aminti toate răspunsurile binecunoscute la întrebările "secrete", amintiți-vă codul PIN pentru a vă conecta sau a răspunde la întrebările de enervant angajatul bancar (numele dvs., data nașterii, numărul cardului etc.).
• Reducerea numărului de centru de procesare a provocărilor prin procesarea automată a multor întrebări simple (orele de birou în vacanță, cel mai apropiat birou sau ATM, tarife etc.).
• Reducerea numărului de operațiuni frauduloase.
• Scăderea timpului de așteptare pentru angajatul potrivit care va ajuta la răspunsul apelantului.
• Creșterea productivității angajaților companiei și a Centrului de procesare a apelurilor.