Koncepcia "autentifikácie" charakterizuje autentifikáciu, napríklad: Je Vasya Pupkin naozaj Vasya alebo je to možné, Petya Niektorí? Je ten, kto dáva? Proces autentifikácie môže byť vykonaný jedným z troch možných spôsobov:

• je založený na tom, čo viete, napríklad kombinácia kódov (heslo);
• na základe toho, čo máte: kľúč, magnetická karta, keychain;
• skutočnosť, že ste: papilárne vzory, geometria tváre, štruktúra očí.

Je to tretia položka, ktorá uzatvára biometrickú autentifikáciu, ktorá sa stále viac relevantná s rozvojom technológií. Ako to funguje, aké sú výhody, nevýhody a ako bezpečné je, poďme zvážiť viac ...

Stručná história biometrie

Mnohé z faktov, historických udalostí a častí, používanie ľudských biometrických parametrov začalo dlho pred príchodom technických prostriedkov. Ďalších 100 bc e. Určitý čínsky cisár položil odtlačok prstov ako tlač na obzvlášť dôležité prehistorické artefakty. V roku 1800s, Alphonse Britillon vyvinula systém uznania zločincov na ich anatomické charakteristiky.

Postupom času, Spojené kráľovstvo polícia, Francúzsko, USA začali sledovať útočníci a podozrivé trestné činy na svojich odtlačkoch prstov. V budúcnosti technológia našla svoje použitie v FBI. Odtlačky prstov sa stali prvým plnohodnotným systémom ľudského rozpoznávania.

V súčasnosti sa biometria stali rozsiahlejšími a sú prostriedkom dodatočnej ochrany technických prostriedkov alebo prvok bezpečnosti, ktorý sa používa v preskočení na chránenú plochu, priestory atď.

ODBORY BIOMEČNÉHO AUTIVITY

V súčasnosti sú prsty osoby, tváre a jeho oči široko používané, ako aj hlas - "Tri Čína", na ktorej sa koná moderná biometrická autentifikácia používateľa:

Existuje mnoho z nich, ale dnes sa používajú tri hlavné typy skenerov odtlačkov prstov:

• kapacitné - Meranie elektrických signálov prichádzajúcich z našich prstov. Analyzujte kapacitný rozdiel medzi zdvihnutou časťou odtlačku a jeho depresiou, potom sa vytvorí "mapa" odtlačku a v porovnaní so zdrojom;
• ultrazvuk - skenovanie povrchu prsta zvukovými vlnami, ktoré sú odoslané na prst, sa odráža a spracovávajú;
• optická - Fotografia odtlačok prsta a vykonajte porovnávanie zhody.

Ťažkosti pri skenovaní sa môže vyskytnúť, ak je mokré alebo špinavé ruky, ak je zranenie (rezy, popáleniny), ak je osoba postihnutá (neexistujú žiadne ruky, kefy, prsty).

1. Autentifikácia dúhového okuliaru

Ďalšou a pomerne bežnou biometrickou formou autentifikácie je dúhové skenery. Vzory v našich očiach sú jedinečné a nemenia sa v živote človeka, ktorý vám umožní overiť pravosť osoby. Proces overovania je pomerne komplikovaný, pretože sa analyzuje veľký počet bodov v porovnaní s skenermi odtlačkov prstov, čo znamená spoľahlivosť systému.

Avšak, v tomto prípade sa môžu vyskytnúť ťažkosti s ľuďmi s okuliarmi alebo kontaktnými šošovkami - budú musieť byť odstránené pre správnu operáciu skenera.

1. Overenie retida

Alternatívny spôsob, ako používať ľudské oko pre biometrickú autentifikáciu - skenovanie sietnice. Skener svieti v očnej buľve a zobrazuje štruktúru krvných ciev, ktoré sú v každom z nás jedinečné.

Biometrická overovanie hlasovania sa zavádza do spotrebiteľských technológií a má tiež veľké vyhliadky. Rozpoznávanie hlasu je teraz implementovaný asistentom Google na zariadení so systémom Android alebo Siri na zariadení iOS, alebo Alexa na Amazon Echo. Väčšinou sa to realizuje takto:

• Užívateľ: "Chcem jesť"
• Hlasový asistent: "Dobre, tu je zoznam najbližších kaviarní.

Tí. Žiadne overenie pravosti užívateľa sa však nevykonáva, s vývojom technológií - len autentický užívateľ zariadenia pôjde k jedlu. Technológia overenia hlasovej techniky však existuje aj v procese autentifikácie, intonácie, časopisu, modulácie a iných biometrických parametrov osoby.

Ťažkosti tu môžu vzniknúť v dôsledku hluku pozadia, náladu človeka, veku, zdravia, ktoré v dôsledku toho znižuje kvalitu metódy, pretože to nemá taký rozsiahly.

1. Autentifikácia na ľudskej geometrie tváre

Ten v tomto článku a jedna zo spoločných foriem biometrickej autentifikácie je rozpoznávanie tváre. Technológia je celkom jednoduché: fotografoval tvár človeka a porovnáva s pôvodným obrazom tváre užívateľa, ktorý má prístup k zariadeniu alebo chránenej oblasti. Podobná technológia, označovaná ako FaceID, môžeme pozorovať Apple iPhone implementovaný v iPhone.

Sme trochu podobní mama, octu alebo skoršej generácii príbuzných, a niekto a niekomu a suseda ... Každý z nás má jedinečné vlastnosti tváre, s výnimkou dvojčiat (aj keď môžu mať móly na rôznych miestach) .

Napriek tomu, že technológia je v jeho podstate jednoduchá, je dosť komplikovaná v procese spracovania, pretože trojrozmerný model hlavy je vybudovaný, obrysy sa rozlišujú, vzdialenosť medzi prvkami tváre: oči, pery, obočie, sa vypočítajú.

Metóda sa aktívne vyvíja, pretože môže byť použitý nielen pre biometrickú autentifikáciu používateľov alebo zamestnancov, ale aj pre zachytávania zločincov a votrelcov. Riadok z kamier, na verejných miestach (vlakové stanice, letiská, štvorce, preplnené ulice atď.) Je založená v kombinácii s touto technológiou, kde skener má pomerne vysokú rýchlosť presnosti práce a rozpoznávania.

Ako môže útočník oklamať biometrickú autentifikáciu?

Malo by byť zrejmé, že pri skenovaní určitých parametrov sa môžu vyskytnúť chyby v algoritme rozpoznávania. A zároveň, ktorý má určité vedomosti, zručnosti a zdroje, útočník sa môže vyhnúť určitým metódam autentifikácie.

V prípade skenera odtlačkov prstov môžu byť niektoré z nich podvedené:

• výroba trojrozmerného modelu prsta z špeciálneho materiálu (vybraného na základe princípu prevádzky skenera);
• používanie prstov spiaceho človeka, bezvedomia alebo mŕtveho;

Skenery na plášť dúhy a sietnicu môžu byť ľahko, klamať vysoko kvalitné fotografovanie osoby vytlačenej na farebnom papieri. Avšak, väčšina moderných skenerov môže rozpoznať 2D model a odlíšiť ho od 3D, v takom prípade je potrebné dať kontaktné šošovky na snímku, ktorý symbolizuje oslnenie (svetlo odraz). Pozrite sa na vizuálne video, ktoré ukazuje očný skener Bypass na zariadení Samsung Galaxy S8:

Hlasové skenery majú tiež svoje slabé stránky, ktoré vznikajú v dôsledku existencie umelej inteligencie a nervových sietí, ktoré môžu napodobniť hlasy ľudí - takéto systémy majú možnosť kopírovať akýkoľvek ľudský hlas a reprodukovať ho v sekundách.

Človek Skenery nie sú horšie podľa stupňa zraniteľnosti, pretože niektoré z týchto systémov môže útočník oklamať použitie fotografie osoby, ako napríklad v prípade Samsung Galaxy Poznámka 8:

Prístup cez skener osoby nebude robiť problémy a dvojčatá, v príklade ID tváre v iPhone - to vyzerá takto:

Hlavná výhoda a nevýhoda biometrickej autentifikácie

Výslovnou výhodou systému je pohodlie, vzhľadom k tomu, že nie je potrebné zapamätať si kombináciu kódov (heslo) alebo postupnosť grafického kľúča, premýšľajte o

Explicitná nevýhoda je bezpečnosť, vzhľadom na to, že existuje veľa zraniteľnosti a systém rozpoznávania nie je spoľahlivý pre všetkých 100%. Súčasne sa nedá zmeniť biometrické parametre (odtlačok prsta alebo obrazu plášťa Rainbow), na rozdiel od hesla alebo pin-kód. To je významná nevýhoda, pretože ak sa údaje dostanú do útočníka, vystavujeme sa vážnym rizikám.

Vzhľadom na to, ako dlho je biometrická technológia rozpoznávania distribuovaná v moderných smartfónoch, existuje niekoľko odporúčaní, ktoré do určitej miery umožňujú zvýšiť úroveň ochrany:

• väčšina výtlačkov, ktoré odchádzame na povrchu, je palcom a indexom, takže pre vašu autentifikáciu na smartfóne je najlepšie využiť iné prsty;
• napriek prítomnosti biometrickej kontroly, používania alebo pin-kód - predpoklad pre plnú bezpečnosť.

Identifikácia osobného hlasu na poskytovanie prístupu k údajom sa nazýva hlasový zámok. Každá osoba má jedinečný hlas, ktorý nemožno loviť.
Na rozdiel od identifikátora materiálu (token, inteligentná karta, token) alebo heslo, ktoré môžu byť stratené alebo zámerne prevedené na votrelcov, sú nevyhnutné biometrické technológie používané na bezpečnosť informácií. Takže poskytnite väčšie percento spoľahlivosti, čo prístup k údajom dostane "správnu" osobu.

Zamestnanec Centra pre rečové technológie je pomerne ľahko získať informácie o stave účtu svojej ženy v kontaktnom centre jeho banky. Stačilo zavolať banku, zavolať heslo a svoje pasové údaje tak, aby mu operátorovi podľa pokynov banky povedal tajné informácie svojho klienta.

To by sa nestalo, ak sa identifikácia osobnosti držiteľa účtu vykonala podľa biometrických značiek. V tomto prípade, keď sa rozprávate po telefóne, identifikácia mohla byť vykonaná hlasovaním. Zároveň sú hlasové biometrické údaje výrazne pridelené na spoľahlivosť a pohodlie medzi inými spôsobmi: identifikácia tváre, odtlačkov prstov, sietnice.

Po prvé, hlasová biometria je bezkontaktná a poskytuje možnosť diaľkovo identifikovať a overiť klienta. A to robí to pohodlné, keď sa používa v call centrách.
Po druhé, na registráciu zákazníkov banky v databáze kontaktného centra, sú potrebné špeciálne zariadenia na získanie biometrických vzoriek. Položka hlasového hesla sa vykonáva z akéhokoľvek dostupného zariadenia vybaveného mikrofónom, či už ide o headset, stacionárny alebo mobilný telefón alebo smartfón.

Nakoniec sa hlasová biometria ľahko kombinujú s biometrickou farbou v tvári, obe tieto spôsoby sú ne-kontaktné, čo je vhodné, keď vzdialená identifikácia. Multimodálna biometria poskytuje 100% identifikačnú presnosť.

V súčasnosti strávime pilot v jednej americkej banke o zavedení multimodálneho biometrického prístupu zo zákazníkov smartfónov. Špeciálna banka zplnená pod Android zaregistruje klienta v systéme fotografovaním tváre k smartfónu a záznamom frázy hesla. Ďalej je naplnený malým dotazníkom s osobnými údajmi o zákazníkoch. Aby ste mohli vstúpiť do mobilnej banky, klientske fotografie sám, hovorí do smartfónu s frázou hesla, systém hľadá náhody v databáze a potom otvorí prístup na stránku mobilnej banky s účtom.

Spôsoby uplatňovania identifikácie hlasom v bankách

1. Registrácia klienta v systéme a priradenieId. Existuje niekoľko typov registrácie (primárne zaznamenávanie hlasovej vzorky klienta), ktorá sa v závislosti od potrieb môže aplikovať v kontaktných centrách. S metódou registrácie závislej od textu nezáleží na tom, že klient hovorí: jednoducho zdôrazňuje niekoľko slov mikrofónu, na základe ktorých systém dostane "kreslenie" jeho prejavov, ktoré ho v budúcnosti rozpozná .

Ak sa identifikácia uskutočňuje na hesle (závislé od textu), potom pri registrácii v systéme klient buď hovorí statické heslo, ktoré bude v budúcnosti identifikované. Alebo fráza hesla môže byť dynamická. V tomto prípade klient opakuje systém náhodných prvkov v určitej sekvencii, napríklad: "34, 52, 84".

2. Elektronický digitálny podpis na potvrdenie transakcie.Zavedenie hlasového podpisu (potvrdenie hlasovania osobnosti klienta) ako dodatočná služba kontaktného centra zlepší bezpečnosť platobných transakcií a úroveň spokojnosti zákazníkov. Implementácia takéhoto nástroja je možné s automatickým hovorom pre klienta a vykonať postup overovania hlasu pri pokuse o vykonanie transakcie. Vzorka hlasu predplatiteľa sa porovnáva so vzorkou z databázy, v prípade úspešnej identifikácie je transakcia povolená.

3. Eliminácia hrozieb podvodu.Nie je žiadnym tajomstvom, že existuje určitý súbor osôb, pre ktorých je hlavným prostriedkom zániku podvodných opatrení proti bankám. A keďže osobná prítomnosť majiteľa bankového účtu v kancelárii banky v mnohých prípadoch poskytovania služieb nie je potrebná, podvodníci môžu okamžite zopakovať svoje systémy diaľkovo značné množstvo času v tej istej banke. Analýza hlasu v takýchto prípadoch sa ukáže, že je takmer jediný spôsob, ako identifikovať potenciálne podvodné opatrenia včas, a v dôsledku toho znížiť priame straty z týchto činností. Používanie technológie identifikácie reproduktorov môžete porovnať hlasy volania do kontaktného centra s niektorým zoznamom potenciálnych podvodníkov alebo medzi sebou.

4. Posilnenie internej bezpečnosti informácií.Insider hrozby a minimalizácia údajov o rizikách sú tradične relevantné pre vedúceho služby informačnej bezpečnostnej služby akejkoľvek banky, pretože neoprávnený prístup k dôverným zdrojom (účty a osobné údaje zákazníkov, finančné správy, bankové aplikácie) a úniku podnikového informačného úniku môžu byť vyjadrené v Kolosové straty - ako finančné, tak reputačné. Jedným z najúčinnejších riešení tohto problému môže byť zavedenie systému biometrickej identifikácie zamestnancov.
Žiadna pochybnosť, hlasová biometria nájde svoju aplikáciu v mnohých krajinách sveta. Ruské rečové technológie dosiahli takú úroveň vývoja, ktorá je schopná viesť vysoko kvalitnú vzdialenú identifikáciu biometrickými znakmi klienta banky.

Ak nedávno bola biometrická identifikácia držiteľov bankových kariet považovaná za exotickú, teraz sa stala úplne známym pre desiatky a stovky tisíc používateľov v Brazílii a Indie, Poľsku a Saudskej Arábii, Japonsku a Kolumbii.

Zákazníci sa počítajú na viackanálové a očakávajú, že dostanú pohodlné, známe a bezpečné služby, bez ohľadu na to, ktorý kanál alebo rozhranie, ktoré používajú. Banky budú musieť investovať do rozvoja integrovanej architektúry a ponúkajú pohodlný prístup a vysokú bezpečnosť údajov klienta a finančné zdroje.

Biometrická autentifikácia je proces dôkazu a autentifikácie prostredníctvom prezentácie používateľa svojho biometrického obrazu a konverziou tohto obrazu podľa vopred určeného overovacieho protokolu. Biometrické autentifikačné systémy sú autentifikačné systémy, ktoré používajú ich biometrické údaje na identifikáciu ľudí. Biometrické systémy sa skladajú z dvoch častí: hardvér a špecializovaný softvér.

Hardvér zahŕňa biometrické skenery a terminály. Oni opravia jeden alebo iný biometrický parameter (odtlačok prsta, dúhové plášť očí, kreslenie steny na dlani alebo prstoch) a konvertujú informácie prijaté do digitálneho modelu, dostupného počítača. A softvérové \u200b\u200bnástroje sú ošetrené týmito údajmi, korelujú s databázou a urobiť rozhodnutie, ktoré sa objavili pred skenerom.

Aby bol biometrický systém schopný ďalej identifikovať používateľa, musí najprv zaregistrovať informácie o svojich identifikátoroch. Komerčné systémy (na rozdiel od systémov používaných agentúrami presadzovania výkonu a činnosťou) uložené nie obrázky reálnych identifikátorov, ale ich digitálnych modelov. Keď používateľ znovu oslovuje systém, model jeho identifikátora sa opraví a porovnáva sa s modelmi, ktoré už boli zadané skôr v databáze.

Späť v roku 2008, možnosť uznávania tváre bola viac z témy vedeckého výskumu, teraz sa stala skutočnou technológiou. Zaujíma sa tiež o záujem nielen štátnych štruktúr, ale aj obchodných spoločností. Dynamika trhu je veľmi intenzívna. Podľa medzinárodného výskumu biometrického skupiny v roku 2009 bol globálny biometrický trh 3,4 miliardy USD, podľa svojich vlastných prognóz, do roku 2014 to bude 9 miliárd dolárov. Teraz z celkového biometrického trhu, 11,4% je zamestnaných identifikačnými technológiami Hoci pred štyrmi rokmi boli analytici označili na "iný" stĺpec.

Identifikácia technológie pre odtlačky prstov absorbovali všetko najlepšie, čo vo všeobecnosti inherentné biometria vo všeobecnosti. Odtlačok prstov je identifikovaný konkrétnou osobou, nie tokenom alebo mapou; Na rozdiel od hesla nemôže byť odtlačok prstov "pozrelý", aby zabudol, voľne alebo nevedomky sprostredkovať inému. Mimochodom, moderné skenery sa naučili nainštalovať odtlačok prstom prsta na živému človeku, a nemôžu byť bláznovstvo, zabrániť odtlačku na papieri, želatíne alebo skle. Pravdepodobnosť chybnej identifikácie je 0,000000001% a čas potrebný na skenovanie odtlačku nepresahuje časť sekundy.

Obrovský krok smerom k opusteniu z hesla bol urobený vďaka zavedeniu skenera odtlačkov prstov do smartfónu. Napriek tomu, že technológia bola použitá predtým, popularizovať a implementovať, že to bolo široko implementované spoločnosti Apple.
Bez ohľadu na to, ako uplynul Dotykový ID funkcia Enemy Biometrický zber dát, technológia sa aktívne používa nielen pre ľahký odomknutie smartfónu, ale aj na nákup v App Store alebo pomocou služby Apple Pay Service.

V budúcnosti určité veľké banky tiež zvažujú možnosť prechodu na dactylconical skener ako spôsob autentifikácie. Okrem toho je vízum ešte ďalej - spoločnosť pracuje na prototype skenera IRIS, ktorá sa použije pre rovnaké ciele v službe Visa Checkout Online platobná služba.

Spoločnosť RichLelevance uskutočnila prieskum 2000 spotrebiteľov na začiatku roka 2016 na oboch stranách Atlantiku. Odpovedali na otázky o tom, ako by technológia mohla ovplyvniť ich model zákaznícky servis v obchode, čo vysvetľuje rozdiel medzi skutočnosťou, že kupujúci považujú "cool", a čo je "hrozné".

Napriek otvorenosti k vnímaniu nového, kupujúci Spojeného kráľovstva sú horšie smerom k invazívnejším technológiám, ako je napríklad softvér na rozpoznávanie človeka, ktorý by mohol byť použitý na identifikáciu s zamestnancom počas návštevy obchodu.

Hodnotenie technológie rozpoznávania odtlačkov prstov v procese platenia tovaru, takmer polovica (47,5%) respondentov víta túto technológiu, ak im umožní, aby ich automaticky dostal doručovaciu službu do domu.

Okrem toho 62% opýtaných kupujúcich chcú byť schopný skenovať produkt zo svojich zariadení, aby ste videli spätnú väzbu a odporúčania pre iný tovar, ktorý sa môžu páčiť, zatiaľ čo 52% kupujúcich nevykazuje funkciu vysporiadania pop-up návrhov zadať svoje mobilné zariadenia pri vstupe do obchodu.

Cybercriminály Naučiť sa čítať odtlačky prstov a kreslenie očí Iris

Podľa pádu roka 2016, Kaspersky Lab našiel na čiernom trhu najmenej 12 dodávateľov, ktorí ponúkajú skimmerom, ktorí vedia, ako ukradnúť údaje o odtlačkoch prstov, a aspoň traja výskumníci, ktorí pracujú na technológiách, ktoré vám umožňujú prasknúť systém rozpoznávania zápästie a iris oko. Podľa odborníkov, v septembri 2015, pre-predaj testovanie prvých verzií biometrických skiméri sa už uskutočnilo na čiernom trhu. Potom bolo niekoľko chýb, ale hlavným problémom bolo použitie GSM modulov na prenos biometrických údajov - sa nedotýkali veľkým množstvom informácií, čo znamená, že nové verzie takýchto skiméri budú považovať iné rýchlejšie technológie prenosu dát, byť v spoločnosti.

Ukázalo sa tiež, že v cybercrimgments komunity sa aktívne diskutovali o otázkach rozvíjania mobilných aplikácií, ktoré umožňujú maskovanie ľudských tvárí. Takéto programy pomáhajú používať fotografie skutočných ľudí vyslaných na sociálnych sieťach, na oklamať systém rozpoznávania tváre.

"Na rozdiel od hesiel alebo PIN kódov, ktoré sa v prípade hackingu ľahko mení, nie je možné zmeniť odtlačky prstov alebo obraz očnej iris. Ak je teda biometrické údaje raz v cudzích rokoch, ich ďalšie použitie bude spojené s vážnym rizikom. Preto potrebujú výlučne spoľahlivé spôsoby ochrany, - zdôraznil Olga Kochetova, odborník na informačnú bezpečnosť "Lab Kaspersky". "Nebezpečenstvo spočíva v tom, že prispievajú k moderným elektronickým pasom a vízam, čo znamená, že krádež takýchto dokumentov vedie k tomu, že v rukách útočníka sa ukáže, že bude skutočne všetky informácie, na ktorých môže ľudská osobnosť byť stanovený. "

Niektoré slúchadlá snímače odtlačkov prstov môžu byť podložené pomocou tlačiarne.

Špecialisti na počítačovej bezpečnosti z University of Michigan (USA) v roku 2015 Hacked skener odtlačkov prstov, ktoré sú vybavené mnohými modernými smartfónmi s použitím konvenčnej atramentovej tlačiarne. Článok o štúdiu bol uverejnený na internetovej stránke univerzity.

Doteraz to bolo možné oklamať skenery odtlačkov prstov vytvorením falošného odtlačku manuálne, napríklad z latexu alebo lepidla, ale tento proces vyžaduje veľa času a kvalita odtlačkov odtlačkov prstov je príliš zlé.

Americkí výskumníci našli jednoduchšiu a účinnú metódu. Ak to chcete urobiť, naskenovali odtlačok indexového prsta jedného z kolegov s rozlíšením 300 dpi a potom ho vytlačili na lesklý papier, ktorý nahradil obyčajnú atramentovú tlačiareň na vodivý.

Výsledné obrazy boli schopné úspešne oklamať vstavané smartfóny spoločnosti Samsung Galaxy S6 a Huawei Celk 7. Pre dodatočnú kontrolu metódy, výskumníci odtlačili odtlačky prstov iných účastníkov projektu a vo všetkých prípadoch umožnili obísť vstavanú obranu Zariadenia, však, aby oklamal snímač smartfónu Huawei 7, niekedy bolo potrebné obísť viac pokusov.

Podľa autorov štúdie môže byť metóda objavená nimi vítaná s hackermi a výrobcovia smartfónov by mali premýšľať o zlepšení tlačových skenerov, s ktorými vybavia svoje zariadenia.

Hlasová biometria

Hlasová biometria je jednou z technológií, ktorá sa veľmi rýchlo vyvíja a umožňuje rôznym spoločnostiam používať IT riešenia na identifikáciu zákazníkov. V biometrickom systéme sa používajú individuálne správanie, psychologické a niektoré ďalšie charakteristiky na určenie alebo potvrdenie totožnosti. Existuje mnoho biometrických meraní, vrátane skenovania dúhovky, odtlačku prstov, rozpoznávanie tváre, hlasu, podpisov atď. Voice biometria umožňuje, objavovať hlasové charakteristiky osoby, identifikovať klienta. Je to relatívne jednoduchý a ekonomický spôsob, ako vyriešiť množstvo praktických problémov.

Hlasové biometrické a rečové technológie sú už ďaleko od hračiek, je to vysoko rozvinutá technológia, ktorá môže byť použitá na zlepšenie kvality služieb do takej miery, že zákazník môže cítiť toto zlepšenie. Spoločnosť musí poskytnúť zákazník automatizované služby a technológie reči sú schopné pomáhať. Nikto núti klienta, aby čakal, nie presmeroval a nenavrhol používať ponuku. Hlasová komunikácia je vhodná pre zákazníka.

Systém chápe klienta a je schopný skontrolovať jeho slová. Nemusí si ani pamätať heslo alebo číslo. Hlasová biometria, ktorá sa používa v procese konverzácie, vám umožňuje zistiť, kto volá. To znižuje čas konverzácie. Takže zákazník by nemal byť odoslaný a nazývaný heslo. Jeho heslo je jeho hlas! Zároveň sa domnieva, že jeho hovor je dôležitý a spoločnosť sa okamžite rozhodne.

Najrozšírenejšia technológia sa uplatňuje v bankovom sektore, v poisťovniach v telecom. Letecké spoločnosti vystavujú značný záujem. Trh mobilných aplikácií pre mobilné telefóny je tiež sľubné, kde sú plne uplatnené rečové technológie. V automobilovom priemysle vám umožňujú hlasové systémy používať navigačné nástroje na ceste, sú schopné zahrnúť hudbu, klimatizáciu, pomoc, nie rozptyľovať od kontroly stroja, zapísať a posielať SMS atď.

V medicíne sa rečové technológie používajú na zaznamenávanie informácií o zákazníkoch, vytváranie elektronických kariet pacientov. To vám umožní optimalizovať prácu lekárov a vytvára jasné výhody pre zákazníkov. Lekár nepoužíva klávesnicu počítača, len diktuje lekárske záznamy a diagnózu. Systém rozpoznávania reči prekladá hlas do textu a píše ho.

Bankové kontaktné centrá úspešne aplikujú hlasové technológie. Ak klient potrebuje základné informácie, potom sa mu poskytne voľne. Ale ak chce vykonať finančnú operáciu alebo nejakú operáciu s jeho skóre, potom sa musí skontrolovať jeho [stav]. Hlasová biometria sú jedným z typov kontrol zákazníkov, s ktorými je možné identifikovať, či je táto osoba, ktorá je preložená, alebo rečový záznam.

Systém hlasovej biometrie môže identifikovať potrebu ďalšieho overenia klienta. Môžete tiež vytvoriť "čierny zoznam" odtlačok klientov vybraných v podvodoch alebo v pokusoch o neoprávnený prístup k účtom iných klientov. To vám umožní zabezpečiť bezpečnosť bankových operácií.

Odborníci predpovedajú veľkú budúcu hlasovú biometrickosť, ktorá už v roku 2012 môžu zohrávať vedúcu úlohu v autentifikácii užívateľa. Ľudia sa už zvykli používať svoj hlas, keď mobilné vyhľadávanie, kontroly zariadení a diktát, preto môže byť čoskoro dôležitou súčasťou procesu identifikácie osoby. Ako sú výsledky nedávnej štúdie "Voice Biometric Authentication osvedčených postupov: Prekonávanie prekážok prijatia" ("Najlepší spôsob biometrie, overovanie hlasu prekonáva prekážky"). Hlavným účelom štúdie bolo zhodnotiť predchádzajúce projekty o využívaní hlasových biometrických údajov, ako aj analyzovať súčasný stav tohto priemyslu a odhadnúť jeho vyhliadky. Podľa autorov správy - platné mäkké, hlasové biometrie môžu byť súčasťou viacúrovňového identifikačného procesu s cieľom znížiť riziko platobných online podvodov. Údaje ukazujú, že počet registrovaných "výtlačkov" hlasov sa zvýši z 10 miliónov v roku 2012 na viac ako 25 miliónov v roku 2015.

2016: Klienti HSBC budú oprávnení hlasom

Maloobchodní klienti Britskej banky HSBC a jeho "dcéry" prvé priame, čoskoro nemusí zadať heslo, aby ste získali prístup k bežnému účtu prostredníctvom smartfónu a vykonávať transakciu. Náhrada hesla dostane identifikáciu hlasom. Hmotnostný prechod na systém biometrického overovania sa bude konať na začiatku leta, Tim Wallak píše v článku, ktorý telegrafu publikuje.

Metóda overovania hlasu v počiatočnom štádiu bude k dispozícii pre 15 miliónov držiteľov osobných účtov. A ako zástupcovia HSBC hovoria, to bude rýchlejšie, jednoduchšie a oveľa bezpečnejšie. Bankári sa zameriavajú na poslednú okolnosť. Vedia podľa skúseností, že mnohí zákazníci často používajú rovnaké heslo okamžite pre niekoľko účtov viazaných na mobilné zariadenie. A kvôli tomu sa stanú ľahkú korisť pre podvodníkov.

Technicky sa prechod na nový systém vyskytne nasledovne. Klient, ktorý chcel využiť, bude musieť poskytnúť nahrávanie jeho hlasu. Na základe tejto vzorky sa analyzujú rýchlosť reči, funkcie modulácie a výslovností, ktoré sa analyzujú zvuk jedinečného prejavu každej osoby.

Potom, aby Telegraph píše, klient začne prístup k jeho účtom tým, že povie upravil text. Pass, napríklad, môže byť fráza "Môj hlas je moje heslo." Podľa Joe Gordonu bude systém schopný rozpoznať hlas klienta, aj keď stojí svoje hrdlo, ktoré určite ovplyvní jeho prejav. "Do úvahy sa berie do úvahy viac ako 100 parametrov," hovorí. Ľudská rečová cesta zostáva nezmenená aj v prípade zima, a takéto faktory správania ako rýchlosť reči, prízvuk alebo výslovnosť zostáva na svojom mieste. "

A v tých výnimočne vzácnych situáciách, keď sa systém stále nemôže vyrovnať s úlohou, môžete vždy využiť obvyklé overenie, dodáva.

Konečné testy systému overovania hlasu by sa mali dokončiť v najbližších týždňoch, aby banka mohla ponúknuť svojim zákazníkom. Okrem toho, nedávno, HSBC prezentoval na overenie odtlačku prstov pre majiteľov účtov viazaných na iPhone.

Podľa telegrafu absolvoval kurz na odmietnutie tradičných hesiel pre mobilné bankovníctvo aj ostatné významné úverové inštitúcie. Banková skupina Lloyds testuje systém biometrického overovania pre debetné karty pripojené k smartfónu. Ak chcete preukázať možnosti, že biometria môže poskytnúť, Lloyds dokonca vyvinuli zariadenie na ľudské rozpoznávanie na srdcovom rytme.

RBS má tiež v úmysle použiť overenie odtlačkov prstov. A Barclays, okrem iného, \u200b\u200bexperimenty s skenerom, ktoré pred povolením klientovi uskutočniť platby do značnej sumy, identifikuje ho na prietok krvi v prste, predtým hlásený telegraf.

Mikrodvatsiya

Účelom projektu realizovaného v New York Institute of Technology je analýza mikrodvitácií a oscilácií ruky, ktorá drží smartphone, pre ktorý by mohol byť používateľ identifikovaný. Študujú sa hlavy a pohyby, s ktorými osoba kontroluje telefón, ako aj pauzy medzi týmito gestami pri prezeraní obsahu.

Výskumníci na Univerzite v Cornell naprogramovali populárny senzor Kinect na analýzu takýchto bežných domovských záležitostí, ako je varenie a čistiace zuby. Ich cieľom je využiť uznanie pohybov v inteligentných domoch a osobných asistentoch robotov, aj keď kritici sú pochmúrni, že je to jasné a nepostrádané dôkaz, že spoločnosť začne s videohiermi.

Chôdza

Japonskí výskumníci zistili, že s pomocou 3D snímania človeka je možné ho správne identifikovať chôdzou v 90% prípadov. Nahrásená noha na Zemi okrem toho identifikuje majiteľa v 99,6% prípadov. To môže pomôcť letiskovým bezpečnostným službám - prostredníctvom svojich rámcov, potom prípad pochoduje ľudí v ponožkách.

Analýza užívateľských akcií

SRI International využíva akcelerometre a gyroskopy zabudované do smartfónov, aby sa získali jedinečné údaje, ktoré opisujú stav osoby na momentoch, keď ide alebo stojí. Dĺžka kroku, úsilie aplikované na držanie rovnováhy a rýchlosť pohybu - všetky tieto parametre sú jednotlivec. Dodatočné snímače môžu zaregistrovať iné fyzikálne vlastnosti, ako je orientácia ruky alebo fyzickej polohy používateľa - blízkosť iným ľuďom, zostať v sediacej pozícii alebo stojaci, pokusy o zvýšenie, súbor textu alebo hovoriť na telefóne.
Pozri:

• UnifyID.
• Google Abacus.

Filmometrie. Handwriting klávesnice

Štýlové funkcie sú dosť dosť na odlíšenie ľudí od seba. Špecialisti Univerzity Drexel sa snažia rozpoznať individuálny rukopis autora, keď je text nastavený na smartfóne alebo tabletu. Analyzujú sa slová, spotreba gramatických štruktúr, stavebných fráz a dokonca opakujúcich sa chýb. Táto technológia môže byť kombinovaná s inými metódami autentifikácie klávesnice, napríklad s analýzou rýchlosti textu a trvanie pauzy medzi vstupom listov. Použitie technológií tohto druhu robí autentifikačný systém ešte bezpečnejší.

Obsah zadaného hesla nemusí byť jediným jedinečným rozlíšením používateľa. Analýza rýchlosti a rytmu tlačidiel na stlačenie tlačidiel Pri zadávaní hesla môžete zvýšiť spoľahlivosť autorizácie.

Indickí vedci zo strednej inžinierskej vysokej školy navrhli, že špeciálny súbor tlačových charakteristík každej osoby tiež pomôže nahradiť štandardné heslo zadanie hesla a ukladať užívateľov z potreby zapamätať si ho. Každé výtlačky vlastným spôsobom, a to môže byť kľúč k vytvoreniu nového spôsobu autentifikácie.

Algoritmus vypočíta rýchlosť tlače, trvanie stlačenia tlačidla a pauzu medzi lismi. Získané štatistiky sú zakotvené v konkrétnom používateľovi a slúži na identifikátor.

Radarové radary

Špecialisti na laboratóriu reaktívneho pohybu NASA sa snažia rozpoznať pomocou individuálnych vlastností srdca. Mikrovlny emitované telefónom sa odrážajú z tela, sú zaznamenané telefónnymi senzormi a posilnené na reprodukciu srdcového rytmu. Okrem autentifikácie prijíma užívateľ tiež varovania o zmenách v jeho srdci s odporúčaním konzultovať s lekárom.

Bionymský kanadský štart prilákal investičné kolo vo výške 14 miliónov dolárov na jeseň roku 2014. Zameriava sa na zapaľovacích partnerov a nadácie Relay Venture. Vývoj vývoja exportu Kanada, MasterCard a Salesforce Ventures sa zúčastnili v kola. Bionym bol založený v roku 2011. Prvé kolo investícií bolo prijaté v auguste 2013 (1,4 mil. USD). Na približne rovnakom, spoločnosť otvorila predobjednávku na náramku Nymi. NYMI meria elektrickú aktivitu generovanú srdcovým svalstvom (elektrokardiogram) a používa tieto údaje na autentifikáciu. Tvorcovia náramku tvrdia, že elektrická aktivita srdca je pre každú osobu jedinečnú, a preto môže slúžiť ako heslo. Tieto jedinečné údaje nezávisia od srdcovej frekvencie, zdôrazňujúc v spoločnosti.

NYMI ponúka jednu z metód biometrickej autentifikácie analógiou s snímaním odtlačkov prstov alebo dúhovkou. Náramok nevyžaduje vopred aktiváciu, pretože je na zápästí, neustále monitoruje srdcové aktivity. Zariadenie vytvára kódovaný bezdrôtový signál a pošle ho na Bluetooth na zariadenie, prístup, ktorým sa užívateľ chce získať.

Náramok sa vyzýva, aby používal nielen na vstup do osobného počítača, ale aj na odblokovanie domu, bytu alebo auta. Vývojári obdĺžnikovali systém trojfaktorovej autentifikácie. Musíte potvrdiť svoju identitu raz denne alebo potom, čo bude náramok odstránený.

Okrem prístupu pomocou elektrokardiogramu NYMI podporuje funkciu odomykania zámkov pomocou priestorových gest - vďaka zabudovaniu akcelerometra a gyroskopu. To znamená, že užívateľ je ponúkaný napríklad nakresliť určitú postavu vo vzduchu, ktorá len on vie, potom, čo náramok posiela signál do počítača alebo zámku.

Osanka Analýza

Japonskí vedci vyvinuli systém 400 senzorov na sedadle, čo presne identifikuje kontúry a zóny ľudského chrbta a piateho bodu. Assars Asser, ktorý podľa výskumných pracovníkov má 98% presnosť, môže byť prispôsobená v automobilových systémoch proti krádeži.

Rozpoznávanie tváre, samoi

2016

Verejné organizácie USA proti uznaniu tváre

Koalícia 52 organizácií verejného a ľudských práv Spojených štátov poslala list ministerstvu spravodlivosti s požiadavkou na preskúmanie nadmerného využívania technológií uznávania tvárí v práci presadzovania práva. Koalícia je tiež znepokojená nerovnomernou presnosťou rozpoznávania strojov rôznych rasových príslušníkov, čo môže byť základom pre prejav rasizmu od orgánov.

Zvlášť tieto technológie zneužívajú miestnu políciu, štátnu políciu a FBI, hovorí list. Koalícia požiada Ministerstvo spravodlivosti predovšetkým na kontrolu týchto policajných oddelení, ktoré sú už vyšetrované v dôsledku zaujatého postoja k občanom s farbou, ktorá nie je kože.

Základom pre požiadavku boli výsledky štúdie Centra pre súkromie a technickú školu školstva Univerzity Georgetownu. Štúdia ukázala, že polovica americkej dospelej populácie za rôznych okolností bola naskenovaná vládnou identifikáciou.

Výskumníci poznamenali, že v USA dnes nie sú žiadne vážne pravidlá upravujúce používanie tohto softvéru. Podľa Alvaro Bedoi (Alvaro Beroya), riaditeľ Centra a Councce Study, fotografoval vodičský preukaz, osoba už spadá do databázy polície alebo FBI. To sa tiež výrazne zohľadňuje skutočnosť, že uznanie jednotlivcov je nepresné av tomto prípade môže poškodiť nevinných občanov.

Príklady projektov v HSBC, MasterCard a Facebook

HSBC Bank zhromažďuje galériu portrétu svojich zákazníkov. Finančný konglomerát sa pohybuje do nového identifikačného systému - Selfie. Fotografovanie nahradí všetky ostatné spôsoby, ako identifikovať osobnosť, napríklad odtlačky prstov, rozpoznávanie hlasu a zavedenie PIN kódu.

Služba bude k dispozícii pre firemných klientov NSBC. Prostredníctvom bankovej mobilnej aplikácie budú môcť otvoriť účty jedným kliknutím. Banka tiež potvrdzuje totožnosť klienta pomocou programu rozpoznávania tváre. Fotografia je zlúčená s obrázkami, ktoré boli predtým naložené do systému, napríklad z pasu alebo vodičského preukazu. Predpokladá sa, že nová služba zmierni potrebu zapamätať si digitálne kódy a znížiť čas identifikácie.

MasterCard oznámila na jar roku 2016 na Medzinárodnom kongrese Mobile Congress Mobile Technology Congress v Barcelone, ktorý bude čoskoro povolený používať ako alternatívu pre heslá o online platbách. Služba bude k dispozícii v nasledujúcom lete v Spojených štátoch, Kanade a niektorých európskych krajinách, ako je Taliansko, Francúzsko, Holandsko, Spojené kráľovstvo a Španielsko.

Ak chcete použiť túto možnosť, používatelia budú musieť prevziať špeciálnu aplikáciu na svoj počítač, tablet alebo smartphone. Potom sa pozrieť do fotoaparátu alebo pomocou skenera zariadenia rozpoznať odtlačky prstov (ak je k dispozícii na zariadení). Avšak, aspoň v súčasnosti), užívatelia stále potrebujú dodatočne poskytovať údaje svojej bankovej karte. Len ak sa vyžaduje dodatočná identifikácia, používatelia budú môcť používať vyššie opísanú možnosť.

Vďaka tomuto novému prístupu sa MasterCard chránil používateľov pred falošnými online transakciami, ktoré sa vykonávajú pomocou hraných používateľských hesiel, ako aj užívateľom poskytovať pohodlnejší autorizačný systém. Spoločnosť uviedla, že 92% ľudí, ktorí testovali tento nový systém, uprednostňoval svoje tradičné heslá.

Niektorí odborníci pochybujú o ochrane informácií zo skutočnosti, že kybernetickí zločinci nemôžu ľahko získať odtlačky prstov používateľa alebo fotografie jeho tváre, ak sa transakcia vykonáva s nebezpečným používaním verejnej siete Wi-Fi.

Odborníci Cyber \u200b\u200bSecurity tvrdia, že systém by mal obsahovať niekoľko úrovní bezpečnosti, aby sa zabránilo potenciálnemu krádeži fotografií používateľov. Koniec koncov, online platby sú atraktívnym cieľom pre kybernetických zločincov.

Koncom roka 2015 Skupina expertov z Technickej univerzity v Berlíne preukázala možnosť extrahovať PIN kód akéhokoľvek smartfónu pri používaní používateľa SELPHI. Ak to chcete urobiť, čítajú tento kód, ktorý bol zobrazený v očiach užívateľa, keď ho zadal na svojom telefóne oppo n1. Hacker je dosť len na zachytenie kontroly nad frontálnou smartfónovou kamerou na vykonanie tohto elementárneho útoku. Mohol by Cyber-Cominal Intercepcia kontrolu nad užívateľským zariadením, aby bol self a potom vykonať on-line platby pomocou prijatého hesla, ktorý hacker videl v očiach jeho obete?

MasterCard trvá na tom, že jeho bezpečnostné mechanizmy budú schopné rozpoznať takéto správanie. Užívatelia budú napríklad potrebné blikať na aplikáciu, aby demonštrovali "nažive" obraz osoby, a nie jeho fotografiu alebo pre-shot video. Systém porovnáva obraz tváre užívateľa, ktorá ju konvertuje do kódu a prenáša ho do bezpečného protokolu cez internet v MasterCard. Spoločnosť sľubuje, že tieto informácie budú bezpečne uložené na svojich serveroch, zatiaľ čo samotná spoločnosť nebude schopná rekonštruovať tvár užívateľa.

V lete roku 2016 sa stalo známe, že výskumníci obišli biometrické autentifikačné systém pomocou fotografie z Facebooku. Útok bol umožnený vďaka potenciálnym zraniteľnostiam, ktoré sú súčasťou sociálnych zdrojov.

Tím výskumných pracovníkov z Univerzity v Severnej Karolíne preukázal metódu pre obchádzanie bezpečnostných systémov postavených na uznávacích technológiách pomocou dostupných fotografií používateľov sociálnych sietí. Ako je vysvetlené v správe špecialistov, útok bol možný z dôvodu potenciálnych zraniteľných vlastných sociálnych zdrojov.

"Nie je prekvapujúce, že osobné fotografie umiestnené na sociálnych sieťach môžu predstavovať hrozbu pre dôvernosť. Väčšina veľkých sociálnych sietí odporúčajú používateľom nadviazať nastavenia dôvernosti pri zverejnení fotografie na stránke, ale mnohé z týchto obrázkov sú však často k dispozícii širokej verejnosti alebo môžu byť zobrazené iba priateľmi. Okrem toho používatelia nemôžu nezávisle kontrolovať dostupnosť svojich fotografií umiestnených inými predplatiteľmi, "povedzte vedci.

Ako súčasť experimentu výskumníci vybrali fotografie 20 dobrovoľníkov (Facebook, Google+, LinkedIn a ďalšie sociálne zdroje). Potom použili tieto snímky na vytvorenie trojrozmerných modelov jednotlivcov, "oživené" ich pomocou počtu animovaných efektov, vložte textúru pokožky na modeli a nastavte zobrazenie (v prípade potreby). Výskumníci boli testovaní na piatich bezpečnostných systémoch, štyri z nich sa podarilo oklamať v 55-85% prípadov.
Podľa správy spoločnosti Techa. (ZIMA 216) Jedným z kľúčových trendov, ktoré majú pozitívny vplyv na trh s technológiami biometrických identifikačných technológií ( rozpoznávanie tváre), je zavedenie multimodálnych biometrických systémov v sektoroch, ako je zdravotná starostlivosť, bankovníctvo, finančný sektor, cenné papiere a poisťovníctvo, sektor dopravy, cestná doprava, ako aj vo verejnom sektore.

Multimodálne biometrické systémyPostavený na kombinácii niekoľkých biometrických technológií, ako je rozpoznávanie odtlačkov prstov, tvár, hlasy, hlasy atď., sa líšia vysokou účinnosťou neoprávneného prístupu k bankovým samoobslužným zariadeniam, databázam zdravotnej starostlivosti, mobilných zariadení, ako aj veľkému počtu online a offline aplikácií.

V súvislosti s rastúcou potrebou zlepšiť úroveň bezpečnosti v Európe sa očakáva stabilný nárast používania biometrických identifikačných systémov na tvári. Od roku 2015, napriek tomu, že Európa je druhým najväčším účastníkom na globálnom trhu s biometrickými identifikačnými technológiami, iné technológie, ako je rozpoznávanie odtlačkov prstov, vzor vozidla na ruku a IRIS, sú širšie širšie. Zavedenie systémov rozpoznávania tváre sa uskutočnilo za nižšiu sadzbu, ktorá bola spojená s krízou v eurozóne. Ale analytici očakávajú, že v priebehu nasledujúcich štyroch rokov budú kumulatívne sadzby ročného rastu tohto trhu prekročiť 21%.

Výrobcovia investujú do výskumu a vývoja biometrických identifikačných systémov. Očakáva sa, že sa očakáva výrazne urýchliť vývoj takýchto systémov identifikáciou kvalitatívnych parametrov osoby, vrátane jaziev, dĺžok nosa alebo výrazov tváre a ktoré môžu byť použité na určenie veku alebo ľudského poschodia.

Biometrické identifikačné technológie pre osobu môžu byť použité v maloobchode s cieľom identifikovať zákazníkov a sledovanie svojich nákupov, nákupných návykov, veku, pohlavia, trestnej a úverovej histórie. Očakáva sa, že údaje získané pomocou takýchto systémov budú použité marketingovými účely maloobchodníkmi a aby sa zákazníci špecifikovali špeciálne ponuky na základe informácií o ich predchádzajúcich nákupoch.

2015

2015: Podľa prehľadov médií, MasterCard oznámila v lete 2015, aby začala testovanie programu Online Shopping Confirmation Program sa vyskytne skenovaním tváre používateľa.

V záverečnej fáze nákupu, internet kupujúci bude musieť urobiť svoju fotografiu pomocou smartfónu. MasterCard verí, že je oveľa jednoduchšie, než si zapamätať heslá.

Podľa CNN peňazí, s pomocou nového inovatívneho nástroja, platobný systém plánuje znížiť úroveň podvodu. "Myslím, že nová generácia, ktorá sa bude páčiť život s obrázkami. Určite vyzdvihnú túto technológiu, "povedal Ajay Bhalla, riaditeľ MasterCard na inovatívne bezpečnostné riešenia.

MasterCard používa technológiu bezpečnosti SecureCode online, ktorá zahŕňa zavedenie hesla na potvrdenie platby na internete. Podľa spoločnosti sa táto technológia použila v 3 miliardach transakcií v minulom roku, bráni prípadom použitia mapy podvodníkmi na internete. Heslá sú zabudnuté, môžu ich ukradnúť alebo zachytiť. Preto mnohé finančné spoločnosti začali zaviesť biometrické technológie pre pohodlie používateľov a zlepšiť úroveň bezpečnosti.

Prvý projekt bude najprv pokrývať 500 užívateľov av prípade úspešného testovania sa bude spustený na verejné použitie.

2014

2014: Tvorcovia izraelského spustenia Isityou plánujú používať frontálnu kameru smartfónov ako spôsob, ako potvrdiť osobnosť ľudí pri výrobe bankových transakcií. Podľa EMPS letectva, Izraelčania sú presvedčení, že v budúcnosti bude Selfie schopný nahradiť heslá, odtlačky prstov a iné formy identifikácie osoby. V istoteou implementoval nové technologické uznanie osôb s vysokým stupňom presnosti a ochrany pred podvodmi.

Zakladateľom projektu Benjamin Levy (Benjamin Levy) povedal, že v dôsledku vysokej úrovne bezpečnosti Isityou by bolo schopné uznať 99999 zo 100 tisíc prípadov podvodu. Levi sa snažil presvedčiť banky o potrebe predstaviť svoj systém budúci rok. Použije sa na finančné transakcie.

Spoločnosť Google už používa funkciu rozpoznávania tváre v systéme Android. Môžete teda odomknúť zariadenie spustené tento mobilný systém. Avšak, vývojári opakovane tvrdili, že uznanie osoby nie je dostatočne chránené v porovnaní s klasickými metódami. V tomto ohľade experti laminovali vo vyhlásení Binjamínu Levi.

Marios Saveves (Marios Saveves) z University of Carnegie Melon študuje funkcie rozpoznávania tváre. Domnieva sa, že nezávislý test na ochranu Isityou nemôže byť spoľahlivý.

Rovnaký názor dodržiava svetový expert na biometriu Dr. Massimo Tistarelli (Massimo Tistarelli). Povedal, že v Európe sa koná plnohodnotný vedecký projekt Tabula Rasa, ktorých hlavným cieľom je rozvíjať ochranu pred podvodmi pre biometrické identifikačné metódy. Podľa neho by sa podľa neho mali vykonať niekoľko nezávislých štúdií potvrdzujúcich účinnosť výrobku.

Nos

Opatrne môžu byť presne identifikované ľuďmi na sietnici, ale britskí vedci našli zaujímavú substitúciu. Použili program PhotoFACE a rozdelili všetky nosy dobrovoľníkov za šesť hlavných typov: románsky, grécky, nubian, orliny, opitý, ukázal sa. Výhodou spôsobu, zvažujú skutočnosť, že nosy sú ťažšie skryť alebo zamaskovať. Nevýhodou je tiež zrejmá - Nasal skenovanie poskytuje oveľa menej presný výsledok ako kontrola sietnice.

Analýza žilového vzoru na dlani

Školské kaviarne zvyčajne nehovrite nič vôbec, ale jedna kaviareň na Floride vyniká zo všeobecného rozsahu, ktorý využíva skenery rúk, ktoré nahradia študentov peniaze na obed. Systém nahradí karty a pinové kódy s skenerom v červenom svetelnom rozsahu a nevyžaduje fyzický kontakt s dlaňou. Zostáva modernizovať školské raňajky sami.

Vlastnosti technologických riešení pre finančné služby Fiserv (Fayserser) oznámili na jar 2016 na výstupe Palm Scanner Fiserv (FaySenv) Verifast - biometrické autentifikačné systémy, s ktorými budú finančné inštitúcie schopné znížiť počet prípadov podvodov, znížiť čas transakcie a zlepšiť kvalitu ponúkaných služieb.

Fiserv (fayser) dúfa, že mení kvalitu bankových služieb v osobnej návšteve klientov, urýchľuje ho a robí to bezpečnejšie použitím technológie skenovania Palm.

Fiserv oznámil, že autentifikácia Palm sa líši od tradičných biometrických autentifikačných systémov, ktoré často fungujú len v manuálnom režime a nelíšia sa vo veľkej účinnosti. Tento systém bude poskytovať "rýchlu, bezpečnú a presnú" identifikáciu spotrebiteľov použitím infračerveného senzorového zariadenia, ktoré prečíta unikátny vzor žily na dlani.

Karl Guynn, riaditeľ rozvoja Gesa družstevnej únie, ktorý nedávno začal testovať systém overfast v troch pobočkách, povedal: "Testovali sme tradičný proces autentifikácie pomocou nás a zistili, že ľudská identifikácia v jednotke riadenia hotovosti trvá asi 15 sekúnd . Autentifikácia na kresbe žíl na dlani trvá približne jednu sekundu. Inými slovami, zrýchli sme vykonanie každej transakcie na 14 sekúnd. Autentifikácia vo výkrese žíl na dlani dlane výrazne urýchľuje transakcie, takže osoba sa môže na chvíľu pozrieť na kanceláriu, aby sa rýchlo vykonávať operácie, ktoré potrebujú, a ísť ďalej na jeho záležitosti. Tento proces sa vyznačuje vyššou spoľahlivosťou, našimi zákazníkmi a pokladníkmi to hodnotili veľmi vysoké. "

Štúdia vykonaná Finančnou skupinou Raddon ukázala, že približne 83% spotrebiteľov zváži autentifikáciu Palm ako jednu z extrémne užitočných funkcií pre bankové transakcie. Takmer 97 percent servisných beta testerov uviedlo, že s množstvom pravdepodobnosti sa táto technológia použije po jeho zavedení v bankovom prostredí.

Kognitívny odtlačok

Nikto nepovažuje za zapamätanie dlhých reťazcov čísel a listov, ktoré sú tak dôrazne zastarané ako americká obranná agentúra DARPA. Vyvíja koncepciu "kognitívnych výtlačkov", ktoré môžu kombinovať skenovanie očného dúhovky, rukopisu klávesnice a dokonca aj webu surfovanie návykov na nepretržitú autentifikáciu používateľa.

Systém "Trolling"

Samozrejme, nikto nechce prijímať chybové hlásenia, ale tieto správy môžu zohrávať dôležitú úlohu v bezpečnosti. Náhodne zobrazené chybové hlásenia a sledovanie reakcie používateľov, špecialisti na výskum v juhozápade sa pripravujú na identifikáciu používateľov a rozpoznať votrelcov. Preto vás nabudúce bude PC informovať o nedostatku pamäte a opýtajte sa, či chcete vyriešiť, starostlivo skontrolujte všetko. Možno vás skontrolujte.

Nastavenia individuálneho rozhrania

Špecialisti z University of Maryland sa používajú pre ďalšie autentifikačné toky používateľa PC. Na pracovnej ploche, program analyzuje typické metódy pre svoje umiestnenie vlastníka a zmeny vo veľkosti okien, pracovných schém a obmedzení pri pohybe myši. Tri video toky sa skontrolujú na telefóne: obrázok zhotovený prednou kamerou, environmentálnymi detailmi (ako aj topánky a oblečenie), odstránené pomocou fotoaparátu na zadnom paneli a manipulovať s obrazovkou. Výskumní pracovníci očakávajú, že kombinácia troch z týchto potokov bude stačiť o autentifikáciu každého jednotlivého používateľa a opakovaných kontrol počas prevádzky ich zariadenia.

Test DNA (v pm vlasy)

Táto metóda prakticky nezastretávateľne identifikuje majiteľa, ale nikdy sa nestal každý deň kvôli nákladom na čas a vysoké náklady. Ale niekoľko skupín výskumných pracovníkov aktívne pracuje na lacnejšom a zrýchlení.

Biológovia z Národného laboratória pomenovaného po Lawrence v Livermore (USA) sa naučili takmer presne určiť osobnosť osoby nielen na DNA, ale aj v proteínoch obsiahnutých vo vlasoch. Metóda, podľa tvorcov, bude revolúcia v forenznej a archeológii, podľa pádu roka 2016. PLOS ONE Magazine.

Hoci technika proteínovej analýzy je stále ďaleko od dokonalého, umožňuje vám presne identifikovať osobu nielen v prvých hodinách a dni po smrti osoby, ale aj v niekoľkých storočiach po jeho smrti. Vedecké podarilo úspešne identifikovať niekoľko ľudí, ktorí zosnulili pred viac ako 250 rokmi.

Technika funguje nasledovne: Vlasy sa rozpúšťajú v špeciálnych látkach, ktoré v nich nezničia chemickú štruktúru proteínov a analyzujú zloženie tejto "polievky" na prítomnosť 185 mutácií v proteínovom štruktúre, ktorej kombinácia je Unikátny pre každého obyvateľa Zeme.

Podľa odborníkov je takáto sada proteínov nadbytočná - v skutočnosti je to dosť na presnú identifikáciu a približne sto takýchto markerov. Vedci teraz pracujú na zjednodušení a znižovaní nákladov na techniku, aby bolo vhodné uplatňovať v praxi počas vyšetrovania trestných činov a počas vykopávok.

Metóda už zažila na šiestich desiatok Američanov európskeho pôvodu, ktorá súhlasila s tým, že prejde krv a vlasy na testoch DNA a proteínov. Podľa biológov, osobnosť každého z nich sa podarilo správne vytvoriť, čo otvára cestu používať proteíny vo výpočte osobností zločincov na veľmi malých častiach vlasov. Na tento účel je dostatok vzorky s hmotnosťou len 1 miligram, čo je o niečo viac, než je obsiahnuté v rovnakých vlasoch.

Aurickosť

Shell uší je vhodný nielen na ochranu sluchového kanála. Vyvinutý systém si pamätá rúrkovú štruktúru stredného ucha a všeobecný tvar uší umývadlom vytvoriť "slúchadlo", ktorý vám umožní presne identifikovať vlastníka v 99,6% prípadov.

Strata alebo krádež gadget môže priniesť majiteľa veľa problémov. A to nie sú len materiálne straty z dôvodu straty drahého gadget, ale aj hrozby neoprávneného prístupu k osobným alebo firemným údajom, aplikácie online bankovníctva alebo elektronickej peňaženky.

Na jar roku 2015, Yahoo Labs ponúkol novú možnosť - identifikovať majiteľa smartfónu na jeho uchách. Vedci používali skutočnosť, že dve identické ušné škrupiny v prírode neexistujú - to sú jedinečné biometrické informácie.

Vzhľadom k tomu, dotykový displej v procese hovoru prichádza do styku s uchom, môže viesť k chaotickému stlačeniu ucha na tlačidlách na obrazovke, takže obrazovka smartfónu v režime konverzácie sa vždy vypne. V tom momente Yahoo Labs vedci a ponúkli vykonávať overenie majiteľa. Vývojové testovanie ukázalo, že presnosť biometrickej identifikácie pomocou náradia ušného plášťa je 99,52%. Vytvorené obdržaným názvom BodyPrint.

Zaujímavé je, že Yahoo Labs tiež ponúkli upraviť postup, ktorý vám umožní zavolať. Takže, stále vždy všetky telefóny požadované na stlačte tlačidlo recepcie. Teraz môžete jednoducho pripojiť smartphone na ucho: Podľa BodyPrintu rozpozná, že ucho je stlačené, a vysielanie hlasu začne.

Vzhľadom k tomu, že Yahoo sám na výrobu pomôcok o záujmoch nevykazuje, je pravdepodobné, že bude buď buď licencovaná technológia, alebo príslušný softvér bude distribuovaný ako mobilná aplikácia prostredníctvom služby Apple Store a Play Google Play. Hlavnou výhodou vytvorenej technológie je v neprítomnosti potreby dať špeciálny senzor pre odtlačok prsta. Dotyková obrazovka je v ľubovoľnom smartfóne, technológia môže byť aplikovaná v ľubovoľnom gadget, preto je veľmi významný.

V júni 2015 sa stalo známe, že Amazon dostal technologický patent, ktorý by odomkol telefónne ucho. Ak je technológia implementovaná, bude fungovať nasledovne: Osoba prináša telefón k uchu, predná kamera má obraz AURICITU a porovnáva fotografiu s dostupným. To znamená, že technológia je podobná tej, ktorá sa používa na autorizáciu s odtlačkom prsta.

Projektové video PatentyOGI vysvetľuje, ako bude autorizácia fungovať. Možno, že spoločnosť bude používať túto technológiu, aby pri odpovedaní na hovor je dosť, aby jednoducho priniesť telefón k uchu.

Iris

V lete 2016 dve najväčšie brehy Južnej Kórey - KEB Hana Bank a Woori Bank zaviedli systém identifikácie používateľov mobilných bankovníctva na sietnici. Toto bolo hlásené tlačovými službami finančných inštitúcií.

"Identifikačný systém zarobí neskôr tento mesiac, keď krajina začne predávať telefón Galaxy Poznámka 7 Samsung, ktorý je vybavený skenerom sietnice," je uvedené v tlačovej správe. Očakáva sa, že spustenie nového systému výrazne zvýši úroveň bezpečnosti užívateľov, chráni ich pred podvodmi pôsobiacimi na internete.

"Technika rozpoznávania retinálneho oka je mimoriadne propagovaná a ťažká, čo robí prakticky akékoľvek pokusy o vylúčenie," zdôrazňuje sa v dokumente. Poznamenáva tiež, že údaje o sietnici používateľa budú uložené na samotnom telefóne, a nie na serveroch spoločností. To súčasne poskytne ďalšiu ochranu používateľov a uľahčuje používanie mobilného bankovníctva.

Tretia najväčšia Južná Kórejská banka Shinhan Bank považuje aj možnosť spustenia podobného systému.

V lete roku 2015 sa stalo známe, že spoločnosť Google už dlho pracuje na kontaktných šošovkách a rôznych možnostiach ich používania. Patentová prihláška hovorí o ďalšej jednej z týchto možností: Skenovanie IRIS v biometrickom účely.

Predtým spoločnosť Google mala nápady na vytváranie objektívov so zabudovanými neprotými fotoaparátmi a objektívmi so schopnosťou analyzovať hladinu cukru v krvi cez slznú kvapalinu. Nová metóda biometrického skenovania by mala byť ťažšia pre hackovanie, a nie senzory odtlačkov prstov. Žiadosť bola podaná 2. júna 2015 a popisuje šošovky a reťaze s ľahkými senzormi nad dúhovkou. Snímajú škrupinu a vytvoria jeho odtlačok, ktorý sa porovnáva so vzorkou obsiahnutou v zariadení. Keď sa užívateľ môže prihlásiť na svoj účet alebo odomknúť zariadenie. Pre šošovky bude potrebné bezdrôtové napájanie. Keďže cieľom je zlepšiť bezpečnosť užívateľov, môžete opustiť poskytovanie osobných údajov a údaje zozbierané systémom budú anonymné.

Kontaktné šošovky môžu mať aj iné aplikácie. Napríklad vstupujúce do malých dávok liekov (ako je inzulín) cez krátke intervaly namiesto vzácnych injekcií s veľkými dávkami. Ďalšou príležitosťou je nočná vízia pre ľudí s problémami s víziou. Alebo látka obsiahnutá v teznej tekutine prispieva k detekcii rôznych typov rakoviny - hrudníka, svetla, mozgu, takže objektívy môžu pomôcť pri predčasnej detekcii chorôb alebo monitorovania remisií.

Fujitsu vyvinula technológiu autentifikácie používateľa smartfónu na začiatku roka 2015, čo vám umožní urobiť na dúhovej škrupine oka z dôvodu doslova jedného rozpätia: autentifikácia trvá menej ako jednu sekundu.

Je to jednoduchší ako kód písania, alebo aplikovať prst (ktorý môže byť znečistený alebo je to jednoducho fyzicky nepostrádateľné). Autentifikácia Rainbow (skutočne rozpoznáva farbu oblasti okolo žiaka) pracuje v technológii Fujitsu, aj keď užívateľ nesie transparentné okuliare alebo kontaktné šošovky.

Pre prácu technológie je v smartfóne zahrnuté ďalšie autentifikačné zariadenia, ktoré vážia menej ako jeden gram. Najmä obsahuje miniatúrny infračervený senzor a fotoaparát.

Spočiatku užívateľ zaregistruje svoju dúhovku pri pohľade na dva špeciálne obvod na obrazovke. Údaje sa ukladajú výlučne na smartfóne. Neskôr, pre autentifikáciu nie je potrebné zatvoriť smartfón do tváre, as v mnohých iných systémoch autentifikácie IRIS. V každodennom edícii pošty sa preto poznamenáva, že nový systém pôsobí vo vzdialenosti 22 cm proti tradičným identifikačným technológiám pôsobiacim vo vzdialenosti približne 10 cm.

Produkt Fujitsu obsahuje špeciálny algoritmus vyvinutý spoločnosťou California Company Delta ID. Fujitsu pracuje na firemnej verzii svojho nového riešenia.

V roku 2014 spoločnosť Google oznámila spoluprácu so švajčiarskou farmaceutickou spoločnosťou Novartis, ktorá sľubuje, že začne výrobu objektívov do roku 2019. Spoločnosť Google má množstvo konkurentov v oblasti kontaktných šošoviek budúcnosti. Swiss Company Sensimed chce merať zápal očí u pacientov s glaukómom; American Innovega môže otáčať objektívy v zobrazenie s vysokým rozlíšením bez poškodenia zraku; Univerzita Michigan pracuje na infračervených šošovkách pre nočné videnie.

Pach

V roku 2009, ktorí chcú zlepšiť "schopnosť identifikovať osobnosti, ktoré plánujú ublížiť národ", americké ministerstvo vnútornej bezpečnosti kontrolované, či vôňa tela môže byť použitý ako spôsob jedinečnej identifikácie osoby. Zmena vône môže byť dôkazom substitúcie.

Výskumní pracovníci z Madrid Polytechnickej univerzity v spolupráci s spoločnosťou IIIIA SISTEMAS SL predstavili metódu začiatkom roka 2014, ktorá sa vzťahuje na miesto v rade biometrických identifikačných technológií na rovnakej úrovni ako uznanie jednotlivcov, odtlačkov prstov a irisom očí.

Systém vyvinutý Madridskými vedcami môže identifikovať ľudí od zápachu vychádzajúceho z tela. Výskumníci tvrdia, že telo každej osoby má neustále odlíšiteľné "vzory vôní", ktoré nie sú ovplyvnené ani choroby alebo diétou alebo vekom.

Výskumníci vytvorili senzor schopný rozpoznať "jedinečné výkresy" zápachu ľudského tela a identifikovali ich nosič s presnosťou 85%. Senzor bol testovaný na 13 dobrovoľníkov, z toho osem mužov a päť žien.

Vedci sa brali o tridsať vzoriek zápach s čisto umytými dlaňami každého z testov v rôznych časoch dňa. Podľa vývojárov bola citlivosť snímača taká vysoká, že bolo ťažké oklamať s mydlom, dezodorantom, kolínskym alebo inými pokusmi zmeniť vôňu.

V oficiálnom vyhlásení univerzity vedci vyjadrujú dôveru, že otvára príležitosť vytvoriť "menej agresívne" spôsoby, ako identifikovať človeka, ako sú tie, ktoré v súčasnosti existujú.

Napriek tomu, že uznanie dúhovky a odtlačku prstov poskytuje vysokú presnosť identifikácie, v masovom vedomí sú tieto technológie úzko spojené s kriminálnou, čo spôsobuje nedôveru a protest, hovoria vedci. Uznanie osôb v súčasnej fáze vývoja dáva príliš veľa úrovní chýb.

Rozvoj snímačov zápachu teda umožnil ich odovzdávaním ich, otvára možnosti pre rozvoj pohodlnejších a neviditeľných identifikačných metód s pomerne vysokou úrovňou presnosti.

Výskumní pracovníci sú presvedčení, že takéto technológie môžu byť použité na letiskách, pri kontrolných bodoch na hranici av akýchkoľvek iných situáciách, keď sa v súčasnosti uplatňuje identifikácia.

Identifikácia vôňou je jednou z najstarších metód, ktoré sa používajú na vyhľadávanie a identifikáciu ľudí, ale teraz v forenzlizácii pre to, špeciálne vyškolení psi. Vývoj spôsobu efektívneho rozpoznania vône osoby s elektronickými zariadeniami sa začala relatívne nedávno.

Tak, v apríli 2013 skupina švajčiarskych učencov predstavila metódu identifikácie osoby vôňou úst. Pomocou laboratórnej hmotnostnej spektrometra, vedci pre deväť dní odoberali vzorky vydychovaného vzduchu v 11 subjektoch. Vedci sa podarilo dokázať, že zápach úst má tiež jedinečný molekulový vzor, \u200b\u200bktorý sa nelíši v závislosti od vonkajších faktorov, ako je použitie krehkých výrobkov alebo fajčenia.

Neurálne pripojenia namiesto odtlačku prsta

Unikátny systém väzieb v mozgu jednotlivca môže byť použitý na identifikáciu osobnosti, ako je odtlačky prstov. K takýmto záverom prišli americkí vedci, autori článku v časopise príroda Neuroscience, správy LENTA.RU

Neurofyziológovia tradične používajú množstvo metód, ktoré umožňujú štruktúru, funkciu a biochemické vlastnosti mozgu (napríklad vypočítaná tomografia) na porovnanie mozgovej aktivity rôznych skupín ľudí. Tieto metódy, alebo neurovalizácia, umožňujú pochopiť to alebo že vlastnosť mozgu, charakteristické pre všetkých ľudí a jednotlivé vlastnosti sú zvyčajne ignorované.

Emily Finn (Emily Finn) a jej kolegovia však zistili, že jedinečné vlastnosti spojenia rôznych častí ľudského mozgu sú pomerne stabilné, aby presne vytvorili totožnosť predmetu. Finn spolupracoval s 126 účastníkmi projektu "Spojenie človeka". Ukázalo sa, že výkres vzťahu získaného počas jednej z neurovalizačných stretnutí (v pokoji, pri prechode testov pre pamäť, emócie, a jazykové zručnosti) v nasledujúcich zasadnutiach zostáva nezmenený - a je ľahké identifikovať jednotlivca medzi ostatnými účastníkmi experiment.

Okrem toho, výkresy vzťahu pomohli predpovedať úroveň mobilnej inteligencie (schopnosť vnímať a zapamätať si nový, vyriešiť problémy, s ktorými osoba sa nenachádzala). Hlavné prognostické faktory tejto schopnosti boli spojené medzi čelnými, tmavými a časovými lalokmi mozgu.

V projekte "Spojenie osoby", okrem Oxfordskej univerzity, univerzity vo Washingtone a Minnesote sa zúčastňujú. Konektor sa nazýva kombinácia všetkých spojení medzi neurónmi, ktorého počet v ľudskom mozgu sa odhaduje v štvorkolku. Projekt bol spustený v roku 2010, jeho rozpočet predstavoval 40 miliónov dolárov.

Táto technológia má ďalšiu vážnu výhodu. "Odtlačok prstov môže byť ukradnutý a osoba v tomto prípade nebude môcť odpísať nový prst, aby ho nahradil. Tlačové výtlačky však môžu byť ľahko predmetom zmeny: užívateľ jednoducho vynájde novú mentálnu kombináciu, "povedal profesor Sarah Laszlo, jedného z účastníkov projektu na rozvoj identifikácie mozgu.

Zahŕňajte čip alebo prehltnite mikropočítač

Palivá a nezvyčajná metóda identifikácie bola navrhnutá PayPal. Spoločnosť jednoducho navrhla implantované čipy alebo prehltnite mikropočítače. Toto vyrieši problém autorizácie radikálne a navždy. Čipy a mikropočítače budú analyzovať pulz, zloženie žalúdočnej šťavy a iných vnútorných biometrických informácií. Podrobnosti však nie sú špecifikované, ale takýto tučný prístup k riešeniu problému aspoň spôsobuje obdiv.

Poznámky

480 trieť. | 150 UAH. | 7,5 dolárov ", mousoff, fgcolor," #ffffcc ", BGCOLOR," # 393939 ");" Onmouset \u003d "návrat ND ();"\u003e Dizertačné obdobie - 480 RUT., DODÁVKU 10 minút , Okolo hodín, sedem dní v týždni a sviatky

Kalashnikov Dmitry Mikhailovich. Biometrická hlasová identifikácia osoby podľa hesla Voice fráza vo zvýšenom hluku: dizertačná práca ... Kandidát na technických vied: 05.13.01 / Kalashnikov Dmitry Mikhailovich; [Miesto ochrany: FGBOU TO PENZA STATE UNIVERSION], 2017.- 196 p .

Úvod

Kapitola 1. Prehľad spôsobov ochrany osobných údajov a zariadení na báze biometrických informácií a spracovania pred digitálnym digitálnym signálom

1.1. Všeobecná druhá ochrana údajov o osobných údajoch 15

1.2. Odhad stability biometrického kódu rozpoznávania neurónovej siete 17

1.3. Informačné meradlo kvality zdrojových údajov 17

1.4. Funkčný model kódu snímača biometrium 21

1.5. Klasické MEA HAMMING 23

1.6. Praktické použitie meničov systému biometria na ochranu spustiteľného kódu v systéme hlasovej identifikácie 24

1.7. Potreba klasifikovať zvukové fragmenty reči na tonálnu a šum 26

1.8. Prehľad metód merania primárneho tónu tonálnych zvukov 34

1.9. Pomocou lineárnych prediktorov 38

1.10. Nelineárny algoritmus pre detekciu frekvencie signálu 42

1.11. Lineárna predikcia očakávaného obdobia primárneho tónu 45

1.12. Odhad dĺžky fragmentu reči, ktorý používa novú generáciu Neural Network Vocoder, automaticky naučiť biometrický systém s hlasovými parametrami "jeho" reproduktor 48

1.13. Vyhodnotenie dĺžky fragmentu reči potrebná na tréning VOCKODER UZNÁVACIZOVANIE SYSTÉMOVEJ SYSTÉMOV

1.14. Odhad dĺžky rečového fragmentu uznania

1.15. Mel-Kepstrálne koeficienty 51

1.16. Segmentácia reči na samostatných biometrických prvkoch 54

1.17. Markovový model rozpoznávania reči

Závery o kapitole

Kapitola 2. Matematické modelovanie identifikácie pripojeného reči 67

2.1. Fragment homogénnych zvukov a párov zvukov rečového reproduktora "jeho" v nervových sieťach 67

2.2. Primárneho tónu rečníka na aktuálne a predchádzajúce hodnoty 73

2.3. Výpočet priemernej hodnoty obdobia primárneho tónu a prípustných hraníc odchýlok 75

2.4. Klasifikátor tón / šum 76

2.5. Metódy cirkulácie matríc v lineárnom prediktorovom algoritme 79

2.6. Diskrétny štatistický opis dĺžky trvania intervalov medzi hlukovými zvukmi reči a medzi tonnými zvukmi 85

2.7. Stanovenie deterministických úsekov reči a variácií frekvencie primárnej tóny 91

Závery o kapitole 106

Kapitola 3. Softvér Konajúci Hlasové overenie 108

3.2. Tréning pripravených biometrických parametrov na nervovej sieti ... 114

3.3. Klastrovanie zvukových fragmentov reči 116

3.4. Heslo Pán Autentifikácia 119

Závery o kapitole 125

Kapitola 4. Testovanie algoritmu autentifikácie biometrického hlasu za rôznych externých expozícií 127

4.1. Experimentálne testovanie programu pre pravdepodobnosť

vzhľad prvého druhu chýb 127

4.2. Experimentálne testovanie programu na pravdepodobnosti vzhľadu chýb druhého druhu, s výhradou nevedomosti hesla Slovo, cudzincov z roku 133

4.3. Experimentálne testovanie programu na pravdepodobnosti výskytu chýb druhého triedenia, s výhradou vedomostí o hesle slovo, cudzincov 136

ZÁVER 139.

Úvod do práce

Relevantnosť témy. V súčasnosti sa otázka zachovania dôvernosti rôznych druhov informácií zachováva: štát, priemyselné, atď. Tento problém je venovaný veľký počet prác, v ktorom sú navrhnuté rôzne metódy kryptografickej autentifikácie a biometrickej autentifikácie. Kryptografická autentifikácia je založená na skladovaní a spracovaní špeciálnych kódovaných informácií. Biometrická autentifikácia je založená na osobných funkciách predmetu (odtlačky prstov, vzorky rukopisu, vlastnosti tváre, sietnice).

Bohužiaľ, tieto metódy majú nasledujúce nevýhody. Kryptografické metódy poskytujú maximálnu spoľahlivosť a bezpečnosť postupu autentifikácie, ale presúvajú zodpovednosť za ukladanie kľúčov (tajné informácie alebo nosič materiálu) užívateľovi, ktorý okrem zjavnej neochoty vykonať takéto záväzky, často nemá potrebné zručnosti Správne použitie a bezpečné skladovanie tajomstiev. Biometria sa tradične vzťahuje len na identifikáciu používateľov v systéme cestovného pasu a vízovej kontroly občanov. Použitie klasického biometrického biometrického biometrického obrazu porovnania s šablónom neumožňuje zabezpečiť dôvernosť osobných údajov užívateľa v otvorených civilných informačných systémoch.

Biometrická metóda autentifikácie hlasovania sa vyznačuje jednoduchosťou. Táto metóda nevyžaduje drahé vybavenie, dostatok mikrofónu a zvukovej karty. Ale keď používate biometrickú metódu autentifikácie hlasom, vznikne množstvo problémov. Jedným z najdôležitejších problémov je kvalita hlasovej identifikácie. V súčasnosti je pravdepodobnosť chyby rozpoznávania osoby dostatočne vysoká. Vývoj nových algoritmov je potrebný pre jasnejší detekciu biometrických parametrov z hlasového signálu. Druhým najdôležitejším problémom je nestabilná práca známych zariadení v hluku. Dôležitým problémom je hlasová identifikácia s rôznymi prejavmi hlasu jednej osoby: hlas je schopný zmeniť v závislosti od stavu zdravia, veku, nálady atď.

Stavebné algoritmy pre identifikáciu hlasu a príslušné zariadenia bez uvedených nedostatkov je naliehavou úlohou, ktorá má vedecký, technický a sociálny význam. Týka sa to predovšetkým relevantnosť práce. Veľký príspevok k rozvoju biometrickej autentifikácie uskutočnili takýchto vedcov ako 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. Urobin, V. Gosset, M. Gray, J. Darbin, AK Jane, D. Clone, N. Levinson, do. Pearson, R. A. Fisher, R. Hamming a ďalšie.

Pre praktické vykonávanie navrhovaných metód je potrebné vytvoriť účinné technické prostriedky. Nasledujúce svetové spoločnosti zaoberajúce sa vývojom spôsobov hlasovej identifikácie sú známe: Agnitio., Auraya Systems., Overiť, Keylemon., Nuance. a atď.

Nevýhody technológií používaných týmito spoločnosťami sú spracovanie dát servera, t.j. Všetky biometrické údaje sa zasielajú na spracovanie na serveri, ktorý je zase strata dôvernosti pre používateľa. Pravdepodobnosť falošného uznania z existujúcej automaty je pomerne vysoká. Je to spôsobené tým, že existujúce algoritmy nerozlišujú dostatočný počet biometrických parametrov z pípnutia, ako aj skutočnosť, že na porovnanie hlasových biometrických parametrov neexistujú žiadne normy.

Účel dizertačnej práce Je to vyvinúť nové metódy, ktoré implementujú svoje algoritmy a softvér, ktorý vykonáva spoľahlivú biometrickú overovanie identity hlasovanie vo vysokom cudzom hluku. Na dosiahnutie cieľa je potrebné vyriešiť nasledovné úlohy:

vyvinúť metodiku a algoritmy na zvýšenie presnosti určovania frekvencie hlavného tónu v akomkoľvek intervaloch;

vytvorte metodiku autentifikácie používateľa, uveďte hlavnú frekvenciu tónu ako definujúci faktor;

vypracovať metodiku a algoritmy pre filtrovanie zvukového signálu pre presnejší výber primárnej doby tónu na akomkoľvek segmente zvukového signálu a potlačenie šumu zložka signálu, keď je pomer signálu / hluk rovný jednému;

vytvorte jednovrstvovú neurónovú sieť štandard GOST R 52633.5 previesť hlasové biometrické parametre na prístup k kódu;

vytvorte úzkopásmový filter, ktorý preberá vstup frekvenciu hlavného tónu reproduktora. Použite filtračný vzorec na rôzne harmonické signály na získanie biometrických parametrov a transformujte ich do biometrického kódu;

vytvorte nový algoritmus pre ftagementáciu zvukového signálu a použite výsledné oddelené tonálne fragmenty reči ako biometrické parametre premenené na biometrický kód;

implementovať učenie používateľa a autentifikačné usporiadanie na fráze Heslo. Testovanie probabilistických charakteristík (pravdepodobnosť chyby prvého a druhého druhu je chyba v vyvrátení testovanej a chyby používateľa pri prijímaní zahraničného používateľa).

Výskumné metódy. Papier používa metódy matematických štatistík, teórie pravdepodobností, teórie umelých neurónových sietí a spracovania digitálneho signálu. Na realizáciu experimentov sa používa objekt orientovaný jazyk C ++, QT a QWT knižnice, vývojové prostredie QTCreator a MathCAD Matematické modelovacie médium.

Vedecká nováčiková dizertačná práca Leží nasledovné:

Vytvoril algoritmus pre odhad štatistických parametrov reči. Na základe diskrétneho popisu trvania zvukov zmysluplného reči je takýto parameter definovaný ako priemerná dĺžka zvuku a je uvedená algoritmu na jeho posúdenie. Metódy hodnotenia hodnôt matematických očakávaní a disperzie doby primárneho tónu sú zhrnuté. Navrhuje sa vzorce na vytvorenie úzkopásmového signálneho filtra signálu, čo umožňuje zlepšiť kvalitu prideľovania signálu na vysokej úrovni hluku.

Numerická metóda na vytvorenie lineárneho prediktora na zvýraznenie obdobia primárneho tónu je zovšeobecnené, čo umožnilo výrazne zvýšiť presnosť a rýchlosť prediktora. Vyvinula sa technika pre spracovanie protišmykového signálu v lineárnom prediktori, čo výrazne znížilo pravdepodobnosť falošného určenia tónu na mieste pípnutia.

Nelineárny matematický model filtrovania pípnutia je vyvinutý pre presnejšie oddelenie primárneho obdobia tónu na akomkoľvek segmente pípnutia. Konštruovaný postup filtrácie umožnil zlepšiť existujúci hluk klasifikátora a prideliť všetky tonálne časti reči na zvukový súbor.

Vypracoval algoritmus pre transformáciu nervových sietí hlasových parametrov na biometrický prístupový kód. Biometrické parametre hlasových signálov sa aplikujú na vstup neurónovej siete, ktorý sa potom prevedie na biometrický kód. Biometrické parametre hlasového signálu Vektory sa používajú na vytvorenie tabuliek koeficientov hmotnosti. V dôsledku aplikácie navrhovaného algoritmu je každý hlasový signál vložený v súlade s individuálnym kódom. Použitie prijatých kódov umožnilo minimalizovať chybu prvého a druhého druhu hlasovej autentifikácie.

Numerický algoritmus pre uvoľnenie biometrických dátových vektorov bolo vyvinuté na základe používania tonálnych zvukových úsekov reči oddeleného od vonkajšieho hluku a pauzy. Tieto vektory sa získavajú na niekoľkých harmonických signáli a sú zapojení do postupu učenia neurónovej siete. Ukázalo sa, že tieto vektory sú informatívne v biometriciach a používajú sa v procese učenia neurónovej siete, aby sa zlepšila kvalita rozpoznávania hlasového obrazu.

6. Postavený a programovo implementovaný algoritmus pre fragmentáciu a klasifikáciu zvukových signálov. Vedecká novinka je použiť algoritmus segmentácie nervovej siete zvukový signál vytvorený v dizertačnej práci. Na základe tohto algoritmu boli získané vektory všetkých druhov tónových zvukov obsiahnutých v hesle hlasovej frázy reproduktora. Tieto vektory sa konvertujú na parametre biometrického kódu a sú predložené na školenie neurónovej siete. Pomocou týchto parametrov umožnilo zlepšiť kvalitu rozpoznávania reproduktora v systéme overenia hlasu.

Praktický význam práce. Postavený stroj, ktorý umožňuje určiť reproduktor podľa výraznej frázy hesla. Bol vyvinutý softvérový balíček, v rámci ktorého sa implementujú algoritmy adaptívneho digitálneho rečového signálu. V signáli je navrhnutý algoritmus biometrického obrazu. Algoritmus je implementovaný ako neurónová sieť. Metóda navrhnutá v dizertačnej práci v porovnaní so známymi spôsobmi spracovania digitálnych signálov má nasledujúce významné výhody. Najdôležitejšou výhodou je schopnosť automatizácie, ktorá implementuje túto metódu, je nakonfigurovať frekvenciu rečníka reproduktora, keď sa autentifikácia používateľa. Redukcia šumu sa vykonáva aj s pomerom signálu / hluku jedného. Neurálne siete štandardu GOST R 52633 sú zavedené pre prevod hlasových biometrických parametrov na prístup k kódu, ktorý vám umožní získať stabilné dlhé heslo na etape autentifikácie. Zníži sa na hodnotu 10- 7. Pravdepodobnosť chyby autentifikácie používateľa sa vyskytuje, ak používateľ ignorujte používateľa frázy hesla a na hodnotu 10- 2, ak používateľ pozná toto heslo / slová. Známe v literatúre AUTOMATA majú nasledujúce charakteristiky: pravdepodobnostná charakteristika chyby druhého druhu je len 10 -1 pri pravdepodobnosti prvého druhu chyby rovná 10-2.

Softvérový komplex je zameraný na zabezpečenie ochrany informácií a odstrániť jeho únik. Aby sa zabezpečila ochrana a vyčerpanie osoby s prístupom k informáciám, navrhuje sa zaviesť technológiu overenia hlasovej autentifikácie k kontrole systému prístupu. Inšpekčné systémy sú ponúkané: internetové kancelárie s globálnymi alebo miestnymi výstupmi. Tieto systémy bežne používajú štátne a obecné inštitúcie, ako aj niektoré vzdelávacie inštitúcie. Výsledkom je, že aktuálny terminál umožní osobe podľa výraznej frázy hesla s dostatočne nízkou pravdepodobnosťou druhej chybnej chyby (podľa štatistických údajov získaných v dizertačnej práci, nesmie byť vyššia ako 10-7), \\ t A tiež poskytne užívateľovi rýchly, chránený a pohodlný vstup do osobného účtu.

Zodpovednosť a platnosť výsledkovFormulovaný v dizertačnej práci je opatrený správne používanie matematických metód a porovnanie teoretických výrokov s výsledkami testovacích a inventárnych experimentov.

Hlavné ustanovenia obdviazané:

algoritmus pre prideľovanie štatistických parametrov reči na základe diskrétneho priebežného opisu trvania zvukov zmysluplného prejavu;

numerická metóda na vytvorenie lineárneho prediktora na zvýraznenie primárneho obdobia tónu, keď spracovanie dát a používanie rečových štatistických parametrov reproduktora;

nelineárny matematický model filtrovania zvukového signálu, ktorý riadi signál, keď je pomer signálu / hluk rovný jednému;

algoritmus na prideľovanie biometrických dátových vektorov;

algoritmus pre fragmentáciu a klasifikáciu zvukového biometrického "pozadia";

algoritmus na vytvorenie neurónovej siete na rozpoznávanie biometrických charakteristík ľudskej reči;

usporiadanie tréningu a autentifikácie používateľa podľa hesla vyjadrené frázy.

Implementácia výsledkov práce a komunikácie s vedeckými programami. Výsledky výskumu boli implementované v organizácii JSC "PnieI" (Penza) pri vývoji softvéru Layout "User Authentication cez hlasovú frázu". Existuje akt zavedenia výsledkov dizertačnej práce.

Bol vyvinutý softvérový balík (certifikát č. 2016E13464 z 21.10.2016 o štátnej registrácii počítačového programu) riešení problému vybudovania prostriedkov biometrického rozpoznávania neurónovej siete cez hlasom na úrovni hluku nad úrovňou signálu. Špecifikovaný softvérový balík používaný vo výskume, výrobe a projektovej práci Pniei JSC (PENZA) v štúdii a vývoji biometrických argoritmov, obsahuje softvérové \u200b\u200briešenie skutočnej úlohe vytvorenia inštrumentálnych prostriedkov automatizovanej identifikácie hesla osobnosti osoby prostredníctvom hlasovej frázy. Program je schopný potvrdiť osobnosť za podmienok hluku porovnateľnú s úrovňou signálu reči.

Štúdie sú podporované grantom "UMNIK", Zmluva č. 8909/2015 z "21. decembra 2015 o poskytnutí grantu federálnej štátnej rozpočtovej inštitúcie" Nadácia pre rozvoj malých foriem podnikov vo vedeckej a technickej sfére "Pre výskum" Vývoj prostriedkov biometrického rozpoznávania neurónovej siete hlasom pri hladinách hluku nad úrovňou signálu. "

Schválenie dizertačnej práce. Hlavné ustanovenia dizertačnej práce boli hlásené a prerokované na týchto medzinárodných konferenciách: šiestej a siedmej medzinárodnej vedeckej a technickej konferencie "matematické a počítačové modelovanie prírodných vedy a sociálnych problémov" (Penza, 2013, 2014); Medzinárodná vedecká a technická konferencia "Analytické a numerické metódy modelovania prírodných a sociálnych problémov" (Penza, 2014); Vedecko-praktická konferencia "Príspevok mladých vedcov vo vývoji regiónu Volga" Jesenné zasadnutie 2016 (Penza, 2016); Vedecká konferencia Grantovej súťaže rektora (PENZA, 2015).

Osobný príspevok autora. Všetky hlavné výsledky uvedené v dizertačnej práci sú formulované a získané autorom samostatne. Práce sú zverejnené v spolupráci s dozorcom, ktorý vlastní znenie riešenia problému a koncept svojho rozhodnutia. Príspevok popisuje algoritmus vyvinutý autorom získania štatistických parametrov reči na základe diskrétneho neustáleho opisu trvania zvuku zmysluplného prejavu. V práci autor nezávisle vyvinul nový algoritmus redukcie hluku . V dieloch, autor vybudoval metódu pre osobné údaje na hlasové heslo, zlepšila známe lineárne zvukové signály spracovanie algoritmov. V softvérovom balíku sú navrhnuté autorské algoritmy a softvérové \u200b\u200bkódy. Autor tiež vykonal numerické experimenty, ktoré potvrdzujú možnosť praktického využívania výsledkov.

Publikácie. Podľa dizertačných výskumných materiálov bolo uverejnené 8 diel, vrátane 3 diel v časopisoch zo zoznamu WAK RF.

Štruktúra a rozsah práce. Práca pozostáva z administratívy, štyroch kapitol so závermi, závermi, zoznam použitých zdrojov a 2 aplikácií. Celková práca je 188 strán, z toho 170 strán hlavného textu, vrátane 87 kresieb. Referenčný zoznam obsahuje 83 mená.

Funkčný model konvertora kódu biometrie

Hlavným funkčným prvkom prostriedkov vysoko spoľahlivej biometrickej kryptografickej autentifikácie je konvertor Biomery-Code. Prevádzka biometrického kódu konvertora je založená na použití špeciálnych metód na konverziu fuzzy biometrických dát do binárneho celočíselnému počtu pevného bitu, odozvy kódu. Zároveň sa fuzzy biometrické údaje používateľa "vaše" konvertujú na stabilnú kódovú odozvu, nazývanú "vlastný" kód a fuzzy biometrické údaje užívateľov "cudzincov" sú transformované na náhodné (nekorelované) odpovede "ALIEN" . Funkčný diagram konvertora kódu biometria je znázornený na obrázku 1.2.

Hlavnou funkčnou vlastnosťou meniča biometria-kódu je teda, že musí premeniť multidimenzionálnu oblasť nepretržitého stavu nestabilného biometrického obrazu "jeho" k "jeho" kódexu, ktorý patrí do určitej konečnej diskrétnej oblasti možných štátov tento kľúč. Druhou funkčnou vlastnosťou prevodníka kódu biometria je, že náhodné biometrické obrazy "cudzinec" by mali generovať reakcie náhodného výstupného kódu na výstupoch konvertora. Mnoho biometrických obrázkov viac kódov kódu

Vnútorná štruktúra meniča kódu biometria je vytvorená počas špeciálneho postupu nazývaného učenia. Postup učenia trvá ako parametre súbor príkladov biometrického obrazu "jeho", množstvo biometrických obrázkov "cudzinec", z ktorých každý je reprezentovaný jedným alebo viacerými príkladmi a odpoveďou kódu "jeho", a výsledok Postupom je generovaný biometrický kódový konvertor s parametrami, čo umožňuje vykonávať vyššie uvedené funkčné charakteristiky.

Parametre vyškoleného meniča biometrického kódu, doplneného niektorými ďalšími informáciami (napríklad identifikátor alebo používateľské meno), tvoria biometrickú nádobu. 1.5. Klasické MEA HAMMING

Postup na organizovanie biometrických obrázkov by mal byť vysoko produktívny a zohľadniť zmeny vo všetkých biometrických parametroch a všetky ich možné kombinácie, ktoré sa stávajú technicky nemožné pre niekoľko desiatok užívaných biometrických parametrov, takže jediný možný spôsob, ako sa vyhnúť, že je to prechod z Priestor vstupu Nepretržité vysoko produkty biometrické obrazy do priestoru výstupných diskrétnych kódov. Zároveň sa triedenie biometrických obrázkov stáva lineárnou a jednorozmernou a prevádzkou objednaného bustovania biometrických obrazov je triviálne.

Hlavným metrikom v priestore odozvy výstupného kódu je miera hammingu - počet neodvzdušňovateľných číslic kódov kódu a rôznych modifikácií tohto opatrenia opísaného nižšie. Mera Hamming K sa vypočíta pomocou vzorca P h \u003d YS IYI (1.5.1) / \u003d 1, kde XJ je hodnota / th vybitie prvej odpovede kódu; Yi - hodnota / vybitie druhej kódovej odpovede; P - Dĺžka kódov; F - Pridanie modulom 2. Použitie tejto metriky je možné merať blízkosť medzi dvomi biometrickými obrazmi "niekoho iného", alebo meradlo blízkosti biometrického obrazu "cudzinec" na biometrický obraz "jeho vlastný" , pre ktoré boli vyškolené prostriedky vysoko spoľahlivej biometrickej autentifikácie. Použitie hammingového opatrenia na organizovanie biometrických obrazov má len zmysel pre určitý konvertor kódu biometria trénovaný v určitom biometrickom obraze "jeho".

1. Hlavný rozdiel v navrhovanej metóde zo všetkých ostatných sa považuje za prítomnosť reorganizácie dlhých náhodných vstupných dátových kódov reorganizácie dlhých náhodných vstupných dát do špecifického kódu 256 bitov.

2. Centrum reorganizačného mechanizmu je považované za prispôsobiteľné hash funkcie (NHF), ktoré sú zovšeobecnené koncepciou meničov systému biometria relatívne s konvertovanými údajmi. Podstata navrhovanej metódy spočíva v zdrojových údajoch testovaného kódu. Môžete prideliť dva typy zdrojových údajov: parametre reorganizácie NHV a multidimenzionálnych parametrov. Charakteristiky reorganizácie NHF sú preusporiadané namiesto spustiteľného kódu programu spolu so strojom, ktorý implementuje NHF. Keď spustíte program, vstupné multidimenzionálne charakteristiky sa prenášajú do implementácie vykonaním. S podporou Automaton NHF sa používajú uskladnené a dané charakteristiky na obnovenie iného bloku spustiteľného programového kódu.

3. Po procese obnovy sa kód zostavuje a stroj NHF beží na dekódovanie vhodných blokov, čo je dôležité pokračovať v programe. Podľa charakteristík stavu NHF alebo len na vstupných charakteristikách nie je spustiteľný kód jednoduchý. To umožňuje použitie NHF uzavrieť obrannú úlohu spustiteľného kódu z výskytu hackingu. Obranná schéma akéhokoľvek bloku kompilovaného kódu je uvedená na obrázku 1.3.

Vyhodnotenie dĺžky rečového fragmentu, ktorý používa nová generácia Neurónová sieť VOCKODER, automaticky naučiť biometrický systém hlasovými parametrami "jeho" reproduktor

Ak chcete získať informatívne heslo pre overenie, je potrebné vypočítať štatistické parametre opisujúce ich kvalitu a rozdiel.

Systémy hlasovej identifikácie, ktoré užívajú frekvenčné spektrum koeficienty ako parametre, majú podobné pravdepodobnostné chyby so systémami analyzujúcimi rečový signál v čase. Pravdepodobnosť chyby prvého druhu charakterizuje zlyhanie priechodu "jeho vlastné". V súčasnosti je táto pravdepodobnosť, že táto pravdepodobnosť je 10_1. Pravdepodobnosť chyby druhého druhu charakterizuje pass "cudzinec". Frekvencia vzhľadu tejto chyby závisí len od spôsobu použitia metódy. V prípade, že verejná fráza je známa vonkajšou osobou, a zároveň nepoužíva hlasový záznamník, úspech jeho systémového bypasu je približne 1% za predpokladu, že jeho hlas je blízko zaznamenaného. V opačnom prípade môže útočník potrebovať 1010 pokusov o úspešné hacking.

Pod manímkou \u200b\u200biného reproduktora v existujúcich systémoch sa však stane možné, ak je známa fráza hesla pôvodného reproduktora a nahraná na hlasovom rekordéri. V tomto prípade sa výrazne zvyšuje pravdepodobnosť druhého druhu. Preto je potrebné vyriešiť problém zabrániť zachyteniu hlasového hesla. Jedným z spôsobov, ako vyriešiť tento problém, je použitie simultánnej identifikácie osoby v štruktúre tváre. Okrem toho niektoré špecifikátory zabezpečenia systému pripájajú snímače pohybu na identifikáciu zdroja zvuku.

Momentálne sú dočasné postupy (lineárne predpovede) a frekvenčný obväz pre filtrovanie pásu v vokoloroch široko rozšírené. A tie a iné postupy výrazne skresľujú užívateľské biometrické údaje a zároveň nemôže poskytnúť vysokú kompresiu informácií reči.

Štúdie v rámci diel Penza Research Electrotical Institute, v ktorom sa autor zúčastnil, ukázali, že existuje skutočná príležitosť vytvoriť novú triedu vokoderov na základe nového typu hlasových signálov. Základ nového typu opisu reči je založený na použití skutočnosti, že dohodnutý prejav pozostáva z rozpadajúcich sa oscillatorských procesov opakovaných s obdobím hlavného tónu. Napríklad telefónna hra "A" vyzerá takto (obrázok 1.11). Ton \u003d 60.

Z obrázku 1.11 sa dá dospieť k záveru, že zvuk sa skladá z periodicky opakovaných rozpadajúcich sa oscilácie. Preto pre ekonomický opis procesu je potrebné merať mieru útlmu a frekvenciu (počet hrbín) vnútorných oscilácií. V tomto prípade bude komplexný proces reči, opísaný klasickými vokolmi pomocou parametrov 14-18, bude opísaný len štyrmi parametrami: 1) amplitúdu zvuku; 2) Doba primárneho tónu; 3) Útďovanie vnútorných oscilácie; 4) Frekvencia vnútorných oscilácií. Tento prístup k kódovaniu reči vám umožní niekoľkokrát kompaktné informácie. Je veľmi dôležité, aby v novom type "oscilačného" popisu rečového signálu, rôzne fonémy sú celkom podobné. Napríklad fonémy "O" a "A" sa budú líšiť len v primárnom období tónu. Príklad fonému "o" je znázornený na obrázku 1.12.

Porovnanie obrázkov 1.11 a 1.12, môžeme dospieť k záveru, že pozadie "O" a pozadie "A" tvoria rovnaký oscový odkaz. Medzi sebou sa fonémy líšia len v primárnom tóne. V literatúre nie sú tieto údaje. V literatúre klasickej reči sa urobil pokus o pripojenie prvých a druhých fonémov medzi nimi (pozri obrázok 4,3 c). Je potrebné vziať do úvahy útlm frekvencie, pretože to umožňuje určiť hranicu zvuku. ANOQUENCE je priamym, nie nepriamym parametrom pre prestavbu. Phonem "o" má menšiu dobu hlavného tónu v porovnaní s "A", ale rovnakou frekvenciou výplní a rovnaký útlm

Štúdie ukázali, že sa spoliehať na nový princíp opisovania zvukových signálov, môžete stavať jednoduché "fuzzy" pravidlá pre klasifikáciu "telefón" a syntézu ich optimálneho fuzzy popisu. Napríklad opis telefónnej hry "y" a "yu" majú prakticky rovnakú formu štruktúry, ale rôzne obdobia hlavného tónu. Táto situácia sa zobrazuje na obrázku 1.13. O 50 sh! FT H 200 100 IT \u003d 50 "YT \u003d 60" YU "Obrázok 1.13- Príklady dvoch podobných fonémov" Y "a" yu ", ktoré sa líšia len v primárnom období tónu, existuje možnosť výrazne zjednodušiť Teória popisu referury, nesúhlasím s jednoduchými fuzzy (rozmazanými) pravidiel pre diskrimináciu s pozadím. Budú jednoduché pre ohromujúcu väčšinu do telefónnej hry. Tieto pravidlá budú opísať "priemerný" rečník. Odchýlky od týchto pravidiel nebudú nič iné ako biometrické zvláštnosti reproduktora. Zdá sa, že je to taký spôsob, ako umožniť kvalitu vokodérov, pomer kompresie reči, presnosť prenosu biometrických parametrov reči.

Po syntéze fuzzy pravidiel (fuzzy rozpoznávajúce fonémy stroja) sa odhaduje na zvýšenie kompresného pomeru reči 1.5-2 krát. Pokus o vytvorenie VOCOPER, berúc do úvahy zoslabenie oscillatívnych procesov, ukazuje technickú realizáciu tohto smeru.

Ďalší spôsob, ako zvýšiť kompresný pomer reči, je skríning pozadia a kódovanie pozadia a nie rámcov. Personál Kódovanie reči je nadbytočná. Typicky sa v vočkovateľoch za sekundu používa 44 zvukových rámov. V priemere, MAN uštipne 11 do telefónu za sekundu. To znamená, že VOCKODERS vykonávajú 4-násobnú duplikáciu jedného fonému. Ak poznáme, že fuzzy pravidlo evolúcie v pozadí (ako jeden foném je transformovaný na iný), potom stačí prenášať fonéme údaje na druhú. To by malo umožniť komprimovať ďalšie informácie 3-4 krát. Ak vysielate parametre reči v strede telefónu a medzi nimi, potom bude dodatočná kompresia približne dva.

Nový prístup, postavený na ocenenie útlmu období hlavného tónu a vnútorných oscilácií, je sľubné, a umožňuje niekoľkokrát zvýšiť kompresný pomer reči. Technicky je realistické mať vokodéry s výstupným prúdom 600 bitov / s. Zároveň sa môže vyriešiť úloha presného prenosu biometrických parametrov pre vokodéry s prúdom 2400 a 4 800 bitov / s.

Autentifikácia hesla

Použitie metód a algoritmov používaných pri konštrukcii existujúcich vokodérov neumožňuje použiť tieto metódy v konštrukcii fragmentov vokálnych signálov. Dôvodom, prečo tieto metódy nie je možné uplatniť, je, že vočky s vysoko kvalitnými hlasovými údajmi sa vyznačujú obrovským množstvom tried, ktorých prúd sa rovná približne 2400 bitov / s. Toto číslo je charakteristické pre vokodéry postavené na algoritmoch lineárneho prediktora. Je potrebné minimalizovať tento počet dátových tokov. V prípade použitia vokodérov, ktoré dávajú prúd približne 1 200 BT / s, počet tried získaných klesá, ale napriek tomu zostáva dosť veľká. Aj v tomto prípade sa stratia biometrické údaje používateľa.

Riečením týchto problémov, použitie biometrických zariadení schopných poskytnúť systém s dostatočnými informáciami. Aj výstup je vybudovať automatický fragment reči, klasifikáciu hlasového signálu. Použitie existujúcich fragmentov neposkytuje systém s dostatočným množstvom informácií z dôvodu, že ich algoritmy sú založené na jednotnom rámci hlasového signálu. Jednotné rozdelenie hlasového signálu sa zvyčajne pohybuje na prúde 20-60 rámcov. Jednou z nevýhod existujúcich fragmentov je tiež úplné zanedbávanie vnútorných zmien vo vnútri zvukových fragmentov, t.j. Existuje strata vedomostí o zmene samotných biometrických parametrov.

Je možné dospieť k záveru, že hlavným cieľom vytvorenia udržateľných hlasových biometrických systémov autentifikácie je predčasné spracovanie zvukového signálu, ktorý kombinuje konštrukciu účinného fragmentu kódovej frázy, ktorá berie do úvahy osobné charakteristiky užívateľa a synchronizuje identifikované časti reči V štádiu vzdelávania programu, tj V týchto oblastiach reči by v audio fáze nemala existovať žiadny nesúlad. Užitočným znakom nového fragmentátora by tiež bola možnosťou seba-učenia a identifikáciu charakteristík reproduktora na fáze autentifikácie programu po dlhom časovom období vzhľadom na tréning tohto rečníka.

V čase, keď používateľ overenie, program by mal akumulovať všetky druhy štatistických vlastností, jasne tuhne vybrané časti reči. V prípade biometrickej identifikácie musíte vytvoriť automatický fragment, ktorý môže klasifikovať zvuky, vďaka vopred určenému slovníku a prístupu k databáze vytvorených zvukov, oddelene pre každého používateľa. Systémy autentifikácie a identifikácie musia byť vystavené predbežným testom na pravdepodobnosti prvého a druhého druhu chyby. Táto úloha je riešená v dizertačnej činnosti pomocou nasledujúcich prístupov. Vypracoval algoritmus na monitorovanie obdobia primárneho tónu užívateľa. Pre každú osobu je samostatný súbor parametrov primárneho tónu, ktorý sa vypočíta pri nahrávaní zvukového súboru. Matematické očakávania dĺžky primárneho tónu sa považuje za individuálnu charakteristiku, napriek tomu, že mnohí ľudia sa môžu zhodovať. Najmenšia hodnota obdobia primárneho tónu je charakteristická pre väčšinou ženský sex a osoby mladšie ako 16 rokov. Táto hodnota má významný rozdiel v porovnaní s mužským hlasom. Niektorí muži majú basový charakter hlasu a priemerná hodnota ich obdobia prevyšuje hodnotu priemernej osoby.

Poloha možná hlasová pohľad v prípade identifikácie alebo autentifikácie, priemerných charakteristík reproduktora, pričom sa zohľadní súbor parametrov bez použitia moderných počítačových počítačových schopností. Táto podmienka by sa mala brať do úvahy pomocou automatického fragmentového fragmentu-klasifikátora hlasovej frázy, identifikátor reči.

Basový hlas v dôsledku dlhej dĺžky primárneho tónu má dostatočne veľké množstvo zmien v amplitúde signálu v študijnej oblasti. Táto funkcia vedie k rozšíreniu okna spracovania fragmentov reči, tento problém môže byť vyriešený predpovedaním zmien v dôležitých biometrických charakteristikách. Napriek týmto faktorom je fragmentér klasifikácie povinný stráviť rovnaké výpočtové zdroje pre rôzne typy ľudí. Tieto zásady sú uvedené v oddiele 3 kapitoly 2 pri budovaní praktického modelu fragmentácie frázy.

Experimentálne testovanie programu na pravdepodobnosti vzniku druhých chýb, s výhradou nevedomosti hesla Slovo, cudzincov

Postup "LPCJ5" je lineárny prediktorový filter, na základe ktorého máme hodnotu primárneho tónu obdobia LPC (vzorec 3.1.7). Postup sa dodáva na dĺžku rámu "TV", počiatočného počtu začiatku a konca rámu "7V7 a N2", poradové číslo čísla rámca KADR, počet koeficientov funkcie autokorelácie, "DMposonjjjenod" - Odchýlka od nuly v funkcii AutoCorrelation, "Chyba" - Chybový vektor z predchádzajúceho rámca vypočítané pomocou postupu chýb LPCJJOR.

Postup vypočíta funkciu autokorelácie chyby predikcie: N / AN-1-KR (K) \u003d v EW (N) E (N + K), KE0, N / AN-L, (3.1.10) av bloku 6 Za akých hodnôt SCHAP [SH, P2] je autokorelačná funkcia predikčnej chyby R (K) je maximálna, čo zodpovedá uvoľňovaniu maxima (píkov) v spektre rečového signálu. Na tento účel bol funkčný minimalizovaný: є UM \u003d G (P0) TA Le [PYP2]. (3.1.11) Zároveň, minimálna dĺžka primárneho tónu, sh \u003d inf t0t-p2 -maximálna dĺžka primárneho obdobia tónu, p2 \u003d sup jeden. Výsledná hodnota sa stanoví ako n. Nájdeme maximálnu hodnotu obdobia v presnej spodnej a hornej strane, potom sa obrátime na vzorec T ± z p GT-Y, (3.1.12) 0, GT /, kde Prahová hodnota určená v nastaveniach procesu.

Postup "MA8HTABIROVANIE_V" Stupuje každý rám vstupného signálu v určenom rozsahu, aby porovnával každý rám podľa korelácie. Všetky deterministické úseky sú uvedené na rovnakú konštantnú stupnicu od 1 do + 1.

Postup "Mashtabirovatejjox" prevezme vstupný signál s určitým rozmerom "N_N" a aproximuje signál OGIB do určitej dĺžky "NOGIB". To znamená, že vzor signálu sa uloží, iba počet vzoriek v nej sa zmení.

Postup "Ogibayshayjjadr" - počítanie obálky podľa rámu, kde "y" -filter rozmer "n_n" s určitým harmonickým; "NACH", "COP" - a koniec poľa podľa parametra "Y"; "KADR" - matematické očakávania primárneho tónu; "OGIB" - výsledná obálka; "NOGIB" - rozmer obálky.

Po príprave signálu a pridelenie potrebných biometrických parametrov, dáta prichádzajú na menič biometria kódu pozostávajúci z nasledujúcich postupov a funkcií: Void Netlr.KOPEF (INT KOLOBRAZOV, INT NOBRAZOV, DOUBLY Obrazy, Int & Razmer, Double & Net) ; \\ T Neplatné netl :: NOT NET (INT KOLOBRAZOV, DOUBLE SIGMA, DOUBLE MAT OG AL, INT RAZMER, DOUBLE & NET); VOID CCALCULATEADQ :: CALCUTERULTPULTATQ (INT ImageCount, Float CoefficieSarr, Float Averagearr, Float dispersIonarr, Float Cutearmark); Vidné siete :: zjednodušenie (Int Hmotnosť číslo, Const int Constryarr, Float Averageard, Float Headsarr); Vid Netsr.NorMalizationTrainMG (Int Hmotnosť číslo, Const int príručkarrrr, Int predstavivosť, plavák dispergorizarr, plavák kvalita, plavák závažia).

Postup "BF-Pridať do Fourierskych koeficientov z vytvorených obrázkov (biometrické parametre). "Nobrazov" - rozmer jedného obrázka. AKOL Obrazov "- počet obrázkov podaných na neurónovej sieti. Na výstupe procedúry - Maticový rozmer "Net". Každý vektor z 196 zložiek je vytvorený zo strany Fourierových koeficientov posudzovaného signálu.

Postup tvorby spočíva v spracovaní signálu rôznymi oknami, výpočet Fourierových koeficientov narezaných týmito oknami funkcií a tvorby celkového vektora podľa špeciálneho algoritmu.

Postup "Nornet" je zapálenie obrázkov "jeho" vzhľadom na matematické očakávania a disperziu obrázkov "ALIEN". Snímky "Cudzinci" sú vytvorené pred akumuláciou hlasovej základne z 10 000 obrázkov. Základňa je vytvorená v dôsledku poplatku v rámci vnútornej práce Pniei JSC v roku 2012-213. Normalizácia obrázkov sa uskutočňuje podľa vzorca NET [g] [/] \u003d - y, i _ 0..KOL Obrazov, g \u003d 0 .. 196, (3.2.1) Strelec, kde mehow je - vektor Matematické očakávania obrázkov "ALIEN"; 64YYK0U [G] Vektorové disperzie obrázkov "ALIEN".

Postup "CalcelaTelnpuTQ" vypočíta matematické očakávania, disperziu a kvalitu parametrov obrázkov "jeho". Kvalita každého parametra sa vypočíta pomerom priemernej hodnoty parametra na jeho disperziu.

Postup "zjednodušenie" umožňuje plnenie a písanie tabuľky koeficientov hmotnosti na samostatný1x1 súbor pre jeho ďalšie použitie v momente depersonálu. V dôsledku postupu sa vytvorí počiatočný tréning prvej vrstvy. Vstup postupu je privádzaný do tabuľky Neuron Bonds, relatívne, ku ktorému sú vytvorené parametre, ktoré dostávajú hodnoty "0" a "1", ako aj náhodne generovaný prístupový kód kľúča. Počet váhov váhyerly na vrstve je 24. Školenie sa vykonáva úpravou príznakov hmotnostných koeficientov v časti vchodov neurónov. Nastavenie označenia sa vykonáva takým spôsobom, že pravdepodobnosť vzhľadu danej odozvy na produkte neurónu počas prezentácie príkladov obrázku "jeho" sa zvýšila (počet výstupných kódov sa znížil) . Úprava sa má vykonať pri jednom vstupe. Ak zmena hodnoty váhového koeficientu korigovaného vstupu udáva výsledok návratu, úprava by mala byť zrušená a predpokladaná na úpravu znaku nasledujúceho koeficientu hmotnosti. Normalizačný postup cvičí prvú vrstvu siete pomocou kvality vstupnej a disperzie získanej z funkcie "CalclulatelnpuTQ".

Druhý deň boli správy, že Hollan Ing sa stal prvou európskou bankou, ktorá spustila mobilné platby aktivované hlasom. A potom som si spomenul, že téma biometrického overenia autentifikácie bola nielen jedna z prvého, do ktorej som napísal v tomto blogu pred 8 rokmi, ale aj keď som o tom v januári, potom sľúbil, že urobím stručný prehľad o biometrickom autentifikácii trhu , Ktorý je teraz.

V skutočnosti, hlasové biometrické systémy riešia nielen úlohy autentifikácie, ale aj na predchádzanie podvodom. Je zrejmé, že najväčším významom je kombinácia týchto dvoch technológií. Jeden identifikuje osobu, ale môže ušetriť pred zaznamenaným hlasom. Druhý umožňuje sledovať zmeny hlasových charakteristík v procese komunikácie a identifikácie podozrivých alebo abnormálnych hlasových sekvencií. Je jasné, že čím kritickejším používaním takejto technológie je, tým dôležitejšie, ich kombinácia sa stáva. Napríklad používanie Facebooku je jedno, a riadenie skóre je úplne iné. V prvom prípade, dostatok a bežnej autentifikácii, a v druhom prípade potrebujete niečo viac.

Hlasová autentifikácia má veľmi dôležitú výhodu - nízka cena čitateľa. Odtlačky prstov sú čítané len na iPhone. RETINÁRNY OKESTO ALEBO GEOMETRY POUŽÍVAŤ PRESNÁ A DOHROČNÁ Ďalší zariadenia. Mikrofón je teraz takmer všade (v počítačoch, mobilných zariadeniach) a dosť dobrá kvalita. Preto sa úloha hlasových biometrických údajov zvýši.

Ďalšou výhodou hlasového biometra je, že je to "multiraza", ak ho môžete dať. Vaša tvár je jedna, oko je maximálne dva, prsty, ak je všetko v poriadku, desať. A ak sú tieto údaje ukradnuté alebo ohrozené, potom sa s ním nedá urobiť nič. Nemôžete používať prsty iných ľudí, oči, ruky pre vašu identifikáciu. A databáza "frázy" povedie len k tomu, že systém hlasového autentifikácie vás môže požiadať, aby ste povedali novú frázu alebo jednoducho "porozprávali sa s ňou".

Nakoniec, ak si uvedomíte, že autentifikačné systémy sa líšia v "WHO YOU" "," Čo máte "," čo viete "a" čo robíte ", potom hlasová biometria, na rozdiel od iných biometrických autentifikačných systémov, používa všetko tieto 4 faktory. Podľa fyzických charakteristík hlasu, definuje "kto ste". Určuje akoa čohovoríte, to znamená, že vám umožní chrániť pred útokmi na statické autentifikačné systémy (napríklad heslá). Nakoniec môže určiť, čo viete, či sa ako fráza na identifikáciu môže použiť PIN alebo heslo.
Systémy hlasovej biometrie (je lepšie ich zavolať, a nie overovanie hlasu, pretože spektrum úloh vyriešených je širší) môže pracovať v dvoch režimoch - tzv. Pasívne (alebo nezávislé od textu) a aktívne (v závislosti od textu) . V prvom prípade systém uznáva, že medzi svojím voľným prejavom (Shazam Service pracuje podobným spôsobom na mobilných zariadeniach); V druhom - podľa vopred určených fráza, ktoré musí užívateľ povedať. V aktívnom režime na ochranu pred nahradením používateľa zaznamenaného vopred (alebo zadržaným) hlasom by systém mal používať náhodné frázy, ktoré a ponúka užívateľovi na vyslovovanie.

Povedať, ktorá z dvoch možností pre prácu hlasového biometrického systému je nemožné. Obaja majú svoje výhody a nevýhody. Aktívne systémy sú efektívnejšie, ale tiež vyžadujú väčšiu účasť používateľov, ktorá je identifikovaná. V rovnakej dobe, hlasový odtlačok trvá menej miesta ako v pasívnych systémoch, ktoré môžu byť relevantné pre mobilné použitie alebo na miestach, kde internet nie je tak rozvinutý alebo neprítomný vôbec. Existujú napríklad riešenia, ktoré umožňujú autentifikáciu na samotnom zariadení bez pripojenia k externému serveru. Na druhej strane, aktívne systémy nie sú vždy aplikovateľné v masový hromadné systémy - banky, poistenie, maloobchod, atď, pretože užívatelia môžu byť nespokojní s potrebou komunikovať s biometrickým systémom. A samozrejme, takéto systémy sú ťažké aplikovať na identifikáciu podvodníkov, ktoré sa ľahko uskutočňujú pasívnymi systémami, ticho "počúvanie" volajúceho / hovoriť a identifikovať jeho reč, bez vydania sami. Preto sa pasívne systémy jednoduchšie používajú, ale tiež vyžadujú veľké zdroje na ich implementáciu.

Ochrana pred podvodníkmi je implementovaná pomocou konvenčných "čiernych zoznamov", to znamená, že zoznamy hlasových výtlačkov slávnych podvodníkov. Zodpovedajúci špecialista označuje hlas ako podvodný a potom všetky hovory sa porovnávajú s "čiernym zoznamom" podvodníkov. V Rusku, kde neexistuje žiadna základňa hlasových výtlačkov podvodníkov a zločincov, táto metóda nebude účinná a každý spotrebiteľ hlasovej biometrie bude nútený samostatne vytvoriť svoj vlastný podvozok základňou (dodržiavanie právnych predpisov s osobnými údajmi budú stále odísť) . Ale s časom organizácie, najmä v niektorých odvetviach, budú môcť vymieňať takéto databázy, ako to, napríklad, aby antivírusových dodávateľov. Existuje dobrá perspektíva pre banky (a pravdepodobne, prvá kandidát na použitie takýchto systémov), ktoré majú FINCERT, ktorý môže nakoniec vymieňať nielen údaje o IP / DNS / e-mailových adries podvodníkov, ale aj Doplniť informácie zaslané odkazy.

Nemali by ste sa báť tejto údajne vzácne technológie. Dnes, celý svet stojí na prahu (zabalené ju cool, a) revolúciu UAF / U2F z Fido Alliance, keď akékoľvek zariadenie, aplikácia alebo nástroj bude schopný abstraktovať z konkrétnej metódy overovania / identifikácie, umiestnenie tejto úlohy Špecifikácia U2F / UAF, ktorá a poskytuje integráciu s požadovanou metódou autentifikácie.

Ak sa pokúsite preložiť výhody z používania hlasových biometrických údajov do čísel, potom môžu byť nasledovné:

• Zníženie času na overenie používateľa z 23 sekúnd v manuálnom režime v Call Center (Call Center) do 5 sekúnd v automatickom.
• Zvýšenie lojality používateľov (a ako výsledok, príjmy z nich) v dôsledku odmietnutia zapamätať si všetky známe odpovede na "tajné" otázky, zapamätajte si kód PIN, aby sa prihlásil alebo odpovedal na otázky otravného Zamestnanec banky (vaše meno, dátum narodenia, číslo karty atď.).
• ZNÍŽENIE ZNÍŽENIA NIEKOĽKOSTI CENTRUMU PRACOVNÍKOV CENTRUMU prostredníctvom automatického spracovania mnohých jednoduchých otázok (úradné hodiny na dovolenke, najbližšej kancelárii alebo bankomate, tarify atď.).
• Zníženie počtu podvodných operácií.
• Znížený čas, ktorý čaká na správneho zamestnanca, ktorý pomôže odpovedať na volajúceho.
• Zvýšenie produktivity zamestnancov spoločnosti a Centrum spracovania volania.