Биометрические системы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Ноября 2013 в 21:47, курсовая работа

Описание работы

В настоящее время самое широкое распространение получили всевозможные считыватели карт (проксимити, Виганда, с магнитной полосой и т. п). Они имеют свои неоспоримые преимущества и удобства в использовании, однако при этом в автоматизированном пункте доступа контролируется «проход карточки, а не человека». В то же время карточка может быть потеряна или украдена злоумышленниками. Все это снижает возможность использования СКУД, основанных исключительно на считывателях карт, в приложениях с высокими требованиями к уровню безопасности.

Содержание работы

Введение
Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности
Особенности реализации статических методов биометрического контроля
Идентификация по рисунку папиллярных линий
Идентификация по радужной оболочке глаз
Идентификация по капиллярам сетчатки глаз
Идентификация по геометрии и тепловому изображению лица
Идентификация но геометрии кисти руки
Особенности реализации динамических методов биометрического контроля
Идентификация по почерку и динамике подписи
Идентификация но голосу и особенностям речи
Идентификация по ритму работы на клавиатуре
Биометрические технологии будущего
Заключение

Файлы: 1 файл

курсовая по ис.docx

— 88.73 Кб (Скачать файл)

СОДЕРЖАНИЕ

 

Введение

  1. Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности
  2. Особенности реализации статических методов биометрического контроля
    1. Идентификация по рисунку папиллярных линий
    2. Идентификация по радужной оболочке глаз
    3. Идентификация по капиллярам сетчатки глаз
    4. Идентификация по геометрии и тепловому изображению лица
    5. Идентификация но геометрии кисти руки
  3. Особенности реализации динамических методов биометрического контроля
    1. Идентификация по почерку и динамике подписи
    2. Идентификация но голосу и особенностям речи
    3. Идентификация по ритму работы на клавиатуре
  4. Биометрические технологии будущего

Заключение

 

Введение

Тема курсовой работы «Биометрические  средства иденфикации личности».

Для идентификации личности современные электронные систем контроля и управления доступом (СКУД) используют устройства нескольких типов. Наиболее распространенными являются:

- кодонаборные устройства  ПИН-кода (кнопочные клавиатуры);

- считыватели бесконтактных  смарт-карт (интерфейс Виганда);

- считыватели проксимити-карт;

- считыватели ключа «тач-мемори»;

- считыватели штрих-кодов;

- биометрические считыватели.

В настоящее время самое  широкое распространение получили всевозможные считыватели карт (проксимити, Виганда, с магнитной полосой  и т. п). Они имеют свои неоспоримые  преимущества и удобства в использовании, однако при этом в автоматизированном пункте доступа контролируется «проход  карточки, а не человека». В то же время карточка может быть потеряна или украдена злоумышленниками. Все  это снижает возможность использования  СКУД, основанных исключительно на считывателях карт, в приложениях  с высокими требованиями к уровню безопасности. Несравненно более  высокий уровень безопасности обеспечивают всевозможные биометрические устройства контроля доступа, использующие в качестве идентифицирующего признака биометрические параметры человека (отпечаток пальца, геометрия руки, рисунок сетчатки глаза и т. п.), которые однозначно предоставляют доступ только определенному  человеку - носителю кода (биометрических параметров). Но на сегодняшний день подобные устройства все еще остаются достаточно дорогими и сложными, и  поэтому находят свое применение только в особо важных пунктах  доступа. Считыватели штрих-кодов  в настоящее время практически  не устанавливаются, поскольку подделать  пропуск чрезвычайно просто на принтере или на копировальном аппарате. Цель работы рассмотреть принципы работы и использования биометрических средств иденфикации личности.

 

1. КЛАССИФИКАЦИЯ И ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

Достоинства биометрических идентификаторов на основе уникальных биологических, физиологических особенностей человека, однозначно удостоверяющих личность, привели к интенсивному развитию соответствующих средств. В биометрических идентификаторах  используются статические методы, основанные на физиологических характеристиках  человека, т. е. на уникальных характеристиках, данных ему от рождения (рисунки  папиллярных линий пальцев, радужной оболочки глаз, капилляров сетчатки глаз, тепловое изображение лица, геометрия  руки, ДНК), и динамические методы (почерк и динамика подписи, голос и особенности  речи, ритм работы на клавиатуре). Предполагается использовать такие уникальные статические  методы, как идентификация по подноггевому слою кожи, по объему указанных для  сканирования пальцев, форме уха, запаху тела, и динамические методы -идентификация  по движению губ при воспроизведении  кодового слова, по динамике поворота ключа в дверном замке и  т. д. Классификация современных  биометрических средств идентификации  показана на рис. 1.

Биометрические идентификаторы хорошо работают только тогда, когда  оператор может проверить две  вещи: во-первых, что биометрические данные получены от конкретного лица именно во время проверки, а во-вторых, что эти данные совпадают с  образцом, хранящимся в картотеке. Биометрические характеристики являются уникальными  идентификаторами, но вопрос их надежного  хранения и защиты от перехвата по-прежнему остается открытым

Биометрические идентификаторы обеспечивают очень высокие показатели: вероятность несанкционированного доступа - 0,1 - 0,0001 %, вероятность ложного  задержания - доли процентов, время  идентификации - единицы секунд, но имеют более высокую стоимость  по сравнению со средствами атрибутной идентификации. Качественные результаты сравнения различных биометрических технологий по точности идентификации  и затратам указаны на рис. 2. Известны разработки СКУД, основанные на считывании и сравнении конфигураций сетки  вен на запястье, образцов запаха, преобразованных  в цифровой вид, анализе носящего уникальный характер акустического  отклика среднего уха человека при  облучении его специфическими акустическими  импульсами и т. д.

 

 

Рис. 1. Классификация современных  биометрических средств идентификации

 

Тенденция значительного  улучшения характеристик биометрических идентификаторов и снижения их стоимости  приведет к широкому применению биометрических идентификаторов в различных  системах контроля и управления доступом. В настоящее время структура  этого рынка представля-

тся следующим образом: верификация  голоса - 11 %, распознавание лица -15 %, сканирование радужной оболочки глаза - 34 %, сканирование отпечатков пальцев - 34 %, геометрия руки - 25 %, верификация  подписи - 3 %.

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

- сканирование объекта;

- извлечение индивидуальной  информации;

- формирование шаблона;

- сравнение текущего шаблона  с базой данных.

Методика биометрической аутентификации заключается в следующем. Пользователь, обращаясь с запросом к СКУД на доступ, прежде всего, идентифицирует себя с помощью идентификационной  карточки, пластикового ключа или  личного идентификационного номера. Система по предъявленному пользователем  идентификатору находит в своей  памяти личный файл (эталон) пользователя, в котором вместе с номером  хранятся данные его биометрии, предварительно зафиксированные во время процедуры  регистрации пользователя. После  этого пользователь предъявляет  системе для считывания обусловленный  носитель биометрических параметров. Сопоставив полученные и зарегистрированные данные, система принимает решение  о предоставлении или запрещении доступа.

 

 
Рис. 2. Сравнение методов биометрической идентификации

 

Таким образом, наряду с измерителями биометрических характеристик СКУД должны быть оборудованы соответствующими считывателями идентификационных  карточек или пластиковых ключей (или цифровой клавиатурой).

Основные биометрические средства защиты информации, предоставляемые  сегодня российским рынком обеспечения  безопасности, приведены в табл. 1, технические характеристики некоторых  биометрических систем представлены в  табл. 2.

 

Таблица 1. Современные биометрические средства защиты информации

Наименование

Производитель

Биопризнак

Примечание

SACcat

SAC Technologies

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

TouchLock, TouchSafe,

Identix

Рисунок кожи

СКУД объекта

TouchNet

 

пальца

 

Eye Dentification

Eyedentify

Рисунок сетчатки

СКУД объекта

System 7,5

 

глаза

(моноблок)

Ibex 10

Eyedentify

Рисунок сетчатки глаза

СКУД объекта (порт, камера)

eriprint 2000

Biometric Identification

Рисунок кожи пальца

СКУД универсал

ID3D-R Handkey

Recognition Systems

Рисунок ладони руки

СКУД универсал

HandKey

Escape

Рисунок ладони руки

СКУД универсал

ICAM 2001

Eyedentify

Рисунок сетчатки глаза

СКУД универсал

Secure Touch

Biometric Access Corp.

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

BioMouse

American Biometric Corp

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

Fingerprint Identification Unit

Sony

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

Secure Keyboard Scanner

National Registry Inc.

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

Рубеж

НПФ «Кристалл»

Динамика подписи, спектр голоса

Приставка к компьютеру

Дакточип Delsy

Элсис, НПП Электрон (Россия), Опак

(Белоруссия), Р&Р (Германия)

Рисунок кожи пальца

Приставка к компьютеру

BioLink U-Match Mouse, Мышь SFM-2000A

BioLink Technologies

Рисунок кожи пальца

Стандартная мышь со встроенным сканером отпечатка пальца

Биометрическая система  защиты компьютерной информации Дакто

ОАО «Черниговский завод  радиоприборов»

Биологически активные точки  и папиллярные линии кожи

Отдельный блок

Биометрическая система  контроля IrisAccess 3000

LG Electronics, Inc

Рисунок радужной оболочки глаза

Интеграция со считывателем карт


 

Говоря о точности автоматической аутентификации, принято выделять два  типа ошибок Ошибки 1-го рода («ложная  тревога») связаны с запрещением  доступа законному пользователю. Ошибки 1-го рода («пропуск цели»)- предоставление доступа незаконному пользователю. Причина возникновения ошибок состоит  в том, что при измерениях биометрических характеристик существует определенный разброс значений. В биометрии  совершенно невероятно, чтобы образцы  и вновь полученные характеристики давали полное совпадение. Это справедливо  для всех биометрических характеристик, включая отпечатки пальцев, сканирование сетчатки глаза или опознание подписи. Например, пальцы руки не всегда могут быть помещены в одно и то же положение, под тем же самым углом или с тем же самым давлением. И так каждый раз при проверке.

Таким образом, биометрический процесс (под ним здесь понимается автоматизация оценки биометрических характеристик) констатирует уровень  надежности, который гарантирует  система в выявлении истинности проверяемого лица. Процесс не заявляет, что предъявленные характеристики являются точной копией образцов, а  говорит о том, что вероятность  того, что пользователь именно то лицо, за которое себя выдает, составляет величину X %. Всегда ожидается (предполагается), что автоматический процесс должен обеспечить вероятность правильного  распознавания равную пли очень  близкую к 100 %. Таким образом, намек  на то, что здесь могут быть элементы ошибки, заставляет некоторых думать, что биометрия не может играть существенной роли в организации  входного контроля. Анализ показывает, что хотя ни одна система аутентификации не обеспечивает 100 %-ной надежности и что биометрический процесс  не дает точного совпадения характеристик, все же он дает чрезвычайно высокий  уровень точности. Некоторые зарубежные охранные структуры к разработчикам (производителям) СКУД применяют априори  заданные требования, при выполнении которых последние могут рассчитывать на продажу своих систем.

Уровень надежности, дозволенный  для системы контроля доступа, может  быть совершенно различным, однако уровень  ложных отказов истинным пользователям  не вызывает какого-либо беспокойства, в то время как уровень фальшивых  доступов фактически должен быть доведен  до нуля

 

Таблица 2. Технические характеристики некоторых биометрических систем

Модель

Принцип действия

Вероятность

Вероятность

Время

   

ложного задержания,

ложного допуска, %

идентификации, с

Eye Dentify

Параметры глаза

0,001

0,4

1,5-4

Iriscan

Параметры зрачка

0,00078

0,00068

2

Identix

Отпечаток пальца

0,0001

1,0

0,5

Startek BioMet

Отпечаток пальца

0,0001

1,0

1

Partners Recognition

Геометрия руки

0,1

0,1

1

Systems

Геометрия руки

0,1

0,1

1

«Кордон»

Отпечаток пальца

0,0001

1,0

1

DS-100

Отпечаток пальца

0,001

-

1-3

TouchSafe Personal(8)

Отпечаток пальца

2

0,001

1

Eyedentify ICAM 2001

(Eyedentify)

Параметры сетчатки глаза

0,4

0,0001

1,5-4

Iriscan (Iriscan)

Параметры радужной оболочки глаза

 

0,00078

2

FingerScan (Identix)

Отпечаток пальца

1,0

0,0001

0,5

TouchSafe (Identix)

Отпечаток пальца

2,0

0,001

1

TouchNet (Identix)

Отпечаток пальца

1,0

0,001

3

Startek

Отпечаток пальца

1,0

0,0001

1

1D3D-R NDKEY

(Recognition Systems)

Геометрия руки

0,1

0,1

1

U.areU.

(Digital Persona)

Отпечаток пальца

3,0

0,01

1

Fill (Sony, I/O

Software)

Отпечаток пальца

0,1

1,0

0,3

BioMause (ABC)

Отпечаток пальца

-

0,2

1

Кордон (Россия)

Отпечаток пальца

1,0

0,0001

1

DS-100 (Россия)

Отпечаток пальца

-

0,001

1... 3

BioMet

Геометрия руки

0,1

0,1

1

Veriprint 2100

Отпечаток пальца

0,001

0,01

1

(Biometric ID)

       

 

Поскольку уровень надежности при сравнении может в конечном итоге регулироваться с тем, чтобы  удовлетворить запросы конкретного  потребителя, чрезвычайно важно  этому пользователю реально представлять себе, чего данная система способна достигнуть. Наибольшую степень озабоченности  вносит то, что фирмы-производители  часто задают степени точности: скажем, 0,01% (т. е. 1 ошибка на 10 000 случаев аутентификации).

Можно получить статистические доказательства, позволяющие компьютеру сделать соответствующие расчеты, подтверждающие приведенные цифры, однако большинство пользователей  не совсем доверяют этим результатам. Тем не менее реальная картина  не столь мрачна, как кажется на первый взгляд. Большинство биометрических методов чрезвычайно точны. Так, результаты работы в г. Ньюхема в 1998 г. комплексной системы видеонаблюдения, дающей возможность идентификации  преступников, впечатляют: уровень  нападения на граждан снизился на 21%, нанесение ущерба имуществу граждан  сократилось на 26 %, а уровень краж имел беспрецедентное снижение на целых 39 %.

Заметное оживление на рынке биометрических систем произошло  после появления довольно мощных и в то же время недорогих 16-битовых  микропроцессоров и создания эффективных  алгоритмов обработки биометрической информации В настоящее время  биометрические терминалы разрабатываются  и предлагаются к продаже в  основном фирмами США, небольшим  количеством фирм в Англии, России, Украины, есть информация о работах  в этом направлении в Японии и  во Франции.

 

2. ОСОБЕННОСТИ  РЕАЛИЗАЦИИ СТАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ  БИОМЕТРИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ

2.1 Идентификация  по рисунку папиллярных линий

Применение данной технологии получило широкое распространение  в системах автоматической идентификации  по отпечатку пальца (AFIS).

Весь процесс идентификации  занимает не более нескольких секунд и не требует усилий от тех, кто  использует данную систему доступа. В настоящее время уже производятся подобные системы размером меньше колоды карт. Определенным недостатком, сдерживающим развитие данного метода, является предубеждение части людей, которые  не желают оставлять информацию о  своих отпечатках пальцев. При этом контраргументом разработчиков  аппаратуры является заверение в  том, что информация о папиллярном  узоре пальца не хранится - хранится лишь короткий идентификационный код, построенный на базе характерных  особенностей отпечатка вашего пальца. По данному коду нельзя воссоздать узор и сравнить его с отпечатками  пальцев, оставленными, допустим, на месте  преступления. Преимущества доступа  по отпечатку пальца - простота использования, удобство и надежность. Хотя процент  ложных отказов при идентификации  составляет около 3 %, ошибка ложного  доступа - меньше 0,00001 % (1 на 1 000 000).

Информация о работе Биометрические системы