Обеспечение информационной безопасности объекта информатизации при использовании аппаратных средств



страница7/12
Дата14.02.2020
Размер0.68 Mb.
Название файлакурс.docx
ТипКурсовая
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
1.3.2.7 Мульти спектральные сканеры

Считыватели отпечатков пальцев на основе мультиспектральной технологии способны получать информацию не только о поверхностном, но и о подповерхностном слое кожи. Сенсоры MSI (Multispectral Imaging) обеспечивают получение ряда снимков пальца при различных условиях освещения, включающих в себя разные длины волн, положение источника света, условия поляризации. Различные длины волны видимого света взаимодействуют с кожей по-разному, позволяя значительно увеличить объем данных. В итоге полученные снимки содержат информацию не только о поверхностных, но и о внутренних (подповерхностных) особенностях кожи.

Гребни папиллярных линий отпечатка, которые мы видим на поверхности кожи, имеют скрытую основу, в виде сосудов и других подкожных структур. Фактически видимые папиллярные линии на кончиках наших пальцев – это просто "эхо" фундаментального "внутреннего отпечатка пальца".

В отличие от поверхностных особенностей отпечатка пальца, которые могут быть изменены влажностью, грязью или частично стерты, "внутренний отпечаток пальца" более стабилен и неизменен. Объединение этих двух характеристик обеспечивает новому методу высокую надежность и стойкость к подделкам. 

1.3.2.8 Чувствительные к давлению сканеры

В этих устройствах используются сенсоры, состоящие из матрицы пьезоэлементов. При приложении пальца к сканирующей поверхности гребни папиллярного узора оказывают давление на некоторое подмножество элементов поверхности, соответственно впадины никакого давления не производят. Матрица полученных из пьезоэлементов напряжений преобразуется в изображение поверхности пальца. Чувствительные к давлению сканеры практически не используются в реальных коммерческих продуктах.

1.3.3 Идентификация по рисунку вен

Венозный рисунок, уникален для каждого человека, в том числе и для близнецов. Так как вены находятся под кожей, их практически невозможно подделать, что позволяет проводить высоконадежную аутентификацию со значением коэффициента ложного пропуска (англ. False Acceptance Rate) – вероятность ложной идентификации пользователя, отсутствующего в базе данных до 0,00008%. 

Идентификация по рисунку (Vein Recognition - по английски)   вен пальца или ладони основана на получении шаблона при фотографировании внешней или внутренней стороны руки или пальца инфракрасной камерой. Для сканирования пальца или руки используется инфракрасная камера. Рисунок вен становится виден благодаря тому, что гемоглобин (красящее вещество крови) поглощает ИК-излучение и вены становятся видны в камере. Программное обеспечение на основе полученных данных создает цифровую свертку.

Распознавание вен или сосудов, как правило, выполняется на ладони или пальце пользователя. 

Высокий уровень безопасности и бесконтактное распознавание делают распознавание вен хорошо подходящим для многих применений, требующих очень высокой безопасности.

Что ограничивает области применения, так это размер и стоимость сканеров. Сканеры просто слишком громоздки, чтобы быть встроенными в большинство мобильных устройств, но отлично подойдут для использования в системах контроля доступа. И даже высказывается мнение, что со временем, именно сканеры венозного рисунка, заменят считыватели отпечатка пальца.

Также, идентификация, включающая сопоставление шаблонов 1:N, может занимать значительное время, особенно если база данных содержит большое количество биометрических шаблонов. Это связано с высокими требованиями к обработке шаблонов, так как узоры вен очень сложны.
Одним из решающих преимуществ идентификации по венозному рисунку является трудность несанкционированного получения шаблона.
Достоверность распознавания сравнима с идентификацией по радужной оболочке глаза, хотя оборудование гораздо дешевле. Сейчас активно исследуется и внедряется в СКУД.

1.3.4 Идентификация по лицу

При распознавании лиц (face recognition - по английски) используются различные черты лица, которые вместе использоваться для построения уникального цифрового шаблона. Примерами особенностей лица, которые можно использовать для идентификации, являются форма носа или расстояние между глазами. В общей сложности более используются 80 различных черт.

В распознавании лиц используются различные алгоритмы и технологии для анализа. (Можно дополнить)

1.3.5 Идентификации по сетчатке глаза

Первыми биометрическими системами сканирования глаз (Retinal scan - по английски) были именно сканеры сетчатки глаза, появились еще в 1985 году. Сетчатка остается неизменной от рождения до смерти, только некоторые хронические заболевания могут ее изменить.

Сканирование сетчатки вместо этого выполняется с помощью инфракрасного света, который, который обнаруживает паттерн капилляров, и использует его для идентификации.

Хотя сканирование сетчатки обеспечивает высокую степень безопасности, технология имеет много недостатков, которые привели к ограниченному коммерческому использованию:



  • Низкая скорость процесса идентификации

  • Высокая стоимость

Сканирование сетчатки глаза использовалось для идентификации (1:N) в условиях высоких требований к безопасности такими организациями, как ФБР, НАСА и ЦРУ.

1.3.6 Идентификация по радужной оболочке

Процесс идентификации по радужной оболочке (Iris Recognition - по английски) начинается с получения детального изображения глаза человека. Изображение для дальнейшего анализа стараются сделать в высоком качестве, но это не обязательно. Радужная оболочка настолько уникальный параметр, что даже нечеткий снимок даст достоверный результат. Для этой цели используют монохромную CCD камеру с неяркой подсветкой, которая чувствительна к инфракрасному излучению. Обычно делают серию из нескольких фотографий из-за того, что зрачок чувствителен к свету и постоянно меняет свой размер.

Подсветка ненавязчива, а серия снимков делается буквально за несколько секунд. Затем из полученных фотографий выбирают одну или несколько и приступают к сегментации.

1.3.7 Аутентификация по сердечному ритму

Идентификация по сердечному ритму — одна из самых важных биометрических технологий на сегодняшний день. Сердцебиение является такой же уникальной человеческой характеристикой, как отпечатки пальцев, сетчатка глаза или венозный рисунок. Среди преимуществ биометрической идентификации по сердечному ритму: высокая точность, высокая сложность подделки и получения эталона, анализ физического состояния реципиента. 

Еще недавно аутентификация по сердечному ритму была лишь в списке перспективных решений для биометрической идентификации, уже сегодня мы имеем готовые для коммерческой эксплуатации решения. Сердечный ритм человека характеризуется множеством измеримых параметров — частота, ритмичность, наполнение, напряжение, амплитуда колебаний, скорость пульса. 

Компания Numi предлагает уникальный браслет в виде часов для высоконадежной аутентификации.

Устройство может связываться с любыми устройствами поддерживающими технологии передачи данных NFC и Bluetooth.

Принцип работы прост — браслет снабжен двумя электродами, один из которых находится на тыльной стороне браслета, а другой — на внешней стороне. Когда пользователь электрода замыкает цепь, прибор начинает измерять сердечный ритм. Браслет имеет широкие возможности интеграции и может использоваться в информационных системах, системах контроля доступа и промышленных системах контроля.

Среди преимуществ аутентификации по сердечному ритму:


  • Невозможность использовать в отсутствии реципиента
    То есть, если вы потеряете или забудете браслет, никто не сможет его использовать кроме вас.

  • Невозможность использовать после смерти

Несмотря на все преимущества браслетов для измерения сердечного ритма, один недостаток у них все таки есть. Если обратится к исследованиям в некоторых случаях точность браслетов для измерения сердечного ритма может быть недостаточной.

Для целей идентификации контроль физического состояния реципиента вторичен, но существует множество применений помимо идентификации, востребован контроль биологического состояния. 

1.3.8 Идентификация по ДНК

Анализ ДНК (DNA Biometrics - по английски) становится все более распространенной технологией биометрической идентификации и все чаще используется в криминалистике и здравоохранении.

В отличии от вышеописанным технологий идентификации, идентификация по ДНК может не просто уменьшить затраты, или сделать нашу жизнь проще и безопаснее. 

Преимущества идентификации по ДНК:



  • ДНК является единственной биометрической технологией, которая позволяет установить родственников по не идентифицированному образцу ДНК.

  • Как и отпечатки пальцев, ДНК является одной из немногих биометрических характеристик человека, которые преступники оставляют, на месте преступления.

  • Тестирование ДНК является относительно зрелой, и динамично развивающейся технологией, которая широко используется и знакома общественности.

  • Устройства быстрой идентификации по ДНК, делают возможной проведение секвенирования всего за 90 минут

  • Возможно легко хранить большое количество результатов анализа ДНК в базах данных, это позволяет накапливать данные и быстро производить поиск автоматизированными средствами.




Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12


База данных защищена авторским правом ©genew.ru 2020
обратиться к администрации

    Главная страница
Контрольная работа
Курсовая работа
Лабораторная работа
Рабочая программа
Методические указания
Практическая работа
Методические рекомендации
Теоретические основы
Пояснительная записка
Общая характеристика
Учебное пособие
История развития
Общие сведения
Физическая культура
Теоретические аспекты
Практическое задание
Федеральное государственное
Направление подготовки
Теоретическая часть
Техническое задание
Самостоятельная работа
Образовательная программа
Общие положения
Методическая разработка
Дипломная работа
государственное бюджетное
квалификационная работа
Технологическая карта
Выпускная квалификационная
Техническое обслуживание
учебная программа
Решение задач
Исследовательская работа
История возникновения
Методическое пособие
Краткая характеристика
Рабочая учебная
Общие требования
Общая часть
История создания
Основная часть
Метрология стандартизация
Рабочая тетрадь
Современное состояние
Название дисциплины
Техническая эксплуатация
Информационная безопасность
Организация работы
Математическое моделирование
Внеклассное мероприятие
Экономическая теория