Биометрическая идентификация: за и против

Мы продолжаем исследования новых источников данных для анализа поведения пользователей: фитнесс-трекеры, аппаратура ЭКГ и ЭЭГ.

Одной из ключевых тенденций развития современной системы образования является его дистанционный формат. Технологическая и содержательная новизна такого формата при внедрении на практике провоцирует возникновение ряда проблем. Одной из них является обеспечение наблюдения за контрольными мероприятиями (экзаменами), то есть, по сути, контроль качества образования. Первоочередной необходимостью в процессе принятия экзамена является подтверждение личности экзаменующегося. Поскольку у преподавателя часто нет возможности запомнить студентов в лицо, возникает необходимость подтверждения личности сдающего экзамен, а также нормативное обеспечение процесса.

На данном этапе развития эту задачу довольно успешно решают системы прокторинга. В общих чертах их можно охарактеризовать как технологию, основанную на осуществлении контроля за знаниями учащихся специально обученными лицами (прокторами), зачастую не являющимся штатными сотрудниками учебного заведения. Однако данный метод контроля имеет свои ограничения, и прежде всего — низкую пропускную способность. Кроме того, сохраняет свою актуальность вопрос о защите персональных данных пользователя.

Решением данных проблем видится развитие автоматизации идентификации личности при проведении контрольных мероприятий. В качестве идентификатора в данный момент используются не только контрольная пара логин-пароль, но и биометрические характеристики человека. Методы биометрической идентификации представляются эффективными, поскольку минимизируют возможность осуществления обмана или подлога со стороны обучаемого, а также работают на контроль нормативности поведения на экзамене.

Проанализируем прикладные ресурсы биометрии как метода идентификации человека, основанного на его физиологических или поведенческих особенностях. [1]

Биометрических характеристик человека достаточно много, как, соответственно, и методов идентификации. И у каждого метода есть свои преимущества и ограничения.

Существующие в настоящее время технологии биометрической идентификации делятся на два типа: статические и динамические. Статические технологии основаны на уникальных физиологических характеристиках человека: отпечаток пальца, форма ладони, расположение вен на лицевой стороне ладони, сетчатка глаза, радужная оболочка глаза, форма и термограмма лица, ДНК. В основе динамических методов биометрической идентификации лежит поведенческая или закономерно изменяющаяся физиологическая характеристика человека. К таким характеристикам относятся: особенности рукописного и клавиатурного почерка, голоса, характеристики ЭЭГ, ЭКГ и движений глаз.

При всем многообразии биометрических методов на практике в системах прокторинга в основном используются два: распознавание по клавиатурному почерку и по изображению лица (двухмерному или трехмерному — 2D- или 3D-изображению).

Однако некоторые другие методы биометрической идентификации обладают потенциалом для применения в системах прокторинга.

Для идентификации по любому параметру необходимо выполнение следующих условий:

— Универсальность параметра — каждый человек должен обладать измеряемой характеристикой (исключая уникальные единичные случаи).

— Уникальность параметра — характеристика должна обладать достаточными различиями между индивидуумами.

— Постоянство параметра — неизменность биометрической характеристики во времени, например в процессе старения.

Процесс биометрической идентификации основан на сопоставлении данных идентифицируемого объекта и биометрического эталона. Такое сопоставление невозможно без предварительной записи и сохранения биометрической информации. Основными инструментами автоматизированного биометрического метода являются сканер для измерения биометрической характеристики и алгоритм, позволяющий сравнить ее с предварительно зарегистрированной той же характеристикой (так называемым биометрическим эталоном).

Большинство методов биометрической идентификации сталкивается с одними и теми же типами проблем:

— подбор математического алгоритма обработки информации, обеспечивающий максимальную точность;

— создание аппаратуры максимально удобной и максимально же эффективной;

— преодоление помех или искажений возникающих в процессе регистрации показателей.

Поскольку данные проблемы характерны для всех биометрических методов идентификации и различаются лишь степенью успешности решения, более подробно остановимся на специфических особенностях биометрических технологий.

Идентификация по отпечаткам пальцев.

Основным объектом исследования дактилоскопии являются плоскостные отображения гребешковой кожи человека — отпечатки папиллярных узоров. Строение их обычно изучалось на отпечатках ладонных поверхностей кистей рук, полученных с помощью черного красителя на белой бумаге. В данный момент разработаны и действуют специальные сканеры, позволяющие идентифицировать человека без применения краски и гораздо быстрее.

По сравнению с другими распространёнными биометрическими системами, биометрия по отпечаткам пальцев имеет ряд преимуществ:

— удобство для пользователя;

— простота применения и разработанность алгоритмов;

— надежность метода;

— доступность (в том числе ценовая) и скорость применения.

Одним из недостатков применения данного метода является стереотип, предполагающий, что сканирование отпечатков пальцев связано, прежде всего, с работой правоохранительных структур по поиску преступников. Однако технологии информационной безопасности существенно отличаются от методов криминалистической дактилоскопии. Восстановить отпечаток из электронного шаблона невозможно.

Строение папиллярных узоров строго индивидуально, они не повторяются у разных людей, и даже сиамские близнецы имеют различающиеся папиллярные узоры.

Исследователями применения идентификации по отпечатку пальца отмечается сложности, характерные для данного метода:

— изменение отпечатков пальцев при мелких травмах и болезнях, что требует более гибкой системы автоматизированной идентификации

— сложность некоторых сканеров — на успешность идентификации влияет влажность пальцев, чистота и другие физические характеристики, не связанные непосредственно с отпечатком.

— идентификация по отпечатку пальца статическая — невозможно длительное непрерывное подтверждение личности. Данный метод используется в системах получения разового личного допуска.

Стоит отметить, что данный метод не подходит для системы прокторинга по причине легкости подлога — студент может пройти идентификацию, но контрольные мероприятия сможет выполнять другой человек.

Идентификация по строению лица

Распознавание лиц делится на 2D и 3D-методы, отличающиеся построением системы контрольных точек на изображении лица с возможностью пространственного экстраполирования и создания объемной модели лица или без него (2D).[2]

В данный момент вышеперечисленные методы испытывают проблемы с распознаванием лиц в условиях плохого освещения [3], присутствия на лице предметов (головных уборов, очков, усов, бороды и др.). Частично эту проблему предлагается решать с помощью камер, работающих в инфракрасном диапазоне.

Данное направление идентификации развивается наиболее бурно и вызывает наибольший интерес у разработчиков мобильных приложений и устройств и уже используется в системах прокторинга. Данный эффект вызван простотой и распространенностью требуемого оборудования (видеокамер), а также естественностью распознавания человека по лицу.

Преимуществами данного метода являются:

— доступность и цена оборудования;

— бесконтактность;

— понятность процедуры для студента;

— применение аппаратуры для контроля поведения студента во время экзамена;

— невозможность подлога при постоянной или периодической проверке личности студента.

Проблемными точками данного метода являются:

— разнообразие и различное качество изображения web-камер, что усложняет разработку алгоритмов распознавания;

— особенности освещения и наличия посторонних объектов или волосяного покрова на лице.

Этот метод имеет наибольший потенциал использования в системах прокторинга прежде всего из-за двойного назначения камеры — идентификации и контроля поведения студента.

Идентификация по тепловой карте человека

Методу идентификации человека по тепловой карте в литературе уделяется довольно мало внимания, однако этот способ также содержит в себе перспективы использования. Главным его достоинством и особенностью является использование камеры, работающей в инфракрасном диапазоне, что позволяет регистрировать параметры в том числе и в темноте. D.A. Socolinsky в своей работе подробно описывает и проблемы, и достоинства метода, но рекомендует, прежде всего, использовать данный метод в мультимодальной системе идентификации, например, вместе с системой распознавания лиц в видимом спектре [4]. В своих работах Diego A. Socolinsky представляет преимущества комбинации метода распознавания лиц с инфракрасной регистрацией. Прежде всего, подобная система позволяет преодолевать искажения изображения при некачественном освещении и большом количестве теней и бликов на изображении, которые могут препятствовать распознаванию.

Идентификация по радужной оболочке глаза

В качестве биометрического признака в системах идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ) выступает ее текстура. Для каждого человека текстура радужной оболочки глаза является уникальной (левый и правый глаз также имеют различную текстуру), поэтому она является надежным биометрическим признаком (коэффициент ошибочной идентификации 1:1 200 000) [5].

Одной из проблем идентификации по РОГ является актуальная на данный момент неспособность большинства систем безошибочно распознать образ радужки. Этому могут мешать ресницы, веки, блики, угол поворота глаза и другие моменты [6], [7].

Преимуществами данного метода являются:

— доступность и цена оборудования;

— бесконтактность;

— использование для идентификации видеокамеры с высоким качеством изображения;

— понятность процедуры или возможность ее маскировки под идентификацию по строению лица;

— сложность взлома системы и подлога;

— применение аппаратуры для контроля поведения студента во время экзамена;

— невозможность подлога при постоянной или периодической проверке личности студента;

— высокая точность идентификации.

К недостаткам данного метода в области прокторинга можно отнести необходимость в хорошей видеокамере, необходимость приближения лица к камере на определенное расстояние для идентификации и требовательность к качеству освещения.

Идентификация по почерку

Почерк занимает особое место среди других модальностей идентификации, прежде всего, потому, что долгое время почерк был объектом пристального изучения и экспертиз. Как правило, рукописная подпись, используется при аутентификации в административных и финансовых учреждениях. Подпись является результатом сложного процесса, который зависит от психофизического состояния подписывающего и внешних условий (параметры писчего прибора, опоры, шума и отвлекающих моментов). [8]

Существует два метода автоматического распознавания почерка:

— Статический (оффлайн) анализирует графические характеристики подписи как результата. Фиксируются характерные признаки написания отдельных букв и элементов. Подпись распознается как графическое изображение.

— Динамический (онлайн) использует устройство регистрации, которое генерирует сигнал в процессе написания. В данном случае подпись представляет собой комбинацию пространственно-временных характеристик процесса начертания.

В качестве регистрирующего оборудования используются сенсорные экраны или электронные ручки, иногда перчатки виртуальной реальности.

Подписи распознаются по параметрам изображения (соотношение точек, контуров, ориентация фрагментов, уровень серого в тонировке пикселей) или по характеристикам движения пера (положение ручки, сила, направление движения). [9]

Преимуществом данного метода для системы прокторинга может быть возможность контроля написания студентом текстов, а также снижение нагрузки на проктора (не будет необходимости проверять деятельность студента).

Однако, подобная система может потребовать дополнительных затрат и разработок, ради довольно спорного преимущества, решаемого другими методами.

Идентификация по клавиатурному почерку

Принцип идентификации личности по клавиатурному почерку заключается в возможности проведения анализа временных характеристик нажатий клавиш при вводе парольной фразы. При многократном вводе одной и той же фразы подготовленный пользователь обычно осуществляет большую часть манипуляций с клавиатурой на бессознательном уровне, что и порождает эффект клавиатурного почерка, то есть пользователь формирует автоматический стереотип действий при вводе пароля. Контролируемыми параметрами клавиатурного ввода является время нажатия каждой клавиши из пароля, а также временные интервалы между нажатием соседних клавиш.

Е.Ю. Костюченко, и Р.В. Мещеряков в своей работе представляют результаты исследования, в котором установлено, что точность распознавания по клавиатурному почерку составляет более 97%.[10]

Масштабное исследование данного направления распознавания, проведенное Национальным бюро стандартов Соединенных Штатов Америки позволило сделать предельные оценки: вероятность правильного распознавания пользователей с установившимися навыками работы с клавиатурой составила 98%, что вполне достаточно для того, чтобы говорить об успешной практической применимости подобных систем.[11]

Преимуществом идентификации пользователя по клавиатурному почерку является его совмещение с методом парольной фразы, то есть взломщику придется знать и парольную фразу, и подделывать характеристики клавиатурного почерка.

Недостатком метода является неустойчивость параметров почерка в разных физиологических состояниях, сходство параметров почерка неопытных пользователей (вводящих пароль медленно и одним-двумя пальцами). Что вызывает необходимость ограничивать применение метода областью аутентификации пользователей, поскольку различия эталонов в большой базе данных будут значимо коррелировать.

Существуют работы, предполагающие определение типа личности по характеристикам ввода фраз. Однако, данные технологии более общие и менее точные, и, предположительно, менее устойчивы к внешним воздействиям [12].

Стоит отметить, что данный метод идентификации уже применяется в действующих системах прокторинга. Преимуществам данного метода является отсутствие необходимости в дополнительной аппаратуре, простота для пользователя и возможность маскировки процесса идентификации под ввод пароля.

Идентификация по голосу

В данный момент существуют два типа систем, идентифицирующих говорящего по голосу: системы, анализирующие произнесение кодовой фразы или фонемы, и системы, анализирующие свободную речь.

В данный момент анализ речи используется в компьютерах и мобильных устройствах для аутентификации пользователя. Чаще всего, в комбинации с какой-либо другой модальностью — изображениями лица [13], зубов [14] и др. Положительной стороной метода является отсутствие необходимости в специализированном оборудовании, поскольку микрофон сейчас есть практически в любом компьютере, мобильном устройстве или камере.

Основной проблемой голосовой идентификации была и остается техническая уязвимость системы регистрации для помех и шумов как из внешней среды, так и вызванных особенностями строения микрофона. Вызванное этим фактом снижение точности распознавания не позволяет использовать данный метод без страховки системы идентификации в другой биометрической модальности.

Данный метод имеет потенциал применения в системе прокторинга при решении технических проблем, сязанных с шумами и алгоритмами распознавания голоса.

Идентификация по электрокардиограмме

За последние несколько лет можно было наблюдать ряд публикаций, в которых предлагается использование ЭКГ в качестве биометрического измерения. Устойчивость структуры ЭКГ-сигнала создает возможность использования ЭКГ в мультимодальных биометрических системах идентификации субъектов, а в некоторых случаях и в качестве одномодальной системы.

Существуют несколько подходов к анализу ЭКГ-графика:

— анализ уникальных проявлений

— анализ различий P, QRS и Т-комплексов, их временных характеристик.

— анализ векторной структуры кардиограммы

— анализ биодинамической подписи (BDS)

Основными проблемами ЭКГ-идентификации являются относительно высокая частота ошибок (от 5% и более) и уязвимость идентификации к физиологическим изменениям, происходящим в организме человека со временем (суточные ритмы, последствия болезней, нагрузки, изменяющие некоторые параметры сердцебиения).

Преимущества метода: систему невозможно обмануть с помощью артефактов, ЭКГ сигнал почти невозможно имитировать, персональная уникальность ЭКГ не зависит от внешних обстоятельств, фактор тренировки исключен. [15]

Т.W. Shen, W.J.Tompkins и Y.H. Hu провели исследование возможности технико-экономического использования ЭКГ как новой биометрического метода идентификации человека [16]. В результате их исследования было доказано, что использование ЭКГ с одним отведением достаточно для идентификации конкретной личности из некоторой группы кандидатов. В отличие от идентификации по отпечаткам пальцев, ЭКГ — не двухмерный, а одномерный метод, что предъявляет повышенные требования к используемым алгоритмам.

Shih-Chin Fang и Hsiao-Lung Chan [17] сравнили точность идентификации по ЭКГ с регистрацией одного и трех отведений. Идентификация личности производилась путем измерения схожих и отличительных признаков при регистрации сигнала. Результаты показали, что при группе испытуемых в 100 человек идентификация с одним отведением точна на 93%, в то время, как идентификация с тремя отведениями точна на 99%.

Несмотря на значительные усилия, направленные на развитие ЭКГ как биометрической модальности, остаются несколько важных вопросов. К ним относятся факторы, связанные с вариабельностью сердечного ритма, изменениями с течением времени, и особенностями жизни индивидуума. [18]

На данный момент этот вид идентификации видится одним из перспективных, поскольку обладает рядом преимуществ:

— производится анализ динамического параметра, что дает возможность непрерывного контроля и аутентификации;

— в перспективе — компактность и удобство устройств, фактически требуется один небольшой датчик-браслет;

— возможность комбинировать с системой контроля состояния организма;

— невозможность взлома системы;

— возможность контроля психофизиологического состояния человека, что дает возможность учитывать специфическую реакцию человека при ненормативном поведении.

Идентификация по электроэнцефалограмме

Вопрос об уникальности ЭЭГ людей исследовался нейрофизиологами и психиатрами с 1960-х годов. Однако вопрос о практическом применении ЭЭГ в области идентификации встал относительно недавно — с начала 2000х годов. Основными проблемами для данного метода стала сложность выделения отличительных характеристик ЭЭГ-сигнала, сложность процедуры и требуемого оборудования, необходимость привлечения специалиста для проведения процедуры, а так же невысокая точность идентификации (в сравнении с другими методами).

В 2014 году группа авторов (Marcos Del Pozo-Banos, Jesús B. Alonso, Jaime R. Ticay-Rivas, Carlos M. Travieso) [19] представила обзорное исследование метода идентификации по ЭЭГ. Его результаты показывают, что ЭЭГ и специфика получаемого с ее помощью сигнала альфа-ритма, содержат уникальную информацию, которая может быть использована для классификации. В целом, как отмечается, проблема идентификации субъекта с использованием ЭКГ глубже и сложнее, чем ожидалось первоначально, и как следствие, вызывает необходимость тщательного учета всех переменных (времени, частоты, диапазона, алгоритмов и т.д.). На данный момент встают проблемы ухудшения распознавания с прошествием времени, из-за плохого контакта или электромагнитных шумов, искажающих запись.

Идентификация по ЭЭГ представляется перспективной в плане контроля когнитивной деятельности студента, открывающего новые возможности в образовании. Однако в данный момент применение метода сталкивается с двумя основными проблемами: несовершенством математического аппарата и специфичностью и сложностью оборудования, требующего особых условий регистрации. Можно предположить, что дальнейшие исследования в данной области принесут множество открытий не только в развитие биометрической идентификации, но и в области создания интерфейса «мозг-компьютер».

В данный момент применение данного метода в системах прокторинга нецелесообразно, но интересно в качестве экспериментальных исследований.

Идентификация по сообенностям движения глаз

Еще одним способом идентификации личности стало отслеживание движений глаз пользователей. Для применения метода необходим eye-tracker, прибор, дистанционно регистрирующий положение зрачка и направление взгляда относительно прибора.

В экспериментальном исследовании Nguyen Viet Cuong ; Vu Dinh ; Lam Si Tung Ho достигли точности идентификации 93,56%. [20]

Преимуществом данного метода является возможность отслеживать направление взгляда студента, модель изучения материала, для последующего совершенствования. Однако, в плане идентификации данный метод нецелесообразен к применению в системе прокторинга, поскольку потребует дополнительного точного и дорогостоящего оборудования. Системы, использующие обычные камеры, на данный момент чрезвычайно неточны и подвержены искажениям изображения.

Путем изучения работ разных авторов, посвященных большинству применяемых методов идентификации были выделены следующие неспецифические для всех методов проблемы:

— создание и отработка математического и программного аппарата для создания биометрического шаблона позволяющего с высокой вероятностью распознавать пользователя

— создание оборудования отвечающего требованиям экономичности, удобства и простоты применения и обеспечивающего высокую точность идентификации. Данные требования часто находятся в конфликте — чем проще оборудование или процедура, тем выше вероятность ошибки системы.

— поиск новых отличительных характеристик в регистрируемом параметре

— создание алгоритмов, позволяющих исключить артефакты и искажения при регистрации.

Данные проблемы менее актуальны для статических методов идентификации, поскольку их особенностью является неизменяемость измеряемого параметра во времени или наличие крайне незначительных изменений. Из-за этой особенности статические биометрические методы более точны в сравнении с динамическими, но и проще поддаются взлому, поскольку подделать статический параметр человека гораздо проще. Статические методы идентификации менее требовательны к математическому аппарату регистрации, поскольку не требуется преобразовывать, к примеру, волновые функции, и выделять в них специфические особенности, необходимые для идентификации. Регистрируемый параметр в данных методах в большей степени подробно изучен. В то же время, статические методы более требовательны к оборудованию. К примеру, для их применения необходимы камеры с высококачественной оптикой.

Динамические методы идентификации в настоящее время переживают рост количества посвященных им исследований, что позволяет сделать предположение, что в ближайшем будущем их недостатки будут преодолены. Проблемами динамических методов прежде всего определяются изменяемостью параметра во времени:

— выделение особенностей самих динамических характеристик или их математического преобразования;

— преодоление специфических изменений параметра, зависящих от физиологического состояния человека (стресс, болезнь, физические нагрузки и др.);

— преодоление большого числа артефактов и искажений регистрации измеряемого параметра;

— некоторые методы динамической биометрической идентификации малоудобны и требуют специфических условий применения или оборудования;

— недостаточная точность идентификации.

Наибольшую точность (более 99% правильных распознаваний) демонстрируют методы идентификации по папиллярным узорам и узорам ретинальных кровеносных сосудов, которые нецелесообразно применять в системе прокторинга. В большинстве исследований показывается несовершенство практически любой другой унимодальной методики. Авторы таких исследований предлагают использовать мультимодальные методы идентификации, что позволит компенсировать недостатки отдельных методов и усложнить взлом систем.

Стоит отметить, что при применении системы аутентификации пользователя (подтверждение конкретной личности), а не идентификации (поиска совпадений в базе данных) точность всех методов значительно возрастает. Таким образом, перед системой ставится задача определить вероятность несоответствия конкретного человека его биометрическому эталону.

Данный подход, а также мультимодальность системы, позволяют с чрезвычайно высокой точностью подтверждать личность студента без ущерба для его кошелька и комфорта, при этом обладая разными возможностями для взаимодействия и контроля деятельности на экзамене.

Теоретический анализ и мониторинг актуальной педагогической практики привел нас к выводам о перспективности мультимодальной системы при идентификации личности в условиях дистанционного образования. Наиболее перспективными для использования в широкой образовательной практике нам представляются следующие методы: идентификация по строению лица, клавиатурному почерку, по ЭКГ, а также по особенностям радужной оболочки глаза и голоса. Такая комбинация позволит идентифицировать пользователя с очень высокой вероятностью, отслеживать его психоэмоциональное состояние и не потребует использования специфического дорогостоящего оборудования.



Для корректной работы сайта мы собираем cookies. Если вы не согласны с тем, чтобы мы использовали данный тип файлов, то вы должны установить соответствующие настройки вашего браузера или покинуть сайт.

Я не против
^