Криптотрейдинг: прибыльная торговля криптовалютой.
Май 31, 2019
27 Views
Комментарии к записи Биометрические методы — повышение стандартов безопасности на высокопроизводительном предприятии отключены

Биометрические методы — повышение стандартов безопасности на высокопроизводительном предприятии

Written by
Биткоин: краткое руководство

ВВЕДЕНИЕ:

В современной цифровой экономике, где многие важные действия выполняются с помощью компьютера, потребность в надежной, простой, гибкой и безопасной системе является большой проблемой и проблемой для организации. Изо дня в день растут нарушения безопасности и мошенничества с транзакциями, потребность в безопасной идентификации и технологии персональной проверки становится все более серьезной проблемой для организации. Измеряя что-то уникальное для человека и используя его для идентификации, организация может значительно улучшить свои меры безопасности. В компаниях стремительно растет понимание безопасности в том, как они хотят защитить информацию, которая является самым большим активом компании. Организация хочет защитить эту информацию от внутренних или внешних угроз. Безопасность играет очень важную роль в организации, и для обеспечения безопасности компьютерной системы были разработаны различные биометрические методы. В настоящее время биометрические методы являются надежным методом распознавания личности человека на основе физиологических или поведенческих особенностей. Биометрические методы используют уникальные физические или поведенческие характеристики людей для аутентификации людей. Измеряемые функции: лицо, отпечатки пальцев, геометрия руки, радужная оболочка глаза, сетчатка, голос и т. Д. Биометрическая аутентификация все чаще используется в таких областях, как банковское дело, розничная торговля, оборона, производство, медицинская промышленность, фондовая биржа, государственный сектор, безопасность аэропорта, Интернет-безопасность и т. Д. Биометрические технологии обеспечивают надежные решения для идентификации и проверки личности. Биометрические методы являются попыткой обеспечить надежное решение многих сложных проблем безопасности. Биометрия фокусируется на анализе физических или поведенческих характеристик, которые определяют личность человека. Биометрия может использоваться для проверки личности человека на основе измерения и анализа уникальных физических и поведенческих данных. Действительно, биометрические методы все чаще рассматриваются как предпочтительный способ точного подтверждения личности человека.

История биометрии не нова, она прослеживает свое происхождение из прошлого. По словам португальского историка Жоао де Барроса, древний биометрический метод, который практиковался, был формой отпечатка пальца, использовавшейся в Китае в 14 веке. Китайские купцы затеняли руки и детские следы на бумаге чернилами, чтобы отличить детей друг от друга. Биометрия древнегреческого слова представляет собой комбинацию двух слов: био означает жизнь, метрическая означает. Это исследование методов явного распознавания людей на основе физических или поведенческих характеристик. Физиологическими признаками являются отпечаток пальца, геометрия лица, руки, распознавание ДНК и радужной оболочки. Поведенческие отношения связаны с поведением человека, таким как подпись, изучение нажатия клавиши, голоса и т. Д. Таким образом, биометрическая система, по сути, представляет собой систему распознавания образов, которая идентифицирует личность путем идентификации подлинности конкретной физиологической или поведенческой характеристики, которой обладает пользователь. Биометрические характеристики собираются с помощью устройства, называемого датчиком. Эти датчики используются для сбора данных, необходимых для проверки или идентификации, а также для преобразования данных в цифровой код. Качество устройства, выбранного для сбора данных, оказывает существенное влияние на результаты распознавания. Устройствами могут быть цифровые камеры для распознавания лиц, распознавания ушей и т. Д. Или телефон для распознавания голоса и т. Д. Биометрическая система работает в режиме проверки или идентификации. В режиме проверки система проверяет личность человека, сравнивая полученные биометрические данные с биометрическим шаблоном, хранящимся в базе данных, и в основном используется для положительного распознавания. В режиме идентификации система собирает биометрические данные данного человека и ищет биометрический шаблон всех пользователей в базе данных, пока не будет найдено совпадение.

РАЗЛИЧНЫЕ ВИДЫ БИОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

o Распознавание лиц

Биометрическая система может автоматически распознавать человека по лицу. Эта технология включает анализ определенных черт лица, таких как — расстояние между глазами, ширина носа, положение скул, линии челюсти, подбородка, уникальная форма, рисунок и т. Д. Эти системы включают измерение глаз, носа, рта и других черт лица для идентификации , Для повышения точности эти системы также могут измерять движения рта и губ. Распознавание лиц записывает характеристики лица на основе изображения или неподвижного изображения и переводит уникальные черты лица в набор чисел. Данные, собранные с лица, объединяются в одну единицу, которая однозначно идентифицирует каждого человека. Иногда черты лица анализируются как текущие изменения лица, когда он улыбается, плачет или реагирует на другую ситуацию и т. Д. Учитывается все лицо человека или другая часть лица учитывается для идентификации личности. Это очень сложная технология. Захват данных с использованием видео или тепловизора. Личность пользователя подтверждается, глядя на экран. Основное преимущество использования распознавания лиц в качестве биометрического аутентификатора состоит в том, что люди привыкли представлять лица для идентификации, и вместо удостоверения личности или удостоверения личности с фотографией этот метод будет полезен при идентификации личности. Когда человек подвергается изменениям в зависимости от возраста или лица подвергаются пластической операции, в этом случае алгоритм распознавания лица должен измерять относительное положение ушей, носа, глаз и других особенностей лица.

о геометрия руки:

Геометрия руки — это техника, которая записывает физические характеристики руки и пальцев пользователя. Анализирует концы пальцев ног, вилок или веток, выполненных гребнями. Эти системы измеряют и записывают длину, ширину, толщину и поверхность руки человека. Он используется в таких приложениях, как контроль доступа, время и посещаемость и т. Д. Он прост в использовании, относительно недорог и широко принят. Камера записывает трехмерное изображение руки. Шаблон подтверждения создается и сохраняется в базе данных и сравнивается с шаблоном во время проверки лица. Идентификация отпечатков пальцев. В настоящее время устройства считывания отпечатков пальцев встроены в карты памяти компьютера для использования с ноутбуками или ПК, а также в мобильные телефоны и персональные цифровые помощники. Он успешно внедрен в области контроля физического доступа.

o Распознавание глаз:

Этот метод включает сканирование сетчатки и радужной оболочки глаза. Технология сканирования сетчатки воспроизводит рисунок сетчатки капилляров, тонкого нерва в задней части глаза. Сканирование сетчатки измеряет паттерны более чем в 400 точках. Он анализирует радужную оболочку глаза, представляющую собой цветное кольцо ткани, окружающее зрачок глаза. Это очень зрелая технология с проверенным опытом во многих областях применения. Сканирование сетчатки регистрирует уникальную картину кровеносных сосудов, в которой сканирование радужной оболочки регистрирует радужную оболочку. Пользователь должен сосредоточиться на точке, и, находясь в этом положении, система использует луч света для захвата уникальных характеристик сетчатки. Это чрезвычайно безопасно и точно и используется в контролируемой среде. Однако это дорого, безопасно и требует идеального выравнивания, и обычно пользователь должен смотреть на устройство с соответствующей концентрацией. Распознавание радужки — один из самых надежных методов биометрической идентификации и верификации. Используется в аэропортах для путешественников. Сетевое сканирование Retina используется в военных и государственных организациях. Организации используют сканирование сетчатки глаза прежде всего для аутентификации в приложениях повышенной безопасности для контроля доступа, например, в правительственных зданиях, военных операциях или других ограниченных районах, только к уполномоченному персоналу. Уникальная структура и характеристики человеческой радужки остаются неизменными на протяжении всей жизни, и никакие два человека в мире не могут иметь одинаковую диаграмму радужной оболочки.

o Голосовая биометрия

Голосовая биометрия, использует голос человека, чтобы проверить или идентифицировать человека. Он проверяет и идентифицирует говорящего. Микрофон на стандартном компьютере с программным обеспечением необходим для анализа уникальных характеристик человека. Чаще всего используется в телефонных приложениях. Голосовая проверка проста в использовании и не требует большого обучения пользователей. Для регистрации пользователь произносит определенный пароль к микрофону или телефонной трубке. Затем система создает шаблон, основанный на многих особенностях, включая высоту, тон и форму гортани. Как правило, процесс регистрации занимает менее минуты, чтобы позволить пользователю закончить. Голосовая проверка является одним из наименее инвазивных биометрических методов. Кроме того, голосовая проверка проста в использовании и не требует большого обучения пользователей.

o Проверка подписи

Технология проверки подписи — это анализ письменной подписи человека, включая скорость, скорость ускорения, длину хода и давление, применяемое во время подписи. Существуют различные способы сбора данных для анализа, то есть специальная ручка может использоваться для распознавания и анализа различных движений при написании подписи, а затем данные будут записываться в ручку. Вы также можете получать информацию на специальном планшете, который измеряет время, давление, ускорение и время, когда ручка касается его. Когда пользователь пишет на планшете, движение пера генерирует звук на бумаге и используется для проверки. Подпись этого лица может со временем меняться, что может привести к тому, что система не сможет распознать авторизованных пользователей. Системы подписи полагаются на устройство, такое как специальный планшет, специальная ручка и т. Д. Когда пользователь подписывает свое имя на электронной доске, а не только сравнивает подписи, устройство сравнивает направление, скорость и давление пишущего инструмента, когда на него перемещается пэд.

о нажатии клавиши

Этот метод основан на том факте, что у каждого человека есть своя мелодия клавиатуры, которая анализируется при вводе пользователем. Измеряет время, необходимое пользователю для нажатия определенной клавиши или поиска определенной клавиши.

ДРУГИЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

o Схемы вен / сосудов: анализы

они жили, например, в руках и лицах.

o Идентификация ногтей: анализирует следы ногтей.

o Паттерны ДНК: это очень дорогой метод, и проверка / идентификация человека занимает много времени

o Анализ пор пота: анализирует расположение пор на пальце.

o Распознавание ушей: форма и размер уха уникальны для каждого человека.

o Обнаружение запаха: человек проверен или опознан по его запаху.

o Распознавание ходьбы: анализирует, как ходит человек.

МЕТОДЫ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ:

o ВЕРИФИКАЦИЯ: это процесс проверки, является ли пользователь тем, кем, по его словам, он является.

o ИДЕНТИФИКАЦИЯ: это процесс идентификации пользователя из набора известных пользователей.

РАБОТА БИОМЕТРИКИ:

Все биометрические системы работают в четыре этапа, которые состоят из следующих этапов.

o Захват: биометрическая система захватывает образец биометрических характеристик, таких как отпечаток пальца, голос и т. д. человека, который хочет войти в систему.

o Извлечение: из образца берутся уникальные данные и создается шаблон. Уникальные функции затем извлекаются системой и преобразуются в цифровой биометрический код. Этот образец затем сохраняется как биометрический шаблон для этого человека.

o Сравнение: шаблон сравнивается с новым образцом. Биометрические данные затем сохраняются в виде биометрического шаблона или шаблона или справочного шаблона для этого человека.

o Подходит / не соответствует: система затем решает, соответствуют ли функции, извлеченные из нового образца, или не соответствуют шаблону. Когда личность требует проверки, человек взаимодействует с биометрической системой, загружает новый биометрический образец и сравнивает его с шаблоном. Если шаблон и новый образец совпадают, личность человека подтверждается, в противном случае несовместимость будет подтверждена.

[Biometric Authentication System and its functional components]

Биометрическая система аутентификации включает трехуровневую архитектуру:

o Регистрация: образец захватывается с устройства, обрабатывается в полезную форму, из которой создается шаблон, и возвращается в приложение.

o Проверка: один или несколько образцов собираются, обрабатываются в пригодную для использования форму, а затем сопоставляются с шаблоном ввода. Результаты сравнения возвращаются.

o Определить: один или несколько образцов собираются, обрабатываются в полезную форму и сопоставляются с набором шаблонов. Будет сгенерирован список, показывающий, насколько близко образцы сравниваются с лучшими кандидатами в наборе.

Биометрический шаблон — это образец отдельных справочных данных, которые сначала берутся из выбранного биометрического устройства. Позже, личность человека проверяется путем сравнения последующих собранных данных с биометрическим шаблоном человека, хранящимся в системе. Как правило, в процессе регистрации можно получить от трех до четырех образцов для получения репрезентативного шаблона. Получающиеся в результате биометрические шаблоны, а также общий процесс регистрации имеют решающее значение для общего успеха биометрического приложения. Если качество шаблона низкое, пользователю придется заново зарегистрироваться. Шаблон может храниться в биометрическом устройстве удаленно в центральном хранилище или на переносной карте.

Хранение шаблона на биометрическом устройстве позволяет быстро получить доступ к данным. Доступ к шаблону не зависит от сети или другой системы. Этот метод применим в ситуациях, когда пользователей приложения немного. Хранение шаблона в центральном репозитории является хорошим решением в эффективной и безопасной среде. Следует помнить, что размер биометрического шаблона варьируется от продукта одного поставщика к другому и обычно составляет от 9 байтов до 1,5 кБ. Например, при сканировании отпечатка пальца захватывается и запускается до 100 мелких точек на основе алгоритма создания 256-байтового двоичного шаблона. Идеальной конфигурацией может быть та, в которой копии шаблонов, связанных с пользователями, хранятся локально для быстрого доступа, тогда как другие загружаются из системы, если шаблон не может быть найден локально.

Хранение шаблона на карточке или токене имеет то преимущество, что пользователь несет свой шаблон с собой и может использовать его в любой позиции авторизованного читателя. Пользователи могут предпочесть этот метод, потому что они сохраняют контроль и право собственности на свой шаблон. Однако, если токен потерян или поврежден, пользователю придется зарегистрироваться снова. Если пользовательская база не возражает против хранения шаблонов в сети, идеальным решением будет хранение шаблона как на токене, так и в сети. Если токен потерян или поврежден, пользователь может предоставить приемлемую идентификационную информацию для доступа к информации на основе шаблона, к которому можно получить доступ в сети. Время регистрации — это время, необходимое для регистрации или регистрации пользователя в биометрической системе. Время регистрации зависит от многих переменных, таких как опыт пользователя с устройством или использование нестандартного программного обеспечения или тип информации, собранной во время регистрации

Измерения биометрической эффективности:

o Фактор ложного принятия (FAR) или Фактор ложного соответствия (FMR): вероятность того, что система неправильно объявила об успешном совпадении между шаблоном ввода и несовместимым шаблоном в базе данных. Он измеряет процент неверных совпадений. Эти системы имеют решающее значение, поскольку они обычно используются для запрета определенных действий посторонних лиц.

o Ложный коэффициент отклонения (FRR) или Ложный фактор несовместимости (FNMR): вероятность того, что система неправильно объявляет о несоответствии между шаблоном ввода и шаблоном соответствия в базе данных. Измеряет процент отклоненного правильного ввода.

o Рабочие характеристики приемника (или относительные) (ROC): как правило, алгоритм сопоставления принимает решение, используя некоторые параметры (например, порог). В биометрических системах FAR и FRR вы обычно можете обмениваться друг с другом, изменяя эти параметры. График ROC получается путем нанесения значений FAR и FRR с изменением переменных по умолчанию. Распространенным вариантом является компромисс между обнаружением ошибок (DET), который получается с использованием нормальных отклонений по обеим осям.

o Равный уровень ошибки (EER): коэффициенты, при которых как принятие, так и отклонение ошибок равны. Диаграмма ROC или DET используется, потому что вы можете изменить отображение FAR и FRR. Когда требуется быстрое сравнение двух систем, обычно используется ERR. Получается из диаграммы ROC, принимая точку, в которой значения FAR и FRR имеют одинаковое значение. Чем ниже EER, тем точнее система.

o Ошибка регистрации (FTE или FER): процент введенных данных считается недействительным и не может быть введен в систему. Регистрация не происходит, если данные, полученные датчиком, считаются неверными или имеют низкое качество.

o Частота отказов (FTC): в автоматических системах вероятность того, что система не обнаружит биометрические характеристики при правильном отображении.

o Емкость шаблона: максимальное количество наборов данных, которые можно ввести в систему.

Например, параметры производительности, связанные с устройством считывания отпечатков пальцев, могут быть:

с ложным уровнем принятия менее или равным 0,01 процента

за ложное отклонение менее 1,4 процента

площадь захвата изображения составляет 26 × 14 мм.

Конечно, эти две меры должны быть как можно более низкими, чтобы избежать отклонения авторизованным пользователем, но не допускать несанкционированных пользователей. В приложениях со средним уровнем безопасности ошибка 10% ложного отклонения будет неприемлемой, а ложная ошибка 5% допустима.

Ложное принятие Когда биометрическая система неправильно идентифицирует человека или неправильно проверяет мошенника против заявленной личности. Также известен как ошибка типа II. Ложный фактор принятия / FAR

Вероятность того, что биометрическая система неверно идентифицирует человека или не отвергает мошенника. Также известен как тип ошибки II типа.

Сказано следующее:

FAR = NFA / NIIA или FAR = NFA / NIVA

где FAR — ложный показатель принятия

NFA — количество ложных подтверждений

NIIA — количество попыток определить мошенников

NIVA — количество попыток проверить читы

Неверный уровень отклонения / FRR Вероятность того, что биометрическая система не сможет идентифицировать зарегистрированного человека или подтвердить законно заявленную личность регистранта. Также известен как тип ошибки I.

Сказано следующее:

FRR = NFR / NEIA или FRR = NFR / NEVA

где FRR — показатель ложного отклонения

NFR — количество ложных отклонений

NEIA — количество попыток идентифицировать регистрантов

NEVA — количество попыток подтвердить регистрацию

Частота ошибок кроссовера (CER)

Представляет точку, в которой коэффициент ложного отклонения = показатель ложного принятия.

В процентах

Хорошо для сравнения различных биометрических систем

Система CER 3 будет более точной, чем система CER 4

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИОМЕТРИКИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Национальный банк Пенджаба (PNB) установил свой первый биометрический банкомат в деревне Гаутам Будх Нагар (UP) для распространения финансовой доступности. «Этот шаг поможет неграмотным и полуграмотным клиентам проводить банковские операции в любое время».

Запущены биометрические смарт-карты Union Bank of India. Ястребы и мелкие торговцы могут использовать кредит в банке с помощью карты.

В Coca-Cola Co. Ручные сканирующие машины заменяют контроль временных карт для сотрудников. В Нью-Джерси и шести других штатах сканеры отпечатков пальцев теперь используются для работы с людьми, которые ищут социальные льготы под двумя разными именами.

В округе Кук, штат Иллинойс, сложная камера, которая анализирует узоры радужной оболочки глаза, помогает обеспечить освобождение нужных людей из тюрьмы. В Университете Пердью в Индиане кампус кредитного союза устанавливает банкоматы с использованием сканера отпечатков пальцев, что устраняет необходимость в пластиковых банковских картах и ​​личных идентификационных номерах.

MasterCard International Inc. и Visa USA Inc., две крупнейшие в мире компании по выпуску кредитных карт, начали расследование использования устройств сканирования отпечатков пальцев в торговых точках, чтобы выяснить, действительно ли пользователь карты является держателем карты. Сканеры сравнивают отпечатки пальцев с биометрическими данными, хранящимися в микропроцессоре, встроенном в кредитную карту.

Мир Уолта Диснея в Орландо начал загружать ручные сканы людей, которые покупают годовые пропуска. Этим гостям теперь нужно пройти через сканер при входе в парк, чтобы они не давали пропуски другим людям.

Эта технология вызвала большой интерес во время летних Олимпийских игр в Атланте, где 65 000 спортсменов, тренеров и официальных лиц использовали систему ручного сканирования для входа в Олимпийскую деревню.

Выбор биометрических методов:

Есть много факторов, которые определяют выбор конкретной биометрической технологии для конкретного применения.

1. Экономическая целесообразность или стоимость: — стоимость внедрения биометрической системы в последнее время снизилась; это все еще серьезный барьер для многих компаний. Традиционные системы аутентификации, такие как пароли и PIN-коды, требуют относительно небольшого обучения, но это не относится к наиболее часто используемым биометрическим системам. Для бесперебойной работы этих систем требуется обучение как системных администраторов, так и пользователей.

2. Анализ рисков: — Частота ошибок и типы ошибок варьируются в зависимости от используемых биометрических данных и обстоятельств реализации. Некоторые типы ошибок, такие как ложные совпадения, могут представлять серьезную угрозу безопасности бизнеса, в то время как другие типы ошибок могут снизить производительность и увеличить расходы. Компании, планирующие внедрять биометрию, должны будут учитывать допустимый порог ошибки.

3. Восприятие пользователя. — Пользователи обычно рассматривают биометрические данные, основанные на поведении, такие как распознавание голоса и проверка подписи, как менее навязчивые и менее угрожающие конфиденциальности, чем биометрические данные, основанные на физиологии.

4. Технико-экономическое обоснование: организациям следует сосредоточиться на пользовательском интерфейсе и условиях в организационной среде, которые могут повлиять на производительность технологии. Организация должна информировать пользователей о том, как использовать методы, и должна преодолевать психологические факторы, такие как озабоченность пользователей технологией. Организация также должна учитывать права пользователей на конфиденциальность при внедрении биометрических методов.

5. Безопасность: биометрические методы должны иметь высокие стандарты безопасности, если они применяются в безопасной среде. Биометрические методы должны оцениваться на основе их характеристик, потенциального риска и области применения и подвергаться всестороннему анализу риска.

6. Удобство для пользователя и социальная приемлемость. Биометрические методы должны быть надежными и удобными в использовании и должны надежно работать в течение длительного периода времени. Методы не должны делить общество на две группы, то есть цифровое и нецифровое общество.

7. Правовая защита — правительство должно создать нормативную базу для использования биометрии в различных коммерческих приложениях. Следует создать стандартную нормативно-правовую базу для применения этих методов в коммерческих или транзакционных приложениях. При необходимости кадры необходимо время от времени корректировать и менять.

8. Конфиденциальность. Поскольку биометрия основана на личных физических характеристиках, необходимо принять меры для защиты личных данных человека, чтобы они не использовались другими. Чтобы защитить личные данные человека, должен быть создан закон о защите данных.

Критерии оценки биометрических технологий.

Надежность и приемлемость системы зависит от эффективности системы, от того, как защитить систему от несанкционированного изменения, знания или использования, от того, как системы предоставляют решения для угроз, а также от ее способности и эффективности в выявлении злоупотреблений системой.

Эти биометрические методы используют алгоритмы сжатия данных, протоколы и коды. Эти алгоритмы можно разделить на три категории:

o методы статистического моделирования,

o Динамическое программирование,

o Нейронные сети.

Математические инструменты, используемые в биометрической процедуре, нуждаются в оценке. Математический анализ и доказательства алгоритмов должны оцениваться экспертами в конкретных областях. Если алгоритмы реализуют «неправильную» математику, алгоритмы неверны, и системы, основанные на этих алгоритмах, подвержены атакам. Если алгоритмы, используемые в биометрических методах, имеют «утечки» или если можно найти эффективные алгоритмы декодирования, сами биометрические методы подвержены атакам, и поэтому системы, основанные на этих методах, становятся опасными.

Разные алгоритмы обеспечивают разную степень безопасности, это зависит от того, насколько сложно их взломать. Если стоимость, необходимая для нарушения алгоритма, превышает стоимость данных, мы, вероятно, в безопасности. В нашем случае, когда биометрические методы используются в финансовых транзакциях, в которых участвуют большие суммы денег, стоит позволить злоумышленнику потратить деньги на криптоанализ.

Криптографические алгоритмы или методы, используемые для реализации алгоритмов и протоколов, могут быть подвержены атакам. Атаки также могут быть изобретены против самих протоколов или устаревших стандартных алгоритмов. Следовательно, критерии правильной оценки биометрических методов для этих теоретических задач должны быть установлены.

Оценка биометрических систем основана на их внедрении. Существует четыре основных этапа внедрения биометрических систем, которые предполагают создание критериев оценки.

o Захват атрибутов пользователя.

o Создание шаблона пользовательского атрибута.

o Сравнение ввода с сохраненным шаблоном для авторизованного пользователя.

o Решение о принятии или отклонении доступа.

Применение биометрических методов

Биометрия — это развивающаяся технология, которая широко используется в различных организациях в целях безопасности. Биометрия может использоваться для предотвращения несанкционированного доступа к банкоматам, мобильным телефонам, смарт-картам, рабочим столам, рабочим станциям и компьютерным сетям. Он может использоваться во время транзакций, совершаемых по телефону и через Интернет (электронная коммерция и электронный банкинг). Из-за возросших угроз безопасности многие страны начали использовать биометрические данные для пограничного контроля и национальных идентификационных карт. Использование систем биометрической идентификации или верификации широко используется на различных предприятиях, а также в государственных учреждениях. Приложения, в которых присутствует биометрическая технология

o Удостоверения личности и паспорта.

o Банки с использованием банкоматов, доступ к сетевым ресурсам

o Физический контроль доступа для зданий, территорий, дверей и автомобилей.

o личная идентификация

o Контроль доступа к оборудованию

o Электронный доступ к услугам (электронный банкинг, электронная коммерция)

o Путешествия и транспорт, спортивные мероприятия

o пограничный контроль

o Банки и финансы, торговый центр

o Безопасность в аэропорту

o кибербезопасность

o Управление временем в организации

o Распознавание голоса (Telebanking)

o Система мониторинга для гостей тюрьмы.

o Система голосования

Перспективы биометрических методов:

Индустрия биометрии находится в Индии на начальной стадии, но она быстро растет, чтобы завоевать весь рынок. Этот метод распространяется как на частные, так и на общедоступные области применения. Биометрические приложения должны соединяться с несколькими устройствами и устаревшими приложениями. Промышленный и потребительский рынки используют биометрические технологии для повышения безопасности и удобства. С падением цен на биометрические решения и улучшенные технологии все больше организаций планируют внедрить эту технологию. Отсутствие стандартной нормативно-правовой базы является серьезным недостатком при внедрении биометрии в организации. Это не общепризнанно для пользователей, так как некоторые организации и общественность считают, что эта технология неадекватна и данные о конфиденциальности пользователей теряются. Если не создана соответствующая нормативная база, она не будет принята как организацией, так и пользователем. Устройства, изготовленные для биометрических методов, должны соответствовать стандартам. Увеличение расходов на ИТ в государственном и финансовом секторах открывает лучшие возможности для таких реализаций. Mimo że obecnie nie ma żadnych globalnych ram prawnych ani ram regulacyjnych, oczekuje się, że wkrótce nadejdą.

Prawo i przepisy Standarad otworzą szeroki rynek biometrii w elektronicznych transakcjach prawnych i handlowych.

Wprowadzona ustawa antyterrorystyczna ma szerokie pole do wdrożenia technik biometrycznych.

Dane dotyczące prywatności konsumentów muszą być chronione, aby mogły być powszechnie akceptowane przez użytkownika.

Integracja danych biometrycznych z różnymi starszymi aplikacjami i sprzętem.

Technika biometryczna ma duże zapotrzebowanie w dziedzinie telekomunikacji.

Producent notebooków i laptopów już wdrożył techniki biometryczne, takie jak odciski palców, w celu zwiększenia bezpieczeństwa.

Branża biometryczna musi stawić czoła głównym wyzwaniom związanym z wydajnością, użytecznością w świecie rzeczywistym i potencjalnym wpływem na prywatność, aby biometria mogła w pełni wykorzystać swój potencjał

Wiele firm wdraża również technologie biometryczne w celu zabezpieczenia obszarów, utrzymania zapisów czasu i zwiększenia wygody użytkowników.

Interesującą aplikacją biometryczną jest łączenie danych biometrycznych z kartami kredytowymi.

Inne transakcje finansowe mogą korzystać z danych biometrycznych, np. Weryfikacji głosowej podczas bankowości przez telefon, sprawdzania odcisków palców w handlu elektronicznym itp. Rynek jest ogromny i obejmuje bardzo szeroki zakres sprzętu, aplikacji i usług.

Вывод:

Przyszłość tej technologii kwitnie. Wraz z szybkim wzrostem liczby oszustw i kradzieży w transakcjach handlowych; wielką troską dla organizacji jest wykorzystanie biometrii jako kluczowego narzędzia w eliminowaniu oszustw i wad tradycyjnego podejścia do bezpieczeństwa. Zarówno firmy, jak i konsumenci pragną większego bezpieczeństwa w transakcjach handlowych. Technologia jest coraz bardziej niezawodna i niedroga, a kwestia prawnej egzekwowalności umów elektronicznych jest uregulowana. Podczas gdy konsumenci dostrzegają korzyści płynące z uwierzytelniania biometrycznego, są niechętni do pełnego zaakceptowania technologii bez odpowiednich zapewnień, że firmy zachowają poufne informacje biometryczne i będą podlegać różnym zabezpieczeniom, a obowiązujące prawo zapewnia ograniczoną ochronę danych biometrycznych, dzięki czemu większa ochrona powinna być oferowane konsumentom, aby ich dane osobowe nie były nadużywane. Biometria odegra istotną rolę w nowej generacji systemu automatycznej identyfikacji. Podczas wdrażania systemu identyfikacji opartego na biometryce należy wziąć pod uwagę identyfikatory biometryczne. Możliwość zastosowania określonych technik biometrycznych zależy w dużym stopniu od dziedziny aplikacji. Dane biometryczne muszą być odpowiednio wdrażane, aby były skuteczne i rozważane konsekwencje. Biometrics will become increasingly prevalent in day-to-day activities where proper identification is required. The real future of the technology lies in creating a biometric trust infrastructure that allows private sector and the public sector to handle security needs. Ultimately, such an infrastructure would allow people to move to various locations worldwide while maintaining their security clearance as defined by their physiological and behavioral identities.

Article Categories:
Криптовалюта
Как устроен блокчейн

Comments are closed.