Biometrinen tunnistautuminen: Kasvot, sormenjälki, pupillit ja…suonet?

A team of engineers introduced a new biometric authentication system that can automatically collect, categorize, and store data utilizing much less computational resources than original methods. Here’s why this is a major advancement in the sector and how it could affect everything from how you log in to your electronic devices to how your doctor approves your next insurance claim.

Biometrinen tunnistautuminen

When you hear of biometrics, you may think of advanced retina scanners or face recognition systems. However, the science of recording individual traits and utilizing them for authentication purposes is as ancient as civilization itself.

Muinaiset kulttuurit, kuten babylonialaiset, käyttivät sormenjälkiä sinetöidäkseen viralliset savitaulut jo 500 eKr. 1800-luvulla Intiassa otettiin käyttöön sormenjälkitallennusjärjestelmä oikeusjärjestelmässä. Tämä järjestelmä, jonka on nimennyt sen luoja, tarkastaja Edward Henry, on edelleen käytössä maailmanlaajuisesti.

Teknologian käyttöönotto on muuttanut biometrisen tunnistautumisen hallitusten ja suuryritysten käyttämästä turvallisuuspalvelusta menetelmäksi, jonka kuka tahansa voi käyttää suojatakseen omaisuuttaan, dataansa ja muuta. Nykyään biometrinen tunnistautuminen tarjoaa nopean, salasanaa vaativattoman ratkaisun. Näin ollen sen suosio on kasvussa.

Biometrisen tunnistautumisen tyypit

Nykyään käytössä on kaksi pääasiallista biometrisen tunnistautumisen tyyppiä: ulkoisia ja sisäisiä. Molemmat biometriset tiedot tarjoavat käyttäjille etuja ja haittoja, jotka tekevät toisesta paremmin sopivan tiettyyn sovellukseen kuin toinen.

Ulkoinen biometrinen tunnistautuminen

Useimmat ihmiset ajattelevat ulkoisia biometrisiä järjestelmiä keskustellessaan tästä teknologiasta. Olet nähnyt tai käyttänyt näitä järjestelmiä, vaikka et olisi tietoinen osallistumisestasi. Näihin vaihtoehtoihin kuuluvat esimerkiksi sormenjälki- ja kasvojentunnistimet, joita löytyy nykypäivän kehittyneistä älypuhelimista.
Ulkoinen biometrinen tunnistautuminen tarjoaa nopean pääsyn ja tunnistautumisen etäisyydeltä. Nämä verkot ovat ihanteellisia, kun sinun täytyy valvoa laajaa aluetta tai erottaa henkilö ruuhkaisesta kaupungista. Nykyään biometriset verkot, kuten Kiinassa käytetty kasvojentunnistusjärjestelmä, mahdollistavat autonomisen kansalaisten seurannan, etsittyjen rikollisten kiinniotton ja pääsyn arkaluontoisiin tietoihin.

Ulkopuolisten biometrien ongelmat tänään

On useita tilanteita, joissa ulkoiset biometriset järjestelmät epäonnistuvat. Yksi syy on, että ne perustuvat helposti nähtäviin ominaisuuksiin, kuten kasvoihisi tai sormenjälkiisi. Näitä tietoja voidaan kerätä ja käyttää järjestelmän huijaamiseen. Jo on tehty merkittäviä tutkimuksia, jotka dokumentoivat, miten ihmiset pystyivät hakkeroimaan kasvojentunnistusjärjestelmiä pelkästään käyttämällä henkilön valokuvia.

Sisäinen biometrinen tunnistautuminen

Nämä haitat ovat saaneet monet etsimään parempaa vaihtoehtoa, kuten sisäisiä biometrisiä menetelmiä. Sisäiset biometriset tiedot perustuvat kehosi sisäisiin ominaisuuksiin, kuten kudosmittauksiin, suonijärjestelmään ja muihin elintärkeisiin ihmisen piirteisiin, jotka ovat yksilöllisiä.

Sisäisten biometrien etu on, että ne ovat näkymättömiä tarkkailijoille. On paljon vaikeampaa saada sisäiskannaus jonkun kämmenen suoniverkostosta kuin ottaa kuva hänen kasvoistaan. Lisäksi on erittäin vaikeaa jäljitellä näitä tietoja, vaikka olisi yleisiä käsityksiä niistä. Näin ollen sisäiset biometriset menetelmät tarjoavat korkean tarkkuuden ja lisäsuojan petoksia vastaan.

Yleisimpiä tapoja, joilla sisäisiä biometrisiä tietoja kerätään, ovat optinen koherenssitanatografia (OCT) ja fotoakustinen tomografia (PAT). OCT-lähestymistapa luo topografisen kartan kudosmittauksista, kun taas PAT-menetelmä tekee tarkkoja sormien mittauksia.

Hyperspektrikuvaus

Nykyisin kehittynein tapa hankkia sisäisiä biometrisiä tietoja on hyödyntää hyperspektrikuvausta. Tämä valokuvausmenetelmä luo kuvia räjäyttämällä kämmenen näkyvillä ja lähi-infrapunaisten aallonpituuksilla, 5 nm:n resoluutiolla. Tuloksena on kuva, joka paljastaa tietoa laajalla peräkkäisten aallonpituuksien spektrillä.

Osakan metropolialainen yliopisto Japanissa