Amprentă digitală

Recunoașterea amprentelor este cea mai veche și mai răspândită tehnologie biometrică, bazându-se pe modele de creste și puncte minutiae pentru a identifica și verifica persoane, în aplicații de la aplicarea legii la controlul accesului și produse de consum.

Dintre toate tehnicile biometrice, identificarea pe bază de amprentă este cea mai veche metodă și a fost folosită cu succes în numeroase aplicații. Se știe că fiecare persoană are amprente unice și imuabile. O amprentă este alcătuită dintr-o serie de creste și șanțuri pe suprafața degetului. Unicitatea unei amprente poate fi determinată de modelul crestelor și șanțurilor, precum și de punctele minutiae. Punctele minutiae sunt caracteristici locale ale crestelor care apar fie la o bifurcație a crestei, fie la terminarea unei creste.

Scanarea amprentelor reprezintă achiziția și recunoașterea caracteristicilor amprentei unei persoane, în scopuri de identificare. Aceasta permite recunoașterea unei persoane prin caracteristici fiziologice cuantificabile, care verifică identitatea unui individ.
Există practic două tipuri diferite de tehnologie de scanare a amprentelor care fac acest lucru posibil.
Una este o metodă optică, care pornește de la o imagine vizuală a degetului.
Cealaltă folosește un câmp electric generat de un semiconductor pentru a capta imaginea degetului.
Există o gamă de moduri de a identifica amprentele. Acestea includ metodele tradiționale ale poliției de potrivire a minutiae-lor, potrivirea directă a modelelor, modelele de franjuri moiré și ultrasonicele.

Există o varietate mai mare de dispozitive de amprentă disponibile decât pentru orice altă biometrie. Recunoașterea amprentelor este liderul pentru sistemele de identificare biometrică de masă.
Scanarea amprentelor are o rată de acuratețe ridicată atunci când utilizatorii sunt suficient de instruiți. Autentificarea prin amprentă este o alegere bună pentru sistemele interne, unde utilizatorilor li se poate oferi suficientă instruire și unde dispozitivul este utilizat într-un mediu controlat. Dimensiunea mică a scanerului de amprentă, ușurința integrării — se poate adapta ușor la tastaturi — și, cel mai important, costul relativ scăzut o fac o alegere accesibilă și simplă pentru securitatea accesului la locul de muncă.
Planurile de integrare a tehnologiei de scanare a amprentelor în laptopuri, folosind tehnologie biometrică, includ un singur cip care utilizează peste 16.000 de elemente de localizare pentru a mapa o amprentă din celulele vii aflate sub straturile superioare de piele moartă. Prin urmare, citirea rămâne detectabilă chiar dacă degetul are bătături, este deteriorat, uzat, murdar, umed, uscat sau altfel greu de citit — un obstacol comun. Această capacitate de citire sub-suprafață elimină majoritatea eșecurilor de achiziție sau detecție.

Ca la orice sistem de securitate, utilizatorii se vor întreba dacă un sistem de recunoaștere a amprentei poate fi păcălit. În majoritatea cazurilor, fals-negativele (o eroare la recunoașterea unui utilizator legitim) sunt mai probabile decât fals- pozitivele. Păcălirea unui sistem de amprentă prin prezentarea unei amprente "false sau falsificate" este probabil un demers dificil. Cu toate acestea, astfel de scenarii sunt încercate, iar senzorii de pe piață folosesc o varietate de metode pentru a le contracara. De exemplu, cineva poate încerca să folosească reziduuri de amprentă latentă de pe senzor imediat după ce un utilizator legitim accesează sistemul. La celălalt capăt al scalei, există posibilitatea macabră de a prezenta sistemului un deget care nu mai este atașat de proprietarul său. Prin urmare, senzorii încearcă să determine dacă un deget este viu, și nu confecționat din latex (sau mai rău). Pot fi integrați detectori de temperatură, nivel al oxigenului din sânge, puls, flux sangvin, umiditate sau conductivitate a pielii.

Din păcate, nicio tehnologie nu este perfectă — fals-pozitivele și citirile compromise apar din când în când. Dar pentru cei care își doresc să scape de povara pe care parola a devenit-o, atât ca problemă de securitate, cât și de gestionare a timpului, scanerele de amprentă merită luate în considerare. Se estimează că 40 la sută din apelurile către help desk sunt legate de parole. Fie încorporate în tastatură sau mouse, fie folosite ca dispozitiv independent, scanerele sunt mai accesibile ca niciodată, permit criptarea fișierelor asociate unei amprente și pot, poate cel mai important, ajuta la reducerea stresului legat de un laptop furat.

Dintre toate tehnicile biometrice, identificarea pe bază de amprentă este cea mai veche metodă și a fost folosită cu succes în numeroase aplicații. Se știe că fiecare persoană are amprente unice și imuabile. O amprentă este alcătuită dintr-o serie de creste și șanțuri pe suprafața degetului. Unicitatea unei amprente poate fi determinată de modelul crestelor și șanțurilor, precum și de punctele minutiae. Punctele minutiae sunt caracteristici locale ale crestelor care apar fie la o bifurcație a crestei, fie la terminarea unei creste.
Tehnicile de potrivire a amprentelor pot fi împărțite în două categorii: bazate pe minutiae și bazate pe corelație. Tehnicile bazate pe minutiae localizează mai întâi punctele minutiae și apoi mapează poziția lor relativă pe deget. Totuși, există unele dificultăți în utilizarea acestei abordări. Este dificil să se extragă cu precizie punctele minutiae atunci când amprenta este de calitate slabă. De asemenea, această metodă nu ia în considerare modelul global al crestelor și șanțurilor. Metoda bazată pe corelație poate depăși unele dintre dificultățile abordării bazate pe minutiae. Totuși, are propriile neajunsuri. Tehnicile bazate pe corelație necesită localizarea precisă a unui punct de referință și sunt afectate de translația și rotația imaginii.

Potrivirea amprentelor bazată pe minutiae întâmpină probleme la potrivirea tiparelor de minutiae de dimensiuni diferite (neînregistrate). Structurile locale ale crestelor nu pot fi complet caracterizate doar prin minutiae. Cercetătorii au încercat o reprezentare alternativă a amprentelor, care să captureze mai multe informații locale și să genereze un cod de lungime fixă pentru amprentă. Potrivirea ar deveni astfel, sperăm, o sarcină relativ simplă, de calculare a distanței euclidiene dintre cele două coduri.
Sunt în curs de dezvoltare algoritmi mai robuști la zgomotul din imaginile de amprentă, care să ofere acuratețe crescută în timp real. Un sistem comercial de autentificare bazat pe amprentă necesită o Rată de Respingere Falsă (FRR) foarte scăzută, pentru o Rată de Acceptare Falsă (FAR) dată. Acest lucru este foarte dificil de obținut cu o singură tehnică. Se investighează metode de a combina dovezi din diverse tehnici de potrivire pentru a crește acuratețea generală a sistemului. Într-o aplicație reală, senzorul, sistemul de achiziție și variația performanței sistemului în timp sunt toate foarte critice. Testarea pe teren pe un număr limitat de utilizatori este de asemenea folosită pentru a evalua performanța sistemului pe o perioadă de timp.

Volume mari de amprente sunt colectate și stocate zilnic într-o gamă largă de aplicații, inclusiv criminalistică, control acces și înregistrarea permiselor de conducere. Recunoașterea automată a persoanelor pe baza amprentelor necesită ca amprenta de intrare să fie potrivită cu un număr mare de amprente dintr-o bază de date (baza de date FBI conține aproximativ 70 de milioane de amprente!). Pentru a reduce timpul de căutare și complexitatea computațională, este de dorit să se clasifice aceste amprente într-un mod precis și consecvent, astfel încât amprenta de intrare să fie necesar a fi potrivită doar cu un subset al amprentelor din baza de date.

Clasificarea amprentelor este o tehnică de atribuire a unei amprente la unul dintre mai multe tipuri prestabilite deja stabilite în literatura de specialitate, oferind un mecanism de indexare. Clasificarea amprentelor poate fi văzută ca o potrivire la nivel grosier a amprentelor. O amprentă de intrare este mai întâi potrivită la un nivel grosier cu unul dintre tipurile prestabilite, apoi, la un nivel mai fin, este comparată cu subsetul din baza de date care conține doar acel tip de amprentă.
A fost dezvoltat un algoritm de clasificare a amprentelor în cinci clase: whorl (spirală), buclă dreaptă, buclă stângă, arc și arc cortinat. Algoritmul separă numărul de creste prezente în patru direcții (0 grade, 45 de grade, 90 de grade și 135 de grade), prin filtrarea părții centrale a amprentei cu o serie de filtre Gabor. Această informație este cuantizată pentru a genera un FingerCode, care este folosit pentru clasificare. Clasificarea se bazează pe un clasificator în două etape, care folosește un clasificator K-cel-mai-apropiat-vecin în prima etapă și un set de rețele neuronale în a doua etapă.
Clasificatorul a fost testat pe 4.000 de imagini din baza de date NIST-4. Pentru problema cu cinci clase, se obține o acuratețe de clasificare de 90%. Pentru problema cu patru clase (arc și arc cortinat combinate într-o singură clasă), se obține o acuratețe de clasificare de 94,8%. Prin includerea unei opțiuni de respingere, acuratețea clasificării poate fi crescută la 96% pentru clasificarea cu cinci clase și la 97,8% pentru clasificarea cu patru clase, atunci când 30,8% din imagini sunt respinse.

Un pas critic în potrivirea automată a amprentelor este extragerea automată și fiabilă a minutiae-lor din imaginile de amprentă de intrare. Totuși, performanța unui algoritm de extragere a minutiae-lor depinde în mare măsură de calitatea imaginilor de amprentă de intrare. Pentru a asigura că performanța unui sistem automat de identificare/verificare a amprentelor va fi robustă în raport cu calitatea imaginilor de amprentă, este esențial să se includă un algoritm de îmbunătățire a amprentei în modulul de extragere a minutiae-lor.
A fost dezvoltat un algoritm rapid de îmbunătățire a amprentei, care poate îmbunătăți în mod adaptiv claritatea structurilor de creste și șanțuri din imaginile de amprentă de intrare, pe baza orientării și frecvenței locale estimate a crestelor. Performanța acestui algoritm de îmbunătățire a imaginii a fost evaluată folosind indicele de calitate al minutiae-lor extrase și acuratețea unui sistem online de verificare a amprentelor. Rezultatele experimentale arată că includerea algoritmului de îmbunătățire crește atât indicele de calitate, cât și acuratețea verificării.

Au trecut mai mult de 15 ani de la introducerea sistemelor comerciale de autentificare prin amprentă. Cu toate acestea, abia acum câștigă acceptare largă. Acest lucru nu ar trebui să surprindă. Multe tehnologii au necesitat mai mulți ani înainte ca o combinație corectă de factori să le permită să devină omniprezente. Privind în urmă la laptopuri, telefoane mobile, faxuri, pagere, imprimante laser și nenumărate alte dispozitive cotidiene, se va observa că majoritatea au avut perioade lungi de gestație. Biometria se află acum la răscrucea acceptării. Ce o va propulsa spre uzul comun?

Comoditatea în prim-plan — există motivul pentru care utilizatorii finali ar trebui să folosească autentificarea prin amprentă în lumea IT (adică securitatea) și există motivul pentru care o VOR folosi (comoditatea). Simplul fapt este că parolele nu funcționează foarte bine. Ele sunt "fără cost" pentru a fi stabilite, dar foarte costisitoare de întreținut. Întrebați doar managerul de help desk dintr-o corporație mare. Peste 50 la sută din toate apelurile la help desk sunt legate de parole pierdute, uitate sau altfel inutilizabile. Numărați toate parolele pe care le folosiți zilnic, adesea trebuind să le schimbați o dată pe lună. Administrarea parolelor este un coșmar atât pentru managerii IT, cât și pentru utilizatori. Autentificarea prin amprentă elimină problema — și durerile de cap.

Alte mecanisme de autentificare, precum token-urile și cardurile inteligente, necesită să purtați ceva cu dumneavoastră. Acest lucru este mai bun decât o parolă, dar mai ușor de pierdut. Gândiți-vă la pierderea cardului de credit sau a permisului de conducere. Pierderea cardului de acces la rețeaua corporativă ar putea fi mult mai rea. Informația este valoroasă și mai greu de urmărit decât banii.

Amprentele pot acționa, de asemenea, ca o interfață de utilizator simplă, de încredere și convenabilă pentru o arhitectură de securitate bine gândită. Cele două componente au nevoie una de cealaltă pentru a oferi o securitate cu adevărat eficientă. Un utilizator autentificat prin amprentă poate beneficia de un sistem de securitate solid, cu instruire minimă.

Adevăruri Simple — Utilizatorii nu au încredere în ceea ce nu înțeleg. Majoritatea conceptelor de securitate IT sunt incomprehensibile pentru utilizatorul obișnuit. Explicarea cheilor publice și private, a sistemelor de recuperare a cheilor și a certificatelor digitale depășește abilitățile chiar și ale profesioniștilor IT experimentați. Majoritatea utilizatorilor nu au niciun concept despre algoritmii de criptare și implementările lor, și nici nu doresc să înțeleagă. Utilizatorii vor o securitate simplă, de încredere.

Simplă, ca în a pune un deget. Nu este nevoie de un profesionist în securitate pentru a realiza că 10 parole pe bilețele lipite pe monitor reprezintă o securitate slabă. Majoritatea breșelor de securitate implică efectuarea unor acțiuni evidente și sunt adesea realizate de persoane din interior.

De încredere, în sensul că a trecut testul timpului. Amprentele au fost folosite pentru identificare de peste 100 de ani. Sunt standardul, fără îndoială. Pe lângă semnături, amprentele sunt singura altă formă de identificare cu valoare legală. O problemă cheie a încrederii este confidențialitatea. Cea mai bună modalitate de a o menține este să se stocheze un șablon al caracteristicilor unice ale amprentei, în loc de întreaga amprentă. Acest lucru este suficient pentru potrivirea unu-la-unu sau unu-la-mulți și elimină nevoia unei baze de date cu amprente căutabile.

Standarde Emergente — Profesioniștii IT insistă asupra standardelor, a mai multor surse de aprovizionare și a susținerii din partea liderilor de industrie. Acest lucru începe să se întâmple, dar ideea că o mică companie de biometrie ar putea stabili un standard de industrie nu este realistă. Totuși, mulți au încercat.

Niciun CIO sau manager IT nu și-ar risca postul sau compania pe o soluție proprietară provenită de la o mică companie de biometrie. Acești factori de decizie vor alegere și standarde care să ofere mai multe surse de aprovizionare și concurență corectă între furnizori. Singura excepție de la această regulă este atunci când a avut loc o catastrofă majoră, precum o pierdere semnificativă de bani. Totuși, este dificil să construiești o afacere sustenabilă vânând soluții pentru dezastre.

Standardele trebuie stabilite de liderii industriei IT, precum Intel, Microsoft, Phoenix Technologies și principalele companii de calculatoare. În ultimii ani, multe dintre aceste organizații mari s-au unit pentru a începe procesul de standardizare. Acesta este primul semn al maturizării unei industrii.

Cost — La fel ca în primele zile ale calculatoarelor desktop, când un sistem costa peste 10.000 $ și doar puțini oameni aveau astfel de sisteme, acum, când sistemele costă sub 1.000 $, toată lumea are unul. Aceeași descoperire de cost de "ordin de mărime" a avut loc recent și în tehnologia amprentelor. Ceea ce costa 1.000 $ acum doi ani este acum disponibil pentru mai puțin de 100 $. Costul singur nu este întregul răspuns, dar este o componentă necesară pentru acceptarea largă pe piață a acestei tehnologii.

Soluții Complete — Multe companii vorbesc despre "soluții complete," dar ce înseamnă asta? Nu înseamnă o combinație personalizată, proprietară, de senzor de amprentă, software de potrivire și software de aplicație — produsele punctuale și soluțiile închise nu sunt acceptabile. Înseamnă o arhitectură deschisă, în care senzorul, algoritmul de potrivire și aplicațiile sunt interschimbabile și pot fi valorificate. Arhitectura OpenTouch™ a Veridicom respectă acest principiu și permite utilizatorului să aleagă.

Utilitate Măsurabilă — Capacitatea de a evalua cu precizie utilitatea unei soluții de autentificare prin amprentă este foarte importantă. Această tehnologie economisește bani la administrarea parolelor, timpul de funcționare al utilizatorilor și suportul acordat acestora. Mai important, autentificarea prin amprentă permite realizarea a mai multor lucruri cu un calculator. Acum, accesul la rețea securizat de la distanță este posibil. Comerțul electronic are sens atunci când autentificarea este de încredere. Este un fapt că 75 la sută dintre utilizatorii de internet se simt inconfortabil să își transmită informațiile despre cardul de credit prin rețeaua publică. Imaginați-vă dacă acest lucru nu ar mai fi niciodată o problemă. Autentificarea prin amprentă este o tehnologie facilitatoare pentru comerțul electronic de încredere.

Toate semnele de pe piață indică acceptarea autentificării prin amprentă ca metodă simplă, de încredere și convenabilă de autentificare personală. Liderii industriei validează tehnologia prin inițiative de standardizare. Descoperirile de cost și performanță au transformat biometria amprentelor dintr-o tehnologie interesantă într-o soluție de autentificare ușor de implementat. Tendințele din industrie, precum comerțul electronic și lucrul de la distanță, intensifică nevoia unei autentificări mai bune. Cel mai important, utilizatorii înțeleg și acceptă conceptul. Parolele și token-urile sunt disprețuite universal. Este greu să găsești ceva mai simplu decât o amprentă.

Aura de criminalitate care însoțește termenul "amprentă" nu a împiedicat în mod semnificativ acceptarea tehnologiei amprentei, deoarece cele două metode de autentificare sunt foarte diferite. Amprentarea, așa cum sugerează numele, este achiziția și stocarea imaginii unei amprente. Amprentarea a fost, timp de decenii, procedura obișnuită cu tuș și rulare, folosită la înregistrarea suspecților sau în cadrul anchetelor penale. Sistemele mai avansate de amprentare optică sau fără contact (cunoscute sub numele de live-scan), care în mod normal folosesc amprente de la mai multe degete, reprezintă în prezent standardul pentru uz criminalistic. Acestea necesită 250kb per deget pentru o imagine de înaltă calitate. Tehnologia de amprentă achiziționează, de asemenea, amprenta, dar nu stochează imaginea completă. Ea stochează date specifice despre amprentă într-un șablon mult mai mic, care necesită 250-1000 bytes. După ce datele sunt extrase, amprenta în sine nu este stocată. Semnificativ, amprenta completă nu poate fi reconstruită din șablonul amprentei.

Amprentarea este folosită în aplicații criminalistice pentru căutări la scară largă, unu-la-mulți, în baze de date de până la milioane de amprente. Aceste căutări pot fi finalizate în doar câteva ore, un tribut adus puterii computaționale a AFIS. AFIS (Automated Fingerprint Identification Systems) — denumit adesea "sisteme AFIS" (o redundanță) — este un termen aplicat căutărilor la scară largă, unu-la-mulți. Deși tehnologia de amprentă poate fi folosită în AFIS pe baze de date de 100.000 de persoane, este mult mai frecvent utilizată pentru verificarea unu-la-unu, în 1-3 secunde.

Mulți oameni se gândesc la amprentarea criminalistică ca la un proces cu tuș și hârtie. Deși acest lucru se poate face încă în unele locuri, majoritatea jurisdicțiilor folosesc scanere optice cunoscute sub numele de sisteme livescan. Există câteva diferențe fundamentale între aceste sisteme de amprentare criminalistică (folosite în sistemele AFIS) și sistemele biometrice de amprentă folosite pentru autentificarea pe un PC.

Atunci când sunt explicate diferențele dintre cele două tehnologii, aproape toți utilizatorii se simt confortabil cu tehnologia amprentei. Cheia este șablonul — ceea ce este stocat nu este o amprentă completă, ci o cantitate mică de date derivate din tiparele unice ale amprentei.

Timp de răspuns — sistemele AFIS pot dura ore pentru a potrivi un candidat, în timp ce sistemele de amprentă răspund în câteva secunde sau fracțiuni de secundă.

Cost — un dispozitiv de captare AFIS poate varia de la câteva sute la zeci de mii de euro, în funcție de faptul dacă este conceput să capteze una sau mai multe amprente. Un dispozitiv de amprentă periferic pentru PC costă în general sub 200-300 €.

Acuratețe — un sistem AFIS ar putea returna primii 5 candidați dintr-o comparație biometrică, cu intenția de a localiza sau interoga principalii suspecți. Sistemele de amprentă sunt concepute să returneze un singur răspuns da/nu, pe baza unei singure comparații.

Scală — sistemele AFIS sunt concepute să fie scalabile la mii și milioane de utilizatori, efectuând căutări 1:N constante. Sistemele de amprentă sunt aproape întotdeauna 1:1 și nu necesită o putere de procesare semnificativă.

Captare — sistemele AFIS sunt concepute să folosească întreaga amprentă, rulată de la unghie la unghie, și adesea captează toate cele zece amprente. Sistemele de amprentă folosesc doar centrul amprentei, captând doar o mică fracțiune din totalul datelor amprentei.

Stocare — sistemele AFIS stochează în general imaginile amprentelor pentru comparație de către experți, odată ce a fost localizată o posibilă potrivire. Sistemele de amprentă, în general, nu stochează imagini, deoarece acestea nu sunt folosite pentru comparație.

Infrastructură — sistemele AFIS necesită de obicei o infrastructură back-end pentru stocare, potrivire și rezolvarea duplicatelor. Aceste sisteme pot costa sute de mii de dolari. Sistemele de amprentă se bazează pe un PC sau un dispozitiv periferic pentru procesare și stocare.

Fiind deja tehnologia non-AFIS lider pe piața biometrică, amprenta este pe cale să rămână tehnologia non-AFIS lider până în 2007. Datorită gamei largi de medii în care poate fi implementată amprenta, a anilor de dezvoltare și a companiilor puternice implicate în fabricarea și dezvoltarea acestei tehnologii, veniturile din amprentă sunt estimate să crească de la 144,2 milioane $ în 2002 la 1.229,8 milioane $ în 2007. Veniturile din amprentă sunt estimate să reprezinte aproximativ 30% din întreaga piață biometrică.

O serie de factori de bază ar trebui să se combine pentru a contribui la creșterea veniturilor din amprentă. Dacă și atunci când biometria devine o soluție utilizată în mod obișnuit pentru comerțul electronic și tranzacțiile la distanță, segmente care se așteaptă să crească rapid până în 2007, amprenta va fi un beneficiar principal. Amprenta este o soluție foarte puternică pentru desktop, iar se anticipează că desktop-ul va deveni un factor determinant pentru veniturile biometrice derivate din vânzările de produse și autentificarea tranzacțională. Majoritatea soluțiilor middleware valorifică o varietate de soluții de amprentă pentru autentificarea pe desktop.

Amprenta este o tehnologie dovedită, capabilă de niveluri ridicate de acuratețe. Amprenta a fost recunoscută de mult timp ca un identificator extrem de distinctiv, iar clasificarea, analiza și studiul amprentelor există de zeci de ani. Combinația dintre o trăsătură intrinsec distinctivă și un istoric îndelungat de utilizare ca metodă de identificare diferențiază amprenta în industria biometrică. Există caracteristici fiziologice mai distinctive decât amprenta (irisul și retina, de exemplu), dar tehnologia capabilă să valorifice aceste caracteristici a fost dezvoltată doar în ultimii câțiva ani, nu în decenii.

Soluțiile puternice de amprentă sunt capabile să proceseze mii de utilizatori fără a permite o potrivire falsă și pot verifica aproape 100% dintre utilizatori cu una sau două plasări ale degetului. Din această cauză, multe tehnologii de amprentă pot fi implementate în aplicații în care securitatea sau comoditatea reprezintă factorul principal.

Dimensiunea și cerințele de energie reduse, împreună cu rezistența amprentei la schimbări de mediu, precum iluminarea de fundal și temperatura, permit tehnologiei să fie implementată într-o gamă de medii de acces logic și fizic. Dispozitivele de achiziție a amprentelor au devenit destul de mici — senzori puțin mai groși decât o monedă și mai mici de 1,5cm x 1,5cm sunt capabili să achiziționeze și să proceseze imagini.

Deși ar fi nevoie de schimbări radicale în compoziția pieței pentru a submina creșterea anticipată a amprentei, tehnologia se confruntă totuși cu potențiali factori inhibitori de creștere.

Spre deosebire de tehnologii precum recunoașterea facială și recunoașterea vocală, care pot valorifica dispozitive de achiziție existente, creșterea amprentei depinde de încorporarea pe scară largă a senzorilor în tastaturi, periferice, dispozitive de control al accesului și dispozitive portabile. Capacitatea de a achiziționa amprente trebuie să fie prezentă oriunde și oricând utilizatorii doresc să se autentifice. În prezent, dispozitivele de achiziție sunt prezente doar într-o mică fracțiune din mediile de autentificare.

Un procent din utilizatori, variind în funcție de tehnologia specifică și populația de utilizatori, nu se pot înregistra în multe sisteme de amprentă. Mai mult, anumite grupuri etnice și demografice au amprente de calitate mai scăzută și sunt mai dificil de înregistrat. Testele au arătat că populațiile în vârstă, muncitorii manuali și unele populații asiatice au o probabilitate mai mare de a nu se putea înregistra în unele sisteme de amprentă. Într-o implementare la nivel de întreprindere pentru securitate fizică sau logică, aceasta înseamnă că un anumit număr de utilizatori trebuie procesați printr-o altă metodă, fie o altă biometrie, o parolă sau un token. Într-o aplicație orientată către clienți, acest lucru poate însemna că un client dispus să se înregistreze într-un sistem biometric pur și simplu nu poate face acest lucru. Într-o aplicație 1:N la scară largă, rezultatul poate fi că un utilizator se poate înregistra de mai multe ori, deoarece datele din amprentele sale nu pot fi achiziționate în mod fiabil. Dacă sistemul este conceput să fie mai permisiv și să înregistreze amprente marginale, rezultatul obișnuit este creșterea ratei de erori.

Tehnologia de amprentă este folosită de sute de mii de persoane zilnic pentru a accesa rețele și PC-uri, pentru a intra în zone restricționate și pentru a autoriza tranzacții. Tehnologia este folosită pe scară largă într-o gamă de piețe verticale și într-o gamă de aplicații orizontale, în principal accesul la PC/rețea, securitatea fizică/pontaj și identitatea civilă. Majoritatea implementărilor sunt 1:1, deși există un număr de implementări "unu-la-puțini," în care indivizii sunt comparați cu baze de date modeste, de obicei 10-100 de utilizatori. Aplicațiile 1:N la scară largă, în care un utilizator este identificat dintr-o bază de date mare de amprente, sunt clasificate drept AFIS.

Amprenta umană este alcătuită din diverse tipuri de modele de creste, clasificate în mod tradițional conform sistemului Henry, vechi de zeci de ani: buclă stângă, buclă dreaptă, arc, spirală (whorl) și arc cortinat. Buclele reprezintă aproape 2/3 din toate amprentele, spiralele aproape 1/3, iar poate 5-10% sunt arcuri. Aceste clasificări sunt relevante în multe aplicații criminalistice la scară largă, dar sunt rareori folosite în autentificarea biometrică. Aceasta amprentă este o buclă dreaptă.


Minutiae, discontinuitățile care întrerup fluxul altfel neted al crestelor, reprezintă baza pentru majoritatea autentificărilor prin amprentă. Codificate la sfârșitul anilor 1800 ca trăsături Galton, minutiae, în forma lor cea mai rudimentară, sunt terminații de creste, punctele în care o creastă se oprește, și bifurcații, punctele în care o creastă se împarte în două. Există multe tipuri de minutiae, inclusiv puncte (creste foarte mici), insule (creste puțin mai lungi decât punctele, ocupând un spațiu intermediar între două creste temporar divergente), bălți sau lacuri (spații goale între două creste temporar divergente), pinteni (o crestătură care iese dintr-o creastă), punți (creste mici care unesc două creste adiacente mai lungi) și încrucișări (două creste care se intersectează).

Alte trăsături sunt esențiale pentru autentificarea prin amprentă. Nucleul (core) este punctul interior, situat de obicei în mijlocul amprentei, în jurul căruia se centrează spiralele, buclele sau arcurile. Este adesea caracterizat printr-o terminație de creastă și mai multe creste curbate pronunțat. Delta-urile sunt punctele, situate de obicei în partea inferioară stângă și dreaptă a amprentei, în jurul cărora se centrează o serie triunghiulară de creste.

Crestele sunt de asemenea marcate de pori, care apar la intervale regulate. S-au făcut câteva încercări inițiale de a folosi poziția și distribuția porilor ca mijloc de autentificare, dar rezoluția necesară pentru a capta porii în mod consecvent este foarte ridicată.

Odată ce este captată o imagine de înaltă calitate, sunt necesari mai mulți pași pentru a converti trăsăturile sale distinctive într-un șablon compact. Acest proces, cunoscut sub numele de extragere a trăsăturilor, se află în centrul tehnologiei de amprentă. Fiecare dintre principalii furnizori de soluții de amprentă are un mecanism de extragere a trăsăturilor proprietar; furnizorii păzesc foarte atent acești algoritmi unici. Mai jos este prezentată o serie de pași folosiți, într-o anumită formă, de mulți furnizori — principiile de bază se aplică și furnizorilor care folosesc mecanisme alternative.

Imaginea trebuie apoi convertită într-un format utilizabil. Dacă imaginea este în tonuri de gri, zonele mai deschise decât un anumit prag sunt eliminate, iar cele mai închise sunt făcute negre. Crestele sunt apoi subțiate de la 5-8 pixeli lățime la un singur pixel, pentru localizarea precisă a terminațiilor și bifurcațiilor.

Localizarea minutiae-lor începe cu această imagine procesată. În acest punct, chiar și o imagine foarte precisă va avea distorsiuni și minutiae false care trebuie eliminate. De exemplu, un algoritm poate căuta în imagine și elimina una dintre două minutiae adiacente, deoarece minutiae sunt foarte rar adiacente. Anomaliile cauzate de cicatrici, transpirație sau murdărie apar ca minutiae false, iar algoritmii localizează orice puncte sau tipare care nu au sens, precum un pinten pe o insulă (probabil fals) sau o creastă care traversează perpendicular alte 2-3 (probabil o cicatrice sau murdărie). Un procent mare din potențialele minutiae sunt eliminate în acest proces.

Punctul în care o creastă se termină, și punctul în care începe o bifurcație, sunt cele mai rudimentare tipuri de minutiae și sunt folosite în majoritatea aplicațiilor. Există variație în modul exact în care este poziționat un punct minutiae: dacă este plasat direct la capătul crestei, la un pixel distanță de terminație, sau la un pixel în interiorul terminației crestei (același lucru se aplică și bifurcației). Odată ce punctul a fost poziționat, locația sa este de obicei indicată prin distanța față de nucleu, nucleul servind drept 0,0 pe o axă X,Y. Unii furnizori folosesc marginile din stânga extremă și de jos ale imaginii ca axe, corectând pentru poziționare greșită prin localizarea și ajustarea față de nucleu. Pe lângă poziționarea minutiei, unghiul minutiei este de obicei folosit. Când o creastă se termină, direcția sa în punctul de terminare stabilește unghiul (reguli mai complicate se pot aplica terminațiilor curbate). Acest unghi este măsurat de la o linie orizontală care se extinde spre dreapta de la nucleu și poate ajunge până la 359 de grade.

Pe lângă folosirea poziției și unghiului minutiae-lor, unii furnizori clasifică minutiae în funcție de tip și calitate. Avantajul acestui lucru este că căutările pot fi mai rapide, întrucât o minutie deosebit de notabilă poate fi suficient de distinctivă pentru a duce la o potrivire. Un furnizor poate, de asemenea, clasifica minutiae de calitate ridicată față de cele de calitate scăzută și elimina ultimele. Furnizorii care evită această metodologie fac acest lucru din cauza variației mari de la o amprentă la alta, chiar și în cadrul unor depuneri succesive. Măsurarea calității poate introduce doar un nivel inutil de complexitate.

Aproximativ 80% dintre furnizorii de soluții biometrice folosesc minutiae într-o anumită formă. Cei care nu folosesc minutiae utilizează potrivirea de modele, care extrapolează date dintr-o anumită serie de creste. Această serie de creste folosită la înregistrare reprezintă baza comparației, iar verificarea necesită ca un segment din aceeași zonă să fie găsit și comparat. Utilizarea mai multor creste reduce dependența de punctele minutiae, care tind să fie afectate de uzură. Șabloanele create prin potrivirea de modele sunt în general, dar nu întotdeauna, de 2-3 ori mai mari decât cele bazate pe minutiae — de obicei 900-1200 bytes.

Formatul dispozitivului (form factor) este un termen folosit pentru a descrie modul în care un senzor biometric este încorporat într-un dispozitiv de achiziție. Senzorii biometrici, în special senzorii de amprentă, pot fi încorporați pe partea superioară a unui dispozitiv, pe lateralul acestuia, îngropați sau proeminenți. Unele dispozitive biometrice necesită ca utilizatorii să treacă degetul peste senzor, în timp ce altele necesită ca utilizatorii să plaseze degetul pe senzor și să îl țină nemișcat până la autentificare.

Deși poziționarea senzorului biometric este importantă din punct de vedere ergonomic, mai multe alte considerații reprezintă formate ale dispozitivului la fel de importante. Una dintre acestea este tipul de dispozitiv cu care interacționează utilizatorul. Mai jos sunt enumerate câteva categorii largi de tipuri de dispozitive.

1. Periferice desktop.

Perifericele desktop includ mouse-uri activate biometric și alte dispozitive portabile cu care utilizatorii de calculatoare interacționează atunci când folosesc un calculator desktop. Deoarece dimensiunea standard a perifericelor desktop este de obicei mică, senzorul biometric trebuie de asemenea să fie suficient de mic pentru a încăpea pe dispozitiv. Totuși, capacitatea senzorului de a achiziționa imagini eficient scade și ea, pe măsură ce acesta este micșorat suficient pentru a încăpea pe dispozitivele periferice.

2. Soluții desktop încorporate.

Soluțiile desktop încorporate includ tastaturi activate biometric și alte componente principale ale calculatoarelor cu care utilizatorii interacționează atunci când folosesc un calculator desktop. Deoarece dispozitivele desktop încorporate sunt mai mari decât perifericele desktop, dimensiunea senzorului nu reprezintă o considerație la fel de importantă — senzorii pot fi suficient de mari pentru a achiziționa imagini fără a compromite capacitatea dispozitivului de a funcționa eficient. Deoarece dispozitivele desktop precum tastaturile sunt de obicei ieftine, adăugarea unui senzor încorporat nu ar trebui să crească semnificativ costul lor.

3. Soluții de acces fizic încorporate.

Soluțiile de acces fizic încorporate includ tastaturi numerice activate biometric și alte dispozitive cu care utilizatorii interacționează pentru a obține acces la zone restricționate (de exemplu, deschiderea ușilor). Deoarece soluțiile de acces fizic sunt adesea folosite pentru a proteja obiecte de valoare și deoarece dimensiunea redusă a dispozitivului nu reprezintă de obicei o preocupare, senzorii pot fi suficient de mari pentru a satisface această cerință de securitate. Mai mulți alți factori, inclusiv locația dispozitivului (interior sau exterior), tipul de client (militar, guvernamental sau comercial) și scopul dispozitivului (acces la apartament, protejarea materialelor nucleare), vor fi de asemenea importanți în determinarea modului în care este implementată soluția de acces fizic încorporată.

4. Soluții portabile wireless încorporate.

Soluțiile portabile wireless încorporate includ telefoane mobile activate biometric și alte dispozitive mobile de comunicare personală care necesită autentificarea proprietarului pentru utilizare. La fel ca perifericele desktop, soluțiile portabile wireless încorporate sunt mici și, prin urmare, senzorul biometric trebuie de asemenea să fie suficient de mic pentru a încăpea pe dispozitiv. În mod similar, capacitatea senzorului de a achiziționa imagini eficient scade pe măsură ce acesta este micșorat suficient pentru a încăpea pe dispozitivul wireless.

În cele din urmă, tipul de aplicație care este implementată și mediul în care este lansată vor determina formatul dispozitivului. De fapt, aceste formate au implicații asupra tipului de tehnologie de senzor folosit în dispozitivul de amprentă. Astăzi există trei tehnologii principale de senzori: optică, cu ultrasunete și cu siliciu. Fiecare tehnologie de senzor are avantajele și dezavantajele sale. De exemplu, senzorii optici sunt durabili și rezistenți la temperatură, calități care se pretează bine utilizării în soluții pentru echipamente militare încorporate. Totuși, deoarece senzorii optici trebuie să fie suficient de mari pentru a obține imagini de calitate, nu sunt potriviți pentru soluțiile desktop încorporate și soluțiile portabile wireless încorporate. Pe de altă parte, senzorii cu siliciu sunt capabili să producă imagini de calitate cu o suprafață mai mică, ceea ce îi face mai potriviți pentru utilizarea în aceste dispozitive compacte.

Achiziția de imagini de înaltă calitate ale crestelor distinctive de amprentă și minutiae este o sarcină complicată. Amprenta reprezintă o zonă mică din care se pot face măsurători, iar uzura din viața de zi cu zi afectează care modele de creste apar cel mai pronunțat. Au fost dezvoltate mecanisme din ce în ce mai sofisticate pentru a capta imaginea amprentei cu suficient detaliu și rezoluție. Tehnologiile folosite astăzi sunt cea optică, cu siliciu și cu ultrasunete.

Tehnologia optică este cea mai veche și cea mai utilizată pe scară largă. Degetul este plasat pe un platan acoperit, de obicei confecționat din plastic dur, dar proprietar fiecărei companii. În majoritatea dispozitivelor, un dispozitiv cu cuplaj de sarcină (CCD) convertește imaginea amprentei, cu creste închise și văi deschise la culoare, într-un semnal digital. Luminozitatea este fie ajustată automat (de preferat), fie manual (dificil), rezultând o imagine utilizabilă.

Dispozitivele optice au mai multe puncte forte: sunt cele mai testate în timp; pot rezista, într-o oarecare măsură, la fluctuațiile de temperatură; sunt destul de accesibile ca preț; și pot oferi rezoluții de până la 500 dpi. Dezavantajele tehnologiei includ dimensiunea — platanul trebuie să fie suficient de mare pentru a obține o imagine de calitate — și amprentele latente. Amprentele latente sunt amprente rămase de la utilizatorii anteriori. Acest lucru poate cauza degradarea imaginii, deoarece amprentele latente severe pot face ca două seturi de amprente să se suprapună. De asemenea, acoperirea și matricele CCD se pot uza în timp, reducând acuratețea.

Tehnologia optică este cea mai implementată, cu o marjă semnificativă. Identicator și compania sa mamă Identix, două dintre cele mai proeminente companii de amprentă, folosesc tehnologie optică, o mare parte fiind dezvoltată în colaborare cu Motorola. Majoritatea companiilor folosesc tehnologie optică, dar un număr tot mai mare de furnizori folosesc tehnologie cu siliciu.

Tehnologia cu siliciu a câștigat o acceptare considerabilă de la introducerea sa, la sfârșitul anilor '90. Majoritatea tehnologiilor cu siliciu, sau cip, se bazează pe capacitanță în curent continuu (DC). Senzorul de siliciu acționează ca una dintre plăcile unui condensator, iar degetul reprezintă cealaltă. Capacitanța dintre platan și deget este convertită într-o imagine digitală în tonuri de gri pe 8 biți. Cu excepția AuthenTec, a cărei tehnologie folosește capacitanță în curent alternativ (AC) și citește până la stratul viu al pielii, toți furnizorii de senzori de amprentă cu siliciu folosesc o variantă a acestui tip de capacitanță.

Siliciul produce în general o calitate a imaginii mai bună, cu o suprafață mai mică, decât tehnologia optică. Deoarece cipul este alcătuit din rânduri și coloane discrete — între 200-300 de linii în fiecare direcție pe o plachetă de 1cm x 1,5cm — poate returna date extrem de detaliate. Dimensiunea redusă a cipului înseamnă că, pe măsură ce cercetarea și dezvoltarea necesară tehnologiei își dau roadele, costurile ar trebui să scadă semnificativ. Cipurile cu siliciu sunt suficient de mici pentru a fi integrate în multe dispozitive care nu pot găzdui tehnologia optică.

Durabilitatea siliciului, în special în condiții sub-optime, nu a fost încă pe deplin dovedită. Deși producătorii folosesc procese de acoperire pentru a trata siliciul și pretind că suprafața este de 100 de ori mai durabilă decât cea optică, acest lucru rămâne de dovedit. De asemenea, odată cu reducerea dimensiunii senzorului, este și mai important să se asigure că înregistrarea și verificarea se fac cu atenție — o înregistrare de slabă calitate poate să nu capteze centrul amprentei, iar verificările ulterioare sunt supuse aceleiași probleme de poziționare. Multe companii mari s-au orientat recent spre domeniul siliciului. Infineon (divizia de semiconductoare a Siemens) și Sony au dezvoltat cipuri pentru a concura cu Veridicom (o filială desprinsă din Lucent), liderul tehnologiei cu siliciu.

Tehnologia cu ultrasunete, deși considerată poate cea mai precisă dintre tehnologiile de amprentă, nu este încă utilizată pe scară largă. Ea transmite unde acustice și măsoară distanța pe baza impedanței degetului, platanului și aerului. Ultrasunetele sunt capabile să penetreze murdăria și reziduurile de pe platan și deget, contracarând un dezavantaj major al tehnologiei optice.

Până când tehnologia cu ultrasunete va câștiga o utilizare mai largă, va fi dificil să se evalueze performanța sa pe termen lung. Totuși, utilizarea preliminară a produselor de la Ultra-Scan Corporation (USC) indică faptul că această tehnologie are un potențial semnificativ. Ea combină un punct forte al tehnologiei optice — dimensiunea mare a platanului și ușurința în utilizare — cu un punct forte al tehnologiei cu siliciu — capacitatea de a depăși condiții de citire sub-optime.


Linkuri Externe