Адамның ерекшеліктері мен биометриялық деректер

Биометрия – адам дене мөлшерлемелері, қауіпсіздік пен сәйкестендіруде қолданылады. Физиологиялық ерекшеліктер, идентификация, бақылау жүйелері туралы біліңіз.

15 мин оқу

100%

Дереккөз: Biometrics — Wikipedia

Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.

Мазмұны

Кіріспе

Адамның ерекшеліктеріне қатысты өлшемдер

Биометрия – адам денесінің өлшемдері және оның ерекшеліктерімен байланысты есептеулер. Биометриялық аутентификация (немесе нақты аутентификация) компьютер ғылымында идентификациялау және қол жеткізуді бақылау түрі ретінде қолданылады. Ол бақылаудағы топтардағы адамдарды анықтау үшін де пайдаланылады. Биометриялық идентификаторлар – жеке тұлғаларды белгілеу және сипаттау үшін қолданылатын ерекше, өлшенетін қасиеттер. Биометриялық идентификаторлар көбінесе дене пішінімен байланысты физиологиялық қасиеттер ретінде жіктеледі. Мысалдарға саусақ іздері, алақандағы тамырлар, бетті тану, ДНК, алақанның іздері, қолдың геометриясы, көздің қарық бөлігін тану, торлы қабат, иіс/хош иіс, дауыс, құлақтың пішіні және қадам жатады. Мінез-құлық қасиеттері – адамның мінез-құлқының үлгісімен байланысты, мысықтың қозғалысы, теру ырғағы, қадам, қолтаңба, мінез-құлық профилі және дауыс сияқтыларды қамтиды. Кейбір зерттеушілер осы биометрия класын сипаттау үшін "мінез-құлық метрикасы" терминін қолданды. Қол жеткізуді бақылаудың дәстүрлі әдістеріне жүргізуші куәлігі немесе паспорт сияқты белгіге негізделген идентификация жүйелері, сондай-ақ пароль немесе жеке идентификациялық нөмір сияқты білімге негізделген идентификация жүйелері кіреді. Биометриялық идентификаторлар жеке адамдарға тән болғандықтан, олар белгілік және білімге негізделген әдістерге қарағанда жеке басын растауда сенімдірек; алайда, биометриялық идентификаторларды жинау осы ақпаратты қалай пайдалану туралы құпиялылық мәселелерін тудырады.

Биометриялық функционалдық

Адам физиологиясының, химиясының немесе мінез-құлқының көптеген түрлі аспектілері биометриялық сәйкестендіру үшін қолданылуы мүмкін. Нақты бір биометриялық белгіні нақты қолдануда пайдалану үшін таңдау бірнеше факторды салмақтауды қажет етеді. Jain және авторлар (1999) биометриялық сәйкестендіру үшін кез келген белгінің қолайлылығын бағалау кезінде қолданылатын жеті факторды анықтады. Биометриялық сәйкестендіру – бұл жеке тұлғаның биологиялық және мінез-құлқы сипаттамаларын танудың жетілдірілген әдісі болып табылатын биометриялық тануға негізделген. Универсалдылық – жүйені пайдаланатын әрбір адамда осы белгі болуы керек. Бірегейлік – тиісті популяциядағы жеке тұлғалар бір-бірінен ажыратыла алатындай, белгі жеткілікті түрде ерекше болуы керек. Тұрақтылық – белгінің уақыт өте қалай өзгеретінімен байланысты. Нақтырақ айтқанда, жақсы тұрақтылығы бар белгі нақты сәйкестендіру алгоритміне қатысты уақыт өте келе тұрақты болады. Өлшенуі (жинақталуы) – белгіні алудың немесе өлшеудің оңайлығымен байланысты. Сонымен қатар, алынған деректер тиісті ерекшеліктер жиынтығын кейіннен өңдеуге және алуға мүмкіндік беретін формада болуы керек. Орындалуы – технологияның дәлдігіне, жылдамдығына және беріктігіне байланысты (толық ақпарат үшін орындалу бөлімін қараңыз). Қабылдануы – тиісті популяциядағы адамдардың технологияны қаншалықты жақсы қабылдап, биометриялық белгілерін түсіріп, бағалауға дайын екендігімен байланысты. Айналып өту – артефакт немесе ауыстырушыны пайдалану арқылы белгіні еліктеудің қаншалықты оңай екенімен байланысты. Биометриялық деректерді дұрыс пайдалану қолданылуға байланысты. Кейбір биометриялық белгілер қажетті ыңғайлылық және қауіпсіздік деңгейіне байланысты басқаларынан жақсырақ болады. Ешбір биометриялық белгі барлық мүмкін қолданыстардың барлық талаптарына толыққанды сай келмейді. Біріншіден, тексеру (немесе сәйкестендіру) режимінде жүйе биометриялық дерекқорда сақталған нақты үлгімен алынған биометриялық белгіні бір-бірлеп салыстырады, бұл жеке тұлғаның өзінің кім екенін растау үшін жасалады. Адамды тексеру үш қадамнан тұрады. Бірінші қадамда барлық пайдаланушылар үшін эталондық үлгілер жасалады және үлгілер базасында сақталады. Екінші қадамда кейбір үлгілер шынайы және жалған бағаларды алу және шекті мәнді есептеу үшін эталондық үлгілермен салыстырылады. Үшінші қадам – сынақ. Бұл процесте смарт-карта, пайдаланушы аты немесе ID нөмірі (мысалы, PIN) қай үлгіні салыстыруға қолдану керектігін көрсету үшін пайдаланылуы мүмкін. Оң сәйкестендіру – бұл тексеру режимінің кең таралған қолданылуы, «мақсаты бірнеше адамның бірдей сәйкестікті пайдалануына жол бермеу». Алайда, биометриялық жүйенің қолданылу ауқытына байланысты бастапқы биометриялық бейнелер сақталуы мүмкін, мысалы, Федералды қызметкерлер мен мердігерлердің жеке сәйкестігін тексеру (PIV) бойынша Федералды ақпаратты өңдеу стандартында (FIPS 201) қолданылатын PIV карталары. Тіркеу кезеңінде үлгі жай ғана бір жерде (картада немесе деректер базасында немесе екеуінде де) сақталады. Сәйкестікті анықтау кезеңінде алынған үлгі басқа қолданыстағы үлгілермен салыстыратын сәйкестендірушіге жіберіледі, олардың арасындағы қашықтықты кез келген алгоритмді (мысалы, Хамминг қашықтығын) пайдалана отырып бағалайды. Сәйкестікті анықтау бағдарламасы үлгіні кіріспен бірге талдайды. Бұл белгілі бір мақсатта немесе мақсатта (мысалы, шектеулі аймаққа кіру) шығарылады, бірақ биометриялық деректерді пайдалану миссияның ауысуына ұшырауы мүмкін деп қорқады. Биометриялық белгілерді таңдау кез келген практикалық қолдануда өлшемдердің ерекшеліктеріне және пайдаланушының талаптарына байланысты. Мысалы, ирис тану жүйелері қартаюдың әсерінен бұзылуы мүмкін, ал электронды саусақ іздерін тану ескірген немесе кесілген саусақ іздерімен нашарлауы мүмкін. Бір модульді биометриялық жүйелер олардың идентификаторының тұтастығымен шектеледі, бірақ бірнеше бір модульді жүйелердің бірдей шектеулерден зардап шегуі екіталай. Көп модульді биометриялық жүйелер бірдей маркерден (мысалы, иристің бірнеше суреті немесе бір саусақтың сканерлері) немесе әр түрлі биометриялық белгілерден (саусақ іздерін сканерлеу және дауыс тануды пайдалану арқылы, сөйлеу паролін) ақпарат жиынтығын алуы мүмкін. Көп модульді биометриялық жүйелер осы бір модульді жүйелерді тізбектей, бірдей уақытта, олардың комбинациясымен немесе тізбекпен біріктіре алады, бұл сәйкесінше тізбектік, параллельдік, иерархиялық және тізбектік интеграция режимдерін білдіреді. Биометриялық ақпаратты біріктіру тану жүйесінің әр түрлі кезеңдерінде жүзеге асыруға болады. Ерекшелік деңгейінде біріктіру кезінде деректердің өзі немесе бірнеше биометриялық белгілерден алынған ерекшеліктер біріктіріледі. Сәйкес келу бағасы деңгейінде біріктіру әр түрлі режимдерге қатысты бірнеше классификаторлар жасаған бағаларды біріктіреді. Соңында, шешім деңгейінде біріктіру кезінде көптеген классификаторлардың соңғы нәтижелері көпшілік дауыс беру сияқты әдістер арқылы біріктіріледі. Ерекшелік деңгейінде біріктірудің басқа біріктіру деңгейлерінен тиімдірек деп саналады, өйткені ерекшелік жиынтығы кіріс биометриялық деректері туралы толыққанды ақпаратты қамтиды, одан сәйкес келу бағасы немесе классификатордың шығыс шешімі гөрі. Сондықтан, ерекшелік деңгейінде біріктіру жақсырақ тану нәтижелерін беруі күтіледі. Фейк шабуылдары биометриялық жүйелерге жалған биометриялық белгілерді жіберуден тұрады және олардың қауіпсіздігін шектеуге қабілетті маңызды қауіпті құрайды. Көп модульді биометриялық жүйелердің фейк шабуылдарына қарсы тұрақты деп жиі есептеледі, бірақ соңғы зерттеулер тіпті бір биометриялық белгіні еліктеу арқылы оларды айналып өтуге болатынын көрсетті.

Many different aspects of human physiology, chemistry or behavior can be used for biometric authentication. The selection of a particular biometric for use in a specific application involves a weighting of several factors. Jain et al. (1999) identified seven such factors to be used when assessing the suitability of any trait for use in biometric authentication. Biometric authentication is based upon biometric recognition which is an advanced method of recognising biological and behavioural characteristics of an Individual. Universality means that every person using a system should possess the trait. Uniqueness means the trait should be sufficiently different for individuals in the relevant population such that they can be distinguished from one another. Permanence relates to the manner in which a trait varies over time. More specifically, a trait with good permanence will be reasonably invariant over time with respect to the specific matching algorithm. Measurability (collectability) relates to the ease of acquisition or measurement of the trait. In addition, acquired data should be in a form that permits subsequent processing and extraction of the relevant feature sets. Performance relates to the accuracy, speed, and robustness of technology used (see performance section for more details). Acceptability relates to how well individuals in the relevant population accept the technology such that they are willing to have their biometric trait captured and assessed. Circumvention relates to the ease with which a trait might be imitated using an artifact or substitute. Proper biometric use is very application dependent. Certain biometrics will be better than others based on the required levels of convenience and security. No single biometric will meet all the requirements of every possible application. First, in verification (or authentication) mode the system performs a one to one comparison of a captured biometric with a specific template stored in a biometric database in order to verify the individual is the person they claim to be. Three steps are involved in the verification of a person. In the first step, reference models for all the users are generated and stored in the model database. In the second step, some samples are matched with reference models to generate the genuine and impostor scores and calculate the threshold. The third step is the testing step. This process may use a smart card, username, or ID number (e. g. PIN) to indicate which template should be used for comparison. Positive recognition is a common use of the verification mode, "where the aim is to prevent multiple people from using the same identity". However, depending on the scope of the biometric system, original biometric image sources may be retained, such as the PIV cards used in the Federal Information Processing Standard Personal Identity Verification (PIV) of Federal Employees and Contractors (FIPS 201). During the enrollment phase, the template is simply stored somewhere (on a card or within a database or both). During the matching phase, the obtained template is passed to a matcher that compares it with other existing templates, estimating the distance between them using any algorithm (e. g. Hamming distance). The matching program will analyze the template with the input. This will then be output for a specified use or purpose (e. g. entrance in a restricted area), though it is a fear that the use of biometric data may face mission creep. Selection of biometrics in any practical application depending upon the characteristic measurements and user requirements. For instance iris recognition systems can be compromised by aging irises and electronic fingerprint recognition can be worsened by worn out or cut fingerprints. While unimodal biometric systems are limited by the integrity of their identifier, it is unlikely that several unimodal systems will suffer from identical limitations. Multimodal biometric systems can obtain sets of information from the same marker (i. e., multiple images of an iris, or scans of the same finger) or information from different biometrics (requiring fingerprint scans and, using voice recognition, a spoken passcode). Multimodal biometric systems can fuse these unimodal systems sequentially, simultaneously, a combination thereof, or in series, which refer to sequential, parallel, hierarchical and serial integration modes, respectively. Fusion of the biometrics information can occur at different stages of a recognition system. In case of feature level fusion, the data itself or the features extracted from multiple biometrics are fused. Matching score level fusion consolidates the scores generated by multiple classifiers pertaining to different modalities. Finally, in case of decision level fusion the final results of multiple classifiers are combined via techniques such as majority voting. Feature level fusion is believed to be more effective than the other levels of fusion because the feature set contains richer information about the input biometric data than the matching score or the output decision of a classifier. Therefore, fusion at the feature level is expected to provide better recognition results. Spoof attacks consist in submitting fake biometric traits to biometric systems, and are a major threat that can curtail their security. Multi modal biometric systems are commonly believed to be intrinsically more robust to spoof attacks, but recent studies have shown that they can be evaded by spoofing even a single biometric trait.

Адаптациялық биометриялық жүйелер

Адаптивті биометриялық жүйелер операциялық деректердің ішкі кластық өзгеруіне сәйкес үлгілерді немесе модельдерді автоматты түрде жаңартуға бағытталған. Бұл жүйелердің екі есе пайдасы – шектеулі оқыту деректерінің мәселесін шешу және бейімделу арқылы кіріс деректерінің уақыт өте келе өзгеруін қадағалау. Соңғы кезде адаптивті биометрия ғылыми қауымдастықтың қызығушылығын тудырды. Бұл зерттеу бағыты олардың маңызды артықшылықтарының арқасында үдемелі дамуға ие болады деп күтілуде. Біріншіден, адаптивті биометриялық жүйемен тіркеу кезінде көптеген биометриялық үлгілерді жинау қажеттілігі жойылды. Екіншіден, өзгеретін ортаға бейімделу үшін қайта тіркелудің немесе жүйені бастапқыдан қайта оқытудың қажеті болмайды. Бұл ыңғайлылық биометриялық жүйенің күтіп ұстау шығындарын айтарлықтай төмендетуге мүмкіндік береді. Осы артықшылықтарға қарамастан, бұл жүйелермен байланысты шешілмеген бірнеше мәселелер бар. Биометриялық жүйеде жіктеу қатесіне (жалған қабылдауға) алып келетін себептерді анықтау үшін, алдаушы үлгіні пайдалану арқылы бейімделу жүзеге асырылады. Дегенмен, адаптивті биометрия саласындағы ашық мәселелерді шешуге бағытталған тұрақты зерттеулер жүргізілуде. Адаптивті биометриялық жүйелер туралы толыққанды ақпаратты Раттани және авторлардың жасаған сын пікірінен табуға болады.

Жаңа биометриялық технологиялардың соңғы жетістіктері

Соңғы уақытта ми (электроэнцефалограмма) және жүрек (электрокардиограмма) сигналдарына негізделген биометриялық технологиялар пайда болды. Мысалы, саусақ тамырларын тану, адамның қан тамырларының суреттеріндегі үлгілерді тану әдістерін қолдану арқылы жүзеге асырылады. Бұл жаңа технологияның артықшылығы – ол саусақ іздері сияқты дәстүрлі биометриялық әдістерге қарағанда, алаяқтыққа қарсы тұру қабілеті жоғары. Дегенмен, мұндай технология көбінесе қиынрақ және уақыт өте келе дәлдігі төмендеу және қайталану мәселелеріне тап болуы мүмкін. Биометриялық өнімдердің портативтілігін арттыру үшін көптеген өндірушілер миниатюралық биометриялық аутентификация жүйелерін (BAS) енгізіп, осылайша, әсіресе кең ауқымды жүзеге асыруларда айтарлықтай шығын үнемдеуге мүмкіндік береді.

Оператордың қолтаңбалары

Оператордың қолтаңбасы – құрылғыны немесе күрделі жүйені пайдаланатын адамның қалай қолданатыны тексеру үлгісі ретінде жазылатын биометриялық әдіс.

Кейбір қоғамдық желілерге қойылатын талап

Джон Майкл (Майк) Макконнелл, АҚШ Әскери-теңіз күштерінің бұрынғы вице-адмиралы, АҚШ Ұлттық барлау директоры және Booz Allen Hamilton компаниясының аға вице-президенті, 2009 жылғы Биометриялық консорциум конференциясындағы негізгі сөйлеуінде, белгілі бір қоғамдық желілерге қол жеткізу үшін биометриялық аутентификацияны қажет ететін болашақ қабілетті дамытуды қолдады. Аталған ұсыныстың негізгі қағидасы – компьютерде биометриялық деректер арқылы бірегей сәйкестігін растаған адам, сол компьютерден зиянды әрекеттер жасауға қабілетті тұлға болып табылады. Дегенмен, егер компьютердің басқаруы бұзылса, мысалы, компьютер хакер басқаратын бот-желінің бөлігі болса, онда терминалдағы пайдаланушының кім екенін білу желі қауіпсіздігін едәуір арттырмайды және құқық қорғау органдарының жұмысына көмектеспейді.

Жануарлардың биометриялық деректері

Тегтер мен татуировкалардың орнына биометриялық әдістер жеке жануарларды анықтауға қолданылуы мүмкін: зебра жолақтары, кеміргіштер құлақтарындағы қан тамырларының өрнектері, мұрын іздері, жабырқанаттар қанаттарының өрнектері, приматтардың бетін тану және коаланың дақтары сынақтан өткен.

Адамның қадір-қасиеті

Биометрия мемлекеттік биліктің дамуына да ықпал етті (Фуколық терминдермен айтқанда, тәртіп пен биоқуат). Адамды биометриялық параметрлер жиынтығына айналдыру арқылы биометрия адамды адамгершіліктен айырып, дене тұтастығын бұзып, соңында адамның қадір-қасиетіне нұқсан келтіруі мүмкін. Белгілі бір жағдайда итальяндық философ Джорджо Агамбен Америка Құрама Штаттарына келушілер мен иммигранттардың мәртебесін анықтау (US VISIT) бағдарламасының талаптары бойынша келушілердің саусақ іздерін алу және суретке түсіру талабына наразылық білдіріп, АҚШ-қа кіруден бас тартты. Агамбен биометриялық деректерді жинау – Холокост кезінде еврейлерді татуировкалаумен салыстыратын биосаяси татуировканың бір түрі деп мәлімдеді. Агамбеннің пікірінше, биометрия адамның тұлғасын жалаңаш денеге айналдырады. Агамбен ежелгі гректерде «өмір» дегенді білдіретін екі сөзді атап өтеді: зоэ – жануарлар мен адамдарға ортақ, жай ғана өмір; және биос – мағынасы мен мақсаты бар адамдық өмір. Агамбен бүкіл адамзатты жалаңаш денелерге дейін кемсітуді көздейді. Оның ойынша, азаматтар мен мемлекет арасындағы жаңа биосаяси қарым-қатынас азаматтарды таза биологиялық өмірге (зоэ) айналдырып, оларды адамгершілігінен (биос) айырады, ал биометрия осы жаңа әлемді жариялайды. «Қараңғы мәселелер: Қара түстің бақылауы» еңбегінде бақылау саласындағы ғалым Симон Браун Агамбенмен келіседі, биометриялық зерттеулерге қатысты жақындағы зерттеуге сілтеме жасайды, онда зерттеліп жатқан гендерлік жіктеу жүйесі «африкалықтарды ерлер ретінде, ал моңғолдарды әйелдер ретінде жіктеуге бейім» екені анықталды. Браун қазіргі қоғамда «биометриялық сананы» қалыптастыру қажет екенін айтады, ол «бұл технологиялар мен олардың қолданылуы туралы хабардар қоғамдық пікір алмасуды, мемлекет пен жеке сектордың жауапкершілігін, сондай-ақ адамның өз денесі туралы деректерге және осы деректерден туындаған басқа да интеллектуалдық меншікке иелік ету және қол жеткізу құқығын қамтиды». Дегенмен, басқа ғалымдар жаһандану әлемінде әлсіз немесе мүлдем жоқ азаматтық идентификациясы бар көптеген адамдарға тап болғандарын атап көрсетеді. Көптеген дамып келе жатқан елдерде нашар және сенімсіз құжаттар бар, ал осы елдердің кедей халқы тіпті оларға да ие емес. Расталған жеке тұлғалық идентификациясыз құқықтарға кепілдік жоқ, азаматтық бостандық жоқ. Адам өзінің құқықтарын, соның ішінде танылмай қалу құқығын, егер ол анықталатын тұлға болса, егер ол қоғамдық тұлға болса ғана пайдалана алады. Осы тұрғыдан алғанда, биометрия адам қадір-қасиеті мен негізгі құқықтарды қолдау және ілгерілетуде маңызды рөл атқара алады.

Biometrics have been considered also instrumental to the development of state authority (to put it in Foucauldian terms, of discipline and biopower). By turning the human subject into a collection of biometric parameters, biometrics would dehumanize the person, infringe bodily integrity, and, ultimately, offend human dignity. In a well known case, Italian philosopher Giorgio Agamben refused to enter the United States in protest at the United States Visitor and Immigrant Status Indicator (US VISIT) program's requirement for visitors to be fingerprinted and photographed. Agamben argued that gathering of biometric data is a form of bio political tattooing, akin to the tattooing of Jews during the Holocaust. According to Agamben, biometrics turn the human persona into a bare body. Agamben refers to the two words used by Ancient Greeks for indicating "life", zoe, which is the life common to animals and humans, just life; and bios, which is life in the human context, with meanings and purposes. Agamben envisages the reduction to bare bodies for the whole humanity. For him, a new bio political relationship between citizens and the state is turning citizens into pure biological life (zoe) depriving them from their humanity (bios); and biometrics would herald this new world. In Dark Matters: On the Surveillance of Blackness, surveillance scholar Simone Browne formulates a similar critique as Agamben, citing a recent study relating to biometrics R&D that found that the gender classification system being researched "is inclined to classify Africans as males and Mongoloids as females." Browne goes on to suggest that modern society should incorporate a "biometric consciousness" that "entails informed public debate around these technologies and their application, and accountability by the state and the private sector, where the ownership of and access to one's own body data and other intellectual property that is generated from one's body data must be understood as a right." Other scholars have emphasized, however, that the globalized world is confronted with a huge mass of people with weak or absent civil identities. Most developing countries have weak and unreliable documents and the poorer people in these countries do not have even those unreliable documents. Without certified personal identities, there is no certainty of right, no civil liberty. One can claim his rights, including the right to refuse to be identified, only if he is an identifiable subject, if he has a public identity. In such a sense, biometrics could play a pivotal role in supporting and promoting respect for human dignity and fundamental rights.

Сақталған заттардың иелеріне төнген қауіп

Ұрылар қауіпсіз мүлікке кіре алмаған жағдайда, олар мүлік иесін аңдып, шабуыл жасап, кіруге тырысуы мүмкін. Егер мүлік биометриялық құрылғымен қорғалса, иесіне келтірілген зиян қайта орнатылмайтын болып, қорғалған мүліктің өзінен де қымбатқа түсуі мүмкін. Мысалы, 2005 жылы Малайзияда бір адам Mercedes Benz S Class көлігін ұрлауға тырысқанда саусағын кесіп тастады.

Ұсыну кезінде шабуылдар

Биометриялық жүйелер контекстінде презентациялық шабуылдар "алдау шабуылдары" деп те аталуы мүмкін. Жақында қабылданған ISO/IEC 30107 стандартына сәйкес, презентациялық шабуылдар – "биометриялық жүйенің жұмысына кедергі келтіру мақсатымен биометриялық деректерді жинау кіші жүйесіне жасалатын әрекет". Бұл шабуылдар жеке тұлғаны ұсыну немесе жасыру сипатында болуы мүмкін. Жеке тұлғаны ұсыну шабуылдары басқа біреу болып көрініп, жүйеге кіруге тырысады. Ал жасыру шабуылдары, мысалы, бетті анықтау және тану жүйелерінен қашуға бағытталуы мүмкін. Презентациялық шабуылдарға қарсы тұру үшін бірнеше әдіс ұсынылған.

Қауіпсіздік пен гуманитарлық көмек

Биометриялық мәліметтерді көптеген көмек бағдарламалары дағдарыс кезінде алаяқтықтың алдын алу және мұқтаждарға ресурстардың дұрыс жеткізілуін қамтамасыз ету үшін пайдаланады. Гуманитарлық күш-жігердің мақсаты мұқтаж адамдардың әл-ауқатын жақсарту болып табылады, бірақ биометрияны бақылау құралы ретінде қолдану, қатысты топтардың әртүрлі мүдделеріне байланысты қақтығыс тудыруы мүмкін. Көмек бағдарламалары мен үкіметтік шенеуніктер арасындағы биометриялық мәліметтерді қолдану туралы даулар, ең көп көмекке мұқтаж адамдарға ресурстардың жеткізілуін кешіктіреді. 2019 жылдың шілдесінде Біріккен Ұлттар Ұйымының Дүниежүзілік азық-түлік бағдарламасы мен Хусилер Йемендегі жүздеген мың бейбіт тұрғындардың өміріне қауіп төндіретін ресурстарды қамтамасыз ету үшін биометриялық мәліметтерді қолдану мәселесі бойынша үлкен дауға түсті. БҰҰ Дүниежүзілік азық-түлік бағдарламасының талаптарымен ынтымақтастықтан бас тарту Йемен халқына азық-түлік көмегін тоқтатуға әкеп соқты. Биометрияны қолдану көмек бағдарламаларына құнды ақпарат бере алады, бірақ оның ұсынатын шешімдер дағдарыс кезіндегі хаостық жағдайларға толыққанды жараспауы мүмкін. Биометрияны енгізу, терең саяси проблемалардың нәтижесінде туған қақтығыстарға ұзақ мерзімді шешім бермеуі мүмкін.

Жоюға болатын биометриялық мәліметтер

Парольдердің биометриялық деректерге қарағанда бір артықшылығы – оларды қайта шығаруға болады. Егер токен немесе пароль жоғалса немесе ұрланса, оны күштен шығарып, жаңа нұсқасымен ауыстыруға болады. Бұл мүмкіндік биометриялық деректерде табиғи түрде жоқ. Егер біреудің беті дерекқордан қол жеткізілсе, оны қайта шығару немесе күштен шығару мүмкін емес. Электронды биометриялық идентификатор ұрланса, биометриялық ерекшелікті өзгертуге жақын мүмкіндік жоқ. Бұл адамның биометриялық ерекшелігін болашақта аутентификация үшін қолдануға күмән келтіреді, мысалы, АҚШ-тағы Персоналды басқару кеңсесінен (OPM) қауіпсіздік рұқсатына қатысты құпия ақпаратты бұзу оқиғасында болғандай. Жоюға болатын биометрия – бұл биометриялық жүйеге қорғау және ауыстыру мүмкіндіктерін енгізу арқылы қауіпсіздікті арттырудың бір жолы. Оны алғаш рет Ratha және авторлар тобы ұсынған. "Жоюға болатын биометрия – бұл пайдаланушыға тән сезімтал деректерді қорғау мақсатында биометриялық ерекшеліктерді қасақана және жүйелі түрде бұрмалау. Егер жоюға болатын ерекшелік бұзылса, бұрмалау сипаттамалары өзгертіліп, сол биометриялық дерек жаңа үлгіге бейімделеді, ол кейін қолданылады. Жоюға болатын биометрия, биометриялық шифрлау жүйесімен қатар, биометриялық үлгілерді қорғау мақсатындағы маңызды санаттардың бірі болып табылады". Биометриялық криптожүйеде "ішкі кластық өзгерулерді басқару үшін қателерді түзету кодтау техникалары қолданылады". Бұл қауіпсіздіктің жоғары деңгейін қамтамасыз етеді, бірақ кішігірім ішкі кластық өзгерулерге ғана қатысты нақты енгізу форматы сияқты шектеулері бар. Жаңа, эксклюзивті биометриялық деректерді жасау үшін бірнеше әдіс ұсынылған. Саусақ іздеріне негізделген алғашқы жоюға болатын биометриялық жүйені Tulyakov және авторлар тобы жобалап, жасаған. Негізінен, жоюға болатын биометриялық жүйелер сәйкестендіру алдында биометриялық суретті немесе оның ерекшеліктерін бұрмалайды. Бұрмалау параметрлерінің өзгеруі осы схеманың жоюға болатын сипатын қамтамасыз етеді. Ұсынылған әдістердің кейбіреулері, мысалы Teoh және авторлар тобы, Savvides және авторлар тобы өздерінің тану қозғалтқыштарын пайдаланады, ал басқа әдістер, мысалы Dabbah және авторлар тобы, тану процесі үшін жақсы қалыптасқан биометриялық зерттеулердің жетістіктерін пайдаланады. Бұл қорғау жүйесіне қойылатын талаптарды арттырса да, жоюға болатын үлгілерді қолданыстағы биометриялық технологияларға қолжетімді етеді.

One advantage of passwords over biometrics is that they can be re issued. If a token or a password is lost or stolen, it can be cancelled and replaced by a newer version. This is not naturally available in biometrics. If someone's face is compromised from a database, they cannot cancel or reissue it. If the electronic biometric identifier is stolen, it is nearly impossible to change a biometric feature. This renders the person's biometric feature questionable for future use in authentication, such as the case with the hacking of security clearance related background information from the Office of Personnel Management (OPM) in the United States. Cancelable biometrics is a way in which to incorporate protection and the replacement features into biometrics to create a more secure system. It was first proposed by Ratha et al. "Cancelable biometrics refers to the intentional and systematically repeatable distortion of biometric features in order to protect sensitive user specific data. If a cancelable feature is compromised, the distortion characteristics are changed, and the same biometrics is mapped to a new template, which is used subsequently. Cancelable biometrics is one of the major categories for biometric template protection purpose besides biometric cryptosystem." In biometric cryptosystem, "the error correcting coding techniques are employed to handle intraclass variations." This ensures a high level of security but has limitations such as specific input format of only small intraclass variations. Several methods for generating new exclusive biometrics have been proposed. The first fingerprint based cancelable biometric system was designed and developed by Tulyakov et al. Essentially, cancelable biometrics perform a distortion of the biometric image or features before matching. The variability in the distortion parameters provides the cancelable nature of the scheme. Some of the proposed techniques operate using their own recognition engines, such as Teoh et al. and Savvides et al., whereas other methods, such as Dabbah et al., take the advantage of the advancement of the well established biometric research for their recognition front end to conduct recognition. Although this increases the restrictions on the protection system, it makes the cancellable templates more accessible for available biometric technologies

Ұсынылған жұмсақ биометрия

Жұмсақ биометрия – бұл жеке тұлғаларды ұрлаушылар мен алдаушылардың пайдасына ұсынылатын, қатаң биометриялық тану әдістері емес, олардың орнына қолданылатын тәжірибелерді білдіреді. Мұндай белгілер – адамдардың физикалық, мінез-құлқылық немесе сыртқы ерекшеліктері, олар адамдардың бір-бірін қалай ерекшелендіретінінен (мысалы, бойы, жынысы, шаштың түсі) туындайды. Олар негізгі биометриялық идентификаторлар ұсынатын жеке тұлға туралы ақпаратты толықтыру үшін пайдаланылады. Жұмсақ биометриялық сипаттамалар жеке адамды бірегей және сенімді түрде тану үшін жеткілікті ерекшелікке және тұрақтылыққа ие болмаса да, оларды оңай жалғандауға болады, бірақ пайдаланушының кім екені туралы маңызды мәліметтер бере алады. Яғни, олар бір адамды жекешелендіре алмайтын болса да, адамдарды бір-бірінен ажыратуға көмектеседі. Әдеттегі биометриялық жүйелердің тиімділігін арттыру үшін жыныс, нәсіл, көздің түсі, бойы және басқа да көзге көрінетін идентификациялық белгілер сияқты жеке ерекшеліктердің комбинацияларын қолдануға болады. Көптеген жұмсақ биометриялық мәліметтерді оңай жинауға болады және тіркеу кезінде олар жиналады. Жұмсақ биометриямен байланысты екі маңызды этикалық мәселе бар. Біріншіден, жұмсақ биометриялық белгілердің кейбіреулері мәдениетке байланысты; мысалы, нәсілді анықтау үшін тері түсін пайдалану нәсілшілдік көзқарастарды қолдауға алып келуі мүмкін, биометриялық жыныс анықтау ең жақсы жағдайда үшіншілік жыныс белгілері арқылы жынысты анықтайды, генетикалық және хромосомалық жынысты анықтау мүмкін емес, ал қартаюды анықтауға арналған жұмсақ биометриялық деректер көбінесе жасқа қатысты стереотиптерге ұшырайды. Екіншіден, жұмсақ биометриялық деректер адамдарды топтастыруға және олардың профильдерін жасауға мүмкіндік береді, бұл стигматизация мен шеттету процестерін күшейтеді.

Үкімет тарапынан толық ақпараттың жариялану ықтималдығы

Азаматтық қоғамның кейбір өкілдері биометриялық деректердің қалай қолданылатынына қатысты алаңдаушылық білдіріп отыр, бірақ толыққанды ақпарат беру мүмкін болмайды. Атап айтқанда, АҚШ Қорғаныс ғылым кеңесінің Қорғаныс биометриясы жөніндегі топтамасының жарияланған есебінде, қауіпсіздікке қатысты іс-қимылдарды жүзеге асырумен тікелей байланысты салалардағы ұлттық қабілеттердің нақты және толық көлемін қорғау, кейде тіпті жасырудың қажеттігі айтылады. Бұл биометрия саласына да қатысты болуы мүмкін. Бұл құпия және әскери операциялардың классикалық ерекшелігі. Қысқасы, мақсат – "көздер мен әдістерді" қорғау.

Биометриялық деректерді қолданатын елдер

Биометриялық деректерді пайдаланатын елдерге Австралия, Бразилия, Болгария, Канада, Кипр, Грекия, Қытай, Гамбия, Германия, Үндістан, Ирак, Ирландия, Израиль, Италия, Малайзия, Нидерланды, Жаңа Зеландия, Нигерия, Норвегия, Пәкістан, Польша, Оңтүстік Африка, Сауд Арабиясы, Танзания, Түркия, Украина, Біріккен Араб Әмірліктері, Ұлыбритания, АҚШ және Венесуэла жатады. Төмен және орта табысты елдерде шамамен 1,2 миллиард адам биометриялық идентификация бағдарламасы арқылы сәйкестендірілді. Сонымен қатар, көптеген елдер сайлаушыларды тіркеу және осыған ұқсас сайлау мақсаттары үшін биометриялық деректерді қолданады. Халықаралық IDEA ұйымының сайлау туралы АКТ деректер базасында 2017 жылғы деректер бойынша биометриялық сайлаушыларды тіркеу (BVR) жүргізетін елдер: Армения, Ангола, Бангладеш, Бутан, Боливия, Бразилия, Буркина-Фасо, Камбоджа, Камерун, Чад, Колумбия, Комор, Конго (Демократиялық Республикасы), Коста-Рика, Кот-д’Ивуар, Доминикан Республикасы, Фиджи, Гамбия, Гана, Гватемала, Үндістан, Ирак, Кения, Лесото, Либерия, Малави, Мали, Мавритания, Мексика, Марокко, Мозамбик, Намибия, Непал, Никарагуа, Нигерия, Панама, Перу, Филиппин, Сенегал, Сьерра-Леоне, Соломон аралдары, Сомалиленд, Эсватини, Танзания, Уганда, Уругвай, Венесуэла, Йемен, Замбия және Зимбабве.

Үндістанның ұлттық ID бағдарламасы

Үндістанның Aadhaar деп аталатын ұлттық жеке куәлік бағдарламасы әлемдегі ең ірі биометриялық деректер базасы болып табылады. Бұл – адамның өмір бойына берілетін, биометриялық деректерге негізделген цифрлық жеке куәлік, оны кез келген уақытта, кез келген жерден, қағазсыз түрде, онлайн режимінде дереу тексеруге болады. Ол мемлекеттік органдарға биометриялық деректер (саусақ іздері, көздің ирисін сканерлеу және бет суреті) мен демографиялық деректер (аты, жасы, жынысы, мекенжайы, ата-анасының/жұбайының аты, ұялы телефон нөмірі) негізінде, қауіпсіз және жекелендірілген мемлекеттік қызметтерді ұсынуға мүмкіндік береді. Деректер интернет арқылы шифрланған түрде аутентификация үшін жіберіледі, бұл адамның белгілі бір орында физикалық қатысуымен байланысты шектеулерден арылуға бағытталған. 2013 жылдың 7 қарашасына дейін шамамен 550 миллион тұрғын тіркелген, ал 480 миллионға жуық Aadhaar ұлттық сәйкестендіру нөмірі берілген. Мақсаты – бірнеше жыл ішінде 1,2 миллиард халқы бар елдің барлық азаматын қамту. Дегенмен, бұл бағдарлама жеке құпияға қатысты алаңдаушылықтар мен мемлекеттің бақылау орнатуы немесе «Банана республикасына» айналу мүмкіндігіне байланысты сынға ұшырауда. Халық арасындағы қорқынышты сейілту үшін Үндістанның Жоғарғы соты жаңа шешім қабылдады, ол бойынша жеке құпия енді негізгі құқық ретінде қарастырылады. Бұл жаңа заң 2017 жылдың 24 тамызында қолданысқа енгізілді.

Малайзияның MyKad ұлттық ID бағдарламасы

MyKad деп аталатын қазіргі үлгідегі жеке куәлікті Малайзияның Ұлттық тіркеу департаменті 2001 жылдың 5 қыркүйегінде енгізді. Малайзия – пластик картаға орнатылған компьютерлік чипке фотосуретпен сәйкестендіру және саусақ іздерінің биометриялық деректерін біріктірген жеке куәлікті алғаш рет қолданған әлемдегі ел болды. Бұл картаның басты мақсаты – туу туралы куәліктен өзге, азаматтықты растау және тексеру құралы болып табылады. Сонымен қатар, MyKad жүргізуші куәлігі, банкомат картасы, электрондық әмиян және Малайзия үкіметінің көп мақсатты картасы (GMPC) жобасының бір бөлігі ретінде пайдаланылуы мүмкін, егер карта иесі тиісті функцияларды белсендірсе.