Tai anksčiau skelbto straipsnio tęsinys. Kompiuterių sistemose taikant slaptažodžių metodą, dažniausiai kalbama apie tikimybę atspėti slaptažodį arba laiką, reikalingą jam rasti, bandant visus įmanomus variantus (brute force attack). Taip savotiškai apibūdinamas sistemos saugumas. Nurodžius slaptažodžius, sistema beveik negali apsirikti: pateikus galiojantį slaptažodį, leidžiama prisijungti. 
Tai anksčiau skelbto straipsnio tęsinys.
Biometrinių sistemų lyginimas
Kompiuterių sistemose taikant slaptažodžių metodą, dažniausiai kalbama apie tikimybę atspėti slaptažodį arba laiką, reikalingą jam rasti, bandant visus įmanomus variantus (brute force attack). Taip savotiškai apibūdinamas sistemos saugumas. Nurodžius slaptažodžius, sistema beveik negali apsirikti: pateikus galiojantį slaptažodį, leidžiama prisijungti. Ar tą slaptažodį parašė tikrasis vartotojas, ar piktavalis programišius, visiškai nesvarbu.
Biometrijoje absoliutaus „slaptažodžio“ nėra. Įtaisai privalo įvertinti šimtus ar net tūkstančius atskirų kūno detalių sąlygiškam „raktui“ sukurti, kuris kiekvieno skaitymo metu gali būti vis kitoks. Tačiau vartotojas atpažįstamas tol, kol „raktas“ per daug nenukrypsta nuo iš anksto numatytų normų.
Biometrinių sistemų patikimumas apibrėžiamas trimis vertėmis:
- FAR (False Acceptance Rate) – tikimybė, kad biometrinė sistema svetimą žmogų atpažins kaip savą. 0,0001 proc. rodo, kad vieną žmogų iš milijono sistema gali atpažinti, nors jo piršto atspaudo duomenų bazėje nėra. FAR turi būti kuo mažesnė, ypač tuo atveju, jei biometriniai skaitytuvai pasikliauja tik vieno tipo asmenybės patvirtinimu (pvz., piršto atspaudu) ir nereikalauja papildomai įvesti kodo ar pateikti kortelės.
- FRR (False Rejection Rate) – tikimybė, kad registruotas vartotojas bus neatpažintas (reikės dar kartą nuskaityti asmens duomenis). Tai nepavojinga, tačiau kelia nepatogumų vartotojams.
- EER (Equal Error Rate) – FAR ir FRR verčių aukso vidurys. Sujungus FAR ir FRR diagramas, EER taške tikimybė būti neteisingai atpažintam ar visai neatpažintam yra vienoda. Kuo EER vertė mažesnė, tuo geriau.
Mažesnės FAR ir FRR vertės – geresnė sistema. Deja, mažinant FAR vertę (didinant patikimumą) dažniausiai padidėja FRR ir atvirkščiai. Beveik kiekvieną biometrinę sistemą galima sureguliuoti taip, kad beveik nė vienas pašalinis asmuo nebūtų atpažintas kaip savas. Tačiau tokiu atveju ir registruoti vartotojai dažnai neatpažįstami. Nei FAR, nei FRR verčių atskirai nepakanka sistemai tinkamai apibūdinti. Geriausia remtis EER duomenimis. Realiomis sąlygomis veikianti sistema turėtų būti vertinama esant FAR=0 (kai blogiukai apskritai negali prisijungti).
Pirštų atspaudai
Apie pirštų atspaudų skaitytuvus daug rašėme ankstesniame numeryje, tačiau norisi paminėti, kad daugumos šiuolaikinių pirštų skaitytuvų EER vertė yra pernelyg didelė – 1–4 proc. Geriausiu atveju pasiekiama 0,2–0,3 proc. EER vertė. Vis dėlto artimiausiu metu pirštų atspaudų apdorojimo algoritmai turėtų gerokai patobulėti. Pvz., „Warwick Warp“ bendrovė tiria būdus, kaip „išlyginti“ suteptus, iškraipytus atspaudus. Tai būtų labai naudinga visiems: vartotojai skaitytuvus galėtų liesti beveik bet kaip, nesirūpindami, ar pirštas kryptelės, nuslys, o teismo ekspertai galėtų panaudoti nusikaltimo vietose aptiktus prastos kokybės atspaudus, kurie dabar yra „nurašomi“. Iki komercinio šio naujo algoritmo pritaikymo liko maždaug pusmetis.
Biometrinės sistemos apskritai paplis tik tada, kai neliks apribojimų. Juk nesvarbu, kaip, pvz., pakeliame telefono ragelį ir pridedame jį prie ausies – pašnekovą vis tiek girdime. Taip pat nesudėtingai turi veikti ir biometrinės sistemos.
Tai įdomu
JAV kariai Irake ir Afganistane nuolat rinko pirštų atspaudus, rastus ant įvairių daiktų ir sprogmenų teroristų buveinėse, karinio mokymo stovyklose. Nors pagal juos neįmanoma nustatyti tapatybės, tačiau į JAV atvykstančių užsieniečių pirštų atspaudai visada palyginami su turima potencialių blogiukų duomenų baze. Tokiu būdu tikimasi užkirsti kelią galimiems teroristams. Jau surinkta net 60 mln. pirštų atspaudų. Pabėgėliai ir iš šalies anksčiau išprašyti asmenys taip pat įtraukti į vadinamuosius juoduosius sąrašus – jiems durys į JAV užvertos.
Vaizdo klipas: http://abcnews.go.com/Technology/story?id=3677828
3D veido atpažinimas
Tai patobulintas žmogaus atpažinimo pagal veidą būdas. Iš pradžių dėl techninių priemonių ribotumo buvo taikomas dviejų matavimų vaizdo (nuotraukos) analizavimo metodas. Sparčiai plečiantis technologijoms, šiandien 3D veido kopiją galima tirti pasitelkus įprastą įrangą.
3D skaitytuvų neklaidina veido išraiškos, skirtingos apšvietimo sąlygos, makiažas ar galvos padėtis.
Pavyzdys
„Bioscrypt VisionAccess“ 3D veido skaitytuvas
Greičiau nei per sekundę iš 40 tūkst. detalių sudaromas trijų matavimų veido atvaizdas ir palyginamas su šablonu. Naudojami infraraudonieji spinduliai, tad įtaisas vienodai gerai veikia tamsoje ir šviesoje. Žmonėms nereikia liesti skaitytuvo: stovima 1–2 m atstumu. Papildomai galima naudoti korteles ir PIN kodus. Skaitytuvas saugo iki 4000 vartotojų veidų šablonų. Kasdieniai veido pokyčiai (neskusta barzda ir pan.) įtakos neturi.
EER: 0,1 proc. FAR ir FRR lygį gali nustatyti patys vartotojai.
Akies rainelė
Akies rainelė – matomas spalvotas skritulys aplink juodą lęšiuką – yra tokia pat išskirtinė kaip ir pirštų atspaudai. Dėl painaus rašto nelengva sukurti rainelės analizavimo algoritmus. Mes dažniausiai pastebime akių spalvą, tačiau biometrijoje tai visiškai nesvarbu (nebent vadinamojoje soft biometrics srityje). Viską lemia unikalus rainelės raštas.
Pastaraisiais metais tyrimai šioje srityje suaktyvėjo, mat 2005 m. nustojo galioti Leonardo Flomo ir Arano Safiro patentas (suteiktas 1987 m.), kuriame aprašomas identifikavimo pagal akies rainelę metodas. 1994 m. Johnas Daugmanas gavo sudėtingo akies rainelės rašto tyrimo patentą. Šiuo metu šis patentas priklauso bendrovei „Iridian Technologies“, parduodančiai licencijas savo partneriams. OKI, „Panasonic“, „Securimetrics“, „IrisGuard“ ir daug kitų bendrovių naudojo „Iridian“ licenciją.
***
Apmaudu, kad netobula patentų sistema stabdė inovacijas identifikavimo pagal akies rainelę srityje. Dažnai bendrovės ar atskiri asmenys gauna patentą, tačiau jo niekur nepritaiko. Tenka laukti, kol baigsis jo galiojimo laikas. Didžiosios bendrovės dėl visa ko patentuoja viską iš eilės, kad tik konkurentai neužbėgtų už akių. Kartais atsiranda net tokių, kurie, sukaupę strategiškai vertingus patentus, užsiima patentiniu reketu: paduoda kitas bendroves į teismą ir gauna milijonines kompensacijas už neteisėtą patentuotų technologijų panaudojimą.
***
ICE 2006 – pirmasis nepriklausomas akies rainelės algoritmų palyginimas. Paaiškėjo, kad kol kas akies rainelės biometrinės sistemos nėra gerokai pranašesnės už veido atpažinimo sistemas, nors dažnai teigiama priešingai. Taip yra todėl, kad veido atpažinimo technologijos plėtojosi laisvai ir gerokai sparčiau, tuo tarpu perspektyvus atpažinimas pagal akies rainelę buvo dirbtinai pristabdytas.
Pavyzdys
Irikon USB atmintinė su integruotu akies rainelės skaitytuvu saugo iki 20 rainelių pavyzdžių. Atmintinės duomenimis gali pasinaudoti tik savininkas, 6 cm atstumu nuskaitęs savo akies rainelės raštą. Identifikavimas trunka mažiau nei dvi sekundes. Stebina puikūs rezultatai: FRR – 0,1 proc. (1/1000), FAR – 0,000083 proc. (1/1200000).
OKI pernai sukūrė savo identifikavimo algoritmą, kurį galima panaudoti bet kuriame įtaise su 1 Mp ar geresne vaizdo kamera. Anksčiau reikėdavo specialios infraraudonųjų spindulių kameros, tačiau dabar tinka įprastos. Identifikavimas vyksta programiniu lygmeniu, tad esamos techninės įrangos keisti nereikia. OKI programa, veikianti „Windows Mobile 2003“, „Windows XP“ ir „Symbian“ aplinkose, gerai prisitaiko prie ribotų mobiliųjų telefonų ir delninukų procesorių galimybių. Programa veikia gana tiksliai (suklysta tik 1 kartą iš 100 000, arba FAR=0,001 proc.) ir geba atskirti tikrą akį nuo nuotraukos.
OKI tarpinė programinė įranga (middleware) nuo šių metų liepos mėn. prieinama Japonijos mobiliojo ryšio operatoriams ir telefonų gamintojams. Programa priderinama prie kiekvieno telefono techninių savybių ir užima tik 200 KB.
Tai įdomu
VTT techninių tyrimų centras (Suomija, www.vtt.fi) tyrė ir užpatentavo identifikavimo pagal eiseną metodą. Naudojant tris akselerometrus, galima apytiksliai nustatyti žmogaus tapatybę. Deja, eisenai įtakos turi sparta, avalynė ir kiti veiksniai, tad toks būdas praverčia tik kaip pagalbinė identifikavimo priemonė. Geriausia pasiekta EER vertė – tik 7 proc.
Akies tinklainė
Akies obuolio dugne išsiraizgiusios kraujagyslės suformuoja unikalų raštą, kurį galima panaudoti asmenybei nustatyti. Tai daroma akį apšviečiant nežalingais mažo intensyvumo infraraudonaisiais spinduliais. Kraujagyslės sugeria daugiau šių spindulių, tad jas įmanoma nufotografuoti ir gautą vaizdą išanalizuoti. Tačiau tam žmogus turi stovėti nejudėdamas mažu atstumu priešais vaizdo kamerą. Tinklainės privalumas – ne tik nesikartojantis raštas, bet ir tai, kad skaitoma vidinė dalis, kurios neįmanoma imituoti.
Vis dėlto tinklainę veikia įvairios ligos (diabetas, glaukoma ar katarakta), tad ilgainiui sistema gali neatpažinti vartotojo. Tačiau pritaikius tinkamus algoritmus skaitytuvai ne tik identifikuotų asmenį, bet aptikę pakitimų įspėtų apie galimą ligą.
Venų raštas
Nustatyti asmens tapatybę pagal venų struktūrą pasiūlyta gana neseniai – tik 1992 metais. Tokia mintis pirmą kartą išdėstyta Hokaido (Japonija) universitete rašytoje disertacijoje.
„Fujitsu“ taiko identifikavimą pagal delno venų raštą. Jis veiksmingas tuo, kad venos yra tokios pat unikalios kaip ir pirštų atspaudai (galima atskirti net identiškus dvynius) ir dėl vidinės struktūros jas sunkiau pažeisti ar suklastoti. Išoriniai rankos nešvarumai, randai, įpjovimai, tatuiruotės ar odos spalva neturi įtakos skaitytuvo darbui. Venų išsidėstymas nulemiamas dar vaisiui esant gimdoje ir žmogui augant nesikeičia. Be to, „Fujitsu“ įtaisai nustato asmenybę be kontakto: ranka tiesiog kelioms akimirkoms palaikoma virš skaitytuvo.
Kaip tai veikia? Skaitytuvas ranką apšviečia infraraudonojo spektro šviesa. Pro odą tokia šviesa prasiskverbia, tačiau deguonies netekęs veninis kraujas (hemoglobinas) ją sugeria ir tampa matomas. Kapiliarai ir arterijos, kuriais teka deguonies prisotintas hemoglobinas, yra „permatomi“. Gaunamas vaizdas panašus į juodų venų raizginį. Kadangi sistemai būtina gyva ranka, nėra tikslo žaloti žmogaus siekiant pavogti jo „raktą“ (nupjauti ranką). Lieka tikėtis, kad plėšikai tai irgi žino. Be to, žmonės ant daiktų nepalieka venų atspaudų (kitaip nei pirštų atspaudų), tad juos nukopijuoti itin sudėtinga.
Venų raštui taikomi specialūs algoritmai, nustatantys duomenų taškus: venų skaičių, jų susikirtimus. Gauti duomenys suglaudinami, užkoduojami ir išsaugomi duomenų bazėje. Vėliau procedūra kaskart kartojama ir gautas „raktas“ lyginamas su išsaugotu šablonu.
„Fujitsu“ sistema nusipelno pagarbos už ypatingą patikimumą: FRR: 0,01 proc. (tik 1 iš 10 000 užsiregistravusių žmonių neatpažįstamas) FAR: 0,00008 proc. (tik 1 iš daugiau nei 1 000 000 neregistruotų žmonių pripažįstamas savu)
Bendrovė tikisi skaitytuvą sumažinti tiek, kad jis tiktų net delninukams ar mobiliesiems telefonams. Tokyo-Mitsubishi bankas naudoja venų rašto skaitytuvus savo bankomatuose, o šių metų vasarą Karolinos (JAV) ligoninėse venų rašto skaitytuvai buvo pasirinkti pacientų duomenims registruoti ir apsaugoti. „Carolinas HealthCare System“ ligoninės ilgai ieškojo tinkamos nekontaktinės biometrinės sistemos, o „Fujitsu“ pasirodė tiksliausia ir ergonomiškiausia.
„Fujitsu“ šių metų rugpjūtį vieną skaitytuvą išleido kaip atskirą įtaisą, o kitas buvo įrengtas kompiuterio pelėje. Bendrovės darbuotojai gerokai patobulino savo technologiją, tad dabar nereikia naudoti pagalbinio „gido“ (delną prilaikančio rėmelio), o ranka nuskaitoma net ją pakreipus. Atstumas tarp delno ir skaitytuvo taip pat gali būti įvairus. Be to, anksčiau identifikavimui atlikti reikėjo specialios tarnybinės stoties, o nuo šiol viską daro stalinis kompiuteris.
Per trejus metus „Fujitsu“ planuoja parduoti 200 tūkst. delno venų skaitytuvų. Tai gana ambicingi užmojai, atsižvelgiant į technologijos novatoriškumą.
*** Įvesties įtaisai (pelės, klaviatūros) su biometriniais skaitytuvais – diskutuotinas dalykas, mat vartotojai priversti naudotis tik tam tikrais gaminiais. Negalima rinktis kitokių pelių, nors jos galbūt patogesnės ir techniškai pažangesnės. Tad pirmumą reikėtų teikti atskirai jungiamiems skaitytuvams.
„Hitachi“ (www.hitachi.co.jp/Prod/comp/fingervein/global/) yra sukūrusi analogišką piršto venų skaitytuvą (Finger Vein Authentication Device). Tai taip pat bekontaktis įtaisas, akimirksniu patikrinantis vartotojo tapatybę. Žmogaus duomenis galima nuskaityti neatsižvelgiant į pirštų būklę: jie gali būti sausi, nešvarūs, pažeisti. „Hitachi“ pirštų venų skaitytuvus galima naudoti kontrolės punktuose, bankomatuose, net įrengti nešiojamuosiuose kompiuteriuose.
Rungtynės – pažangos variklis
Apdovanojimai ir konkursai visame pasaulyje jau nestebina. Jais siekiama skatinti diegti naujoves, tirti ir kurti naujas technologijas, gaminius. Gerai žinomi IDEA, IF apdovanojimai, X prizas (X-Prize foundation). Už mokslininkų ir bendrovių pastangas neretai atlyginama įspūdingomis sumomis.
Siekiant nešališkumo, sudaromos nepriklausomos duomenų bazės, nauji biometrinių duomenų apdorojimo algoritmai lyginami vienodomis sąlygomis.
Veidui atpažinti yra sukurta FERET duomenų bazė (www.frvt.org/FERET/default.htm). Joje sukaupta keliolika tūkstančių veidų nuotraukų, kurios naudojamos įvairių algoritmų efektyvumui įvertinti. Taip pat naudojamas XM2VTS nuotraukų, vaizdo bei garso įrašų rinkinys (www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/xm2vtsdb/).
Tobulinti veido atpažinimo technologijas skatina „Face Recognition Grand Challenge“ rungtis (www.frvt.org/FRGC/). Tai JAV valstybės institucijų (FTB, Nacionalinis teisingumo institutas ir kt.) remiamos varžybos. Paskutiniai sistemų vertinimai (Face Recognition Vendor Test (FRVT) ir Iris Challenge Evaluation (ICE)) vyko 2006 metų sausio mėn. Beje, dalyvavo ir bendrovė Neven Vision, kurios algoritmas nustebino puikiais rezultatais analizuojant didelės raiškos nuotraukas (FRR – 0,01, kai FAR – 0,001). Turbūt ne be reikalo „Neven Vision“ po kelių mėnesių atsidūrė po „Google“ sparneliu. Vertinimo metu pirmą kartą automatinės atpažinimo sistemos buvo lyginamos ir su žmonių gebėjimais. Paaiškėjo, kad septyni algoritmai lenkė ar prilygo gyviems žmonėms. Iš šių algoritmų išsiskyrė trys, kurie itin gerai veikė bet kokiomis sąlygomis.
Išsamią FRVT 2006 ir ICE 2006 apžvalgą ir rezultatus galima atsisiųsti PDF formatu.
Pirštų atspaudų srityje geriausiai žinomos „Fingerprint Verification Competition“ (FVC) rungtys (bias.csr.unibo.it/fvc2006), kurias organizuoja keturi universitetai. Dalyviams pateikiama pirštų atspaudų duomenų bazė, kad būtų galima priderinti algoritmus, tačiau vertinant naudojami kiti atspaudų pavyzdžiai (tačiau jie nuskaityti ta pačia įranga). Paskutiniame teste 53 dalyviai pateikė 70 algoritmų. Įdomu tai, kad dalyvavo ir bendrovė „Neurotechnologija“ iš Lietuvos (www.neurotechnologija.com), kuri „Light“ kategorijoje pelnė antrąją vietą (vieną aukso ir keturis bronzos medalius), o „Open“ kategorijoje – keturis aukso ir po du sidabro bei bronzos medalius. Tai išties puikūs rezultatai, nepaisant to, kad dėl nustatytų taisyklių varžybose nebuvo įmanoma išnaudoti visų „Neurotechnologijos“ algoritmo galimybių.
„Neurotechnologijos“ „MegaMatcher 2.0“ pirštų atspaudų ir veido atpažinimo technologija buvo sertifikuota JAV standartų ir technologijų institute (NIST) bei MINEX (Minutiae Interoperability Exchange Test), tad oficialiai ji tinkama asmens tapatybės nustatymo (PIV – Personal Identity Verification) programai. Beje, tuo metu (2007 m. gegužės mėn.) tik 12 algoritmų atitiko visus MINEX reikalavimus.
