Современная электроника №4/2024

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 32 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 4 / 2024 Новые методы альтернативной биометрии: биоакустическая «подпись». Обзор особенностей и перспектив В статье рассматриваются перспективные методы корректной мультимодальной аутентификации и доступа к информационным ресурсам завтрашнего дня на примере частотной спектроскопии с индукцией магнитного поля НЧ и биоакустической частотной спектроскопии на основе микровибрации с приёмом отражённого сигнала . Антти Эс Проблематика вчерашнего дня По мере распространения искус - ственного интеллекта в системах IoT биометрическая идентификация лич - ности приобретает всё большее значе - ние . Обычная биометрическая без мно - гофакторной аутентификации , даже в контексте визуального распознава - ния , – уже вчерашний день . Посколь - ку такая биометрия основана на изо - бражениях , полученных на основе структурной информации о физиоло - гических характеристиках , это явля - ется проблемой уязвимости ; выводы зависят от структурных характери - стик ( качества ) оптического изображе - ния и нивелируются несанкциониро - ванной подделкой с использованием скопированных биометрических дан - ных . Таким образом , одна из проблем применения биометрической иденти - фикации связана со спуфингом – от spoofing attack ( англ . spoofing – подме - на ), ситуацией и технической возмож - ностью маскировки одних данных дру - гими через подмену и фальсификацию ординарного образца . Спуфинг с тех - ническим копированием « биометри - ческого материала » ещё может дать условные несанкционированные пре - имущества криминальному пользова - телю , но с интерпретацией в цифровой вид отражённых звуковых волн , осо - бенно в комплексной системе иденти - фикации , эта проблема нивелируется . В табл . 1 представлены значения ошибок идентификации для различ - ных биометрических модальностей . Для описания надёжности систе - мы приняты критерии : FRR (False Rejection Rate) – вероятность ложного отказа в доступе ( ошибка первого рода ) и FAR (False Acceptance Rate) – вероят - ность ложного допуска , когда система ошибочно опознаёт чужого как своего ( ошибка второго рода ). Иногда систе - мы распознавания характеризуют - ся таким параметром , как EER (Equal Error Rates), представляющим точку совпадения вероятностей FRR и FAR. Чем надёжней система , тем более низ - кий EER она имеет [9]. Комбинированные , мультимодаль - ные методы биометрии включают аутентификацию по отпечатку ладо - ни , анализу гармоник речевого сиг - нала , звуку , частоте ( и др . характери - стикам ) биения сердца , узору вен , по контуру уха ( ушной раковины ), отпе - чаткам костяшек пальцев , даже носо - вым порам и др . Идентификация по термограмме лица , характеристикам ДНК , пота , на основе анализа ней - ронных связей , по запаху и соста - ву выдыхаемого воздуха , по речевой подписи , по структуре кожи и эпите - лия на пальцах , по уровню солёности кожи , как и идентификация личности по походке – всё это современные раз - работки , результаты которых мы обя - зательно увидим в ближайшее время . Общие классификаторы , используе - мые в электронно - акустическом анали - зе , включают метод опорных векторов (SVM – Support vector machine), случай - ный анализ [1], модель гауссовского (GMM – Gaussian Mixture Modelling) и дискриминантного анализа [2]. При - чём корректность анализа зависит от подобранного нелинейного преобра - зования в каждом конкретном случае . Метод опорных векторов применяет - ся часто с методом GMM или HM М (Hidden Markov Model). Для корот - ких фраз длительностью в несколько секунд в условиях контекстно - зави - симого подхода применяют фонем - но - зависимые методы HMM. В то же время биоидентификация личности по микровибрации пальцев является одним из динамических мето - дов технологии идентификации . Дей - ствительно , проще назвать то , по чему нельзя идентифицировать человека , чем « огласить » весь список потенци - альных возможностей . В нём иденти - фикация « биоакустической подписи » непременно занимает особое место . Распознавание личности на основе биоакустики Задачи мультимодальной аутенти - фикации c вязаны с биометрически - ми технологиями будущего . К примеру , электрокардиограмма и даже электроэнцефалограмма чело - века – тоже уникальные биометри - ческие признаки , обеспечивающие аналитический материал для опреде - ления живучести . Такие биоэлектри - ческие сигналы подвержены изменчи - вости в зависимости от расслабленного или возбуждённого состояния челове - Биометрический признак Тест Условия тестирования FRR b % FAR b % Отпечатки пальцев FVC 2006 Неоднородная популяция ( включает работников ручного труда и пожилых людей ) 2,2 2,2 Лицо MBE 2010 Полицейская база фотографий База фотографий с документов 4,0 0,3 0,1 0,1 Голос NIST 2010 Текстонезависимое распознавание 3…4 1,0 Радужная оболочка глаз ICE 2006 Контролируемое освещение , широкий диапазон качества изображений 1,1…1,4 0,1