Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для академического журнала статистики в биологии см. Биометрия (журнал) . О применении статистики к темам биологии см. Биостатистика . О мошеннической продаже «средства для контура бедра» см. Peter Foster .

Биометрия - это измерения и расчеты тела, связанные с характеристиками человека. Биометрическая аутентификация (или реалистичная аутентификация) используется в информатике как форма идентификации и контроля доступа. Он также используется для идентификации лиц в группах, за которыми ведется наблюдение.

Биометрические идентификаторы - это отличительные, измеримые характеристики, используемые для обозначения и описания людей. Биометрические идентификаторы часто разделяют на физиологические и поведенческие характеристики. Физиологические характеристики связаны с формой тела. Примеры включают, помимо прочего, отпечатки пальцев , вены ладони, распознавание лица , ДНК , отпечаток ладони, геометрию руки , распознавание радужной оболочки глаза, сетчатку глаза и запах / запах. Поведенческие характеристики связаны с образцом поведения человека, включая, помимо прочего, ритм набора текста , походку , нажатия клавиш , подпись , профилирование поведения иголос . Некоторые исследователи ввели термин "бихевиометрия" для описания последнего класса биометрии. [1]

Более традиционные средства контроля доступа включают системы идентификации на основе токенов , такие как водительские права или паспорт , и системы идентификации, основанные на знаниях, такие как пароль или личный идентификационный номер. Поскольку биометрические идентификаторы уникальны для отдельных людей, они более надежны при проверке личности, чем методы, основанные на токенах и знаниях; однако сбор биометрических идентификаторов вызывает опасения по поводу конфиденциальности в отношении конечного использования этой информации.

Биометрические функции [ править ]

Для биометрической аутентификации можно использовать множество различных аспектов физиологии, химии или поведения человека . Выбор конкретного биометрического параметра для использования в конкретном приложении требует взвешивания нескольких факторов. Jain et al. (1999) [2] определили семь таких факторов, которые следует использовать при оценке пригодности любого признака для использования в биометрической аутентификации.

  • Универсальность означает, что каждый человек, использующий систему, должен обладать этой чертой.
  • Уникальность означает, что признак должен быть достаточно различным для людей в соответствующей популяции, чтобы их можно было отличить друг от друга.
  • Постоянство относится к тому, как черта меняется со временем. В частности, признак с «хорошей» постоянством будет достаточно инвариантным с течением времени по отношению к конкретному алгоритму сопоставления .
  • Измеримость (собираемость) относится к простоте приобретения или измерения признака. Кроме того, полученные данные должны иметь форму, позволяющую выполнять последующую обработку и извлечение соответствующих наборов функций.
  • Производительность связана с точностью, скоростью и надежностью используемой технологии ( более подробную информацию см. В разделе производительности ).
  • Приемлемость относится к тому, насколько хорошо люди в соответствующей популяции принимают технологию, чтобы они были готовы зафиксировать и оценить свои биометрические характеристики.
  • Обход относится к легкости, с которой черта может быть имитирована с помощью артефакта или заменителя.

Правильное биометрическое использование очень зависит от приложения. Некоторые биометрические параметры будут лучше других в зависимости от необходимого уровня удобства и безопасности. [3] Ни один биометрический прибор не будет отвечать всем требованиям всех возможных приложений. [2]

Блок-схема иллюстрирует два основных режима биометрической системы. [4] Во-первых, в режиме проверки (или аутентификации) система выполняет однозначное сравнение захваченных биометрических данных с конкретным шаблоном, хранящимся в биометрической базе данных, для того, чтобы проверить, является ли человек тем, за кого он себя выдал. Проверка личности состоит из трех этапов. [5] На первом этапе опорные модели для всех пользователей создаются и сохраняются в базе данных моделей. На втором этапе некоторые образцы сопоставляются с эталонными моделями для получения истинных оценок и оценок самозванца и расчета порога. Третий этап - этап тестирования. В этом процессе может использоваться смарт-карта , имя пользователя или идентификационный номер (например, PIN-код), чтобы указать, какой шаблон следует использовать для сравнения. [примечание 1] «Позитивное распознавание» - это обычное использование режима проверки, «где цель состоит в том, чтобы предотвратить использование одной и той же личности несколькими людьми». [4]

Во-вторых, в режиме идентификации система выполняет индивидуальное сравнение с биометрической базой данных в попытке установить личность неизвестного человека. Системе удастся идентифицировать человека, если сравнение биометрического образца с шаблоном в базе данных попадает в ранее установленный порог. Режим идентификации может использоваться либо для «положительного распознавания» (чтобы пользователю не приходилось предоставлять какую-либо информацию об используемом шаблоне), либо для «отрицательного распознавания» человека, "когда система устанавливает, является ли человек тем, кем он является. (неявно или явно) отрицает ". [4] Последняя функция может быть достигнута только с помощью биометрии, поскольку другие методы личного распознавания, такие как пароли, PIN-коды или ключи не действуют.

Первый раз, когда человек использует биометрическую систему, называется зачислением . Во время регистрации биометрическая информация от человека собирается и сохраняется. При последующем использовании биометрическая информация обнаруживается и сравнивается с информацией, сохраненной во время регистрации. Обратите внимание, что крайне важно, чтобы хранение и поиск самих таких систем были безопасными, если биометрическая система должна быть надежной. Первый блок (датчик) - это интерфейс между реальным миром и системой; он должен получить все необходимые данные. В большинстве случаев это система получения изображений, но она может изменяться в соответствии с желаемыми характеристиками. Второй блок выполняет всю необходимую предварительную обработку: он должен удалить артефакты.от датчика, чтобы улучшить ввод (например, удалить фоновый шум), использовать некую нормализацию и т. д. В третьем блоке извлекаются необходимые функции. Этот шаг является важным шагом, так как правильные особенности должны быть извлечены оптимальным образом. Вектор чисел или изображение с определенными свойствами используется для создания шаблона . Шаблон - это синтез соответствующих характеристик, извлеченных из источника. Элементы биометрического измерения, которые не используются в алгоритме сравнения, отбрасываются в шаблоне, чтобы уменьшить размер файла и защитить личность зачисленного. [6]Однако, в зависимости от объема биометрической системы, исходные источники биометрических изображений могут быть сохранены, например, PIV-карты, используемые в Федеральном стандарте обработки информации для проверки личности (PIV) федеральных служащих и подрядчиков (FIPS 201). [7]

На этапе регистрации шаблон просто где-то хранится (на карте, в базе данных или и там, и там). Во время фазы сопоставления полученный шаблон передается устройству сопоставления, которое сравнивает его с другими существующими шаблонами, оценивая расстояние между ними, используя любой алгоритм (например, расстояние Хэмминга ). Программа сопоставления проанализирует шаблон с вводом. Затем он будет выводиться для определенного использования или цели (например, вход в ограниченную зону), хотя есть опасения, что использование биометрических данных может затруднить выполнение миссии. [8] [9] Выбор биометрии для любого практического применения в зависимости от характерных измерений и требований пользователя. [5]При выборе конкретных биометрических параметров необходимо учитывать следующие факторы: производительность, социальная приемлемость, простота обхода и / или спуфинга, надежность, охват населения, размер необходимого оборудования и защита от кражи личных данных . Выбор биометрических данных основан на требованиях пользователя и учитывает доступность датчиков и устройств, время и надежность вычислений, стоимость, размер датчика и энергопотребление.

Мультимодальная биометрическая система [ править ]

Мультимодальные биометрические системы используют несколько датчиков или биометрию для преодоления ограничений унимодальных биометрических систем. [10] Например, системы распознавания радужной оболочки глаза могут быть нарушены из-за старения радужной оболочки глаза [11], а электронное распознавание отпечатков пальцев может ухудшиться из-за износа или срезания отпечатков пальцев. Хотя унимодальные биометрические системы ограничены целостностью своего идентификатора, маловероятно, что несколько унимодальных систем будут страдать от идентичных ограничений. Мультимодальные биометрические системы могут получать наборы информации из одного и того же маркера (например, несколько изображений радужной оболочки глаза или сканированные изображения одного и того же пальца) или информацию из разных биометрических данных (требующих сканирования отпечатков пальцев и, с использованием распознавания голоса, голосового пароля). [12] [13]

Мультимодальные биометрические системы могут объединять эти унимодальные системы последовательно, одновременно, их комбинацию или последовательно, что относится к последовательным, параллельным, иерархическим и последовательным режимам интеграции соответственно. Слияние биометрической информации может происходить на разных этапах системы распознавания. В случае объединения на уровне функций объединяются сами данные или функции, извлеченные из нескольких биометрических данных. Слияние уровней сопоставления объединяет баллы, полученные несколькими классификаторами, относящимися к разным модальностям. Наконец, в случае объединения на уровне решений окончательные результаты нескольких классификаторов объединяются с помощью таких методов, как голосование большинством.. Слияние на уровне характеристик считается более эффективным, чем слияние других уровней, поскольку набор характеристик содержит более обширную информацию о входных биометрических данных, чем оценка соответствия или выходное решение классификатора. Поэтому ожидается, что объединение на уровне функций обеспечит лучшие результаты распознавания. [10]

Атаки с подделкой представляют собой отправку поддельных биометрических характеристик биометрическим системам и являются серьезной угрозой, которая может снизить их безопасность. Обычно считается, что мультимодальные биометрические системы по своей сути более устойчивы к атакам с подделкой , но недавние исследования [14] показали, что от них можно уклониться, подделав даже один биометрический признак.

Производительность [ править ]

Различающие способности всех биометрических технологий зависят от количества энтропии, которую они могут кодировать и использовать при сопоставлении. [15] В качестве показателей производительности биометрических систем используются следующие параметры: [16]

  • Частота ложных совпадений (FMR, также называемая FAR = False Accept Rate): вероятность того, что система неправильно сопоставит входной шаблон с несоответствующим шаблоном в базе данных. Он измеряет процент неверно принятых вводимых данных. В случае шкалы сходства, если человек на самом деле самозванец, но оценка соответствия выше порогового значения, то он считается подлинным. Это увеличивает FMR, который, таким образом, также зависит от порогового значения. [5]
  • Частота ложных несоответствий (FNMR, также называемая FRR = False Reject Rate): вероятность того, что системе не удастся обнаружить соответствие между входным шаблоном и шаблоном соответствия в базе данных. Он измеряет процент ошибочно отклоненных допустимых входных данных.
  • Рабочая характеристика приемника или относительная рабочая характеристика (ROC): график ROC представляет собой визуальную характеристику компромисса между FMR и FNMR. В общем, алгоритм сопоставления выполняет решение на основе порога, который определяет, насколько близко к шаблону должен быть вход, чтобы он считался совпадением. Если порог снижен, будет меньше ложных несовпадений, но больше ложных приемов. И наоборот, более высокий порог снизит FMR, но увеличит FNMR. Распространенным вариантом является компромисс ошибки обнаружения (DET) , который получается с использованием шкал нормального отклонения по обеим осям. Этот более линейный график показывает различия для более высоких характеристик (более редкие ошибки).
  • Равная частота ошибок или частота перекрестных ошибок (EER или CER): частота, при которой ошибки принятия и отклонения равны. Значение EER можно легко получить из кривой ROC. EER - это быстрый способ сравнить точность устройств с разными кривыми ROC. В целом устройство с самым низким EER является наиболее точным.
  • Неудачная ставка регистрации (FTE или FER): скорость, с которой попытки создать шаблон из входных данных безуспешны. Чаще всего это вызвано некачественным вводом.
  • Отказ от регистрации (FTC): В автоматических системах вероятность того, что система не сможет обнаружить биометрические данные, если они представлены правильно.
  • Емкость шаблона : максимальное количество наборов данных, которые могут храниться в системе.

История [ править ]

Дополнительная информация: Биостатистика

Ранняя каталогизация отпечатков пальцев относится к 1881 году, когда Хуан Вучетич начал сбор отпечатков пальцев преступников в Аргентине. [17] Джош Элленбоген и Ницан Лебович утверждали, что биометрия возникла в системах идентификации преступной деятельности, разработанных Альфонсом Бертильоном (1853–1914), и на основе теории отпечатков пальцев и физиогномики Фрэнсиса Гальтона . [18] Согласно Лебовичу, работа Гальтона «привела к применению математических моделей к отпечаткам пальцев, френологии и характеристикам лица», как части «абсолютной идентификации» и «ключа как к включению, так и к исключению» популяций. [19]Соответственно, «биометрическая система - это абсолютное политическое оружие нашей эпохи» и форма «мягкого контроля». [20] Теоретик Дэвид Лайон показал, что за последние два десятилетия биометрические системы проникли на гражданский рынок и стерли границы между государственными формами контроля и частным корпоративным контролем. [21] Келли А. Гейтс определила 11 сентября как поворотный момент для культурного языка нашего настоящего: «на языке культурных исследований, последствия 11 сентября были моментом артикуляции, когда объекты или события, которые не имеют необходимые связи собираются вместе и формируется новый дискурс: автоматическое распознавание лиц как технология национальной безопасности ». [22]

Адаптивные биометрические системы [ править ]

Адаптивные биометрические системы стремятся автоматически обновлять шаблоны или модель в соответствии с внутриклассовым изменением операционных данных. [23]Двукратные преимущества этих систем заключаются в решении проблемы ограниченных обучающих данных и отслеживания временных изменений входных данных посредством адаптации. В последнее время адаптивная биометрия привлекла значительное внимание исследовательского сообщества. Ожидается, что это направление исследований будет набирать обороты из-за их основных заявленных преимуществ. Во-первых, с адаптивной биометрической системой больше не нужно собирать большое количество биометрических образцов во время процесса регистрации. Во-вторых, больше нет необходимости повторно регистрироваться или переобучать систему с нуля, чтобы справиться с изменяющейся средой. Это удобство может значительно снизить затраты на обслуживание биометрической системы. Несмотря на эти преимущества, с этими системами связано несколько открытых проблем.В случае ошибки неправильной классификации (ложного принятия) биометрической системой вызовите адаптацию с использованием образца самозванца. Однако постоянные исследовательские усилия направлены на решение открытых проблем, связанных с областью адаптивной биометрии. Более подробную информацию об адаптивных биометрических системах можно найти в критическом обзоре Раттани.и другие.

Последние достижения в области биометрии [ править ]

В последнее время появилась биометрия, основанная на сигналах мозга ( электроэнцефалограмма ) и сердца ( электрокардиограмма ). [24] [25] Исследовательская группа в Кентском университете под руководством Рамасвами Паланиаппана показала, что у людей есть определенные отличительные паттерны мозга и сердца, которые индивидуальны для каждого человека. [26] Другой пример - распознавание вен пальца., используя методы распознавания образов на основе изображений сосудистых узоров человека. Преимущество такой «футуристической» технологии состоит в том, что она более устойчива к мошенничеству по сравнению с традиционными биометрическими данными, такими как отпечатки пальцев. Однако такая технология обычно более громоздка и по-прежнему имеет такие проблемы, как низкая точность и плохая воспроизводимость с течением времени. Это новое поколение биометрических систем называется биометрией намерения и направлено на сканирование намерений . Технология будет анализировать физиологические особенности, такие как движение глаз, температуру тела, дыхание и т. Д., И прогнозировать опасное поведение или враждебные намерения до того, как они воплотятся в действие.

Что касается портативности биометрических продуктов, все больше и больше поставщиков внедряют значительно миниатюрные системы биометрической аутентификации (BAS), тем самым обеспечивая значительную экономию средств, особенно при крупномасштабном развертывании.

Подписи операторов [ править ]

Подпись оператора - это биометрический режим, в котором способ, которым человек, использующий устройство или сложную систему, записывается в качестве шаблона проверки. [27] Одним из возможных вариантов использования биометрической подписи этого типа является различение удаленных пользователей систем телероботической хирургии, которые используют общедоступные сети для связи. [27]

Предлагаемое требование для некоторых общедоступных сетей [ править ]

Джон Майкл (Майк) МакКоннелл , бывший вице-адмирал ВМС США , бывший директор Национальной разведки США и старший вице-президент Booz Allen Hamilton, способствовал разработке будущей возможности требовать биометрическую аутентификацию для доступа к определенным общедоступным сетям в его программная речь [28] на биометрическом Консорциум конференции 2009 года .

Основная предпосылка в приведенном выше предложении заключается в том, что человек, который уникальным образом аутентифицировал себя с помощью биометрических данных на компьютере, на самом деле также является агентом, выполняющим потенциально вредоносные действия с этого компьютера. Однако, если контроль над компьютером был подорван, например, когда компьютер является частью ботнета, контролируемого хакером, то знание личности пользователя на терминале существенно не улучшает безопасность сети и не способствует деятельности правоохранительных органов. [29]

Недавно был разработан другой подход к биометрической безопасности, этот метод сканирует все потенциальные клиенты, чтобы гарантировать лучшую идентификацию этого потенциального клиента. Этот метод не принят во всем мире, поскольку он очень сложен и потенциальные клиенты обеспокоены своей конфиденциальностью.

Биометрия животных [ править ]

Вместо тегов или татуировок для идентификации отдельных животных могут использоваться биометрические методы : были опробованы полосы зебры, узоры кровеносных сосудов в ушах грызунов, отпечатки морды, узоры крыльев летучих мышей, распознавание лиц приматов и пятна коал. [30]

Видео [ править ]

Видео стали ярко выраженным способом идентификации информации. В видеороликах есть функции, которые определяют, насколько интенсивны определенные части кадра по сравнению с другими, что помогает идентифицировать. [31]

Проблемы и проблемы [ править ]

Наблюдательный гуманизм во время кризиса [ править ]

Биометрия используется во многих программах помощи во время кризиса для предотвращения мошенничества и обеспечения надлежащего доступа к ресурсам для нуждающихся. Гуманитарные усилия мотивированы содействием благополучию нуждающихся людей, однако использование биометрии в качестве формы гуманизма наблюдения может вызвать конфликт из-за различных интересов групп, вовлеченных в конкретную ситуацию. Споры по поводу использования биометрии между программами помощи и партийными чиновниками тормозят распределение ресурсов среди людей, которые больше всего нуждаются в помощи. В июле 2019 года Мировая продовольственная программа Организации Объединенных Наций и повстанцы-хуситы были вовлечены в крупный спор по поводу использования биометрии для обеспечения ресурсов сотнями тысяч мирных жителей Йемена, жизнь которых находится под угрозой.Отказ сотрудничать с интересами Мировой продовольственной программы ООН привел к приостановке продовольственной помощи населению Йемена. Использование биометрии может предоставить программам помощи ценную информацию, однако ее потенциальные решения могут не подходить наилучшим образом для хаотических кризисных времен. Конфликты, вызванные глубоко укоренившимися политическими проблемами, в которых внедрение биометрии не может обеспечить долгосрочное решение.[32]

Человеческое достоинство [ править ]

Биометрия также считается инструментом развития государственной власти [33] (говоря языком Фуко, дисциплины и биовласти [34] ). Превращая человека в совокупность биометрических параметров, биометрия дегуманизирует человека, [35] нарушит физическую неприкосновенность и, в конечном итоге, оскорбит человеческое достоинство. [36]

В хорошо известном случае [37] итальянский философ Джорджио Агамбен отказался въехать в Соединенные Штаты в знак протеста против требования программы Соединенных Штатов по индикаторам статуса иммигрантов и посетителей (US-VISIT) о том, что посетители должны сдавать отпечатки пальцев и фотографироваться. Агамбен утверждал, что сбор биометрических данных - это форма биополитической татуировки, сродни татуировке евреев во время Холокоста. По словам Агамбена, биометрия превращает человеческую личность в голое тело. Агамбен относится к двум словам, используемым древними греками для обозначения «жизни», зоэ , которая является жизнью, общей для животных и людей, просто жизнью; и биос, которая является жизнью в человеческом контексте, со смыслами и целями. Агамбен предусматривает превращение в обнаженные тела для всего человечества. [38] По его мнению, новые биополитические отношения между гражданами и государством превращают граждан в чистую биологическую жизнь ( zoe ), лишая их человечности ( bios ); а биометрия возвестит об этом новом мире.

В Dark Matters: На наблюдении за Черноту , наблюдение ученого Симона Браун формулирует подобный критический анализ как Агамбено, ссылаясь на недавнее исследование [39] , относящиеся к биометрии R & D , которые обнаружили , что система гендерной классификации исследуется «склонено классифицировать африканец как мужчины и Монголоиды как самки ". [39] Следовательно, Браун утверждает, что концепция объективной биометрической технологии является сложной, если такие системы субъективно спроектированы и уязвимы для возникновения ошибок, как описано в исследовании выше. Резкое распространение биометрических технологий как в государственном, так и в частном секторе усиливает эту озабоченность. УвеличениеКоммодификация биометрии частным сектором усугубляет опасность потери человеческой ценности. Действительно, корпорации ценят биометрические характеристики больше, чем люди. [40] Браун далее предлагает, чтобы современное общество включало «биометрическое сознание», которое «влечет за собой информированное общественное обсуждение этих технологий и их применения, а также подотчетность со стороны государства и частного сектора, когда право собственности на свои собственные данные о теле и другая интеллектуальная собственность, созданная на основе данных о теле, следует понимать как право ". [41]

Другие ученые [42] , однако, подчеркивали, что глобализированный мир сталкивается с огромной массой людей со слабой или отсутствующей гражданской идентичностью. Большинство развивающихся стран имеют слабые и ненадежные документы, а у более бедных людей в этих странах нет даже этих ненадежных документов. [43] Без удостоверения личности нет уверенности в праве, нет гражданской свободы. [44] Человек может требовать своих прав, в том числе права отказаться от идентификации, только если он является идентифицируемым субъектом, если он имеет публичную идентичность. В этом смысле биометрия может сыграть ключевую роль в поддержке и поощрении уважения человеческого достоинства и основных прав. [45]

Биометрия намерений создает дополнительные риски. В своей статье в Harvard International Review профессор Найеф аль-Родхан предупреждает о высоких рисках просчетов, неправомерных обвинений и посягательств на гражданские свободы. Критики в США также сигнализируют о конфликте с 4-й поправкой .

Конфиденциальность и дискриминация [ править ]

Дополнительная информация: конфиденциальность , право на неприкосновенность частной жизни и медицинская конфиденциальность

Возможно, что данные, полученные во время биометрической регистрации, могут быть использованы способами, на которые зарегистрированный человек не дал согласия. Например, большинство биометрических характеристик могут выявить физиологические и / или патологические медицинские состояния (например, некоторые образцы отпечатков пальцев связаны с хромосомными заболеваниями, образцы радужной оболочки могут выявить генетический пол, образцы вен руки могут выявить сосудистые заболевания, большинство поведенческих биометрических данных могут выявить неврологические заболевания, так далее.). [46] Более того, биометрия второго поколения, в частности поведенческая и электрофизиологическая биометрия (например, на основе электрокардиографии , электроэнцефалографии , электромиографии ), также может использоваться для обнаружения эмоций . [47]

Есть три категории проблем конфиденциальности: [48]

  1. Непреднамеренный функциональный объем: аутентификация идет дальше аутентификации, например, обнаружение опухоли.
  2. Непреднамеренная область применения: процесс аутентификации правильно идентифицирует субъект, когда субъект не желает быть идентифицированным.
  3. Скрытая идентификация: субъект идентифицируется без поиска идентификации или аутентификации, то есть лицо субъекта идентифицируется в толпе.

Опасность для владельцев защищенных вещей [ править ]

Когда воры не могут получить доступ к защищенной собственности, есть вероятность, что воры будут преследовать и нападать на владельца собственности, чтобы получить доступ. Если предмет защищен биометрическим устройством, ущерб владельцу может быть необратимым и потенциально стоить дороже, чем охраняемое имущество. Например, в 2005 году малазийские угонщики отрезали палец владельцу Mercedes-Benz S-класса при попытке угнать автомобиль. [49]

Презентационные атаки [ править ]

В контексте биометрических систем атаки представления также могут называться «атаками спуфинга».

В соответствии с недавним стандартом ISO / IEC 30107 [50] атаки представления определяются как «представление подсистеме биометрического захвата с целью вмешательства в работу биометрической системы». Эти атаки могут быть атаками подражания или обфускации. Атаки за выдачу себя за другое лицо пытаются получить доступ, выдавая себя за кого-то другого. Атаки обфускации могут, например, попытаться обойти системы обнаружения и распознавания лиц.

Недавно было предложено несколько методов противодействия атакам представления. [51]

Отменяемые биометрические данные [ править ]

Одно из преимуществ паролей перед биометрическими данными заключается в том, что их можно повторно выдать. Если токен или пароль утерян или украден, его можно отменить и заменить на более новую версию. Естественно, это недоступно в биометрии. Если чье-то лицо взломано из базы данных, они не могут отменить или переиздать его. Если электронный биометрический идентификатор украден, изменить биометрическую характеристику практически невозможно. Это делает биометрические характеристики человека сомнительными для будущего использования при аутентификации, как, например, в случае взлома справочной информации, связанной с безопасностью, из Управления кадров (OPM) в США.

Отменяемая биометрия - это способ включения функций защиты и замены в биометрические данные для создания более безопасной системы. Впервые это было предложено Ratha et al. [52]

«Отменяемая биометрия относится к преднамеренному и систематически повторяемому искажению биометрических характеристик с целью защиты конфиденциальных пользовательских данных. Если отменяемая функция скомпрометирована, характеристики искажения изменяются, и те же самые биометрические данные отображаются в новом шаблоне, который является использовались впоследствии. Отменяемая биометрия является одной из основных категорий защиты биометрических шаблонов помимо биометрической криптосистемы ». [53] В биометрической криптосистеме «методы кодирования с исправлением ошибок используются для обработки внутриклассовых вариаций». [54] Это обеспечивает высокий уровень безопасности, но имеет ограничения, такие как конкретный формат ввода только небольших внутриклассовых вариаций.

Было предложено несколько методов создания новых эксклюзивных биометрических данных. Первая биометрическая система с возможностью отмены на основе отпечатков пальцев была спроектирована и разработана Туляковым и др. [55] По сути, отменяемая биометрия искажает биометрическое изображение или характеристики перед сопоставлением. Вариативность параметров искажения обеспечивает отменяемый характер схемы. Некоторые из предложенных методов работают с использованием собственных механизмов распознавания, таких как Teoh et al. [56] и Savvides et al. , [57] тогда как другие методы, такие как Dabbah et al. , [58]Воспользуйтесь преимуществами хорошо зарекомендовавших себя биометрических исследований для своего интерфейса распознавания для проведения распознавания. Хотя это увеличивает ограничения на систему защиты, это делает отменяемые шаблоны более доступными для доступных биометрических технологий.

Мягкая биометрия [ править ]

Мягкая биометриячерты - это физические, поведенческие или присущие человеческие характеристики, которые были получены из того, как люди обычно различают своих сверстников (например, рост, пол, цвет волос). Они используются для дополнения идентификационной информации, предоставляемой первичными биометрическими идентификаторами. Хотя мягким биометрическим характеристикам не хватает отличительности и постоянства для однозначного и надежного распознавания человека, и их можно легко подделать, они предоставляют некоторые доказательства личности пользователя, которые могут быть полезны. Другими словами, несмотря на то, что они не могут индивидуализировать предмет, они эффективны в различении людей. Комбинации личных атрибутов, таких как пол, раса, цвет глаз, рост и другие видимые опознавательные знаки, могут использоваться для повышения производительности традиционных биометрических систем. [59]Большинство программных биометрических данных можно легко собрать, и они фактически собираются во время регистрации. Мягкая биометрия поднимает две основные этические проблемы. [60] Во-первых, некоторые из мягких биометрических характеристик сильно зависят от культуры; например, цвета кожи для определения риска этнической принадлежности для поддержки расистских подходов, биометрическое распознавание пола в лучшем случае распознает пол по третичным половым признакам, будучи неспособным определить генетический и хромосомный пол; мягкая биометрия для распознавания старения часто находится под сильным влиянием возрастных стереотипов и т. д. Во-вторых, мягкая биометрия имеет большой потенциал для категоризации и профилирования людей, что создает риск поддержки процессов стигматизации и исключения. [61]

Международный обмен биометрическими данными [ править ]

Многие страны, включая США, планируют поделиться биометрическими данными с другими странами.

Выступая перед Комитетом по ассигнованиям Палаты представителей США, Подкомитетом по внутренней безопасности по «биометрической идентификации» в 2009 году, Кэтлин Кренингер и Роберт А. Мокни [62] прокомментировали международное сотрудничество и взаимодействие в отношении биометрических данных следующим образом:

Чтобы гарантировать, что мы сможем закрыть террористические сети до того, как они попадут в Соединенные Штаты, мы также должны возглавить внедрение международных биометрических стандартов. Разрабатывая совместимые системы, мы сможем безопасно обмениваться террористической информацией на международном уровне, чтобы укрепить нашу защиту. Точно так же, как мы совершенствуем методы нашего сотрудничества с правительством США для выявления и отсеивания террористов и других опасных людей, мы обязаны работать с нашими партнерами за рубежом, чтобы не допустить, чтобы террористы совершали какие-либо действия незамеченными. Биометрия предоставляет новый способ раскрыть истинную личность террористов, лишая их самого большого преимущества - оставаться неизвестным.

Согласно статье, написанной в 2009 году С. Магнусоном в журнале National Defense Magazine под названием «Министерство обороны вынуждено поделиться биометрическими данными», Соединенные Штаты имеют двусторонние соглашения с другими странами, направленные на обмен биометрическими данными. [63] Процитирую эту статью:

Миллер [консультант Управления внутренней обороны и безопасности Америки] сказал, что у Соединенных Штатов есть двусторонние соглашения об обмене биометрическими данными примерно с 25 странами. Каждый раз, когда иностранный лидер посещал Вашингтон в течение последних нескольких лет, Государственный департамент следил за тем, чтобы они подписали такое соглашение.

Вероятность полного раскрытия информации правительством [ править ]

Некоторые члены гражданского сообщества обеспокоены тем, как используются биометрические данные, но полного раскрытия информации может не последовать. В частности, в несекретном отчете Целевой группы Совета по оборонной науке США по оборонной биометрии говорится, что разумно защищать, а иногда даже скрывать истинные и общие масштабы национального потенциала в областях, непосредственно связанных с обеспечением безопасности. -связанные с деятельностью. [64] Это также потенциально относится к биометрии. Далее говорится, что это классическая особенность разведки и военных операций. Короче говоря, цель состоит в том, чтобы сохранить безопасность « источников и методов ».

Страны, применяющие биометрию [ править ]

Основная статья: Страны, применяющие биометрию

К странам, использующим биометрию, относятся Австралия , Бразилия , Канада , Кипр , Греция , Китай , Гамбия , Германия , Индия , Ирак , Ирландия , Израиль , Италия , Малайзия , Нидерланды , Новая Зеландия , Нигерия , Норвегия , Пакистан , Южная Африка , Саудовская Аравия , Танзания. , [65] Украина , Объединенные Арабские Эмираты , Великобритания , США и Венесуэла .

Среди стран с низким и средним уровнем дохода примерно 1,2 миллиарда человек уже получили идентификацию с помощью программы биометрической идентификации. [66]

Есть также множество стран, применяющих биометрию для регистрации избирателей и аналогичных избирательных целей. Согласно базе данных International IDEA «ИКТ в выборах» [67], некоторыми странами, использующими (2017 г.) биометрическую регистрацию избирателей (BVR), являются Армения , Ангола , Бангладеш , Бутан , Боливия , Бразилия , Буркина-Фасо , Камбоджа , Камерун , Чад. , Колумбия , Коморские острова , Конго (Демократическая Республика) , Коста-Рика, Берег Слоновой Кости , Доминиканская Республика , Фиджи , Гамбия , Гана , Гватемала , Индия , Ирак , Кения , Лесото , Либерия , Малави , Мали , Мавритания , Мексика , Марокко , Мозамбик , Намибия , Непал , Никарагуа , Нигерия , Панама , Перу , Филиппины, Сенегал , Сьерра-Леоне , Соломоновы Острова , Сомалиленд , Свазиленд , Танзания , Уганда , Уругвай , Венесуэла , Йемен , Замбия и Зимбабве . [68] [69]

Национальная программа идентификации Индии [ править ]

Национальная идентификационная программа Индии под названием Aadhaar является крупнейшей биометрической базой данных в мире. Это основанная на биометрии цифровая идентификация, присваиваемая на всю жизнь человека, которую можно проверить [70] онлайн, мгновенно, в открытом доступе, в любое время, из любого места и безбумажным способом. Он разработан, чтобы позволить государственным учреждениям предоставлять розничные государственные услуги, безопасно основанные на биометрических данных ( отпечаток пальца , сканирование радужной оболочки глаза и фото лица), а также демографические данные (имя, возраст, пол, адрес, имя родителя / супруги, номер мобильного телефона).) человека. Данные передаются в зашифрованном виде через Интернет для аутентификации, чтобы освободить их от ограничений физического присутствия человека в определенном месте.

Около 550 миллионов жителей были зарегистрированы и получили 480 миллионов национальных идентификационных номеров Aadhaar по состоянию на 7 ноября 2013 года. [71] Он направлен на охват всего 1,2 миллиарда населения за несколько лет. [72] Тем не менее, его оспаривают критики из-за проблем с конфиденциальностью и возможного преобразования государства в государство наблюдения или в банановую республику . [73] [74] § Проект также вызвал недоверие в отношении безопасности инфраструктуры социальной защиты. [75] Чтобы побороть страх среди людей, Верховный суд Индии принял новое постановление, в котором говорилось, что с тех пор неприкосновенность частной жизни рассматривается как фундаментальное право. [76] 24 августа 2017 года был принят этот новый закон.

Национальная программа идентификации MyKad в Малайзии [ править ]

Действующее удостоверение личности, известное как MyKad , было введено Национальным регистрационным департаментом Малайзии 5 сентября 2001 года, и Малайзия стала первой страной в мире [77], которая использовала идентификационную карту, которая включает в себя как идентификационные данные с фотографией, так и биометрические данные отпечатков пальцев. встроенный компьютерный чип, встроенный в кусок пластика.

Помимо основной цели карты в качестве инструмента проверки и подтверждения гражданства, помимо свидетельства о рождении, MyKad также служит в качестве действующего водительского удостоверения, карты банкомата, электронного кошелька и открытого ключа, среди других приложений, как часть инициатива правительства Малайзии по созданию многоцелевой карты (GMPC) [78], если предъявитель решит активировать функции.

См. Также [ править ]

  • Контроль доступа
  • AFIS
  • AssureSign
  • БиоАПИ
  • Биометрия в школах
  • Распознавание отпечатков пальцев
  • Нечеткий экстрактор
  • Анализ походки
  • Правительственная база данных
  • Рукописное биометрическое распознавание
  • Закон об удостоверениях личности 2006 г.
  • Международная федерация идентичности
  • Динамика нажатия клавиш
  • Многократное биометрическое грандиозное испытание
  • Частная биометрия
  • Сканирование сетчатки
  • Признание подписи
  • Умный город
  • Распознавание спикера
  • Соответствие вен
  • Голосовой анализ

Примечания [ править ]

  1. ^ Системы могут быть разработаны для использования шаблона, хранящегося на носителе, например электронного паспорта или смарт-карты , а не удаленной базы данных.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Alzubaidi Абдулазиз; Калита, Джугал (2016). «Аутентификация пользователей смартфонов с помощью поведенческой биометрии» . Обзоры и учебные пособия по коммуникациям IEEE . 18 (3): 1998–2026. arXiv : 1911.04104 . DOI : 10.1109 / comst.2016.2537748 . ISSN  1553-877X . S2CID  8443300 .
  2. ^ a b Джайн, AK; Bolle, R .; Панканти, С., ред. (1999). Биометрия: личная идентификация в сетевом обществе . Kluwer Academic Publications. ISBN 978-0-7923-8345-1.
  3. ^ Блейхер, Пол (2005). «Биометрия достигла совершеннолетия: несмотря на проблемы с точностью и безопасностью, биометрия набирает популярность» . Прикладные клинические испытания . Проверено 6 декабря 2019 .
  4. ^ a b c Джайн, Анил К .; Росс, Арун (2008). «Введение в биометрию» . В джайнах, AK; Флинн; Росс, А (ред.). Справочник по биометрии . Springer. С. 1–22. ISBN 978-0-387-71040-2. Архивировано 9 марта 2011 года.
  5. ^ a b c Саху, Союдж Кумар; Чубиса, Тарун; Прасанна, С. Р. Махадева (1 января 2012 г.). «Мультимодальная биометрическая аутентификация человека: обзор» . Технический обзор IETE . 29 (1): 54–75. DOI : 10.4103 / 0256-4602.93139 . S2CID 62699150 . Архивировано из оригинала 16 января 2014 года . Проверено 23 февраля 2012 года . 
  6. ^ «Как хранятся биометрические данные» . ievo Ltd . 10 декабря 2018 . Проверено 22 февраля 2020 .
  7. ^ Гротер, Патрик; Саламон, Уэйн; Чандрамули, Рамасвами (июль 2013 г.). «Биометрические спецификации для проверки личности» (PDF) : NIST SP 800–76–2. DOI : 10,6028 / nist.sp.800-76-2 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  8. ^ «Деятельность агентства по сбору информации: биометрическая идентификация» . Федеральный регистр . 9 августа 2018 . Проверено 22 февраля 2020 .
  9. ↑ Тейлор, Сандра (25 февраля 2019 г.). «Re: DHS 2019-00001, Консультативный совет DHS по вопросам конфиденциальности и целостности данных» (PDF) . Департамент внутренней безопасности . Проверено 20 февраля 2020 года .
  10. ^ а б Хагигхат, Мохаммад; Абдель-Мотталеб, Мохамед; Алхалаби, Уэди (2016). «Дискриминантный корреляционный анализ: слияние уровней функций в реальном времени для мультимодального биометрического распознавания» . IEEE Transactions по информационной криминалистике и безопасности . 11 (9): 1984–1996. DOI : 10.1109 / TIFS.2016.2569061 . S2CID 15624506 . 
  11. ^ «Вопросы, поднятые о системах распознавания радужной оболочки глаза» . Science Daily . 12 июля 2012 года. Архивировано 22 октября 2012 года.
  12. ^ Сэйлор, Майкл (2012). Мобильная волна: как мобильная разведка все изменит . Книги Персея / Авангард Пресс. п. 99. ISBN 9780306822988.
  13. ^ Bill Flook (3 октября 2013). «Это« биометрическая война », о которой говорил Майкл Сэйлор» . Вашингтонский деловой журнал . Архивировано 7 октября 2013 года.
  14. ↑ Захид Ахтар, «Безопасность мультимодальных биометрических систем от атак с подделкой». Архивировано 2 апреля 2015 г. в Wayback Machine , Департамент электротехники и электроники, Университет Кальяри, Кальяри, Италия, 6 марта 2012 г.
  15. ^ https://www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000/BiomEntropy.pdf
  16. ^ «Характеристики биометрических систем» . Cernet. Архивировано из оригинального 17 октября 2008 года .
  17. ↑ История отпечатков пальцев, заархивированная 12 марта 2013 года в Wayback Machine .
  18. ^ Джош Элленбоген, Обоснованные и необоснованные изображения: Фотография Бертильона, Гальтона и Марея (Университетский парк, Пенсильвания, 2012)
  19. ^ Nitzan Lebovic, "Биометрия или Сила радикального центра", в критическом Дознание 41: 4 (лето, 2015), 841-868.
  20. ^ Ницан Лебович, «Биометрия или сила радикального центра», в Critical Inquiry 41: 4 (лето 2015 г.), стр. 853.
  21. ^ Дэвид Лайон, Общество наблюдения: мониторинг повседневной жизни (Филадельфия, 2001).
  22. ^ Келли А. Гейтс, Наше биометрическое будущее: технология распознавания лиц и культура наблюдения (Нью-Йорк, 2011), стр. 100.
  23. ^ А. Раттани, «Адаптивная биометрическая система, основанная на процедурах обновления шаблонов», докторская диссертация, Университет Кальяри, Италия, 2010 г.
  24. ^ [Р. Паланиаппан, «Электроэнцефалограмма сигналов от воображаемой деятельности: новый биометрический идентификатор для небольшой популяции», опубликованная в E. Corchado et al. (ред.): Интеллектуальная инженерия данных и автоматизированное обучение - IDEAL 2006 , Lecture Notes in Computer Science, vol. 4224, стр. 604–611, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2006. DOI: 10.1007 / 11875581_73]
  25. ^ Р. Паланиаппан и С. М. Кришнан, «Идентификация людей с помощью сигналов ЭКГ», Труды Международной конференции по обработке сигналов и связи , Бангалор, Индия, стр. 569–572, 11–14 декабря 2004 г. DOI: 10.1109 / SPCOM.2004.1458524 ]
  26. ^ «У Пентагона есть лазер, который может идентифицировать людей на расстоянии - по их сердцебиению» . technologyreview.com . 27 июля 2019.
  27. ^ a b Лэнгстон, Дженнифер (8 мая 2015 г.). «Исследователи взламывают телеоперационного хирургического робота для выявления недостатков безопасности» . Научные вычисления . Нью-Джерси. Архивировано 4 марта 2016 года . Дата обращения 17 мая 2015 .
  28. ^ МакКоннелл, Майк (январь 2009 г.). Адрес KeyNote . Конференция Биометрического Консорциума. Конференц-центр Тампы, Тампа, Флорида. Архивировано из оригинального 18 февраля 2010 года . Проверено 20 февраля 2010 года .
  29. ^ Шнайер, Брюс. «Интернет: анонимный навсегда» . Архивировано 12 октября 2011 года . Проверено 1 октября 2011 года .
  30. ^ Белый, Анна (апрель 2019). «Высокие технологии, гуманные способы, которыми биологи могут идентифицировать животных» . Смитсоновский институт . Проверено 22 марта 2019 .
  31. ^ Цзян, DaYou; Ким, Чонвон; Цзян, ДаЮ; Ким, Чонвон (26 сентября 2018 г.). «Поиск видео и обнаружение отпечатков пальцев с помощью запроса изображения и метода определения границ снимка на основе PlaceNet» . Прикладные науки . 8 (10): 1735. DOI : 10,3390 / app8101735 .
  32. ^ https://www.nytimes.com/2019/07/11/opinion/data-humanitarian-aid.html
  33. ^ Брекенридж К. (2005). « Биометрическое состояние: перспективы и опасность цифрового правительства в Новой Южной Африке ». Журнал южноафриканских исследований , 31: 2, 267–82.
  34. ^ Эпштейн С. (2007), " Виновные тела, производительные тела, разрушительные тела: пересечение биометрических границ ". Международная политическая социология , 1: 2, 149–64
  35. ^ Pugliese J. (2010), Биометрия: тела, технологии, биополитика. Нью-Йорк: Рутледж
  36. ↑ Французский национальный консультативный комитет по этике здравоохранения и наук о жизни (2007), Заключение № 98, «Биометрия, идентификационные данные и права человека». Архивировано 23 сентября 2015 г. в Wayback Machine.
  37. Перейти ↑ Agamben, G. (2008). «Нет биополитическому татуированию». Коммуникация и критические / культурологические исследования , 5 (2), 201–202. Воспроизведено из Le Monde (10 января 2004 г.).
  38. ^ Агамбен Г. (1998), Homo Sacer: Суверенная власть и голая жизнь . Пер. Даниэль Хеллер-Роазен. Стэнфорд: Издательство Стэнфордского университета
  39. ^ а б Гао, Вэй; Ай, Хайчжоу (2009). «Гендерная классификация лиц на изображениях потребителей в многонациональной среде» . Достижения в биометрии . Конспект лекций по информатике. 5558 . С. 169–178. DOI : 10.1007 / 978-3-642-01793-3_18 . ISBN 978-3-642-01792-6. Архивировано 9 октября 2016 года.
  40. ^ Уокер, Элизабет (2015). «Биометрический бум: как частный сектор модифицирует человеческие характеристики» . Fordham Правовой журнал интеллектуальной собственности, СМИ и развлечений . Архивировано из оригинального 20 -го января 2017 года . Дата обращения 1 мая 2017 .
  41. ^ Браун, Симона (2015). Темные дела: наблюдение за чернотой . Издательство Университета Дьюка. п. 116.
  42. ^ Мордини, E; Массари, С. (2008), «Тело, биометрия и идентичность», биоэтика , 22, 9: 488
  43. ↑ ЮНИСЕФ, Регистрация рождений, архивная копия от 6 сентября 2015 года в Wayback Machine
  44. ^ Дахан М., Гелб А. (2015) «Роль идентификации в повестке дня в области развития на период после 2015 года». Архивировано 20 сентября 2015 года в Wayback Machine - Рабочий документ Всемирного банка № 98294 08/2015;
  45. ^ Мордини Э, Ребера А (2011) «Нет идентификации без представления: ограничения на использование биометрических систем идентификации». Обзор политических исследований , 29, 1: 5–20.
  46. ^ Мордини Э, Эштон Х, (2012), «Прозрачный орган - медицинская информация, физическая неприкосновенность и уважение к целостности тела», в Мордини Э, Цоварас Д. (ред.), Биометрия второго поколения: этический и социальный контекст . Springer-Verlag: Берлин
  47. ^ Мордини Э, Цоварас Д, (2012), Биометрия второго поколения: этический и социальный контекст . Springer-Verlag: Берлин
  48. ^ Пфлегер, Чарльз; Пфлегер, Шари (2007). Безопасность в вычислениях (4-е изд.). Бостон: образование Пирсона. п. 220. ISBN 978-0-13-239077-4.
  49. ↑ Кент, Джонатан (31 марта 2005 г.). «Малайзийские угонщики воруют палец» . BBC Online . Куала Лумпур. Архивировано 20 ноября 2010 года . Проверено 11 декабря 2010 года .
  50. ^ 14: 00–17: 00. «ИСО / МЭК 30107-1: 2016» . ISO . Проверено 23 апреля 2019 года .CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  51. ^ Марсель, Себастьян; Никсон, Марк С .; Ли, Стэн З., ред. (2014). «Справочник по биометрическому антиспуфингу». Достижения в области компьютерного зрения и распознавания образов . DOI : 10.1007 / 978-1-4471-6524-8 . ISBN 978-1-4471-6523-1. ISSN  2191-6586 . S2CID  27594864 .
  52. ^ NK Ratha, JH Connell, и RM Bolle, " Повышение безопасности и конфиденциальности в системах аутентификации на основе биометрии ", IBM Systems Journal , vol. 40. С. 614–634, 2001.
  53. ^ Хуэй, Лим; Джин, Эндрю (2010). «Отменяемая биометрия - Scholarpedia» . Scholarpedia . 5 : 9201. DOI : 10,4249 / scholarpedia.9201 .
  54. ^ Фэн, YC; Юэнь, ПК; Джайн, AK (1 марта 2010 г.). «Гибридный подход к созданию безопасного и дискриминационного шаблона лица». IEEE Transactions по информационной криминалистике и безопасности . 5 (1): 103–117. CiteSeerX 10.1.1.389.5322 . DOI : 10.1109 / TIFS.2009.2038760 . ISSN 1556-6013 . S2CID 18156337 .   
  55. ^ С. Туляков, Ф. Фарук и В. Говиндараджу, " Симметричные хэш-функции для контрольных точек отпечатков пальцев ", Proc. Международный семинар по распознаванию образов для предупреждения преступности, безопасности и наблюдения , стр. 30–38, 2005 г.
  56. ^ ABJ Teoh, A. Goh, и DCL Ngo, «Случайное квантование в нескольких пространствах как аналитический механизм для биохеширования биометрических и случайных входных данных», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 28, с. 1892–1901, 2006.
  57. ^ М. Саввидес, БВКВ Кумар и П.К. Хосла, «Corefaces - надежный корреляционный фильтр на основе PCA с инвариантным сдвигом для распознавания лиц, устойчивых к освещению», представленный на конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR'04), 2004 г.
  58. ^ MA Dabbah, WL Woo и SS Dlay, "Secure Authentication для распознавания лиц", представленный на Computational Intelligence в изображениях и обработка сигналов, 2007. CIISP 2007 IEEE симпозиум по, 2007.
  59. Перейти ↑ Ratha, NK, JH Connell, and RM Bolle. (2001). «Повышение безопасности и конфиденциальности в системах аутентификации на основе биометрии». IBM Systems Journal 40 (3): 614–634.
  60. ^ Mordini E, Ashton H (2012), "Прозрачное тело - Медицинская информация, Физическая и конфиденциальность Уважения Body Integrity '". В Mordini E, Tzovaras D (eds), Биометрия второго поколения: этический и социальный контекст . Берлин: Springer-Verlag. Архивировано 16 февраля 2018 г. в Wayback Machine , 2057–2083 гг.
  61. ^ Мордини E (2013) Биометрия . In Henk AMJ ten Have, Bert Gordijn (eds) Handbook of Global Bioethics Berlin: Springer, 341–356.
  62. ^ «Свидетельские заместителя помощника секретаря по политике Кэтлин Kraninger, Скрининг координации и директор Роберт А. Mocny, США-ВИЗИТ, национальной защиты и программ Директората, до Комитета по ассигнованиям Палаты представителей , Подкомитет по национальной безопасности„биометрической идентификации “ » . Министерство внутренней безопасности США. Март 2009. Архивировано 18 февраля 2010 года . Проверено 20 февраля 2010 года . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  63. Перейти ↑ Magnuson, S (январь 2009 г.). «Министерство обороны вынуждено поделиться биометрическими данными» . NationalDefenseMagazine.org . Архивировано из оригинального 12 марта 2010 года . Проверено 20 февраля 2010 года .
  64. ^ Совет по оборонной науке (DSB) (март 2007 г.). «Глава 17 § Рекомендация 45» (PDF) . Об оборонной биометрии . Несекретный отчет Целевой группы Совета по оборонным наукам. Вашингтон, округ Колумбия: Офис заместителя министра обороны по закупкам, технологиям и логистике. п. 84. Архивировано из оригинального (PDF) 13 июня 2011 года . Проверено 20 февраля 2010 года .
  65. ^ веб-статья от 24 февраля 2015 г. Архивировано 3 февраля 2016 г. в Wayback Machine в биометрии планеты под названием «Запуск биометрической регистрации избирателей в Танзании», доступ осуществлен 21 января 2016 г.
  66. ^ Гелб, Алан; Джулия Кларк (2013). Идентификация для развития: биометрическая революция . Центр глобального развития. Архивировано 13 марта 2013 года.
  67. ^ «ИКТ в базе данных о выборах | Международная IDEA» . www.idea.int . Архивировано 22 июля 2017 года . Проверено 19 июля 2017 года .
  68. ^ «Если EMB использует технологию для сбора данных регистрации избирателей, собираются ли биометрические данные и используются ли они во время регистрации? | International IDEA» . www.idea.int . Архивировано 29 июля 2017 года . Проверено 19 июля 2017 года .
  69. ^ «Биометрическая регистрация избирателей и идентификация избирателя -» . aceproject.org . Проверено 19 июля 2017 года .
  70. ^ «Данные Aadhaar хранятся, обрабатываются только на собственных защищенных серверах: UIDAI» . The Economic Times . 30 августа 2017. Архивировано 7 декабря 2017 года.
  71. ^ «Схема Aadhaar не нарушает основных прав, - говорит UIDAI» . Zee News. 22 октября 2013 года. Архивировано 25 октября 2013 года.
  72. ^ "Создание биометрического национального удостоверения личности: уроки для развивающихся стран из индийской программы универсального удостоверения личности", Алан Гелб и Джулия Кларк, Центр глобального развития, октябрь 2012 г., "Создание биометрического национального удостоверения личности: уроки для развивающихся стран из индийской программы универсального удостоверения личности" " . Архивировано 17 сентября 2018 года . Проверено 27 февраля 2013 года .
  73. ^ «Aadhaar FIR:« Мы живем в банановой республике? »- спрашивает Шатругхан Синха» . ndtv.com . Архивировано 3 февраля 2018 года . Проверено 6 мая 2018 .
  74. ^ "Давая Адхаару палец - Times of India" . indiatimes.com . Архивировано 13 февраля 2018 года . Проверено 6 мая 2018 .
  75. ^ Masiero, Silvia (сентябрь 2018). «Объясняя доверие к большой биометрической инфраструктуре: критический реалистический пример индийского проекта Aadhaar» . Электронный журнал информационных систем в развивающихся странах . 0 (6): e12053. DOI : 10.1002 / isd2.12053 .
  76. ^ Gemalto (1 июля 2018 г.). «Проект Aadhar в Индии: факты и тенденции 2018 года» . Gemalto . Проверено 8 октября 2018 года .
  77. ^ «Национальное удостоверение личности« MyKad »Малайзии, успешно служащее гражданам» . SecureIDNews . Дата обращения 13 декабря 2020 .
  78. ^ "MalaysiaCentral.com - MyKad: правительственная многоцелевая карта" . 2 ноября 2010 года Архивировано из оригинала 2 ноября 2010 года . Дата обращения 13 декабря 2020 .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Глоссарий биометрии - Глоссарий биометрических терминов, основанный на информации, полученной от подкомитета по биометрии Национального совета науки и технологий (NSTC). Опубликовано Fulcrum Biometrics, LLC, июль 2013 г.
  • Кодекс конфиденциальности Института биометрии , сентябрь 2006 г.
  • Система оценки биометрической уязвимости , опубликованная Институтом биометрии, 2007–2011 гг.
  • Делак К., Гргич М. (2004). Обзор методов биометрического распознавания .
  • «Отпечатки пальцев оплачивают школьный обед». (2001). Проверено 2 марта 2008. [1]
  • «Германия вводит биометрические паспорта с ноября 2005 года». (2005). Новости электронного правительства. Проверено 11 июня 2006. [2] [ неработающая ссылка ]
  • Oezcan, В. (2003). «Германия оценивает возможности биометрической регистрации для заявителей на визу», Университет Гумбольдта, Берлин. Проверено 11 июня 2006.
  • Ульрих Хоттелет: скрытый чемпион - биометрия между бумом и старшим братом , German Times , январь 2007 г.
  • Пол Бенджамин Лоури, Джексон Стивенс, Аарон Мойес, Шон Уилсон и Марк Митчелл (2005). « Биометрия - важный фактор в управлении информационной безопасностью », Маргарита Пагани, изд. Энциклопедия мультимедийных технологий и сетей , Idea Group Inc., стр. 69–75.

Внешние ссылки [ править ]

Словарное определение биометрии в Викисловаре