Біометрична автентифікація

Про розділ статистики для обробки результатів біологічних експериментів дивіться статтю Біологічна статистика.

У Дісней Ворлді біометричне розпізнавання відбитків пальців перевіряє, щоб один квиток використовується тільки однією людиною.

Біоме́трія — сукупність автоматизованих методів і засобів ідентифікації людини, заснованих на її фізіологічній або поведінковій характеристиці.

Історія біометрії

Рання каталогізація відбитків пальців датується 1891 р., Коли Хуан Вучетіч розпочав збірник відбитків пальців злочинців у Аргентині. Джош Елленбоген та Ніцан Лебовіч стверджували, що Біометрія виникла в ідентифікаційних системах злочинної діяльності, розроблених Альфонесом Бертиллоном (1853—1914) і розробленою теорією відбитків пальців і фізіономії Френсіса Гальтона. Джош Елленбоген, "Обгрунтовані та необгрунтовані зображення: За даними Лебовича, робота Гальтона «привела до застосування математичних моделей до відбитків пальців, френології та особливостей обличчя», як частина «фотографії Бертіллона, Гальтона та Марея» (University Park, PA, 2012). Відповідно, «біометрична система i це абсолютна політична зброя нашої ери „і форма“ м'якого контролю». Теоретик Девід Ліон показав, що протягом останніх двох десятиліть біометричні системи проникли на цивільний ринок і розмити лінії між урядовими формами контролю та приватним корпоративним контролем. Келлі А. Гейтс визначила 11 вересня як поворотний момент для культурної мови нашого сучасності: «на мові культурних досліджень наслідки 11 вересня були момент артикуляції, де об'єднуються об'єкти або події, які не мають необхідного зв'язку, і формується нова дискурсна формація: автоматичне розпізнавання обличчя як технологія безпеки батьківщини».

Основні функції

Всі системи біометричної ідентифікації виконують функції:

Реєстрація

За кількома вимірюваннями зі зчитувального біометричного пристрою формується цифрове представлення (шаблон або модель) біометричної характеристики (в залежності від методу: відбиток пальця, малюнок райдужної оболонки ока тощо), відповідної реєстрованої людини;.

Розпізнавання

Один або кілька вимірів біометричної характеристики пристрою зчитування перетвориться на придатну для використання цифрову форму і потім порівнюється з:

• єдиним шаблоном, відповідному людині, що перевіряється. Шаблон вибирається за попереднім запроваджуваним номером або кодом. Результати порівняння повертаються додатком — така процедура називається верифікацією або порівнянням «один до одного». Результатом порівняння зазвичай є число-ймовірність того, що порівнювані шаблони належать одній особі. Потім, з використанням будь-якого математичного критерію, приймається рішення про ідентичність шаблонів;
• з усіма зареєстрованими шаблонами (без попереднього вибору шаблону і введення номера або коду). Як результат повертається список декількох найбільш схожих шаблонів (з найбільшими можливостями, отриманими при порівнянні). Потім, як і в попередньому випадку, з використанням будь-якого математичного критерію приймається рішення про ідентичність шаблонів. Така процедура називається ідентифікацією або порівнянням «один до багатьох».

Біометрична ідентифікація та її методи

Біометрична ідентифікація — засіб підтвердження: а) особи; б) належності паспорта його власникові — шляхом розпізнавання і зіставлення біометричних даних (кольору очей, малюнка сітківки ока, відбитків пальців, геометрії руки, рис обличчя тощо), що зафіксовані носіями цих даних, з особистими даними власника.

Існує безліч методів біометричної ідентифікації, які можна розділити на дві великі групи: статистичні та динамічні. Статистичні методи ґрунтуються на фізіологічній (статистичній) характеристиці людини, тобто унікальній властивості, даному йому від народження і невід'ємне від нього.

Біометричний контроль на кордоні

2017 року в Україні було запроваджено біометричний контроль на залізничному транспорті, а також на кордоні з Росією.

Статичні методи

• За відбитком пальця. Найпоширеніший метод біометричної ідентифікації, в основі цього методу лежить унікальність для кожної людини малюнка папілярних візерунків на пальцях. Зображення відбитка пальця, отримане за допомогою спеціального сканера, перетвориться в цифровий код (згортку) і порівнюється з раніше введеним шаблоном (еталоном) або набором шаблонів (у випадку ідентифікації).
• За формою долоні. Цей метод побудований на розпізнаванні геометрії кисті руки. З допомогою спеціального пристрою, що дозволяє отримувати тривимірний образ кисті руки, виходять вимірювання, необхідні для унікальної цифрової згортки, що ідентифікує людини.
• За розташуванням вен на тильній стороні долоні. За допомогою інфрачервоної камери зчитується малюнок вен на тильній стороні долоні або кисті руки, отримана картинка обробляється, і за схемою розташування вен формується цифрова згортка.
• За сітківкою ока. Вірніше, це спосіб ідентифікації за малюнком кровоносних судин очного дна. Для того, щоб малюнок став видно, людині треба подивитися на віддалену світлову точку, і підсвічується таким чином очне дно сканується спеціальною камерою.
• За райдужною оболонкою ока. Метод заснований на унікальності малюнка райдужної оболонки ока. Для реалізації методу необхідні спеціальна камера і відповідне програмне забезпечення, що дозволяє виділити з отриманого зображення малюнок райдужної оболонки ока, за якою будується цифровий код.
• За формою обличчя. У даному методі ідентифікації будується дво- або тривимірний образ обличчя людини. За допомогою камери і спеціалізованого програмного забезпечення на зображенні виділяються контури очей, брів, носа, губ і т. д., обчислюються відстані між ними. За цими даними будується образ, що перетворюється в цифрову форму для порівняння.
• За термограмою особи. В основі цього методу лежить унікальність розподілу на обличчі артерій, які постачають кров'ю шкіру і виділяють тепло. Для отримання зображення використовуються спеціальні камери інфрачервоного діапазону.
• Інші методи. Існують ще такі унікальні способи як ідентифікація за ДНК, піднігтьовим шаром шкіри, формою вуха, запахом тіла тощо.

Динамічні методи

• Ґрунтуються на поведінковій (динамічній) характеристиці людини, тобто враховують особливості, характерні для підсвідомих рухів у процесі відтворення якої-небудь дії.
• За рукописним почерком. Для цього методу використовується підпис людини (іноді написання кодового слова). Цифровий код формується за динамічними характеристиками написання, тобто будується згортка, в яку входить інформація щодо графічних параметрів, часових характеристик нанесення підпису та динаміки натиску на поверхню тощо.
• За клавіатурним почерком. Метод аналогічний вищеописаному, але замість підпису використовується кодове слово. Основна характеристика, за якою будується згортка — динаміка набору кодового слова.
• За голосом. Існує багато способів побудови коду ідентифікації за голосом, як правило, це різні поєднання частотних і статистичних характеристик голосу.
• Інші методи. Для даної групи методів описані вище тільки найпоширеніші, існують такі унікальні методи як ідентифікація за рухом губ, за динамікою повороту ключа в дверному замку тощо.

Мультимодальна біометрична система

Мультимодальні біометричні системи використовують декілька сенсорів або біометричні пристрої для подолання обмежень унімодальних біометричних систем. Наприклад, системи розпізнавання ірисів можуть бути скомпрометовані старіючими ірисами., а також системи сканування пальців зношеними або скоротитими відбитками пальців. Хоча унімодальні біометричні системи обмежені цілісністю їх ідентифікатора, навряд чи деякі унімодальні системи будуть страждати однаковими обмеженнями. Мультимодальні біометричні системи можуть одержувати набори інформації з одного маркеру (тобто декілька зображень радужки або сканування того самого пальця) або інформацію з різних біометричних даних (які вимагають сканування відбитків пальців і, використовуючи розпізнавання голосу, розмовний пароль-код).

Мультимодальні біометричні системи можуть з'єднувати ці унімодальні системи послідовно, одночасно, їх комбінацією або послідовно, що стосуються послідовних, паралельних, ієрархічних та послідовних інтеграційних режимів, відповідно. Злиття інформації з біометричних даних може відбуватися на різних етапах системи розпізнавання. У випадку злиття рівня функцій самі дані або функції, витягнуті з декількох біометричних зображень, злиті. Поєднання рівнів збігу-балів об'єднує бали, створені кількома класифікаторами, що стосуються різних форм. Нарешті, у випадку злиття рівня рішень, остаточні результати кількох класифікаторів об'єднуються за допомогою таких методів, як голосування більшістю голосів. Сприйняття рівня функцій вважається більш ефективним, ніж інші рівні синтезу, оскільки набір функцій містить багатшу інформацію про вхідні біометричні дані, ніж відповідні бали або вихідне рішення класифікатора. Очікується, що fusion на рівні об'єктів забезпечить кращі результати розпізнавання.

Справжні атаки полягають у поданні фальшивих біометричних рис у біометричних системах і є серйозною загрозою, яка може зменшити їхню безпеку. Багатомодальні біометричні системи, як правило, вважаються по суті більш надійними для підробки нападів, але останні дослідження показали, що їх можна уникнути шляхом підробки навіть однієї біометричної риси.

Показники оцінки якості методів біометричної ідентифікації та автентифікації

Якість методів біометричної ідентифікації та автентифікації оцінюються за:

— імовірністю помилкової ідентифікації незареєстрованої особи (помилка першого роду);

— імовірністю відмови зареєстрованої особі (помилка другого роду).

Продуктивність

Нижче використовуються показники ефективності для біометричних систем:

• 'Невірний коефіцієнт відповідності' (FMR, також називається FAR = False Accept Rate): імовірність того, що система неправильно відповідає вхідному шаблону у невідповідний шаблон у базі даних. Він визначає кількість неправильних вхідних даних, які неправильно прийняті. У випадку масштабу подібності, якщо ця особа є самозванцем насправді, але відповідний бал вище порогової, то він розглядається як справжній. Це збільшує FMR, що також залежить від порогового значення.
• 'False non-match rate' (FNMR, також називається FRR = False Reject Rate): ймовірність того, що система не зможе виявити відповідність між вхідним шаблоном і відповідним шаблоном у базі даних. Він вимірює відсоток правильних вхідних даних, які неправильно відхилено.
• 'Робоча характеристика приймача' або відносна робоча характеристика (ROC): ділянка ROC є візуальною характеристикою компромісу між FMR і FNMR. Загалом алгоритм відповідності виконує рішення на основі порогу, який визначає, наскільки близьким до шаблону потрібний вхід, щоб він вважався відповідним. Якщо порог скорочується, то буде менше помилкових невідповідностей, але більше помилкових приймає. І навпаки, більш високий поріг понизить ФМР, але збільшить FNMR. Загальним варіантом є "" Вирівнювання помилок детектування (DET) ", яке отримується з використанням нормальних шкал відхилень на обох осей. Цей більш лінійний графік висвітлює відмінності для вищих показників (рідкісні помилки).
• 'Рівноправний рівень помилок' або частота помилок кросовера (EER або CER): швидкість, при якій обидва помилки приймання та відхилення є рівними. Значення EER можна легко отримати з кривої ROC. EER — це швидкий спосіб порівняння точності пристроїв з різними кривими ROC. Загалом, найбільш точний пристрій з найнижчим EER.
• 'Неможливість зарахувати курс' (FTE або FER): швидкість, при якій спроби створити шаблон із введення невдалі. Найчастіше це викликано введенням низької якості.
• 'Неможливість зафіксувати швидкість' (FTC): В автоматичних системах ймовірність того, що система не зможе виявляти біометричний ввід, коли вона відображається правильно.
• 'Потужність шаблону' : максимальна кількість наборів даних, які можна зберігати в системі.

Проблеми та недоліки

Як і в інших технологічних та далекосяжних процесах, надмірні сумніви щодо біометрії можуть затьмарити більш загальну критику. Біометрія може бути пов'язана з серйозними невдачами правосуддя у тих випадках, коли технологія відвертає його увагу від справжнього фокусу злочином. злочинець може: Навмисне ввести ДНК на місце злочину дати власні біометричні параметри до документів іншої особи Часто біометричні технології були введені в експлуатацію без належних заходів безпеки для особистої інформації, яка захищена ними.

Людська гідність

Біометрія також вважається важливою для розвитку державної влади. (поставити його в поняття Фукаудіан, дисципліна і ). Обертаючи суб'єкт людини в збірку біометричних параметрів, біометрія зневажнить людину. цілісність і, в кінцевому рахунку, образити людську гідність.

У відомому випадку Італійський філософ Джорджо Агамбен відмовився в'їхати до Сполучених Штатів, протестуючи проти вимоги програми відвідувача та іммігрантського статусу Сполучених Штатів (US-VISIT) для відвідувачів, щоб вони були відбиток пальців і фотографування. Агамбен стверджував, що збір біометричних даних — це форма біополітичного татуювання, схожа на татуювання євреїв під час Голокосту. За словами Агамбен, біометрія перетворює людську особу на голий тіло. Агамбен відноситься до двох слів, які використовували стародавні греки для позначення «життя», «зея», що є спільним для тварин і людей життям, просто життям; і «біос», що є життям в людському контексті, з смислами та цілями. Агамбен передбачає скорочення до голих тіл для всього людства. Для нього нові біополітичні відносини між громадянами та державою перетворюють громадян на чисте біологічне життя ( zoe ), позбавляючи їх людства ( bios ); і біометрія проголосила цей новий світ.

В Dark Matters: Про спостереження за чорноти [ 18 травня 2018 у Wayback Machine.], спостереження вчений Симона Браун формулює аналогічну критику, як Agamben, посилаючись на недавнє дослідження, що стосуються біометрії , які встановили, що система гендерної класифікації досліджується «схильний класифікувати африканців як чоловіків і [монголоїдів] як жінок». Отже, Браун стверджує, що концепція об'єктивної біометричної технології складна, якщо такі системи суб'єктивно розроблені та вразливі для виникнення помилок, як описано в вищезазначеному дослідженні. Різке розширення біометричних технологій як у державному, так і в приватному секторі збільшує цю стурбованість. Зростання біометрії приватним сектором додає цій небезпеці втрату людської цінності. Дійсно, корпорації оцінюють біометричні характеристики більше, ніж люди оцінюють їх. Браун продовжує припускати, що сучасне суспільство повинно включати в себе «біометричну свідомість», «що тягне за собою інформовані громадські дебати навколо». ці технології та їх застосування, а також підзвітність з боку держави та приватного сектора, де право власності та доступ до власних даних тіла та іншої інтелектуальної власності, яка генерується з даних свого тіла, має розглядатися як право ".

Інші вчені підкреслили, що глобалізований світ зіткнувся з величезною масою людей із слабкими або відсутня громадянська ідентичність. Більшість країн, що розвиваються, мають слабкі та недостовірні документи, а бідні люди в цих країнах не мають навіть таких ненадійних документів. Без сертифікованої особистої ідентичності немає ніякої правдивості, ні громадянської свободи. Можна вимагати її права, включаючи право відмовитися від ідентифікації, лише якщо вона є ідентифікованим предметом, якщо вона має загальну ідентичність. У цьому сенсі біометрія може відігравати провідну роль у підтримці та сприянні повазі до людської гідності та основних прав.

Біометрія намірів створює додаткові ризики. Професор в в Гарвардському міжнародному огляді попереджує про високі ризики прорахунків, неправомірних звинувачень та порушень громадянські свободи. Критики в США також повідомили про конфлікт із 4-й поправкою.

Захист та дискримінація

Не виключено, що дані, отримані під час біометричного зарахування, можуть бути використані таким чином, яким заявник не погодився. Наприклад, більшість біометричних ознак можуть розкривати фізіологічні та / або патологічні захворювання (наприклад, деякі зразки відбитків пальців пов'язані з хромосомними захворюваннями, візерунки раковини можуть виявити генетичний секс, моделі ручної вени можуть виявити судинні захворювання, більшість поведінкових біометричних засобів можуть виявити неврологічні захворювання, тощо.) Крім того, для виявлення емоцій також можна використовувати біометричні пристрої другого покоління, зокрема біохімічні та електрофізіологічні біометрії (наприклад, на основі електрокардіографії, електроенцефалографії, електроміографії).

Існує три категорії конфіденційності:

1. Ненавмисна функціональна сфера: аутентифікація йде далі, ніж автентифікація, наприклад, пошук пухлини.
2. Непередбачений обсяг застосування: процес автентифікації правильно ідентифікує тему, коли предмет не бажає бути ідентифікованим.
3. Прихована ідентифікація: предмет виявляється без пошуку ідентифікації або автентифікації, тобто обличчя суб'єкта ідентифікується у натовпі.

Крадіжка особистості

Побоювання щодо крадіжки особистих даних через використання Біометрики ще не вирішені. Якщо номер кредитної картки людини вкрадено, наприклад, це може спричинити особливі труднощі. Якщо їх зразки сканування райдужної оболонки ока були вкрадені, однак, і що дозволяє іншій людині доступ до особистої або фінансової облікової інформації, збиток може бути незворотнім, тому що на відміну від використання ключів або ключових фраз, біометричних даних людини вони не можуть бути змінені, і як тільки вони будуть вчинені, їх не можна заспокоїти при їх використанні.

Небезпека власникам забезпечених предметів

Коли злодії не можуть отримати доступ до захищених властивостей, існує шанс, що злодії будуть переслідувати і нападати на власника майна, щоб отримати доступ. Якщо предмет закріплений біометричним пристроєм, збиток власникові може бути незворотним і, можливо, коштуватиме більше, ніж забезпечене майно. Наприклад, у 2005 році злодійські автомобілі Малайзії відрізали палець власника Mercedes-Benz S-Class при спробі викрасти машину.

Знімальна біометрія

Однією з переваг паролів щодо біометричних даних є те, що їх можна повторно видалити. Якщо токен або пароль втрачено або вкрадено, його можна скасувати та замінити на нову версію. Це природно недоступне в біометрії. Якщо хтось зіткнувся з базою даних, вони не можуть скасувати або перевидати його. Якщо вкрасти електронний біометричний ідентифікатор, практично неможливо змінити біометричну характеристику. Це робить біометричну характеристику людини сумнівною для використання в майбутньому при аутентифікації, наприклад, у випадку зловлювання базової інформації, пов'язаної з безпекою, з Управління з управління персоналом (OPM) у Сполучених Штатах.

Скасована біометрія — це спосіб включити захист та функції заміни в біометричні системи для створення більш безпечної системи. Це було вперше запропоновано Ратою 'та ін.' '

«Скасовує біометричні відноситься до навмисного і систематично повторюваному спотворення біометричних ознак для того, щоб захистити чутливі призначені для користувача дані. Якщо скасовувати функція скомпрометований, спотворення характеристика змінюється, і то ж біометричний відображаються на новий шаблон, який є. використовується згодом анулювання біометрія є однією з основних категорій для біометричної мети захисту шаблону крім біометричної криптосистеми» В біометричній криптосистемі «застосовуються методи кодування коректуючої помилки для обробки варіацій в інтерко-класі». Це забезпечує високий рівень безпеки, але має такі обмеження, як специфічний формат вводу лише невеликих варіантів середнього класу.

Запропоновано кілька способів створення нових ексклюзивних біометричних засобів. Перша скасована біометрична система на базі відбитків пальців була розроблена і розроблена Туляковим та ін. ' По суті, скасовані біометрії виконують спотворення біометричного зображення чи функцій перед узгодженням. Варіативність параметрів спотворення забезпечує скасовується характер схеми. Деякі з запропонованих прийомів працюють за допомогою власних двигунів розпізнавання, таких як Teoh 'et al.' і Savvides 'et al.',, тоді як інші методи, такі як Dabbah 'et al.', прийняти перевага просування добре розроблених біометричних досліджень для їхнього розпізнавання на передньому плані для проведення розпізнавання. Хоча це збільшує обмеження на систему захисту, він робить скасовані шаблони більш доступними для доступних біометричних технологій.

М'яка біометрія

ознаки — це фізичні, поведінкові або дотримані людські особливості, які були отримані з того, як люди звичайно відрізняють своїх однолітків (наприклад, висоту, стать, колір волосся). Вони використовуються для доповнення ідентифікаційної інформації, наданої основними біометричними ідентифікаторами. Незважаючи на те, що м'які біометричні характеристики не мають відмінності та постійності, щоб визнати особу унікально та надійно, і їх можна легко підробити, вони надають певні дані про ідентичність користувачів, які можуть бути корисними. Іншими словами, незважаючи на те, що вони не здатні індивідуалізувати предмет, вони ефективні для розмежування людей. Найбільш м'які біометрії можуть бути легко зібрані і фактично збираються під час реєстрації. Двома основними етичними питаннями піднімаються м'які біометрії. По-перше, деякі з м'яких біометричних рис є сильно культурними; наприклад, колір шкіри для визначення етнічного ризику для підтримки расистських підходів, визнання біометричного стану в найкращому випадку визнає стать від третинного сексуального характеру, нездатність визначити генетичні та хромосомні статеві ознаки; «м'які біометрики» для розпізнавання старіння найчастіше глибоко впливають на вікові стереотипи тощо. По-друге, м'які біометрики мають великий потенціал для класифікації та профілізації людей, тому вони ризикують підтримувати процеси стигматизації та виключення.

Міжнародний обмін біометричними даними

Багато країн, включаючи Сполучені Штати, планують поділитися біометричними даними з іншими країнами.

У свідченнях Комітету з асигнувань Комітету з питань вдома, підкомітету з питань національної безпеки «Біометрична ідентифікація» у 2009 році та прокоментував міжнародне співробітництво та співпрацю щодо біометричних даних:   Щоб забезпечити можливість закриття терористичних мереж, перш ніж вони доходять до Сполучених Штатів, ми також повинні взяти на себе ініціативу щодо заохочення міжнародних біометричних стандартів. Розробляючи сумісні системи, ми зможемо безпечно ділитися терористичною інформацією на міжнародному рівні, щоб зміцнити нашу оборону. Подібно до того, як ми вдосконалюємо спосіб співпраці в уряді США для виявлення та вилучення терористів та інших небезпечних людей, ми маємо таке ж зобов'язання працювати з нашими партнерами за кордоном, щоб перешкодити терористам робити будь-який крок незамеженим. Біометрія дає новий спосіб об'єднати справжню ідентичність терористів, позбавивши їх найбільшої користі, залишаючись невідомим. "

Відповідно до статті, написаної в 2009 році С. Магнусоном у журналі National Defense під назвою «Міністерство оборони під тиском для розподілу біометричних даних», США мають двосторонні угоди з іншими країнами, спрямовані на обмін біометричними даними. Цитувати цю статтю:   Miller [консультант Управління з питань національної оборони та питань безпеки Америки] заявив, що Сполучені Штати мають двосторонні угоди щодо обміну біометричними даними приблизно з 25 країнами. Кожного разу, коли за останні кілька років іноземний лідер відвідав Вашингтон, Державний департамент переконався, що вони підпишуть таку угоду. '

Конфіденційність

Незважаючи на те, що біометрика часто використовується як засіб боротьби з злочинністю, існує стурбованість тим, що біометрія може бути використана для зменшення особистих свобод громадян.

Розробки в області цифрових технологій відео, інфрачервоні, рентгенівські, бездротові, системи глобального позиціонування, біометрії, сканування зображень, розпізнавання голосу, ДНК та ідентифікації мозкових хвиль забезпечить уряд з новими методами «шукати і досліджувати» переважна індивідуальні та колективні бази даних про загальне населення.

Можливість повного розкриття інформації уряду

Деякі члени цивільного співтовариства стурбовані тим, як використовуються біометричні дані, але повне розкриття інформації може не з'явитися. Зокрема, в Некласифікованому звіті Робочої групи оборонної науки США з оборонної біометрії заявляється, що доцільно захищати і іноді навіть приховувати справжню та повну міру національних можливостей в областях, безпосередньо пов'язаних із забезпеченням безпеки пов'язані з діяльністю. Це також стосується біометрії. Далі йдеться про те, що це класична особливість інтелекту та військових операцій. Одним словом, метою є збереження безпеки .

Країни, що застосовують біометрику

Докладніше:

Країни, що використовують біометричні дані, включають Австралія, Бразилія, Канада, Кіпр, Греція, Китай, Гамбія, Індія, Ірак, Ізраїль, Італія, Малайзія, Нідерланди, Нова Зеландія, Нігерія, Норвегія, Пакистан, Південна Африка, Саудівська Аравія, Танзанія,Україна, Об'єднані Арабські Емірати, Велика Британія, США та Венесуела.

Серед країн з низьким і середнім рівнем доходу приблизно 1,2 мільярда людей вже отримали ідентифікацію за допомогою програми біометричної ідентифікації.

Існує також численні країни, що застосовують та подібних виборчих цілях. Відповідно до , , в ІВТ в базі даних виборчих бюлетенів, деякі країни, що використовують (2017 рік) Біометрична реєстрація виборців (BVR) — це Ангола, Бангладеш, Бутан, Болівія, Бразилія, Буркіна-Фасо, Вірменія, Камбоджа, Камерун, Чад, Колумбія, Коморські острови, Демократична Республіка Конго Коста-Рика, Кот-д'Івуар, Домініканська Республіка, Фіджі, Гамбія, Гана, Гватемала, Індія, Ірак, Кенія, Лесото, Ліберія, Малаві, Малі, Мавританія, Мексика, Марокко, Мозамбік, Намібія, Непал, Нікарагуа, Нігерія, Панама, Перу, Філіппіни, Сенегал, Сьєрра-Леоне, Соломонові Острови, Сомаліленд, Свазіленд, Танзанія, Уганда, Уругвай, Венесуела, Ємен, Замбія та Зімбабве.

Національна ідентифікаційна програма Індії

Національна ідентифікаційна програма Індії під назвою Aadhaar — це найбільша біометрична база даних у світі. Це біометрична цифрова ідентифікація, призначена для життя людини, перевіряється онлайн в будь-який час, з будь-якої точки світу, без паперу. Він розроблений, щоб дозволити державним установам надавати роздрібну державну послугу, надійно на основі даних (відбиток пальця, та особи на фото, а також (ім'я, вік, стать, адреса, ім'я батьків / дружин, ] особи. Дані передаються у зашифрованому вигляді через Інтернет для аутентифікації, з метою позбавити його від обмежень фізичної присутності людини в даному місці.

З 7 листопада 2013 року було зараховано близько 550 мільйонів жителів і на 7 листопада 2013 року було призначено 480 мільйонів адахарів національний ідентифікаційний номер. Це спрямована на охоплення всього населення впродовж кількох років у розмірі 1,2 млрд. Однак критики заперечують проблеми конфіденційності та можливу трансформацію держави в держава спостереження або у бананову республіку.

Див. також

• Біофізика
• Управління доступом
• Біометричний паспорт
• Розпізнавання відбитків пальців
• Спостереження
• Розпізнавання відбитків пальців
• Розпізнавання облич
• Розпізнавання мовлення

Примітки

1. . Архів оригіналу за 12 березня 2013. Процитовано 15 лютого 2018.
2. Ніцан Лебович, «Біометрія або сила радикального центру в критичному дослідженні» 41: 4 (літо, 2015), 841—868
3. Ніцан Лебович, «Біометрія або сила радикального центру в критичному дослідженні»41: 4 (літо, 2015), с. 853
4. Девід Ліон, «Товариство спостереження: Моніторинг повсякденного життя»(Philadelphia, 2001)
5. Келлі А. Гейтс, Наше Біометричне Майбутнє: Технологія розпізнавання обличчя та культура спостереження (Нью-Йорк, 2011 р.), Стор. 100
6. . controlgate.ru (рос.). Архів оригіналу за 14 лютого 2021. Процитовано 12 березня 2021.
7. . 24 Канал. Архів оригіналу за 12 грудня 2018. Процитовано 27 грудня 2017.
8. M. Хагхигат, М. Абдель-Мотталеб і В. Аналлабі (2016). Дискриминантний кореляційний аналіз: Fusion в режимі реального часу для мультимодального біометричного розпізнавання. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 11 (9), 1984—1996.
9. . Science Daily. 12 липня 2012 р. Архів оригіналу за 22 жовтня 2012. Процитовано 22 серпня 2018.
10. Saylor, Michael (2012). Мобільна хвиля: як мобільна розвідка змінить все. Perseus Books / Vanguard Press. с. 99.
11. Bill Flook (3 жовтня 2013 р.). . Washington Business Journal. Архів оригіналу за 7 жовтня 2013. Процитовано 15 лютого 2018.
12. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 2 квітня 2015. Процитовано 15 лютого 2018.
13. . Cernet. Архів оригіналу за 17 жовтня 2008.
14. Sahoo, Soyuj Kumar; Choubisa, Tarun; Prasanna, SR Mahadeva (1 січня 2012). . IETE Technical Review. 29 (1): 54—75. doi:10.4103/0256-4602.93139. Архів оригіналу за 16 січня 2014. Процитовано 23 лютого 2012.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом ()
15. Брекенридж К. (2005). «Біометричний стан: обіцянки та загроза цифрового уряду в Новій Південній Африці». Журнал південноафриканських досліджень , 31: 2, 267-82
16. Епштейн С. (2007), «Військові органи, продуктивні органи, руйнівні органи: перетину біометричних кордонів», «Міжнародна політична соціологія», 1: 2, 149-64
17. Pugliese J. (2010), Біометрія: тіла, технології, біополітика. Нью-Йорк: Routledge
18. Французький національний консультативний комітет з питань етики з охорони здоров'я та наук про життя (2007 рік), висновок № 98, «Визначення даних та прав людини» #.VenJ87TDU5E «Біометрія, ідентифікація даних та права людини» [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]
19. Agamben, G. (2008). «Ні для біополітичного татуювання». «Комунікація та критичні / культурні дослідження», 5 (2), 201—202.
20. Агамбен Г. (1998), «Homo Sacer: Суверенна влада і голий життя». Транс Даніель Хеллер-Роазен. Стенфорд: Стенфордський університетський прес
21. Gao, Wei; Ai, Haizhou. . с. 169—178. doi:10.1007 / 978-3-642-01793-3_18. Архів оригіналу за 9 жовтня 2016. Процитовано 22 серпня 2018. {{}}: Перевірте значення |doi= ()
22. Walker, Elizabeth (2015). . Архів оригіналу за 22 серпня 2018. Процитовано 22 серпня 2018.
23. Browne, Simone (2015). Dark Matte rs: Про спостереження за чорноти. Duke University Press. с. 116.
24. Мордіні, E; Massari, S. (2008), «Тело, біометрія та ідентичність», «Біоетика», 22, 9: 488
25. UNICEF, Birth registration [ 6 вересня 2015 у Wayback Machine.]
26. Дахан М., Гельб А. (2015) The role of identification in the post-2015 development agenda (English) — Робочий документ Світового банку № 98294 08/2015;
27. Mordini E, Rebera A (2011) «Без ідентифікації без представлення: обмеження використання біометричних систем ідентифікації». «Огляд дослідження політики», 29, 1: 5-20
28. Мордіні Е, Ештон Х, (2012), «Прозоре тіло — медична інформація, фізична недоторканість та дотримання цілісності тіла», в Мордіні Е, Цоварас D (eds), "Біометрія другого покоління: етичний та соціальний контекст ". Springer-Verlag: Berlin
29. Mordini E, Tzovaras D, (2012), Біометрія другого покоління: етичний і соціальний контекст . Springer-Verlag: Берлін
30. Пфлеєгер, Чарльз; Пфлеєгер, Шарі (2007). Безпека в обчисленні (вид. 4). Бостон: Пірсон Освіта. с. 220. ISBN .
31. Kent, Jonathan (31 March 2005). . . Куала-Лумпур. Архів оригіналу за 20 листопада 2010. Процитовано 11 грудня 2010 р..
32. N. K. Ratha, J. H. Connell, R. M. Bolle, «Підвищення безпеки та конфіденційності в системах автентифікації на базі біометричних систем», «IBM Systems Journal», vol. 40, с. 614—634, 2001.
33. анулювання біометрії - Scholarpedia.
34. Feng, Y. C.; Yuen, P. C.; Jain, A. K. (1 березня 2010). . IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 5 (1): 103—117. doi:10.1109 / TIFS.2009.2038760. ISSN 1556-6013. Архів оригіналу за 1 березня 2020. Процитовано 1 березня 2020. {{}}: Перевірте значення |doi= ()
35. S. Туляков, Ф. Фарук та В. Говіндаражу, «Симметричні функції хешу для мініатюри відбитків пальців», "Proc. Міжнародний симпозіум з розпізнавання образів для запобігання злочинності, безпеки та нагляду ", с. 30-38, 2005 р.
36. A. Б. Дж Теох, А. Го, і Д. С. Л. Нго, «Випадкове Multispace Квантування в якості аналітичного механізму для BioHashing біометричних і випадкових входів ідентичності», "" шаблон аналіз і машинний інтелект, IEEE Transactions на "", т. 28, pp. 1892—1901, 2006.
37. M. Саввідіс, BVKV Кумар і PK Косло, «'Corefaces' — Robust Shift-інваріантний PCA на основі кореляційного фільтра для освітлення толерантного розпізнавання осіб», представлені на конференції IEEE Computer Society по комп'ютерного зору і розпізнавання образів (CVPR'04), 2004.
38. M. А. Dabbah, WL Woo і SS Dlay, «Secure Authentication для розпізнавання осіб», представлена на Computational Intelligence в зображення і обробки сигналів, 2007. CIISP 2007 IEEE симпозіум по, 2007.
39. Ратха, Н. К., Дж. Х. Коннелл та Р. М. Болл. Можна використовувати комбінації персональних атрибутів, таких як стать, раса, колір очей, висота та інші видимі маркування ідентифікації. (2001). «Підвищення безпеки та конфіденційності в системах автентифікації на базі біометричних систем». IBM Systems Journal 40 (3): 614—634.
40. Mordini E, Ashton H (2012), «Прозоре тіло — медична інформація, фізична недоторканість та дотримання цілісності тіла». У Mordini E, Tzovaras D (eds), Біометрія другого покоління: етичний та соціальний контекст . Берлін: Springer-Verlag [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.], 2057-83
41. Mordini E (2013) Biometrics ' '. У Хенку А. М. Дж. Десять, Брат Гордінь (eds) Довідник з глобальної біоетики Берлін: Springer, 341—356
42. Свідоцтво заступника помічника секретаря з питань політики Кетлін Кранінгер, координатор збору критеріїв та директор Департаменту національних програм захисту та програм США УАЙСІТ Роберт А. Моні, у Комітеті з асигнувань, підкомітету з питань національної безпеки "Біометрична ідентифікація". Міністерство внутрішніх справ США. березень 2009 р. Процитовано 20 лютого 2010 р.
43. Magnuson, S (січень 2009 р). . NationalDefenseMagazine.org. Архів оригіналу за 12 березня 2010. Процитовано 20 лютого 2010 р.
44. Рада оборонної науки (DSB) (вересень 2006 р). (PDF). Некласифікована доповідь Спеціальної групи Ради оборонної науки. Вашингтон, D.C.: канцелярія заступника міністра оборони для придбання, технології та логістики: 84, Глава 17, Рекомендація 45. Архів оригіналу (PDF) за 15 лютого 2017. Процитовано 20 лютого 2010 р.
45. вебстаття від 24 лютого 2015 року [ 3 лютого 2016 у Wayback Machine.] в «Біометричній планеті» під назвою «Біометричні заходи з реєстрації виборців у Танзанії», доступ до якої надійшов 21 січня 2016 р.
46. Gelb, Alan; Джулія Кларк (2013). . Центр глобального розвитку. Архів оригіналу за 13 березня 2013. Процитовано 22 серпня 2018.
47. . www.idea.int (англ.). Архів icts-elections оригіналу за 22 серпня 2018. Процитовано 19 липня 2017.
48. . www.idea.int (англ.). Архів оригіналу за 29 липня 2017. Процитовано 19 липня 2017.
49. . www.corbettreport.com (амер.). Архів оригіналу за 19 липня 2017. Процитовано 19 липня 2017.
50. . aceproject.org (англ.). Архів оригіналу за 3 вересня 2019. Процитовано 19 липня 2017.
51. . The Economic Times. 30 August 2017. Архів оригіналу за 7 грудня 2017. Процитовано 22 серпня 2018.
52. . Zee Новини. 22 жовтня 2013. Архів оригіналу за 25 жовтня 2013. Процитовано 22 серпня 2018.
53. Архів оригіналу за 17 вересня 2018. Процитовано 1 березня 2020.
54. . Архів оригіналу за 3 лютого 2018. Процитовано 15 лютого 2018.
55. . Архів оригіналу за 13 лютого 2018. Процитовано 15 лютого 2018.

Література

• Біометрія / М.П. Горошко, С.І. Миклуш, П.Г. Хомюк. – Львів : Вид-во "Камула", 2004. – 236 с.
• Б. П. Русин, Я. Ю. Варецький. Біометрична аутентифікація та криптографічний захист. — Львів: Коло, 2007. — 287 с.
• Biometrics Institute [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]
• E-Book Biometrie [ 4 березня 2016 у Wayback Machine.] (PDF; 505 kB)
• Deutsche Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS-DR) [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]
• Region Österreich-Schweiz (ROeS) der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS) [ 25 серпня 2017 у Wayback Machine.]
• FAQ der Bioidentifikation [ 27 травня 2017 у Wayback Machine.]
• Erklärung der Funktionsweisen der einzelnen biometrischen Identifikationssysteme. [ 21 вересня 2017 у Wayback Machine.] Whitepaper Biometrie als PDF zum Download.
• Biometrie — wie einsetzen und wie keinesfalls? [ 18 листопада 2016 у Wayback Machine.] (PDF, 1,5 MB)
• Biometrics Glossary — Glossary of Biometric Terms [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.] based on information derived from the National Science and Technology Council (NSTC) Subcommittee on Biometrics. Published by Fulcrum Biometrics, LLC, July 2013
• , September 2006
• , Published by the Biometrics Institute, 2007—2011
• Delac, K., Grgic, M. (2004). A Survey of Biometric Recognition Methods [ 21 липня 2011 у Wayback Machine.].
• Biometric Technology Application Manual [ 26 вересня 2020 у Wayback Machine.]. Published by the National Biometric Security Project (NBSP), the BTAM is a comprehensive reference manual on biometric technology applications.
• «Fingerprints Pay For School Lunch». (2001). Retrieved 2008-03-02. [1] [ 16 червня 2009 у Wayback Machine.]
• «Germany to phase-in biometric passports from November 2005». (2005). E-Government News. Retrieved 2006-06-11. [2] [ 1 березня 2020 у Wayback Machine.]
• Oezcan, V. (2003). «Germany Weighs Biometric Registration Options for Visa Applicants», Humboldt University Berlin. Retrieved 2006-06-11.
• , , January 2007.
• Paul Benjamin Lowry, Jackson Stephens, Aaron Moyes, Sean Wilson, and Mark Mitchell (2005). «Biometrics, a critical consideration in information security management», in Margherita Pagani, ed. Encyclopedia of Multimedia Technology and Networks, Idea Group Inc., pp. 69–75.
• (рос.) .
• Біометричні технології в XXI столітті та їх використання правоохоронними органами: посібник / В. П. Захаров, В. І. Рудешко; Львів. держ. ун-т внутр. справ. — 2-ге вид., допов. — Львів: ЛьвДУВС, 2015. — 491 c.
• Defense Science Board (DSB) (September 2006). «On Defense Biometrics» (PDF). Unclassified Report of the Defense Science Board
• Task Force. Washington, D.C.: Office of the Under Secretary of Defense For Acquisition, Technology, and Logistics:
• «Biometric Identification». Communications of the ACM, 43(2), p. 91–98. [doi:10.1145/328236.328110]

Bill Flook (3 October 2013). «This is the 'biometric war' Michael Saylor was talking about». Washington Business Journal [5] [ 7 жовтня 2013 у Wayback Machine.]

• [Cert.az — Biometrik autentifikasiya http://www.cert.az/biometrics.html [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]]
• [6] [ 5 березня 2016 у Wayback Machine.]
• [7] [ 4 березня 2010 у Wayback Machine.]
• [9] [ 16 червня 2009 у Wayback Machine.]
• [11] [ 21 липня 2011 у Wayback Machine.]
• Emil Saeed, Joanna Konopińska, Zofia Mariak, Khalid Saeed. Wpływ chorób oczu na wzorzec siatkówki i tęczówki oraz znaczenie tego wzorca we wczesnej diagnostyce okulistycznej. «Klinika Oczna». 1/2017. s. 24-28.
• Movies & biometrics / Le cinéma et la biométrie [ 20 травня 2009 у Wayback Machine.]
• Marino Tapiador, Juan Alberto Sigüenza, «Tecnologías biométricas aplicadas a la seguridad». Editorial RAMA, 2005 ISBN 13 / Cód Barra: 9788478976362
• [13] [ 14 лютого 2016 у Wayback Machine.] Sistemas biométricos de seguridad.
• Sengupta, Somini (9 de septiembre de 2013). «Machines Made to Know You, by Touch, Voice, Even by Heart» [Máquinas que reconocen a las personas, por el tacto, por la voz, y el corazón]. New York Times (en inglés) (Nueva York, Estados Unidos: The New York Times Company). pp. B1. Consultado el 22 de noviembre de 2013. Parámetro desconocido |urltrad= ignorado (ayuda)
• Brenner, Michael. «Sistemas biométricos». Consultado el 8 de agosto de 2016. [14] [ 2 грудня 2016 у Wayback Machine.]
• Matérias da Folha de S. Paulo sobre Biometria [ 15 лютого 2018 у Wayback Machine.]
• Fórum Biometria — 1° Portal brasileiro dedicado a divulgação da biometria [ 5 березня 2022 у Wayback Machine.]
• «How Fingerprinting Works». HowStuffWorks (em inglês). 24 de março de 2008 [15] [ 13 жовтня 2017 у Wayback Machine.]
• «Identidades Digitais: a História da Biometria | EPOC». www.epoc.com.br. Consultado em 25 de maio de 2017 [16] [ 18 червня 2018 у Wayback Machine.]
• (USMS), U.S. Marshals Service. «U.S. Marshals Service». www.usmarshals.gov (em inglês). Consultado em 25 de maio de 2017
• «Biometria — História e utilização». Estudo Prático. 11 de agosto de 2015 [18]
• Brocardo ML, Traore I, Woungang I, Obaidat MS. «Authorship verification using deep belief network systems». Int J Commun Syst. 2017. [doi:10.1002/dac.3259] [19] [ 22 березня 2017 у Wayback Machine.]
• «Segurança: Biometrias e a Digitalização da Identidade | EPOC». www.epoc.com.br. Consultado em 25 de maio de 2017 [20] [ 15 червня 2018 у Wayback Machine.]
• «Como é feita a leitura biométrica de íris e retina? | Mundo Estranho». Mundo Estranho. 25 de outubro de 2011 [21] [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]
• «Reconhecimento de Retina — Vantagens e desvantagens». www.gta.ufrj.br. Consultado em 25 de maio de 2017 [22] [ 28 січня 2017 у Wayback Machine.]
• «Ônibus de Campinas iniciam sistema de biometria facial para evitar fraudes». Campinas e Região. 5 de novembro de 2016 [23] [ 16 червня 2018 у Wayback Machine.]
• «A Biometria no Mundo Real | EPOC». www.epoc.com.br. Consultado em 25 de maio de 2017 [24] [ 3 липня 2018 у Wayback Machine.]
• Bonsor, K. «SANS Institute InfoSec Reading Room» Consulta: 28 novembre 2011 [ 20 квітня 2013 у Wayback Machine.].
• Jain, A., Hong, L., & Pankanti, S. (2000). «Biometric Identification».Communications of the ACM, 43(2), p. 91-98. DOI [10.1145/328236.328110]
• SANS Institute InfoSec Reading Room [ 20 квітня 2013 у Wayback Machine.]
• CAESAR project [ 26 квітня 2012 у Wayback Machine.]
• Silhouette-based Human Identification from Body [ 3 березня 2016 у Wayback Machine.]
• ANTHROPOMETRY AND BIOMECHANICS NASA PROJECT [ 31 липня 2018 у Wayback Machine.]
• RMCybernetics [ 24 лютого 2018 у Wayback Machine.], Home Automation & Biometrics, Science and more
• , an independent non-profit web resource for biometrics
• Open Directory [ 9 березня 2017 у Wayback Machine.] listing of biometrics sites
• International Biometrics Group [ 23 січня 2018 у Wayback Machine.]
• , artigo do 19 de marzo de 2005 (англ.).
• «Reconhecimento Automático de Impressões digitais: O Sistema de Identificação do Estado do Rio de Janeiro» [ 23 лютого 2006 у Wayback Machine.] (порт.).
• Ashborn, Julian. Guide to Biometrics. Springer Professional Computing. 1st edition. 2004
• 这是一篇與科技相關的小作品。你可以通过编辑或修订扩充其内容。
• Biometrics Market and Industry Report 2006—2010 [26] [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.]
• Handbuch der Populationistik. S. 389, 1841.
• Francis Galton and Fingerprints, Finger Prints, 1892
• ISO/IEC: Harmonized Biometric Vocabulary
• Fraunhofer FOKUS Kompetenzzentrum Öffentliche IT: Das ÖFIT-Trendsonar der IT-Sicherheit — Biometrie. April 2016, abgerufen am 19. Mai 2016.
• ARD: Einzelhandel − Fingerprint-System überlistet. Archiviert vom Original am 8. Februar 2008; abgerufen am 13. Dezember 2010. (Video)
• BBC News: Malaysia car thieves steal finger. Abgerufen am 13. Dezember 2010 (englisch).
• [27] [ 2 вересня 2017 у Wayback Machine.] — VR rendering software used to trick facial security systems
• Biometric Security Measures can be Hacked Easily, Here's Why
• Samsung Galaxy S8 iris scanner fooled by German hackers
• [28] [ 16 лютого 2018 у Wayback Machine.] — Researchers can identify you by your brain waves with 100 percent accuracy
• DR, Hvad er biometri ? [ 18 листопада 2018 у Wayback Machine.]
• Biometri — brug af biometriske teknologier i det danske samfund [ 7 серпня 2016 у Wayback Machine.]