Система идентификации личности. Современные системы идентификации личности для развития национальной информационной инфраструктуры социалистической республике вьетнама. Распознавание по рукописному почерку
“Более 1000 программ для ЭВМ…” рассказывалось о программном комплексе для идентификации личности человека по фотографии с использованием геометрических признаков, созданном в Институте информатики научно-технического центра “Современные информационные технологии” Академии наук Узбекистана.
После публикации мы получили письмо от Бориса Филатова, который сообщил, что также является автором подобной программы.
Программа “Идентификация личности на основе антропометрических точек лица” была создана в результате выполнения выпускной квалификационной работы на степень бакалавра в университете. Когда пришло время утверждать темы выпускных работ, я долго колебался - какую же тему выбрать, в каком направлении? Меня всегда интересовала работа с графикой, поэтому я решил обратиться к преподавателю, работающему в данной области. Мой преподаватель, Наргиза Аълоходжаевна Арипова , предложила мне заняться цифровой обработкой изображений. Меня сразу предупредили, что эта тема редкая и будут проблемы с поиском информации. Но тема была привлекательна для меня, поэтому я все-таки решил ею заняться.
Наргиза Аълоходжаевна направила меня к специалисту в области цифровой обработки изображений, кандидату технических наук, Виктору Николаевичу Кану . Он предложил мне тему идентификации личности и стал моим научным руководителем. Кроме того, огромную помощь в поиске материала и информации оказал мне сотрудник Белорусского Института Кибернетики Дмитрий Иванович Самаль . Пользуясь случаем, я хочу поблагодарить этих людей за их вклад и помощь в моей работе.
Функционирование программы
Из названия программы - “Идентификация личности на основе антропометрических точек лица” - понятно, что она предназначена для идентификации человека по его цифровому изображению. Актуальность данной темы состоит в том, что в последнее время возникли большие проблемы с обеспечением безопасного доступа людей к различным объектам, будь то закрытая база данных или секретная лаборатория. Поэтому возникает необходимость идентифицировать человека и определять, имеет ли данный человек права на вход в систему или это какой-либо злоумышленник.
Почему была выбрана идентификация личности по изображению лица, а не по отпечаткам пальцев или по линиям кисти человека? При идентификации человека по изображению лица не происходит никаких физических контактов человека с прибором. Данный вид идентификации является естественным и не приносит неудобств человеку. Антропометрические признаки лица - это такие признаки, которые не меняются со временем, начиная с момента завершения роста человека (21-25 лет) и заканчивая глубокой старостью.
Основной целью программы является сравнение двух фотографий и определение, изображены на фотографиях разные люди или один и тот же человек. Сначала загружается пара фотографий. Затем каждое из изображений обрабатывается и на основе полученных параметров осуществляется сравнение. Изображение проходит два этапа: этап обработки изображения и этап выделения информативных признаков.
В программе осуществляются такие преобразования, как размытие изображения, выделение области лица, бинаризация изображения, инверсия цветов, выделение контуров и преобразование цветного изображения в полутоновое. С помощью данных преобразований изображение подготавливается к поиску основных антропометрических точек лица. Сначала области лица разбиваются на сетку в соответствии с антропологическим строением лица человека. Затем в соответствующих областях осуществляется поиск центров зрачков, ноздрей, кончика носа и центра рта.
На основании найденных антропометрических точек лица, происходит расчет основных признаков изображения. После того, как каждое изображение обработано, осуществляется сравнение двух изображений по вычисленным признакам и выдается процентное значение сходства или различия личностей.
Разработка программы
Данная тема является сравнительно новой, поэтому над ней постоянно работают многие разработчики, усовершенствуя программные продукты. В Ташкенте данной темой занимается Институт кибернетики (бывший, сейчас - Институт информатики АН РУз, прим. сайт ), который сотрудничает с Белорусским институтом кибернетики. Программы, аналогичные моей, уже созданы в этих институтах. Поэтому при возникших вопросах была возможность обращаться с вопросом или за советом. Но помощь была ограничена небольшим количеством информации, поэтому вся работа осуществлялась мною самостоятельно. На создание программы было затрачено около трех месяцев.
Разработанная программа является полноценным программным продуктом, хотя для доведения ее до идеального состояния над ней нужно еще много работать. Программа еще не пригодна для практического использования и ряд моих идей остались нереализованными. Чтобы завершить проект, помимо программной части, нужны технические устройства и многочисленные испытания, на которые необходимы финансовые средства. Я с удовольствием довел бы ее до конца, но один человек не справится с такой задачей, нужна команда, тогда процесс пошел бы намного быстрее.
Борис Филатов
P.S. Разработка программы производилась на языке Microsoft Visual C++ 6.0.
Институт общей генетики (ИОГен) РАН накануне посетил государственный секретарь Союзного государства России и Беларуси Григорий Рапота. Ведущие генетики ИОГен РАН и партнёрских институтов ФАНО обсудили с ним ход подготовки российско-белорусской программы «ДНК-идентификация» («Разработка инновационных геногеографических и геномных технологий идентификации личности и индивидуальных особенностей человека на основе изучения генофондов регионов Союзного государства»), которая реализуется по инициативе Следственного комитета РФ.
Интерес учёных к этим возможностям можно понять. Так, на протяжении нескольких лет в Новосибирске продолжались нападения на девочек, но следователи никак не могли выйти на след преступника, действовавшего в разных районах огромного города. В их распоряжении имелась даже его ДНК, однако, в базах криминалистов аналогичных образцов не было, и подсказать, где искать преступника они не могли.
Специалисты томского Института медицинской генетики СО РАН, к которым обратились сыщики, провели более детальный анализ ДНК и выяснили, что её обладатель является выходцем из Баргузинского района Бурятии. Это позволило резко сузить круг подозреваемых, и через две недели преступник, жертвами которого стали как минимум девять детей, был задержан.
Другой пример: проведенный в ИОГен РАН генетический анализ образцов с места преступления помог криминалистам при выяснении личности преступника, совершившего в 2011 году теракт в подмосковном аэропорту Домодедово, о чём рассказал на встрече директор института Николай Янковский. А в Красноярске с помощью генетического анализа была раскрыта серия громких квартирных краж.
Тут нет никакой магии: известно, что из 3 миллиалрдов нуклеотидов, которые составляют геном человека, около 3 миллионов (каждый тысячный) являются уникальными, определяя его индивидуальные особенности.
Именно эти отличия делают геном уникальным и позволяют идентифицировать личность его носителя.
Одни нуклеотидные замены возникли в далеком прошлом и сохранились в череде поколений, широко разойдясь в популяции, другие имеют более позднее происхождение и встречаются лишь у небольшой части людей. Поэтому чем ближе родство между двумя людьми, тем более схожими будут их генотипы, а различные варианты ясно структурируются по географии. Это позволяет генетикам восстанавливать точные генеалогические связи людей и популяций.
Пока что такая криминалистическая работа недостаточно продуктивна. По словам участвовавшего в мероприятии главы Института медицинской генетики СО РАН Вадима Степанова, из более чем 30-ти запросов на проведение анализа ДНК подозреваемых в тяжких преступлениях, поступивших в их институт, лишь в 20% случаев генетикам удалось установить регион происхождения преступника, дав следователям важные указания. Ещё примерно в 40% случаев были обнаружены указания на обширные регионы, будь то Кавказ, Северная Сибирь или Средняя Азия, а в 40% случаев полезных в расследовании сведений не удаётся получить совсем.
Успех приходит тогда, когда следы ведут в уже изученные генетиками регионы, а они составляют относительно небольшую часть территории страны. Кроме того, во многих случаях обнаруженной на месте преступления ДНК так мало, что до её анализа дело даже не доходит. Однако такая ситуация разрешима.
Первая проблема, как считает Вадим Степанов, состоит в недостаточной проработанности методики, которая требует поиска новых геномных маркеров, обладающих высокой этно-территориальной специфичностью - иначе говоря, участков ДНК, изменчивость которых максимально коррелирует с национальностью и местом происхождения человека. Кроме того, маркеры, на которые сейчас опираются российские генетики, расположены в половой Y-хромосоме, позволяя работать лишь с геномом преступников-мужчин.
При выборе новых, более надёжных, информативных и полонезависимых маркеров, понадобится собрать максимально полные данные об их распределении у разных народов, жителей разных регионов и районов России и Беларуси. В идеале эта работа должна быть проведена и в сопредельных государствах. По замечанию участвовавшей во встрече Ольги Курбатовой, руководителя группы демографической генетики лаборатории популяционной генетики ИОГен РАН, преступность концентрируется в мегаполисах, привлекающих массы мигрантов не только из Союзного государства, но и из соседних стран.
Но и на этом учёные останавливаться не собираются. Геном любого человека содержит огромные количества информации, надо лишь научиться её извлекать. В некоторых исследованиях уже показана возможность выяснять по ДНК такие признаки, как цвет глаз или волос, - сведения, которые способны оказать неоценимую помощь следователям, а значит, и всем законопослушным гражданам.
Лишь опираясь на все эти данные, генетики смогут перейти к окончательной отработке методики и созданию специализированных программных продуктов, которыми будут пользоваться практики-криминалисты. Именно на это направлена программа «ДНК-идентификация», состояние и перспективы которой учёные обсудили с Григорием Рапотой.
По словам директора ИОГен РАН Николая Янковского, в ближайшие месяцы программу планируется согласовать со всеми заинтересованными ведомствами (прежде всего, с министерством финансов), и осенью представить на рассмотрение правительства. Если все будет развиваться по расписанию, с 2016 года учёные приступят к её реализации.
Отдельное внимание на встрече уделили вопросу импортозамещения для проведения генетических экспертиз. Сегодня, когда необходимые для этой работы зарубежные препараты проходят по категории изделий для криминалистической деятельности, эксперты Миндзрава и МВД могут оказаться даже под уголовным преследованием. Из-за противоречий в законодательстве им остаётся сложный выбор - либо нарушить закон, либо остановить свою работу. Учёные призвали госсекретаря Союзного государства содействовать скорейшему разрешению этой коллизии.
Разработка программного средства идентификации личности по голосу ВЫПОЛНИЛ: СТАРИКОВ К. А. НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: К. Т. Н. , ДОЦЕНТ ПАРСАЕВ Н. В.
Цели и задачи Изучение теоретических основ биометрической идентификации по голосу; Анализ существующих методов реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработка программного средства идентификации личности по голосу; Расчет экономической себестоимости программного средства; Расчет напряженности труда при разработке программного средства.
Биометрические методы идентификации Геометрия лица Отпечаток пальца Геометрия руки Радужная оболочка глаза Рисунок вен Почерк Голос
Система распознавания личности по голосу Работа систем распознавания состоит из двух этапов: регистрация нового пользователя; идентификация зарегистрированного пользователя (процесс распознавания). Основная программа База данных Регистрация пользователя Успешная/неуспешная регистрация Идентификация пользователя Успешная/неуспешная идентификация Обработка запроса и выполнение операции
Информационная схема Не Зарегистрирован зарегистрирован Пользователь База данных Пользователь Микрофон Обработка записанного голоса Преобразовани е записи Сравнение Вывод на экран результата
Извлечение признаков из речевого сигнала Признаки можно разбить на два вида: низкоуровневые (анатомическое строение речевого аппарата); высокоуровневые (манера произношения). Рассматриваемые методы извлечения признаков Мел-частотные кепстральные коэффициенты Кепстральные коэффициенты на основе линейного предсказания
Мел-частотные кепстральные коэффициенты АЛГОРИТМ МЕТОДА 1. Подача по частям входного сигнала (речи человека) Длительность одного сегмента (мс) вычислялась по формуле: 2. Применение весовой функции (окно Хэмминга) для уменьшения искажений 3. Дискретное преобразование Фурье
Мел-частотные кепстральные коэффициенты 4. Разбиение на диапазоны с помощью треугольных фильтров (границы фильтров рассчитываются в шкале мел) Треугольные фильтры на шкале мел 5. Треугольные фильтры на шкале частот Дискретное косинусное преобразование (вычисление мел-частотных кепстральных коэффициентов)
Запись речевого сигнала Частота дискретизации 44100 Гц; Кодирование – 16 бит; Ключевая фраза – «звукозапись» .
Пример вычисление коэффициентов для сегмента произнесенной фразы 1. Сегмент сигнала длительностью 23 мс; 2. Отфильтрованный сегмент 3. Спектр сегмента
Графики сравнения мел-частотны кепстральных коэффициентов Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов двух разных пользователей (один сегмент) Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов одного и того же пользователя (один сегмент) 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 -20 -40 Первый пользователь Второй пользоваттель Первый запись Второй запись
Выбор решающего правила Вычисление расстояний (евклидово) Метод опорных векторов Модель гауссовых смесей Метод ближайшего соседа Экспериментальным методом был найден порог евклидового расстояния, который равняется 0, 4. Расчет евклидового расстояния Да Нет > 0, 4 Не идентификация Идентификация
Вероятность ошибки первого рода Формула Вероятность ошибки второго рода N / N* , M/M* , где N* – общее количество злоумышленников (20 человек), N - количество злоумышленников, получивших несанкционированный доступ (1 человек) Расчет где M* – количество попыток идентификации одного и того же пользователя (20 попыток), M - количество неудачных попыток идентификации (0 попыток) 5% 0% Ошибки первого рода - злоумышленник получает доступ к системе; Ошибка второго рода – зарегистрированный пользователь не может получить доступ к системе.
Интерфейс программы 1 2 3 4 1 - панель инструментов (выход из программы, справка о программе); 2 - поле ввода логина; 3 - кнопка «идентификации» , после которой идет запись речи пользователя; 4 – регистрация нового пользователя, с вводом логина и записью речи.
Результат работы программы Результатом программы является вывод на экран двух спектрограмм (записанный голос из БД) и информация о совпадении или не совпадении речевых признаков, соответственно идентификация или не идентификация:
Выводы Изучены теоретические основы биометрической идентификации по голосу; Проанализированы существующие методы реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработано программное средство идентификации личности по голосу; Рассчитана себестоимость программного средства – 32639 рублей; Присвоен второй класс напряженности труда (допустимый) при разработке программного средства.
Фам Зуй Тхай
Аспирант, кафедра МОСИТ, Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники (МИРЭА)
СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ДЛЯ РАЗВИТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ СОЦИАЛИСТИЧЕСКОЙ РЕСПУБЛИКЕ ВЬЕТНАМА
Аннотация
Проведен анализ биометрической и смарт-карт технологии. По результатам анализа и исследования современных систем идентификации, текущей ситуации в Социалистической Республике Вьетнама определены требования к созданию биометрической системы идентификации личности с использованием смарт-карты во Вьетнаме.
Ключевые слова : Биометрия, смарт-карт, система идентификации, электронный документ.
Pham Duy Thai
PhD student, Department of MOSIT, Moscow State University of Information Technologies, Radio Engineering and Electronics
MODERN SYSTEMS HUMAN IDENTIFICATION FOR DEVELOPMENT OF NATIONAL INFORMATION INFRASTRUCTURE OF THE SOCIALIST REPUBLIC VIETNAM
Abstract
The analysis of biometric and smart card technology. According to the analysis and research of modern identification systems, the current situation in the Socialist Republic of Vietnam defines requirements for creating a biometric system identification using smart cards in Vietnam.
Keywords: Biometrics, Smart Cards, Identification System, an electronic document.
Использование биометрических характеристик для подтверждения личности предполагает использование физических характеристик, таких как лицо, голос или отпечатки пальцев, с целью удостоверения личности. Сопоставление отпечатков пальцев является самой удачной технологией биометрической идентификации благодаря простоте использования, отсутствию постороннего вмешательства и надежности. Несмотря на многочисленность биометрических характеристик, разработчики системы идентификации основное внимание уделяют технологиям распознавания по отпечаткам пальцев, чертам лица, геометрии руки и радужной оболочки глаза. Так, например, согласно отчету International Biometric Group (www.biometricgroup.com), на мировом рынке биометрической защиты доля систем распознавания по отпечаткам пальцев составила 48%, по чертам лица – 12%, геометрии руки – 11%, радужке глаза – 9%, параметрам голоса – 6%, подписи – 2%. Оставшаяся доля (12%) относится к промежуточному ПО.
Смарт-карта – интеллектуальное устройство, размером с кредитную карточку со встроенным интегральным чипом. Она содержит не только устройство хранения информации, но и процессор, способный выполнять различные программы. Самодостаточность смарт-карты делает её устойчивой к атакам, т.к. аппаратно и программно защищена от внешних устройств. Благодаря этим свойствам смарт-карты часто используются в приложениях, требующих высокого уровня конфиденциальности .
За последние годы технология смарт-карт значительно усовершенствовалась, как на аппаратном, так и на программном уровнях. Более мощные микропроцессоры и новые программные технологии (например, интерпретация прикладного кода и динамическая загрузка приложения) сделали реальностью мультиприкладные смарт-карты.
Одна из важных особенностей смарт-карт состоит в том, что сохраненные в ней данные могут быть защищены от неавторизованного доступа и манипуляций. Так как данные могут быть доступны только через последовательный интерфейс, который управляется операционной системой и секретной логикой, конфиденциальные данные могут быть записаны на карту и сохранены способом, который предотвращает возможность их чтения извне карты. Такие конфиденциальные данные могут быть обработаны только внутри с помощью модулей обработки чипа. На основе смарт-карт c 2001 г. граждане Малайзии получили идентификационные карты, которые содержат биометрическую информацию (отпечатки пальцев или другие) на встроенной микросхеме. А с 2006 г. все граждане Великобритании получили смарт-карты, на встроенной микросхеме которых содержатся данные отпечатков пальцев или радужной оболочки глаз пользователей. Евросоюз планирует использовать смарт-карту с биометрическими данными в качестве удостоверений личности наряду с обычными паспортами. С осени 2006 г. европейцы начинали получать электронные паспорта с цифровой фотографией и, возможно, отпечатками пальцев. Правительство Японии планирует использовать биометрические данные для иммиграционного контроля. Опыт использования смарт-карты для идентификации личности в различных странах доказал свою эффективность.
На рис. 1 приведены современные системы идентификации. По виду используемых идентификационных признаков разделяются на электронные, биометрические и комбинированные.
В электронных системах идентификационные признаки представляются в виде цифрового кода, хранящегося в памяти идентификатора. Такие системы идентификации разрабатываются на базе следующих идентификаторов:
- контактных смарт-карт;
- бесконтактных смарт-карт;
- USB-ключей;
- Штрих-код;
- Радиочастота;
В биометрических системах идентификационными признаками являются индивидуальные особенности человека, называемые биометрическими характеристиками. В основе идентификации этого типа лежит процедура считывания предъявляемого биометрического признака пользователя и его сравнение с предварительно полученным шаблоном. В зависимости от вида используемых характеристик биометрические системы делятся на статические и динамические.
Рис. 1 – Классификация современных систем идентификации
Статическая биометрия (также называемая физиологической) основывается на данных, получаемых из измерений анатомических особенностей человека. Статическую биометрическую идентификацию можно провести по :
- папиллярному рисунку пальцев руки,
- рисунку радужной оболочки глаза,
- рисунку сосудов глазного дна,
- индивидуальным особенностям геометрии лица,
- наблюдению лицевых артерий и вен в дальнем инфракрасном
Динамическая биометрия базируются на поведенческой характеристике человека, т. е. на характерных особенностях, для подсознательных движений в процессе воспроизведения какого-либо действия (подписи, почерку, речи, динамики клавиатурного набора, электромагнитному излучению мозга и т. д.)
В комбинированных системах для идентификации используется одновременно несколько идентификационных признаков. Такая интеграция позволяет воздвигнуть перед злоумышленником дополнительные преграды, которые он не сможет преодолеть, а если и сможет, то со значительными трудностями.
В Социалистической Республике Вьетнам (СРВ) поставлена задача по замене бумажных документов, удостоверяющих личность, на электронные. В связи с этим, большое внимание уделяется разработке и внедрению биометрических методов контроля для персональной идентификации. Учитывая поставленную правительством Вьетнама задачу по актуальность разработки математических методов, направленных на решение задачи обеспечения надежной множественной идентификации личности граждан с использованием новых технологий смарт-карт в сочетании с проверкой биометрических данных не вызывает сомнения.
C 2011 года в СРВ осуществляется реализация государственного проекта № 446/QĐ-TTg «Выпуск и выдача новых карт удостоверения личности СРВ по современным технологиям». Одна из основных задач проекта – эффективное применение современных методов идентификации личности по биометрическим факторам граждан с учётом политических и экономических особенностей Вьетнама. При построении системы «Выпуск и выдача новых карт удостоверения личности СРВ по современным технологиям» в интересах государственного управления Вьетнама необходимо учитывать следующее:
- Ускорение экономического развития Вьетнама совпало по времени с созданием и внедрением новых информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в современном обществе. Вьетнам приступает к строительству национальных информационных инфраструктур, чтобы выйти на новый уровень развития стран Ассоциации государств Юго-Восточной Азии (АСЕАН).
- В СРВ сохраняется социалистическая система народного хозяйства, в то же время наряду с социалистической формой собственности присутствует и капиталистическая.
- При реализации системы электронного правительства требуется многофункциональное средство для предоставления государственных электронных услуг населению.
- Используемые до настоящего времени для идентификации в сфере банков и контроля доступа в СРВ контактные смарт-карты с ПИН-кодом не достаточно эффективны и надёжны, поэтому возникает необходимость в разработке новых смарт-карт с биометрическими факторами для идентификации.
Требование биометрических систем идентификации с использованием смарт-карты:
- Пользователь может выбирать требуемый уровень безопасности: карта и PIN-код; карта и биометрический признак; карта, PIN-код и биометрический признак.
- Шаблоны биометрических признаков хранятся только на смарт-карте и не сохраняются в считывателе, что означает повышенную безопасность, более быструю обработку, простое управление системой, сокращение затрат на биометрический считыватель и снижение риска нарушения конфиденциальности.
- Наиболее широкий спектр поддерживаемых бесконтактных смарт-карт, разработанных на основе открытого стандарта.
Интегрированное управление биометрией и смарт-картами позволяет решить целый ряд важных задач во Вьетнаме:
- снизить издержки, связанные с получением информации, повысить скорость и качество предоставления государственных услуг;
- создание современного инструмента, опосредующего и облегчающего взаимоотношения граждан и государства.
- помогут бороться с мошенничеством в системе идентификации личности по биометрическим факторам
- идентифицировать держателя карты при совершении как повседневных, так и юридически значимых действий;
- ускорить и повысить безопасность информационных транзакций;
Заключение
Комбинированная идентификационная система, основанная на использовании биометрических признаков и смарт-карт, является одним из перспективных направлений развития национальных информационных инфраструктур СРВ. Основным преимуществом интеграции смарт-карт и биометрии является повышение надежности и ускорение процесса идентификации, что позволяет значительно увеличить производительность биометрической идентификационной системы.
Литература
- http://ru.wikipedia.org/wiki/Смарт-карта.
- Кухарев Г.А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника. – 2001. – 240 с.
- Матюхин В.Г., Пярин В.А. Концепция обеспечения информационной безопасности платежной системы на основе интеллектуальных карт // Банковские системы и технологии. Март-апрель, 1998. – с. 8-12.
- Фам Зуй Тхай, Ткаченко В. М. Повышение надёжности идентификации личности с использованием смарт-карты по отпечаткам пальцев во Вьетнамской социалистической республик, «Динамика сложных систем XXI век» №3 т.8, 2014 г., издат. Радиотехника. С 74-79.
- Фам Зуй Тхай, Ткаченко В. М. Применение нечеткой триангуляции Делоне для задачи распознавания человека по отпечатку пальцев, «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3, 2014 г., издат. Радиотехника. С 56-62.
References
- http://ru.wikipedia.org/wiki/Smart-karta.
- Kuharev G.A. Biometricheskie sistemy: Metody i sredstva identifikacii lichnosti cheloveka. SPb.: Politehnika. – 2001. – 240 s.
- Matjuhin V.G., Pjarin V.A. Koncepcija obespechenija informacionnoj bezopasnosti platezhnoj sistemy na osnove intellektual’nyh kart // Bankovskie sistemy i tehnologii. Mart-aprel’, 1998. – s. 8-12.
- Fam Zuj Thaj, Tkachenko V. M. Povyshenie nadjozhnosti identifikacii lichnosti s ispol’zovaniem smart-karty po otpechatkam pal’cev vo V’etnamskoj socialisticheskoj respublik, «Dinamika slozhnyh sistem XXI vek» №3 t.8, 2014 g., izdat. Radiotehnika. S 74-79.
- Fam Zuj Thaj, Tkachenko V. M. Primenenie nechetkoj trianguljacii Delone dlja zadachi raspoznavanija cheloveka po otpechatku pal’cev, «Nejrokomp’jutery: razrabotka, primenenie» №3, 2014 g., izdat. Radiotehnika. S 56-62.
Большинство жителей развитых стран воспринимают способность подтвердить свою личность как должное. Этот простой ритуал современного общества позволяет совершать множество операций, которые иначе были бы невозможны — например, открывать банковские счета или получать водительские права. Но миллионы людей из развивающихся стран лишены такой возможности и остаются заложниками технологического «средневековья».
Так, многие представители беднейших слоев населения Индии не имеют паспорта, водительских прав или документа, подтверждающего место жительства. Часто они живут в деревнях, где имена и фамилии у многих людей совпадают. В результате для них такие простые задачи, как получение чека на оплату социальных нужд в электронном виде или кредита оператора сотовой связи, связаны с многочисленными трудностями или вообще становятся неразрешимой проблемой. А пройдохи-предприниматели пользуются отсутствием надежной системы идентификации, создавая «рабочих-призраков», чтобы получать средства по государственным программам общественных работ.
Однако все это уходит в прошлое благодаря национальной программе биометрической идентификации — грандиозному проекту, которому, когда он будет полностью реализован, потребуется в 10 раз больше емкости хранения данных, чем сети Facebook. Известная под аббревиатурой UIDAI (Администрация Индии по однозначной идентификации), это, бесспорно, крупнейшая в мире программа идентификации, которой уже охвачены более половины из 1,2 миллиарда жителей Индии.
Несмотря на политических и идеологических противников, проект находит поддержку среди беднейших слоев населения, видящих в нем возможность упрочить связь с государством, способным повысить уровень их жизни. В сельских района Индии люди приходили на регистрацию большими группами, подолгу ожидая в очередях, пока «регистраторы» со своими ноутбуками сфотографируют каждого, отсканируют отпечатки пальцев и радужные оболочки глаз. После внесения в систему человеку присваивается 12-значный индивидуальный идентификационный номер.
К настоящему моменту регистрацию прошли около 700 миллионов жителей Индии, что почти равно численности населения Европы. Это тем более примечательно, если учесть, что программа носит добровольный характер. К июлю 2015 года планируется зарегистрировать все население Индии.
«Индия — социально-оринтерованное государство, где в рамках дотационных программ населению предоставляется большое число пособий, — отмечает заместитель генерального директора Технологического центра UIDAI в Бангалоре Ашок Далваи (Ashok Dalwai). — Получение пособий основывается на установлении личности человека. При этом из-за недостатков систем идентификации многие представители бедных слоев, как правило, не могут получить пособие, тогда как другие получают его по несколько раз. Наш проект призван решить эту проблему».
В сравнении с системой UIDAI крупнейшие в мире биометрические базы данных, включая базы ФБР и программы оформления гостевых виз в США (в ней 120 миллионов записей), кажутся карликами. «UIDAI производит сотни миллионов операций, работая с миллиардами записей и осуществляя сотни триллионов биометрических сопоставлений каждый день», — рассказывает Далваи.
Систему UIDAI отличает не только размер. Это поистине революционное технологическое решение. Основанная на сети интернет-класса с открытым исходным кодом, система способна расширяться по мере роста населения. Ее основные требования — безопасность и конфиденциальность. Биометрические данные передаются зашифрованными пакетами и хранятся в ЦОД с тройным уровнем защиты. При этом процедура проверки и установления личности человека проста и малозатратна: необходим лишь сотовый телефон, смартфон, планшет или другое подключенное устройство. Никакие печатные документы или смарт-карты не требуются.
Благодаря своей открытой архитектуре, стандартным интерфейсам прикладного программирования и независимости от разработчиков система UIDAI, по существу, представляет собой платформу идентификации, пригодную для использования сторонними приложениями, которым требуется подтверждение личности. По словам Далваи, со временем предполагается создать условия для развития экосистемы сторонних приложений.
Некоторые приложения уже разработаны и внедрены — например, электронная платформа «знай своего клиента» (eKYC), используемая для проверки подлинности паспортов и открытия банковских счетов, «подключенная платежная система» (обеспечивает направление пособий, таких как пенсии и школьные стипендии, непосредственно их получателям) и государственные системы распределения продуктов питания, керосина и других предметов первой необходимости среди бедных слоев населения.
По мнению Далваи, развертывание таких сложных приложений и внедрение их в систему UIDAI - лишь одна из многих трудностей на пути реализации программы. Можно также отметить обеспечение экономически эффективной стандартизации огромного числа устройств аутентификации и решение задач подключения в огромной стране, где лишь 1,1% жителей имеют стационарный широкополосный доступ в Интернет. (Согласно отчету Комиссии по широкополосной связи за 2013 год, Индия занимает 122-е место в мире по распространенности стационарных широкополосных соединений).
Другие проблемы связаны не с технологиями, а с тем, чтобы убедить людей добровольно участвовать в программе и развеять их опасения насчет конфиденциальности и защиты данных. Несмотря на это, Далваи уверен, что люди оценят многочисленные преимущества системы UIDAI: «Самый оптимистичный сценарий заключается в развертывании большого числа приложений для социальных программ и других сфер, где требуется установление личности».
Метки: Индия, биометрическая идентификация личности.
О компании Cisco
Cisco, мировой лидер в области информационных технологий, помогает компаниям использовать возможности будущего и собственным примером доказывает, что, подключая неподключенное, можно добиться поразительных результатов.
Чистый объем продаж компании в 2014 финансовом году составил 47,1 млрд долларов. Информация о решениях, технологиях и текущей деятельности компании публикуется на сайтах www.cisco.ru и www.cisco.com.
Cisco, логотип Cisco, Cisco Systems и логотип Cisco Systems являются зарегистрированными торговыми знаками Cisco Systems, Inc. в США и некоторых других странах. Все прочие торговые знаки, упомянутые в настоящем документе, являются собственностью соответствующих владельцев.
