Modalitas Perilaku

Biometrik perilaku berkaitan dengan perilaku yang ditunjukkan oleh orang atau cara orang melakukan tugas seperti berjalan, masuk, dan mengetik di papan ketik.

Modalitas biometrik perilaku memiliki variasi yang lebih tinggi karena mereka terutama bergantung pada faktor-faktor eksternal seperti kelelahan, suasana hati, dll. Hal ini menyebabkan FAR dan FRR yang lebih tinggi dibandingkan dengan solusi yang didasarkan pada biometrik fisiologis.

Pengakuan Kiprah

Gaitadalah cara berjalan seseorang. Orang-orang menunjukkan ciri-ciri yang berbeda saat berjalan seperti postur tubuh, jarak antara dua kaki saat berjalan, bergoyang, dll., Yang membantu untuk mengenalinya secara unik.

Pengenalan gaya berjalan berdasarkan hasil analisa gambar video jalan kaki kandidat. Contoh siklus jalan kandidat direkam oleh Video. Sampel tersebut kemudian dianalisis untuk posisi sendi seperti lutut dan pergelangan kaki, dan sudut yang dibuat di antara keduanya saat berjalan.

Model matematika masing-masing dibuat untuk setiap calon orang dan disimpan dalam database. Pada saat verifikasi, model ini dibandingkan dengan sampel langsung dari jalannya calon untuk menentukan identitasnya.

Manfaat Sistem Pengenalan Kiprah

Ini non-invasif.
Tidak perlu kerja sama kandidat karena bisa digunakan dari jarak jauh.
Ini dapat digunakan untuk menentukan gangguan medis dengan melihat perubahan pola berjalan seseorang dalam kasus penyakit Parkinson.

Kerugian Sistem Pengenalan Kiprah

Untuk teknik biometrik ini, hingga saat ini belum ada model yang dikembangkan dengan akurasi penuh.
Ini mungkin tidak dapat diandalkan seperti teknik biometrik mapan lainnya.

Penerapan Sistem Pengenalan Kiprah

Ini sangat cocok untuk mengidentifikasi penjahat dalam skenario kejahatan.

Sistem Pengenalan Tanda Tangan

Dalam hal ini, lebih banyak penekanan diberikan pada pola perilaku di mana tanda tangan ditandatangani daripada cara tanda tangan terlihat dalam grafik.

Pola perilaku tersebut meliputi perubahan waktu penulisan, jeda, tekanan, arah pukulan, dan kecepatan selama penandatanganan. Mungkin mudah untuk menduplikasi tampilan grafis dari tanda tangan tetapi tidak mudah untuk meniru tanda tangan dengan perilaku yang sama yang ditunjukkan orang tersebut saat menandatangani.

Teknologi ini terdiri dari pena dan tablet tulis khusus, keduanya terhubung ke komputer untuk perbandingan dan verifikasi template. Tablet berkualitas tinggi dapat menangkap ciri-ciri perilaku seperti kecepatan, tekanan, dan waktu saat menandatangani.

Selama fase pendaftaran, kandidat harus menandatangani tablet tulis beberapa kali untuk akuisisi data. Algoritme pengenalan tanda tangan kemudian mengekstrak fitur unik seperti waktu, tekanan, kecepatan, arah pukulan, poin penting di jalur tanda tangan, dan ukuran tanda tangan. Algoritme memberikan nilai bobot yang berbeda ke titik-titik tersebut.

Pada saat identifikasi, kandidat memasukkan sampel langsung dari tanda tangan, yang dibandingkan dengan tanda tangan di database.

Batasan Sistem Pengenalan Tanda Tangan

Untuk memperoleh jumlah data yang memadai, tanda tangan harus cukup kecil untuk muat di tablet dan cukup besar untuk dapat digunakan.
Kualitas tablet penulisan menentukan kekuatan templat pendaftaran pengenalan tanda tangan.
Kandidat harus melakukan proses verifikasi dalam jenis lingkungan dan kondisi yang sama seperti saat pendaftaran. Jika ada perubahan, maka template pendaftaran dan template sampel langsung mungkin berbeda satu sama lain.

Manfaat Sistem Pengenalan Tanda Tangan

Proses pengenalan tanda tangan memiliki resistensi yang tinggi terhadap penipu karena sangat sulit untuk meniru pola perilaku yang terkait dengan tanda tangan.
Ini bekerja sangat baik dalam transaksi bisnis dalam jumlah besar. Misalnya, pengenalan tanda tangan dapat digunakan untuk memverifikasi secara positif perwakilan bisnis yang terlibat dalam transaksi sebelum dokumen rahasia dibuka dan ditandatangani.
Ini adalah alat non-invasif.
Kita semua menggunakan tanda tangan kita dalam beberapa jenis perdagangan, dan dengan demikian hampir tidak ada masalah hak privasi yang terlibat.
Meskipun sistem diretas dan templatenya dicuri, mudah untuk memulihkan templat tersebut.

Kerugian Sistem Pengenalan Tanda Tangan

Template sampel langsung cenderung berubah sehubungan dengan perubahan perilaku saat menandatangani. Misalnya, menandatangani dengan tangan yang dipegang dengan plester.
Pengguna harus terbiasa menggunakan tablet penandatanganan. Tingkat kesalahan tinggi sampai itu terjadi.

Aplikasi Sistem Pengenalan Tanda Tangan

Ini digunakan dalam verifikasi dan otorisasi dokumen.
The Chase Manhattan Bank, Chicago dikenal sebagai bank pertama yang mengadopsi teknologi Signature Recognition.

Sistem Pengenalan Keystroke

Selama Perang Dunia II, teknik yang dikenal sebagai Fist of the Sender digunakan oleh intelijen militer untuk menentukan apakah kode Morse dikirim oleh musuh atau sekutu berdasarkan ritme pengetikan. Saat ini, dinamika keystroke merupakan solusi biometrik termudah untuk diterapkan dalam hal perangkat keras.

Biometrik ini menganalisis pola pengetikan kandidat, ritme, dan kecepatan mengetik di papan ketik. Itudwell time dan flight time pengukuran digunakan dalam pengenalan keystroke.

Dwell time - Ini adalah durasi waktu tombol ditekan.

Flight time - Ini adalah waktu yang berlalu antara melepaskan kunci dan menekan tombol berikut.

Para kandidat berbeda dalam cara mereka mengetik di keyboard dengan waktu yang mereka butuhkan untuk menemukan kunci yang tepat, waktu penerbangan, dan waktu tinggal. Kecepatan dan ritme pengetikan juga bervariasi sesuai dengan tingkat kenyamanannya dengan keyboard. Sistem pengenalan keystroke memonitor input keyboard ribuan kali per detik dalam satu upaya untuk mengidentifikasi pengguna berdasarkan kebiasaan mengetik mereka.

Ada dua jenis pengenalan keystroke -

Static - Ini adalah pengenalan satu kali pada awal interaksi.
Continuous - Itu terjadi selama interaksi.

Penerapan Keystroke Dynamics

Pengenalan Keystroke digunakan untuk identifikasi / verifikasi. Ini digunakan dengan ID pengguna / kata sandi sebagai bentukmultifactor authentication.
Ini digunakan untuk pengawasan. Beberapa solusi perangkat lunak melacak perilaku penekanan tombol untuk setiap akun pengguna tanpa sepengetahuan pengguna akhir. Pelacakan ini digunakan untuk menganalisis jika akun dibagikan atau digunakan oleh orang lain selain pemilik akun asli. Ini digunakan untuk memverifikasi apakah beberapa lisensi perangkat lunak sedang dibagikan.

Manfaat Sistem Pengenalan Keystroke

Tidak diperlukan perangkat keras khusus untuk melacak biometrik ini.
Ini adalah cara identifikasi yang cepat dan aman.
Seseorang yang sedang mengetik tidak perlu khawatir akan diawasi.
Pengguna tidak memerlukan pelatihan untuk pendaftaran atau memasukkan sampel langsung mereka.

Kerugian Sistem Pengenalan Keystroke

Irama mengetik kandidat dapat berubah antara beberapa hari atau dalam satu hari itu sendiri karena kelelahan, sakit, pengaruh obat-obatan atau alkohol, pergantian keyboard, dll.
Tidak ada fitur yang diketahui yang didedikasikan hanya untuk menjalankan informasi yang membedakan.