생체 인식-개요

Bioometrics라는 용어는 Bio (생명을위한 그리스어)와 Metrics (Measurements) 의 두 단어로 구성 됩니다. 생체 인식은 개인의 특성을 기반으로 자신의 정체성을 확립하는 것을 목표로하는 정보 기술의 한 분야입니다.

생체 인식은 개인 식별에있어 높은 수준의 정확성을 제공하기 때문에 현재 정보 보안 영역에서 유행어입니다.

생체 인식이란 무엇입니까?

생체 인식은 개인의 신체적 및 행동 적 특성을 식별, 분석 및 측정하는 데 사용되는 기술입니다.

각 인간은 특성이 독특하기 때문에 다른 모든 사람과 다릅니다. 지문, 홍 채색, 머리카락 색, 손의 기하학과 같은 신체적 속성, 말의 톤과 억양, 서명, 컴퓨터 키보드의 키 입력 방법 등과 같은 행동 특성은 사람이 나머지.

사람의 이러한 고유성은 생체 인식 시스템에서 다음과 같이 사용됩니다.

사람을 식별하고 확인합니다.
시스템 운영에 대한 적절한 권한을 부여 할 사람을 인증합니다.
비 윤리적 인 취급으로부터 시스템을 안전하게 유지하십시오.

생체 인식 시스템이란 무엇입니까?

생체 인식 시스템은 개인의 생리적, 행동 적 또는 두 가지 특성을 입력으로 가져와 분석하고 개인을 진짜 또는 악의적 인 사용자로 식별하는 기술입니다.

생체 인식의 진화

생체 인식 개념은 지금으로부터 몇 년 후부터 존재했습니다. 14 ^일 세기, 중국은 다른 모든에서 그들을 분리하는 손가락 상인의 인쇄 및 자녀를 복용 연습. 오늘날에도 지문은 여전히 사용됩니다.

19 년 ^일 세기, 인류 학자라는Alphonse Bertillion사람을 식별하기 위해 신체 측정을 수행 하는 방법 ( Bertillionage 라고 함 )을 개발 했습니다. 머리카락 길이, 몸무게 등 인체의 일부 특징이 변해도 손가락 길이 등 신체의 일부 신체적 특성은 변하지 않는다는 사실을 깨달았다. 이 방법은 동일한 신체 치수를 가진 사람 만 오해 하나로 간주 될 수 있다는 사실이 밝혀지면서 빠르게 감소했습니다. 그 후 Scotland Yard의 Richard Edward Henry는 지문 인식 방법을 개발했습니다.
망막 식별의 아이디어는 1935 년에 Carleton Simon 박사와 Isadore Goldstein 박사에 의해 고안되었습니다. 1976 년에 EyeDentify Inc.에서 연구 개발 노력이 이루어졌습니다. 최초의 상업용 망막 스캐닝 시스템이 1981 년에 출시되었습니다.
홍채 인식은 1993 년 케임브리지 대학에서 John Daugman이 발명했습니다.
2001 년 코소보에서 구체적인 식별 수단을 제공하는 BAT (Biometrics Automated Toolset)가 도입되었습니다.

오늘날 생체 인식은 개인 신원을 확립하는 정확한 기술을 갖춘 독립적 인 연구 분야로 떠 올랐습니다.

생체 인식이 필요한 이유는 무엇입니까?

은행, 과학, 의약품 등의 분야에서 정보 기술의 사용이 증가함에 따라 권한이없는 사용자로부터 시스템과 데이터를 보호해야 할 필요성이 대두되고 있습니다.

생체 인식은 다음에 사용됩니다. authenticating 과 authorizing사람. 이러한 용어는 종종 결합되지만; 의미가 다릅니다.

인증 (식별)

이 프로세스는 "당신은 당신이 주장하는 사람과 동일합니까?"또는 "내가 당신을 알고 있습니까?"라는 질문에 대한 답을 찾으려고합니다. 이것은 사람의 생체 인식과 전체 데이터베이스의 일대 다 일치 및 비교입니다.

확인

후보자가 입력 한 라이브 샘플을 데이터베이스에 이전에 저장 한 템플릿과 비교하는 일대일 매칭 프로세스입니다. 둘 다 동의 할만한 유사성이 70 % 이상 일치하면 검증이 성공한 것입니다.

권한 부여

인증되거나 확인 된 사용자에게 액세스 권한을 할당하는 프로세스입니다. "이 리소스에 액세스 할 수있는 특정 권한을 가질 자격이 있습니까?"라는 질문에 대한 답을 찾으려고합니다.

기존 보안 지원의 단점

기존의 정보 시스템 보안 방법은 ID 카드, 비밀번호, PIN (Personal Identification Number) 등을 사용했습니다. 다음과 같은 단점이 있습니다.

그것들은 모두 실제로 그것을 생성 한 사람을 인식하는 것이 아니라 그 사람과 관련된 일부 코드를 인식하는 것을 의미합니다.
그들은 잊혀지거나 분실되거나 도난 당할 수 있습니다.
우회하거나 쉽게 손상 될 수 있습니다.
정확하지 않습니다.

이러한 경우 시스템의 보안이 위협받습니다. 시스템에 높은 수준의 신뢰할 수있는 보호가 필요할 때 생체 인식은 개인에게보다 지향적 인 신원을 결합하여 도움을줍니다.

생체 인식 시스템의 기본 구성 요소

일반적으로 생체 인식 시스템은 네 가지 기본 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 간단히 살펴 보겠습니다.

입력 인터페이스 (센서)

인간의 생물학적 데이터를 디지털 형식으로 변환하는 생체 인식 시스템의 감지 구성 요소입니다.

예를 들면

얼굴 인식, 손자국 인식 또는 홍채 / 망막 인식 시스템의 경우 CMOS (Metal Oxide Semiconductor) 이미 저 또는 CCD (Charge Coupled Device).
지문 인식 시스템의 경우 광학 센서.
음성 인식 시스템의 경우 마이크.

처리 장치

처리 구성 요소는 마이크로 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP) 또는 센서에서 캡처 한 데이터를 처리하는 컴퓨터입니다.

생체 시료 처리에는 다음이 포함됩니다.

샘플 이미지 향상
샘플 이미지 정규화
특징 추출
생체 인식 샘플과 데이터베이스에 저장된 모든 샘플의 비교.

데이터베이스 저장소

데이터베이스는 등록 된 샘플을 저장하며 인증시 일치를 수행하기 위해 호출됩니다. 식별을 위해 RAM (Random Access Memory), 플래시 EPROM 또는 데이터 서버의 메모리가있을 수 있습니다. 확인을 위해 접촉 식 또는 비접촉식 스마트 카드와 같은 이동식 저장 요소가 사용됩니다.

출력 인터페이스

출력 인터페이스는 사용자에게 액세스 할 수 있도록 생체 인식 시스템의 결정을 전달합니다. 이것은 간단한 직렬 통신 프로토콜 RS232 또는 더 높은 대역폭의 USB 프로토콜 일 수 있습니다. TCP / IP 프로토콜, RFID (Radio Frequency Identification), Bluetooth 또는 여러 셀룰러 프로토콜 중 하나 일 수도 있습니다.

생체 인식 시스템의 일반적인 작업

생체 인식 시스템이 식별 및 확인을 수행하기 위해 수행하는 일반적인 4 단계가 있습니다.

1. 후보자로부터 라이브 샘플을 획득합니다. (센서 사용)
2. 샘플에서 눈에 띄는 특징을 추출합니다. (처리 장치 사용)
3. 라이브 샘플과 데이터베이스에 저장된 샘플을 비교합니다. (알고리즘 사용)
4. 결정을 발표합니다. (후보를 수락하거나 거부합니다.)

생체 인식 샘플은 후보 사용자로부터 획득됩니다. 샘플에서 눈에 띄는 특징을 추출한 다음 데이터베이스에 저장된 모든 샘플과 비교합니다. 입력 샘플이 데이터베이스의 샘플 중 하나와 일치하면 생체 인식 시스템을 통해 그 사람이 리소스에 액세스 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 금지합니다.