รูปแบบพฤติกรรม
ชีวมาตรเกี่ยวกับพฤติกรรมเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่บุคคลแสดงหรือลักษณะที่ผู้คนทำงานเช่นการเดินการเซ็นชื่อและการพิมพ์บนแป้นพิมพ์
รูปแบบทางชีววิทยาเชิงพฤติกรรมมีรูปแบบที่แตกต่างกันมากขึ้นเนื่องจากส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับปัจจัยภายนอกเช่นความเหนื่อยล้าอารมณ์เป็นต้นซึ่งทำให้ FAR และ FRR สูงขึ้นเมื่อเทียบกับการแก้ปัญหาตามไบโอเมตริกทางสรีรวิทยา
การจดจำการเดิน
Gaitเป็นลักษณะการเดินของบุคคล ผู้คนแสดงลักษณะที่แตกต่างกันในขณะเดินเช่นท่าทางของร่างกายระยะห่างระหว่างสองเท้าขณะเดินการแกว่งตัว ฯลฯ ซึ่งช่วยให้จดจำได้โดยไม่ซ้ำกัน
การจดจำการเดินโดยอาศัยการวิเคราะห์ภาพวิดีโอการเดินของผู้สมัคร วิดีโอตัวอย่างรอบการเดินของผู้สมัคร จากนั้นตัวอย่างจะถูกวิเคราะห์เพื่อหาตำแหน่งของข้อต่อเช่นหัวเข่าและข้อเท้าและมุมที่ทำระหว่างกันขณะเดิน
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ตามลำดับถูกสร้างขึ้นสำหรับผู้สมัครทุกคนและเก็บไว้ในฐานข้อมูล ในช่วงเวลาของการตรวจสอบโมเดลนี้จะถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างจริงของผู้สมัครที่เดินเพื่อระบุตัวตน
ข้อดีของระบบจดจำการเดิน
- มันไม่รุกราน
ไม่จำเป็นต้องได้รับความร่วมมือจากผู้สมัครเนื่องจากสามารถใช้งานได้จากระยะไกล
สามารถใช้เพื่อระบุความผิดปกติทางการแพทย์โดยการสังเกตการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการเดินของบุคคลในกรณีที่เป็นโรคพาร์คินสัน
ข้อด้อยของระบบจดจำการเดิน
สำหรับเทคนิคไบโอเมตริกซ์นี้ยังไม่มีการพัฒนาแบบจำลองที่มีความแม่นยำสมบูรณ์จนถึงขณะนี้
อาจไม่น่าเชื่อถือเท่ากับเทคนิคไบโอเมตริกซ์อื่น ๆ
การประยุกต์ใช้ระบบจดจำการเดิน
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการระบุอาชญากรในสถานการณ์อาชญากรรม
ระบบจดจำลายเซ็น
ในกรณีนี้จะให้ความสำคัญกับรูปแบบพฤติกรรมที่มีการเซ็นลายเซ็นมากกว่าลักษณะของลายเซ็นในแง่ของกราฟิก
รูปแบบพฤติกรรมรวมถึงการเปลี่ยนแปลงเวลาในการเขียนการหยุดชั่วคราวความกดดันทิศทางของจังหวะและความเร็วในระหว่างการเซ็นชื่อ อาจเป็นเรื่องง่ายที่จะทำซ้ำรูปลักษณ์กราฟิกของลายเซ็น แต่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลียนแบบลายเซ็นด้วยพฤติกรรมเดียวกับที่บุคคลนั้นแสดงขณะเซ็นชื่อ
เทคโนโลยีนี้ประกอบด้วยปากกาและแท็บเล็ตสำหรับเขียนแบบพิเศษซึ่งทั้งคู่เชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์เพื่อเปรียบเทียบและตรวจสอบเทมเพลต แท็บเล็ตคุณภาพสูงสามารถจับลักษณะพฤติกรรมเช่นความเร็วแรงกดและเวลาขณะเซ็นชื่อ
ในระหว่างขั้นตอนการลงทะเบียนผู้สมัครจะต้องลงชื่อบนแท็บเล็ตการเขียนหลาย ๆ ครั้งเพื่อรับข้อมูล จากนั้นอัลกอริธึมการจดจำลายเซ็นจะแยกคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์เช่นเวลาความดันความเร็วทิศทางของจังหวะจุดสำคัญบนเส้นทางของลายเซ็นและขนาดของลายเซ็น อัลกอริทึมจะกำหนดค่าน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับจุดเหล่านั้น
ในช่วงเวลาของการระบุตัวตนผู้สมัครจะเข้าสู่ตัวอย่างจริงของลายเซ็นซึ่งเปรียบเทียบกับลายเซ็นในฐานข้อมูล
ข้อ จำกัด ของระบบจดจำลายเซ็น
เพื่อให้ได้ข้อมูลในปริมาณที่เพียงพอลายเซ็นควรมีขนาดเล็กพอที่จะพอดีกับแท็บเล็ตและใหญ่พอที่จะจัดการได้
คุณภาพของแท็บเล็ตการเขียนเป็นตัวกำหนดความแข็งแรงของเทมเพลตการลงทะเบียนการจดจำลายเซ็น
ผู้สมัครจะต้องดำเนินกระบวนการตรวจสอบในสภาพแวดล้อมและเงื่อนไขประเภทเดียวกันกับที่เป็นอยู่ในขณะลงทะเบียน หากมีการเปลี่ยนแปลงเทมเพลตการลงทะเบียนและเทมเพลตตัวอย่างแบบสดอาจแตกต่างกัน
ข้อดีของระบบจดจำลายเซ็น
กระบวนการจดจำลายเซ็นมีความต้านทานสูงต่อผู้แอบอ้างเนื่องจากเป็นการยากมากที่จะเลียนแบบรูปแบบพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับลายเซ็น
ทำงานได้ดีในธุรกรรมทางธุรกิจจำนวนมาก ตัวอย่างเช่นการจดจำลายเซ็นสามารถใช้เพื่อยืนยันตัวแทนทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมในเชิงบวกก่อนที่จะเปิดและลงนามเอกสารจัดประเภท
มันเป็นเครื่องมือที่ไม่รุกราน
เราทุกคนใช้ลายเซ็นของเราในการค้าบางประเภทดังนั้นจึงแทบไม่มีปัญหาด้านสิทธิความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้อง
แม้ว่าระบบจะถูกแฮ็กและแม่แบบถูกขโมย แต่ก็สามารถกู้คืนเทมเพลตได้อย่างง่ายดาย
ข้อด้อยของระบบจดจำลายเซ็น
เทมเพลตตัวอย่างที่ใช้งานจริงมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงตามการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมขณะเซ็นชื่อ ตัวอย่างเช่นการเซ็นชื่อด้วยมือที่ถือด้วยปูนปลาสเตอร์
ผู้ใช้ต้องคุ้นเคยกับการใช้แท็บเล็ตการลงนาม อัตราความผิดพลาดสูงจนเกิดขึ้น
การประยุกต์ใช้ระบบจดจำลายเซ็น
ใช้ในการตรวจสอบเอกสารและการอนุญาต
Chase Manhattan Bank, Chicago เป็นที่รู้จักในฐานะธนาคารแห่งแรกที่นำเทคโนโลยี Signature Recognition มาใช้
ระบบจดจำการกดแป้นพิมพ์
ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สองเทคนิคที่เรียกว่าFist of the Senderถูกใช้โดยหน่วยข่าวกรองทางทหารเพื่อตรวจสอบว่ารหัสมอร์สถูกส่งโดยศัตรูหรือพันธมิตรตามจังหวะการพิมพ์หรือไม่ ทุกวันนี้พลวัตการกดแป้นพิมพ์เป็นโซลูชันไบโอเมตริกซ์ที่ง่ายที่สุดในการนำไปใช้ในแง่ของฮาร์ดแวร์
ไบโอเมตริกซ์นี้จะวิเคราะห์รูปแบบการพิมพ์ของผู้สมัครจังหวะและความเร็วในการพิมพ์บนแป้นพิมพ์ dwell time และ flight time การวัดจะใช้ในการรับรู้การกดแป้นพิมพ์
Dwell time - เป็นระยะเวลาที่มีการกดปุ่ม
Flight time - เป็นเวลาที่ผ่านไประหว่างการปล่อยคีย์และกดปุ่มต่อไปนี้
ผู้สมัครจะแตกต่างกันในวิธีการพิมพ์บนแป้นพิมพ์เนื่องจากเวลาที่ใช้ในการค้นหาคีย์ที่ถูกต้องเวลาเที่ยวบินและเวลาที่อยู่อาศัย ความเร็วและจังหวะในการพิมพ์ยังแตกต่างกันไปตามระดับความสะดวกสบายด้วยแป้นพิมพ์ ระบบจดจำการกดแป้นพิมพ์จะตรวจสอบอินพุตของแป้นพิมพ์หลายพันครั้งต่อวินาทีในครั้งเดียวเพื่อระบุผู้ใช้ตามลักษณะการพิมพ์
การจดจำการกดแป้นพิมพ์มีสองประเภท -
Static - เป็นการรับรู้เพียงครั้งเดียวเมื่อเริ่มมีปฏิสัมพันธ์
Continuous - ตลอดระยะเวลาการโต้ตอบ
การประยุกต์ใช้พลวัตการกดแป้นพิมพ์
Keystroke Recognition ใช้สำหรับการระบุตัวตน / การตรวจสอบ ใช้กับ ID ผู้ใช้ / รหัสผ่านเป็นรูปแบบของmultifactor authentication.
ใช้สำหรับเฝ้าระวัง โซลูชันซอฟต์แวร์บางตัวติดตามพฤติกรรมการกดแป้นพิมพ์สำหรับบัญชีผู้ใช้แต่ละบัญชีโดยที่ผู้ใช้ไม่ทราบ การติดตามนี้ใช้เพื่อวิเคราะห์ว่าบัญชีนั้นถูกแชร์หรือใช้โดยบุคคลอื่นที่ไม่ใช่เจ้าของบัญชีที่แท้จริง ใช้เพื่อตรวจสอบว่ามีการแชร์ใบอนุญาตซอฟต์แวร์บางส่วนหรือไม่
ข้อดีของระบบจดจำการกดแป้นพิมพ์
- ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษในการติดตามไบโอเมตริกซ์นี้
- เป็นวิธีการระบุตัวตนที่รวดเร็วและปลอดภัย
- คนพิมพ์ไม่ต้องกังวลว่าจะถูกจับตามอง
- ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมสำหรับการลงทะเบียนหรือป้อนตัวอย่างสด
ข้อด้อยของระบบจดจำการกดแป้นพิมพ์
จังหวะการพิมพ์ของผู้สมัครสามารถเปลี่ยนแปลงได้ระหว่างวันหรือภายในหนึ่งวันเนื่องจากความเหนื่อยความเจ็บป่วยอิทธิพลของยาหรือแอลกอฮอล์การเปลี่ยนแป้นพิมพ์ ฯลฯ
ไม่มีคุณลักษณะที่เป็นที่รู้จักซึ่งมีไว้เพื่อดำเนินการให้ข้อมูลที่เลือกปฏิบัติเท่านั้น