Phương thức hành vi

Sinh trắc học hành vi liên quan đến hành vi thể hiện của mọi người hoặc cách mọi người thực hiện các tác vụ như đi bộ, ký tên và gõ trên bàn phím.

Các phương thức sinh trắc học hành vi có sự thay đổi cao hơn vì chúng chủ yếu phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài như mệt mỏi, tâm trạng, v.v. Điều này gây ra FAR và FRR cao hơn so với các giải pháp dựa trên sinh trắc học sinh lý.

Nhận dạng dáng đi

Gaitlà cách đi bộ của một người. Mọi người thể hiện các đặc điểm khác nhau trong khi đi bộ như tư thế cơ thể, khoảng cách giữa hai bàn chân khi đi bộ, lắc lư, v.v., giúp nhận ra chúng một cách duy nhất.

Nhận dạng dáng đi dựa trên việc phân tích hình ảnh video về bước đi của ứng viên. Mẫu chu trình đi bộ của ứng viên được ghi lại bằng Video. Sau đó, mẫu được phân tích vị trí của các khớp như đầu gối và mắt cá chân, và các góc tạo ra giữa chúng khi đi bộ.

Một mô hình toán học tương ứng được tạo cho mọi ứng viên và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Tại thời điểm xác minh, mô hình này được so sánh với mẫu trực tiếp của ứng viên đi bộ để xác định danh tính của nó.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng dáng đi

Nó là không xâm lấn.
Nó không cần sự hợp tác của ứng viên vì nó có thể được sử dụng từ xa.
Nó có thể được sử dụng để xác định các rối loạn y tế bằng cách phát hiện những thay đổi trong cách đi lại của một người trong trường hợp mắc bệnh Parkinson.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng dáng đi

Đối với kỹ thuật sinh trắc học này, không có mô hình nào được phát triển với độ chính xác hoàn toàn cho đến nay.
Nó có thể không đáng tin cậy như các kỹ thuật sinh trắc học khác.

Ứng dụng hệ thống nhận dạng dáng đi

Nó rất phù hợp để xác định tội phạm trong kịch bản tội phạm.

Hệ thống nhận dạng chữ ký

Trong trường hợp này, người ta nhấn mạnh nhiều hơn vào các kiểu hành vi trong đó chữ ký được ký hơn là cách một chữ ký nhìn về mặt đồ họa.

Các kiểu hành vi bao gồm những thay đổi về thời gian viết, khoảng dừng, áp lực, hướng của nét và tốc độ trong quá trình ký. Có thể dễ dàng sao chép hình dạng đồ họa của chữ ký nhưng không dễ để bắt chước chữ ký với cùng hành vi mà người đó thể hiện khi ký.

Công nghệ này bao gồm một cây bút và một máy tính bảng viết chuyên dụng, cả hai đều được kết nối với máy tính để so sánh và xác minh mẫu. Máy tính bảng chất lượng cao có thể nắm bắt các đặc điểm hành vi như tốc độ, áp lực và thời gian trong khi ký.

Trong giai đoạn ghi danh, ứng viên phải ký tên trên bảng viết nhiều lần để thu thập dữ liệu. Sau đó, các thuật toán nhận dạng chữ ký sẽ trích xuất các tính năng độc đáo như thời gian, lực ép, tốc độ, hướng của các nét vẽ, các điểm quan trọng trên đường đi của chữ ký và kích thước của chữ ký. Thuật toán gán các giá trị khác nhau của trọng số cho các điểm đó.

Tại thời điểm nhận dạng, thí sinh nhập mẫu chữ ký trực tiếp, được so sánh với các chữ ký trong cơ sở dữ liệu.

Những hạn chế của Hệ thống Nhận dạng Chữ ký

Để có đủ lượng dữ liệu, chữ ký phải đủ nhỏ để vừa với máy tính bảng và đủ lớn để có thể xử lý.
Chất lượng của bảng viết quyết định độ chắc chắn của mẫu ghi danh nhận dạng chữ ký.
Ứng viên phải thực hiện các quy trình xác minh trong cùng một loại môi trường và điều kiện như họ tại thời điểm ghi danh. Nếu có thay đổi, thì mẫu đăng ký và mẫu trực tiếp có thể khác nhau.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng chữ ký

Quá trình nhận dạng chữ ký có khả năng chống lại những kẻ mạo danh cao vì rất khó bắt chước các kiểu hành vi liên quan đến chữ ký.
Nó hoạt động rất tốt trong các giao dịch kinh doanh số lượng lớn. Ví dụ, nhận dạng Chữ ký có thể được sử dụng để xác minh tích cực các đại diện kinh doanh tham gia vào giao dịch trước khi bất kỳ tài liệu phân loại nào được mở và ký.
Nó là một công cụ không xâm lấn.
Tất cả chúng ta đều sử dụng chữ ký của mình trong một số loại thương mại, và do đó hầu như không có vấn đề gì liên quan đến quyền riêng tư.
Ngay cả khi hệ thống bị tấn công và mẫu bị đánh cắp, việc khôi phục lại mẫu rất dễ dàng.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng chữ ký

Mẫu mẫu trực tiếp có xu hướng thay đổi đối với những thay đổi trong hành vi khi ký. Ví dụ, ký với một bàn tay được cầm bằng thạch cao.
Người dùng cần làm quen với việc sử dụng máy tính bảng ký. Tỷ lệ lỗi cao cho đến khi nó xảy ra.

Các ứng dụng của hệ thống nhận dạng chữ ký

Nó được sử dụng trong xác minh tài liệu và ủy quyền.
Ngân hàng Chase Manhattan, Chicago được biết đến là ngân hàng đầu tiên áp dụng công nghệ Nhận dạng Chữ ký.

Hệ thống nhận dạng phím bấm

Trong Chiến tranh thế giới thứ hai, một kỹ thuật được gọi là Fist of the Sender được tình báo quân sự sử dụng để xác định xem mã Morse được gửi bởi kẻ thù hay đồng minh dựa trên nhịp gõ. Ngày nay, động lực tổ hợp phím là giải pháp sinh trắc học dễ thực hiện nhất về mặt phần cứng.

Sinh trắc học này phân tích kiểu gõ của ứng viên, nhịp điệu và tốc độ gõ trên bàn phím. Cácdwell time và flight time các phép đo được sử dụng trong nhận dạng tổ hợp phím.

Dwell time - Là khoảng thời gian mà một phím được nhấn.

Flight time - Đó là khoảng thời gian trôi qua giữa việc nhả một phím và nhấn phím sau.

Các ứng cử viên khác nhau về cách họ gõ bàn phím như thời gian họ cần để tìm đúng phím, thời gian bay và thời gian ở. Tốc độ và nhịp gõ của họ cũng thay đổi tùy theo mức độ thoải mái của họ với bàn phím. Hệ thống nhận dạng phím bấm giám sát các đầu vào bàn phím hàng nghìn lần mỗi giây trong một nỗ lực duy nhất để xác định người dùng dựa trên thói quen gõ của họ.

Có hai loại nhận dạng tổ hợp phím -

Static - Đó là sự công nhận một lần khi bắt đầu tương tác.
Continuous - Nó xuyên suốt quá trình tương tác.

Ứng dụng của Keystroke Dynamics

Nhận dạng phím bấm được sử dụng để nhận dạng / xác minh. Nó được sử dụng với ID người dùng / mật khẩu dưới dạngmultifactor authentication.
Nó được sử dụng để giám sát. Một số giải pháp phần mềm theo dõi hành vi gõ phím cho từng tài khoản người dùng mà người dùng cuối không biết. Theo dõi này được sử dụng để phân tích xem tài khoản có đang được chia sẻ hoặc sử dụng bởi bất kỳ ai khác ngoài chủ sở hữu tài khoản chính chủ hay không. Nó được sử dụng để xác minh xem một số giấy phép phần mềm có đang được chia sẻ hay không.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng phím bấm

Nó không cần phần cứng đặc biệt để theo dõi sinh trắc học này.
Đây là một cách nhận dạng nhanh chóng và an toàn.
Một người đánh máy không phải lo lắng về việc bị theo dõi.
Người dùng không cần đào tạo để đăng ký hoặc nhập mẫu trực tiếp của họ.

Điểm mạnh của Hệ thống nhận dạng phím bấm

Nhịp gõ của ứng viên có thể thay đổi giữa một số ngày hoặc trong một ngày do mệt mỏi, ốm đau, ảnh hưởng của thuốc hoặc rượu, thay đổi bàn phím, v.v.
Không có tính năng đã biết nào chỉ dành riêng để thực hiện thông tin phân biệt đối xử.