Распознавание человека по опечатку пальцев

Содержание
Введение 3
Распознавание человека по опечатку пальцев 4
Методы и способы распознавания человека по опечатку пальцев7
АДИС10
Заключение15
Список литературы16
Введение
В настоящий момент информация является центральным фактором социального и технического прогресса. Информация является главной социальной ценностью, объединяющей общество, базовым продуктом производства и главным товаром.
Безопасность информации – это состояние ее защищенности, при котором обеспечены ее конфиденциальность, доступность и целостность.
Актуальность темы исследования методов и способов распознавания человека по отпечатку пальцев вызвана, прежде всего, актуальностью темы защиты информации.
Объектом исследования данной работы являются технологии электронной идентификации, а предметом – методы и способы распознавания человека по отпечатку пальцев.
Цель работы – получение концептуального представления о данной технологии идентификации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
рассмотреть основные понятия (идентификатор, идентификация, биометрическая идентификация, дактилоскопия);
изучить виды идентификации;
исследовать методы и способы дактилоскопии;
рассмотреть принцип работы АДИС.
В процессе подготовки данной работы были использованы нормативно-правовые акты, печатные издания отечественных авторов и Интернет-ресурсы образовательного характера.
1. Распознавание человека по опечатку пальцев
К современным методам защиты информации от преднамеренного доступа относятся контроль и учет доступа.
В настоящее время происходит развитие старых и возникновение новых дополнительных методов защиты информации в вычислительных системах, к которым относятся и методы идентификации пользователей.
Идентификатор – это уникальная открытая метка, присвоенная субъекту для того, чтобы отличить его от других.
Идентификация представляет собой   присвоение объекту или субъекту уникального образа, имени или числа. Под идентификацией понимают однозначное распознавание уникального имени субъекта вычислительной сети.
В процессе регистрации субъект предъявляет свой идентификатор ИС, которая проверяет его наличие в своей базе данных. Простейшим примером идентификатора является учетная запись, содержащая логин пользователя.
Целью идентификации  и установления подлинности объекта в вычислительной системе является предоставление ему доступа к информации ограниченного пользования при положительном исходе проверки или отказ в противном случае.
В целом, идентификация осуществляется при помощи электронных ключей (Touch Memory), RFID (устройства, в которые посредством  радиосигналов  считываются или записываются данные, хранящиеся в транспондерах - RFID-метках), карт с магнитной полосой, штрих-кодов, статической и динамической биометрии.
Для доступа к системе нужно применять такие методы идентификации, которые не работают в отрыве от их носителя. Этому требованию отвечают биометрические характеристики человеческого организма. Современные биометрические технологии позволяют идентифицировать личность по физиологическим и психологическим признакам.
Биометрическая идентификация подразумевает преобразование совокупности примеров биометрических образов человека, позволяющее описать их стационарную и случайную составляющие.
Идентификация и установление подлинности личности осуществляются при помощи внешнего вида,  отпечатков пальцев рук, очертаний ладоней, тембра голоса, личной подписи и прочих элементов личности, носящих индивидуальный характер и сохраняющихся на протяжении всей жизни (рис. 4).
Биометрические характеристики подразделяются на:
физиологические (отпечаток пальца, форма лица или кисти, сетчатка глаза);
Рисунок 4 – Биометрическая идентификация
поведенческие (динамические биометрические характеристики) –голос, подпись.
Биометрические системы посредством регистрирующего устройства (сканера, камеры) считывают опознаваемое, необработанное изображение или запись физиологической или поведенческой характеристики, называемой эталонным идентификатором пользователя (ЭИП). Образец невозможно восстановить из эталона. В случае проверки биометрической идентификации снятая в процессе идентификации характеристика сравнивается с ЭИП.
В некоторых системах подобного рода наблюдаются достаточно частые случаи отказа в санкционированном доступе и открытии доступа случайному пользователю. Для установления подлинности личности необходимо совпадение образа, хранящимся в памяти вычислительной системы, со считываемым с личности пользователя образом. Из-за ограничений возможностей техники и объемов памяти систем распознавания преобладали случаи допуска лица, не предусмотренного системой.
Системы идентификации и установления подлинности личности, опирающиеся на антропометрические и физиологические данные человека, не отвечают требованию конфиденциальности. Поскольку такие данные хранятся на физических носителях и являются ключом к защищаемой информации. Следовательно, такой ключ может стать доступным.
Сейчас перспективными направлением развития биометрических методов идентификации считается использование датчиков вен рук (рис. 5) и система проверки голоса от Voicetrust.

Рисунок 5 – Датчик вен рук
2. Методы и способы распознавания человека по опечатку пальцев
Дактилоскопия  — это способ идентификации человека по следам пальцев рук и ладоней рук, основанный на неповторимости рисунка кожи.
Сканеры - устройства считывания отпечатков пальцев устанавливают на ноутбуки, смартфоны, в мыши, клавиатуры, флеш-накопители, а также применяют в виде отдельных внешних устройств и терминалов, продающихся в комплекте с системами автоматизированного опознания по отпечаткам пальцев AFIS. Сканеры подразделяются на оптические, полупроводниковые и ультразвуковые. Качество получаемого со сканера изображения папиллярного узора пальца является одним из основных критериев, от которого зависит избираемый алгоритм формирования свертки отпечатка пальца.
Уникальность каждого отпечатка пальца можно определить именно по узору, состоящему из различных элементов (5 классов): завитков, правой и левой петель, дуг и полусфер.
Классификация отпечатков пальцев - это метод, используемый для отнесения отпечатка пальца на основании его признаков к одному из нескольких предварительно заданных классов, которые могут обеспечить механизм индексации.
Автоматическая классификация отпечатка пальца представлена следующими методами:
На основе модели: используется местоположения особых точек (ядро и разветвление).
На основе структуры: оценка ориентационного поля на изображении отпечатка пальца для отнесения к определенному элементу.
На основе частоты: используется спектр частот отпечатков пальца для классификации.
Синтаксический подход: используется формальная грамматика для представления и классификации отпечатков пальцев.
Гибридные подходы: комбинируют несколько видов подходов для классификации.
Существует несколько методов для сравнения изображения отпечатка пальца (алгоритмов сравнения):
Корреляционное сравнение: полученный со сканера отпечаток пальца накладывается на каждый эталон из базы данных поочередно, после чего прямо по пикселям изображений осуществляется просчет различий между ними с помощью различных методов сравнения (преобразования Фурье, Адамара, Карунена-Лоэва, Хаара).
Достоинством корреляционного сравнения является способность устойчивого распознавания некачественного папиллярного рисунка.
Недостатками такого сравнения является; длительность процедуры сравнения; требовательность к вычислительным ресурсам; нестабильность при деформациях отпечатка.
Сравнение по особым точкам: создается шаблон (двухмерная поверхность) по одному или нескольким изображениям отпечатков пальцев с выделенными конечными точками и точками ветвления (рис. 6).
Рисунок 6 – Сравнение по особым точкам
Достоинствами алгоритма сравнения по особым точкам являются: оперативность, простота и популярность использования.
Сравнение по рисунку отпечатка пальца: используются особенности строения папиллярного узора на поверхности пальцев за счет разбиения изображения отпечатка на множество ячеек, которое будет описано уравнением синусоидальной волны (рис. 7).
Рисунок 7 – Разбиение папиллярного узора пальца на ячейки
Достоинством алгоритма сравнения по рисунку являются: оперативность, низкие требования к качеству получаемого изображения.
Недостатком данного алгоритма является сложность для реализации.
Сопоставление по шаблону: берутся во внимание отдельно взятые точки и общая характеристика отпечатка пальца (толщину полос, кривизна, плотность).
Достоинства алгоритма сопоставления по шаблону: универсальность работы с разными типами сканеров отпечатков пальцев; распознавание не чувствительно к качеству изображения; не требовательность к вычислительным ресурсам.
Недостатки данного алгоритма: нельзя использовать базу данных AFIS; не приспособленность для распознавания для множества поисков в базе данных.
Сравнение на основе графов: исходное изображение отпечатка преобразуется в изображение поля ориентации папиллярных линий.
3. АДИС
Работа автоматизированной биометрической системы обычно происходит в одном из двух режимов – идентификации или верификации.
Процесс регистрации включает:
загрузку биометрических данных;
фиксирование данных;
обработку данных;
сверку обработанных данных с первоначально загруженными данными;
сохранение подтвержденных биометрических данных.
Автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система (АДИС) является программно-техническим комплексом, позволяющим вести дактилоскопический учет и проверку следов рук, которые изъяты с мест нераскрытых преступлений, по массивам дактилокарт лиц, состоящих на дактилоскопическом учете.
Самыме популярные в России АДИС – АДИС «Папилон» («Системы Папилон») и «Сонда» (ООО «Сонда Технолоджи»). Компания Папилон передовая производственная и IT-компания, крупнейший в России разработчик и производитель автоматизированных систем дактилоскопической идентификации и верификации, поставщик инновационных программно-технических решений для правоохранительных органов, государственных и коммерческих структур в России и за рубежом.
Ядром дактилоскопических идентификационных систем Папилон является АДИС «Папилон», заслужившая репутацию системы с очень высокими поисковыми характеристиками на дактилоскопических массивах любого объема и обеспечивающая максимальную автоматизацию всех технологических процессов ввода, обработки, сравнения, хранения и передачи дактилоскопической информации.
АДИС «Папилон» по сути является единственной отечественной ИС, которая обеспечивает гарантированные характеристики на любом массиве дактилокарт без их предварительного отбора по качеству. Здесь исключается участие оператора, включая процесс поиска мелких особенностей узора, что достигается благодаря использованию детального иерархического описания структуры папиллярного узора каждого отпечатка.
Верхний уровень иерархии – тип узора, следующий уровень - положение дельт и центров, гребневой счет дельта-дельта и дельта-центр, нижний уровень – направление потоков папиллярных линий, расположение мелких особенностей и их взаимосвязанность.
Данная структура описания обеспечивает высокую эффективность ИС, поскольку превалирующая часть сравнений между отпечатками завершается на верхних уровнях. На заключительный и более емкий по времени уровень приходится незначительная часть сравнений. В процессе поиска среднестатистического следа, имеющего до 17 особенностей, в массиве из 1 млн. отпечатков на количество ложных сигналов приходится не более 15.
При дактилоскопической регистрации личности, сопровождающейся созданием электронной дактилокарты, АДИС «Папилон» позволяет вводить обширную демографическую и сопроводительную текстовую информацию, прокатанные или плоские отпечатки 10-ти пальцев, контрольные оттиски и оттиски ладоней, до 100 фотоизображений внешности и особых примет и словесное описание внешности, составляемое с использованием унифицированных справочников-глоссариев. Создаваемая дактилокарта заверяется электронной цифровой подписью.
АДИС «Папилон» обеспечивает:
ввод и хранение в БД дактилокарт, фотоизображений лиц, особых примет и словесного описания людей;
ввод и хранение следов пальцев рук и ладоней, изъятых с мест нераскрытых преступлений;
автоматический поиск: «карта-карта» (установление личности проверяемого субъекта); «карта-след» и «след-карта» (выявление лица, оставившего следы пальцев на месте происшествия либо нескольких таких местах); «след-след» (установка факта совершения одним человеком нескольких преступлений);
поиск и идентификацию следов и отпечатков ладоней;
автоматизированное определение дактилоформулы;
удаленный ввод дактилоскопической информации, удаленный доступ к центральной БД.
АДИС «Папилон» располагает следующими видами поиска:
отпечатков рук (ногтевых фаланг и ладоней) проверяемых лиц по автоматизированной дактилокартотеке (режим «Дактилокарта-Дактилокарта»);
отпечатков рук (ногтевых фаланг и ладоней) проверяемых лиц по автоматизированной следотеке (режим «Дактилокарта-След»);
следов рук (ногтевых фаланг и ладоней), изъятых с мест нераскрытых преступлений по автоматизированной дактилокартотеке (режим «След-Дактилокарта»);
следов рук (ногтевых фаланг и ладоней), изъятых с мест нераскрытых преступлений по автоматизированной следотеке (режим «След-След»).
Поиск по массивам АДИС осуществляется автоматически в процессе занесения следов или отпечатков в БД. При этом поиск следов рук осуществляется по БД следов и отпечатков, а поиск отпечатков рук - по БД отпечатков и следов рук.
Архитектура АДИС «Папилон» масштабируема от небольшой локальной БД дактилокарт и следов на типовом ПК или ноутбуке до гигантских комплексов национального уровня с надежными системами хранения, сотнями вычислительных ядер и мощнейшими серверами, поддерживающими многомиллионные дактилоскопические массивы и обрабатывающими в режиме non-stop потоки входящей информации и запросов от сотен удаленных станций.
Территориальная мини АДИС «Папилон» имеет следующую минимальную конфигурацию:
устройства ввода дактилоскопических изображений (проекционные, планшетные сканеры, телекамеры);
комплекс аппаратных средств, позволяющих вести обработку и хранение дактилоскопической и текстовой информации, включая устройство визуального контроля результатов сравнения;
устройство печати;
устройство приема-передачи информации по каналам.
Центральные программно-технические комплексы АДИС имеют модульное строение, позволяют расширять состав технических средств (ТС) при помощи включения дополнительных рабочих станций и вычислителей.
Состав ТС определяет:
объем данных для хранения дактилоскопических изображений и сопроводительной текстовой информации;
время обработки запросов на поиск;
объем дактилоскопической информации для проверки.
АДИС ЭКП позволяет обмениваться изображениями папиллярных узоров по каналам связи между подразделениями одного уровня и получать информацию от удаленных сканеров.
В АДИС «Папилон» дактилоскопирование осуществляется на сканере «Папилон», имеющем оптоэлектронное устройство бескраскового дактилоскопирования. Сканер формирует изображение прокатанного пальца, контрольных оттисков, отпечатков ладоней. Папиллярный узор фиксируется достаточно точно, можно многократно прокатать узор для более высокого результата.
Порядок следования и расположение отпечатков и контрольных оттисков контролируется автоматически. Стоит отметить, что такие электронные дактилокарты автоматически сжимаются и передаются в другую АДИС за несколько минут.
Сканер «Папилон» быстро и качественно создает дактилокарты, что позволяет оперативно проверить подозреваемого и установить его личность. Специальное эластичное покрытие и инфракрасная подсветка телекамеры позволяет достаточно точно фиксировать рельеф кожи, при этом создаваемое электронное изображение отпечатка сразу поступает в АДИС.
Функционирующая в субъекте РФ АДИС «Папилон» обладает центральной компьютерной системой и сетью станций удаленного доступа, которая охватывает весь регион. В центральной АДИС происходит аккумуляция дактилоскопической информации, проверка и выдача результатов.
На станциях удаленного доступа АДИС «Папилон» осуществляется ввод информация оперативного учета (различные дактилокарты, следы, словесные описания, фотографии), которые передаются в центральную АДИС для проверки. Эта информация хранится в общей БД и доступна для всех удаленных пользователей.
Стоит отметить, что все российские автоматизированные банки данных дактилоскопической информации федерального, межрегионального и регионального уровня построены на базе АДИС «Папилон». Все бумажные дактилоскопические учеты России переведены в электронный формат АДИС «Папилон».
Заключение
Потенциальная возможность взаимодействия с ИС, хранящими и обрабатывающими данные, в том числе стратегические и конфиденциальные, появилась у множества пользователей, среди которых неизбежно найдутся и злоумышленники.
Угрозы ИБ могут происходить как по случайным причинам, а могут быть вызваны и преднамеренно действиями заинтересованных людей, групп и сообществ. В любом случае существуют различные способы снизить риски информационных угроз и свести на нет их нежелательные последствия.
Цель защиты информации (конфиденциальной, государственной, коммерческой тайны) - это сокращение потерь, которые вызваны потерей данных, нарушением их целостности или конфиденциальности, искажением или доступностью для потребителей информации.
В настоящий момент знания в области ИБ являются необходимыми не только для любого IT-специалиста, но и для любого пользователя. Компьютеры нашли широкое применение в различных областях человеческой деятельности, но у пользователей имеется тенденция доверять любой информации, выдаваемой ПК. На смену периода абсолютного доверия к компьютерам пришел период атак на банковские компьютерные системы, ИС крупных корпораций, кражами ценной коммерческой информации и персональных данных.
Знание механизмов идентификации субъектов доступа, умение ориентироваться в предлагаемых на рынке программных и аппаратных средствах защиты информации, знание законов и требований в области защиты информации — это минимум, которым должен обладать современный IT-специалист.
На основании вышеизложенного можно сделать вывод, что поставленные задачи решены, а цель достигнута.
Список литературы
Нормативные акты
ГОСТ Р 52633.0-2006 Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации.
Печатные издания
Баранова Е.К., Бабаш А.В. Информационная безопасность и защита информации. Учеб. пособие. -3-е изд. Изд.: «ИНФРА-М», 2017.
Бурцева Е.В. Информационные технологии в юриспруденции. Учебное пособие. Изд.: «ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2012.
Гатчин Ю.А., Климова Е.В. Основы информационной безопасности: Учебное пособие. Изд.: «СПбГУ ИТМО», 2013.
Конеев И.Р., Беляев А.В. Информационная безопасность предприятия. Изд.: «Нева», 2013.
Шаньгин В.Ф. Информационная безопасность компьютерных систем и сетей. Изд.: «ИНФРА-М», 2014.
Интернет-ресурсы
Современные технологии защиты информации // НОУ «Интуит». URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/1162/285/lecture/7164?page=2В.В. Жуковский «Методы распознавания отпечатков пальца» // Журнал «Заметки СИУ №2(20) 2009. URL: http://ics.khstu.ru/media/2010/N20_17.pdf