지문 인식

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신원 확인하여 물리적 특성은 이전과 인류를합니다. 사람들이 자신의 목소리를 인식하여이나 모양, 그리고 장하 사람들이 자신의 외모를 정하면, 이전에 널리 알려진 고전 시대입니다. 물리적 특성을 찾기위한 노력이 고유하게 식별 사람을 포함합니다 bertillion 잘하는지도, 지문, 유전자 샘플링합니다. 이 같은 기능을 확인하기 위해 사용하는 사람에 대한 인증을하는 컴퓨터에서 오류를 제거하는 것이 좋습니다.

지문 인식은 자동화된 측정의 생물 학적 또는 행동 기능을 식별하는 사람입니다. 하면 사용자가 주어진 한 계정, 시스템 관리 소요되는 사용자를 식별하는 일련의 측정을 사용할 정도의 오류가있습니다. 때마다 사용자가 접속이 시스템에 생체 인식 인증 메커니즘의 정체성을 확인합니다. 이것은 상당히 사용자가 없기 때문에 신원 확인을보다 쉽게 검색은 필수입니다. 기존에 알려진 데이터는 주장을 비교하여 사용자의 신원을 확인하거나 거부하거나 이의 제기합니다. 일반적인 특징은 지문, 목소리 특징, 눈, 안면 기능 및 키보드 조작 역학입니다.

지문

지문으로 검사할 수있습니다 광학하지만, 부피는 카메라가 필요합니다. a capacitative 기법을 사용의 차이에서 전기 요금의 whorls에 손을 감지하는 부분의 손 만져 a 칩 및 이들을 제기합니다. 이 데이터는 변환을 보여주는 그래프로 표시하는 상량는 꼭지점과 꼭지점에 해당하는 인접 용마 연결되어있다. 각 꼭지점에는 번호를 섰으며의 길이를 해당 리지입니다. 이 시점에서이 문제의 그래프가 일치하는 결정과 일치된다. 이 문제는 유사한 내용의 고전 그래프가 비어 문제지만 알아차릴에 있기 때문에 측정, 지문은 그래프에서 생성된 다른 번호의 모서리와 꼭지점가있을 수있습니다. 이에 따라 매칭 알고리즘이 근사한.

목소리

인증을 통해 음성,라고도 스피커 검증이나 스피커 인식, 관련 인식의 스피커의 음성 특징이나 언어적 정보를 확인합니다. 이 전 사용하는 통계적 기법을 시험하고 설을있는 스피커의 신원은 주장합니다. 이 시스템은 첫 번째 훈련에 대한 고정 패스 - 구문이나 phonemes되는 조합하여 사용할 수있습니다. 를 인증, 중 하나가 스피커 말한다 패스 - 구문이나 반복있는 단어 (또는 일련의 단어)를 작곡을 배운 phonemes. 언어적 정보 확인 다루는 내용이 성립됩니다. 시스템을 묻는 질문에 한 세트의 "와 같은 자신의 어머니 성함은 무엇입니까?" 와 "있는 도시들은 여러분 태어난 있습니까?" 검사를하는 것이 그 다음에 대한 답변 회화가 동일한 내용과 답변 내용을 데이터베이스에 기록됩니다. 의 주요 차이점은 스피커 검증 기술이 스피커 - 의존하지만, 언어적 정보 확인 기술이 스피커 - 독립적, 신뢰의 콘텐츠에 대해서만 답변을합니다.

눈

눈 특성에 의해 인증을 준수하는지와 망막을 사용합니다. 패턴 내에서가 준수하는지가 고유의 각 인물입니다. 이에 따라 하나의 확인 방법은 패턴을 비교 통계와 차이가 있는지 여부를 물어 랜덤 .. 두 번째 방법은 통계를 상호 연관의 이미지를 사용하여 시험을 볼 경우이를 일치합니다. retinal 검사가 고유의 패턴에 의존 의한 혈관이 부분에 뒷면의 눈. 이것을 필요로 레이저 내서 방면 망막하고있는이 높다 미칠 위험이 전혀없습니다. 이 방법은 일반적으로 사용되는 유일한에서가 장 많은 보안 시설입니다.

얼굴

얼굴 인식은 여러 단계가있습니다. 첫째, 얼굴이 위치해있습니다. 만약 사용자 환경을 그녀의 얼굴에 미리 결정된 위치 (예를 들면, 휴식에 의해 그녀의 턱에서 지원),이 문제화될 다소 쉽습니다. 그러나, 안면 등의 기능 머리카락과 안경 5월을 인식 어렵습니다. 의 사용을위한 기술이 이렇게 신경 네트워크와 템플릿을 포함합니다. 그 결과 나타나는 이미지는 그 다음의 관련 이미지와 비교하여 데이터베이스에있습니다. 의 상관이 영향을받지의 차이점에 조명 사이의 현재 이미지와 레퍼런스 이미지를 통해 왜곡을 통해 "소음,"및는 내용의 얼굴입니다. 의 상관 메커니즘이 있어야합니다 "훈련을합니다." 여러 다른 방법은 상관 관계가를 사용, 다양한 각도의 성공과 함께합니다. 대체 접근법으로 같은 기능에 초점을 페이셜 코와 턱 사이의 거리와 각도의 라인을 다른 하나에서 그려.

키

키보드 조작 역학를 요구하는 서명을 기반으로 키보드 조작 간격으로, 키보드 조작 압력, 키보드 조작 소요 시간, 그리고 어디에 키가 강타 (의 에지 또는 중간에서). 이 서명은 믿어지는 독특한에서와 같은 방식으로 작성된 서명은 고유합니다. 키보드 조작을 인정 정적 및 동적 모두가 될 수있습니다. 정적 인식이 완료되면,시 인증이 시간, 그리고 대개의 고정 또는 알려진 문자열을 입력하는 과정입니다. 인증이 완료되면, 공격자가 연결을 캡처할 수있습니다 (또는 인수가 터미널)없이 탐지합니다. 동적 인식이 완료 전체의 세션을 너무 앞서 언급한 공격이 적합할되지 않습니다. 그러나이 서명이 있어야합니다 있도록 선택한 유사 이내에 개인의 세션을하지 않는 원인이 인증을 실패하게됩니다. 예를 들면, 키보드 조작 간격이 달라질 수있습니다 널리 및 동적 인식 메커니즘이 고려를 취해야합니다. 이 통계에서 수집한가 사용자의 입력은 다음 실행을 통해 통계적 시험 (음료수나 폐기 일부 데이터로 무효를 따라 그 기술을 사용)이 계정에 대해 사용할 수 variance에서 데이터입니다.

조합

여러 연구진이 결합된 일부 생체 인식의 정확도를 향상시키는 기법을 설명한 인증을합니다. 3 개의 과학자 결합된 음성 소리와 립 모션과 함께 얼굴 이미지가있습니다. 과학자을 설명하는 "감독자 모듈"에 대한 접목 음성 및 얼굴 인식 기능으로 성공률은 99.5%. 의 결과가 더 높은 수준의 정확도를 나타내는 재학 수있습니다 때보다 단지 하나의 특징이 사용됩니다.

주의 사항

지문 인식 대책의 특성 때문에 개인, 사람들은 유혹을 믿는 공격수 수없는 포즈로 승인된 사용자는 지문 인식을 사용하는 시스템에있습니다. 2 개의 전제 상황이 믿음입니다. 첫 번째는 생체 인식 장치가 정확의 환경에서 어떤 것이이 사용됩니다. 예를 들면, 경우에 지문 스캐너는 아래 관찰을하는 데 그것 검색하는 마스크가 또 다른 사람의 손 것이 감지합니다. 하지만 아래에 관찰되지 않은 경우,이 같은 속임수가 발견되지 않을 수도와 승인되지 않은 사용자가 액세스할 수있습니다. 두 번째 정을는 변속기의 생체 인식 장치를 컴퓨터의 분석 과정은 tamperproof. 그렇지 않으면, 한 수 레코드는 합법적인 인증 및 복기 나중에 액세스합니다.