生体認証デバイス–技術に関する完全ガイド

生体認証技術は開発段階にありますが、その科学は新しいものではありません。 手動指紋認識の研究は19世紀の終わりにまでさかのぼり、虹彩認識は1936年にさかのぼります。 セキュリティおよび監視分野における生体認証技術のブレークスルーは、1980年代後半に発生しました。今日では、特にコロナウイルスのパンデミック後、生体認証技術がますます認識されています。

目次

生体認証デバイスとは: 用語の定義生体認証デバイスの種類光センサー容量性スキャナー超音波センサー熱ラインセンサー生体認証デバイスの種類には、生体認証デバイスも含まれます生体認証デバイス生体認証デバイス生体認証デバイス生体認証セキュリティデバイスとその使用生体認証デバイスはどのように機能しますか? 生体測定生理学的識別子DNA認識耳認識虹彩スキャン網膜認識顔認識フィンガープリンティング指幾何学認識手幾何学臭気認識静脈認識行動識別子歩行認識キーストローク認識音声バイオメトリクス署名認識バイオメトリクスの歴史バイオメトリクスの進歩バイオメトリクスデバイスを使用している人はいますか？ 市民セキュリティ軍事ニーズ国境&移行制御市民識別ヘルスケアアクセス制御商用アプリケーションバイオメトリクスの動向と将来顔および指紋認識システムの画像圧縮バイオメトリクスの生存検出技術後方認証マルチバイオメトリクスを記録するピクセルスタックバイオメトリクスは信頼性が高い:バイオメトリクスのセキュリティ側面バイオメトリクス市場および業界レポートロシアのバイオメトリクス市場の成長ロシアのバイオメトリクス市場の動向2021年のバイオメトリクスはどのくらい正確ですか? 生体認証デバイスの長所と短所は何ですか生体認証デバイスの長所生体認証デバイスの短所生体認証デバイスのクロスコンテキスト攻撃とは何ですか生体認証カードとトークンドキュメント結論よくある質問生体認証デバイスのCERとは何ですか? 生体認証デバイスはどのようにセキュリティを向上させるのですか？ 生体認証デバイスはどのように人気がありますか？ 生体認証デバイスは何のために使用されていますか？

生体認証デバイスとは：用語の定義

生体認証デバイスは、セキュリティ識別と認証に使用されます。 これらのデバイスは、ユーザを認識し、識別されたユーザが自分が持っていると主張するidを保持しているかどうかを正しく証明することができます。

生体認証セキュリティシステムは、指紋、顔写真、虹彩認識、音声認識などの独特の生理的または行動的特徴に基づいて、人間の介入を最小限に抑えて個人の身元を認識し、確認する自動化された技術を使用しています。

さまざまな種類の生体認証デバイス

さまざまな種類の生体認証デバイスには、さまざまな特性、利点、制限があります。 生体認証システムを選択しながら、価格も重要な要因です。 マルチモーダルの場合、生体認証装置のコストが大幅に増加する可能性があります。 したがって、マルチモーダル生体認証を選択する前に徹底的な研究を行うことによって、すべての特性、利点、および制限のバランスをとることが不可欠

最も一般的なフォーマットは、主に手頃な価格で、簡単に実装され、ユーザーフレンドリーであるため、フィンガープリントです。 これらの特徴はsmartphonesおよび他の携帯用生物測定装置の証明そしてセキュリティシステムで使用されたときそれらが最も高い浸透があるように デザインをスキャンするために、指紋スキャナのような生体認証入力デバイスは、指紋、読み取り、および画像を生成するためのいくつかの方法

以下は、指紋スキャナで一般的に使用されているセンサーです。

光センサー

光センサーは、指紋に光を集中させてデジタル画像をキャプチャすることによって機能します。 この感光性のマイクロチップは0’sおよび1’sに指紋の肋骨および谷を検査し、あなたのカスタマイズされたコードを作り出すことによってデジタ これは、最も一般的に使用される指紋センサーであり、手頃な価格で利用可能です。 しかし、これらのセンサはまた、デジタル画像の複製、汚れた指による品質の低下、およびだまされやすいなどのいくつかの欠点を有する。

静電容量式スキャナ

静電容量式指紋スキャナは、スマートフォンで最も一般的に見られます。 それは人間の伝導性をてこ入れし、静電界を作り出し、静電界に基づいてデジタル映像を発生させることによってあなたの指紋を測定します。 このプロセスは、コンデンサ回路のアレイを介して達成されます。

導電板の上に置かれた指紋の尾根を使用して、スキャナはコンデンサに蓄えられた電荷を修正し、谷はそのまま残ります。 これらの変動はオペアンプ積分回路によって追跡され、その後、アナログ-デジタルコンバータによって収集され、評価されます。 光学センサーよりも高価で、容量性スキャナは簡単にだまされることはできません。

超音波センサー

超音波センサーは、超音波を介して指紋までの距離を計算します。 この距離は、パルス（超音波）を送受信するトランスデューサを使用して測定され、指紋の近さに関する時間経過などの詳細がさらに提供されます。 音波が測定されると、指紋の画像が作成されます。 静電容量式スキャナとは異なり、超音波センサによる出力の品質は汚れた指の影響を受けません。

サーマルラインセンサー

サーマルラインセンサーは、指紋の尾根と谷の温度変化を使用して指紋パターン出力を生成します。 これらのセンサーは小さく、配列で整理され、指紋はそれの上で回るためになされる。

生体認証デバイスの種類には、

が含まれています。

生体認証デバイス

生体認証では、個人の特性データを同じ個人の生体テンプレートと比較します。 目的は、個人が主張された身元に類似しているかどうかを確認することです。

生体認証システムは、物理的または行動的特性を、識別されたデータベース内のデータと比較します。 認証は、両方のデータセットが整列したときに確立されます。 生体認証は、多くの場合、建物、部屋、およびコンピュータへのアクセスを制御するために使用されます。

• 最初のステップでは、参照モデルを格納します。
• この保存されたデータは、類似性のために生体データと照合されます。

生体認証の目的は個人の身元を確認することですので、質問は”あなたがXYZであることを確認できますか？”

生体認証デバイス

生体認証では、個人の身元が決定されます。 ほとんどの場合、生体認証は、組織が人を識別する必要があるシナリオを指します。 組織はその人から生体認証を取得し、それを生体認証データベースと比較して、その人を正確に識別しようとします。

• 目標は、この個人から生体データの一部を取得することです。 それは彼らの顔の写真、彼らの声の録音、または指紋の写真かもしれません。
• データが収集されると、データベース内の他の個人の生体データと照合されます。

生体認証の目的は個人の身元を特定することであるため、質問は”あなたは誰ですか？”

生体認証セキュリティデバイスとその使用

生体認証セキュリティデバイスの種類は、生体認証セキュリティソフトウェアを使用して、生物学的 その低コストのために、指紋認識は、これらのデバイスで使用される最も一般的な技術です。

マルチスペクトル指紋センサーは、高価ですが、2D指紋センサーに関しては、多くの場合、光学指紋センサーよりも優れた代替手段です。 顔のイメージ、アイリス、やし静脈および指の静脈は利用される他のマーカーです。 高度なセキュリティの文脈では、虹彩認識、続いて手のひら認識が最良の選択肢と考えられています。

生体認証デバイスはどのように機能しますか？

センサー、コンピュータ、ソフトウェアは、生体認証デバイスの三つの重要なコンポーネントです。 すべての生体認証システムは、同じ三つの段階を介して動作します:

1. 入会金-年会費-年会費: 初めて生体認証システムを使用すると、入力した名前や識別番号などの詳細情報が収集されます。 次に、システムは画像または特定の特性を記録する。
2. ストレージ：画像全体を保存したり記録したりするのではなく、記録された特性を評価し、グラフまたはコード行に変換します。
3. 比較:2回目に生体認証システムを操作すると、提供する特性と保存されているデータが比較されます。 生体認証システムは、あなたの身元を確認するか、それを拒否します–二つの結果のいずれかがあります。

生体測定

生体測定には、生理学的測定と行動的測定の二つのタイプがあります。 多くのアプローチは常に洗練されており、研究の学習と改善の基礎となっています。

生理学的識別子

生理学的識別子は、人体の物理的特徴に基づいており、次のタイプのものです。

DNA認識

人は99を共有しています。彼のDNAの7％は彼の生物学的両親と一緒に、残りの0.3％は可変反復コーディングです。 この反復的なコーディングは独特な反復的なDNAの領域が隔離され、識別される遺伝の側面図を描くか、または遺伝の指紋によってDNAの生物測定学が

耳の認識

人の耳の構造は時間の経過とともに根本的に変化するため、耳の画像は生体測定です。 耳はまた、一意性、永続性、収集可能性、および普遍性の四つの重要な生体認証特性を満たします。

虹彩スキャン

虹彩認識は、可視光と近赤外光を使用して、人の虹彩の高コントラスト画像を撮影する技術です。

網膜認識

網膜認識は、それらを識別するために、人のユニークな網膜パターンを使用しています。 個人は接眼レンズを介して表示されているマーカーのシーケンスを並べる必要があります。 血管パターンの一意性は、網膜識別に使用されます。

顔認識

顔認識は、写真、ビデオ、またはリアルタイムで顔のデジタル画像をキャプチャすることにより、個人の識別を認識または検証するために使用

Fingerprinting

二つの指紋の比較に基づいて個人の識別を認識または検証する自動化されたプロセスは、指紋認識として知られています。

指の幾何学の認識

指の幾何学の認識は人々を自動的に区別するのに指の独特な幾何学的な特徴を使用します。 個人認証を達成するために、指の幾何学生体認証システムは、指の長さ、指の長さ、指の面積、指の厚さなどの特性を使用します。

ハンドジオメトリ

ハンドジオメトリ認識は、手のひらの幅、細かい長さ、指の幅、指の面積、指の厚さなどの変数を使用します。

臭気認識

香り認識は、ユニークな化学パターンに基づいて個人を識別する上で動作します。

静脈認識

血管バイオメトリクスまたは静脈認識は、それぞれの人に固有の人の循環系の部分を検出します。 光学生物測定のスキャン装置がやし、目、または指の静脈のイメージを集めるのに使用されています。

行動識別子

行動識別子は、人間の活動のパターンに基づいており、次のタイプのものです。

歩行認識

シーン、画像、またはビデオから歩行特性を抽出することにより、歩行認識のために人を識別することができます。

キーストローク認識

キーダウンとキーアップの一意性は、人の身元を識別するために使用されます。

音声バイオメトリクス

音声バイオメトリクスは、音声パターン認識を使用して個人の識別を認証する技術です。

署名認識

署名認識は、署名の中の人の手書きを使用してそれらを識別します。 このタイプの行動バイオメトリクスには、静的および動的という2つの異なるアプローチがあります。

バイオメトリクスの歴史

バイオメトリクスの最初の例のいくつかはバビロニア帝国の500BCにさかのぼることができますが、バイオメトリクスは19世紀初頭にalphonse Bertillonによって開発されたバイオメトリクス識別システムによって犯罪者を識別し比較するために最初に記録されました。 このシステムには限界がありましたが、バイオメトリクスの識別と認証のペースを設定しました。

19世紀後半には、犯罪者の識別と契約署名の二つの目的を達成するために指紋が開発されました。 これは、人の指紋パターンの一意性が認識されたときでした。 Edward Henryはフィンガープリント規格であるHenry Classification Systemの開発で知られている。

指紋の独特な構造を用いて人を識別する最初の方法でした。 法執行機関はすぐにBertillonの方法を迅速に置き換え、犯罪者の識別のための業界標準となったこの技術を採用しました。 開発はさらに、人々を識別するためにどのような追加の生理学的特徴が使用されるかについての研究の世紀を巻き起こした。

長年にわたるバイオメトリクスの進歩

研究分野としてのバイオメトリクスは、次の数十年の間に急速に拡大しました。 以下は、バイオメトリクスの分野に大きく貢献した主な進歩のいくつかです:

• 半自動顔認識システムは1960年代に作成され、管理者は画像内の顔の特徴を評価し、使用可能な特徴点を抽出する必要がありました。
• 1970年までに、FBIは指紋と顔認識の進歩と開発のための資金の配分を開始していた。 これはますます高度の生物測定の捕獲、データ抽出および生物測定の指紋装置の開発をスパークさせました。
• 国立標準技術研究所は、1980年代に音声認識技術の研究-進歩のために音声部門を設立しました。 この段階は、現在の音声認識アプローチの基礎を築くのに役立ちました。
• 虹彩は指紋のように個々の個体に固有であるという考えは1985年に発表され、最初の虹彩識別アルゴリズムは1994年に特許を取得しました。 また、眼の血管が固有の識別変数として使用できることも認識された。/li>
• 顔検出技術は、リアルタイム認識を可能にする、1991年に作成されました。 これらのアルゴリズムにはいくつかの欠陥があったにもかかわらず、彼らは顔認識研究への関心の急増を引き起こしました。
• 21世紀初頭、米国は何百もの特許取得済みで機能する生体認証システムを目の当たりにしていました。 バイオメトリクスは、大企業や政府だけでなく、; また、2001年のスーパーボウルなどの商業イベントや大規模なイベントでも使用されていた。

誰が生体認証デバイスを使用していますか？

バイオメトリクスは、主に法執行機関や軍事アクセス制御にその用途を見出しています。 しかし、最後の十年で、私たちは私たちの日常生活の中でより一般的になってバイオメトリクスを目撃しています。

生体認証技術の進歩により、私たちがある種の生体認証アプリケーションと接触しないことは珍しいことです。 これは、天気の確認、指紋や顔認識によるログインなどに役立つスマートフォンの使用から明らかです。 私たちは生体認証技術に囲まれています。

以下は、生体認証技術を使用するデバイスのリストです:

• 犯罪者の認識と検証による公共の安全と法執行
• 敵と同盟国の識別による軍事
• 旅行者、移住者、乗客の識別による国境、旅行、移住の制御
• 市民、住民、有権者の市民識別
• 医療と補助金の識別
• 関連する当事者の識別による論理的および物理的アクセス
• 消費者の識別による商業的使用

市民セキュリティ

このケースでは、法執行機関は、自動化された指紋（および手のひら印刷）識別システム（AFIS）を含む法執行活動と秘密の犯罪者Idソリューションのためにバイオメ 指紋、掌紋、および対象レコードを含むすべてのデータは、データベースに格納され、そこからさらに検索して収集することができます。

現在、自動生体認証システム（ABIS）は、データベース内の異なるサンプルとサンプルを比較することにより、大規模な生体認証、認証、重複排除に利用されています。

最近、ライブ顔認識は、リアルタイムで、または事件の後に群衆の中の人々を認識するための人気を得ています。 その目的は、都市、空港、国境、スタジアムや礼拝の場所のような他の敏感な地域での公安です。

軍のニーズ

軍はバイオメトリクスの使用も拡大している。

米軍の身元認証を可能にする識別トークンなどのウェアラブル生体認証デバイスは、継続的に改善されています。 ポータブル識別トークンは、商用無線金融セクターおよび柔軟なハイブリッド電子機器の開発と公開鍵ベースの資格情報を統合します。

米国の陸軍研究所（ARL）は、兵士が光のない地域に関心のある人々を見つけるのを助けるために、顔認識ソフトウェアと熱画像を統合する実験を行った。 これは、人の皮膚から放射された熱を感知することによって行われる。

最新のソフトウェアアップグレードにより、米国 陸軍は、リアルタイムで関心のある人々を識別する際に交差点で警備担当者を支援するために、20歳の生体認証データベースを更新しました。

Border&Migration Control

生体認証パスポートまたはeパスポートは、パスポート保有者に関連するデータを含む電子マイクロプロセッサチップをその中に保持しています。 いくつかの国は、人々に生体認証パスポートを付与するために取り組んでいます。 これらのパスポートを正式に提供した最初の国は1998年のマレーシアでした。 2019年半ばまでに150カ国が積極的に提供し、2020年までに12億のデジタルパスポートが積極的に使用されていました。

現在、このカテゴリには指紋認証、顔認識、虹彩認識が使用されています。 国際民間航空機関（ICAO）のDoc9303（ICAO9303）は、ドキュメントとチップの機能、生体認証ファイル形式、および通信プロトコルについて説明しています。 チップにはすべての生体認証機能の画像のみが含まれており、電子国境管理システムはそれらの比較を実行します。

市民識別

AFIS(Automated Fingerprint Identification System)などのデータベースが市民登録記録に接続されています。 これにより、政府は各市民を一意に識別することができます。

そのようなプロジェクトの主な例は、インドのAadhaar Cardプロジェクトです。 Aadhaarカードには、同じことを申請したすべての市民に提供される一意の12桁の番号が含まれています。 これは、どのような方法でインドの市民権と同等ではありませんが、Aadhaarカード所有者の信頼性と迅速な識別と認証を可能にします。

個人に提供される番号は、指紋、顔画像、虹彩スキャンなどのユニークな生体認証機能に基づいています。 この番号は、携帯電話番号、銀行口座番号、公的補助金、教育、失業給付制度などにリンクすることができます。

ヘルスケア

ヘルスケアにおけるバイオメトリクスは、医療事務所、診療所、その他の医療センターで正確な患者検証と監督を保証するために使用され 例としては、承認制御と患者データベースがあります。 生体認証は、典型的な医療設定の外で患者を監視するために使用することができ、生体認証は、電子処方や遠隔診断などの新しいアプリケーションを構築するためにも使用されます。

医療業界は、顔、指紋パターン、虹彩、音声などの生物学的に異なる変数に基づいて患者を識別する生体認証Idカードの必要性を認識し始めています。 このアプローチは正しい個人が適切な心配を得ることを保証し、全体的なヘルスケアをより安全およびより巧妙にさせる。

アクセス制御

生体認証アクセス制御システムを使用すると、望ましくない権限のない個人は、物理空間（物理アクセス制御）およびアプリケーション（論理ア

アクセスカード、Otp、コード、および静的パスワードは、人々が持っている一時的なデータに基づいており、簡単に破棄することができます。 しかし、生体認証アクセス制御システムは、人々が誰であるかのデータに基づいています。 生体認証デバイスのメーカーは、指紋や顔認識システムなどの生体認証アクセス制御機能をモバイルモデルに装備することが増えています。 2013年、iPhone5はモバイル市場に指紋認識をもたらした最初のスマートフォンであり、後にiPhone Xは顔認識を普及させました。

商用アプリケーション

バイオメトリクスの商用アプリケーションには、KYC、Aadhaarなどが含まれます。 銀行、fintech、電気通信事業者、等のような組織。、生体認証技術を使用して、クライアントのためのKYC（あなたの顧客を知っている）手順をさらに効率的で使いやすいようにします。 これらの機関は、KYCプロセスを利用して顧客の身元を収集し、検証し、ソリューションの承認を確認します。

コロナウイルスのパンデミックが過去二年間にヒットしたサービスとして、顔認識に基づいた本人確認などの必須のオンボーディングサービスが開発されている。

バイオメトリクスの動向と将来

研究者は、バイオメトリクス業界を進歩させるために現在使用されているバイオメトリクスアプリケーション 一般的な問題には、データの不正確さや生体認証のなりすましなどがあります。 したがって、以下の研究が行われているいくつかの方向性があります。

顔および指紋認識システム用の画像圧縮

米陸軍士官学校は、独自性に基づくアルゴリズムを開発している。 このモデルは、人がコンピューティングデバイスとどのように相互作用するか、タイピングダイナミクス、共通の行動、文法上の誤り、およびその人に固有の同様の行動など、独自の特性および特徴を通じて個人を識別するように訓練します。 したがって、これらの機能を考慮すると、それぞれの人は自分の行動と文体の詳細を強調するユニークなプロファイルを持つことになります。 このようなデータは、複製または偽造するのが非常に困難な場合があります。

生体活性検出技術

最近、Kenneth Okeareaforによる革新的なアプローチは、その設計に最適化とセキュリティを提供する形質ランダム化と生体活性検出技術 これは、潜在的に生体認証スプーフィングの重症度を減少させ、その精度を高めるための道を開いています。

対象アルゴリズムのシミュレーションは、3Dマルチバイオメトリックフレームワークを介して開発されました。 フレームワークには、虹彩スキャン、指紋パターン、顔画像など15の変数が含まれていました。 125のユニークなランダム化の組み合わせを含むシミュレーションは、99.2％の精度を出力しました。 Okereaforの概念は点滅の頻度、脈拍のoximetry、ECG、指の分光学、汗および他の固有および本能的な生物的特徴のような無相関の生物測定の独特な変数を使用すること

日本の研究者は、椅子に埋め込まれた400個のセンサーを持つ生体認証システムを開発しました。 椅子は、活動化させたとき、人の輪郭および圧力ポイントを測定する。 生体認証システムは、98％の正確な結果を提供すると言われています。 それはまた車の盗難防止システムの適用を見つけることができます。

マルチバイオメトリクスを記録するためのピクセルスタック

Lawrence F.Glaserは、ピクセルスタックを使用して一連の目的を達成する技術を発明し、マルチバイオメトリクスの記録に最高潮に達しました。 このデバイスは、その種の最初のものです。 それは同時にピクセル表面の同じパッチからの2つ以上の独特な生物測定学を捕獲でき第3生物測定を造ることをデータが可能にする。 この複雑な配置には、データの配置が含まれます。 例えば、指紋および毛管パターンを同時に集めること。

この技術には、イベント中の骨データやその状態を収集するなど、他の潜在的な応用があります。 技術は最低の表面積のピクセル積み重ねが単一ピクセルからのあらゆる色の放出の特徴と併合されるのでRGB（赤い緑青）の表面の放出を要求しない。 磁気データはスマートカードのような装置が自動的にユーザーの活動を感知すれば運ぶことができます。 この技術は、遠くからの動きを検出することさえできます。

はバイオメトリクスの信頼性：生体認証デバイスのセキュリティ面

コンピューティングデバイスとソフトウェアは、データ漏洩の潜在的なリスクをもたら 音声記録、指紋パターンスキャン、顔のイメージ、等のような敏感で、重大な情報。、サーバーやネットワークから漏洩した場合。 偽陽性と偽陰性も本当の可能性です。 化粧、マスク、または眼鏡を着用しているユーザー、または病気や疲れているユーザーは、顔認識システムによって見逃される可能性があります。

企業は、専門家によると、様々な種類の認証を同時に採用し、警告表示に気づいた場合は迅速にエスカレートし、バックアップ認証メカニズムまたは第二の通信チャネルに移行する時間がある可能性があるという。

一部の消費者は、時間帯や位置情報などの携帯電話の使用パターンに関する情報を企業が収集することに反対する可能性があります。 この情報が公開された場合、ストーカーやタブロイド紙のジャーナリストによって利用される可能性があります。 権威主義的な社会構造や犯罪検察官を凌駕することは、同様に情報を悪用する可能性があります。 正直でない広告およびMarketersは同じをするかもしれない。

これらのシナリオのいずれかが、データを収集した企業に対して厳しい公衆の恥、規制上の罰金、または集団訴訟を引き起こす可能性があります。 DNAスキャンがより広く使用されるようになれば、医学の無秩序および家族性の関係を露出することのようなプライバシー問題の全新しい世界を、開

これは、パスワードが明らかにされた場合、パスワードは容易に変更される可能性があるが、生体認証の側面は複製するのが難しいため、生体データのセキ 指紋、耳の画像、虹彩スキャン、または網膜スキャンはすべて不可逆的です。 生体認証変数の漏洩は、消費者を無期限に危険にさらし、データを失った企業を重大な法的責任にさらす可能性があります。

ここでの重要な決定は、認証技術を賢明に提供するベンダーを選択することです。 さらに、ファイル上の資格情報を保持していない企業は、法律によって保護されています。 企業が認証データを収集してシステムに提示する必要がある場合は、最高品質のセキュリティ手順を使用する必要があります。 暗号化手順は、安静時と転送中の両方の段階に適用されます。 最新の技術では、データを利用しても安全に維持するランタイム暗号化が可能になりました。

バイオメトリクス市場および業界レポート

世界のバイオメトリクス市場は23.4百万ドルで、2018年には71ドルに拡大すると推定されています。BBCの調査で報告されているように、年間平均成長率は6％で23.2％です。 ロシアでは、バイオメトリクスの市場規模は2024年までに11億ドルに達すると推定されています。 この成長をリードする技術は、指紋、顔認識、静脈認識、虹彩、および音声認識であろう。

ロシアのバイオメトリクス市場の成長

ロシアのバイオメトリクス業界は、Json&Partners Consultingによると、急速な成長率（約29.5％）で発展すると予想されています。 同社によると、ロシア市場は世界市場よりも速く拡大しており、ロシアの生体認証技術の年間成長率は、今後2年間で1.6倍の世界記録を超えると予想されています。 2022年までに、世界の生体認証市場のロシアのシェアはわずかに1％を超えて上昇しているでしょう。

ロシアの生体認証技術市場は世界市場とは構造が異なる。 2019年には約50％の市場シェアを持ち、ロシアはより積極的な顔認識技術を展開し、指紋認識技術が世界市場を支配します。 指紋の認識は内部市場のアクセス管理および管理システムに優っていません。 ロシアの静脈識別技術は、より大きな世界的な市場シェアを持っています。

各国が市場開発に参加する割合は別の違いである。 政府は歴史的にバイオメトリックペーパーや国境管理システムからCCTVなどのセキュリティシステムに至るまで、バイオメトリックテクノロジーリサーチサポートを行ってきた。 それでも、ロシアでのバイオメトリクスの開発はビジネス部門から始まりました。

例えば、営利団体が主に利用しているACSや勤怠管理システムは、ロシアのバイオメトリックテクノロジー市場全体の約87％を2014年に占めています。 （2018年の53％から増加）。 また、バイオメトリクスの世界的な需要が公的部門から民間部門に変化するにつれて、ロシアではその逆の傾向が続き、市場シェアはさらに急速に成長しています。 高度な国家関与により、ロシア市場は銀行部門、スポーツ施設、輸送サービスで成長しています。

RostelecomのローカルプラットフォームであるUnified Biometric System(UBS)は、地元のバイオメトリック業界の成長にとって不可欠です。 コスト削減、信頼性の高い消費者データ収集、サービスを完全にデジタル形式に変換する能力、地理的位置に関係なくデジタル定義と契約は、企業の成功 UBSは現在、207の銀行に1,048の支店を介して13,000以上の支店を提供しています。

2022年までに、Jason&Partners Consultingは、すべてのロシア産業の中で最大の成長率（54％のCAGR）を予測しています。 世界銀行のバイオメトリクス部門によると、ロシアのバイオメトリクス市場のシェアは年末までに四倍になるだろう。

ロシアのバイオメトリクス市場の動向

ロシアのバイオメトリクス分野では、以下の傾向が見られます:

• ペーパーレスの自己搭乗システムは生物測定CCTVおよびACSシステムを取り替えるために写し出される。
• 決済オフィスを通じたスポーツ施設におけるカードレス決済技術の開発。
• 銀行業界には、遠隔顧客検証による決済技術が含まれています。
• ホテル、店舗、レストランには、従業員の時間追跡、生体認証の支払いなどがあります。

2021年のバイオメトリクスはどのくらい正確ですか？

バイオメトリクスは、精度にプレミアムを配置します。 パスワードは永久的であるのでまだ普及している。 しかし、バイオメトリクスは変更される可能性があります（青少年や顔の傷害は、人々の声が大きくなり、顔が誤って読み取られ、データスキャンが発生する可

バークレイズは、彼らの音声認識技術がテストされたときに95％の精度を持っていると述べました。 これらの数字は正しいですが、顧客の声の多くがシステムによって認識されていないことを示しています。 これらのシステムの周りの不確実性のために、人々は従来のパスワードベースの技術の代わりに様々な生体認証デバイスを利用することを躊躇するかも

バイオメトリックデバイスの長所と短所は何ですか

バイオメトリックデバイスの長所と短所は次のとおりです。

バイオメトリックデバイスの長所

:

• 普遍性すべての個人で見つけることができるため
• 一意であるため、ある人を別の人と区別することができます
• 永続的であるため、同じ
• 記録することができます（同意の有無にかかわらず）
• 測定可能であり、将来の比較が可能です
• 偽造防止（顔と指紋のパターン)

生体認証デバイスの短所

生体認証セキュリティは、正確な検証と身元のための多くの利点を提供しますが、それは主に人々のために、その批判がな プライバシーとその個人情報を処理する能力。 リスクは2つのカテゴリに分けることができます:

• サービスプロバイダーとして、または詐欺を防止するためなど、一般に承認された理由以外の理由でバイオメトリクス情報を使用すること。 生体情報が第三者に属しているとします。 その場合、利害関係者が許可を与えたもの以外の理由で使用することができ、意図したもの以外のファイルとリンクされた生体情報が利用可能にな
• データが中央データベースに送信されると、それはログに記録され、その後のトランザクションで不正にコピーされます。

人々は結果としてプライバシーを失い、データセキュリティの問題が発生します。 データ保護当局は、分散データセットを使用するソリューションを支持しているようです。

生体認証デバイスにおけるクロスコンテキスト攻撃とは何か

行動バイオメトリクスに対する攻撃がより一般的になってきています。 多くの研究は、以前に予測された特性のベクトルを生体センサーに装備することに焦点を当てており、攻撃者はしばしば被害者の行動に適応するよ

一方、被害者の生体情報を取得することは、特にバリデーターデータが適切に保護されている場合には困難な場合があります。 攻撃者が認証にアクセスできない場合、攻撃者は他の場所からデータを取得する必要があります。 これは生体認証デバイスでのクロス攻撃と呼ばれます。

生体認証カードとトークン

生体認証では、2つの類似したアルゴリズムを比較することはできません。 これは、2つの生体測定値がプレーンテキストとして比較される可能性があるためです。 一部の状況では、データはデバイスメモリによって処理されません。 その結果、生体認証検査には安全な機器のみを使用する必要があります。

このアプローチは、一言で言えば、中央監視サーバー、信頼できる必須デバイス、または個人的なセキュリティ修正が必要です。

トークンとスマートIdカードは、生体認証システムで使用するのに最適なオプションです。

ドキュメント

この記事を書くときに参照している技術文書のリスト:

• 耳バイオメトリクス: 耳認識のプロセスを少し見て
• 幾何学的特徴抽出を使用した人間の耳認識
• 網膜認識
• 手の幾何学認識
• 歩行認識：ウェアラブルソリューション
• キーストローク認識
• 軍事バイオメトリクスを新しいレベルに引き上げる
• Doc9303機械読み取り可能な旅行文書パート3：すべてのMrtdsに共通する仕様第八版、2021
• あなたのフィットネストラッカーがあなたを裏切るとき: コンテキストにわたる生体機能の予測可能性の定量化

結論

近年、生体認証デバイスは政府だけでなく民間部門によって広く採用されています。 これらのデバイスは、従来の識別および認証システムに比べていくつかの利点があります。 その結果、それらはさまざまな企業の適用を見つけました。 しかし、研究者が働いている上で同様にいくつかの欠点があります。

キーポイント:

• 生体認証は新しい概念ではなく、紀元前500年にさかのぼります。
• フィンガープリントは最も一般的な生体認証技術であり、主に光学、容量、超音波、熱の四つのタイプのセンサーを使用しています。
• 生体認証デバイスには、識別デバイスと認証デバイスの二つのタイプがあります。
• 生体認証デバイスとその用途は、法執行機関、軍事、国境および緩和管理、市民の識別、医療、物理的および論理的アクセス、および商用アプリケーションに
• 研究者は、この技術を改善するために積極的に欠点をターゲットにしています。
• 安全な生体認証デバイスを選択するには、企業は認証プロバイダを賢明に選択する必要があります。
• 2024年までに、世界のバイオメトリクス業界は716億ドルに拡大すると推定されています。 ロシアのバイオメトリクス産業はestimated1.1億と推定されています。

FAQ

生体認証デバイスのCERとは何ですか？

CERは、生体認証システムの全体的な精度を示す交差誤り率を指します。 これは、誤った拒否率（FRR）が誤った受け入れ率（FAR）と交差する点です。 この時点で、FRRはFARに等しくなります。 CERはEqual Error Rate(EER)とも呼ばれます。

生体認証デバイスはセキュリティの向上にどのように役立ちますか？

生体認証デバイスは、複製するのが難しい人のユニークな行動的および生理学的側面に焦点を当てています。 企業は、パスワードのリスクを除去し、全体的なアクセス制御を強化する使いやすく安全なソリューションを実装するためにバイオメトリクスを

生体認証デバイスはどれくらい人気がありますか？

生体認証デバイスは、それらが提供するセキュリティのレベルのために、いくつかの世界的な産業で人気を得ています。 米国の75％以上 主な用途は、指紋センサー、顔認識、音声認識などのスマートフォンでのバイオメトリクスであると、どちらか一方で生体認証技術を使用しています。

生体認証デバイスは何のために使用されていますか？

生体認証システムとデバイスの主な用途は、識別と認証です。 生物測定装置は保証で最も一般的、銀行業、移動式アクセスおよび証明、法の執行、公共の輸送、学校、家の助手および建物のアクセス使用されます。

なし