Hangi şifre doğrulama yöntemi daha güvenlidir? En yaygın kullanılan 4 biyometrik teknolojinin envanteri
Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, "kullanıcı adı + şifre" den "biyolojik özellikler + canlı tespit" e kadar çeşitli şifre doğrulama yöntemleri tanıtıldı. Biyometri şu anda en uygun ve güvenli tanımlama teknolojisidir.ABD'li bir danışmanlık kuruluşu olan Transparency Market Research'ün tahminlerine göre, küresel biyometri pazarı 2015'te 11,24 milyar dolardan 2020'de 23,3 milyar dolara çıkacak. Ortalama yıllık büyüme oranı% 15,7'dir. Biyometrik pazar hızla büyüyor.
Biyometrik teknoloji
Biyometrik teknoloji olarak adlandırılan teknoloji, bilgisayarların optik, akustik, biyosensörler ve biyoistatistik gibi yüksek teknolojili yöntemlerle yakın entegrasyonu ve insan vücudunun doğal fizyolojik özelliklerinin (parmak izleri, yüz özellikleri, iris vb.) Ve davranış özelliklerinin (el yazısı gibi) kullanılmasıdır. , Ses, yürüyüş vb.) Kişisel tanımlama için. Biyometri, geleneksel tanımlama yöntemlerinden daha güvenli, gizli ve kullanışlıdır.
Biyometrik tanıma söz konusu olduğunda parmak izi tanıma, yüz tanıma, iris tanıma, avuç içi damar tanıma vb. Olarak ikiye ayrılabilir. En yaygın olarak kullanılan dört tanıma teknolojisi aşağıda karşılaştırılmış ve tanıtılmıştır.
Parmak izi tanıma
Adından da anlaşılacağı gibi parmak izi tanıma, elin parmak izini tanımlayarak kimliği doğrulamaktır. Şu anda, parmak izi tanıma en yaygın kullanılan güvenlik kimlik doğrulama yöntemidir.Parmak izi kimlik doğrulaması halka açık yerlerde, işte veya gümrükte seçilebilir.
Akıllı donanımın yükselişinden sonra, akıllı telefonlar da dahil olmak üzere birçok kişisel doğrulama yöntemi de parmak izi tanımayı seçmiştir. Teknik açıdan, parmak izi tanıma esas olarak üç türe ayrılır: kapasitif, optik ve ultrasonik. Ultrasonik tanımlama teknolojisi olgunlaşmadığı için, cep telefonlarındaki parmak izi tanımlama çiplerinin çoğu kapasitif parmak izi sensörleridir. Yüzey aynası aracılığıyla parmak izleri toplandıktan sonra, toplanan parmak izlerinin kalitesi değerlendirilir ve bilgilerin nihai olarak belirlenmesi için parmak izi kitaplığındaki örneklerle karşılaştırılır.
Parmak izi tanıma yaygın olarak kullanılsa da, dokunmaya dayalı doğrulama yöntemi çok yüksek çevresel gereksinimlere sahip olduğundan ve parmakların nem ve temizliğini gerektirdiğinden bazı dezavantajları da vardır. Parmak izi aşınması da tanınmayan sonuçlara neden olur; bazı insanlar olabilir Doğası gereği parmak izi yoktur veya çok az parmak izi özelliği vardır ve bunlar görüntülenemez; en önemlisi parmak izi izlerinin saklanmasının kolay olması, kopyalanma olasılığının olması ve güvenliğin azaltılmasıdır.
Iris tanıma
Çoğu insan için iris tanıma hala yeni bir terimdir. Akıllı telefon, iris tanıma işleminin hızla insanların hayatlarına yayılmasına olanak tanıyan bir tanrı yardımcısıdır. Fujitsu tarafından tasarlanan ve üretilen ARROWS NX F-04G, iris tanıma teknolojisine sahip dünyanın ilk seri üretilen akıllı telefonu olarak bilinirken, Samsung, Note7 ve daha sonraki son teknoloji amiral gemisi telefonlarında iris tanımayı benimsemiştir. Günümüzde birçok yerli cep telefonu da bu işleve sahiptir.
Aslında, iris tanıma "yeni şişelerde eski şaraptır". Parmak izi tanıma ile karşılaştırıldığında, iris tanıma kavramı sadece beş yıl sonra, 133 yıl önce doğdu. İris tanıma teknolojisi, kimliği tanımlamak için insan gözünün irisinin benzersiz özelliklerini kullanır.İris özelliği eşleşmesinin doğruluğu, DNA eşleşmesini bile aşar. Bu teknoloji, biyometrik endüstrideki en doğru, kararlı ve ölçeklenebilir tanımlama sistemi olarak geniş çapta kabul edilmektedir.
İris tanıma özellikleri doğumdan önce rastgele bir kombinasyonla belirlenir ve oluştuktan sonra ömür boyu değişmeden kalırlar. İris tanımanın doğruluğu, diğer biyometrik donanımlarla karşılaştırıldığında çeşitli biyometrikler arasında daha yüksek olmasına rağmen, iris tanıma donanımı pahalıdır ve büyük ölçekte teşvik edilmesi zordur; lens görüntü bozulmasına neden olabilir ve güvenilirliği azaltabilir; otomatik iris Tanıma sistemi iki ana modül, donanım ve yazılım, bir iris görüntü toplama cihazı ve bir iris tanıma algoritması içerir. Sırasıyla görüntü edinme ve model eşleştirmenin iki temel problemine karşılık gelen, büyük ölçekli ticari kullanım elde etmek için üstesinden gelinmesi gereken birçok teknik güçlük vardır.
yüz tanıma
Yüz tanıma, bilgisayar görüntü işleme teknolojisini biyoistatistik ilkeleri ile birleştirir Bilgisayar görüntü işleme teknolojisi videodan özellik noktaları çıkarmak için kullanılır ve biyoistatistik ilkeleri, bir matematiksel modeli, yani bir yüz özelliği şablonunu analiz etmek ve oluşturmak için kullanılır. Özellik analizi yapmak için yerleşik yüz özelliği şablonunu ve öznenin yüzünü kullanın ve analiz sonucuna göre benzer bir değer verin. Bu değer aynı kişi olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.
Parmak izi tanıma ile karşılaştırıldığında, yüz tanıma daha fazla veri kullanır ve daha doğrudur. Temas gerektiren parmak izlerinden farklı olarak, yüz tanıma, belirli öğelerin kimlik doğrulaması dışında doğrulayıcının dikkatini gerektirmez. Suçlu zanlıların yıldız konserlerinde bulunmasının nedeni de budur.Görüntü tanımada, doğrulama için otomatik olarak yakalanabilir ki bu, temas tanımanın sahip olmadığı bir özelliktir. Ancak yabancı basında çıkan haberlere göre, Orlando City ve Orlando Polis Departmanı, 25 Haziran'da yerel saate göre Amazon'un derin öğrenme yüz tanıma teknolojisi-Rekognition'ı geçen hafta kullanmayı bıraktıklarını belirten bir açıklama yaptı.İki parti, 6 aylık bir süre için geçen yıl Aralık ayında başladı. Sözleşmesinin süresi doldu ve şu anda yenilenmeyecek.
Yüz tanımada farklı benzerliklere sahip kişiler arasında pek bir fark yoktur.Tüm yüzlerin yapıları birbirine benzer, hatta yüz organlarının yapısı ve görünümü bile birbirine çok benzer. Bu özellik, yüzün konumlandırmada kullanılması açısından faydalıdır, ancak yüzün insanları ayırt etmek için kullanılması iyi değildir; uçucu yüzün şekli çok dengesizdir ve insanlar yüzdeki değişikliklerle ve farklı bakış açılarında, yüzünde birçok ifade üretebilir. Görsel imgeler de çok farklıdır.Ayrıca yüz tanıma da ışık koşullarından (gündüz ve gece, iç ve dış mekan vb.), Birçok yüz kaplamasından (maske, güneş gözlüğü, saç, sakal vb.), Yaş ve diğer faktörlerden etkilenir. Etki.
Damar tanıma
Kimlik tanımayı gerçekleştirmek için esas olarak damar yapısını kullanır. Damar deseni büyük miktarda karakteristik bilgi içerdiğinden, bir doğrulama nesnesi olarak kullanılabilir. Avuç içi damarı tanıma prensibi, benzersiz bir damar görüntüsü oluşturmak için kontrast görüntüleme yapmak için damarlar, kaslar ve kemikler arasındaki belirli kızılötesi ışık dalga boylarının farklı soğurma özelliklerini kullanmaktır.
Günümüzde, avuç içi damar tanıma teknolojisi (el damarı tanıma) teknolojisi, turizmin, insanların geçim kaynaklarının, ticaretin, topluluğun, ulaşımın ve diğer önemli alanların ihtiyaçlarına akıllıca yanıt verebilen taşıyıcı olarak kullanılmaktadır. Referans Haber Ağı, 23 Haziran'da Çin'de yüz ve damar tanıma gibi en son BT teknolojilerini kullanan "akıllı satış makinelerinin" popüler bir eğilim gösterdiğini bildirdi. Müşteri, avucunu makinedeki ilgili işaretin yakınına koyar ve kabin kapısı otomatik olarak açılır. Bu, damar tanıma teknolojisini kullanan akıllı bir satış makinesidir. Rapora göre bu akıllı otomat, akıllı telefon yerleşim sistemi Alipay ile bir işbirliği kurdu. Damar bilgilerinin kişinin kendisi olduğunu doğruladıktan sonra, cihaza kurulan birden fazla kamera müşterinin hangi ürünleri aldığını tespit edecek ve ardından kabin kapısını kapatacak ve Alipay üzerinden yerleşim tamamlayacaktır. Müşterinin telefonu çantasından çıkarması bile gerekmez.
Referans haber raporunda bahsedilen avuç içi damar tanıma teknolojisi, Şangay'daki bir yapay zeka şirketi olan Shenlan Technology tarafından sağlandı. Avuç içi damar tanıma teknolojisi (el damar tanıma) şu anda en uygun ve güvenli tanıma teknolojisidir.Özel fotoelektrik dönüştürme ekipmanı ve bilgisayar görüntü işleme teknolojisi sayesinde, kandaki kızılötesi ışığı emen hemoglobin özelliklerine göre, el damarları elde edilecektir. Görüntü dijital olarak işlenir ve bireyin kimliğini belirlemek ve onaylamak için onu veritabanından eşleştirmek için karmaşık bir algoritma kullanılır. Avuç içi damar tanıma, biyometrik teknoloji, benzersizlik, güvenlik ve rahatlığın tüm avantajlarına sahiptir. Harici biyometriklerle (parmak izleri, yüzler, vb.) Karşılaştırıldığında, güvenlik ve güvenilirlik seviyesi yüz kat daha yüksektir.
DeepBlue'nun olgunlaşmış avuç içi damar biyometrik teknolojisi, akıllı perakende alanındaki uygulamanın yanı sıra otomobil ve erişim kontrolü gibi birçok alanda da ticari seviyeye ulaştı. Araba sürerken bir anahtar getirmenize, kapıyı açmak için elinizi süpürmenize, ofis alanına girmenize, kapıyı açmak için elinizi süpürmenize gerek yoktur; hantal şifrelerin ve karmaşık belgelerin yerini almıştır ve kendisini güvenli ve kusursuz bir dünyanın çekirdeği haline getirmiştir. Bununla birlikte, iris tanıma teknolojisi gibi, el damarı tanıma işleminin donanım maliyeti nispeten yüksektir, ancak teknolojinin gelişmesi ve endüstrinin sürekli yükseltilmesi ile donanım maliyetinin daha da azalması ve büyük ölçekli popülerliğe ulaşması bekleniyor.
sonuç olarak
Nesnelerin İnterneti çağının ortaya çıkmasıyla, biyometri daha geniş bir pazar beklentisine sahip olacak. Şu anda, en yaygın olarak kullanılan dört biyometrik teknolojinin pratik uygulamalarda bazı sorunları vardır. Buna karşılık, avuç içi damar tanıma teknolojisi (el damarı tanıma) kullanımı kolaydır, benzersizdir, yanlış tanıma oranı düşüktür, elde edilmesi kolay değildir ve kaybetmesi kolay değildir.Yüksek güvenlik gereksinimleri olan uygulama senaryolarına yaygın senaryoların kullanımında açıktır. Avantaj. Yazar, çok uzak olmayan bir gelecekte, el nabız tanıma teknolojisinin hayatımıza daha fazla olasılık getireceğine inanıyor; bekleyeceğiz ve yaşamın tüm yönlerini ve alanlarını kapsadığını göreceğiz.
