Akıllı kilidin gizemli kabuğunu soyduktan sonra parmak izi algoritmasının güvenliği nasıl ölçülür?
Akıllı kilitlerde kullanılan mevcut biyometrik teknolojiler arasında parmak izi tanıma (optik + yarı iletken) uygulamaları pazarın% 97'sini oluşturmaktadır. Akıllı kapı kilidi donanımı açısından bakıldığında, parmak izi modülleri esas olarak sensör çiplerini, algoritma IC'lerini ve depolamayı içerir. Yazılım düzeyinde, odak noktası parmak izi tanıma algoritmalarıdır. Akıllı kilit pazarı açısından bakıldığında, birçok kilit şirketi parmak izi algoritmaları bilgisinden yoksundur ve ürünlerine uygun algoritmaları seçemezler.Parmak izi çözümlerinin kötüye kullanılması bitmiş kilitlerin güvenliği için gizli tehlikeler yaratır.
Görüntü algoritması ve özellik noktası algoritması arasındaki fark
Makro açıdan bakıldığında, parmak izi tanıma süreci iki adıma bölünmüştür: konumlandırma ve puanlama. Yaygın olarak kullanılan görüntü algoritmaları ve özellik noktası algoritmalarının tümü konumlandırma algoritmalarıdır.
. Görüntü algoritması
İlke: Grafik yapının kendisine bağlı olarak, grafiğin yerel veya küresel bilgilerini çıkarın ve dijital olarak tanımlayın. Açıklanması gereken büyük miktarda bilgi nedeniyle, üretilen grafik şablonu verilerinin miktarı da büyüktür ve görüntü toplama, analiz, depolama ve karşılaştırmayı tamamlamak için onu desteklemek için daha yüksek hesaplama kaynakları gerekir.
Tanıma süreci: Parmak izi görüntü tanıma algoritması, parmak izi görüntü alma, görüntü işleme, şablon oluşturma ve görüntü karşılaştırma dahil olmak üzere dört işlemi içeren küresel bir karşılaştırma yöntemini kullanır.
a. Parmak izi görüntüsü edinimi: Parmak izi görüntüsü, parmak izi sensörü aracılığıyla alınır. Şu anda, parmak izi sensörleri çoğunlukla optik, kapasitif ve ultrasonik yöntemleri içerir. Görüntü algoritması, küçük alan parmak izi sensörünü destekler.
b. Görüntü işleme: parmak izi alanı algılama, görüntü kalitesi değerlendirmesi, frekans etki alanı filtreleme, spektrum analizi, görüntü geliştirme ve diğer işlemler dahil.
c. Şablon oluşturma: bir parmak izi görüntü şablonu oluşturmak için parmağın genel görüntüsünü elde etmek için görüntü ekleme.
d. Görüntü karşılaştırması: Giriş parmak izinin görüntüsünü mevcut parmak izi görüntü şablonuyla eşleştirin, iki parmak izinin benzerlik puanını verin ve değerlendirme sonucunu verin.
Avantajlar ve dezavantajlar: Görüntü algoritmaları, benzerlikleri ve farklılıkları belirlemek için çok küçük bir aralıkta parmak izi bilgilerini kullanabilir. Bununla birlikte, bu tür bir algoritma, parmak izi görüntülerini alırken birden fazla koleksiyon gerektirir.Tipik bir uygulama, cep telefonlarında yaygın olarak kullanılan parmak izi şemasıdır. Bir cep telefonu bir parmak izine girdiğinde, kullanıcının genellikle açıyı değiştirmesi ve birden çok kez basması gerekir.
Bu algoritma daha yüksek bilgi işlem kaynakları gerektirir, yani donanım maliyeti nispeten yüksektir. Ayrıca, çok sayıda parmak izi karşılaştırıldığında, karşılaştırma hızı ve yanlış tanıma oranı açısından zorluklarla karşılaşılacaktır.
Uygulanabilir senaryolar: Küçük parmak izi kapasitesi, düşük güvenlik seviyesi ve düşük deneyim gereksinimleri olan ürünler için uygundur.
. Özellik noktası algoritması
İlke: Görüntü dokusu yapısına bağlı olarak, parmak izi özellik noktalarını, bunların konumlarını, korelasyonlarını, eğriliklerini ve diğer ilgili bilgileri çıkarın ve bunu parmak izlerini karşılaştırmak için kullanın. Parmak izi özelliği noktaları genellikle aşağıdaki 6 kategoriye sahiptir:
1. Bitiş noktası: şeritli bir yol burada biter;
2. Çatallanma noktası: burada şeritli bir yol iki veya daha fazla çizgiye bölünmüştür;
3. Fark noktası: Burada iki paralel çizgi birbirinden ayrılır;
4. Yalıtılmış nokta: çok kısa bir çizgi, böylece bir nokta haline gelir;
5. Halka noktası: Şeritli bir yol ikiye bölündükten sonra, hemen tek yolla birleşerek küçük bir halka oluşturur;
6. Kısa model: Bir ucu kısa olan ancak nokta haline gelmeyen bir kalıp.
Tanıma süreci: Özellik noktası algoritması, esas olarak parmak izi toplama, görüntü işleme, özellik noktası çıkarma ve parmak izi karşılaştırması gibi işlemleri içeren yerel bir karşılaştırma yöntemini benimser.
a. Parmak izi toplama: Parmak izi sensörü aracılığıyla parmak izi görüntülerini toplayın.
b. Görüntü işleme: parmak izi alanı algılama, görüntü kalitesi değerlendirmesi, yön haritası ve frekans tahmini, görüntü geliştirme, parmak izi görüntü ikileme ve iyileştirme vb. dahil.
c. Özellik noktası çıkarma: 6 çeşit özellik noktasının ilgili bilgi verilerini parmak izi görüntüsünden çıkarın.
d. Parmak izi karşılaştırması: İki parmak izinin özellik noktalarını eşleştirin, iki parmak izinin benzerlik puanını verin ve aynı parmak olup olmadıklarına dair yargı sonucunu verin.
Avantajlar ve dezavantajlar: Özellik noktası algoritmasının avantajı yüksek hız, etkinlik ve doğruluktur. Ancak, özellik noktalarının sayısına bağlıdır.Görüntü çok küçükse, çok az özellik noktası elde edilecek ve tanıma etkisi büyük ölçüde değişecektir.
Uygulanabilir senaryolar: Büyük kapasiteli parmak izi karşılaştırması, yüksek güvenlik seviyesi ve yüksek deneyim gereksinimleri olan ürünler için uygundur.
Doğru parmak izi şeması nasıl seçilir?
Piyasadaki akıllı kilitler tarafından benimsenen parmak izi çözümleri esas olarak optik ve yarı iletkendir. Genel olarak konuşursak, optik sensörün görüntü edinimi kararsız olduğu için, görüntü algoritması ile eşleştirmeye uygun değildir, eğer eşleşirse, önceden işlenmesi gerekir. Algoritmanın seçimi, sensörün donanım özellikleriyle ilgilidir.Sensör ne kadar iyi olursa, o kadar çok algoritma ile işbirliği yapabilir.
Parmak izi algoritması temel olarak ürün güvenlik seviyesi, depolanması gereken parmak izi sayısı, parmak izi görüntüsünün boyutu, parmak izi tanıma deneyimi etkisi ve maliyet gereksinimleri gibi faktörlere göre belirlenir. Görüntü algoritmaları daha küçük alanlara sahip sensörlerle kullanılabilir, ancak daha yüksek hesaplama kaynakları gerektirir; özellik noktası algoritmaları daha geniş alanlara sahip sensörler gerektirir ancak daha düşük bilgi işlem kaynakları gerektirir.
Bununla birlikte, parmak izi düzeninin güvenliği açısından, sensör alanı ne kadar büyükse, o kadar etkili bilgiler toplanır. Nispeten küçük alan sensörleri daha yüksek güvenlik ve tanıma oranına sahiptir. Sensör alanı tam bir parmak izi görüntüsü toplamak için yeterli olduğunda, şu anda parmak izi bilgileri en eksiksiz ve güvenlik performansı en iyisidir.
Şu anda, endüstri karışık ve tek tip bir standart yok ve sensör alanında belirli bir minyatürleşme eğilimi var. Parmak izi tanıma güvenliği açısından bakıldığında, bu tamamen doğru bir yaklaşım değildir.
Parmak izi düzeninin güvenliği nasıl değerlendirilir?
Teknik bir bakış açısından, parmak izi tanıma iki ana süreci içerir: konumlandırma ve puanlama.Parmak izi düzeninin güvenliği, esas olarak, iki eşleşen parmak izi arasındaki benzerliği belirlemek ve eşik belirleme kurallarını geçmek vb. İçin puanlama mekanizması ile ilgilidir. .
Şu anda, maliyetleri düşürmek için bazı üreticiler, parmak izi tanımada puanlama mekanizmasını zayıflatan veya basitleştiren ve parmak izi çözümlerinin güvenlik risklerine sahip olmasını sağlayan yüksek bir parmak izi kilidi tanıma oranı arıyor. Böyle bir parmak izi şeması, gerçek parmak izlerine kısmen benzer veya aynı olan sahte parmak izlerini hariç tutamaz.
Peki, parmak izi düzeninin güvenlik riskleri içerip içermediği nasıl anlaşılır?
Aşağıdaki deneysel testler kullanılabilir: iki film seçin, ilk film gerçek parmak izidir, ikinci film sahte parmak izidir ve gerçek parmak izinin yarısı ile sahte parmak izi üçüncü filmi oluşturmak için seçilir ve ardından üç film ayrı ayrı kullanılır Kilidini aç. Yalnızca ilk film açılabiliyorsa ve diğer ikisi açılamıyorsa, parmak izi şeması daha güçlü bir puanlama mekanizması içerir; birinci ve üçüncü filmlerin kilidi açılabilirse, bu parmak izi şemasının bir puanlama mekanizması içermediği veya puanlama mekanizmasını zayıflattığı anlamına gelir. Mekanizma ve gerçek ve yanlış parmak izlerinin oranı, puanlama mekanizmasının zayıflamasını değerlendirmek için üçüncü filmde ayarlanabilir.
Parmak izi filmi
Yazılım ve donanım teknolojisinde parmak izinin gelişmesiyle, geçmişte yüksek maliyet nedeniyle sadece devlet, finans ve kamu güvenliği gibi profesyonel pazar uygulamaları kullanılıyordu.Şimdi cep telefonları, parmak izi kilitleri, asma kilitler ve diğer ürünlere ek olarak, giderek daha fazla parmak izi tanıma uygulamaları ortaya çıkıyor. Yenilikçi ürünler. Her iki algoritmanın da kendi teknik özellikleri vardır ve karşılıklı öğrenme ve entegrasyon, parmak izi algoritmalarının gelişme yönü olabilir.
