Daugiau nei 30 metų biometrijos sprendimus vystanti bendrovė „Neurotechnology“ teigia, kad toks atpažinimas yra patikimesnis už tradicinius prieigos kontrolės metodus. Pagrindinė priežastis yra ta, kad prieigą prie informacijos galima užkoduoti unikaliais asmenis požymiais – pagal veidą, pirštų ar delno atspaudą, balsą ar netgi akies rainelę.
Kas yra biometrija?
Biometrija yra mokslo sritis, kuri tyrinėja unikalias žmonių biologines savybes. Šiandien biometriniai sprendimai naudojami asmenų identifikavimui, o šie sprendimai vis plaičau taikomi ne tik saugumui (pvz., prieigai prie tam tikrų patalpų) ar žmonių identifikacijai (pvz., bankininkystės srityje), bet ir valstybinės reikšmės duomenų ar objektų apsaugai. Tikrinant asmens tapatybę, biometriniai sprendimai apsaugoja nuo sukčiavimo, neteisėto patekimo į patalpas ir gali nustatyti, ar asmuo turi teisę naudotis tam tikra paslauga ar produktu.
Kaip teigia bendrovės biometrinių tyrimų skyriaus vadovas Evaldas Borcovas, pati didžiausia biometrinių sprendimų nauda – saugumas. „Priešingai nei naudojant tradicinius metodus, naudojant unikalius žmonių požymius, tokius kaip veidas, ar piršto atspaudai, galima sukurti ženkliai saugesnes sistemas, kurios būtų naudojamos identifikavimo ar verifikavimo problemoms spręsti. O norint dar labiau padidinti saugumą, patartina vienu metu naudoti kelis asmens požymius, tokiu atveju algoritmų tikslumas didėja kartais, tad ir galimų klaidų kiekis mažėja kartais“, – sako E. Borcovas.
Biometriniai duomenys asmenybės identifikavimui naudojami jau seniai, štai pirštų atspaudų analizė (daktiloskopija) kriminalistikoje žinoma jau nuo XIX a. pabaigos. Jau tuomet buvo atkreiptas dėmesys, kad žmogaus pirštų atspaudai yra unikalūs. XX a. atpažinimas pagal pirštų atspaudus, o vėliau – pagal DNR, tapo vis labiau naudojamas kriminalistikoje.
„Pritaikius skaitmeninį vaizdų apdorojimą, o vėliau ir dirbtinį intelektą, atsirado galimybė itin greit analizuoti duomenis bei atpažinti asmenis naudojant biometrinius duomenis. Anksčiau policijai, migracijos tarnybai ar kitai įstaigai, dirbančiai su žmonių tapatybėmis, kildavo milžiniškų iššūkių, kaip palyginti reikiamą įrašą tarp tūkstančių kitų. Pavyzdžiui, policijos atveju tarp popierinių pirštų atspaudų kopijų anksčiau būdavo gaištama aibė valandų, o šiandien algoritmų pagalba tai padaroma akimirksniu – sulygininant 1,2 mlrd. įrašų per vieną sekundę“, – pasakoja E. Borcovas.
Anot jo, biometrinis atpažinimas gali būti naudojamas 3 būdais: verifikacija (1:1), identifikacija (1:n) ir dedublikacija (n:n). Pirmuoju būdu algoritmas patikrina, kiek asmens biometriniai duomenys atitinka duomenų bazėje saugomų duomenų kopiją. Šis būdas yra panašesnis į patvirtinimą su slaptažodžiu, vietoj jo naudojant pirštų atspaudą, balsą ar veidą. Taip leidžiama verifikuoti, ar asmuo yra tas, kuriuo jis prisistato esantis.
Antrasis atpažinimo būdas leidžia identifikuoti asmenį iš didelės sukauptų duomenų aibės. Pasak E. Borcovo, biometrinio atpažinimo algoritmai, naudojantys dirbtinį intelektą, gali surasti atitikmenį tarp milijonų ar net milijardų duomenų, įrašytų duomenų bazėse. Tai gali būti naudinga policijai ieškant nusikaltėlių ar pasienio kontrolės punktuose tikrinant kelionių dokumentus.
Trečiasis atpažinimo būdas leidžia identifikuoti klaidas jau egzistuojančiose ar naujai surinktose biometrinių duomenų bazėse. Tai labai svarbu norint užtikrinti, kad balsuotojų sąrašas, valstybės registras ar policijos duomenų aibė neturėtų skirtingų įrašų su pasikartojančia biometrija, t.y. kad visi asmenys turėtų tik po vieną įrašą.
Taikoma ir versle, ir viešajame sektoriuje
Biometriniai duomenys – tai tarsi mūsų asmeninis užraktas, kurio nereikia užsirašyti ar atsiminti. Lyginant su tradiciniais slaptažodžiais ar kortelėmis, biometriniai duomenys yra unikalūs ir sudėtingai atkartojami, todėl jų vagystė ar sukčiavimas tampa daug kartų sudėtingesni.
Pasak įmonės produkto vadovo Denis Kačan, biometrija drąsiai skinasi kelius į masinį pritaikymą, – ji naudojama išduodant asmens tapatybės dokumentus, valstybės krašto apsaugos sistemose ir visuotiniuose rinkimuose.
„Biometriniai sprendimai jau dabar yra pritaikomi valstybiniu mastu ir leidžia automatizuotai sumažinti asmens tapatybės klastojimo atvejų skaičių. Mūsų sukurta rinkėjų valdymo sistema 2018 metais Kongo Demokratinėje Respublikoje iš 46 milijonų balsuotojų įrašų surado 6 milijonus dublikatų ir nustatė virš 900 tūkstančių nepilnamečių rinkėjų įrašų. Šie skaičiai yra pakankamai dideli, kad turėtų įtakos rinkimams“, – pasakoja D. Kačan.
Kitas įmonės įgyvendintas projektas – rinkėjų valdymo sistema 2020 metų Ganos valstybiniuose rinkimuose. Rinkimų metu bendrovės specialistai Ganoje įdiegė pažangią multi-biometrinę sistemą, kuri buvo panaudota balsuotojų registracijai, sąrašų sudarymui ir rinkėjų asmenybės patvirtinimui rinkimų dieną.
Biometrinis technologijos sprendimas užtikrino, kad daugiau kaip 17 mln. balsavimo teisę turinčių Ganos gyventojų galėtų užsiregistruoti visuotiniuose rinkimuose. Sistema padėjo užkirsti kelia rinkimų pažeidimams. Skaičiuojama, kad šis sprendimas leido nustatyti daugiau kaip 15 tūkst. pakartotinių rinkėjų registracijų kai asmenys bandė registruotis daugiau negu vieną kartą naudodami skirtingus vardus.
Kaip mano bendrovės specialistas, dirbtinio intelekto ir biometrijos technologijos ir toliau tobulės, didinant jų greitį, tikslumą ir pritaikymo galimybes. Vystosi ir naujos krypties biometrinės technologijos tokio kaip elgsenos biometrija, tyrinėjanti žmogaus eiseną, mąstymą, elgesio įpročius bei kitas unikalias asmenines savybes.
