Prostředky osobní identifikace

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Bezpečný digitální podpis v praxi
Advertisements

Stránka 1, © Vema, a. s.. Stránka 2, © Vema, a. s. Podnikové aplikace  Integrovaný podnikový systém (Integrated Business System):  komplex aplikací.
Podívejme se nejen na mobilní bezpečnost v širším kontextu Michal Rada Iniciativa Informatiky pro Občany.
Kriminalistická daktyloskopie
Základní škola národního umělce Petra Bezruče, Frýdek-Místek, tř. T. G. Masaryka 454 Projekt SIPVZ 2005.
ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl
METODOLOGIE PROJEKTOVÁNÍ NÁVRH IS PRO TECH. PROCESY Roman Danel VŠB – TU Ostrava HGF Institut ekonomiky a systémů řízení.
Audit administrativních činností
PODPURNÉ PROCESY V ORGANIZACI
Palatinum Excellence Software na řízení firmy. 1.Proč Software Excellence 2.Představení Software Excellence 3.Jak zavést do praxe Obsah Prezentace.
1 E - S V Ě T S E T O Č Í S T Á L E R Y C H L E J I. S T A Č Í T E M U ? Praktická realizace bezpečnostních požadavků standardů ISVS při tvorbě.
Řízení přístupových práv uživatelů
Základní registry veřejné správy
Systémy pro zpřístupňování VŠKP: zkušenosti, možnosti, nabídky, potřeby … Seminář Brno,
METADATA „Tvoří velice důležitou složkou geodat (prostorově lokalizovatelných dat) “ Renata Hrabinová.
Zabezpečení emergentních přístupů do systému IZIP
12. OPERATIVNÍ MANAGEMENT
Detekce vodovodních poruch milan MÁCA - AQUA detekce.
Aplikace VT v hospodářské praxi Biometrie, identifikace a RFID
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
Systémy pro podporu managementu 2
Vybrané metody analýzy
Mgr. Ivana Pechová Mimimum fotografa Mgr. Ivana Pechová
Práce k předmětu “Bezpečnost IS/IT Jan Doležal
Roman Danel VŠB – TU Ostrava
Luděk Novák dubna 2006 Proč a jak řídit informační rizika ve veřejné správě.
INFORMATIKA 4_5 5. TÝDEN HODINA.
Role ceny zdravotní péče – ekonomický pohled PhDr. Lucie Antošová Všeobecná zdravotní pojišťovna ČR.
Lokální počítačové sítě Novell Netware Ing. Zdeněk Votruba Technická fakulta ČZU Laboratoř výpočetních aplikací.
Reinženýring cesta ke zvyšování výkonnosti státní správy s využitím procesního řízení Ing. Martin Čulík Notes CS a.s. Konference ISSS 2003 Hradec Králové.
Dokumentace informačního systému
1LUKÁŠ LINDNER EI 4. VYUŽITÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ. 2LUKÁŠ LINDNER EI 4. Oblasti použití NS  Paměti a rekonstruktory  Optimalizace  Ekonomické inf. systémy.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Zkušenosti ze zavedení systému řízení bezpečnosti informací ve shodě s ISO a ISO na Ministerstvu zdravotnictví ČR Ing. Fares Shima Ing. Fares.
Data pro posuzování environmentálních rizik Hustopeče, Petr Trávníček Luboš Kotek Petr Junga.
2005 Adobe Systems Incorporated. All Rights Reserved. 1 Inteligentní PDF formuláře Vladimír Střálka Territory Account Manager Adobe Řešení pro.
Biometrie v bankovnictví
Biometrická identifikace osob
Geografické informační systémy pojetí, definice, součásti
Doc. Vladimír Rogalewicz, CSc. CzechHTA, České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství, Kladno Využití.
Trendy v řešení bezpečnosti informací (aspekty personalistiky) F.S.C. BEZPEČNOSTNÍ PORADENSTVÍ a.s. Tomáš Kubínek
© IHAS 2011 Tento projekt je financovaný z prostředků ESF prostřednictvím Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost a státního rozpočtu ČR.
Biometrie prezentace v předmětu X33BMI Filip Kroupa 2006.
VIDEO. Co je video… Video je sekvence po sobě jdoucích obrázků Lidské oko (z důvodu setrvačnosti) nevnímá jednotlivé obrázky, ale plynulý pohyb Počet.
PROCESNÍ MODELOVÁNÍ AGEND VEŘEJNÉ SPRÁVY Rámcový návrh projektu.
SIKP – Státní informační a komunikační politika Prezentace – aplikace vybraných zákonů ve společnosti NeXA, s.r.o. Eva Štíbrová Zdeňka Strousková Radka.
Mezinárodní konference ICT Fórum PERSONALIS 2006 Procesní řízení informační bezpečnosti ve státní správě Ing. Jindřich KODL, CSc. Praha
ELEKTRONICKÉ ZABEZPEČOVACÍ SYSTÉMY. Název projektu: Nové ICT rozvíjí matematické a odborné kompetence Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název školy:
ELEKTRONICKÉ ZABEZPEČOVACÍ SYSTÉMY. Název projektu: Nové ICT rozvíjí matematické a odborné kompetence Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název školy:
Uvedení autoři, není-li uvedeno jinak, jsou autory tohoto výukového materiálu a všech jeho částí. Tento projekt je spolufinancován ESF a státním rozpočtem.
Logistické procesy ve stavebnictví Autor diplomové práce: Bc. Lukáš Hlaváč Vedoucí diplomové práce: Ing. Terezie Vondráčková, Ph.D. České Budějovice, červen.
1/26 0x5DLaBAKx5FC517D0FEA3 Laboratoř bezpečnosti a aplikované kryptografie.
Číslo projektuCZ.1.07/ / Název školySOU a ZŠ Planá, Kostelní 129, Planá Vzdělávací oblastVzdělávání v informačních a komunikačních technologiích.
Biometrika v informační bezpečnosti Daniel Raška.
Periferní zařízení počítače - opakování
Testování biometrického systému založeného na dynamice podpisu
Ekonomika malých a středních podniků
Cloud computing v praxi
Financováno z ESF a státního rozpočtu ČR.
KRIMINALISTICKÉ METODY IDENTIFIKACE OSOB
VY_32_INOVACE_1/20A-ICT/PE/ON
Digitální učební materiál
Elektrické měřící přístroje
BEZPEČNOST NA KONTAKTNÍCH MÍSTECH Czech POINT
Správa disků
Obecné nařízení o ochraně osobních údajů
Bezkontaktni biometrická transakce s pomocí obrazu krevního řečiště
Biometriky, Čipové karty
Elektronický (digitální) podpis
Školící a docházkový systém s monitoringem
Transkript prezentace:

Prostředky osobní identifikace Luděk Rašek

Biometrie

Co je biometrie Měření fyzických charakteristik Identifikace Statických Dynamických Identifikace 1:N Verifikace 1:1

Historie biometrie Netechnická lidská verifikace – od pradávných dob Rozpoznání obličeje Rozpoznání hlasu Otisk prstu (Čína, Babylon) V průběhu 19. století první formální postupy bertillonáž měření charakteristik lidského těla 243 skupin 1701 skupin (barva očí, vlasů) daktyloskopie

Základní vlastnosti ve vazbě na osobu Nelze zapomenout/ztratit Je těžké/nemožné falzifikovat Je nepřenositelná na jinou osobu

Typy biometrie Dynamická (behaviorální) Statická Hlas Oční duhovka Pohyb Písmo Podpis Dynamika psaní na klávesnici Statická Oční duhovka Oční sítnice Tvář Tvar vnějšího ucha Otisky prstů, dlaní, chodidel Geometrie prstů a ruky Topografie žil dlaně, zápěstí Rozměry a váha těla DNA

Předpoklady použití charakteristiky Měřitelné Jedinečné Neměnné Technicky realizovatelné Automatizovatelné

Klasifikace dle využití Policejně soudní (forenzní) Otisky prstů, dlaní, chodidel DNA Hlas Písmo, podpis Bezpečnostně komerční Automatizovatelné Otisky prstů Geometrie dlaně, ruky Duhovka/sítnice Tvář Hlas Podpis Dynamika psaní na klávesnici

Požadavky dle využití Charakteristika Bezpečnostně komerční Policejně soudní Rozlišovací schopnost Nižší – 1:104 až 106 Vyšší – 1:107 až 109 Automatizace Úplná Doplňková Realizace závěru Zcela automatizovaná Podpora automatizace s neopominutelnou rolí certifikovaných odborníků V praxi převládá Verifikace Identifikace Chybné ztotožnění Nekomfort uživatelů Závažný společenský dopad Ukládání referenčních údajů Definovaná skupina známých osob Jak známé, tak neznámé Ukládání referenčních vzorků Řízené s kvalitními vzorky Kombinace řízeného a nahodilého s vzorky různé kvality

Požadavky dle využití Charakteristika Bezpečnostně komerční Policejně soudní Doba zpracování Řádově sekundy Nehraje roli Regulace Smluvní Zákonná Oblast použití Široká Úzce zaměřená Dostupnost Obecná Pouze pro státní složky Cena Rozhoduje, únosná Nehraje takovou roli, zpravidla vysoká

Kritéria biometrické technologie Jedinečnost, neměnnost, měřitelnost, uchovatelnost, spolehlivost, exkluzivita, praktičnost, přijatelnost, lidskost Správnost teorie, správnost algoritmu, bezpečnost algoritmu, kódování, uložení, protokoly, prostředí Čas zpracování, chybovost, flexibilita, odolnost, efektivnost, výkonnost, standardizace, přesnost, jednoduchost, rychlost, nezávislost Operační Matematická, algoritmická, bezpečnostní Technologie Pořizovací cena, Cena instalace, školení, trénink, upgrade, návazné systémy, inovace, obsluha Finance Výroba Kvalita, podpora, záruky, perspektiva, reference

Operační kritéria Jedinečnost – schopnost jednoznačně identifikovat/verifikovat Neměnnost – měřené prvky se nemění po dobu potřebnou (produktivní věk) Měřitelnost – existuje spolehlivé měření Uchovatelnost – schopnost uchovat naměřené (od čipu po db) Exkluzivita – sama metoda musí identifikovat dostatečně Praktičnost – je možno používat s rozumným úsilím Přijatelnost – sociálně, osobně, lidsky přijatelné

Klasifikace vzhledem k prostředí a uživatelům Spolupracující vs. nespolupracující Zjevné vs. skryté Aktivní vs. pasivní Obvyklé vs. neobvyklé Samoobslužné vs. s obsluhou Standardní vs. nestandardní Veřejné vs. privátní Otevřené vs. uzavřené

Základní principy

Pojmy Biometrický vzorek (sample) Obraz otisku prstu, obraz obličeje Biometrická charakteristika (characteristics) Určující informace po zpracování vzorku (křížení liníí, vzdálenosti bodů apod.) Biometrické markanty (identificators) Charakteristiky rozhodující pro identifikaci Biometrická šablona (template) Výsledek zpracování vzorku určený pro uložení pro identifikaci při porovnání s budoucími vzorky Postup zpracování

Modely použití Identifikace Verifikace 1:N Vyhledání shody v N šablonách Výpočetně náročné Naivní implementace – sada 1:1 porovnání - neefektivní Verifikace 1:1 Porovnání jedné šablony s jedním vzorkem Relativně rychlé

Měření výkonu Biometrie není 100% Základní ukazatele FAR – False Accept Rate – pravděpodobnost chybného přijetí (neoprávněnému je umožněn přístup) FRR – False Reject Rate – pravděpodobnost chybného odmítnutí (oprávněný je odmítnut) Vzájemně provázané

Proces porovnání vzorku a šablony Dle metody a algoritmu P – šablona, P’- vzorek, Sim – míra ztotožnění, Th – práh (treshold) s = Sim(P,P’) Pokud s>=Th – došlo ke ztotožnění Jinak – došlo k odmítnutí

FRR NFR – počet chybných odmítnutí NEIA – počet pokusů oprávněných osob o sejmutí (Enrolle Identification Attempt) NEVA – počet pokusů oprávněných osob o verifikaci (Enrolle Verification Attempt)

FAR NFR – počet chybných odmítnutí NIIA – počet pokusů oprávněných osob o sejmutí (impostor identification attempt) NIVA – počet pokusů oprávněných osob o verifikaci (impostor verification attempt)

Upřesnění měření FAR/FRR – zobecňují a předpokládají rovnoměrné zastoupení napříč skupinou Zjemnění důvodu chyby FTE – failure to enroll – nemožnost registrace (bez prstů, bez oka … ) FTA – failure to acquire – nemožnost pořídit vzorek (prsty bez otisků) FM – FalseMatch – nesprávné úspěšné ztotožnění FNM – False Non Match – nesprávné odmítnutí

Vztah FAR a FRR FAR FRR Procento chyb ERR – Equal Error Rate Th – práh citlivosti

Otisky prstů

Otisky prstů Relativně spolehlivá metoda prověřená dlouhodobým úspěšným používáním Cca jedno století využívána v oblasti policejně soudní V posledních 30 letech – automatizace zpracování Pronikání do spotřební oblasti Převažující využití - verifikace

Markanty otisků

Klasifikace otisků Využitelná např. pro klasifikaci otisků pro hledání 1:N

Typy senzorů Kontaktní Bezkontaktní Optické Optické Elektronické Optoelektornické Kapacitní Tlakové Teplotní Bezkontaktní Optické Ultrazvukové

Standardy ISO/IEC 19784-1:2005, Information Technology - BioAPI Specification v2.0; ISO/IEC 19794:2005, Biometric Data Interchange Formats Part 1: Framework Part 2: Fingerprint Minutae Data Part 3: Fingerprint Pattern Spectral Data Part 4: Finger Image Data Part 5: Face Image Data Part 6: Iris Image Data Part 7: Signatire/Sing Time Series Data Part 8: Finger pattern skeletal data Part 9: Vascular Image Data Part 10: Hand geometry silouhette data NIST IR 7151 – Fingerprint Image Quality

LDS/CBEFF Logical Data Structure/Common Biometric File Format TLV – Tag Length Value struktura LDS Data Group 3 (Tag ´63`) Biometric Information Group Template (Tag ´7F 61`) Number of Biometric Information Templates (Tag ´02´) Biometric Information Template (Tag `7F 60`) Biometric Header Template (Tag `A1`) Biometric Data Block (Tag `5F 2E´) Fingerprint image (ISO 19794-4)

Formát obrazu otisku prstu WSQ – Wavelet Scalar Quantization Vyvinuta NIST pro otisky prstů Standardizována ISO Dobrý kompresní poměr Menší náchylnost k tvorbě artefaktů než JPEG Založena na wavelet transformaci

WSQ

Algoritmy zpracování otisků NIST – sada SW modulů - public domain Distribuováno se zdrojovým kódem (public domain) Lze libovolně využívat Zahrnuje Klasifikaci otisků na bázi neuronové sítě Detekci minutae Posouzení kvality (NFIQ) Segmentaci otisků Čtení/zápis standardizovaných formátů (CBEFF, WSQ, …) 1:1 matching (BOZORTH3) http://www.nist.gov/itl/iad/ig/nbis.cfm

Praktické užití Díky volně dostupnému SW široké nasazení Soukromé použití Flash disk odemykaný pomocí otisku Čtečka otisku v notebooku/klávesnici Korporátní využití Vstupní systémy do vysoce zabezpečených prostor Veřejná sféra ePasy nejrozsáhlejší nasazení biometrie v praxi Nyní pouze enrollment (pořizování dat)

ePas

Otisky prstů a ePas V EU povinně snímány od 2009 Po jednom prstu z každé ruky Problematické body Uložení informace o chybějících otiscích (nejednoznačný standard) Řešeno dodatkem ISO normy Jak naložit s nekvalitními otisky (neukládat vs. ukládat) Řešeno novelou legislativy EU

Proces snímání

Zkušenosti snímání v praxi 0,7% of applicants are not able to achieve NFIQ=3 or better on any FP 0,8% of applicants are able to achieve NFIQ=3 or better on 1 FP only 98,5% of applicants have no problem to achieve NFIQ=3 or better on 2 FPs

Obraz Obličeje

Obraz obličeje Základní prostředek identifikace v mezilidských vztazích Ne zcela vhodné vlastnosti pro biometrii Mění se s věkem Složité zpracování Citlivé na pořízení referenčních dat Převažující použití - identifikace

Markanty 12 bodů na obličeji postačuje k identifikaci

Algoritmy porovnán Třídy metod Komplikace 2D – založeny na zpracování dvojrozměrného obrazu 3D – založené na trojdimenzionálním modelu tváře Komplikace Špatné světlo Špatný úhel (vertikální/horizontální natočení) Zakrytí části obličeje Problematika brýlí

Formát uložení CBEFF – viz dříve JPEG JPEG2000 Ztrátový Založen na DCT (cosinova transformace) JPEG2000 Lepší kompresní poměr než JPEG Menší náchylnost k tvorbě artefaktů Založeno na DWT (wavelet transformace)

Formáty uložení Frontal image – rovný pohled do aparátu Full frontal image Definované poměry obrazu Minimální velikost Token image Přesně definovaná velikost (např. vzdálenost očí 60/90px)

Pravidla snímání

Fotografování malých dětí

Praktické využití biometrie obličeje Zvládnutá detekce tváře běžná výbava fotoaparátů Nezvládnutá identifikace/verifikace Příliš závislá na přesně nastavené podmínkám Výhoda – možnost lidské verifikace

Další aspekty využitíbiometrie

Procesy sběru a verifikace Řetěz je tak slabý, jako jeho nejslabší článek Prokazování totožnosti při vydávání biometrického dokladu Nebiometrickým - OP Dokladem bez ochranných prvků – rodný list Podvod úředníka Příklad vydávání biometrických povolení k pobytu

Psychosociální aspekty Snímání některých typů vzorků může představovat zátěž pro subjekt Náboženské důvody – fotografování bez pokrývky hlavy Osobní důvody Neschopnost poskytnout vzorek Nemoc Postižení

Podvržení biometrických dat při ověření Obličej – fotografie Otisk – tzv. gumák Duhovka – fotografie Opatření Organizační Proces snímání je pod kontrolou Detekce živosti snímaného vzorku Teplota lidského těla Chvění duhovky Detekce pulsu

Biometrie a ochrana osobních údajů Dle zákona o ochraně osobních údajů jde o citlivá data Pokud nejsou pořizována ze zákona, je třeba explicitní souhlas subjektu Zvýšený důraz na ochranu dat – možná kontrola inspektorů ÚOOÚ

Praktická ukázka