Đánh giá đặc tính hệ thống sinh trắc – Measuring performance
Đánh giá đặc tính của một hệ thống nhận dạng sinh trắc là một chủ đề nghiên cứu với nhiều thánh thức. Đặc tính chung của hệ thống sinh trắc được đánh giá dựa trên độ chính xác, tốc độ và khả năng lưu trữ của hệ thống đó. Ngoài ra, một số yếu tố khác cũng cần được xem xét như chi phí, dễ sử dụng, tính hiệu quả.
Thường thì các hệ thống sinh trắc luôn tồn tại một số lỗi như chấp nhận người giả danh như là người hợp lệ (so sánh sai) hoặc từ chối người hợp lệ (không so sánh được). Xác suất mắc hai kiểu lỗi này được gọi là tỉ lệ không so sánh được- false non-match rate (FNR) và tỷ lệ so sánh sai – false match rate (FMR). Độ lớn của những lỗi này phụ thuộc vào cách thức hệ thống sinh trắc hoạt động. Hình ảnh 1 thể hiện mối tương quan của FNR và FMR tại những miền hoạt động khác nhau và được gọi là đường đặc tính của hệ thống. Đường đặc tính cũng được dùng để đánh giá tổng thể về độ chính xác của hệ thống trong một môi trường kiểm tra cho trước.
Đối với những ứng dụng truy cập yêu cầu an ninh cao, thì hệ thống này thường bị xâm nhập nhiều với độ tinh vi cao hơn nên cần hoạt động tại FMR nhỏ. Những ứng dụng trong lĩnh vực pháp lý, thường hướng đến bặt được tội phạm thì cần hoạt động ở FMR lớn. Còn những ứng dụng dùng với người dùng bình thường thì hoạt động tại cả FNR và FMR nhỏ. Tỷ lệ lỗi của hệ thống tại một điểm hoạt động mà FNR bằng với FMR được gọi là tỷ lệ lỗi cân bẳng –the equal error rate (EER), giá trị này thường được sử dụng để biểu diễn độ chính xác của hệ thống. Độ chính xác của một hệ thống sinh trắc được coi như chấp nhận được nếu độ rủi ro liên quan đến lỗi tại một điểm hoạt động của thiết bị cho trước trong đường đặc tính xét trong điều kiện kiểm tra cho trước nằm trong phạm vi cho phép. Tương tự như thế nó sẽ là không chấp nhận được nếu độ rủi ro liên quan đến lỗi tại một điểm hoạt động của thiết bị cho trước trong ROC xét trong điều kiện kiểm tra cho trước nằm ngoài phạm vi cho phép.
Quản lý cơ sở dữ liệu trong hệ thống sinh trắc đóng một vai trò quan trọng. Dữ liệu lưu trữ cho một cá nhân có thể xác định từ dữ liệu thu thập của cá nhân đó và cơ chế nén. Khi đó, kích thước cơ sở dữ liệu được định nghĩa là số lượng các dữ liệu thu thập được. Khi dữ liệu có kích cỡ lớn và được lưu trong cơ sở dữ liệu trung tâm thì đường truyền mạng trong thiết bị định danh sẽ gặp vấn đề như là hiện tượng nút thắt cổ chai trong xử lý phân tích dữ liệu. Do vậy, trong những hệ thống sử dụng thẻ thông minh, việc phân bổ dung lượng dữ liệu và kích cỡ là vấn đề thiết kế quan trọng.
Thời gian cần để một hệ thống sinh trắc đưa ra kết quả nhận dạng là rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng. Đối với một ứng dụng truy cập quyền kiểm soát, hệ thống cần đưa ra quyết định chứng thực trong thời gian thực. Trong một máy ATM, nó đòi hỏi đưa ra chứng thực trong một giây. Tuy nhiên, đối với những ứng dụng về pháp lý thời gian yêu cầu lại không quá nghiêm ngặt.
Tất cả những yếu tố còn lại như việc phổ biến sử dụng sinh trắc sẽ được kích thích bởi cách áp dụng nó vào thị trường tiêu dùng. Yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng việc hiện thực hóa một hệ thống sinh trắc là chi phí lắp đặt, bao gồm cả sensor và trang thiết bị đi kèm. Một số sensor như microphone thì thường không đắt. Gần đây, với những tiến bộ trong công nghệ thể rắn, sensor dấu vân tay cũng sẽ rẻ hơn trong vài năm tới. Bên cạnh đó, một số thiết bị khác như camera CCD thì đang từng bước trở thành thiết bị ngoại vi tiêu chuẩn trong môi trường máy tính cá nhân. Những yêu cầu về dung lượng lưu trữ của mẫu sinh trắc và yêu cầu xử lý đối với việc so sánh là hai vấn đề chính cần quan tâm để giảm chi phí.
Ngoài ra,Các yếu tố con người cũng đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của thiết bị định danh dựa trên sinh trắc. Làm thế nào để thu thập sinh trắc một cách dễ dàng và tiện lợi? Ví dụ như, các thiết bị đo sinh trắc với đặc điểm không yêu cầu tác động vào cá nhân đó như là dùng hình ảnh khuôn mặt, giọng nói, có thể được nhìn nhận là thân thiện với người dùng hơn. Thêm vào đó, công nghệ sinh trắc đòi hỏi ít sự hợp tác và tham gia của người sử dụng (ví dụ khuôn mặt và thân nhiệt) cũng được xem là tiện lợi với họ.
Một vấn đề khác nữa là sự cho phép công khai. Có một số quan điểm rằng thông tin sinh trắc có thể đe dọa đến vấn đề bảo mật thông tin cá nhân. Trong trường hợp này, người sử dụng cần nhận thức rằng thông tin sinh trắc là cách hiệu quả nhất xét về lâu dài sẽ có lợi hơn và bảo vệ thông tin cá nhân của họ tốt hơn. Trong bất kỳ cơ sở công nghiệp nào, những quy định và hướng dẫn của chính phủ sẽ cung cấp cho người chủ hoặc người đứng đầu sử dụng một số dạng xác định của công nghệ sinh trắc. Dự luật tới đây của Mỹ như là Helth Information Portability Act, có lẽ có một thái độ ưu tiên cho ngành công nghiệp sinh trắc.
Bùng nổ ứng dụng – Applications Flourish
Công nghệ sinh trắc là một công nghệ phát triển với tốc độ chóng mặt. Nó đã được sử dụng rộng rãi trong các vấn đề pháp lý như là nhận dạng tội phạm và an ninh trong nhà tù. Nhận dạng sinh trắc cũng đang được xem xét một cách nghiêm túc trong những ứng dụng dân sự. Thương mại điện tử và ngân hàng điên tử là hai lĩnh vực được ứng dụng quan trọng bởi vì quá trình diễn ra nhanh chóng trong các giao dịch điện tử. Những ứng dụng này bao gồm chuyển tiền điện tử, an ninh ATM, kiểm tra tiền mặt, an ninh thẻ tín dụng, an ninh thẻ thông minh và giao dịch online. Hiện nay, có một vài dự án an ninh lớn đang được phát triển bao gồm như an ninh thẻ tín dụng (Mastercard) và an ninh thẻ thông minh (IBM và American Express). Bên cạnh đó, cũng có rất nhiều những công nghệ sinh trắc cạnh tranh để chứng tỏ sự hiệu quả và ưu việt trong lĩnh vực này.
Hiện tại, thị trường phần lớn được kiểm soát bởi công nghệ sử dụng thẻ xác thực. Tuy nhiên, công nghệ sinh trắc được dự đoán là sẽ từng bước chiếm lĩnh thị trường.
Hệ thống thông tin và an ninh mạng máy tính dùng để xác thực người dùng và truy cập vào cơ sở dữ liệu thông qua đăng nhập từ xa cũng là một ứng dụng tiềm năng. Các hệ thống thông tin và mạng máy tính được kỳ vọng sẽ an toàn với công nghệ sinh trắc cùng với sự phát triển nhanh chóng của internet và intranet. Với việc sử dụng công nghệ sinh trắc như chương trình thanh toán phúc lợi xã hộ, chính phủ sẽ tiết kiệm đáng kể trong việc ngăn chặn gian lận nếu nó được phổ biến rộng rãi. Thêm vào đó, hệ thống xuất nhập cảnh sẽ xử lý nhanh hơn cả với những người nhập cảnh lần đầu dựa trên hình dạng vân tay của họ. Một hệ thống xác định quốc tịch dựa trên sinh trắc cung cấp một số chứng minh duy nhất cho những công dân và những dịch vụ tích hợp giữa các chính phủ. Bằng việc đăng ký bỏ phiếu dựa trên thông tin sinh trắc cũng có thể ngăn chặn giả danh bỏ phiếu, đăng ký bằng lái cũng giúp việc cấp một bằng lái cho một người, và những hệ thống kiểm soát sự tham gia hoặc thời gian tham gia dựa trên thông tin sinh chắc cũng ngăn chặn những tranh cãi của hệ thống kiểm tra thủ công dựa trên thẻ xác thực hiện nay.
Thực hiện: Naphasy
Nguồn tham khảo
1. Jain, Anil, Lin Hong, and Sharath Pankanti. “Biometric identification.”Communications of the ACM2 (2000): 90-98.
2. Chellappa, R., Wilson, C., and Sirohey, A. Human and machine recognition of faces: A survey. In Proceedings of the IEEE 83, 5 (1995) 705–740.
3. Daugman, J.G. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence. IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell. 15, 11 (1993)1148–1161.
