Nguồn: mobay.vn
Khi nhắc đến công nghệ nhận dạng sinh trắc, nó không còn chỉ có nghĩa là nhận dạng dấu vân tay như trước đây. Ngày nay, mắt, bàn tay, chữ ký, giọng nói, và thậm chí là nhiệt độ khuôn mặt đều có thể dùng để nhận dạng một người.
Những câu hỏi liên quan đến việc nhận dạng một cá nhân như: “Đây có phải là người mà anh hay chị muốn nhắc đến?”, “Người này đã từng đến đây chưa?,” “Cá nhân này có được quyền truy cập vào hệ thống của chúng ta không?” được hỏi hàng triệu lần mỗi ngày tại những tổ chức dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, truyền thông hay là chính quyền. Trên thực tế, những vụ giả danh trong thanh toán tiền phúc lợi, giao dịch ngân hàng, cuộc gọi điện thoại, và rút tiền tại cây rút tiền ATM làm thiệt hại lên đến hơn 6 tỷ đô là mỗi năm trên thế giới.
Với những lý do trên, ngày càng nhiều những tổ chức đang hướng đến những hệ thống chứng thực danh tính tự động để có thể cải thiện sự hiệu quả trong vận hành và sự hài lòng của khách hàng cũng như là tiết kiệm nguồn lực (Hình 1). Hơn thế nữa, khi con người kết nối với nhau qua thiết bị điện tử, thì hệ thống xác định danh tính cá nhân một cách tự động với độ chính xác cao sẽ trở nên dễ dàng và cần thiết hơn.
Nhận dạng cá nhân là quá trình xác định một cá nhân cụ thể với một danh tính xác định. Việc nhận dạng có thể thực hiện theo 2 phương pháp: theo dạng chứng thực (xác thực rằng người đó là tôi), và theo dạng định danh (xác định danh tính của một người từ cơ sở dữ liệu có trước).
Có hai công nghệ truyền thống được sử dụng rộng rãi để xác định danh cá nhân một cách tự động. Một là dựa trên thẻ xác thực, hai là dựa trên thông tin. Hướng tiếp cận dựa trên thẻ xác thực thuờng sử dụng một vài công cụ như hộ chiếu, bằng lái xe, chứng minh thư, thẻ tín dụng. Hướng tiếp cận dựa trên thông tin thuờng sử dụng thông tin cá nhân của bạn như mật khẩu hoặc số định danh cá nhân (PIN). Vì những cách định danh truyền thống này không dựa trên đặc trưng cố hữu của một cá nhân để đưa ra định danh cá nhân đó, nên nó chứa đựng những khuyết điểm như thẻ xác thực có thể bị mất, ăn trộm, quên hoặc nhầm lẫn; và số PIN cũng có thể bị quên hoặc người giả danh đoán được. (Một điều đáng kinh ngạc là khoảng 25% mọi người đều ghi mã số PIN của họ trên thẻ ATM, vì vậy nó không còn được an toàn khi mà thẻ ATM của họ bị mất cắp !). Cũng bởi vì cách tiếp cận dựa trên thông tin hoặc thẻ xác thực không có khả năng phân biệt giữa người có thẩm quyền và người giả danh mà có được thông tin hoặc thẻ xác thực của người có thẩm quyền , nên chúng không đáp ứng được những yêu cầu an ninh của hệ thống thông tin được kết nối điện tử.
Nhận dạng sinh trắc là phuơng pháp xác định một cá nhân dựa trên các đặc tính về sinh lý và hành vi của cá nhân đó . Một cá nhân có thể có một hoặc một vài đặc tínhsinh lý dựa trên hành vi hay đặc điểm nào đó. Những đặc tính sinh lý và hành vi này có thể phân biệt mỗi cá nhân. Các thiết bị nhận dạng sinh trắc thì đáng tin và khả dụng hơn là công nghệ dựa trên thông tin cá nhân và thẻ xác thực trong việc phân biệt người có thẩm quyền và người giả danh.
Một hệ thống sinh trắc là một hệ thống nhận dạng khuôn mẫu để xác định danh tính một cá nhân bằng cách thiết lập chứng thực những thuộc tính sinh lý hay hành vi của một cá nhân. Một hệ thống sinh trắc có thể được chia thành mô đun thu thập dữ liệu và mô đun định danh (Hình ảnh 2). Trong quá trình thu thập dữ liệu, thuộc tính sinh trắc của một cá nhân sẽ được quét bởi một sensor rồi số hóa thành thông tin đại diện. Để thuận lợi cho việc so sánh và giảm bộ nhớ cần thiết, thông tin đại diện số được xử lý bởi thiết bị tách lọc thuộc tính để cấu thành nên một khuôn mẫu. Phụ thuộc vào mỗi ứng dụng mà khuôn mẫu này được lưu dưới cơ sở dữ liệu trung tâm của hệ thống sinh trắc hoặc được lưu vào thẻ từ hoặc thẻ thông minh cấp cho một cá nhân.
Trong quá trình nhận dạng, máy đọc sinh trắc sẽ chụp lại những thuộc tính của cá nhân để xác định và chuyển đổi nó sang dạng số. Với dữ liệu này, bộ tách lọc thuộc tính được sử dụng để đưa ra những thông tin đại diện giống với khuôn mẫu. Thông tin đại diện sau đó được cung cấp cho thiết bị so sánh để so sánh thông tin này với khuôn mẫu và xác định danh tính của cá nhân này.
Một hệ thống sinh trắc lý tưởng là một hệ thống có thể sử dụng toàn cầu. Khi đó mỗi cá nhân sẽ sở hữu một thuộc tính xác định; tính duy nhất (không giống với bất kì ai); lâu dài (thuộc tính sử dụng không thay đổi hoặc có khả năng thay thế) và có thể thu thập được các thuộc tính này phải có thể thu thập được bằng sensor một cách dễ dàng.
Tuy nhiên, trên thực tế một thuộc tính thỏa mãn tất cả những yêu cầu trên không phải lúc nào cũng khả thi cho việc áp dụng vào một hệ thống sinh trắc. Người thiết kế hệ thống sinh trắc khả dụng phải xem xét một số vấn đề sau đây:
Performance (Đặc tính hệ thống): Nguời thiết kế cần xem xét độ chính xác, tốc độ và sự ổn định của hệ thống. Ngoài ra, cũng cần xem xét yêu cầu về tài nguyên, yếu tố môi trường và hoạt động ảnh hưởng đến độ chính xác và tốc độ của hệ thống.
Acceptability (Khả năng chấp nhận): Giới hạn người dùng có thể chấp nhận đối với một thiết bị phát hiện sinh trắc cụ thể trong một ngày hoạt động của nó.
Circumvention: Liệu hệ thống này có dễ dàng bị qua mặt thông qua những phương pháp giả danh.
Phụ thuộc vào mỗi ứng dụng, mà một hệ thống sinh trắc có lẽ hoạt động trong chức năng chứng thực hoặc chức năng định danh. Một hệ thống chứng thực sẽ chứng nhận danh tính của một cá nhân bằng cách so sánh thuộc tính sinh trắc của cá nhân đó với người sở hữu khuôn mẫu sinh chắc được lưu trong cơ sở dữ liệu. Trong hệ thống này, một cá nhân sẽ cung cấp một danh tính, thường là thông qua thẻ từ, tên tài khoản đăng nhập, thẻ thông minh, và hệ thống sẽ từ chối hay chấp nhận cho các lần truy cập của cá nhân đó. Trong hệ thống định danh, thì hệ thống này sẽ thiết lập danh tính của một đối tượng (nó sẽ không thực hiện được nếu thông tin về đối tượng này chưa được thu thập) bằng cách tìm kiếm trên toàn bộ dữ liệu mẫu đã được thu thập để so sánh.
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.
