Rusijoje yra apie 14 milijonų iPhone telefonų, trečdalis iš jų su Touch ID funkcija. Norėdami atrakinti išmaniojo telefono ekraną, bendrinate biometrinius duomenis su Apple. Vartotojai vis dažniau perduoda intymius kūno duomenis. Tai atrodo patogu, patikima ir padeda kovoti su nusikalstamumu. Nors neseniai įvykęs incidentas Indijoje su žurnalistais, kurie gavo prieigą prie milijonų bendrapiliečių biometrinių duomenų, rodo priešingai. Tobulėjant technologijoms, įstatymų leidėjai visame pasaulyje sprendžia, kaip reguliuoti ir apsaugoti biometrinės informacijos rinkimą ir naudojimą.
Kas yra biometriniai duomenys?
Biometrija analizuoja žmonių fizines ir elgesio savybes, kad nustatytų jų tapatybę. Paprasčiausia prasme tai yra žmogaus kūno matavimo technologijos. Yra dvi biometrinių matavimų kategorijos: fiziologiniai ir elgesio.
Fiziologiniai matavimai Yra du tipai: morfologinis ir biologinis. Morfologija apima pirštų atspaudus, plaštakos, pirštų ar veido formą, rainelės ir tinklainės raštą; biologiniams tyrimams – DNR, seilių, kraujo ar šlapimo tyrimams.
Elgesio matavimai- tai balso atpažinimas, rašymo ranka dinamika (judesio greitis, pagreitis, spaudimas, pakreipimas), klavišų paspaudimų dinamika, daiktų naudojimo būdas, eisena, žingsnių garsas, gestai.
Šie matavimai gali būti naudojami dviem skirtingais būdais: tapatybei patikrinti ir identifikuoti.
Patikrinimas apima biometrinių duomenų palyginimą su konkrečiu šablonu, esančiu duomenų bazėje arba nešiojamoje laikmenoje, pavyzdžiui, intelektualiojoje kortelėje. Ši operacija leidžia įsitikinti, kad asmuo yra būtent toks, koks jis teigia esąs.
Kada identifikavimas asmens biometriniai duomenys lyginami su kitų duomenų bazėje esančių žmonių duomenimis. Identifikavimas sėkmingas, jei toks biometrinis pavyzdys jau yra duomenų bazėje.
Biometriniai duomenys – naujas reiškinys?
Ne visai. XIX amžiuje prancūzų teisininkas ir policininkas Alphonse'as Bertillonas pradėjo lyginti fizines žmonių savybes, kad nustatytų nusikaltėlius. Jo sukurta antropometrijos sistema tapo pirmuoju moksliniu požiūriu į asmenybę kriminologijoje. Jo patobulinimai sudarė pirštų atspaudų ėmimo – asmens atpažinimo pagal pirštų atspaudus sistemą – pagrindą. Gerai žinomą sistemą išrado britų karininkas Williamas Herschelis – 1877 metais jis iškėlė hipotezę apie žmogaus delnų papiliarinio rašto nekintamumą. Pirmą kartą nusikaltėlių pirštų atspaudų atpažinimas buvo panaudotas 1902 m.
Elgesio biometrijos šaknys taip pat yra XIX amžiuje: 1860-aisiais telegrafo operatoriai naudojo Morzės abėcėlę, kad atpažintų vienas kitą pagal „taškų“ ir „brūkšnelių“ perdavimą.
Kur šiandien naudojama biometrinė informacija?
Daugiausia – nacionalinio saugumo, sveikatos priežiūros ir registracijos sistemų srityje. Biometrinius duomenis plačiai naudoja įmonės darbuotojų ir vidaus saugumui stebėti, bankai – klientų identifikavimui, korporacijos ir socialiniai tinklai – komerciniais tikslais.
Kaip ir XIX amžiuje, šiandien teisėsaugos institucijos nusikaltėliams identifikuoti naudoja biometrinius duomenis. Automatinės pirštų atspaudų identifikavimo sistemos (AFIS) apdoroja ir saugo pirštų atspaudų vaizdus, o automatinėse biometrinėse identifikavimo sistemose (ABIS) yra veidų, pirštų ir rainelės šablonų. Dideliuose miestuose, oro uostuose ir pasienyje jau naudojama tiesioginio veido atpažinimo technologija, kuri leidžia identifikuoti veidą minioje realiu laiku.
Pasienio kontrolė naudoja elektroninius ir biometrinius pasus, kuriuose, be savininko nuotraukos, yra ir du pirštų atspaudai. Biometrinę infrastruktūrą sudaro pirštų atspaudų skaitytuvai ir kameros, kurios pagreitina sienos kirtimą. Valstybės diegia šias technologijas, siekdamos kontroliuoti migracijos srautus.
Biometriniai duomenys taip pat reikalingi kuriant asmens tapatybės korteles, kurios suteikia prieigą prie sveikatos priežiūros, pilietinės tapatybės nustatymo ir rinkėjų registracijos.
Daugybę technologijų biometrinių duomenų rinkimo srityje kuria IT gigantai, tokie kaip Google ir Facebook. Reklamuotojai naudoja veido atpažinimo technologiją realiuoju laiku, kad klientams rodytų konkrečius skelbimus. Bankai ir mažmeninės prekybos parduotuvės naudoja biometrinius duomenis, kad susektų nusikaltėlius ir nepatikimus klientus. Įmonės biuro spynas keičia rainelės ar pirštų atspaudų skaitytuvais, o elitiniai klubai naudoja biometrinę informaciją svarbiems klientams identifikuoti.
Praėjusiais metais Rusijos bankai visur pradėjo vykdyti bandomuosius projektus, naudodami biometrines technologijas, kad registruotų vartotojus ir teiktų jiems internetines paslaugas. Kol kas šioje srityje biometriniai duomenys veiks kartu su standartinėmis apsaugos sistemomis, tokiomis kaip prisijungimo ir slaptažodžio pora.
Kiek patikimi yra biometriniai duomenys?
Nors biometrinės technologijos toli gražu nėra tobulos. Fiziologiniai rodikliai yra stabilesni, palyginti su elgesio rodikliais: jie mažiau kinta visą gyvenimą ir nėra jautrūs situaciniams veiksniams, pavyzdžiui, stresui. Tačiau istorija žino daugybę pavyzdžių, kai atpažinimo sistemos klaidingai priima arba atmeta tokius matavimus. Pavyzdžiui, veidas gali būti pakeistas didelės raiškos nuotrauka ar vaizdo įrašu, o pirštų atspaudai gali būti „pavogti“. Garsus atvejis įvyko 2005 m. Didžiosios Britanijos kalėjime Glenochil, kur kaliniai lengvai išmoko apgauti užrakto sistemą, remdamiesi pirštų atspaudais.
Dažnai klaidos rizika yra susijusi su identifikavimo sąlygomis. Prastos kokybės fotografija gali žymiai padidinti riziką. Svarbus apšvietimas, foninio triukšmo intensyvumas ir žmogaus padėtis erdvėje. Idealiomis laboratorinėmis sąlygomis veido atpažinimo klaidų lygis svyruoja nuo 5 iki 10%.
Duomenų nutekėjimo rizika
Tikrinimo metu duomenys tikrinami pagal biometrinį šabloną, kurį pats asmuo saugo, pavyzdžiui, lustinėje kortelėje. Tik vartotojas gali valdyti savo duomenis. Asmens tapatybės nustatymo atveju asmens duomenys yra lyginami su duomenimis iš vienos centralizuotos duomenų bazės, o tai reiškia, kad jo vežėjas neturi jokios galios jų atžvilgiu. Esant tokiai situacijai, niekas nėra apsaugotas nuo privatumo pažeidimų ir biometrinės informacijos patekimo į netinkamas rankas.
Taip tapo žinoma, kad Rusijos bankai klientų biometrinius duomenis perdavė FSB – vartotojų duomenys gali būti naudojami visiškai kitaip, su kuo klientas sutiko.
Indijos incidentas
2018 m. sausio pradžioje Chandigarho miesto laikraščio „The Tribune“ žurnalistai teigė nusipirkę programinę įrangą, suteikusią prieigą prie duomenų iš Indijos Aadhaar duomenų bazės iš nežinomų „WhatsApp“ pardavėjų tik už 6 svarus. Aadhaar yra didelė centralizuota duomenų bazė, kurioje saugomi gyventojų vardai, telefonų numeriai, adresai ir jų biometriniai duomenys. Indijos piliečiams reikalingos Aadhaar asmens tapatybės kortelės, kad galėtų naudotis vyriausybės paslaugomis, gauti pašalpas ir pašalpas. Žurnalistai pranešė, kad jų įsigyta programinė įranga taip pat leidžia spausdinti netikras asmens tapatybės korteles.
Nors Indijos unikalioji identifikavimo institucija (UIDAI) teigė, kad žurnalistai pasiekė tik tuos vardus ir adresus, kurie be biometrinių duomenų buvo beprasmiai, incidentas dar kartą parodė, kokios nepatikimos gali būti tokios duomenų bazės. Aktyvistai jau kritikavo Aadhaarą dėl dviejų Indijos piliečių, kurie negalėjo gauti jiems priklausančio raciono, mirties nuo bado, nes norint juos gauti, reikėjo patvirtinti Aadhaar autentiškumą.
2017 m. rugpjūčio mėn. Aukščiausiasis Teismas nusprendė, kad privatumas yra Indijos Konstitucijos garantuota teisė. Analitikai prognozuoja, kad sprendimas privers persvarstyti lemiamą Aadhaaro vaidmenį indėnų gyvenime.
Biometrinių duomenų apsauga: kur ir kaip ji veikia?
Nepaisant labai specifinio biometrinių duomenų pobūdžio, visame pasaulyje praktiškai nėra teisinių nuostatų dėl jų apsaugos. Daugumoje teisinių tekstų kalbama apie asmens duomenų ir privatumo apsaugą plačiąja prasme, tačiau kartais tokie teisės aktai yra menkai pritaikyti prie biometrinių duomenų.
Rusijoje biometrinius duomenis rinkti ir saugoti galima tik gavus raštišką asmens duomenų subjekto sutikimą. Ši dalis yra Asmens duomenų įstatyme. 2017 m. liepos 1 d. jis buvo pakeistas, o dabar visos svetainės, kurios renka ir saugo bet kokius duomenis apie vartotojus, turi pridėti dokumentaciją prie savo šaltinio. Bauda už šių reikalavimų nesilaikymą sieks nuo 10 000 iki 75 000 rublių už kiekvieną nustatytą pažeidimą. O 2017 metų rudenį „Roskomnadzor“ vadovas Aleksandras Žarovas paragino uždrausti nepilnamečių biometrinį identifikavimą, kai jie naudojasi techninėmis priemonėmis.
Per pastaruosius 10 metų JAV pasirodė nemažai įstatymų projektų, sukurtų pabrėžiant biometrinius duomenis, o 2018 m. gegužę įsigalios naujas ES įstatymas dėl asmens duomenų apsaugos (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas, GDPR). galioja visose Europos Sąjungos šalyse.
JAV: trys prieš keturiasdešimt septynis
Jungtinėse Valstijose nėra vieno įstatymo, reglamentuojančio asmens duomenų, įskaitant biometrinius duomenis, rinkimą ir naudojimą. Griežti įstatymai dėl biometrinių duomenų galioja tik trijose valstijose: Ilinojaus valstijoje, Teksase ir Vašingtone.
2008 metais Ilinojaus valstijoje buvo priimtas Biometrinės informacijos privatumo įstatymas (BIPA), kuris nustatė griežtus reikalavimus organizacijoms, kurios renka, perka ar kitaip gauna vartotojų biometrinius duomenis. Įstatymas skirtas neribotam biometrinių duomenų naudojimui komerciniais tikslais. Bet kuri įmonė, gavusi prieigą prie tokių duomenų, turėtų parengti viešai prieinamą duomenų saugojimo politiką, apriboti biometrinių duomenų perdavimą ar atskleidimą ir apsaugoti tuos duomenis taip, kaip įmonė saugo kitą jautrią informaciją. BIPA nustato „nukentėjusiojo asmens“ teisę į ieškinį ir atlygina 1 000 USD žalą už kiekvieną neatsargų pažeidimą ir 5 000 USD už tyčinius pažeidimus. 2017 metų sausį panašūs įstatymo projektai buvo svarstomi Konektikute, Naujajame Hampšyre, Vašingtone ir Aliaskoje, tačiau buvo priimti tik Vašingtone.
2016 metais Ilinojaus valstijos ieškovų grupė padavė „Facebook“ į teismą dėl neteisėto biometrinių duomenų rinkimo. Ieškovai teigė, kad socialinio tinklo veido atpažinimo funkcija, žyminti nuotraukas, neteisėtai rinko ir saugojo vartotojo duomenis. 2017 metais Ilinojaus teismuose buvo pateikta daugiau nei trisdešimt ieškinių prieš įmones, kurios rinko darbuotojų pirštų atspaudus darbo valandoms sekti.
Apskritai 47 JAV valstijose įmonės gali naudoti programinę įrangą, kad atpažintų veidus vaizduose be vartotojo sutikimo, jei vaizdas yra viešasis. Jau yra veido atpažinimo programinė įranga, kurią parduotuvės gali naudoti norėdami atpažinti klientus, kurie per dažnai grąžina prekes arba pageidauja tam tikros rūšies pirkinių. „Facebook“ dėka darbuotojai pirmą kartą įėję į parduotuvę gali iš karto gauti informaciją apie klientus, sužinoti, kas jie tokie, iš kur ir kokios jų pajamos. Privatumo požiūriu tai yra anonimiškumo, vartotojo sutikimo principo ir biometrinių duomenų naudojimo tinkamumo pažeidimas. Tačiau šiose valstijose to nedraudžia įstatymai.
Europos Sąjunga bando sugrąžinti privatumą
Šiais metais Europos Sąjunga žengia žingsnį biometrinės informacijos konfidencialumo link: 2018 metų gegužę įsigalioja vieningas asmens duomenų apsaugos įstatymas (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas, GDPR), priimtas 2016 m., Pagrindinis tikslas BDAR yra grąžinti Europos piliečiams galimybę valdyti savo asmens duomenis ir kartu supaprastinti įmonių reguliavimo sistemą. Šis įstatymas liečia ne tik 28 Europos Sąjungos šalis, bet ir organizacijas, kurios turi atstovybes ES šalyse, renka ir tvarko asmens duomenis, teikia paslaugas asmenims – Europos Sąjungos piliečiams, naudojasi internetine registracija interneto svetainėse ir programose. Todėl įstatymas turės didelį poveikį, ypač Rusijos verslui.
Įstatymas, parašytas daugiausia dėmesio skiriant biometriniams duomenims, konsoliduos ir sustiprins visus anksčiau Europos šalyse galiojusius asmens duomenų apsaugos standartus. Tiksliau, pagal BDAR reikalaujama, kad bet kuri organizacija prieš rinkdama duomenis gautų vartotojo sutikimą. Tačiau duomenų subjektas turi teisę bet kada atšaukti savo sutikimą. Šis principas vadinamas „teise būti pamirštam“.
Įmonėms, tvarkančioms biometrinę informaciją, grės didžiulės baudos, jei jos neužtikrins duomenų saugumo. Sankcijos gali siekti 20 milijonų eurų arba 4% metinės pasaulinės apyvartos.
Įstatymas sako, kad duomenų naudojimas turi būti ribojamas. Asmens duomenys turėtų būti renkami ir tvarkomi tik „konkretiais, aiškiais ir teisėtais tikslais“ (duomenų mažinimo principas).
Kinija kuria skaitmeninę diktatūrą
Kol Europos šalys ir organizacijos ruošiasi GDPR įsigaliojimui, Kinija toliau kuria socialinių kreditų sistemą, kuri, atrodo, nepalieka jokių privatumo pėdsakų šalyje. Iki 2020 metų kiekvienam Kinijos gyventojui, atsižvelgiant į jo elgesį, bus suteiktas asmeninis įvertinimas, kuris turės įtakos prieigai prie valstybinių paslaugų, galimybei imti paskolą, įsidarbinti, leisti vaikus į mokyklą, apsipirkti ir keliauti.
Socialinių kreditų sistema pagrįsta kuo daugiau duomenų apie piliečius surinkimu ir gyventojų patikimumo įvertinimu pagal jų finansinį, socialinį ir internetinį elgesį. Taigi vertinant atsižvelgiama į kredito istoriją, laiku sumokėtas baudas, kelių eismo taisyklių laikymąsi, pirkimo įpročius, laiką, praleistą žaidžiant kompiuterinius žaidimus (kuo daugiau dykumo, tuo žemesnis reitingas), šeimos planavimo taisyklių laikymąsi, lankymosi pas tėvus dažnumą. , pareiškimai internete, socialiniame rate ( leisti laiką su žemesnio reitingo žmonėmis bus nenaudinga). Kol kas dalyvavimas reitinge yra savanoriškas, tačiau iki 2020 metų jis bus privalomas visiems fiziniams ir juridiniams asmenims.
Siekdama rinkti piliečių duomenis, vyriausybė pasamdė aštuonias privačias įmones, kurios sukurtų socialinio kredito vertinimo algoritmus. Tarp jų yra ir „China Rapid Finance“, technologijų milžinės „Tencent“ partnerė, palaikanti didžiausią „WeChat“ žinučių siuntėją su daugiau nei 850 milijonų aktyvių vartotojų. Kitas žaidėjas yra „Sesame Credit“, valdomas „Ant Financial Services Group“ (AFSG), „Alibaba“ dukterinės įmonės. AFSG parduoda draudimą ir teikia paskolas smulkiam ir vidutiniam verslui, taip pat priklauso „AliPay“ paslauga, kuri naudojama ne tik pirkiniams internetu, bet ir restoranams, taksi, mokykloms, kino bilietams ir pinigų pervedimui. Siekdama sukurti socialinių kreditų sistemą, „Sesame“ bendradarbiavo su kitomis duomenų rinkimo platformomis „Didi Chuxing“, buvusia pagrindine „Uber“ konkurente Kinijoje, ir „Baihe“ – didžiausia šalyje internetinių pažinčių tarnyba. Sunku net įsivaizduoti, kiek šios įmonės žino apie savo vartotojus.
Tikimasi, kad visapusiškai valdydama elgesį internete ir neprisijungus, sistema paskatins piliečius imtis veiksmų, kuriems vyriausybė pritaria, ir padės padidinti bendrą „nuoširdumą“ ir pasitikėjimą. Veido atpažinimo sistemų ir kitų biometrinių technologijų vaidmuo šiame projekte bus didžiulis.
Biometrinių duomenų galimybės vis labiau virsta problemomis: duomenų nutekėjimu, elektroniniais nusikaltimais, „tapatybės vagyste“. Be to, didėjantis biometrinių technologijų naudojimas vyriausybėms kelia naujų iššūkių. Ar valstybės saugos savo piliečių anonimiškumą, ar visiškas skaidrumas lauks ne tik Kinijos gyventojų, bet ir visų, kurie turi paskyrą socialiniuose tinkluose, naudojasi telefonu ir bent kartais išeina iš namų? Technologijų plėtrai bet kokiu atveju reikės sukurti teisinę bazę.
Tekstas: Anna Kozonina
1 tema Pagrindinės biometrijos sąvokos
§ 1.1. Biometrijos dalykas ir pagrindinės sąvokos
Biometrijos dalykas yra bet koks biologinis objektas, tiriamas naudojant skaičiavimą ar matavimą, t.y. iš kiekybinės pusės, siekiant daugiau ar mažiau įvertinti jos kokybinę būklę.
Šiuo atveju turime omenyje ne individualius, o grupinius objektus, t.y. masiniai reiškiniai, kurių sferoje pasireiškia statiniai dėsniai. Pavyzdžiui, gydytojas priėmė pacientą ir išrašė jam reikalingų vaistų – tai pavienis reiškinys, atskiras veiksmas. Jei gydytojas priimdavo kelis pacientus arba pakartotinai apžiūrėjo tą patį pacientą, tai yra masinis reiškinys, nesvarbu, ar stebėjimo objektas buvo individualus, ar grupinis.
Paprastai stebimi grupiniai objektai, pavyzdžiui, tos pačios rūšies, lyties ir amžiaus individai, kurie laikomi sudedamosiomis dalimis, arba grupės objekto nariai ir vadinami. stebėjimo vienetai.
Santykinai vienarūšių, bet individualiai išsiskiriančių vienetų rinkinys, sujungtas bendram (grupiniam) tyrimui, vadinamas statistinė visuma. Statistinės visumos sąvoka yra viena iš pagrindinių biometrinių sąvokų. Jis pagrįstas jos sudėties kokybinio homogeniškumo principu.
Statistinis kompleksas susideda iš heterogeninių grupių, susijungusių bendram (integruotam) tyrimui. Be to, kiekvieną į kompleksą įtrauktą grupę turi sudaryti vienarūšiai elementai. Pavyzdžiui, tiriant skirtingas trąšų dozes, kiekvienas bandomasis sklypas laikomas atskira grupe, kuri yra statistinio komplekso dalis.
Biometrinių duomenų sujungimo formos klausimą sprendžia pats eksperimentatorius, atsižvelgdamas į tyrimo objektą ir tikslą. Stebėjimų rezultatai, sujungti į statistinį agregatą arba statistinį kompleksą, parodo tam tikrą sistemą, kurios negalima redukuoti iki ją sudarančių vienetų ar komponentų sumos.
§ 1.2 Ženklai ir jų savybės. Požymių klasifikacija.
Bendrąja prasme žodis „ženklas“ reiškia savybę, kurios pasireiškimu vienas objektas skiriasi nuo kito. Biometrijos srityje ženklai, pagal kuriuos atliekami objektų stebėjimai, yra tokie būdingi gyvo organizmo struktūros ir funkcijų bruožai, kurie leidžia atskirti vieną stebėjimo vienetą nuo kito ir palyginti juos tarpusavyje.
Pavyzdžiui, mokslininką domina grūdų kiekis kviečių ar rugių varpose, auginamose specialiai paruoštoje vietoje. Šio derliaus masyvas bus stebėjimo objektas, o ženklas bus grūdų skaičius atskirų augalų varpose, kurie yra stebėjimo vienetai, sudarantys statistinį agregatą visoje tiriamoje masėje.
Būdinga biologinių savybių savybė yra variacija charakteristikų reikšmės tam tikrose ribose pereinant nuo vieno stebėjimo vieneto prie kito. Pavyzdžiui, skaičiuojant grūdų ar spygliuočių buvimą kukurūzų varpose, nesunku pastebėti, kad kiekvieno požymio vertė svyruoja, sudarydama atributo, dėl kurio atliekami stebėjimai, skaitinių verčių rinkinį. Šie vienos ir tos pačios charakteristikos vertės svyravimai, stebimi statistinės visumos vienarūšių narių masėje, vadinami variacijos(iš lat. variacija– pokyčiai, svyravimai) ir atskiros kintančios charakteristikos skaitinės reikšmės paprastai vadinamos variantais (iš lat. variantai, variantis– kitoks, besikeičiantis).
Savybių klasifikacija
Visi biologiniai bruožai skiriasi, tačiau ne visi jie yra tiesiogiai išmatuojami. Dėl to charakteristikos skirstomos į:
Kokybinis (atributyvinis);
Kiekybinis.
Kokybinės charakteristikos negali būti tiesiogiai išmatuojamos ir į jas atsižvelgiama atsižvelgiant į atskirų tiriamos grupės narių jų savybes. Kiekybines charakteristikas galima tiesiogiai išmatuoti arba suskaičiuoti. Jie skirstomi į matmenų(metrinis) ir skaičiuojant(meristic).
Išmatuotos charakteristikos, kurios nuolat kinta: jų vertė tam tikrose ribose gali įgyti bet kokias skaitines vertes. Skaičiavimo charakteristikos kinta su pertrūkiais arba diskretiškai: jų skaitinės reikšmės išreiškiamos tik sveikais skaičiais.
Jei stebėjimų rezultatai sugrupuojami į vienas kitam priešingas grupes, vadinama jų variacija alternatyva ir ženklai, pagal kuriuos atliekami stebėjimai, alternatyva. Matematikos kalba bet kurios kintančios charakteristikos dydis yra atsitiktinis kintamasis. Paprastai jie žymimi kaip paskutiniai lotyniškoje abėcėlėje didžiosiomis raidėmis. X, Y, Z, ir jų skaitinės reikšmės, t.y. parinktys - atitinkamomis griežtomis raidėmis: x 1 , x 2 , x 3 , ... , x n arba y 1 , y 2 , y 3 , ... , y n ir tt Bendras žymėjimas: bet kurios parinktys pažymėtos simboliais x i , y i ir tt, kur indeksas i simbolizuoja bendrą pasirinkimų pobūdį.
§ 1.3 Stebėjimo rezultatų kitimas.
Formos rezultatų registravimui.
Biologiniai požymiai skiriasi dėl įvairių priežasčių, įskaitant atsitiktines. Kartu su natūralia kaita, požymių dydžiui įtakos turi ir klaidos, kurios neišvengiamai atsiranda matuojant tiriamus objektus. Patirtis rodo, kad ir kaip tiksliai būtų atliekami matavimai, juos visada lydi nukrypimai nuo tikrosios išmatuotos vertės vertės, t.y. negali būti atliktas visiškai tiksliai.
Skirtumas tarp matavimo rezultatų ir faktinių dydžio matavimo verčių vadinamas neapibrėžtumu arba paklaida. Klaidos atsiranda dėl matavimo prietaisų ir prietaisų gedimo arba netikslumo ( techninių klaidų), asmenines tyrėjo savybes, jo įgūdžius ir darbo meistriškumą ( asmenines klaidas) ir dėl daugelio kitų nekontroliuojamų ir neišvengiamų priežasčių ( atsitiktinių klaidų).
Techninės ir asmeninės klaidos sujungtos į kategoriją sistemingas, t.y. neatsitiktines klaidas iš esmės galima įveikti gerinant technines priemones, darbo sąlygas ir asmeninę patirtį. Šios priemonės leidžia sumažinti šių klaidų dydį iki minimumo, kurio galima nepaisyti. Atsitiktinės klaidos, nepriklausomos nuo žmogaus valios, išlieka ir turi įtakos stebėjimų rezultatams.
Taigi stebėjimo rezultatų kitimas sukelia dvi priežastis: natūralų charakteristikų kintamumą ir matavimo paklaidas. Tačiau, lyginant su natūralia variacija, atsitiktinės matavimo paklaidos dažniausiai yra nedidelės, todėl stebėjimo rezultatų kitimas dažniausiai laikomas natūraliu požymių kitimu.
Formos rezultatų registravimui.
Stebėjimų rezultatai įrašomi į dienynus, žurnalus, blankus, anketas ar kitus apskaitos dokumentus. Yra daug įvairių apskaitos formų ir metodų; vienos ar kitos formos pasirinkimą lemia tyrimo uždavinys ir sąlygos, kuriomis jis atliekamas. Taigi, maršruto ekskursijose ir atliekant lauko eksperimentus dienoraštis yra patogi įrašymo forma. Laboratorinio eksperimento metu tyrimų rezultatai įrašomi į protokolus, žurnalus, apskaitos blankus ir kitas formas.
§ 1.4 Matavimo tikslumas. Veiksmai su apytiksliais skaičiais.
Taikydamas biometrinius duomenis sprendžiant praktines problemas, mokslininkas užsiima biologinių objektų matavimais. Dažniausiai matavimai atliekami dešimtųjų, šimtųjų ar tūkstantųjų vieneto tikslumu, tikslesni matavimai atliekami rečiau. Beveik kiekvienas ženklas turi savo matą, pavyzdžiui, kenksmingų medžiagų koncentracija kai kuriais atvejais matuojama ne tik tūkstantosiomis, bet ir milijonosiomis vieneto dalimis.
Patirtis rodo, kad matavimo tikslumo nereikia, kai toks tikslumas praktiškai nereikalingas. Ši nuostata taikoma tiek išmatuotiems objektams, tiek apibendrinančių statistinių charakteristikų skaičiavimams.
Žinoma, tyrėjas gali susidoroti su tiksliais skaičiais, gautais skaičiavimo metu. Tačiau daug dažniau tenka operuoti su apytiksliais skaičiais, gautais atlikus matavimus. Matematinės operacijos, tokios kaip skaičių logaritmo radimas, padalijimas, šaknų ėmimas ir kitos operacijos taip pat galiausiai sukuria apytikslius skaičius.
Norint išvengti didelių klaidų darbe ir gauti palyginamus rezultatus, būtina griežtai laikytis pripažintų apytikslių skaičių įrašymo ir apvalinimo taisyklių. Labai svarbu, kad apskaitos dokumentuose įrašyti skaičiai atitiktų priimtą tikslumą matuojant įvairius objektus. Taigi, jei matavimai atliekami vieno skaitmens po kablelio tikslumu, tai matavimo rezultatai negali būti rašomi, pavyzdžiui, tokia forma: 5.2; 4; 4,69; 4 083 ir kt. Teisingas šių skaičių žymėjimas būtų: 5.2; 4,0; 4,7; 4.1.
Skaičiai apvalinami taip:
Jei po paskutinio išsaugoto skaitmens yra skaitmenys 0, 1, 2, 3, 4, jie atmetami (apvalinami žemyn);
Jei po paskutinio išsaugoto skaitmens rašoma 5, 6, 7, 8 ir 9, tada paskutinis išsaugotas skaitmuo padidinamas vienu (apvalinamas).
Pavyzdžiui, skaičiai 45 346; 8,644; 9,425; 3,585 ir 3,575 apvalinami taip: 45,35; 8,64; 9,43; 3,59; 3.58. Daugelis tyrinėtojų mano, kad ši taisyklė yra tikslesnė: jei po paskutinio saugomo skaitmens eina skaitmuo 5 (po jo yra nuliai arba be jų), tada apvalinimas atliekamas su trūkumu, su sąlyga, kad saugomas skaitmuo yra lygus. Jei išsaugotas skaitmuo yra nelyginis, apvalinimas atliekamas su pertekliumi. Pavyzdžiui, skaičiai 3,585 ir 3,575 suapvalinami iki dviejų skaičių po kablelio: 3,58 ir 3,58.
Biometriniai duomenys apima žmonių atpažinimo sistemą pagal vieną ar kelis fizinius ar elgesio bruožus. Informacinių technologijų srityje biometriniai duomenys naudojami kaip prieigos identifikatorių valdymo ir prieigos kontrolės forma. Biometrinė analizė taip pat naudojama stebimiems žmonėms nustatyti (plačiai naudojama JAV, taip pat Rusijoje – pirštų atspaudai)
Enciklopedinis „YouTube“.
1 / 2
✪ Biometrinis skaitytuvas neveikia gerai. Kodėl?
✪ Biometrinės sistemos. Anatolijus Bokovas, „Sonda Technology“.
Subtitrai
Norėdami įvesti pirštų atspaudus į duomenų bazę apskritai, Timex biometriniai terminalai. Iš esmės jis siūlo 3 pirštų atspaudus kiekvienam pirštui, grubiai tariant 3 pateikimus. Pirštą rekomenduojama atvesti, pirmiausia šiek tiek pasukus į kairę, į vidurį ir į dešinę, kad visas paviršius būtų padengtas. Nes labai dažnai jie neteisingai įveda pirštų atspaudus, o paskui stebisi, kodėl tai neveikia. Todėl čia taip pat yra taškas, kad taip pat turite juos teisingai įvesti. Kuo atidžiau ir teisingiau juos įvesite, tuo mažiau galimų problemų su spaudiniais. Taip pat pasitaiko atvejų, kai žmonės, klientai, ant didelio eismo turniketo įrengia biometrinius darbo laiko ir lankomumo terminalus su įmontuotais valdikliais. Na, tai irgi tokia abejotina istorija, nes, ypač įvairiose pramonės šakose, žmonės ten turi tokius įspaudus, kad problemų tikrai kyla.
Pagrindiniai principai
Biometrinius duomenis galima suskirstyti į dvi pagrindines klases:
- Fiziologinis- susiję su kūno forma. Pavyzdžiai: pirštų atspaudai, veido atpažinimas, DNR, delnas, tinklainė, kvapas, balsas.
- Elgesio– susiję su žmogaus elgesiu. Pavyzdžiui, eisena ir kalba. Kartais šiai biometrinių duomenų klasei vartojamas angliškas terminas. biheviometrija.
Apibrėžimai
Pagrindiniai apibrėžimai, naudojami biometrinių prietaisų srityje:
- Universalumas – kiekvienas žmogus turi turėti išmatuojamą savybę.
- Unikalumas yra tai, kaip žmogus biometriniu požiūriu skiriasi nuo kito.
- Patvarumas yra matas, nurodantis, kiek pasirinktos biometrinės savybės išlieka nepakitusios laikui bėgant, pavyzdžiui, senėjimo proceso metu.
- Kolekcijos – matavimo paprastumas.
- Produktyvumas – naudojamų technologijų tikslumas, greitis ir patikimumas.
- Priimtinumas yra technologijos patikimumo laipsnis.
- Pašalinimas – paprastas naudojimo pakeitimas.
Biometrinė sistema gali veikti dviem režimais:
- Patvirtinimas – palyginimas vienas su vienu su biometriniu šablonu. Patvirtina, kad asmuo yra toks, koks jis teigia esąs. Patvirtinimas gali būti atliktas naudojant intelektualiąją kortelę, vartotojo vardą arba identifikavimo numerį.
- Identifikavimas – palyginimas vienas su daugeliu: „užfiksavus“ biometrinius duomenis, prisijungiama prie biometrinės duomenų bazės tapatybei nustatyti. Asmens tapatybė sėkminga, jei biometrinis pavyzdys jau yra duomenų bazėje.
Pirmasis privatus ir individualus biometrinės sistemos pritaikymas buvo vadinamas registracija. Registracijos proceso metu asmens biometrinė informacija buvo saugoma. Vėliau biometrinė informacija buvo įrašyta ir palyginta su anksčiau gauta informacija. Atkreipkite dėmesį, kad norint, kad biometrinė sistema būtų saugi, labai svarbu, kad saugojimas ir paieška pačiose sistemose būtų saugūs.
- Klaidingas priėmimo rodiklis (FAR) arba klaidingos atitikties rodiklis (FMR)
FAR - klaidingo priėmimo rodiklis, klaidingo identifikavimo tikimybė, tai yra tikimybė, kad biologinio identifikavimo sistema klaidingai atpažins sistemoje neužsiregistravusio vartotojo autentiškumą (pavyzdžiui, pagal pirštų atspaudus).
FMR yra tikimybė, kad sistema neteisingai palygins įvesties šabloną su nesuderintu šablonu duomenų bazėje. - Klaidingai atmetimo rodiklis (FRR) arba klaidingai neigiamas rodiklis (FNMR)
FRR – klaidingas prieigos atsisakymo rodiklis – tikimybė, kad biologinio identifikavimo sistema neatpažins joje registruoto vartotojo piršto atspaudo autentiškumo.
FNMR yra tikimybė, kad sistema padarys klaidą nustatydama atitikmenis tarp įvesties šablono ir atitinkamo šablono iš duomenų bazės. Sistema matuoja neteisingai gautų galiojančių įvesčių procentą. - Sistemos veikimo charakteristika arba santykinė veikimo charakteristika (ROC)
ROC siužetas yra kompromiso tarp FAR ir FRR našumo vizualizacija. Apskritai, suderinimo algoritmas priima sprendimą, remdamasis slenksčiu, kuris nustato, kiek įvesties pavyzdys turi būti arti šablono, kad būtų laikomas atitikimu. Jei slenkstis būtų sumažintas, būtų mažiau klaidingų neatitikimų, bet daugiau klaidingų priėmimų. Atitinkamai, aukšta riba sumažins FAR, bet padidins FRR. Linijinėje diagramoje rodomi didelio našumo skirtumai (mažiau klaidų – mažiau klaidų). - Vienodas klaidų lygis (EER) arba trumpalaikis klaidų lygis (CER) yra lygiai, kai abi klaidos (gavimo ir atmetimo klaidos) yra lygiavertės. EER vertę galima lengvai gauti iš ROC kreivės. EER yra greitas būdas palyginti skirtingų ROC kreivių prietaisų tikslumą. Apskritai prietaisai su mažu EER yra tiksliausi. Kuo mažesnė EER, tuo tikslesnė bus sistema.
- Nesėkmių registravimo koeficientas (FTE arba FER) – tai rodiklis, kuriuo bandymai sukurti šabloną iš įvesties duomenų yra nesėkmingi. Dažniausiai tai sukelia prastos kokybės įvesties duomenys.
- False Hold Rate (FTC) – automatizuotose sistemose tai yra tikimybė, kad sistema nesugebės aptikti biometrinių įvesties duomenų, kai jie pateikiami teisingai.
- Šablono talpa yra didžiausias duomenų rinkinių, kuriuos galima saugoti sistemoje, skaičius.
Didėjant biometrinių prietaisų jautrumui, mažėja FAR ir didėja FRR.
Užduotys ir problemos
Konfidencialumas ir atskyrimas
Biometrinės registracijos metu gauti duomenys gali būti naudojami tikslams, kuriems registruotas asmuo nesutiko (nežinojo).
Pavojus saugomų duomenų savininkams
Tais atvejais, kai vagys negali patekti į saugomą nuosavybę, yra galimybė susekti ir nužudyti biometrinių identifikatorių turėtoją, kad galėtų prieiti. Jei kažkas bus apsaugotas biometriniu prietaisu, savininkas gali patirti negrįžtamą žalą, kuri gali kainuoti daugiau nei pats turtas. Pavyzdžiui, 2005 metais Malaizijos automobilių vagys nupjovė pirštą S klasės „Mercedes-Benz“ savininkui, bandydami pavogti jo automobilį.
Biometrinių duomenų naudojimas gali būti pažeidžiamas sukčiavimo atveju: biometriniai duomenys tam tikru būdu yra skaitmeninami. Sukčiai gali prisijungti prie magistralės, vedančios iš skaitytuvo į apdorojimo įrenginį, ir gauti visą informaciją apie nuskaitytą objektą. Tuomet sukčiui net nereikės gyvo žmogaus, nes tokiu pat būdu prisijungęs prie autobuso, jis galės atlikti visas operacijas nuskenuoto asmens vardu, nenaudodamas skaitytuvo.
Atšaukiami biometriniai duomenys
Slaptažodžių pranašumas prieš biometrinius duomenis yra galimybė juos pakeisti. Jei slaptažodis pavogtas arba pamestas, galite jį atšaukti ir pakeisti nauja versija. Tai tampa neįmanoma naudojant kai kurias biometrines parinktis. Jei kažkieno veido parametrai buvo pavogti iš duomenų bazės, tada jų negalima atšaukti arba išduoti naujus. Atšaukiami biometriniai duomenys yra tinkamas būdas, kuris turėtų apimti galimybę atšaukti ir pakeisti biometrinius duomenis. Pirmą kartą jį pasiūlė Ratha ir kt.
Buvo sukurti keli atšaukiami biometriniai metodai. Pirmąją atšaukiamą biometrinę sistemą, pagrįstą pirštų atspaudais, sukūrė ir sukūrė Tulyakovas. . Iš esmės atšaukiami biometriniai duomenys yra biometrinio vaizdo ar savybių iškraipymas, kol dėl jų nesutariama. Iškraipytų parametrų kintamumas suteikia galimybę atšaukti tam tikrą grandinę. Kai kurios siūlomos technikos veikia naudojant savo atpažinimo mechanizmus, pvz., Teo ir Savvid darbą, o kiti (Dabba) naudojasi gerai pateiktų biometrinių tyrimų, skirtų jų atpažinimo sąsajoms, skatinimu. Nors saugumo apribojimai didėja, dėl to nepakeičiami modeliai vis tiek tampa prieinamesni biometrinėms technologijoms.
Vienas iš privačių sprendimų gali būti, pavyzdžiui, nenaudoti visų biometrinių parametrų. Pavyzdžiui, identifikavimui naudojamas tik dviejų pirštų (pavyzdžiui, dešinės ir kairės rankos nykščių) papiliarinių linijų raštas. Esant poreikiui (pavyzdžiui, sudegus dviejų „raktų“ pirštų pagalvėlėms), sistemoje esantys duomenys gali būti koreguojami taip, kad nuo tam tikro momento galiojantis derinys būtų kairės rankos rodomasis ir mažasis dešinė ranka (duomenys, kurie anksčiau nebuvo įrašyti sistemoje – ir negalėjo būti pažeisti).
Tarptautinis keitimasis biometriniais duomenimis
Daugelis šalių, įskaitant JAV, jau dalyvauja keičiantis biometriniais duomenimis. Šį pareiškimą 2009 m. Asignavimų komitete, Tėvynės saugumo pakomitetyje „Biometrinio identifikavimo“ klausimais padarė Kathleen Kraninger ir Robertas Mockney:
Siekdami užtikrinti, kad galėtume sustabdyti teroristines organizacijas prieš joms pasiekiant Jungtines Valstijas, turime imtis vadovaujančio vaidmens propaguodami tarptautinius biometrinių duomenų standartus. Sukūrę sąveikias sistemas, galėsime saugiai perduoti informaciją apie teroristus tarp šalių, išlaikydami savo saugumą. Lygiai taip pat, kaip geriname bendradarbiavimo JAV vyriausybėje būdus, siekdami nustatyti ir pašalinti teroristus ir kitus pavojingus asmenis, taip pat esame įsipareigoję savo partneriams užsienyje dirbti kartu, kad būtų užkirstas kelias bet kokiai teroristinei veiklai.
Suprantame, kad naudodami biometrinius duomenis ir tarptautinį bendradarbiavimą galime pakeisti ir išplėsti kelionių galimybes ir apsaugoti žmones visame pasaulyje nuo tų, kurie mums pakenktų.
Remiantis S. Magnusono „National Defense Magazine“ paskelbtu straipsniu, JAV Tėvynės saugumo departamentas patiria spaudimą platinti biometrinius duomenis. Straipsnyje rašoma:
Milleris (Amerikos Tėvynės saugumo ir saugumo reikalų departamento konsultantas) praneša, kad JAV yra sudariusios dvišales sutartis dėl keitimosi biometriniais duomenimis su 25 šalimis. Kiekvieną kartą, kai per pastaruosius kelerius metus Vašingtone lankėsi užsienio lyderis, Valstybės departamentas pasirūpino, kad su juo derėtųsi dėl panašios sutarties.
Teisinis reguliavimas Rusijoje
2006 m. liepos 27 d. Federalinio įstatymo „Dėl asmens duomenų“ Nr. 152-FZ 11 straipsnis reglamentuoja pagrindines biometrinių duomenų naudojimo ypatybes.
Biometriniai duomenys populiariojoje kultūroje
Biometrinės technologijos buvo rodomos populiariuose filmuose. Vien tai jau sukėlė vartotojų susidomėjimą biometriniais duomenimis kaip asmens tapatybės nustatymo priemone. 2003 m. filmuose „X-Men“ ir „Hulk“ buvo naudojamos biometrinės atpažinimo technologijos: rankos atspaudų prieiga filme „X-Men“ ir pirštų atspaudų prieiga „Hulke“.
Tačiau tai nebuvo taip reikšminga, kol 2004 m. nebuvo išleistas filmas „Aš, robotas“, kuriame pagrindinį vaidmenį atliko Willas Smithas. Futuristinis filmas demonstravo naujų technologijų kūrimą, kurios net ir šiandien dar nėra pakankamai išvystytos. Balso ir delno atpažinimo technologijų naudojimas filme užfiksavo žmonių ateities viziją, o abi šios technologijos, šiandien naudojamos pastatams ar informacijai apsaugoti, yra tik du iš galimų biometrinių duomenų panaudojimo būdų.
2005 metais buvo išleistas filmas „Sala“. Du kartus filmo metu klonai naudoja biometrinius duomenis: įsilaužti į namą ir užvesti automobilį.
Filme „Gattaca“ vaizduojama visuomenė, kurioje yra dvi žmonių klasės: genų inžinerijos produktai, sukurti būti pranašesni (vadinamieji „Galiojantys“) ir prastesni paprasti žmonės („Neįgalieji“). „Galiojančiais“ laikomi žmonės turėjo dideles privilegijas, o patekimas į apribotas zonas buvo ribojamas tokiems žmonėms ir buvo kontroliuojamas automatiniais biometriniais skaitytuvais, panašiais į pirštų atspaudų skaitytuvus, bet badant pirštą ir iš paimto kraujo gaunamas DNR mėginys.
Filme „Destroyer“ veikėjas Simonas Phoenixas, kurį vaidina Wesley Snipesas, išpjauna aukai, kad atidarytų duris tinklainės skaitytuvu.
DreamWorks filme „Monstrai prieš ateivius“ karinis padėjėjas įsiskverbia į zoną naudodamas biometrinius duomenis.
Anksčiau tai buvo galima pamatyti tik šnipų filmuose: herojus uždeda pirštą ant specialaus jutiklio ir durys atsidaro. Šiandien tokios technologijos tapo realybe, nes galima rinkti, saugoti ir naudoti biometrinius asmens duomenis. Kas tai yra?
Biometriniai duomenys
Žiūrėdami mokslinės fantastikos filmus, kuriuose veikėjai bendrauja su išmaniaisiais namais ar duoda įsakymus dirbtiniam erdvėlaivio intelektui, žiūrovai retai susimąsto apie kitą šio klausimo pusę, pavyzdžiui, ar ši programa išklauso visus. Labai mažai tikėtina, kad ji reaguoja tik į savininko balsą. Ir tai pasiekiama naudojant biometrinius duomenis, kurie iš tikrųjų egzistuoja. Taigi, kas yra ši fantazijos dalis, kuri jau tapo realybe?
Biometriniai duomenys yra pagrįsti jų unikaliomis savybėmis, todėl nebus galima prisijungti, taip sakant, „su kažkieno prisijungimu“, nes neįmanoma suklastoti slaptažodžio, o dabar paaiškės, kodėl.
Ką tai reiškia?
Šio tipo duomenys apima bet kokią informaciją, kurią galima išmatuoti, tiek elgesio, tiek psichologinio, tiek fiziologinio pobūdžio. Kitaip tariant, bet kuris žmogaus parametras, kuris gali būti išreikštas absoliučiomis vertėmis, gali būti laikomas biometriniais duomenimis.
Jie turi daug specifinių savybių, todėl jie yra tokie vertingi.
- Jie yra unikalūs. Kiekvieno žmogaus DNR yra unikali, kaip ir pirštų atspaudai ar rainelės raštas. Tai reiškia, kad niekas kitas negali naudoti „slaptažodžio“ be savininko leidimo ir žinios.
- Jie yra universalūs. Biometriniai asmens duomenys yra įvairios savybės, būdingos absoliučiai visiems žmonėms.
- Jie nekeičiami. Kaip neįmanoma „redaguoti“ pirštų atspaudų, taip pat neįmanoma pakeisti balso ar DNR tembro.
Dėl visų šių savybių tokio tipo informacija yra labai naudinga, kai galvojate apie bendrą duomenų rinkimą ir saugojimą įvairiais tikslais. Pavyzdžiui, nusikaltėliai negalės išvengti teisingumo. Tačiau iki pasaulinių duomenų bazių sukūrimo dar labai labai toli.
Duomenų tipai
Šiandien sėkmingai naudojami kelių tipų biometriniai duomenys: pirštų atspaudai, balsas, tinklainė ar rainelė, taip pat veido atpažinimas ir DNR. Tačiau galimų parametrų sąrašas tuo neapsiriboja. Ateityje technologijos galės dirbti ir su kvapu ar, pavyzdžiui, eisena, būdingais elgesio ypatumais, dokumentų pasirašymo procesu ir kt. Taigi charakteristikos gali būti ne tik statiškos, bet ir dinamiškos.
Beje, tiriant kai kurias fiziologines žmogaus savybes paaiškėjo, kad, pavyzdžiui, tinklainė netinka šiai funkcijai, nes gali keistis kraujagyslių modelis, taip pat suteikia informacijos apie sveikatos, o taip neturėtų būti. Tai netiesiogiai skatina medicinos vystymąsi.
Istorija
Dažniausias parametras, naudojamas gana ilgą laiką, yra pirštų atspaudai. Pirštų atspaudų duomenys jau tapo gana įprasti, o jų pateikimo tvarka nuo seno yra privaloma ne tik įtariamiesiems nusikaltimais, bet ir paprastiems piliečiams, pavyzdžiui, gaunant tam tikrus dokumentus.
Idėją, kad papiliariniai raštai, tai yra linijos ant pirštų galiukų, yra unikalūs kiekvienam žmogui, XIX amžiuje iškėlė Williamas Herschelis. Nepaisant to, kad jo iškelta hipotezė apie pirštų atspaudų unikalumą niekada negavo pakankamai pagrindo, pirštų atspaudai plačiai naudojami kriminalistikoje. Galbūt būtent ji padėjo pamatus idėjoms apie tapatybę, kurių pagrindas būtų biometriniai duomenys.
Kolekcija
Šiais laikais labiausiai paplitusi procedūra – pirštų atspaudų ėmimas elektroniniu arba tradiciniu būdu. Pirmuoju atveju naudojami specialūs jutikliai, kurie daro aukštos kokybės skaitmeninį vaizdą, kuris vėliau konvertuojamas, o antruoju - specialūs dažai. Veido atpažinimui taip pat naudojamos specialiu būdu darytos nuotraukos – pavyzdžiui, Rusijoje dabar daromos tokios biometrinių kelionių į užsienį duomenims patalpinimas.
Sandėliavimas ir tvarkymas
Jei biometrinių duomenų rinkimas nėra tokia problema, vienos duomenų bazės kūrimas ir nuolatinis atnaujinimas bei priežiūra galbūt yra vienas iš neatidėliotinų darbų. Be to, reikia teisiškai reglamentuoti prieigą prie tokio pobūdžio informacijos ir galimybę dirbti su ja, įskaitant perdavimą trečiosioms šalims.
Akivaizdu, kad tokiai asmeninei informacijai reikia rimtos apsaugos. Tai reiškia, kad duomenų bazės, jeigu į jas centralizuota visa informacija, turi būti kuo saugesnės, o žmogiškasis faktorius turi būti sumažintas iki minimumo. Tai reiškia, kad biometriniai asmens duomenys paprastai turėtų būti tvarkomi automatiškai.
Tačiau Rusijoje ši problema dar neišspręsta, nepaisant 2006 m. priimto įstatymo 152-FZ, kuriame taip pat kalbama apie tokią informaciją, nėra aiškių nurodymų dėl jų saugojimo ir perdavimo taisyklių. Be to, nekontroliuojamas darbo su tokio tipo informacija procesas, nors kai kurios vyriausybinės agentūros ją renka jau seniai. Taigi paprasti piliečiai vargu ar gali būti visiškai tikri, kad informacija apie juos yra patikimose rankose, ir net negali jos patikrinti.
Kur jie naudojami?
Kadangi kiekvieno asmens biometriniai duomenys yra unikalūs, jų pagrindu labai patogu identifikuoti asmenį tam tikriems poreikiams.
Šiuolaikiniame pasaulyje tai praktiškai įgyvendinama įvairiose prieigos sistemose ir asmens dokumentuose. Šiandien tam tikros informacijos, susijusios su tokiais duomenimis, rinkimas atliekamas, pavyzdžiui, kai kuriose šalyse norint gauti pasą ar vizas kelionėms į užsienį. Be to, daugelis šiuolaikinių telefonų, planšetinių kompiuterių, kompiuterių ir kitų įrenginių taip pat turi atrakinimo funkcijas, reaguojančias į, pavyzdžiui, pirštų atspaudų skaitymą ar veido atpažinimą. Taigi biometrinių duomenų apsauga jau seniai nėra tik aukštosios technologijos mokslinės fantastikos filmuose. Šiuolaikiniai metodai netgi leidžia gana dideliu tikslumu atskirti dvynius pagal vieną ar kelis automatiškai įvertintus parametrus.
Kitaip tariant, asmens biometriniai duomenys yra labai stiprus slaptažodis, kurio negalima pakeisti, o toliau tobulėjant atpažinimo technologijoms, prieiti prie nieko bus visiškai neįmanoma. Tiesa, bėda ta, kad jei bus nutekėjimas iš duomenų bazės, tai taps rimta problema, nes, kaip jau minėta, šio „slaptažodžio“ pakeisti nepavyks.
Veikimo mechanizmas gana paprastas: jei įrenginio duomenų bazėje yra atskaitos pavyzdys, jis lyginamas su duomenimis, gautais naudojant jutiklį, o esant kritiniams neatitikimams, prieigos prašymas atmetamas, o jei ne – priimamas. Natūralu, kad yra klaidingų aliarmų ar gedimų tikimybė, tačiau tai priklauso nuo standarto kokybės ir teisingų nustatymų bei pakankamo jutiklio jautrumo. Žinoma, kelių atpažinimo būdų derinimas žymiai padidina bendrą identifikavimo tikslumą.
Už ir prieš
Kaip ir bet kuriuo kitu klausimu, kalbant apie asmeninę informaciją, o ypač biometrinius duomenis, žmonės skirstomi į dvi stovyklas: šalininkus ir priešininkus.
Tie, kurie pasisako už greitą visuotinio atpažinimo naudojant biometrinius parametrus įvedimą, teigia, kad tai padarys visuomenę saugesnę ir sumažins nusikalstamumą. Rasti dingusį žmogų nebus sunku, nes bet kokia apsaugos sistema aptiks jo buvimą.
Kita vertus, kritikai mano, kad, pirma, net nedidelis tokio tipo duomenų nutekėjimas gali būti kritinis, antra, nėra prielaidų sukurti teisinę bazę, kuri galėtų išspręsti daugelį šios srities klausimų. Galiausiai kai kurie mano, kad tai sudarys galimybę vyriausybėms kištis į savo piliečių privatų gyvenimą, o tai yra nepriimtina.
Perspektyvos
Vienaip ar kitaip, tokio tipo informacija pagrįstos technologijos toliau tobulėja, o šį procesą stabdo tik gana didelė jų kaina. Tikėtina, kad artimiausiu metu biometrinių duomenų teikimas bus privalomas visiems be išimties žmonėms, bus kuriamos plačios duomenų bazės. Informacija apie kelis jo parametrus bus susieta su kiekvieno žmogaus asmenybe. Tai leis visam laikui atsisakyti popierinių asmens tapatybės dokumentų, taip pat leis pamiršti tokį dalyką kaip raktai ir spynos įprasta prasme.
Beje, čipavimas dažniausiai minimas kartu su biometriniais duomenimis. Tačiau ši priemonė turi kur kas daugiau priešininkų, nes po žmogaus oda prisiūtų mikroschemų pagalba galima ne tik nustatyti, bet ir kontroliuoti bei keisti jo būklę. Ši perspektyva šiuolaikinius žmones taip gąsdina, kad dauguma distopijų apie šią priemonę kalba kaip apie visiškai įprastą. Bet tai visiškai kita istorija.
