Biometrics-behavioral-modalities
行動様式
行動バイオメトリクスは、人々が示す行動、または人々がキーボードで歩く、署名する、入力するなどのタスクを実行する方法に関係します。
行動バイオメトリクスのモダリティは、主に疲労、気分などの外部要因に依存するため、変動が大きくなります。 これにより、生理学的生体認証に基づくソリューションと比較して、より高いFARおよびFRRが発生します。
歩行認識
- 歩行*は、人の歩き方です。 人々は、歩行中に体の姿勢、歩行中の両足間の距離、揺れなどの異なる特性を示し、それらを一意に認識するのに役立ちます。
候補者の歩行のビデオ画像の分析に基づく歩行認識。 候補者の歩行サイクルのサンプルは、ビデオによって記録されます。 次に、サンプルを分析して、膝や足首などの関節の位置と、歩行中の関節間の角度を分析します。
候補者ごとにそれぞれの数学モデルが作成され、データベースに保存されます。 検証時に、このモデルを歩行候補のライブサンプルと比較して、そのアイデンティティを決定します。
歩行認識システムのメリット
- 非侵襲的です。
- 遠くからでも使用できるため、候補者の協力は必要ありません。
- パーキンソン病の場合の人の歩行パターンの変化を発見することにより、医学的障害を判断するために使用できます。
歩行認識システムのデメリット
- この生体認証技術では、これまで完全に正確なモデルは開発されていません。
- 他の確立された生体認証技術ほど信頼性が低い場合があります。
歩行認識システムの応用
犯罪シナリオで犯罪者を特定するのに適しています。
署名認識システム
この場合、署名がグラフィックスに関してどのように見えるかよりも、署名が署名される動作パターンに重点が置かれます。
行動パターンには、署名の過程での書き込み、一時停止、圧力、ストロークの方向、および速度のタイミングの変化が含まれます。 署名のグラフィカルな外観を複製するのは簡単ですが、署名中に人が示すのと同じ動作で署名を模倣するのは簡単ではありません。
この技術は、テンプレートの比較と検証のためにコンピューターに接続されたペンと専用のライティングタブレットで構成されています。 高品質のタブレットは、署名中に速度、圧力、タイミングなどの行動特性をキャプチャできます。
登録段階では、候補者はデータ取得のためにライティングタブレットに複数回サインオンする必要があります。 次に、署名認識アルゴリズムは、タイミング、圧力、速度、ストロークの方向、署名の経路上の重要なポイント、署名のサイズなどの固有の特徴を抽出します。 アルゴリズムは、これらのポイントに異なる値の重みを割り当てます。
識別時に、候補者はデータベースの署名と比較される署名のライブサンプルを入力します。
署名認識システムの制約
- 適切な量のデータを取得するには、署名はタブレットに収まるほど小さく、処理できるほど大きくなければなりません。
- ライティングタブレットの品質によって、署名認識登録テンプレートの堅牢性が決まります。
- 候補者は、登録時と同じタイプの環境と条件で検証プロセスを実行する必要があります。 変更がある場合、登録テンプレートとライブサンプルテンプレートは互いに異なる場合があります。
署名認識システムのメリット
- 署名に関連付けられた動作パターンを模倣することは非常に困難であるため、署名認識プロセスは詐欺師に対して高い抵抗力があります。
- 大量のビジネストランザクションで非常にうまく機能します。 たとえば、機密文書を開いて署名する前に、署名認識を使用して、トランザクションに関与するビジネス担当者を確実に検証できます。
- これは非侵襲的なツールです。
- 私たちは全員、何らかの商取引で署名を使用しているため、実質的にプライバシー権の問題はありません。
- システムがハッキングされ、テンプレートが盗まれた場合でも、テンプレートを簡単に復元できます。
署名認識システムのデメリット
- ライブサンプルテンプレートは、署名中の動作の変更に関して変更される傾向があります。 たとえば、石膏で握られた手で署名します。
- ユーザーは、署名タブレットの使用に慣れる必要があります。 エラーが発生するまでエラー率は高くなります。
署名認識システムの応用
- 文書の検証と承認に使用されます。 *シカゴのチェースマンハッタンバンクは、署名認識技術を採用した最初の銀行として知られています。
キーストローク認識システム
第二次世界大戦中、「送信者の拳」として知られる技術が軍事情報機関によって使用され、モールス信号がタイピングのリズムに基づいて敵または味方によって送信されたかどうかを判断しました。 最近では、キーストロークダイナミクスは、ハードウェアの観点から実装するのが最も簡単な生体認証ソリューションです。
この生体認証は、候補者の入力パターン、リズム、およびキーボードでの入力速度を分析します。* 滞留時間*および*飛行時間*測定は、キーストローク認識で使用されます。
滞留時間-キーが押されている時間の長さです。
飛行時間-キーを離してから次のキーを押すまでに経過した時間です。
候補者は、正しいキー、飛行時間、滞在時間を見つけるのにかかる時間として、キーボードでの入力方法が異なります。 タイピングの速度とリズムも、キーボードに対する快適さのレベルによって異なります。 キーストローク認識システムは、タイピングの習慣に基づいてユーザーを識別する1回の試行で、毎秒数千回キーボード入力を監視します。
キーストローク認識には2種類あります-
- 静的-相互作用の開始時に一度だけ認識されます。
- 連続-それは相互作用の過程全体です。
キーストロークダイナミクスの適用
*キーストローク認識は、識別/検証に使用されます。* 多要素認証*の形式として、ユーザーID/パスワードとともに使用されます。
* 監視に使用されます。 一部のソフトウェアソリューションは、エンドユーザーの知らないうちに各ユーザーアカウントのキーストロークの動作を追跡します。 この追跡は、アカウントが本物のアカウント所有者以外の誰かによって共有または使用されていたかどうかを分析するために使用されます。 一部のソフトウェアライセンスが共有されているかどうかを確認するために使用されます。キーストローク認識システムのメリット
- この生体認証を追跡するために特別なハードウェアは必要ありません。
- これは、迅速かつ安全な識別方法です。
- 入力する人は、見られることを心配する必要はありません。
- ユーザーは、登録やライブサンプルの入力のためのトレーニングを必要としません。
キーストローク認識システムのデメリット
- 候補者のタイピングリズムは、疲労、病気、薬やアルコールの影響、キーボードの変更などにより、数日間または1日以内に変化する可能性があります。
- 識別情報を実行するためだけの専用の機能はありません。
