Как работает сканер отпечатков пальцев в смартфоне? В экране, сбоку и на задней панели

Биометрия в смартфонах

Количество пользователей смартфонов превысит 6 миллиардов к 2020 году. Биометрия в носимых устройствах самый большой существующий сектор применения биометрических технологий. Когда мы говорим про биометрию в смартфонах, первое что приходит в голову это .

И здесь ничего нового мы вам не расскажем, технология в зависимости от вендора оценивается от очень надежной и очень удобной – до средней по надежности и удобству.

Использование смартфонов для бизнеса
Гораздо более интересным и менее известными будут решения для коммерческого и государственного сектора.

С помощью отпечатка пальца вы можете блокировать не только доступ к смартфону, но и к любым приложениям, например к настройкам, или запретить установку новых приложений и удаление старых, что зачастую необходимо для корпоративных смартфонов, все это вы легко сделаете с помощью приложения AppLock (на мой скромный взгляд оно одно из лучших для этих целей).

Смартфон можно использовать как полноценный GPS-трекер для ваших сотрудников, например с помощью бесплатного приложения NaviTag от компании NAVITEL. Только не забудьте заблокировать доступ к настройкам этого приложения, уже знакомым приложением AppLock.

Ну а еще хороший пример использования смартфона для целей оплаты товара, вашими сотрудниками для целей компании. Что достаточно часто случается, нужно что то где то срочно купить а денег у ваших сотрудников нет. Решение просто и элегантно — заводите отдельную банковскую карту карту.

Отдельная потому что по умолчанию на ней денег не будет. Добавляете карту в Google Pay. Банковская карта может быть и корпоративная в том числе. Так как по умолчанию денег на карте нет, то и потратить сотрудник ничего не может.

Кроме классического корпоративного использования смартфон может выступать как мобильный терминал для сбора данных. Операционная система Android, позволит достаточно недорого разработать любые программных приложений. Например для синхронизации данных с вашей ERP или CRM системой.

Кроме этого такие решения как правило обладают рядом свойств:
Ключевые отличия:

• Считыватель штрих кода

• Считыватель NFC меток

• Противоударный корпус

• Пыле и влаго защита корпуса

• Считыватель отпечатка пальцев

• Распознавание лиц с помощью встроенной камеры

• Спутниковая система навигации — GPS

• Беспроводной стандарт связи — 4G

• Технология беспроводной локальной сети — Wi-Fi

• Производственная спецификация беспроводных персональных сетей — Bluetooth

Как работает сканер отпечатков пальцев в смартфоне? В экране, сбоку и на задней панелиМобильные Smart терминалы сбора данныхцена от 42 966 рублей

Quad core 64 bit Cortex A53 1.3GHZ

RAM 2GB

ROM 16GB

Камера – 8 МП, вспышка

Аккумулятор – 4500 mAh Li-polymer

Android 5.1 и выше

Дьявол в деталях

Как и почти во всех направлениях — выбор производителя оборудования, это первый краеугольный камень успеха любого проекта.Видя растущий спрос, сотни компаний устремились в эту нишу, и сотни уходят из нее через год два, срубив немного денег на волне повышенного спроса. Это и модные стартапы особенно китайские, так и OEMщики особенно российские. Прекрасный образчик такого прекрасного OEMа бренд Tantos, контроллеры которого . Они тоже имеют свою . И таких сотни.И это еще пол беды, стартап (маленькую компанию с небольшим оборотом) при внимательном изучении еще можно распознать. OEM тоже распознается средними усилиями (внимательно изучайте документацию и сертификаты).Сложнее распознать действительно крупную и известную компанию, единственная компетенция которой пускание пыли в глаза, здесь нужно смотреть на совокупные финансовые показатели, и на качество предлагаемых решений.
 

Например FST Biometrics (израильская компания) закрывается через 11 лет работы. А как все громко начиналось. Компания была основана Aharon Zeevi Farkash, бывшим генерал-майором израильской разведки, с бывшим премьер-министром Израиля Эхуд Бараком в совете директоров. Только за первый квартал 2021 года компания привлекла инвестиции на сумму $3,2 млрд. долларов.

Можно еще вспомнить американскую компанию IDair, которая прогремела по всем мало мальски тематическим СМИ, даже в Popular Science засветились.
В этом случае все было тоже очень круто, и презентация на самой значимой выставке по безопасности ISC West, членство в SIA и известные основатели, и характеристики продукта впечатляли.

Шутка ли, основатели заявляли о разработке сканера отпечатков пальцев – с дистанцией считывания до 6 метров. Но по факту все оказалось пшиком. Сайт мертв, твиттер заброшен. А ведь у компании IDair были клиенты, пусть и немного, которым они успели эту шляпу впарить.

Обычно клиенты таких компаний, задают один вопрос: – Что нам делать с тем оборудованием которое мы уже купили? И неизменно я им даю лучший на мой взгляд совет,  совет который сэкономит время и деньги. Просто сожгите его!

Поиск лица на изображении

 Приведу классический алгоритм, лежащий в основе многих современных подходов к решению задача поиска лиц на изображениях; алгоритм, который хорошо описывает сам принцип поиска объектов на фотографиях — метод Виолы-Джонса, опубликованный в 2001 году [2].

 Алгоритм обладает следующими достоинствами:

Работа алгоритма начинается с поиска определённых признаков на изображении: на рис.1 изображены 4 различных типа признаков. Значение, присваиваемое каждому из признаков, вычисляется следующим образом: берётся сумма величин всех пикселей светлой области и вычитается из суммы величин всех пикселей закрашенной области.

Читайте ещё про NFC:  Как настроить nfc на телефоне для оплаты
Пример прямоугольных шаблонов-признаков
Пример прямоугольных шаблонов-признаков

Каким образом может быть такой принцип использован для поиска лиц на изображении? Все человеческие лица имеют более или менее похожие свойства, или черты. Поиск по подобному признаку позволяет найти эти черты на снимках:

шаблон-признак, похожий на нос
шаблон-признак, похожий на нос

Используя другие прямоугольные шаблоны-признаки, а также шаблоны-признаки разного размера можно составить карту местоположений и размеров черт лица: глаз, рта, носа, границ лица.

Приведём пример работы алгоритма: предположим, мы ведём поиск четырёх признаков с рис. 1 по изображению размером 100 на 100 пикселей. Изображение делится на 25 сегментов, размером 20 на 20 пикселей, и поиск черт ведётся шаблонами такого же размера. Мы поочерёдно накладываем каждый из шаблонов на участок изображения, смотрим получаемое значение, а затем записываем результат в таблицу:

A, 40

B, 51

B, 29

B, 44

B, 23

B, -41

А, -4

B, 322

B, 40

B, -15

B, -5

А, 311

С, -283

А, -309

B, -4

B, -77

С, 5

В, -276

B, 103

C, 87

C, 49

B, 38

B, 40

B, 50

C, 3

На этой карте-таблице в ячейках записан тип шаблона, который получил наибольшее по модулю значение в данном сегменте, а также это значение. Видно, что в центральной части карты находятся сильно выраженные черты, соответствующие определённым шаблонам-признакам, например, весьма вероятно, что в центральной части изображения находится нос.

Вот таков базовый принцип составления карты черт лица на изображении. Можно заметить, что, во-первых, в нём не учитывается, что лица могут быть наклонены как в целом, так и частично, во-вторых, может потребоваться более, или наоборот, менее подробное разбиение изначального изображения, в-третьих элементы разбиения могут пересекаться, и т.д.

Получение биометрического образца из фотографии

После того, как лицо на фотографии найдено и выделено, можно говорить о переводе изображений лица в биометрический образец, т.е. в такую форму, в которой можно сравнивать её с другими по формальным критериям, автоматическим (машинным) образом. Очевидно, например, что простое попиксельное сравнение двух снимков вряд ли увенчается успехом – помимо различий в мельчайших деталях лица, обязательно будут иметь место различия в условиях съёмки. Поэтому необходимо выделять некий набор черт лица и сравнивать лица уже по этим чертам.

Приведу алгоритм, опубликованный в 1991 году [3], хорошо демонстрирующий основной принцип создания биометрического шаблона: “собственные лица” (по аналогии с собственными векторами).

Сначала формируется набор из изображений, которые используются для обучения, так называемый тренировочный набор. Изображения должны быть сняты в идентичных условиях: при одинаковом освещении, при одинаковом положении головы, и т.д. Также они должны иметь одинаковый размер, например, 100 на 100 пикселей.

Затем все изображения переписываются в векторном виде, то есть создаётся вектор-столбец, в котором записаны значения, взятые из пикселей (номера цветов); таким образом, векторы будут иметь 10 000 компонент каждый. Формируется матрица (таблица) T из вектор-столбцов.

Далее, составляется ковариационная матрица S (неформально говоря, отображающая зависимость изменения компоненты вектора от других компонент) и для неё вычисляются собственные значения и собственные вектора. На деле этот шаг – самый затратный с точки зрения вычислений, но он может быть упрощён поиском собственных векторов S без явного вычисления самой матрицы S.

Каждый полученный в нашем примере собственный вектор будет иметь 10 000 компонент, т.е. сам может быть “расшифрован” как изображение. Эти изображения и формируют базис “собственных лиц”. Т.е., каждое изображение из тренировочного набора, и вообще каждое изображение, удовлетворяющее изначальному формату, может быть теперь записано в форме:

Лицо N = 0.0007 Лица 1 0.0002 Лица 2 0.0005 Лица 3 …

Понятно, что 10 000 собственных значений – это слишком много, и их хранение и использование ничем не отличается от хранения 10 000 пикселей изначального изображения. Поэтому выбираются основные собственные значения и соответствующие им “собственные лица”.

frac{lambda_1 lambda_2   dots  lambda_k}{lambda_1   lambda_2   dots  lambda_n }geq t

Иными словами, мы выбираем набор собственных значений такой, что их сумма будет значительной частью суммы всех собственных значений (можно установить значение t, например, 0.85). Значение k на практике оказывается относительно небольшим, например, для изображений 100 на 100, оно часто близко к 30.

Теперь можно говорить об основном наборе “собственных лиц”, который содержит наиболее значимые признаки всех лиц из тренировочного набора, а любое изображение лица как из тренировочного набора, так и извне, может быть разложено на компоненты – в виде взвешенного набора (линейной комбинации) “собственных лиц”. Т.е., любое изображение лица может быть представлено в виде вектора из, например, 30 компонент (а1, а1, …, а30). В таком виде его уже можно хранить и сравнивать с другими по формальным критериям, это и будет биометрический образец.

Следует дополнительно отметить два момента: во-первых, не имея доступа к набору “собственных лиц”, нельзя воссоздать изображение лица по биометрическому образцу. Во-вторых, “собственные лица”, переведённые в изображение, не всегда даже и похожи на лица в обычном понимании:

Читайте ещё про NFC:  платежное кольцо nfc на АлиЭкспресс — купить онлайн по выгодной цене
пример “собственных лиц” от AT&T Laboratories
пример “собственных лиц” от AT&T Laboratories

Данный алгоритм, безусловно имеет свои недостатки, например, почти всегда главными собственным значениями становятся те, которые отвечают за освещённость, он плохо справляется с выражениями лица, очень зависит от условий съёмки. Однако, он хорошо показывает общий подход к формированию биометрических образцов по изображениям лица.

В современных решениях по идентификации человека по лицу используются, в основном, подходы, основывающиеся на глубоком обучении (deep learning), в которых многие шаги выполняются неявно при помощи нейронных сетей, к примеру, составление набора черт лица, взвешенный набор которых и будет составлять биометрический образец.

Принцип работы сканеров отпечатков пальцев

                                                   Как работает сканер отпечатков пальцев в смартфоне? В экране, сбоку и на задней панели

  Сканер отпечатков пальцев – это тип электронной системы безопасности, которая использует отпечатки пальцев для биометрической аутентификации, для предоставления пользователю доступа к информации или подтверждения какой-либо транзакции.

    Еще в недалеком прошлом нам казалось, что сканеры – это что-то фантастическое. Но развитие инженерной индустрии не стоит на месте и уже сегодня сканеры отпечатков пальцев становятся настолько обыденными, что используются практически каждым. Отпечатки пальцев человека уникальны, поэтому они успешно используются для идентификации людей. Не только правоохранительные органы собирают и поддерживают базы данных отпечатков пальцев. Многие виды профессий, требующих лицензирования или сертификации (например, финансовые консультанты, биржевые посредники, агенты по недвижимости, учителя, врачи / медсестры, охрана, подрядчики и т. д.) требуют отпечатки пальцев в качестве условия работы. Все больше и больше изобретений начали применять сканеры отпечатков пальцев (их также можно назвать «считывателями» или «датчиками») в качестве еще одной (необязательной) функции безопасности для мобильных устройств. Сканеры отпечатков пальцев являются одним из последних изобретений в постоянно растущем списке – пин-коды, коды шаблонов, пароли, распознавание лиц, определение местоположения, распознавание голоса, надежное соединение Bluetooth / NFC – способы блокировки и разблокировки смартфонов.

Зачем использовать сканер отпечатков пальцев?

  Многие пользуются этим для безопасности, удобства и футуристического ощущения. Сканеры отпечатков пальцев работают захватывая рисунок на пальце. Затем информация обрабатывается программным обеспечением анализа / сопоставления патчей устройства, которое сравнивает его со списком зарегистрированных отпечатков пальцев в файле. Успешное совпадение означает, что идентификация проверена, тем самым предоставляя доступ.

Метод захвата данных отпечатков пальцев зависит от типа используемого сканера:

  • Оптический датчик:  эти типы сканеров в основном делают фотокопию пальца. Многие еще и подсвечивают палец, чтобы обеспечить четкий контраст линий, поскольку светочувствительный сканер (обычно датчик изображения или светочувствительный микрочип) записывает информацию для создания цифрового изображения. Многие компьютерные сканеры отпечатков пальцев используют оптические датчики.
  • Емкостный датчик: для определения образцов отпечатков пальцев вместо света сканеры используют электричество. Когда палец опирается на сенсорную поверхность, устройство измеряет заряд; хребты демонстрируют изменение емкости, а долины практически не меняются. Датчик использует все эти данные для точной печати отпечатков. Большинство смартфонов со сканерами отпечатков пальцев используют емкостные датчики.
  • Ультразвуковой датчик: Подобно тому, как летучие мыши и дельфины используют эхо-локацию для поиска и идентификации объектов, ультразвуковые сканеры работают через звуковые волны. Аппарат предназначен для отправки ультразвуковых импульсов и измерения количества отскоков назад. Хребты и долины рисунка пальца отражают звук по-разному, а именно, как ультразвуковые сканеры могут создавать подробную 3D-карту отпечатков пальцев. Ультразвуковые датчики в настоящее время прототипируются (например, QualcommTechnologies, Inc.) и протестированы для использования в мобильных устройствах.

Анализ отпечатков пальцев

    Есть более сотни различных характеристик, по которым можем провести идентификацию рисунка пальца. Анализ отпечатков пальцев в основном сводится к построению точек, где хребты рисунка заканчиваются внезапно и развиваются на две ветви (и направление). Сканеры отпечатков пальцев включают все эти точки данных в шаблоны, которые используются всякий раз, когда требуется биометрическая аутентификация. Больше собранных данных помогает обеспечить большую точность (и скорость) при сравнении большого количества отпечатков. Производитель сканеров отпечатков пальцев в повседневной жизни MotorolaAtrix стала первым смартфоном, который включил сканер отпечатков пальцев, еще в 2021 году. С тех пор многие другие смартфоны включили эту функцию. Кпримеру: Apple iPhone 6S, моделиApple iPad, Apple iPhone 7, Samsung Galaxy S5, Huawei Honor 6X, HuaweiHonor 8 PRO, OnePlus 3T, OnePlus 5 иGoogle Pixel. Вероятно, что еще больше мобильных устройств будут иметь функцию сканера отпечатков пальцев в будущем, тем более, что уже сейчас можно во многих повседневных объектах найти их. Когда дело доходит до безопасности ПК, существует множество вариантов сканирования отпечатков пальцев, которые уже интегрированы в некоторых моделях ноутбуков. Большинство устройств, которые можно приобрести отдельно, подключаются с помощью USB-кабеля и они совместимы практически со всеми операционными системами. Некоторые устройства более близки по форме и размеру к USB-флеш-накопителям, некоторые устройства USBуже имеют встроенный сканер отпечатков пальцев. Сейчас можно увидеть биометрические дверные замки, в которые встроены сканеры отпечатков пальцев в дополнение к сенсорным клавиатурам ручного ввода пароля. Биометрические комплекты для стартеров автомобилей создают дополнительный уровень безопасности для владельца. Существуют также сейфы и навесные замки сдатчиками отпечатка пальцев. Всевозможные организации, фирмы, общественные объекты, к примеру, такие парки как WaltDisneyWorld, при входе в которые установлены эти самые устройства для недопущения мошенничества с билетами.

    Применение биометрии в повседневной жизни будет расти, поскольку производители разрабатывают новые (и более доступные) способы внедрения технологий в современные гаджеты. К примеру, для аутентификации пользователя, в динамике AmazonEcho используется программное обеспечение для распознавания голоса. Другие динамики, такие как UltimateEarsBoom 2 и Megaboom, интегрировали распознавание голоса Alexa через обновления прошивки. Все эти примеры используют биометрию в виде распознавания голоса.

Читайте ещё про NFC:  Онлайн сервис денежных переводов «Золотая Корона»

                              Как работает сканер отпечатков пальцев в смартфоне? В экране, сбоку и на задней панели

    Тема использования отпечатков пальцев для биометрической аутентификации довольно часто обсуждается – человечество спорит о высоких рисках и значительных преимуществах в равной мере. Поэтому, прежде чем Вы начнете использовать новейший смартфон с сканером отпечатков пальцев, Вы можете взвесить все за и против.

 Плюсы использования сканеров отпечатков пальцев:

  • Быстрый и легкий доступ одним пальцем к разблокировке устройства.
  • Отличный способ идентифицировать уникальных людей.
  • Чрезвычайно сложно подделать / дублировать (по сравнению с карточками идентификации / доступа и т.д.).
  • Практически невозможно угадать / взломать (по сравнению с пин-кодами, паролями и т.д.).
  • Вы не можете забыть свой отпечаток пальца (как вы могли бы с паролями, кодами, шаблонами, картами доступа и т.д.).

Недостатки использования сканеров отпечатков пальцев:

  • Шифрование по-прежнему вызывает сомнения (безопасность Ваших данных отпечатков пальцев зависит от производителя программного обеспечения / оборудования).
  • Дефект рисунка пальца может затруднить успешное сканирование и запретить доступ к авторизованным пользователям (даже небольшие недостатки могут создавать трудности)
  • Микробы (знаете, сколько людей коснулись общественного сканера, прежде чем Вы это сделали)?

    Производители все же не сидят на месте, все время улучшают качество шифрования и защиты данных, чтобы предотвратить кражу или неправильное использование личных данных. Простота и удобство использования, на самом деле, приводит к тому, что мобильные устройства все больше отдают предпочтение сканерам для аутентификации себя, как владельца. Но все же, наличие нескольких способов доступа (двухфакторная аутентификация) могут улучшить вашу личную безопасность, а также спасти Вас в некоторых ситуациях, когда невозможно отсканировать отпечаток.

Выводы

Для тех кто дочитал до конца, эту статью (я правда пытался ее сокращать как мог) наверное встает один большой вопрос: Стоит ли использовать биометрию если ни один из методов биометрической идентификации не показывает 100% защиты?Чтобы ответить на этот вопрос нужно вспомнить что в мире нет ничего абсолютного, ну кроме 🙂 Однако это не повод накрыться простыней и медленно ползти в сторону кладбища!Смысл систем безопасности, в том числе и биометрических — максимально усложнить задачу негодяям, задрать стоимость успешной атаки до потолка, сделать эту атаку экономически невыгодной. Вторая одновременная задача, совершенствование системы защиты не должно увеличить время и сложность прохождения системы безопасности для рядового пользователя. И даже больше всегда стоит задача уменьшения времени и сложности. И в одновременном решении этих задач биометрии нет равных.Тем не менее не следует недооценивать возможности злоумышленников для взлома систем безопасности, научно технический прогресс одновременно с новыми инструментами для защиты, дает и новые инструменты для атаки, так этот мир устроен. Уже завтра у злоумышленников могут быть инструменты которые мы считаем технически невозможными в данный момент.Биометрические системы идентификации, всего лишь один из элементов системы безопасности, и как любой из ее элементов сам по себе никогда не сможет обеспечить абсолютную защиту. В современные системы безопасности безопасности должна быть изначально заложена реакция на взлом, и взлом не должен приводить к отказу в работе всей системы.Еще один важный момент о котором все забывают, в биометрии есть такое понятие как секретность идентификатора, т.е. то насколько легко несанкционированно получить шаблон идентификатора. Например получить шаблон лица проще простого, с этим справился даже мой кот если бы у него были пальцы.

Получить отпечаток пальца сложнее, но тоже не невозможно, например Chaos Computer Club — немецкое общество хакеров, очень наглядно продемонстрировало это опубликовав отпечатки пальцев главы МВД Германии Вольфганга Шойбле.

На сайте Chaos Computer Club поясняется, что это отпечатки указательного пальца германского министра, которые он оставил на стеклянном стакане во время одного из публичных выступлений. Вангую – скоро политики будут выступать в перчатках, ну или со своим стаканом :-).  А вот шаблон венозного рисунка получить почти невозможно, по крайней мере пока.  

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector