ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ СПЕЦИФИКИ СОВРЕМЕННОЙ СИСТЕМЫ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена исследованию теоретических основ построения и анализа современных систем биометрических данных. В работе проведён анализ фундаментальных концепций биометрии, рассмотрены архитектурные компоненты биометрических систем, исследованы основные модальности и методы идентификации, а также рассмотрены специфические характеристики функционирования таких систем. Особое внимание уделено мультимодальным подходам и современным тенденциям в развитии биометрических технологий в контексте российского законодательства.

Ключевые слова: биометрия, системы идентификации, биометрические модальности, мультимодальная аутентификация, Единая биометрическая система, математическое моделирование.

Введение

Биометрические системы идентификации становятся неотъемлемой частью современной инфраструктуры информационной безопасности во всём мире. В России развитие биометрических технологий активно поддерживается государством посредством создания Единой биометрической системы (ЕБС) и принятия соответствующего законодательного регулирования. Понимание теоретических основ работы таких систем необходимо для специалистов в области информационных технологий, информационной безопасности и государственного управления.

Целью данной работы является систематизация теоретических знаний о специфике современных биометрических систем, анализ их архитектурных особенностей, принципов функционирования и математических основ. Данное исследование позволит лучше понять механизмы работы биометрических технологий и их роль в цифровой трансформации общества.

1. Теоретические основы биометрии и определение базовых понятий

Биометрия представляет собой научное и технологическое направление, основанное на распознавании людей по уникальным физиологическим или поведенческим характеристикам. В соответствии с классическим определением, биометрия использует физические или поведенческие черты человека для целей идентификации и аутентификации.

Классическая теория аутентификации выделяет три основных принципа подтверждения личности:

1. По собственности (что-то, что у вас есть) – документы, ключи, пластиковые карты;
2. По знаниям (что-то, что вы знаете) – пароли, коды, ответы на контрольные вопросы;
3. По биометрическим признакам (что-то, что вы есть) – отпечатки пальцев, лицо, голос, радужная оболочка глаза.

Биометрический метод идентификации обладает принципиальным преимуществом перед традиционными способами: биометрические характеристики невозможно потерять, забыть или передать другому лицу, что обеспечивает более высокий уровень безопасности.

Для использования физиологической или поведенческой характеристики в качестве биометрического признака она должна удовлетворять определённым критериям:

• Универсальность – данная характеристика должна быть присуща всем или практически всем людям;
• Уникальность – каждый человек должен иметь уникальный паттерн данной характеристики (даже однояйцевые близнецы различаются по большинству биометрических параметров);
• Стабильность – характеристика должна оставаться неизменной или малоизменяющейся на протяжении жизни человека;
• Измеряемость – биометрическую характеристику необходимо возможно преобразовать в цифровую форму и сравнивать математическими методами;
• Приемлемость – метод сбора данных должен быть приемлем для конечного пользователя с точки зрения удобства и неинвазивности.

2. Архитектура и компоненты биометрических систем

Биометрическая система в своей типовой форме состоит из нескольких функциональных компонентов, которые работают в определённой последовательности:

1. Модуль сбора данных – устройство (сенсор), которое захватывает биометрическую характеристику. Может быть оптическим, электростатическим, акустическим или использующим иные методы регистрации;
2. Модуль предварительной обработки – преобразует собранные данные в удобный для анализа формат, включает операции фильтрации, выравнивания изображений, нормализации и подавления шумов;
3. Модуль извлечения признаков – выделяет из исходных данных набор характерных параметров, образующих биометрический вектор (шаблон). Этот вектор существенно меньше по размеру, чем исходные данные;
4. Модуль сравнения и поиска – сравнивает полученный биометрический шаблон с хранящимися в базе данных шаблонами с использованием функции сходства;
5. Модуль принятия решения – сравнивает результат функции сходства с пороговым значением и выносит финальное решение о совпадении личности.

Теория биометрических систем различает два основных режима работы:

Биометрическая верификация (сравнение один-к-одному) – проверка утверждения человека о его личности. Система проверяет, является ли предоставленный биометрический образец совпадающим с зарегистрированным образцом конкретного пользователя. Это быстрый процесс, требующий сравнения с одним шаблоном. Основные характеристики: низкий FRR (вероятность неправильного отклонения), контролируемое значение FAR (вероятность неправильного принятия).

Биометрическая идентификация (сравнение один-ко-многим) – система самостоятельно определяет личность человека посредством сравнения предоставленного биометрического образца со всеми шаблонами, хранящимися в базе данных. Это более сложный процесс, требующий анализа значительного объёма информации. С увеличением размера базы данных возрастают вычислительные затраты и риск ошибочного совпадения.

Эффективность и надёжность биометрической системы оценивается с использованием статистических методов и двух ключевых метрик:

• False Rejection Rate (FRR) – вероятность неправильного отклонения легитимного пользователя. Характеризует чувствительность системы. При FRR = 0 система никогда не отвергает законных пользователей, но при высоком пороговом значении может возникнуть;
• False Acceptance Rate (FAR) – вероятность неправильного принятия незаконного пользователя. Характеризует безопасность системы. При FAR = 0 система не принимает посторонних, но требует снижения порога чувствительности.

Выбор оптимального порогового значения представляет собой компромисс между этими двумя метриками. На практике используется показатель Equal Error Rate (ERR) – точка, где FRR = FAR.

3. Биометрические модальности и их специфика

Отпечатки пальцев – исторически первый и наиболее широко используемый вид биометрии. Паттерны папиллярных линий на подушечках пальцев полностью формируются к моменту рождения и остаются неизменными на протяжении жизни. Преимущества: высокая уникальность, достаточно простые алгоритмы сравнения, давно зарекомендованный метод. Недостатки: влияние влажности, загрязнения, травм на качество захвата.

Распознавание лица – анализ геометрии и характерных точек лица. Модуль включает операции обнаружения лица, нормализации положения, извлечения дескрипторов признаков. Современные методы используют глубокое обучение и нейросетевые архитектуры. Преимущества: естественность, распространённость в повседневной жизни, возможность работы на расстоянии. Недостатки: влияние освещения, угла наклона головы, макияжа, возрастных изменений.

Радужная оболочка глаза – анализ структуры радужной оболочки. Обладает исключительной уникальностью (вероятность совпадения у двух человек составляет примерно 1 к 1,2 млн). Высокая стабильность. Недостатки: требует специализированного оборудования для захвата, дороговизна аппаратуры.

Рисунок вен ладони – инновационная модальность, активно внедряемая в России. Рисунок кровеносных сосудов обладает высокой уникальностью и стабильностью. Технология менее инвазивна, чем традиционные методы. Процесс идентификации занимает менее одной секунды. Рассматривается как одна из наиболее защищённых технологий для работы с персональными данными.

Термография лица – анализ тепловых паттернов, вызванных движением крови под кожей. Обладает высокой уникальностью, даже выше, чем традиционное распознавание лица. Можно использовать для обнаружения подделок.

Голос – анализ акустических характеристик голоса. Может быть текстозависимым (произнесение установленной фразы) или текстонезависимым. На характеристики голоса влияют эмоциональное состояние, болезнь, возраст. Требует накопления определённого объёма данных для эффективной работы. Является одной из двух основных модальностей Единой биометрической системы России.

Динамика набора текста – анализ ритма и скорости работы с клавиатурой. Уникален для каждого человека, но может меняться под влиянием внешних условий и эмоционального состояния.

Анализ походки – распознавание людей по характерным особенностям ходьбы. Можно использовать на расстоянии, но требует использования видеоустройств и требует учёта влияния одежды, обуви и других факторов.

4. Мультимодальные биометрические системы

Мультимодальная биометрия подразумевает использование нескольких различных биометрических модальностей в одной системе. Согласно стандартам ISO/IEC, система может быть:

• Мультимодальной – использует несколько различных характеристик (например, лицо и радужная оболочка);
• Мультидатчиковой – использует несколько датчиков для получения образцов одной характеристики (например, 2D и 3D изображения лица);
• Мультипредставленной – использует несколько представлений одной характеристики (например, несколько изображений одного и того же пальца).

Единая биометрическая система (ЕБС) была создана в России как государственная информационная система, предназначенная для идентификации и аутентификации физических лиц. ЕБС использует принцип мультимодальности, в настоящее время опираясь на две основные модальности: лицо и голос.

Ключевые особенности архитектуры ЕБС:

1. Многовендорный подход – для каждой модальности используются несколько независимых технологических платформ (вендоров) разных разработчиков. Это обеспечивает качество и надёжность системы.
2. Обезличивание данных – биометрические шаблоны хранятся в обезличенной форме отдельно от персональных данных в базе ЕСИА. Связь осуществляется по уникальному зашифрованному коду.
3. Векторное представление – организациям, имеющим договор с ЕБС, предоставляются не сами биометрические данные, а их векторное отображение (математическое представление). Это повышает безопасность и не требует от организаций дополнительных вычислительных ресурсов.
4. Детекция живого присутствия (liveness detection) – система использует специальные алгоритмы для определения того, что перед ней находится живой человек, а не фотография, видеозапись или 3D-модель.

5. Современные тенденции развития биометрических технологий

Современные биометрические системы все более активно используют методы глубокого обучения (deep learning) и нейросетевые архитектуры. Нейросети с глубокой архитектурой (10–22 слоя и более) способны:

• Автоматически выделять релевантные признаки из исходных данных;
• Адаптироваться к различным условиям (освещение, угол поворота и т.д.);
• Работать с большими объёмами данных для обучения.

Методы искусственного интеллекта также применяются для:

• Обнаружения подделок – Deepfake Detection технологии борются с синтетическими видео и изображениями;
• Анализа аномального поведения – ЕБС способна реагировать на отклонения от стандартных действий пользователя;
• Повышения точности – комбинация нескольких нейросетевых моделей обеспечивает более надёжные результаты.

В 2025 году активно развиваются новые направления:

• Биометрия сердцебиения – анализ уникальных характеристик сокращений сердца;
• Поведенческая биометрия – отслеживание движения глаз, динамики набора текста, анализ походки в реальном времени;
• Блокчейн-интеграция – безопасное хранение биометрических данных в распределённых реестрах.

Впервые в России функциональность регистрации подтверждённой биометрии реализована на мобильном устройстве. Это открывает возможности для выездного обслуживания и существенно расширяет доступность биометрических сервисов, позволяя проводить регистрацию не только в стационарных отделениях банков, но и в полевых условиях.

6. Правовое регулирование биометрических персональных данных в России

Развитие биометрических технологий в России регулируется Федеральным законом от 29 декабря 2022 г. № 572-ФЗ «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных». Этот закон ознаменовал начало комплексного правового регулирования в данной сфере.

Законодательство предусматривает:

• Два категории биометрических персональных данных (БПД) – данные, используемые исключительно для идентификации физического лица, и данные, используемые для аутентификации;
• Обязательность размещения в ЕБС – финансовые организации, учреждения социальной защиты и иные организации обязаны размещать БПД в ЕБС без получения предварительного согласия субъекта персональных данных;
• Запрет на обработку вне ЕБС – по общему правилу обработка биометрических персональных данных вне ЕБС запрещена.

На уровне подзаконных актов установлены требования к:

• Использованию сертифицированных средств защиты информации;
• Применению криптографической защиты;
• Соблюдению порядков обработки, сбора и хранения БПД;
• Обеспечению прав и интересов граждан при сборе и использовании данных.

7. Практические сценарии применения биометрических систем

Современная биометрия в России выходит за рамки традиционных применений и интегрируется в различные сферы:

• Финансовый сектор – открытие счетов, проведение платежей, доступ в интернет-банкинг;
• Транспортная инфраструктура – паспортный контроль, посадка на самолеты, доступ на вокзалы;
• Ритейл и вендинг – оплата покупок, доступ к специализированным автоматам;
• Контроль доступа – входы в офисы, гостиницы, государственные учреждения;
• Медицинское обслуживание – идентификация пациентов, предотвращение ошибок при выдаче лекарств.

Заключение

Теоретические основы изучения биометрических систем представляют собой комплексное знание, объединяющее физиологию человека, математическую статистику, информатику и теорию информационной безопасности. Современные биометрические системы претерпевают значительную трансформацию под влиянием развития искусственного интеллекта, расширения спектра применяемых модальностей и внедрения новых технологий.

Специфика российской системы биометрических данных заключается в её государственной природе, мультимодальном подходе, обезличивании информации и интеграции в повседневную жизнь граждан. Понимание теоретических основ функционирования таких систем необходимо для специалистов в различных областях, работающих с современными технологиями идентификации и аутентификации.

Дальнейшее развитие биометрических технологий будет направлено на повышение точности, надёжности, приватности и удобства использования, с одновременным соблюдением требований законодательства по защите персональных данных. Это определяет актуальность и практическую важность изучения теоретических основ биометрии для студентов и специалистов в области информационных технологий.

Список литературы:

1. ГОСТ Р 54411-2011/ISO/IEC/TR 24722:2007 Информационные технологии. Биометрия. Глоссарий. – М., 2013. – 48 с.
2. ГОСТ ISO/IEC 24713-1-2013 Информационные технологии (ИТ). Биометрические профили для взаимодействия и обмена данными. Часть 1. Общая архитектура биометрической системы и биометрические профили. – М., 2015. – 68 с.
3. Дорофеев К.А. Сравнительный анализ уязвимостей биометрических систем распознавания лиц // Информационная безопасность. – 2022. – № 3. – С. 45–58.
4. Единая биометрическая система России. Официальная информация // Сборник аналитических материалов. – М., 2021. – 156 с.
5. Гартина Ю.А. Теоретические аспекты правового регулирования биометрических персональных данных // Компьютерные и информационные науки. – 2024. – Т. 15, № 2. – С. 102–118.
6. Федеральный закон от 29 декабря 2022 г. № 572-ФЗ «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных, о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». – М., 2023.
7. Калинский Н.В. Архитектура и компоненты разрабатываемой системы биометрической аутентификации // Инженерные науки и технологии. – 2023. – № 4. – С. 78–92.
8. Кришченович Н.И. Биометрические технологии в современных системах контроля доступа // Информационные системы и технологии. – 2024. – Т. 12, № 1. – С. 156–171.
9. Пастушенко О.Н. Анализ качественных показателей биометрических систем идентификации // Проблемы телекоммуникаций. – 2020. – № 2(28). – С. 35–47.
10. Соколов Д.В. Биометрические аутентификационные системы: основные концепции и алгоритмы // Безопасность информационных систем. – 2013. – Т. 5, № 4. – С. 63–79.
11. Якушин А.В. Поведенческая биометрия в системах кибербезопасности: новые направления развития // Цифровая безопасность. – 2025. – № 1. – С. 22–38.
12. VisionLabs. Технологии проверки живого присутствия и обнаружения deepfake. Технический отчёт. – 2024. – 45 с.