Статья опубликована в рамках: XLI Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 21 марта 2018 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Гоева А.А. ТЕХНОЛОГИИ АВТОРИЗАЦИИ ПО БИОМЕТРИЧЕСКИМ ДАННЫМ В МОБИЛЬНОМ ПРИЛОЖЕНИИ НА ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ IOS // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. XLI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(41). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/6(41).pdf (дата обращения: 24.01.2020)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ТЕХНОЛОГИИ АВТОРИЗАЦИИ ПО БИОМЕТРИЧЕСКИМ ДАННЫМ В МОБИЛЬНОМ ПРИЛОЖЕНИИ НА ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ IOS

Гоева Анастасия Андреевна

студент магистратуры, кафедра Информатики и информационных технологий, Московский политехнический университет. Высшая школа печати и медиаиндустрии,

РФ, г. Москва

На сегодняшний день существует большое число биометрических систем аутентификации пользователя, которые используют различные типы биометрических данных пользователя [1]. Однако не все биометрические данные можно использовать для авторизации через мобильное устройство. В данной статье будут рассмотрены трудности, с которыми можно столкнуться при использовании тех или иных биометрических данных для авторизации через мобильное устройство, а также возможности, которые они предоставляют. Также в работе будут рассмотрены технологии, с помощью которых можно реализовать биометрическую аутентификацию на устройствах iOS.

Для начала для наиболее популярных биометрических данных будут рассмотрены возможности реализации на мобильном устройстве, а также трудности, с которыми можно столкнуться. Распределение по популярности биометрических данных среди пользователей мобильных устройств, представлено на рисунке 1.

Все биометрические данные можно разделить на две основные категории – это поведенческие и физиологические данные [2]. Для начала будут рассмотрены примеры некоторые поведенческих биометрических данных. В качестве примера таких данных можно привести – голос. Реализовать распознавание голоса на мобильном устройстве вполне возможно в связи с тем, что в большинстве современных смартфонов по умолчанию установлена программа диктофон для записи голоса. Однако на сегодняшний день технология распознавания голоса не реализована ни в одной операционной системе и не используется для разблокировки телефона, как например, отпечаток пальца.

 

1

Рисунок 1. Распределение биометрических данных по популярности среди пользователей мобильных устройств

 

Еще один тип биометрических данных – это  почерк. На мобильном устройстве довольно сложно реализовать распознавание устройства. Распознавание можно производить, например, по почерку пользователю по экрану, однако писать на экране несколько сложнее, чем на бумаге и требуется дополнительно оборудование, например, перо для того, чтобы писать по экрану, кроме того почерк на экране может отличаться от почерка на бумаге. Данная технология не является популярной среди пользователей мобильных устройств.

Еще один довольно непопулярный поведенческий тип биометрических данных – это бессознательные движения [3]. Для пользователей мобильных устройств использование данного типа совсем неудобно и бессмысленно в реализации.

Далее будут рассмотрены более популярные среди пользователей мобильных устройств физиологические биометрические данные. Первой и наиболее популярной технологией является отпечаток пальца. Большое число современных смартфонов представляют функционал распознавания отпечатка пальца и имеют встроенный сканер отпечатка пальца. Для устройств, которые не поддерживаю данный функционал распознавание отпечатка пальца можно осуществлять через камеру устройства.

Еще один тип биометрических данных – это сетчатка глаза. Для реализации распознавания с данным типом необходимо специализированное оборудование, которое могло бы качественно отсканировать сетчатку, камер, которые установлены в мобильных устройствах не всегда будет хватать для такого типа распознавания. Аналогичная ситуация и для радужной оболочки глаза.

Еще один тип биометрических данных – это 3D геометрия лица. На сегодняшний день появляются устройства, в функционал которых уже встроена данная технология. Распознавание происходит с фронтальной камеры устройства. Данная технология набирает все большую популярность среди пользователей мобильных устройств, так как не требует применения никакого дополнительного оборудования и легка в использовании.

Существуют и другие типы биометрических данных, которые можно использовать для авторизации в приложении, однако они либо совсем не популярные среди пользователей, либо не удобны и сложны в использовании, либо не подходят для применения в мобильных устройствах.

Как было сказано выше, две основные технологии биометрической авторизации, которые нашли свое применение в мобильных устройствах – это технология распознавания отпечатка пальца и технология распознавания лица. Далее будет рассмотрена реализация двух данных технологий в мобильной операционной системе iOS. Две данные технологии – это TouchID (распознавание отпечатка) и FaceID (распознавание лица) [4].

Face ID использует камеру TrueDepth на передней панели iPhone X. Эта камера состоит из нескольких различных элементов, все из которых работают вместе, чтобы сделать трехмерное изображение лица.

Сначала работает Dot Projector, который, как следует из названия, проецирует на лицо пользователя несколько тысяч невидимых точек: 30 000 точек. Они обозначают различные контуры лица, создавая подробную карту.

Инфракрасная камера регистрирует размещение каждой точки, а затем отправляет данные непосредственно в Secure Enclave в чипе процессора A11 Bionic от iPhone X (ничего не хранится на серверах Apple), где они проверяются на предварительно отсканированное изображение, чтобы убедиться, что было предоставлено корректное лицо пользователя. Если совпадение найдено, телефон разблокируется, все происходит мгновенно.

По словам Apple, Face ID должен быть в состоянии узнать пользователя, даже если он носит шляпу, очки, шарф и даже если отрастил бороду. Однако может возникнуть проблема с некоторыми солнцезащитными очками. Идентификатор лица также будет работать в темноте, так как в камере TrueDepth имеется иллюминатор потока, что означает, что Face ID может распознать пользователя ночью или при выключенном свете.

Apple утверждает, что есть 1 из 1 млн. шансов, что кто-то сможет открыть чужой телефон с помощью Face ID (по сравнению с 1 из 50 тыс. шансов, что кто-то имеет такой же отпечаток пальца). Как показал эксперимент, устройство не может корректно определить лицо для близнецов.

Touch ID - это функция распознавания отпечатков пальцев, которая позволяет разблокировать устройство и аутентифицировать платежи Apple Pay. Датчик, встроенный в домашнюю кнопку, пропускает небольшой ток через палец, чтобы создать «карту отпечатков пальцев». В защитном хранилище на iPhone можно сохранить до пяти карт отпечатков пальцев.

Кольцо обнаружения из нержавеющей стали, встроенное в домашнюю кнопку, способно распознать отпечаток пальца при прикосновении. Если отпечаток соответствует одному из занесенных ранее, то устройство разблокируется.

Touch ID за несколько лет своей работы доказал свою хорошую работоспособность. Однако есть некоторые факторы, влияющие на то, насколько хорошо работает сенсорный идентификатор:

  • Влажные пальцы;
  • Холодная погода;
  • Грязный сканер;
  • Использование некорректного отпечатка пальца.

TouchId и FaceId, описанные выше, используются для разблокировки устройства, однако их также можно применять и для реализации процесса авторизации в приложении. iOS предоставляет весь необходимый для этого функционал.

В заключение можно сделать вывод, что на сегодняшний день существует огромное число разнообразных биометрических технологий, однако не все из них можно использовать для применения в мобильном устройстве. Пользователи мобильных устройств большее предпочтение отдают отпечатку пальца и распознаванию лица. Если рассматривать реализацию двух данных технологии в контексте мобильной операционной системы iOS, то в ней они реализованы посредствам TouchId и FaceId, которые также можно использовать при разработке приложений под данную операционную систему.

 

Список литературы:

  1. Мовчан А. Компьютерные системы биометрической идентификации, 2015. – 80 c.
  2. Biometrics: authentication and identification [Электронный ресурс], 2018, https://www.gemalto.com/govt/inspired/biometrics (дата обращения 05.03.2018)
  3. Современные биометрические методы идентификации [Электронный ресурс],  2011, https://habrahabr.ru/post/126144/ (дата обращения 01.03.2018)
  4. Face ID vs Touch ID [Электронный ресурс],  2017, https://habrahabr.ru/post/126144/ (дата обращения (10.03.2018)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий