Все под контролем: Кто и как следит за тобой

Рисунок радужной оболочки. Особенно популярны системы на базе радужной оболочки были в 1990-е годы. Радужная оболочка формируется еще во время внутриутробного развития, поэтому остается неизменной на протяжении всей жизни человека. Получить ее изображение можно с помощью стандартной видеокамеры, а не дорогостоящего и неудобного сканера, как в случае с сетчаткой. Одним из лидеров в этом секторе является компания IriScan, чьи технологии используются в тюрьмах, в автоматических кассовых машинах (банкоматах), а недавно стали использоваться и на станциях метро. British Telecom, являющаяся партнером этой фирмы, разработала высокоскоростной сканер радужной оболочки, который может получать изображение радужки человека, сидящего в машине, движущейся со скоростью 90 км/час. Сегодня такой сканер очень дорог, для него требуется специальная оптика, камера высокого разрешения и управляемый компьютером объектив с сервоприводом.

Но, поскольку технологии постоянно развиваются, а цены падают, эта технология, вероятно, вскоре станет более доступной.

Анализ почерка. Анализ почерка и собственноручной подписи является одной из первых биометрических систем в мире. Сегодня изображение подписи может быть оцифровано и сравнено с имеющимися образцами. Если подпись ставится на специальном электронном планшете, компьютер может также анализировать скорость перемещения пера и силу нажатия. Комбинируя эти три параметра (траекторию, скорость и силу нажатия) можно построить биометрическую модель, которую очень сложно подделать. [p12]

Отпечатки ладоней и их геометрия. При идентификации по отпечатку ладони и ее геометрии анализируется рисунок складок и относительная длина пальцев. Обе системы страдают нестабильностью по сравнению с анализом отпечатков пальцев, так как измеряемые параметры меняются со временем. С другой стороны, на них нет пятна «криминальности». Система идентификации по геометрии ладоней применялась для идентификации спортсменов на летних Олимпийских играх в Атланте в 1996 году.

Характеристики голоса. Системы голосового анализа пытаются идентифицировать говорящего путем сравнения произносимых им фраз с заранее записанными. Сегодня компьютерные системы распознавания голоса могут решать как задачу опознавания говорящего, т. е. определять, кто говорит, так и задачу распознавания речи, т. е. определять, что было сказано. В отличие от человека, современные компьютеры не могут идентифицировать говорящего и распознавать смысл сказанного одновременно, но с увеличением производительности они осилят и эту задачу. Маловероятно, что когда-нибудь компьютеры смогут опознавать человека по голосу со 100 %-ной точностью. Но и люди не могут этого. Иногда просто недостаточно информации для решения этой задачи.

Распознавание лица. Системы распознавания лица пытаются идентифицировать человека на базе визуального сходства. Для обеспечения работы современных систем необходимо, чтобы изображение лица занимало большую часть поля зрения видеокамеры компьютера, а фон соответствующим образом контролировался. В будущем такие системы должны будут распознавать лица в толпе, так же как это делает человек (и возможно, с той же степенью точности). Поскольку системы распознавания лица не носят на себе компрометирующего клейма, они не вызывают чувства опасности; в отличие от системы сканирования глаза, эти системы имеют шанс стать популярными в XXI столетии, что может привести к неожиданным результатам. «Люди, которым необходимо скрываться, опасаются систем распознавания лица, – говорит редактор журнала Identity World Стивен Шоу. – Эти системы не только вылавливают террористов, но могут опознавать и дипломатов, призраков и полицейских, работающих по легенде». [48]

Термограмма лица. Идентификация по термограмме лица использует особенности расположения проходящих непосредственно под кожей кровеносных сосудов. Если внешний вид лица можно изменить с использованием косметики или новой прической, то кровеносную систему изменить сложнее. Поэтому считается, что термограмма лица более надежный способ идентификации, чем простое визуальное распознавание.

Идентификация по силуэту и особенностям походки. Это мое собственное название для очередной категории систем биометрической идентификации, но специалисты в этой области также его признают. Вы можете узнать своего друга издалека, даже если не видите его лица. Вы идентифицируете его на основе ряда параметров, включая размеры и пропорции, особенности походки и одежды. И вновь мы исходим из предположения, что, если человек может осуществлять идентификацию такого рода, можно попытаться обучить этому и компьютер.

Производительность. Также возможно идентифицировать человека на основе данных о его производительности при решении определенной задачи. Будучи старшекурсником MTI, я разработал компьютерную программу, которая могла идентифицировать человека по клавиатурному почерку – скорости печати и силе нажатия на клавиши при работе на клавиатуре. Во время своей работы в AT&T исследователь Томас Спитер [Thomas Speeter] разработал специальную плитку для пола, которая могла идентифицировать тех, кто по ней ходит. [49] Некоторые системы защиты от несанкционированного доступа определяют факт вторжения в компьютер, основываясь на принципе, что стиль работы нарушителя отличается от стиля работы законных пользователей.

Распознавание лица

В отличие от других систем биометрической идентификации, распознавание лица носит пассивный характер: оно может осуществляться без ведома человека, позволяя производить идентификацию в лифте или при проходе через дверь. Сегодня биометрические системы идентификации все чаще используются для идентификации в банкоматах (ATM), в банках и бизнесе, требующем повышенных мер безопасности. Некоторые штаты рассматривают возможность применения систем распознавания лица в базах данных водительских удостоверений, чтобы иметь возможность выявлять лиц, получающих несколько удостоверений более чем на одно имя. [Иллюстрация любезно предоставлена Miros, Inc.]

Стиль написания. Все большее количество технологий используется для определения автора, будь то пьеса, новелла или музыкальный опус, на основе анализа особенностей стиля написания. В 1996 году Дональд Фостер [Donald Foster], специалист в области компьютеров из колледжа Вассар, проанализировал бестселлер «Основные цвета» [Primary Colors] и пришел к выводу, что «анонимный» автор на самом деле – Джо Кляйн [Дое Klein], обозреватель журнала Newsweek. [50](Достаточно интересный факт: Кляйн не признавался в авторстве книги, пока журналистам Washington Post не удалось тайно заполучить образцы почерка Кляйна и фрагменты рукописи книги, проанализированные затем Маурин Кейси Оуэне [Maureen Casey Owens], бывшим ведущим экспертом по документам криминалистической лаборатории полиции Чикаго [Chicago Police Crime Laboratory]. [51]) Аналогично Тед Качински [Ted Kaczinski] был идентифицирован как Unabomber лишь после того, как его брат опознал стиль письма и идеи в опубликованном манифесте.

Важно понимать, что ни одна из описанных здесь систем идентификации не прошла какого-либо научного обследования, как это было с идентификацией по ДНК в конце 1980-х – начале 1990-х годов. Вместо этого одиночки и компании тестировали эти технологии так же, как студенты проверяют готовность спагетти: бросают их на стенку и смотрят, не прилипли ли они. Если мы собираемся в будущем использовать биометрические системы в серьезных приложениях, они должны быть подвергнуты стандартизации гораздо более жесткой, чем используется сейчас. В противном случае мы получим огромное число неудачных или ошибочных идентификаций, что вызовет сомнения и недоверие и даже может привести к тому, что в тюрьму будет заключен человек, не сделавший ничего плохого.