Identidad Digital I Técnicas Biométricas para la Identificación y Verificación de Personas Silvia Renteria, ROBOTIKER

Transcripción

1 Identidad Digital I Técnicas Biométricas para la Identificación y Verificación de Personas Silvia Renteria, ROBOTIKER

2 Técnicas que permiten establecer una relación entre una persona y un determinado patrón asociado a ella de forma segura e intransferible Reconocimiento automático de individuos empleando: Características fisiológicas, medidas físicas de partes del cuerpo humano Características de comportamiento, cómo realiza cada persona determinadas acciones La persona es la llave Técnicas biométricas: Qué es la biometría? Sustitución o complemento de sistemas basados en clave o llave No son infalibles, pero son rápidos y repetitivos

3 Comodidad del usuario No tener que recordar claves ni PINs, No tener que llevar tarjetas, tokens o llaves), Mayor seguridad Difícil de robar Difícil de falsificar Mayor eficiencia Reducción del coste de mantenimiento de las políticas de seguridad Menor tiempo de gestión de errores Objetivo de los sistemas biométricos

4 Posibilidades de reconocimiento Posibilidades de reconocimiento dependiendo del contexto de la aplicación. Identificación: se reconoce al usuario dentro de un conjunto de posibles usuarios reconocibles por el sistema. Es una comparación 1:N para descubrir la identidad del usuario. ( Quién es?). Quién soy? Peter Peter DataBase Mary Peter

5 Posibilidades de reconocimiento (II) Autenticación: se verifica la identidad de un usuario, comparando la característica biométrica captada con la almacenada en el sistema al darse de alta. Es una comparación 1:1 para comprobar si la identidad del usuario es cierta. ( Es quién dice ser?). Soy Peter? Peter John Soy Peter? Peter Template

6 Comportamiento correcto Comportamiento del sistema Peter John Peter Template Comportamiento erróneo Peter False Rejection Rate John Peter Template False Aceptance Rate

7 FAR (False Aceptance Rate) % de usuarios aceptados por el sistema y que deberían haber sido rechazados. FRR (False Rejection Rate) % de usuarios rechazados por el sistema y que deberían haber sido aceptados. ERR (Equal Error Rate) Parámetros de referencia Punto en el que se igualan el FAR y el FRR FAR y FRR FAR FRR Se pueden establecer diferentes niveles de seguridad modificando el límite de aceptación o rechazo de los casos dudosos threshold

8 Parámetros de referencia (II) Distintividad FRR FAR FRR FAR EER EER Intrusividad Aceptación o rechazo al uso por parte del usuario Procedimiento de registro o enrollment Nºde patrones necesarios, durabilidad, etc. Tamaño de la muestra Tiempo de procesamiento

9 Sistema de reconocimiento de patrones Enrollment: Adquisición de muestra biométrica mediante un sensor Procesamiento para obtener las características invariantes patrón. Identificación o autenticación: Adquisición de nueva muestra biométrica Cómo se realiza el reconocimiento Procesamiento y comparación con el patrón. Sensor biométrico Extraer características BD Template Sensor Biométrico Extraer características Matching Si/No

10 Patrón: Conjunto de distancias Qué se reconoce Matching: Correlación entre patrón referencia y patrón actual A = T e 1 T e2... T e n

11 Técnicas existentes Mercado desarrollado Reconocimiento huellas dactilares Reconocimiento Iris Reconocimiento facial Reconocimiento características de la mano Reconocimiento de la huella de la palma Mercado emergente Reconocimiento de la voz Reconocimiento retina Reconocimiento de forma de firmar o teclear Laboratorio Imagen infrarroja de la mano (venas) Imagen infrarroja de la cara (venas) Forma de caminar o moverse, ADN, orejas, olor, uñas

12 Colaboración explícita del usuario En ambiente controlado El usuario toca o se acerca al sensor, sabe cómo utilizarlo Huella dactilar, mano, iris, firma, Sin la colaboración explícita del usuario En ambiente abierto El usuario no interactúa explícitamente con el sistema, incluso puede no ser consciente de la existencia del mismo El sistema puede extraer las características biométricas del usuario a distancia independientemente de su posición en el entorno Cara, voz, forma de caminar, Colaboración del usuario

13 Reconocimiento huellas dactilares Captura de minucias Obtención características (minutiae points), correlación (+) Barato, eficaz, uso sencillo (-) Equipo específico, apreciación de intrusivo, asociación a temas penales FA < 0,01%, FR <0,01%, Nº usuarios alto, enrollment sencillo Descripción técnicas principales

14 Reconocimiento del iris Captura de imagen IR patrón Método patentado (2D wavelet) y comercial (Panasonic..) (+) Invariable, precisión muy elevada (-) Equipo específico, precio medio, apreciación usuario intrusivo FAR 10 10, FRR 10 4, Distint. Muy Alta, Enrollment sencillo Descripción técnicas principales (II)

15 Descripción técnicas principales (III) Reconocimiento facial Captura de imagen facial Métodos Estadísticos (Eigenfaces) y Geométricos (+) Barato, poco intrusivo, uso sencillo (-) Afecta iluminación, disfraz, edad FAR < 0,1%, FRR < 0,1%, Distint. Media, Enrollment lento

16 Reconocimiento de características de la mano Captura de imágenes de la mano Medidas aspectos geométricos (2D y 3D) (+) Poco intrusivo, uso sencillo (-) Orientados autenticación FA 0,1%, FR 0,1%, Distint. Medio, Enrollment fácil Descripción técnicas principales (IV)

17 Reconocimiento Voz Captura de audio (cualquier medio, teléfono, tarjeta sonido) Análisis frecuencial, correlación (+) Barato, muy sencillo, poco intrusivo. (-) Influido afecciones voz FA < 0,01%, FR <0,01%, Distint. Baja, Enrollment medio Descripción técnicas principales (V)

18 Reconocimiento de forma de firmar Captura de la traza del movimiento (posición y presión) Comparación de las trayectorias (+) poco intrusivo, sencillo (-) Equipo específico, orientados autenticación FA 0,6%, FR 0,7%, Distint. Medio, Enrollment fácil Descripción técnicas principales (VI)

19 Posicionamiento de las técnicas actuales

20 Seguridad en la movilidad y accesos Aplicaciones Aeropuertos, fronteras, centrales electricas, centros de control de suministro, instalaciones industriales, instituciones públicas, control hospitalario de neonatos Seguridad en las transacciones en el comercio electrónico y banca Cajeros automáticos, verificación de uso de tarjetas de credito en comercios, pago por Internet Seguridad en el acceso y firma de documentos electrónicos Sector sanitario, industrial, administración pública, comercio, actas notariales. Validación de firma digital, sistemas de voto electrónico y voto por internet Seguridad en el acceso a equipos industriales Maquinaria que sólo deba ser utilizada por personal específicamente formado

21 Aplicaciones (II) A corto plazo las técnicas biométricas permitirán conocer pautas de comportamiento: Determinar el estado de ánimo de una persona Detectar síntomas de cansancio o enfermedad (fatiga, cansancio, stress) Amplio abanico de aplicaciones: Seguridad en el transporte Seguridad en instalaciones industriales Aplicación a equipos de emergencia

22 Trabajo futuro Nuevas arquitecturas de seguridad: Mayor integración con sistemas existentes, PKIs Almacenamiento y procesamiento centralizado/distribuido de patrones Nuevas técnicas biométricas: Más fiables y robustas Rápidas y eficaces No intrusivas Nuevos algoritmos de procesamiento: Redes neuronales Lógica difusa Nuevas tecnologías de sensores: Sensórica avanzada Sensores miniaturizados Estandarización y normativa

23 Gracias por su atención Su turno de preguntas