बायोमेट्रिक डिवाइस: Difference between revisions

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* बायोमेट्रिक डेटा उधार नहीं दिया जा सकता है एवं बायोमेट्रिक डेटा की हैकिंग जटिल है<ref>{{cite journal|last1=O’Gorman|first1=Lawrence|title=उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के लिए पासवर्ड, टोकन और बायोमेट्रिक्स की तुलना करना|journal=Proceedings of the IEEE|volume=91|issue=12|pages=2021–2040|doi=10.1109/jproc.2003.819611|year=2003|s2cid=11397126}}</ref> इसलिए यह पासवर्ड जैसे प्रमाणीकरण के पारंपरिक उपायों की उपेक्षा में उपयोग करना अधिक सुरक्षित बनाता है। पासवर्ड में उपयोगकर्ता को आंकने की क्षमता नहीं होती है, परन्तु केवल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए डेटा पर विश्वास करते हैं, जिसे आसानी से चुराया जा सकता है, अपितु बायोमेट्रिक्स प्रत्येक व्यक्ति की विशिष्टता पर कार्य करता है।
* बायोमेट्रिक डेटा उधार नहीं दिया जा सकता है एवं बायोमेट्रिक डेटा की हैकिंग जटिल है<ref>{{cite journal|last1=O’Gorman|first1=Lawrence|title=उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के लिए पासवर्ड, टोकन और बायोमेट्रिक्स की तुलना करना|journal=Proceedings of the IEEE|volume=91|issue=12|pages=2021–2040|doi=10.1109/jproc.2003.819611|year=2003|s2cid=11397126}}</ref> इसलिए यह पासवर्ड जैसे प्रमाणीकरण के पारंपरिक उपायों की उपेक्षा में उपयोग करना अधिक सुरक्षित बनाता है। पासवर्ड में उपयोगकर्ता को आंकने की क्षमता नहीं होती है, परन्तु केवल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए डेटा पर विश्वास करते हैं, जिसे आसानी से चुराया जा सकता है, अपितु बायोमेट्रिक्स प्रत्येक व्यक्ति की विशिष्टता पर कार्य करता है।
* पासवर्ड भूले जा सकते हैं एवं उन्हें पुनर्प्राप्त करने में समय लग सकता है, अपितु बायोमेट्रिक डिवाइस बायोमेट्रिक डेटा पर निर्भर करते हैं जो किसी व्यक्ति के लिए विशिष्ट होता है, इसलिए प्रमाणीकरण डेटा को भूलने का की कोई संभावना नहीं होती  है। उपयोगकर्ताओं ने पाया कि कम से कम 1.5 प्रतिशत<ref>{{cite book|last1=Florencio|first1=Dinei|last2=Herley|first2=Cormac |chapter= A large-scale study of web password habits|title=  Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web - WWW '07|page=657| doi = 10.1145/1242572.1242661 |year=2007|isbn=9781595936547|citeseerx=10.1.1.75.8414|s2cid=10648989}}</ref> याहू उपयोगकर्ता हर महीने अपने पासवर्ड भूल जाते हैं, इसलिए यह उपभोक्ताओं के लिए सेवाओं तक पहुँचना अधिक लंबा बना देता है क्योंकि पासवर्ड पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया लंबी होती है। ये कमियां बायोमेट्रिक उपकरणों को अधिक कुशल बनाती हैं एवं अंतिम उपयोगकर्ता के प्रयास को कम करती हैं।
* पासवर्ड भूले जा सकते हैं एवं उन्हें पुनर्प्राप्त करने में समय लग सकता है, अपितु बायोमेट्रिक डिवाइस बायोमेट्रिक डेटा पर निर्भर करते हैं जो किसी व्यक्ति के लिए विशिष्ट होता है, इसलिए प्रमाणीकरण डेटा को भूलने का की कोई संभावना नहीं होती  है। उपयोगकर्ताओं ने पाया कि कम से कम 1.5 प्रतिशत<ref>{{cite book|last1=Florencio|first1=Dinei|last2=Herley|first2=Cormac |chapter= A large-scale study of web password habits|title=  Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web - WWW '07|page=657| doi = 10.1145/1242572.1242661 |year=2007|isbn=9781595936547|citeseerx=10.1.1.75.8414|s2cid=10648989}}</ref> याहू उपयोगकर्ता प्रत्येक महीने अपने पासवर्ड भूल जाते हैं, इसलिए यह उपभोक्ताओं के लिए सेवाओं तक पहुँचना अधिक लंबा बना देता है क्योंकि पासवर्ड पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया लंबी होती है। ये कमियां बायोमेट्रिक उपकरणों को अधिक कुशल बनाती हैं एवं अंतिम उपयोगकर्ता के प्रयास को कम करती हैं।


== भविष्य ==
== भविष्य ==
शोधकर्ता वर्तमान बायोमेट्रिक उपकरणों की कमियों को लक्षित कर रहे हैं जिससे बायोमेट्रिक स्पूफिंग एवं डेटा के अनुचित सेवन जैसी समस्याओं को कम  किया जा सकता है। विकसित की जा रही प्रौद्योगिकियां हैं,
शोधकर्ता वर्तमान बायोमेट्रिक उपकरणों की कमियों को लक्षित कर रहे हैं जिससे बायोमेट्रिक स्पूफिंग एवं डेटा के अनुचित सेवन जैसी समस्याओं को कम  किया जा सकता है। विकसित की जा रही प्रौद्योगिकियां हैं,
* [[संयुक्त राज्य सैन्य अकादमी]] ऐसा एल्गोरिथम विकसित कर रही है<ref>{{cite journal|last1=Funk|first1=Wolfgang|last2=Arnold|first2=Michael|last3=Busch|first3=Christoph|last4=Munde|first4=Axel|title=फ़िंगरप्रिंट और फ़ेस रिकॉग्निशन सिस्टम के लिए इमेज कंप्रेशन एल्गोरिदम का मूल्यांकन|journal=2005 IEEE Information Assurance Workshop|url=https://www.christoph-busch.de/files/Funk-FingerprintCompressionImpact-IEEE-IAW-2005.pdf}}</ref> जो प्रत्येक व्यक्ति को अपने स्वयं के कंप्यूटरों के साथ इंटरैक्ट करने के उपायों के माध्यम से पहचान की अनुमति देता है; यह एल्गोरिथ्म [[कीस्ट्रोक गतिकी]], लेखन की लय एवं सामान्य वर्तनी की त्रुटियों जैसे अद्वितीय लक्षणों पर विचार करता है। यह डेटा एल्गोरिथ्म को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए उनकी कई व्यवहारिक एवं [[ शैलीमिति ]] अभिज्ञता को जोड़कर अद्वितीय प्रोफ़ाइल निर्माण की अनुमति देता है। सामूहिक रूप से दोहराना अधिक कठिन हो सकता है।
* [[संयुक्त राज्य सैन्य अकादमी]] ऐसा एल्गोरिथम विकसित कर रही है<ref>{{cite journal|last1=Funk|first1=Wolfgang|last2=Arnold|first2=Michael|last3=Busch|first3=Christoph|last4=Munde|first4=Axel|title=फ़िंगरप्रिंट और फ़ेस रिकॉग्निशन सिस्टम के लिए इमेज कंप्रेशन एल्गोरिदम का मूल्यांकन|journal=2005 IEEE Information Assurance Workshop|url=https://www.christoph-busch.de/files/Funk-FingerprintCompressionImpact-IEEE-IAW-2005.pdf}}</ref> जो प्रत्येक व्यक्ति को अपने स्वयं के कंप्यूटरों के साथ इंटरैक्ट करने के उपायों के माध्यम से पहचान की अनुमति देता है; यह एल्गोरिथ्म [[कीस्ट्रोक गतिकी]], लेखन की लय एवं सामान्य वर्तनी की त्रुटियों जैसे अद्वितीय लक्षणों पर विचार करता है। यह डेटा एल्गोरिथ्म को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए उनकी कई व्यवहारिक एवं [[ शैलीमिति ]] अभिज्ञता को जोड़कर अद्वितीय प्रोफ़ाइल निर्माण की अनुमति देता है। सामूहिक रूप से पुर्नविलोकन करना अधिक कठिन हो सकता है।
* केनेथ ओकेरियाफोर द्वारा नवाचार<ref>K. U. Okereafor, C. Onime and O. E. Osuagwu, "Multi-biometric Liveness Detection - A New Perspective," West African Journal of Industrial and Academic Research, vol. 16, no. 1, pp. 26 - 37, 2016 (https://www.ajol.info/index.php/wajiar/article/view/145878)</ref> एवं,<ref>K. U. Okereafor, C. Onime and O. E. Osuagwu, "Enhancing Biometric Liveness Detection Using Trait Randomization Technique," 2017 UKSim-AMSS 19th International Conference on Modelling & Simulation, University of Cambridge, Conference Proceedings, pp. 28 – 33, 2017 (http://uksim.info/uksim2017/CD/data/2735a028.pdf)</ref> ट्रेट रैंडमाइजेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन प्रौद्यौगिकी को प्रस्तावित करने का अनुकूलित एवं सुरक्षित डिज़ाइन प्रस्तुत किया है। यह उपन्यास अवधारणा संभावित रूप से बायोमेट्रिक स्पूफिंग को अधिक सटीक रूप से कम करने के नए उपाय  प्रदान करती है, एवं भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों में धूर्त भविष्यवाणियों को असाध्य या अधिक कठिन बना देती है। 3डी मल्टी-बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क का उपयोग करके केनेथ ओकेरियाफोर के बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन एल्गोरिदम का अनुकरण जिसमें चेहरे के प्रिंट, फिंगर प्रिंट एवं आईरिस पैटर्न लक्षणों से 15 लाईवनेस पैरामीटर सम्मिलित हैं, जिसके परिणामस्वरूप 125 भिन्न- भिन्न  रैंडमाइजेशन संयोजनों की कार्डिनैलिटी पर 99.2% की प्रणाली दक्षता हुई। ओकेरियाफोर के नवाचार की विशिष्टता असंबद्ध बायोमेट्रिक विशेषता मापदंडों के अनुप्रयोग में निहित है, जिसमें आंख झपकने के पैटर्न, पल्स ऑक्सीमेट्री, फिंगर [[स्पेक्ट्रोस्कोपी]], [[ विद्युतहृद्लेख |विद्युतहृद्लेख]], पसीना आदि से आंतरिक एवं अनैच्छिक बायोमेडिकल गुण सम्मिलित हैं।
* केनेथ ओकेरियाफोर द्वारा नवाचार<ref>K. U. Okereafor, C. Onime and O. E. Osuagwu, "Multi-biometric Liveness Detection - A New Perspective," West African Journal of Industrial and Academic Research, vol. 16, no. 1, pp. 26 - 37, 2016 (https://www.ajol.info/index.php/wajiar/article/view/145878)</ref> एवं,<ref>K. U. Okereafor, C. Onime and O. E. Osuagwu, "Enhancing Biometric Liveness Detection Using Trait Randomization Technique," 2017 UKSim-AMSS 19th International Conference on Modelling & Simulation, University of Cambridge, Conference Proceedings, pp. 28 – 33, 2017 (http://uksim.info/uksim2017/CD/data/2735a028.pdf)</ref> ट्रेट रैंडमाइजेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन प्रौद्यौगिकी को प्रस्तावित करने का अनुकूलित एवं सुरक्षित डिज़ाइन प्रस्तुत किया है। यह उपन्यास अवधारणा संभावित रूप से बायोमेट्रिक स्पूफिंग को अधिक सटीक रूप से कम करने के नए उपाय  प्रदान करती है, एवं भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों में धूर्त भविष्यवाणियों को असाध्य या अधिक कठिन बना देती है। 3डी मल्टी-बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क का उपयोग करके केनेथ ओकेरियाफोर के बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन एल्गोरिदम का अनुकरण जिसमें चेहरे के प्रिंट, फिंगर प्रिंट एवं आईरिस पैटर्न लक्षणों से 15 लाईवनेस पैरामीटर सम्मिलित हैं, जिसके परिणामस्वरूप 125 भिन्न- भिन्न  रैंडमाइजेशन संयोजनों की कार्डिनैलिटी पर 99.2% की प्रणाली दक्षता हुई। ओकेरियाफोर के नवाचार की विशिष्टता असंबद्ध बायोमेट्रिक विशेषता मापदंडों के अनुप्रयोग में निहित है, जिसमें आंख झपकने के पैटर्न, पल्स ऑक्सीमेट्री, फिंगर [[स्पेक्ट्रोस्कोपी]], [[ विद्युतहृद्लेख |विद्युतहृद्लेख]], पसीना आदि से आंतरिक एवं अनैच्छिक बायोमेडिकल गुण सम्मिलित हैं।
*जापानी शोधकर्ताओं के समूह ने प्रणाली बनाई है<ref>{{cite web|last1=Malenkovich|first1=Serge|title=भविष्य के 10 बॉयोमीट्रिक सुरक्षा कोड|url=https://blog.kaspersky.com/10-biometric-security-codes-of-the-future/724/|website=kaspersky.com|accessdate=28 October 2015}}</ref> जो कुर्सी में 400 सेंसर का उपयोग किसी व्यक्ति की आकृति एवं अद्वितीय दबाव बिंदुओं की पहचान करने के लिए करता है। यह देर्रिएरे  [[प्रमाणक]], अभी भी बड़े स्तर पर सुधार एवं संशोधनों  से निकल रहा है, 98% सटीक होता है एवं कारों में एंटी थेफ्ट डिवाइस तंत्र में इसका अनुप्रयोग देखा जाता है।
*जापानी शोधकर्ताओं के समूह ने प्रणाली बनाई है<ref>{{cite web|last1=Malenkovich|first1=Serge|title=भविष्य के 10 बॉयोमीट्रिक सुरक्षा कोड|url=https://blog.kaspersky.com/10-biometric-security-codes-of-the-future/724/|website=kaspersky.com|accessdate=28 October 2015}}</ref> जो कुर्सी में 400 सेंसर का उपयोग किसी व्यक्ति की आकृति एवं अद्वितीय दबाव बिंदुओं की पहचान करने के लिए करता है। यह देर्रिएरे  [[प्रमाणक]], अभी भी बड़े स्तर पर सुधार एवं संशोधनों  से निकल रहा है, 98% सटीक होता है एवं कारों में एंटी थेफ्ट डिवाइस तंत्र में इसका अनुप्रयोग देखा जाता है।
*आविष्कारक लॉरेंस एफ. ग्लेसर ने प्रौद्योगिकी का विकास एवं पेटेंट कराया है जो प्रथम बार में हाई डेफिनिशन डिस्प्ले प्रतीत होता है। चूँकि, 2 आयामी पिक्सेल सरणियों के साथ प्रदर्शित होने के विपरीत, यह प्रौद्यौगिकी पिक्सेल ढेर को सम्मिलित करती है, जो लक्ष्यों की  श्रृंखला को पूर्ण करती है जिससे बहु-बायोमेट्रिक कैप्चर होता है। ऐसा माना जाता है कि यह प्रथम मानव निर्मित उपकरण है जो एक ही पल में पिक्सेल स्टैक (सतह बनाने) के क्षेत्र से 2 या अधिक विशिष्ट बायोमेट्रिक्स को कैप्चर कर सकता है, जिससे डेटा को तीसरा बायोमेट्रिक बनाने की अनुमति मिलती है, जो जटिल प्रतिरूप समावेशी है कि डेटा कैसे संरेखित होता है। उदाहरण ठीक क्षण में फिंगर प्रिंट एवं केशिका पैटर्न को कैप्चर करना होगा। इस प्रौद्यौगिकी के साथ अन्य सुयोग सम्मिलित हैं, जैसे कि किर्लियन डेटा को कैप्चर करने के लिए जो किसी घटना के दौरान उंगली को जीवित रहने का आश्वासन देता है, या हड्डी के विवरणों को कैप्चर करने के लिए  प्राथमिक  शोधउल्लेख किए गए अन्य बायोमेट्रिक के साथ उपयोग किया जाता है। आरजीबी (लाल हरा नीला) सतह उत्सर्जन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, कम सतह क्षेत्र से बढ़ी हुई कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए स्टैकिंग पिक्सल की अवधारणा को पिक्सेल से किसी भी रंग को उत्सर्जित करने की क्षमता के साथ जोड़ा जाता है। अंत में, विरूपण या अन्य विसंगतियों की  शोध के लिए प्रौद्योगिकी का परीक्षण उच्च शक्ति कैडमियम मैग्नेटिक्स के साथ किया गया था, क्योंकि आविष्कारक इसी सतह प्रौद्योगिकी के साथ चुंबकीय उत्सर्जन एवं चुंबकीय संग्रह को भी एम्बेड करना चाहते थे, परन्तु  सतह पर किसी भी चुंबकीय धारियों को प्रदर्शित किए बिना। डिवाइस, जैसे कि स्मार्ट कार्ड, किसी भी ओरिएंटेशन से चुंबकीय डेटा पास कर सकते हैं, स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता ने क्या किया है, एवं कार्ड को स्वाइप करने या रीडर में डालने के विषय में डेटा का उपयोग करके। यह प्रौद्यौगिकी उपयोगकर्ता के साइड कैमरे के बिना एवं इसकी सतह पर कोई सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक्स के बिना दूरी पर स्पर्श या इशारों को पढ़ सकती है। मल्टीबायोमेट्रिक्स का उपयोग 800,000,000 के कारक द्वारा स्वचालित पहचान अधिग्रहण को सख्त करता है एवं हैक या अनुकरण करना अधिक कठिन होगा।
*आविष्कारक लॉरेंस एफ. ग्लेसर ने प्रौद्योगिकी का विकास एवं पेटेंट कराया है जो प्रथम बार में हाई डेफिनिशन डिस्प्ले प्रतीत होता है। चूँकि, 2 आयामी पिक्सेल सरणियों के साथ प्रदर्शित होने के विपरीत, यह प्रौद्यौगिकी पिक्सेल ढेर को सम्मिलित करती है, जो लक्ष्यों की  श्रृंखला को पूर्ण करती है जिससे बहु-बायोमेट्रिक कैप्चर होता है। ऐसा माना जाता है कि यह प्रथम मानव निर्मित उपकरण है जो पल में पिक्सेल स्टैक (सतह बनाने) के क्षेत्र से 2 या अधिक विशिष्ट बायोमेट्रिक्स को कैप्चर कर सकता है, जिससे डेटा को तीसरा बायोमेट्रिक बनाने की अनुमति मिलती है, जो जटिल प्रतिरूप समावेशी है कि डेटा कैसे संरेखित होता है। उदाहरण ठीक क्षण में फिंगर प्रिंट एवं केशिका पैटर्न को कैप्चर करना होगा। इस प्रौद्यौगिकी के साथ अन्य सुयोग सम्मिलित हैं, जैसे कि किर्लियन डेटा को कैप्चर करने के लिए जो किसी घटना के समय उंगली को जीवित रहने का आश्वासन देता है, या हड्डी के विवरणों को कैप्चर करने के लिए  प्राथमिक  शोधउल्लेख किए गए अन्य बायोमेट्रिक के साथ उपयोग किया जाता है। आरजीबी (लाल हरा नीला) सतह उत्सर्जन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, कम सतह क्षेत्र से बढ़ी हुई कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए स्टैकिंग पिक्सल की अवधारणा को पिक्सेल से किसी भी रंग को उत्सर्जित करने की क्षमता के साथ जोड़ा जाता है। अंत में, विरूपण या अन्य विसंगतियों की  शोध के लिए प्रौद्योगिकी का परीक्षण उच्च शक्ति कैडमियम मैग्नेटिक्स के साथ किया गया था, क्योंकि आविष्कारक इसी सतह प्रौद्योगिकी के साथ चुंबकीय उत्सर्जन एवं चुंबकीय संग्रह को भी एम्बेड करना चाहते थे, परन्तु  सतह पर किसी भी चुंबकीय धारियों को प्रदर्शित किए बिना। डिवाइस, जैसे कि स्मार्ट कार्ड, किसी भी ओरिएंटेशन से चुंबकीय डेटा पास कर सकते हैं, स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता ने क्या किया है, एवं कार्ड को स्वाइप करने या रीडर में डालने के विषय में डेटा का उपयोग करके। यह प्रौद्यौगिकी उपयोगकर्ता के साइड कैमरे के बिना एवं इसकी सतह पर कोई सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक्स के बिना दूरी पर स्पर्श या संकेतों को पढ़ सकती है। मल्टीबायोमेट्रिक्स का उपयोग 800,000,000 के कारक द्वारा स्वचालित पहचान अधिग्रहण को सख्त करता है एवं हैक या अनुकरण करना अधिक कठिन होगा।


== संदर्भ ==
== संदर्भ ==

Revision as of 11:51, 23 March 2023

बायोमेट्रिक डिवाइस सुरक्षा पहचान एवं प्रमाणीकरण डिवाइस है जो शारीरिक या व्यवहारिक विशेषता के आधार पर जीवित व्यक्ति की पहचान को सत्यापित या पहचानने के स्वचालित उपायों का उपयोग करते हैं। इन विशेषताओं में उंगलियों के निशान, चेहरे की छवियां, आईरिस एवं आवाज पहचान सम्मिलित हैं।[1]


इतिहास

बायोमेट्रिक डिवाइस हजारों सालों से उपयोग में हैं। 500 ईसा पूर्व से अन्य-स्वचालित बायोमेट्रिक उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है,[2] जब प्राचीन बेबीलोनेवासी मिट्टी की गोलियों में अपनी उंगलियों को दबाकर अपने व्यापारिक आदान प्रदान पर हस्ताक्षर करते थे।

बायोमेट्रिक उपकरणों में स्वचालन प्रथम बार 1960 के दशक में देखा गया था।[3] 1960 के दशक में संघीय जांच ब्यूरो (एफबीआई) ने इंडेंटिमैट का प्रारम्भ किया, जिसने आपराधिक रिकॉर्ड बनाए रखने के लिए उंगलियों के निशान का शोध प्रारम्भ किया। प्रथम प्रणालियों ने हाथ के आकार एवं अंगुलियों की लंबाई को मापा। चूँकि 1980 के दशक में इसे बंद कर दिया गया था, प्रणाली ने भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों के लिए प्रतिमान का उदहारण दिया है।

बायोमेट्रिक उपकरणों के प्रकार

बायोमेट्रिक उपकरणों की दो श्रेणियां हैं,

  1. संपर्क उपकरण - इस प्रकार के उपकरणों में जीवित व्यक्तियों के शरीर के अंगों के संपर्क की आवश्यकता होती है। वे मुख्य रूप से अंगुली - छाप परीक्षण यंत्र हैं, या तो सिंगल फ़िंगरप्रिंट, डुअल फ़िंगरप्रिंट या स्लैप (4+4+2) फ़िंगरप्रिंट स्कैनर एवं हैंड ज्योमेट्री स्कैनर है।
  2. कॉन्टैक्टलेस डिवाइसेज - जिसे किसी प्रकार के कॉन्टैक्ट की आवश्यकता नहीं होती है। इनमें से मुख्य उदाहरण चेहरा, परितारिका, रेटिना एवं हथेली नस स्कैनर एवं आवाज पहचान उपकरण हैं।

उपसमूह

मानव शरीर की विशेषता का उपयोग उपयोगकर्ताओं द्वारा सूचना प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इन विशेषताओं के अनुसार, उप-विभाजित समूह हैं।

  • रासायनिक बायोमेट्रिक डिवाइस: उपयोगकर्ताओं तक पहुंच प्रदान करने के लिए डीएनए के खंडों का विश्लेषण करता है।
  • विजुअल बायोमेट्रिक डिवाइस: पहचान प्रदान करने के लिए मनुष्यों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करता है जिसमें आईरिस पहचान, चेहरे की पहचान प्रणाली, उंगली की पहचान एवं रेटिना पहचान सम्मिलित है।
  • व्यवहारिक बायोमेट्रिक डिवाइस: चलने की क्षमता एवं हस्ताक्षर (संकेत का वेग, संकेत की चौड़ाई, चिह्न का दबाव) का विश्लेषण करता है जो प्रत्येक इंसान के लिए भिन्न होता है।
  • घ्राण बायोमेट्रिक डिवाइस: विभिन्न उपयोगकर्ताओं के मध्य अंतर करने के लिए गंध का विश्लेषण करता है।
  • श्रवण बायोमेट्रिक डिवाइस: अभिगम नियंत्रण के लिए आवाज की पहचान निर्धारित करने के लिए आवाज का विश्लेषण करता है।

उपयोग

कार्यस्थल

हीथ्रो टर्मिनल 4 पर आईआरआईएस एवं फ़िंगरप्रिंट पहचान

कर्मचारियों के कार्य करने के घंटों का उत्तम एवं सुलभ रिकॉर्ड स्थापित करने के लिए बायोमेट्रिक्स का उपयोग किया जा रहा है। बडी पंचिंग में वृद्धि के साथ (ऐसा विषय जहां कर्मचारियों ने सहकर्मियों को धोखा दिया एवं उनके कार्य के घंटे बढ़ा दिए) नियोक्ताओं ने इस प्रकार की धोखाधड़ी को कम करने के लिए फिंगरप्रिंट पहचान जैसी नई प्रौद्यौगिकी की ओर ध्यान दिया है। इसके अतिरिक्त, नियोक्ताओं को प्रवेश एवं निकास समय जैसे डेटा के उचित संग्रह के कार्य का भी सामना करना पड़ता है। बायोमेट्रिक डिवाइस बड़े स्तर पर डेटा एकत्र करने में सक्षम होने के विश्वसनीय उपायों का निर्माण करते हैं क्योंकि कर्मचारियों को बायोमेट्रिक विवरण दर्ज करने के लिए उपस्थित होना पड़ता है जो उनके लिए अद्वितीय हैं।

आप्रवासन

जैसे-जैसे हवाई यात्रा की मांग बढ़ती है एवं अधिक लोग यात्रा करते हैं, आधुनिक समय के हवाई अड्डों को प्रौद्योगिकी इस प्रकार करना होगा कि लंबी कतारें न बने। बायोमेट्रिक्स को अधिक से अधिक हवाई अड्डों पर प्रस्तावित किया जा रहा है क्योंकि वे यात्रियों की त्वरित पहचान को सक्षम करते हैं एवं इसलिए कतारों में खड़े लोगों की संख्या कम हो जाती है। ऐसा ही उदाहरणदुबई अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा का है, जो आप्रवासन काउंटरों को अतीत का अवशेष निर्माण की योजना बना रहा है क्योंकि वे आईआरआईएस ऑन द मूव टेक्नोलॉजी (आईओएम) को प्रस्तावित करते हैं जो हवाई अड्डे पर यात्रियों के निर्बाध प्रस्थान एवं आगमन में सहायता करनी चाहिए।[4]


हैंडहेल्ड एवं व्यक्तिगत उपकरण

अंगुली की छाप सेंसर मोबाइल उपकरणों पर पाए जा सकते हैं। फ़िंगरप्रिंट सेंसर का उपयोग डिवाइस को अनलॉक करने एवं क्रियाओं को अधिकृत करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए धन एवं फ़ाइल स्थानांतरण करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग किसी डिवाइस को अनधिकृत व्यक्ति द्वारा उपयोग किए जाने से रोकने के लिए किया जा सकता है।

वर्तमान बायोमेट्रिक डिवाइस

हस्ताक्षर प्रत्येक वर्ग में लिए गए रिक्त स्थान से प्रमाणित होता है

व्यक्तिगत हस्ताक्षर सत्यापन प्रणाली

यह सबसे अधिक मान्यता प्राप्त [5] एवं कॉर्पोरेट परिवेश में स्वीकार्य बायोमेट्रिक्स है। इस सत्यापन को हस्ताक्षर पहचान द्वारा कदम आगे बढ़ाया गया है, अपितु इसके चारों ओर घूमने वाले कई पैरामीटर जैसे हस्ताक्षर करते समय लगाए गए दबाव, हाथ की गति एवं सतह एवं कलम के मध्य बने कोण को हस्ताक्षर करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस प्रणाली में उपयोगकर्ताओं से सीखने की क्षमता भी है क्योंकि उपयोगकर्ता के लिए हस्ताक्षर शैली भिन्न होती है, इसलिए डेटा का प्रतिरूप लेकर, यह प्रणाली अपनी सटीकता बढ़ाने में सक्षम है।

आईरिस पहचान प्रणाली

आईरिस (एनाटॉमी) पहचान में डिवाइस आँख की पुतली को स्कैन करता है एवं फिर डेटाबेस पर संग्रहीत डेटा को संदर्भित करता है। यह प्रमाणीकरण के सबसे सुरक्षित रूप है, क्योंकि उंगलियों के निशान सतहों पर पीछे रह सकते हैं, आइरिस प्रिंट चोरी करना अत्यंत कठोर है। आईरिस मान्यता व्यापक रूप से जनता को समझाने वाले संगठनों द्वारा प्रस्तावित की जाती है, भारत सरकार द्वारा अपनी जनसंख्या का रिकॉर्ड रखने के लिए आधार पहचान है। इसका कारण यह है कि आँख की पुतली की पहचान में मानव के आँख की पुतली के प्रिंट का उपयोग किया जाता है, जो किसी के जीवनकाल में कठिन से विकसित होते हैं एवं अत्यंत स्थिर होते हैं।

वर्तमान बायोमेट्रिक उपकरणों के साथ समस्या

बायोमेट्रिक स्पूफिंग

फ़िंगरप्रिंट प्रकट करने एवं कॉपी करने के लिए महीन पाउडर एवं ब्रश का उपयोग करना

बायोमेट्रिक स्पूफिंग बुद्धिहीन बनाने का उपाय है,[6] बायोमेट्रिक पहचान प्रबंधन प्रणाली, जहां बायोमेट्रिक स्कैनर के सामने नकली मोल्ड प्रस्तुत किया जाता है। यह नकली मोल्ड किसी व्यक्ति के अद्वितीय बायोमेट्रिक गुणों का अनुकरण करता है जिससे आर्टिफैक्ट एवं वास्तविक जैविक लक्ष्य के मध्य प्रणाली को भ्रमित एवं संवेदनशील डेटा/सामग्रियों की पहचाना की जा सके।

बायोमेट्रिक स्पूफिंग का ऐसा हाई-प्रोफाइल विषय तब सुर्खियों में आया जब यह पाया गया कैओस कंप्यूटर क्लब द्वारा जर्मन रक्षा मंत्रियों की सूची, उर्सुला वॉन डेर लेयेन के फिंगरप्रिंट को सफलतापूर्वक पुनः उपयोग किया गया था।[7] समूह ने उच्च गुणवत्ता वाले कैमरा लेंस का उपयोग किया एवं 6 फीट दूर से तस्वीरें लीं। उन्होंने प्रयोगकर्ता फिंगर सॉफ्टवेयर का उपयोग करके मंत्री के अंगूठे के निशान की रूपरेखा तैयार की है। चूँकि स्पूफिंग को रोकने के लिए प्रगति की गई है। पल्स ऑक्सीमेट्री के सिद्धांत का उपयोग करके[8] रक्त ऑक्सीकरण एवं हृदय गति के माप से परीक्षण विषय की जीवंतता को ध्यान में रखा जाता है। यह ऊपर बताए गए जैसे हमलों को कम करता है, चूँकि कार्यान्वयन का व्यय अधिक होने के कारण ये विधियां व्यावसायिक रूप से प्रस्तावित नहीं होती हैं। यह उनके वास्तविक विश्व अनुप्रयोग को कम करता है एवं इसलिए बायोमेट्रिक्स को तब तक असुरक्षित बनाता है जब तक कि ये उपाय व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य नहीं हो जाते।

सटीकता

सही

बॉयोमीट्रिक पहचान के साथ सटीकता प्रमुख मुद्दा है। पासवर्ड अभी भी अत्यंत लोकप्रिय हैं, क्योंकि पासवर्ड स्थिर प्रकृति का होता है, अपितु बायोमेट्रिक डेटा परिवर्तन के अधीन हो सकता है (जैसे कि युवावस्था के कारण किसी की आवाज़ भारी हो जाना, या चेहरे पर कोई दुर्घटना, जिससे फेशियल स्कैन डेटा का अनुचित पढ़ना हो सकता है) ). व्यक्तिगत पहचान संख्या-आधारित प्रणालियों के विकल्प के रूप में ध्वनि पहचान का परीक्षण करते समय, बार्कलेज ने रिपोर्ट किया[9] कि उनकी आवाज पहचान प्रणाली 95 प्रतिशत सटीक है। इस आँकड़ों का अर्थ है कि इसके कई ग्राहकों की आवाज़ें यथार्थ होने पर भी पहचानी नहीं जा सकती हैं। प्रणाली के समीप होने वाली इस अनिश्चितता से बायोमेट्रिक उपकरणों गति धीमी हो सकती है, पारंपरिक पासवर्ड-आधारित विधियों की निर्भरता निरन्तरित रह सकती है।

प्रमाणीकरण के पारंपरिक उपायों पर बॉयोमीट्रिक उपकरणों के लाभ

  • बायोमेट्रिक डेटा उधार नहीं दिया जा सकता है एवं बायोमेट्रिक डेटा की हैकिंग जटिल है[10] इसलिए यह पासवर्ड जैसे प्रमाणीकरण के पारंपरिक उपायों की उपेक्षा में उपयोग करना अधिक सुरक्षित बनाता है। पासवर्ड में उपयोगकर्ता को आंकने की क्षमता नहीं होती है, परन्तु केवल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए डेटा पर विश्वास करते हैं, जिसे आसानी से चुराया जा सकता है, अपितु बायोमेट्रिक्स प्रत्येक व्यक्ति की विशिष्टता पर कार्य करता है।
  • पासवर्ड भूले जा सकते हैं एवं उन्हें पुनर्प्राप्त करने में समय लग सकता है, अपितु बायोमेट्रिक डिवाइस बायोमेट्रिक डेटा पर निर्भर करते हैं जो किसी व्यक्ति के लिए विशिष्ट होता है, इसलिए प्रमाणीकरण डेटा को भूलने का की कोई संभावना नहीं होती है। उपयोगकर्ताओं ने पाया कि कम से कम 1.5 प्रतिशत[11] याहू उपयोगकर्ता प्रत्येक महीने अपने पासवर्ड भूल जाते हैं, इसलिए यह उपभोक्ताओं के लिए सेवाओं तक पहुँचना अधिक लंबा बना देता है क्योंकि पासवर्ड पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया लंबी होती है। ये कमियां बायोमेट्रिक उपकरणों को अधिक कुशल बनाती हैं एवं अंतिम उपयोगकर्ता के प्रयास को कम करती हैं।

भविष्य

शोधकर्ता वर्तमान बायोमेट्रिक उपकरणों की कमियों को लक्षित कर रहे हैं जिससे बायोमेट्रिक स्पूफिंग एवं डेटा के अनुचित सेवन जैसी समस्याओं को कम किया जा सकता है। विकसित की जा रही प्रौद्योगिकियां हैं,

  • संयुक्त राज्य सैन्य अकादमी ऐसा एल्गोरिथम विकसित कर रही है[12] जो प्रत्येक व्यक्ति को अपने स्वयं के कंप्यूटरों के साथ इंटरैक्ट करने के उपायों के माध्यम से पहचान की अनुमति देता है; यह एल्गोरिथ्म कीस्ट्रोक गतिकी, लेखन की लय एवं सामान्य वर्तनी की त्रुटियों जैसे अद्वितीय लक्षणों पर विचार करता है। यह डेटा एल्गोरिथ्म को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए उनकी कई व्यवहारिक एवं शैलीमिति अभिज्ञता को जोड़कर अद्वितीय प्रोफ़ाइल निर्माण की अनुमति देता है। सामूहिक रूप से पुर्नविलोकन करना अधिक कठिन हो सकता है।
  • केनेथ ओकेरियाफोर द्वारा नवाचार[13] एवं,[14] ट्रेट रैंडमाइजेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन प्रौद्यौगिकी को प्रस्तावित करने का अनुकूलित एवं सुरक्षित डिज़ाइन प्रस्तुत किया है। यह उपन्यास अवधारणा संभावित रूप से बायोमेट्रिक स्पूफिंग को अधिक सटीक रूप से कम करने के नए उपाय प्रदान करती है, एवं भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों में धूर्त भविष्यवाणियों को असाध्य या अधिक कठिन बना देती है। 3डी मल्टी-बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क का उपयोग करके केनेथ ओकेरियाफोर के बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन एल्गोरिदम का अनुकरण जिसमें चेहरे के प्रिंट, फिंगर प्रिंट एवं आईरिस पैटर्न लक्षणों से 15 लाईवनेस पैरामीटर सम्मिलित हैं, जिसके परिणामस्वरूप 125 भिन्न- भिन्न रैंडमाइजेशन संयोजनों की कार्डिनैलिटी पर 99.2% की प्रणाली दक्षता हुई। ओकेरियाफोर के नवाचार की विशिष्टता असंबद्ध बायोमेट्रिक विशेषता मापदंडों के अनुप्रयोग में निहित है, जिसमें आंख झपकने के पैटर्न, पल्स ऑक्सीमेट्री, फिंगर स्पेक्ट्रोस्कोपी, विद्युतहृद्लेख, पसीना आदि से आंतरिक एवं अनैच्छिक बायोमेडिकल गुण सम्मिलित हैं।
  • जापानी शोधकर्ताओं के समूह ने प्रणाली बनाई है[15] जो कुर्सी में 400 सेंसर का उपयोग किसी व्यक्ति की आकृति एवं अद्वितीय दबाव बिंदुओं की पहचान करने के लिए करता है। यह देर्रिएरे प्रमाणक, अभी भी बड़े स्तर पर सुधार एवं संशोधनों से निकल रहा है, 98% सटीक होता है एवं कारों में एंटी थेफ्ट डिवाइस तंत्र में इसका अनुप्रयोग देखा जाता है।
  • आविष्कारक लॉरेंस एफ. ग्लेसर ने प्रौद्योगिकी का विकास एवं पेटेंट कराया है जो प्रथम बार में हाई डेफिनिशन डिस्प्ले प्रतीत होता है। चूँकि, 2 आयामी पिक्सेल सरणियों के साथ प्रदर्शित होने के विपरीत, यह प्रौद्यौगिकी पिक्सेल ढेर को सम्मिलित करती है, जो लक्ष्यों की श्रृंखला को पूर्ण करती है जिससे बहु-बायोमेट्रिक कैप्चर होता है। ऐसा माना जाता है कि यह प्रथम मानव निर्मित उपकरण है जो पल में पिक्सेल स्टैक (सतह बनाने) के क्षेत्र से 2 या अधिक विशिष्ट बायोमेट्रिक्स को कैप्चर कर सकता है, जिससे डेटा को तीसरा बायोमेट्रिक बनाने की अनुमति मिलती है, जो जटिल प्रतिरूप समावेशी है कि डेटा कैसे संरेखित होता है। उदाहरण ठीक क्षण में फिंगर प्रिंट एवं केशिका पैटर्न को कैप्चर करना होगा। इस प्रौद्यौगिकी के साथ अन्य सुयोग सम्मिलित हैं, जैसे कि किर्लियन डेटा को कैप्चर करने के लिए जो किसी घटना के समय उंगली को जीवित रहने का आश्वासन देता है, या हड्डी के विवरणों को कैप्चर करने के लिए प्राथमिक शोधउल्लेख किए गए अन्य बायोमेट्रिक के साथ उपयोग किया जाता है। आरजीबी (लाल हरा नीला) सतह उत्सर्जन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, कम सतह क्षेत्र से बढ़ी हुई कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए स्टैकिंग पिक्सल की अवधारणा को पिक्सेल से किसी भी रंग को उत्सर्जित करने की क्षमता के साथ जोड़ा जाता है। अंत में, विरूपण या अन्य विसंगतियों की शोध के लिए प्रौद्योगिकी का परीक्षण उच्च शक्ति कैडमियम मैग्नेटिक्स के साथ किया गया था, क्योंकि आविष्कारक इसी सतह प्रौद्योगिकी के साथ चुंबकीय उत्सर्जन एवं चुंबकीय संग्रह को भी एम्बेड करना चाहते थे, परन्तु सतह पर किसी भी चुंबकीय धारियों को प्रदर्शित किए बिना। डिवाइस, जैसे कि स्मार्ट कार्ड, किसी भी ओरिएंटेशन से चुंबकीय डेटा पास कर सकते हैं, स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता ने क्या किया है, एवं कार्ड को स्वाइप करने या रीडर में डालने के विषय में डेटा का उपयोग करके। यह प्रौद्यौगिकी उपयोगकर्ता के साइड कैमरे के बिना एवं इसकी सतह पर कोई सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक्स के बिना दूरी पर स्पर्श या संकेतों को पढ़ सकती है। मल्टीबायोमेट्रिक्स का उपयोग 800,000,000 के कारक द्वारा स्वचालित पहचान अधिग्रहण को सख्त करता है एवं हैक या अनुकरण करना अधिक कठिन होगा।

संदर्भ

  1. ↑ Wayman, James; Jain, Anil.; Maltonie, Davide.; Maio, Dario (2005). बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण प्रणाली का परिचय. Boston, MA: Springer London. pp. 1–20. ISBN 978-1-85233-596-0.
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  3. ↑ Zhang, David (2013-11-11). Automated Biometrics: Technologies and Systems. Springer Science & Business Media. p. 7. ISBN 9781461545194.
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  7. ↑ "जर्मनी की मंत्री पर उंगली उठाई क्योंकि हैकर ने फोटो से उनका अंगूठा 'चुरा' लिया". The Register. 29 Dec 2014. Retrieved 21 October 2015.
  8. ↑ Reddy, P.V; Kumar, A; Rahman, S; Mundra, T.S (2008). "बॉयोमीट्रिक उपकरणों के लिए एक नया एंटीस्पूफिंग दृष्टिकोण". IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 2 (4): 328–337. CiteSeerX 10.1.1.141.6902. doi:10.1109/tbcas.2008.2003432. PMID 23853135. S2CID 8908501.
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  10. ↑ O’Gorman, Lawrence (2003). "उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के लिए पासवर्ड, टोकन और बायोमेट्रिक्स की तुलना करना". Proceedings of the IEEE. 91 (12): 2021–2040. doi:10.1109/jproc.2003.819611. S2CID 11397126.
  11. ↑ Florencio, Dinei; Herley, Cormac (2007). "A large-scale study of web password habits". Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web - WWW '07. p. 657. CiteSeerX 10.1.1.75.8414. doi:10.1145/1242572.1242661. ISBN 9781595936547. S2CID 10648989.
  12. ↑ Funk, Wolfgang; Arnold, Michael; Busch, Christoph; Munde, Axel. "फ़िंगरप्रिंट और फ़ेस रिकॉग्निशन सिस्टम के लिए इमेज कंप्रेशन एल्गोरिदम का मूल्यांकन" (PDF). 2005 IEEE Information Assurance Workshop.
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  14. ↑ K. U. Okereafor, C. Onime and O. E. Osuagwu, "Enhancing Biometric Liveness Detection Using Trait Randomization Technique," 2017 UKSim-AMSS 19th International Conference on Modelling & Simulation, University of Cambridge, Conference Proceedings, pp. 28 – 33, 2017 (http://uksim.info/uksim2017/CD/data/2735a028.pdf)
  15. ↑ Malenkovich, Serge. "भविष्य के 10 बॉयोमीट्रिक सुरक्षा कोड". kaspersky.com. Retrieved 28 October 2015.
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