- •Информационная безопасность (Романова)
- •Вопрос 1 Основные принципы информационной безопасности.
- •Вопрос 2 Потенциальные угрозы информационной безопасности.
- •Вопрос 3 Модели безопасности многопользовательских компьютерных систем.
- •1) Списки полномочий субъектов (Profile)
- •2) Списки контроля доступа (Access Control List)
- •2. Полномочная/мандатная модель уровней безопасности
- •Модель безопасности БеллЛа Падула (1975)
- •Вопрос 4 Парольная защита пользователей компьютерных систем. Требования к паролям.
- •Протоколы аутентификации Windows
- •Вопрос 5 Криптография. Основные понятия.
- •Вопрос 6 Криптографические методы закрытия данных. Симметричные криптосистемы.
- •Шифратор
- •Дешифратор
- •Вопрос 7 Криптографические методы закрытия данных. Несимметричные криптосистемы.
- •Алгоритм rsa
- •Конкурсы по взлому rsa
- •Вопрос 8Однонаправленные хэш-функции. Криптографические хэш-функции
- •Вопрос 9 Стеганографические методы закрытия данных.
- •Обнаружение стеганограмм
- •Повышение надежности сокрытия данных
- •Вопрос 10 Биометрические системы защиты информационных систем и ресурсов.
- •Сетчатка глаза
- •Оценка качества Биометрических систем
- •Реальное качество биометрических систем
Оценка качества Биометрических систем
Работа биометрической системы идентификации пользователя (БСИ) описывается техническими и ценовыми параметрами. Качество работы БСИ характеризуется процентом ошибок при прохождении процедуры допуска. В БСИ различают ошибки трех видов:
FRR (False Rejection Rate) ошибка первого рода- вероятность принять "своего" за "чужого". Обычно в коммерческих системах эта ошибка выбирается равной примерно 0,01, поскольку считается, что, разрешив несколько касаний для "своих", можно искусственным способом улучшить эту ошибку. В ряде случаев (скажем, при большом потоке, чтобы не создавать очередей) требуется улучшение FRR до 0,001-0,0001. В системах, присутствующих на рынке, FRR обычно находится в диапазоне 0,025-0,01.
FAR (False Acceptance Rate) ошибка второго рода - вероятность принять "чужого" за "своего". В представленных на рынке системах эта ошибка колеблется в основном от 10-3 до 10-6, хотя есть решения и с FAR = 10-9. Чем больше данная ошибка, тем грубее работает система и тем вероятнее проникновение "чужого"; поэтому в системах с большим числом пользователей или транзакций следует ориентироваться на малые значения FAR.
EER (Equal Error Rates) – равная вероятность (норма) ошибок первого и второго рода.
Для экспериментальной проверки характеристики FRR, системе последовательно n раз предъявляются биометрические характеристики пользователей, успешно прошедших регистрацию. Далее подсчитывается отношение числа n1 неудачных попыток (отказ системы в допуске) к общему числу попыток n. Указанное отношение дает оценку вероятности ошибки FRR. Оценка считается достоверной при значениях n 1/FRR.
Для экспериментальной проверки характеристики FАR системе последовательно m раз предъявляются биометрические характеристики пользователей, не проходивших регистрацию. Далее подсчитывается отношение числа n2 удачных попыток (положительное аутентификационное решение) к общему числу попыток m. Указанное отношение дает оценку вероятности ошибки FАR. Оценка считается достоверной при значениях m 1/FAR.
Во всех алгоритмах FRR и FAR связаны обратно пропорциональной зависимостью: чем лучше один параметр, тем хуже другой.
Реальное качество биометрических систем
При рассмотрении работы биометрической системы следует учитывать и другие параметры. Так, немаловажным является размер модели отпечатка пальца. Ее величина определяет скорость сравнений и объем памяти, необходимой для хранения базы отпечатков (объем информации об отпечатке пальца может быть на три-четыре порядка больше, чем у модели). В большинстве систем хранятся именно модели, и только в полицейских системах хранятся изображения отпечатков пальцев, что в известной степени нарушает права личности, так как изображения можно украсть и использовать в криминальных целях, в то время как по модели нельзя (или очень трудно) воспроизвести исходное изображение.
Следующий параметр — скорость сравнения хранящейся в базе информации с предъявленным для контроля отпечатком. Этот параметр определяется алгоритмом, размером модели и используемыми вычислительными мощностями. Он имеет огромное значение при больших объемах баз. Кроме того, следует принимать во внимание скорость считывания отпечатка пальца, которая определяется типом и конструкцией сканера, а также средствами борьбы с муляжами.
Еще один параметр — возможность распознать муляж, то есть копию идентификатора. Некоторые сканеры благодаря используемой технологии сразу отвергают некоторые виды муляжей. Так, емкостные сканеры или сканеры с сенсорами давления отвергают фотомуляж отпечатка пальца, тогда как самые примитивные оптические сканеры его пропускают. Для различных типов сканеров разработано достаточно много систем, распознающих муляжи.
Важно, какие интерфейсы используются при передаче изображения от сканера в вычислительную систему (они определяют общее быстродействие), а также какие средства защиты применяются при передаче биометрической информации к вычислительному устройству, принимающему решение о доступе.Могут быть названы и другие параметры — размеры, вес, срок службы сканеров, допустимые условия эксплуатации и т. п.
Биометрические системы по показателям ошибок второго рода (FAR) можно перечислить (в порядке ухудшения) следующим образом:
ДНК
Радужная оболочка глаза, сетчатка глаза
Отпечатки пальцев, венозная схема ладони, термограмма лица
Форма кисти руки, форма лица
Подпись
Клавиатурный почерк
Голос
Cогласно мировой статистике, безусловным лидером на рынке биометрических решений является технология распознавания отпечатков пальцев.
