Etiqueta: Biometría informática

Reconocimiento facial

Reconocimiento facial

En los últimos años, el desarrollo de ingenios y programas informáticos para sistemas de seguridad ha experimentado un gran impulso. Entre ellos, destacan los sistemas biométricos de reconocimiento facial, que se perfilan como los más prometedores. El concepto biometría proviene de las palabras “bio” que significa vida y “metría” cuyo significado es medida, lo que representa que todo equipo biométrico mide e identifica alguna característica propia de la persona. Todos los seres humanos tienen características morfológicas únicas que los diferencian. Por tanto, la medición biométrica se puede considerar como el método ideal de identificación humana. La identificación de características faciales ha recibido un fuerte impulso gracias al cambio en la tecnología de vídeo multimedia. Esto ha propiciado un aumento de cámaras en los lugares de trabajo y en el hogar. El reconocimiento por características faciales es inherente a todas las personas. Individuos específicos pueden ser distinguidos de una multitud sólo con verles la cara. Por tanto, este tipo de identificación es considerada como la más natural dentro de los sistemas biométricos.

El reconocimiento biométrico responde a un sistema automático basado en la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones, que permite la identificación o verificación de la identidad de las personas a partir de características morfológicas o de comportamiento, propias y únicas del individuo, conocidas como autentificadores. Como principales autentificadores se encuentran las huellas dactilares, la geometría de la mano, la cara, el termograma facial, el iris, la retina, la voz, el estilo de escritura…etc. Asimismo, la naturaleza del tipo de característica, morfológica o de comportamiento, se encuentra directamente relacionada con el grado de variación de las mismas con el paso del tiempo, siendo mucho más inferior en el primer caso que en el segundo, ya que como se conoce, el comportamiento está íntimamente relacionado con factores psicológicos y éstos son función directa del tiempo. Este tipo de reconocimiento se ha convertido en una herramienta habitual en las fuerzas de la policía durante los procesos de investigación criminal, posibilitando la detención de delincuentes a nivel mundial, aunque también se le reconocen otras aplicaciones específicas tales como el control de acceso a cualquier tipo de transacción o acceso a datos protegidos.

El reconocimiento facial automatizado es relativamente un concepto nuevo. Desarrollado en los años 1960, el primer sistema semiautomático para reconocimiento facial requería del administrador para localizar rasgos, como ojos, orejas, nariz y boca, en las fotografías antes de que este calculara distancias a puntos de referencia en común, los cuales eran comparados luego con datos de referencia. En los años 1970 los investigadores Goldstein, Harmon y Lesk, usaron veintiún marcadores subjetivos específicos tales como el color del cabello y grosor de labios para automatizar el reconocimiento facial. El problema con estas soluciones previas era que se calculaban manualmente. En 1988, otro par de investigadores llamados Kirby y Sirobich, aplicaron análisis de componentes principales, una técnica estándar del álgebra lineal, al problema del reconocimiento facial. Esto fue considerado algo así como un hito al mostrar que eran requeridos menos de cien valores para cifrar acertadamente la imagen de un rostro convenientemente alineado y normalizado. En 1991 Turk y Pentland utilizando la técnica Eigenfaces, donde el error residual podía ser utilizado para detectar caras en las imágenes, hicieron un descubrimiento que permitió el logro de sistemas automatizados de reconocimiento facial en tiempo real fidedignos. Si bien la aproximación era un tanto forzada por factores ambientales, originó sin embargo un interés significativo en posteriores desarrollos de éstos sistemas.

Un sistema de reconocimiento facial es una aplicación dirigida por computadora para identificar automáticamente a una persona en una imagen digital, mediante la comparación de determinadas características faciales a partir de una imagen digital o un fotograma de una fuente de vídeo. Una de las maneras de hacer esto es mediante la comparación de determinados rasgos faciales de la imagen facial y una base de datos. Es utilizado principalmente en “sistemas de seguridad” para el reconocimiento de los usuarios. Consiste en un lector que define las características del rostro, y al solicitar acceso se verifica que coincidan las características del usuario con la base de datos. Es poco confiable ya que las características del rostro de las personas, al paso de tiempo, tienden a cambiar. El proceso de identificación facial se divide en dos tareas: “detección” y “reconocimiento”. La primera comprende la localización de los rostros que existen en una fotografía o en una secuencia de vídeo. La segunda tarea compara la imagen facial con caras previamente almacenadas en una base de datos. Se suele cotejar una serie de puntos clave, como la boca, nariz y ojos.

Existen dos enfoques predominantes en el problema de reconocimiento facial: El geométrico qué está basado en rasgos y el fotométrico, basado en lo visual. Conforme a que el interés investigador en reconocimiento facial continuó, fueron desarrollados muchos algoritmos diferentes, tres de los cuales han sido bien estudiados en la literatura del reconocimiento facial: (1) Análisis de componentes principales, (2) Análisis lineal discriminante y (3) Correspondencia entre agrupaciones de grafos elásticos. El análisis de componentes principales es comúnmente referido como el uso de eigenfaces, es la técnica impulsada por Kirby y Sirivich el año 1988. Con el análisis de componentes principales, el sondeo y la galería de imágenes deben ser del mismo tamaño y deben ser normalizadas previamente para alinear los ojos y bocas de los sujetos en las imágenes. La aproximación de análisis de componentes principales es luego utilizada para reducir la dimensión de los datos por medio de fundamentos de compresión de datos y revela la estructura de baja dimensión de los patrones faciales. Esta reducción en las dimensiones elimina información que no es útil y descompone de manera precisa la estructura facial en componentes ortogonales, no correlativos, conocidos como eigenfaces. Cada imagen facial puede ser representada como una suma ponderada, vector de rasgo, de los eigenfaces, las cuales son almacenadas en un conjunto unidimensional.

En el rostro existe abundante información para reconocer el estado mental y humor de un individuo. En todas las caras existen al menos dos ojos, dos cejas, la nariz, la boca y la barbilla. La distancia entre los ojos, la sombra de las cejas, la nariz y la barbilla son diferentes para cada individuo. Al igual que cambia el tamaño, los ángulos o la expresión de la cara, varían también las imágenes de la cara. La relación de la posición de las distintas partes de la cara, así como sus sombras y tamaños, ha contribuido a la clasificación de los rostros y a la posibilidad de reconocer a una persona. El autentificador en este tipo de reconocimiento es de tipo morfológico y además es variable en el tiempo. Aquí se pueden dar dos tipos de cambios temporales: la variación no agresiva y la variación agresiva. La no agresiva responde a los cambios efectuados en el rostro por el paso del tiempo y la agresiva a factores externos al paso del tiempo como pueden ser operaciones, accidentes, etc. En función del tipo de aproximación que se use, las técnicas del reconocimiento facial se engloban dentro de dos categorías: (1) Holística, utiliza las consideraciones globales de un patrón. (2) Analítica, utiliza un conjunto de características geométricas de la cara. Dentro de las analíticas se puede hacer una subdivisión en función de dónde se extraigan los vectores para comparar: (2.1) Extracción de vectores del perfil de la cara. (2.2) Extracción de vectores de la parte frontal de la cara.

Como cierre se señalan dos aplicaciones actuales de gran importancia: (1) La oficina del FBI ha comenzado a usar una tecnología de reconocimiento facial con fotos de convictos, que hacen un análisis detallado del tamaño del mentón y la nariz. Los agentes están listos para identificar a muchos delincuentes y posiblemente ampliar el programa a nivel nacional. Pero los defensores de la privacidad temen que el método pueda hacer que las autoridades busquen a personas que no han hecho nada malo. Los programas informáticos de reconocimiento facial no son nuevos, pero el proyecto de Carolina del Norte es el primer paso importante del FBI, que prevé la posibilidad de extender su uso. (2) Google continúa con su proceso de investigación constante y esta vez se centra en la imagen. El buscador está estudiando técnicas para discriminar si una imagen contiene una figura humana. Al parecer, dentro de sus búsquedas planea introducir una nueva variable: el reconocimiento facial. Esta posibilidad se relacionaría con la compra reciente de Never Vision, una empresa que realiza este tipo de actividad. Al parecer, la búsqueda de palabras normalmente da como resultado una serie de imágenes relacionadas pero si a este indicio se le agrega el parámetro “&imgtype=face” sólo arrojaría resultados que tienen que ver con personas. Se ha probado con el parámetro “Paris”, relacionado tanto con la ciudad como con el personaje Paris Hilton. Cuando se agregó este parámetro que les contaba, automáticamente los resultados se asociaron al rostro de la heredera norteamericana.

 

Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Marzo 8 de 2010

Biometría de red vascular de la mano

Biometría de red vascular de la mano

La biometría es el estudio de métodos automáticos para el reconocimiento único de seres humanos, basados en uno o más rasgos conductuales o físicos intrínsecos. El término se deriva de las palabras griegas “bios” de vida y “metron” de medida. En las tecnologías de la información, la autentificación biométrica se refiere a las tecnologías para medir y analizar las características físicas y del comportamiento humano con el propósito de autentificación. Las huellas dactilares, las retinas y el iris del ojo, los patrones faciales y las medidas de la mano representan ejemplos de características físicas, mientras que entre los ejemplos de características del comportamiento se incluyen la firma, el paso y el tecleo. La voz se considera una mezcla de características físicas y del comportamiento, pero todos los rasgos biométricos comparten aspectos físicos y del comportamiento.

A pesar de la publicidad acerca del registro biométrico para las próximas elecciones, la palabra “biometría” aún sigue siendo una desconocida para la gente en general. Si se saliera a la calle y se preguntase acerca de su significado, lo más seguro es que una gran mayoría no contestaría de manera adecuada y otros definitivamente se quedarían sin verter opiniones. Sin embargo si les hablara a esas mismas personas de aparatos futuristas con los cuales se pueden reconocer las huellas dactilares, el iris del ojo o incluso los rasgos faciales por medio de rayos infrarrojos para la identificación con la consiguiente aprobación o denegación del acceso a cualquier área restringida, a muchos de ellos les vendrían a la mente diversas películas de ciencia ficción donde posiblemente han visto estos inventos “futuristas”. Pues bien, la ciencia ficción, hace mucho que dejó de ser ficción y pasó a ser simplemente ciencia, porque la tecnología biométrica ha avanzado bastante y se ha generalizado mucho más de lo que pudiera pensarse.

La identificación personal se ha basado en sistemas tradicionales como las tarjetas inteligentes y números de identificación personal, sin embargo estos métodos ofrecen seguridad limitada y son poco fiables dada la facilidad para ser copiados, en el caso de los documentos, y violados, en el caso de las claves y números de identificación. La identificación biométrica permite minimizar estas desventajas ya que explota el hecho de que ciertas características biológicas son singulares e inalterables, haciéndola más confiable y segura que las palabras clave. Además, es más fácil de usar ya que el usuario no tiene nada que recordar, que cambiar o que perder. Los sistemas biométricos de referencia inmediata han basado su proceso de identificación en el reconocimiento de huellas dactilares, el iris del ojo y la firma, pero ante la necesidad creciente de mejorar los controles de acceso y seguridad, estas soluciones han empezado a ser desplazadas por una nueva gama de sistemas de mayor desempeño que basan su proceso de autentificación en el reconocimiento de nuevos rasgos fisiológicos.

Hasta ahora el reconocimiento biométrico analizaba rasgos físicos superficiales únicos, entendiéndose por superficiales los que se encuentran en la superficie, es decir, que son distintos en cada ser humano. El más popular de ellos, como es de conocimiento público, es la huella dactilar, única y casi diferente en cada uno de nosotros. Pero como la ciencia avanza tan rápido, a veces incluso más que las propias mentalidades, lo más moderno e innovador en biometría es el reconocimiento que va más allá de lo que se puede ver y tocar: el reconocimiento de la red vascular o de las venas de las manos. Aunque a primera vista pudiera pensarse que quizás el análisis de las venas no es tan eficaz como el de las huellas digitales, el iris, o los rasgos faciales, es necesario mencionar que criterios científicos bien probados demuestran que las venas de las manos son únicas e intransferibles.

Los sistemas de autenticación basados en imágenes de la mano usan los patrones de la red vascular, de la palma o de la cara dorsal, como dato de identificación personal. Este rasgo fisiológico es útil como indicador biométrico ya que satisface las propiedades de: universalidad, puesto que todas la personas poseen el rasgo; unicidad, debido que estos patrones son únicos en cada persona, incluso diferentes entre gemelos, y son distintos en la mano derecha y la izquierda; permanencia, pues no cambian con el crecimiento, simplemente se amplían manteniendo el mismo patrón; y cuantificación, ya que se pueden describir, representar y clasificar usando técnicas de adquisición y procesamiento de imágenes infrarrojas.

El reconocimiento a través de las venas de la mano es un nuevo miembro de la familia biométrica. Esta técnica apareció el año 1990 y no atrajo mucha atención en la década, sólo a partir del año 2001 aparece con mayor frecuencia en diversas publicaciones. Las venas del dorso de la mano tienen múltiples características que las hacen únicas y, dado que se requiere que la sangre esté fluyendo para registrar la imagen o patrón, es casi imposible la violación de identidad con el uso de artefactos de suplantación. Además, las investigaciones de los Laboratorios Fujitsu, demuestran que el patrón de las venas es único en cada individuo, incluso en el caso de gemelos idénticos; así mismo, son diferentes las venas en la mano derecha y en la mano izquierda. También hay que tener en cuenta que el patrón de las venas no cambia con el crecimiento, simplemente se amplía manteniendo el mismo patrón. El reconocimiento por medio de las venas de las manos funciona de la siguiente manera, se acerca la palma de la mano a un sensor, que, en cuestión de segundos, por medio de rayos infrarrojos captura el patrón de las venas. Esto sucede porque la hemoglobina absorbe la luz y hace que las venas se muestren negras dibujando una especie de mapa, y dicho mapa se traduce en una representación matemática. Para que todo ello funcione, es imprescindible que la sangre esté fluyendo. Además, al estar las venas unos milímetros por debajo de la piel, su copia e intento de “falsificación” se hace casi imposible, y se dice casi porque la ciencia nunca dejará de avanzar y sorprender al más incrédulo.

Las técnicas biométricas habitualmente no consiguen captar más allá de la superficie. La geometría de la huella digital, del iris, de la cara y de la mano, son las cuatro biometrías más comunes, detectan las características físicas superficiales. Pero una de las nuevas tecnologías biométricas atraviesa la superficie y detecta el patrón de las venas de un individuo para autentificar una identidad. Diversos productos observan diferentes patrones de venas, algunos utilizan los patrones en un dedo, mano o la parte posterior de la mano. Hay por lo menos cuatro fabricantes de estos dispositivos que proporcionan el patrón biométrico de la vena, situados todos en Asia. Se incluye a los gigantes de la electrónica asiática Fujitsu e Hitachi, así como firmas más pequeñas Identica y Techsphere.

El patrón de las venas demuestra algunas ventajas sobre otras tecnologías biométricas. Por ejemplo, se percibe a menudo como menos invasor que otros sistemas biométricos. Pero la carencia de pruebas a gran escala y de estándares, constituyen serios obstáculos a superar. El costo puede también ser otro factor, pues los dispositivos son más caros que los productos biométricos actuales para el control de acceso. Todas las tecnologías de reconocimiento de venas trabajan de la misma manera. Se captura el patrón de la vena del individuo usando la luz del infrarrojo próximo. La hemoglobina desoxidizada, un componente de la sangre, absorbe la luz y hace a las venas aparecer como patrones negros. Ese patrón entonces se traduce a una representación matemática, o a una plantilla. Fujitsu indica que las mayores ventajas de la biometría de las venas de la palma son el “antihacking”, así como el hecho de que el usuario no tiene que tocar el dispositivo para utilizarlo.

Actualmente esta tecnología se está aplicando en diferentes sectores, aunque el bancario es el que más provecho parece estar sacándole. Cajeros automáticos, control de accesos a áreas de gran seguridad o acceso al uso de determinadas computadoras son algunas de estas aplicaciones. Pero también se están llevando a cabo estudios para facilitar la vida a personas discapacitadas, quienes podrían sustituir, por ejemplo, la difícil tarea en algunos casos, de abrir puertas, por la sencilla exposición de las palmas de sus manos a un sensor que originaría la apertura automática tras la autentificación de los individuos.

Como cualquier tecnología ofrece muchas ventajas, aunque también inconvenientes. Es fácil de utilizar para los usuarios, es más higiénico ya que no precisa de contacto, ofrece una altísima seguridad con un margen de error de 0,0008%, funciona en un amplio rango de temperaturas y es prácticamente imposible de falsificar, aunque también hay que señalar que es un sistema caro y hay quien opina que se podría vulnerar la privacidad de los usuarios, además, su relativa “juventud” genera cierto rechazo al considerar que la tecnología no está suficientemente madura.

 

Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Octubre 12 de 2009
Tecnología biométrica

Tecnología biométrica

La biometría es la ciencia que se encarga de medir las propiedades físicas de los seres vivos. El término biometría proviene de las palabras griegas “bios”, que significa vida y “metrón” que representa medida, puede definirse como el estudio de métodos ideados para el reconocimiento de forma única de personas con base en uno o más rasgos físicos intrínsecos o de comportamiento. La autenticación biométrica permite el reconocimiento automático de una persona utilizando características adecuadas de su cuerpo. La biometría permite la autenticación de usuarios con base en sus características físicas como la huella dactilar, patrón del iris, estructura de su voz o forma y aspecto de su escritura manuscrita. El costo de los sistemas biométricos va reduciéndose progresivamente mientras que su fiabilidad y precisión cada vez va en aumento. Existen diversos tipos de enfoques de autenticación como por ejemplo lo que generalmente se conoce: una contraseña o palabra clave, responder a preguntas, parafraseado, etc.; lo que una persona lleva: una tarjeta inteligente con PIN; donde una persona se encuentra geográficamente: en base a localización GPS o etiquetas RFID ocultas dentro del cuerpo humano, etc.

La tecnología biométrica consiste en métodos automatizados que determinan la identidad de una persona basada en sus características físicas e intransferibles. Estas tecnologías pueden clasificarse atendiendo a diversos criterios, así por ejemplo: (1) Las más actuales: huella dactilar, iris, voz, geometría de la mano, rostro. (2) No muy utilizadas: medidas del cráneo, termografía facial, patrón de venas de las manos, lóbulos de la oreja, exploración de la retina, huella de la mano, firma manuscrita, dinámica de introducción de teclas sobre un teclado, pigmentación y desarrollo de las uñas, forma de andar, forma de gesticular, reflectividad óptica de la piel. (3) Casos especiales: ácido desoxirribonucleico, ácido ribonucleico. (4) Prometido: olor corporal, multiatributos. Las principales categorías de aplicaciones biométricas son: (1) Autenticación uno a uno. (2) Identificación uno a muchos. (3) Investigar contra una lista negra uno a muchos. (4) Detección de duplicados uno a muchos. (5) Uno a pocos. Es un híbrido entre identificación uno a muchos y verificación uno a uno. Normalmente el proceso uno a pocos supone comparar una muestra biométrica presentada contra un pequeño número de plantillas de referencia biométricas en un archivo. En esta dirección los principales tipos de plantillas son: (1) Imagen o impresión de mapa de bits, el filtrado y la compresión de mapa de bits permiten seleccionar las características útiles y desechar las inútiles. (2) Hash tanto unidireccional como reversible.

Pueden identificarse las siguientes categorías de sistemas biométricos: (1) Un sistema uni-biométrico, es aquel que sólo utiliza un único identificador biométrico. (2) Un sistema biométrico unimodal, es un sub-conjunto de un sistema uni-biométrico que utiliza una única instancia o snapshot, una única representación y un único comparador para tomar una decisión de reconocimiento. (3) Un sistema multi-biométrico, es un sistema biométrico que utiliza más de un identificador biométrico independiente o correlacionado débilmente de un individuo, por ejemplo, la huella dactilar y el rostro de la misma persona o las huellas de dos dedos diferentes de una persona. (4) Un sistema biométrico multi- modal es un super-conjunto de un sistema multi-biométrico que puede utilizar más de una medida biométrica correlacionada, por ejemplo varias impresiones de un dedo, varias imágenes de un rostro en un video, varias representaciones de una única entrada, múltiples comparadores de una única representación o una combinación de ellos. La definición de un sistema biométrico uni-modal es la más restrictiva, en cambio, la definición de un sistema biométrico multi-modal es la más general.

Los principales componentes que se pueden identificar en un sistema biométrico son: (1) Sensor. Es el dispositivo de captura los rasgos o características biométricas. Para registrar y convertir los rasgos biométricos en datos de computadora se necesitan sensores adecuados. Para la huella dactilar, en la biometría estática, con vistas a obtener las minucias se utilizan sensores capacitivos, ópticos, térmicos, acústicos y de presión. Para reconocer la firma manuscrita, en la biometría dinámica, una tableta sobre la que escribir que detecte presión, aceleración del lápiz, etc. Para la estructura facial, patrón del iris o retina, geometría de la mano, forma de los dedos, estructura de las venas de la mano y forma de las orejas, una cámara de vídeo, TV o cámara Web. Para la voz, detectando el timbre de la misma mediante un micrófono. Para el ácido desoxirribonucleico un laboratorio químico o una unidad electrónica de análisis automatizado. Para el olor corporal, sensores químicos. Para reconocer como se pulsan las teclas, un teclado. (2) Repositorio. Es la base de datos donde se almacenan las plantillas biométricas inscritas para su comparación. Debería protegerse en un área física segura, cifradas y firmadas digitalmente. (3) Algoritmos para extracción de características, procesamiento y comparación.

Las tres funciones básicas asociadas a todo sistema biométrico son: (a) Inscripción. Añade información biométrica a un archivo de datos. Puede incluir protección contra duplicados en la base de datos. (b) Verificación. Se compara contra un único registro. La respuesta es la persona quien dice ser. (c) Identificación. Se compara todos los registros de la base de datos. La respuesta es que se tiene un registro de la persona. Las principales sub-funciones comunes a la mayor parte de las técnicas biométricas son: (1) Captura. Mide la característica biométrica utilizando un dispositivo sensor. Los datos pueden ser una imagen en mapa de bits, un flujo de audio, etc. Pueden capturarse series de muestras. A veces incluye un valor de calidad. (2) Proceso. Convierte los datos en un identificador numérico o plantilla. Generalmente implica una extracción de características, pero puede también incluir otro tipo de manejos. (3) Comparación. Se compara una plantilla biométrica procesada con una plantilla biométrica inscrita para determinar el nivel de similitud. Existen muchos métodos o tipos de algoritmos a utilizar. La salida del proceso de comparación es el resultado. La probabilidad de coincidencia, es decir que pertenece al mismo sujeto. (4) Decisión. Se determina los resultados de la comparación. Estos resultados se comparan con un resultado umbral, si se encuentra por encima hay coincidencia pero si se encuentra por debajo no la hay. El tiempo de respuesta es el período de tiempo que un sistema biométrico necesita para devolver una decisión sobre identificación o verificación de una muestra biométrica presentada.

La biometría sirve para identificar y autenticar personas y seres vivos con base en tres factores fundamentales: (1) De tipo genético o rasgos de genotipo. Los gemelos homocigóticos poseen los mismos rasgos de genotipo. (2) Debidas a variaciones aleatorias en las fases tempranas del desarrollo embrionario o rasgos de fenotipo. (3) A través del aprendizaje o con rasgos de comportamiento. Las características biométricas varían con el tiempo debido a factores como el crecimiento, edad, desgaste por el uso, suciedad, heridas y regeneración subsiguiente, etc. Las “pruebas humanas interactivas” permiten a una persona autenticarse como miembro de un grupo dado, como humano frente a máquinas, como ella frente a otras, como adulto frente a niños, etc., se utiliza para detener spam y mensajería automatizada. Consiste en lo siguiente: la computadora presenta un desafío que debe ser fácil para que lo supere cualquier ser humano, en cambio debe ser difícil de superarlo por parte de los que no sean personas. La mayor parte de las pruebas interactivas son de tipo gráfico o código CAPTCHA, referido como “prueba de Turing publica completamente automatizada para indicar la separación de humanos y computadoras”. Un tipo común de CAPTCHA requiere que el usuario teclee las letras de una imagen distorsionada que se le presenta, a veces con la adición de un fondo obscurecido con una secuencia de letras y números que aparecen superpuestos para dificultar las técnicas de visión por computadora. Otros tipos de pruebas interactivas con desafío no gráfico requieren reconocer voz, resolver rompecabezas, etc.

Las técnicas biométricas ofrecen una amplia gama de soluciones para todo tipo de escenarios, desde autenticación de usuarios para el control de asistencia o autenticación simple en la red, hasta el uso de técnicas combinadas para proteger zonas restringidas o sistemas sensibles; hoy en día, este tipo de técnicas son bastante exactas y confiables, se pueden implementar soluciones sencillas de bajo costo o complejas de costos elevados. Esto estará en función de las necesidades de seguridad de las empresas e individuos y hacia donde estará enfocado, es sabido que la complejidad no es sinónimo de seguridad, debe existir un equilibrio entre la seguridad, la simplicidad del manejo, la facilidad de implementación, la capacitación y los costos asociados.

 

Guillermo Choque Aspiazu
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Julio 6 de 2009

Identidad con biometría neuronal

Identidad con biometría neuronal

La identidad de una persona se puede determinar utilizando tres métodos, según las características que se solicite a la persona: (1) Información, por ejemplo, una clave, una frase de salvoconducto, etc. (2) Posesión, por ejemplo, una llave, un certificado digital, una tarjeta inteligente, etc. (3) Identidad, por ejemplo, la voz, una huella dactilar, la firma manuscrita, el iris, etc. Estos métodos pueden combinarse según las necesidades de seguridad de los servicios que requieran la verificación de identidad de una persona. La biometría es la ciencia que se dedica a la identificación de individuos a partir de una característica anatómica o un rasgo de su comportamiento. Desde hace muchos años, y dada la importancia que tiene en la sociedad la tecnología, se están desarrollando multitud de aplicaciones informáticas para la biometría, con lo que se puede hablar de “biometría informática”. La “biometría informática” es la aplicación de técnicas biométricas para la autentificación e identificación automática de personas en sistemas de seguridad informática. Las técnicas biométricas se basan en medir al usuario directa o indirectamente para reconocerlo automáticamente aplicando técnicas estadísticas y de inteligencia artificial. Entre las técnicas de inteligencia artificial resaltan: las redes neuronales artificiales, la lógica difusa, los algoritmos genéticos, etc.

Una red neuronal artificial es un procesador distribuido en paralelo de forma masiva que tiene una tendencia natural para almacenar conocimiento de forma experimental y lo hace disponible para su uso. Una red neuronal artificial simula una red neuronal biológica, en la que cada nodo o unidad de procesamiento, se corresponde con una neurona y tiene como función recibir varios impulsos, procesarlos y transmitir un resultado a otro u otros nodos. La implementación de las redes neuronales artificiales como modelo matemático para las redes neuronales biológicas fue desarrollada por McCulloch y Pitts en el año 1943. Sin embargo, como entidad matemática, ellas tienen un interés intrínseco y su importancia y aplicación se ha extendido más allá de lo originalmente imaginado. Para la tarea de reconocimiento de patrones, tal como la identidad de una persona, existe un número fijo de categorías en las cuales las muestras de entrada deben clasificarse. Para ello primero se requiere una fase de entrenamiento en la que se presenta a la red los patrones que debe aprender y la categoría en cual clasificarlo. Entonces se le presenta a la red un patrón nuevo y desconocido pero que pertenece a alguna de las categorías aprendidas y esta debe decidir a qué categoría se parece más. La ventaja de usar redes neuronales está en el hecho que se pueden separar regiones no lineales de decisión tan complicadas como se desee dependiendo del número de neuronas y capas. Por lo tanto, las redes neuronales artificiales sirven para resolver problemas de reconocimiento y clasificación de alta complejidad.

La biometría consiste en la aplicación de técnicas matemáticas y estadísticas para el estudio de las ciencias biológicas, como la medicina, la biología, etc. Recientemente, el término biometría se ha asociado a un área tecnológica que emplea muestras biológicas, tales como la imagen del iris, la huella dactilar o la imagen del rostro, para la identificación de las personas. Se utiliza el término biometría para describir la aplicación de las técnicas utilizadas para el reconocimiento e identificación automática de las personas. La biometría consiste en la medición directa o indirecta de características de un usuario para identificarlo de manera automática, mediante el empleo de técnicas estadísticas, tales como el reconocimiento de patrones de señal, comparación, etc., o de técnicas de inteligencia artificial, tales como las redes neuronales, la lógica difusa, los algoritmos genéticos y otros. Los datos biométricos del usuario son capturados durante la fase de registro, procesados para extraer información característica, normalmente un patrón biométrico, y guardados en un dispositivo de almacenamiento como una tarjeta inteligente o una base de datos. Durante la explotación y uso del sistema, el usuario presentará de nuevo su rasgo biométrico al sistema que lo comparará con el que se obtuvo en la fase de registro.

Es necesario indicar que la identificación biométrica no se basa en la comparación exacta de dos imágenes, sino que consiste en la comparación de elementos característicos propios de las muestras, y codificados digitalmente, que se denomina “patrón biométrico”: cuando se dispone de dos muestras, la originalmente registrada y la presentada en el momento de la identificación, y las características coinciden superando un umbral establecido por cada técnica, entonces se puede afirmar con determinada certeza que las muestras coinciden. La eficiencia y la fiabilidad de los sensores y técnicas biométricas se reflejan en dos parámetros característicos. (1) Tasa de autorización errónea., es decir, la probabilidad de que un usuario no autorizado sea aceptado. Este parámetro deberá ajustarse para evitar el fraude en los sistemas biométricos. (2) Tasa de rechazo erróneo, es decir, la probabilidad de que un usuario que está autorizado sea rechazado a la hora de intentar acceder al sistema. Este parámetro debe ajustarse para mejorar la experiencia de uso de los sistemas. Si los usuarios son rechazados erróneamente con gran frecuencia, parecerá que el sistema no funciona correctamente.

Un sistema biométrico en particular es aquel que utiliza la huella dactilar. Esta huella representa un patrón único de identificación entre las personas, aún entre gemelos. Este patrón conserva la misma forma desde la formación del feto hasta la muerte de la persona. Estas características representan un medio bastante robusto y confiable para un sistema de seguridad. Con el incremento de cálculo de las computadoras se han ido desarrollando sistemas automatizados para realizar la clasificación e identificación de huellas dactilares. Básicamente los sistemas biométricos basados en huellas dactilares son de dos tipos: (1) Sistema de Autentificación Automático de Huellas Dactilares y (2) Sistema de Identificación Automático de Huellas Dactilares. En un sistema de autentificación la entrada es la identidad y la imagen de la huella dactilar de una persona; la salida es una respuesta positiva o negativa acerca de si la imagen de entrada pertenece a la persona cuya identidad es indagada. En un sistema de identificación la entrada es solo la imagen de la huella dactilar y la salida es una lista de identidades de personas que pueden tener la huella dada, además de una puntuación de cada identidad indicando el grado de similitud entre ésta y la huella dada. Una vez procesados estos datos, la huella no se almacena sino que sólo queda el patrón dactilar con la información necesaria. El patrón dactilar garantiza también que la huella en sí no puede ser reconstruida a partir del mismo. Este es el método biométrico actualmente más conocido, extendido y aceptado. Su despliegue requiere un costo bajo, y sus sensores logran buenos valores de autorización y rechazo erróneo, a pesar de que también es el que sufre una mayor ingeniería del fraude.

Son múltiples los servicios que se pueden derivar de la utilización e integración de las técnicas biométricas en las redes de comunicaciones y, más en concreto, en el proceso de identificación de usuarios. Se pueden distinguir entre los servicios de acceso físico, donde se requiere la presencia física del usuario a la hora de realizar el proceso de verificación o identificación biométrica, o los servicios de acceso lógico, donde este proceso se realiza de forma remota, generalmente a través de una computadora personal o un dispositivo móvil. Además, se puede establecer otra categoría en función de si los procesos son atendidos o desatendidos, es decir, si existe la presencia de personal de control a la hora de verificar las acciones del usuario o si, por el contrario, todo el proceso se automatiza y se confía plenamente en la infraestructura informática y de control dispuesta a tal efecto. Entre los accesos físicos se pueden encontrar los siguientes servicios: (1) Acceso a infraestructuras y edificios. Se basa en un servicio de seguridad, ya conocido, de proteger las zonas sensibles de edificios con sensores biométricos que únicamente permiten el paso a las personas que se identifiquen ante él. Integrado en un sistema informático, con una red local de empresa, se puede controlar fácilmente el acceso proporcionando un alto nivel de seguridad. Los ejemplos típicos son las cámaras de vídeo que requieren la cara del visitante o pomos con sensor para introducir la huella del mismo. (2) Control aeroportuario y de fronteras. Con el fin de agilizar procesos de embarque y de elevar el nivel de seguridad a la hora de verificar las identidades de los viajeros, es posible incorporar elementos biométricos en los pasaportes para su rápida lectura con máquinas especiales que puedan conectarse a bases de datos de viajeros o de la Policía en el caso de fronteras y registros aduaneros.

 

Guillermo Choque Aspiazu
www.eldiario.net
Junio 22 de 2009
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