Biometric authentication что это за драйвер

Обновлено: 06.01.2025

В 2018 году в России вступил в действие закон о биометрической идентификации. В банках идёт внедрение биометрических комплексов и сбор данных для размещения в Единой биометрической системе (ЕБС). Биометрическая идентификация даёт гражданам возможность получать банковские услуги дистанционно. Это избавляет их от очередей и технически позволяет «посетить банк» в любое время суток.

Удобства дистанционной идентификации по фотографии или голосу по достоинству оценили не только клиенты банков, но и киберпреступники. Несмотря на стремление разработчиков сделать технологию безопасной, исследователи постоянно сообщают о появлении новых способов обмана таких систем.

Так может, не стоит соглашаться на предложение приветливого операциониста пройти биометрическую идентификацию в отделении банка? Или всё-таки воспользоваться преимуществами новой технологии? Разбираемся в этом посте.

В чём проблема?

У биометрической идентификации есть особенности, которые отличают её от привычной пары логин/пароль или «безопасной» 2FA:

1. Биометрические данные публичны. Можно найти фотографии, видео- и аудиозаписи практически любого жителя планеты Земля и использовать их для идентификации.
2. Невозможно заменить лицо, голос, отпечатки пальцев или сетчатку с той же лёгкостью, как пароль, номер телефона или токен для 2FA.
3. Биометрическая идентификация подтверждает личность с вероятностью, близкой, но не равной 100%. Другими словами, система допускает, что человек может в какой-то степени отличаться от своей биометрической модели, сохранённой в базе.

В качестве основных проблем, связанных с биометрической идентификацией, можно выделить фальсификацию, утечки и кражи, низкое качество собранных данных, а также многократный сбор данных одного человека разными организациями.

Фальсификация

Публикации, связанные с различными способами обмана систем биометрической идентификации, часто встречаются в СМИ. Это и отпечаток пальца министра обороны Германии Урсулы фон дер Ляйен, изготовленный по её публичным фотографиям, и обман Face ID на iPhone X с помощью маски, нашумевшая кража 243 тысяч долларов с помощью подделанного нейросетью голоса генерального директора, фальшивые видео со звёздами, рекламирующими мошеннические выигрыши, и китайская программа ZAO, которая позволяет заменить лицо персонажа видеоролика на любое другое.

Чтобы биометрические системы не принимали фотографии и маски за людей, в них используется технология выявления «живости» — liveness detection — набор различных проверок, которые позволяют определить, что перед камерой находится живой человек, а не его маска или фотография. Но и эту технологию можно обмануть.

Внедрение фальшивого видеопотока в биометрическую систему. Источник

В представленном на BlackHat 2019 докладе «Biometric Authentication Under Threat: Liveness Detection Hacking» сообщается об успешном обходе liveness detection в Face ID с помощью очков, надетых на спящего человека, внедрения поддельных аудио- и видеопотоков, и других способов.

X-glasses — очки для обмана liveness detection в Face ID. Источник

Для удобства пользователей, Face ID срабатывает, если человек надел солнцезащитные очки. При этом количество света в глазах уменьшается, поэтому система не может построить качественную 3D-модель области вокруг глаз. По этой причине, обнаружив очки, Face ID не пытается извлечь 3D-информацию о глазах и представляет их в виде абстрактной модели — чёрной области с белой точкой в центре.

Качество сбора данных и ложные распознавания

Точность идентификации сильно зависит от качества биометрических данных, сохранённых в системе. Чтобы обеспечить достаточное для надёжного распознавания качество, необходимо оборудование, которое работает в условиях шумных и не слишком ярко освещённых отделений банков.

Дешёвые китайские микрофоны позволяют записать образец голоса в неблагоприятных условиях, а бюджетные камеры — сделать фото для построения биометрической модели. Но при таком сценарии значительно возрастает количество ложных узнаваний — вероятность того, что система примет одного человека за другого, с близким по тональности голосом или сходной внешностью. Таким образом, некачественные биометрические данные создают больше возможностей для обмана системы, которыми могут воспользоваться злоумышленники.

Многократный сбор биометрии

Некоторые банки начали внедрение собственной биометрической системы раньше, чем заработала ЕБС. Сдав свою биометрию, человек считает, что может воспользоваться новой технологией обслуживания в других банках, а когда выясняется, что это не так, сдаст данные повторно.

Ситуация с наличием нескольких параллельных биометрических систем создаёт риск, что:

• У человека, дважды сдавшего биометрию, скорее всего, уже не вызовет удивления предложение повторить эту процедуру и в будущем он может стать жертвой мошенников, которые будут собирать биометрию в своих преступных целях.
• Чаще будут происходить утечки и злоупотребления, поскольку увеличится количество возможных каналов доступа к данным.

Утечки и кражи

Может показаться, что утечка или кража биометрических данных — настоящая катастрофа для их владельцев, но, в действительности, всё не так плохо.

В общем случае биометрическая система хранит не фотографии и записи голоса, а наборы цифр, характеризующие личность — биометрическую модель. И теперь поговорим об этом подробнее.

Для построения модели лица система находит опорные антропометрические точки, определяющие его индивидуальные характеристики. Алгоритм вычисления этих точек отличается от системы к системе и является секретом разработчиков. Минимальное количество опорных точек — 68, но в некоторых системах их количество составляет 200 и более.

По найденным опорным точкам вычисляется дескриптор — уникальный набор характеристик лица, независимый от причёски, возраста и макияжа. Полученный дескриптор (массив чисел) и представляет собой биометрическую модель, которая сохраняется в базе данных. Восстановить исходное фото по модели невозможно.

Для идентификации пользователя система строит его биометрическую модель и сравнивает с хранящимся в базе дескриптором.

Из принципа построения модели имеются важные следствия:

1. Использовать данные, похищенные из одной биометрической системы для обмана другой — вряд ли получится из-за разных алгоритмов поиска опорных точек и серьёзных различий в результирующей модели.
2. Обмануть систему с помощью похищенных из неё данных тоже не получится — для идентификации требуется предъявление фотографии или аудиозаписи, по которой уже будет проведено построение модели и сравнение с эталоном.

Методы проверки liveness для лицевой и голосовой модальности.
Источник: Центр речевых технологий

Таким образом, использование утекших биометрических данных не поможет киберпреступникам быстро получить материальную выгоду, а значит, они с большей вероятностью будут искать более простые и надёжные способы обогащения.

Как защититься?

Вступившая в действие 14 сентября 2019 года директива Евросоюза PSD2, также известная как Open Banking, требует от банков внедрения многофакторной аутентификации для обеспечения безопасности удалённых транзакций, выполняемых по любому каналу. Это означает обязательное использование двух их трёх компонентов:

• Знания — какой-то информации, известной только пользователю, например, пароля или контрольного вопроса.
• Владения — какого-то устройства, которое имеется только у пользователя, например, телефона или токена.
• Уникальности — чего-то неотъемлемого, присущего пользователю и однозначно идентифицирующего личность, например, биометрических данных.

Применительно к банковской практике это означает, что проведение операций по биометрическим данным должно обязательно сопровождаться дополнительными проверками с помощью пароля, токена или PUSH/SMS-кодов.

Использовать или нет?

У биометрической аутентификации имеются большие перспективы, однако опасности, которые приходят в нашу жизнь вместе с ними, выглядят весьма реалистично. Разработчикам систем и законодательным органам стоит изучить результаты новейших исследований уязвимостей биометрических систем и оперативно доработать как решения по идентификации, так и нормативные акты, регулирующие их работу.

Банкам необходимо принять во внимание ситуацию с deepfakes и другими способами обмана биометрических систем, используя сочетание традиционных способов идентификации пользователя с биометрическими: пароли, 2FA и usb-токены всё ещё могут принести пользу.
С клиентами банков ситуация сложная. С одной стороны, биометрическая идентификация разрабатывалась для их удобства как попытка расширить возможности для получения банковских услуг в любое время с минимальными формальностями. С другой — в случае успешной атаки рискуют своими деньгами именно они, а регуляторы и разработчики биометрических систем ответственности за взломы не несут.

В связи с этим, логичная рекомендация клиентам банков — не торопиться со сдачей биометрических данных, не обращать внимание на агрессивные призывы. Если же без биометрической идентификации никак не обойтись, то используйте её совместно с многофакторной аутентификацией, чтобы хотя бы частично снизить риски.

Биометрическая защита в смартфонах и ноутбуках позволяет разблокировать устройство за десятые доли секунды или быстро запустить приложение. Сканер отпечатка пальца сегодня есть во множестве смартфонов, планшетов и ноутбуков.

Парадокс, но чем изощреннее становятся пароли, тем труднее защищать данные — обычным пользователям сложно придумывать и запоминать пароли, которые с каждым годом заставляют делать всё сложнее. А биометрическая авторизация избавляет от многих неудобств, связанных с применением сложных паролей.

Технология идентификации по отпечатку пальца, форме лица и другим уникальным физиологическим данным человека, известна уже десятки лет, но не стоит на месте, а постоянно развивается. Сегодня биометрические технологии лучше, чем были десять лет назад, и прогресс не стоит на месте. Но хватит ли «запаса прочности» у обычной биометрии или ей на смену придут экзотические методы многофакторной аутентификации?

Истоки биометрии

История современных методов идентификации начинается в 1800-х годах, когда писарь Первого бюро полицейской префектуры Парижа Альфонсо Бертильон предложил метод установления тождества преступников. Бертильон разработал системный подход, измеряя несколько характеристик тела: рост, длину и объём головы, длину рук, пальцев и т.д. Кроме того, он отмечал цвет глаз, шрамы и увечья.

Система идентификации Бертильона имела недостатки, но помогла раскрыть несколько преступлений. И позже легла в основу куда более надежной дактилоскопии.

В 1877 году британский судья в Индии Уильям Гершель выдвинул гипотезу об уникальности папиллярного рисунка кожи человека. Фрэнсис Гальтон, двоюродный брат Чарльза Дарвина, разработал метод классификации отпечатков пальцев. Уже в 1902 году технологию идентификации человека по отпечаткам применили при расследовании уголовных преступлений.

Впрочем, даже в Древней Месопотамии люди использовали отпечатки ладоней на глиняных табличках для идентификации.

Технология, позволяющая нам сегодня быстро разблокировать смартфон, берет свое начало в 1960-х, когда компьютеры научились сканировать отпечаток пальца. Параллельно развивалась технология идентификации по лицу, где первый крупный прорыв произошел в 1968 год: при идентификации лиц на 2000 фотографий компьютер смог правильно «опознать» больше тестовых образцов, чем человек.

Первый предложенный способ сбора данных с помощью технологий — оптический. Опечаток пальца — это совокупность бугорков и впадин, которые создают определенный рисунок, уникальный для каждого человека папиллярный узор. Поэтому его достаточно просто сфотографировать и сравнить с теми, что хранятся в базе.

Позже был придуман ёмкостный метод сканирования: узор на пальце определяют микроконденсаторы. Метод основан на заряде и разряде конденсаторов в зависимости от расстояния до кожи в каждой отдельной точке поля — если конденсатор расположен под бугорком, он посылает один вид сигнала, а если под впадинкой, то другой.

Сигналы объединяются и сравниваются с зашифрованной информацией об отпечатке, которая хранится на устройстве.

Существуют и другие методы сбора данных: они основаны на работе радиочастотных сканеров, термосканеров, чувствительных к давлению сканеров, ультразвуковых сканеров и так далее. Каждый способ имеет свои достоинства и недостатки, но в мобильных устройствах массово распространены полупроводниковые емкостные сканеры, простые и надёжные.

Поиск надежного пароля

Цифровые биометрические базы данных используются в США с 1980-х годов, но только в 1990-х удалось начать внедрять биометрию в устройства, предназначенные для обычных пользователей. Сначала биометрия не привлекла большого интереса, поскольку оставалась дорогой, неудобной и непонятной для конечного потребителя. Первый встроенный в ноутбук сканер считывал отпечаток пальца около 1 минуты.

Постепенно стоимость внедрения биометрии снижалась, а требования к безопасности росли. Пользователи использовали одинаковые пароли для всего подряд и не меняли их годами. Производители техники смогли предложить им универсальное решение — тот же самый один пароль для всего, который не нужно менять и который невозможно выкрасть из компьютера пользователя, подобрать брутфорсом или подглядеть через плечо.

В 1994 году Джон Даугман разработал и запатентовал первые алгоритмы компьютерной идентификации по радужной оболочке глаза. Хотя алгоритмы и технологии с тех пор значительно улучшились, именно алгоритмы Даугмана по-прежнему являются основой для всех популярных вариаций этого метода. Сегодня сканирование радужной оболочки глаза, его сетчатки, а также анализ ДНК по надежности превосходят отпечаток пальца, но требуют более сложных и дорогостоящих технических решений.

К 2000-м годам стала развиваться и другая биометрическая технология — распознавание лица в реальном времени. Технология во многом похожа на анализ отпечатка пальца: характерные черты лица сравниваются с образцом, хранящимся в базе данных. На лице определяется расстояние между важными точками, а также собирается подробная информация о форме: например, учитывается контур ноздрей, глаз и даже текстуры кожи.

Уязвимость отпечатка

Как показали исследователи из Мичиганского государственного университета, первые массовые сканеры отпечатков можно обмануть с помощью обычного струйного принтера и специальной бумаги. Исследователи отсканировали рисунки кожи на нескольких пальцах и просто напечатали их в 2D токопроводящими чернилами на специальной бумаге, которую обычно применяют для печати электронных схем. Процесс очень быстрый. Это была не первая попытка найти уязвимость в биометрической защите, но ранее на создание качественного образца уходило не менее 30 минут.

Если вы придумали и запомнили сложный пароль, то у вас никто его не «утащит» из головы. А в случае биометрии достаточно найти качественный отпечаток вашего пальца. Эксперты показали, что можно снять отпечаток при помощи мармеладного мишки, если его приложить к поверхности смартфона. Также отпечаток можно воспроизвести по фотографии или с помощью приложения, имитирующего экран разблокировки.

Люди оставляют свои отпечатки повсюду, как если бы записывали свои пароли на всех встречающихся предметах и поверхностях. Но пароль хотя бы можно поменять, а если биометрический материал скомпрометирован, то вы не можете поменять себе глаз или палец.
Кроме того, базы данных всё время взламывают. Это в меньшей степени касается смартфонов, хранящих информацию в зашифрованном виде. Но много биометрической информации есть у государственных структур, и это не самые надежные хранители.

Будущее биометрической защиты

Пароль никто не должен знать никто кроме вас. В идеальном случае вы никому его не говорите, нигде не записываете, не оставляете никаких лазеек (ответ на «секретный вопрос» — кличка вашей собаки), чтобы исключить возможность простого взлома. Конечно, при должном желании взломать можно очень многое, но уже другими способами. Например, через уязвимость в древнем протоколе SS7 перехватывают SMS и обходят двухфакторную аутентификацию — в этом плане биометрия даже надежнее. Правда, вы должны быть весьма важной персоной, чтобы кто-то потратил достаточно денег и усилий на взлом вашего смартфона или ноутбука с использованием всех доступных методов.

Очевидная проблема биометрии — её публичность. Все знают, что у вас есть пальцы, глаза и лицо. Однако «открытые биометрические данные» — это лишь вершина айсберга. Ведутся эксперименты со всеми возможными характерными признаками, от мониторинга вашего сердечного пульса (такое решение уже тестирует MasterCard) до имплантации чипов под кожу, сканирования рисунка внутриглазных сосудов, формы мочек ушей и т.д.

В проект Abicus от Google планируется отслеживать уникальные черты человеческой речи, что позволит в будущем устанавливать подлинность вашей личности даже во время разговора по телефону.

Экспериментальные камеры видеонаблюдения отслеживают человека буквально по его походке — эту технологию трудно представить в качестве защиты смартфона, но она хорошо работает в единой экосистеме умного дома.

Компания TeleSign запустила идентификатор поведения, основанный на интернет-серфинге пользователя. Приложение записывает, как пользователь перемещает мышь, в каких местах экрана чаще всего кликает. В результате программа создаёт уникальный цифровой отпечаток поведения пользователя.

Вены в запястьях, ладонях и пальцах также могут использоваться как уникальные идентификаторы — более того, они могут дополнять существующие методы идентификации по отпечатку пальца. И это намного проще, чем использовать вместо пароля электроэнцефалограмму, которую снимают электроды на голове.

Вероятно, будущее биометрической защиты — в простоте. Совершенствование современных методов — самый простой способ обеспечить массовый приемлемый уровень защиты. Например, можно сканировать отпечаток с 3D-проекцией всех крошечных деталей, а также учитывать рисунок сосудов.

Технологии биометрической идентификации улучшаются так быстро, что трудно предсказать, как они будут выглядеть через несколько лет. Одно можно предположить довольно уверенно — останутся в прошлом пароли, которые тяжело было использовать, менять и запоминать.

Use Apple FaceID or TouchID authentication in your app using BiometricAuthentication. It's very simple and easy to use that handles Touch ID and Face ID authentication based on the device.

Note: - Face ID authentication requires user's persmission to be add in info.plist.

What's new in version 3.1

• Updated to Swift 5.0
• Implemented Result type as completion callback

• Set AllowableReuseDuration (in seconds) to auto authenticate when user has just unlocked the device with biometric.
• This is pretty useful when app comes to foreground or device is just unlocked by the user and you want to authenticate with biometrics.
• If you don't want to reuse the recently used authentication then simply skip this step.

• Check if TouchID or FaceID authentication is available for iOS device.

• Works with Apple Face ID (iPhone X, Xs, XR, XsMax) and other Touch ID having devices.
• Predefined error handling when recognition fails.
• Automatic authentication with device passcode on multiple failed attempts.

Authenticate with biometric

• When reason specified as empty - default will be used based on the device. Ex. for iPhone X - "Confirm your face to authenticate.", For other devices - "Confirm your fingerprint to authenticate."

Can Authenticate with biometric

• Alternatively you can check before authentication by following. This will check that if device supports Touch ID or Face ID authentication and your app can use that as of now.

Check for Face ID

• Check if device supports face recognition or not.

Check for Touch ID

• Check if device supports touch id authentication or not.

• Fallback reason title will be shown when first authentication attempt is failed.
• You can give alternate authentication options like enter 'username & password' when user clicks on fallback button.
• Default reason is empty, which will hide fallback button.

• When biometry authentication is locked out after multiple failed attempts. You can unlock it by passcode authentication.
• Provide your own passcode authentication reason here, default will be used if not provided.

• There are various cases when biometric authentication can be failed.

1. fallback
   • Called when user clicks on provided fallback button.
2. biometryNotEnrolled
   • Called when no fingerprints or face is registered with the device.
   • You can show message to register a new face or fingerprint here.
   • Default message will be shown if not provided.
3. canceledByUser
   • Called when authentication canceled by user.
4. canceledBySystem
   • Called when authentication canceled by system when app goes into background or any other reason.
5. passcodeNotSet
   • Called when device passcode is not set and trying to use biometry authentication.
   • We can ask user to set device passcode here by opening Settings Application.
6. failed
   • Called when multiple failed attempts made by user.
   • You can show error message to user here.
   • Default message can be shown if not provided.
7. biometryLockedout
   • Called when more than 5 failed attempts made using biometric authentication. This will locked your biometry system.
   • You'll restrict user when this error is occured.
   • Aleternatively you can ask user to enter device passcode to unlock biometry.
8. biometryNotAvailable
   • Called when device does not support Face ID or Touch ID authentication.

See Example for more details.

BiometricAuthentication is released under the MIT license. See LICENSE for details.

About

Use Apple FaceID or TouchID authentication in your app using BiometricAuthentication.

Компания Microsoft рассказала о своих амбициозных планах добавить в качестве альтернативы паролям биометрическую аутентификацию, которая войдет в состав Windows 10. Попытки заменить пароли чем-то более совершенным продолжаются уже долгие годы. Но у Windows Hello (так в Microsoft называют эту платформу) шансы на победу над древней системой аутентификации с помощью набора символов, пожалуй, наиболее высоки.

Подобрать приемлемую альтернативу паролям не так-то просто: каждая из инициатив вызывает ряд вопросов по части внедрения и/или практичности. Скажем, существует идея заменить пароли татуировками, но она, очевидно, нелепа. У биочипов перспективы, пожалуй, существенно лучше, но все же многие люди наверняка откажутся имплантировать чип в свое тело. Платформа Digits, которую разработали в Twitter, выглядит весьма многообещающе, но ее внедрение требует координации множества людей и компаний.

Камеры работают в инфракрасном диапазоне, чтобы правильно определять соответствие лица или радужной оболочки в разных условиях освещения

Операционные системы семейства Windows (от Windows 95 до Windows 8.1), по сведениям Net Marketshare, занимают 90% рынка. Это позволяет быть уверенным, что Windows 10 также получит немалую долю. Следовательно, Windows 10 может продвинуть в массы системы биометрической аутентификации, которые сейчас в основном интересуют гиков и исследователей.

Используя комбинацию аппаратных и программных средств, компьютеры, работающие под управлением Windows 10, как традиционные ПК, так и мобильные, смогут предложить аутентификацию по отпечатку пальца, лицу или радужной оболочке глаза.

В Windows 10 пользователи получат возможность биометрической аутентификации

Tweet

Все мы знаем о том, что у паролей есть существенные недостатки. Хорошие пароли действительно сложно подобрать, но не менее сложно их и запомнить. Плохие пароли запомнить несложно, но и подобрать можно очень быстро. Кроме того, обилие разнообразных сервисов заставляет людей использовать один и тот же пароль на нескольких сайтах.

Есть как минимум одна хорошая новость: Microsoft обещает хранить биометрические данные локально. Так что снимки отпечатков пальцев, лиц и радужных оболочек пользователей будут существовать только на самих устройствах, а не на каком-то сервере где-то в штаб-квартире Microsoft.

Читайте также:

  
• Excel суммирование по месяцам
  
• Где найти серийный номер автокад
  
• Asus k53sv прошивка bios
  
• При нажатии на ячейку в excel копируется текст
  
• 1с как удалить дополнительный реквизит