바이오메트릭스

Biometrics
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생물학에 대한 통계의 적용인 바이오메트리(Biometry)와 혼동해서는 안 된다.

생체측정학은 인간의 특징과 관련된 신체 측정과 계산이다.바이오메트릭 인증(또는 실제 인증)은 컴퓨터 과학에서 식별 및 액세스 제어의 한 형태로 사용됩니다.또한 감시 대상 그룹의 개인을 식별하기 위해 사용됩니다.

바이오메트릭 식별자는 개인을 라벨링하고 기술하는 데 사용되는 독특하고 측정 가능한 특성입니다.생체 식별자는 종종 신체 형태와 관련된 생리학적 특성으로 분류된다.예를 들어 지문,[1] 손바닥 정맥, 얼굴 인식, DNA, 손바닥 지문, 손 모양, 홍채 인식, 망막 및 냄새/향 등이 있습니다.행동 특성은 마우스 움직임,[2] 타이핑 리듬, 걸음걸이, 시그니처, 행동 프로파일링, 자격 증명 등 사람의 행동 패턴과 관련이 있습니다.일부 연구자들은 생체측정학의 [3]후자를 설명하기 위해 '행동측정학'이라는 용어를 만들었다.

좀 더 전통적인 접근통제 수단으로는 자동차 운전면허증이나 여권과 같은 토큰 기반 식별 시스템과 암호나 개인 식별 번호 같은 지식 기반 식별 시스템이 있습니다.생체 식별자는 개인마다 고유하기 때문에 토큰 및 지식 기반 방법보다 신원 확인에 더 신뢰성이 있습니다. 그러나 생체 식별자의 수집은 이 정보의 궁극적인 사용에 대한 사생활 문제를 제기합니다.

바이오메트릭 기능

인간의 생리학, 화학 또는 행동의 많은 다른 측면을 생체 인증에 사용할 수 있습니다.특정 애플리케이션에서 사용하기 위한 특정 바이오메트릭 선택에는 몇 가지 요소가 가중치를 부여합니다.Jain et al.([4]1999)는 생체 인증에 사용할 모든 특성의 적합성을 평가할 때 사용할 7가지 요소를 식별했다.

  • 보편성은 시스템을 사용하는 모든 사람이 그 특성을 가져야 한다는 것을 의미합니다.
  • 고유성은 특성이 서로 구별할 수 있도록 관련 모집단의 개인에 대해 충분히 달라야 한다는 것을 의미한다.
  • 영속성은 특성이 시간에 따라 변화하는 방식과 관련이 있습니다.보다 구체적으로 말하면, '좋은' 영속성을 갖는 특성은 특정 일치 알고리즘과 관련하여 시간이 지남에 따라 상당히 불변합니다.
  • 측정 가능성(채취 가능성)은 특성 획득 또는 측정의 용이성과 관련이 있습니다.또한 취득한 데이터는 관련 피쳐 세트의 후속 처리 및 추출을 허용하는 형식이어야 합니다.
  • 퍼포먼스는 사용하는 테크놀로지의 정확성, 속도 및 견고성과 관련되어 있습니다(자세한 내용은 퍼포먼스 섹션 참조).
  • 수용성은 관련 집단의 개인이 자신의 생체 특성을 포착하고 평가할 수 있도록 기술을 얼마나 잘 수용하는지와 관련이 있다.
  • 우회란 인공물 또는 대체물을 사용하여 특성을 쉽게 모방할 수 있는 것과 관련이 있습니다.

적절한 바이오메트릭 사용은 응용 프로그램에 따라 달라집니다.특정 생체 인식은 필요한 편의성과 [5]보안 수준에 따라 다른 것보다 더 나을 것입니다.하나의 바이오메트릭으로는 모든 [4]응용 프로그램의 모든 요건을 충족할 수 없습니다.

Biometric system diagram.png

블록 다이어그램은 바이오메트릭 시스템의 [6]두 가지 기본 모드를 보여줍니다.우선, 검증(또는 인증) 모드에서는, 생체인증을 실시하기 위해서, 생체인증 데이터베이스에 격납된 특정의 템플릿과 캡쳐 된 생체인증을 1 대 1로 비교합니다.한 [7]사람의 검증에는 세 가지 단계가 포함됩니다.첫 번째 단계에서는 모든 사용자에 대한 참조 모델을 생성하여 모델 데이터베이스에 저장한다.두 번째 단계에서는 일부 샘플을 참조 모델과 대조하여 정품 및 위조품 점수를 생성하고 임계값을 계산합니다.세 번째 단계는 테스트 단계입니다.이 프로세스에서는 스마트카드, 사용자 이름 또는 ID 번호(PIN 등)를 사용하여 [note 1]비교에 사용하는 템플릿을 지정할 수 있습니다.'긍정적 인식'은 "여러 사람이 동일한 [6]신분을 사용하지 못하도록 하는 것이 목적"인 검증 모드를 일반적으로 사용하는 것이다.

바이오메트릭 아일랜드 얼굴 이미지 2D 및 3D 검사, 음성 음색 검사 및 수기 서명 확인

둘째, 식별 모드에서 시스템은 생체인식 데이터베이스와 일대다 비교를 수행하여 미지의 개체 식별을 확립한다.바이오메트릭 샘플과 데이터베이스의 템플릿의 비교가 이전에 설정된 임계값 내에 있는 경우 시스템은 개인을 식별하는 데 성공합니다.식별 모드는 '긍정적 인식'(사용자가 사용할 템플릿에 대한 정보를 제공할 필요가 없도록 함) 또는 '시스템이 그 사람이 (암시적 또는 명시적으로)[6] 부인하는 사람인지 여부를 결정하는' 사람의 '부정적 인식'에 사용할 수 있다.후자의 기능은 패스워드, PIN 또는 키와 같은 다른 개인 인식 방법은 효과가 없기 때문에 생체 인식 기능을 통해서만 달성할 수 있습니다.

개인이 처음으로 생체 인식 시스템을 사용하는 것을 등록이라고 한다.등록 중에는 개인의 바이오메트릭 정보가 캡처되어 저장됩니다.그 후의 사용에서는, 바이오메트릭 정보를 검출해, 등록시에 기억된 정보와 비교한다.바이오메트릭 시스템이 견고하려면 이러한 시스템의 저장 및 검색 자체가 안전해야 합니다.첫 번째 블록(센서)은 실제 세계와 시스템 사이의 인터페이스로, 필요한 모든 데이터를 수집해야 합니다.대부분의 경우 이미지 획득 시스템이지만 원하는 특성에 따라 변경될 수 있습니다.두 번째 블록은 센서에서 아티팩트를 제거하고 입력(예: 배경 노이즈 제거)을 향상시키며, 일종의 정규화 등을 사용해야 하는 모든 필요한 전처리를 수행합니다.세 번째 블록에서는 필요한 특징을 추출한다.올바른 기능을 최적의 방법으로 추출해야 하므로 이 단계는 중요한 단계입니다.템플릿 작성에는 특정 속성을 가진 숫자 또는 화상의 벡터가 사용됩니다.템플릿은 소스로부터 추출된 관련 특성을 합성한 것입니다.비교 알고리즘에서 사용되지 않는 바이오메트릭 측정 요소는 파일 크기를 줄이고 [8]등록자의 신원을 보호하기 위해 템플릿에서 폐기됩니다.다만, 바이오메트릭 시스템의 범위에 따라서는, 연방 종업원 및 청부업자의 연방 정보 처리 표준 개인 ID 검증(PIV)에 사용되는 PIV 카드등의 원래의 바이오메트릭 화상 소스를 유지할 수 있습니다(FIPS 201).[9]

등록 단계에서 템플릿은 (카드 또는 데이터베이스 또는 둘 다) 어딘가에 저장됩니다.매칭 단계 동안 얻은 템플릿은 다른 기존 템플릿과 비교하는 매처에게 전달되며 임의의 알고리즘을 사용하여 이들 사이의 거리(예를 들어 해밍 거리)를 추정합니다.일치하는 프로그램이 입력된 템플릿을 분석합니다.바이오메트릭 데이터의 사용이 미션 [10][11]크리프에 직면할 수 있다는 우려가 있지만 특정 용도 또는 목적(예: 제한 구역의 입구)으로 출력됩니다.특성 측정 및 사용자 [7]요구 사항에 따라 실제 적용에서 생체 인식의 선택.특정 바이오메트릭을 선택할 때 고려해야 할 요소에는 성능, 사회적 수용성, 회피 및/또는 스푸핑의 용이성, 견고성, 인구 범위, 필요한 기기의 크기 및 신원 도용 억제력 등이 있습니다.바이오메트릭은 사용자의 요건에 따라 선택되며 센서와 디바이스의 가용성, 계산 시간과 신뢰성, 비용, 센서 크기 및 소비전력을 고려합니다.

멀티모달 바이오메트릭 시스템

멀티모달 바이오메트릭 시스템은 단일 바이오메트릭 [12]시스템의 한계를 극복하기 위해 여러 센서 또는 바이오메트릭을 사용합니다.예를 들어 홍채 인식 시스템은 홍채의 노화로[13] 인해 손상될 수 있으며, 전자 지문 인식은 지문이 닳거나 절단되어 악화될 수 있습니다.단일한 생체 인식 시스템은 식별자의 무결성에 의해 제한되지만, 단일한 여러 시스템이 동일한 제한에 시달릴 가능성은 낮다.멀티모달 바이오메트릭 시스템은 동일한 마커에서 정보 세트(즉, 홍채의 여러 이미지 또는 동일한 손가락의 스캔) 또는 다른 바이오메트릭에서 정보 세트([14][15]지문 스캔 및 음성 인식을 사용하여 음성 암호 필요)를 얻을 수 있습니다.

멀티모달 바이오메트릭 시스템은 이들 유니모달 시스템을 순차적, 동시적 또는 직렬적으로 융합할 수 있으며, 각각 순차적, 병렬적, 계층적 및 직렬적 통합 모드를 참조한다.생체 인식 정보의 융합은 인식 시스템의 여러 단계에서 발생할 수 있습니다.형상 수준 융합의 경우, 데이터 자체 또는 여러 생체 인식에서 추출된 형상이 융합됩니다.매칭 스코어 레벨 퓨전에서는 여러 가지 양식과 관련하여 여러 분류기에 의해 생성된 점수를 통합합니다.마지막으로 의사결정 수준 융합의 경우 다수결과 같은 기법을 통해 다중 분류자의 최종 결과를 결합한다.특징 레벨 융접은 특징 세트가 일치 점수 또는 분류자의 출력 결정보다 입력 바이오메트릭 데이터에 대한 풍부한 정보를 포함하기 때문에 다른 레벨 융접보다 효과적이라고 여겨진다.따라서 기능 수준의 융합은 더 나은 인식 [12]결과를 제공할 것으로 기대됩니다.

스푸핑 공격은 바이오메트릭 시스템에 가짜 바이오메트릭 특성을 제출하는 것으로 구성되며 보안성을 떨어뜨릴 수 있는 주요 위협입니다.멀티모달 바이오메트릭 시스템은 일반적으로 스푸핑 공격에 대해 더 강력한 것으로 알려져 있지만, 최근의[16] 연구에 따르면 단일 바이오메트릭 특성이라도 스푸핑함으로써 이를 피할 수 있는 것으로 나타났습니다.

성능

모든 바이오메트릭 테크놀로지의 식별력은 그 [17]테크놀로지가 부호화 및 매칭에 사용할 수 있는 엔트로피의 양에 따라 달라집니다.바이오메트릭 [18]시스템의 퍼포먼스 지표는 다음과 같습니다.

  • False Match Rate(FMR, FAR = False Accept Rate라고도 함): 시스템이 입력 패턴을 데이터베이스 내의 비매칭 템플릿과 잘못 일치시킬 가능성.잘못 받아들여진 무효 입력의 퍼센트를 측정합니다.유사도 척도의 경우 실제로는 사기꾼이지만 일치 점수가 역치보다 높으면 진품으로 취급한다.이것에 의해, FMR 가 증가해,[7] 임계값에 의해서도 좌우됩니다.
  • False Non-match Rate(FNMR, FRR = False Reject Rate라고도 함): 입력 패턴과 데이터베이스 내의 일치하는 템플릿 간의 일치를 검출하지 못할 확률.잘못 거부된 유효한 입력의 백분율을 측정합니다.
  • 수신기 작동 특성 또는 상대 작동 특성(ROC):ROC 플롯은 FMR과 FNMR 사이의 트레이드오프를 시각적으로 나타내는 것입니다.일반적으로 일치 알고리즘은 입력이 일치로 간주되기 위해 템플릿에 얼마나 근접해야 하는지를 결정하는 임계값에 따라 결정을 수행합니다.임계값이 감소하면 잘못된 불일치는 줄어들지만 잘못된 수락은 더 많아집니다.반대로 임계값이 높을수록 FMR은 감소하지만 FNMR은 증가합니다. 일반적인 변동은 검출 오류 트레이드오프(DET)로, 양쪽 축에서 정규 편차 척도를 사용하여 얻습니다.이 선형 그래프는 고성능(희귀 오차)의 차이를 나타냅니다.
  • Equal Error Rate 또는 Crossover Error Rate(EER 또는 CER): 수용 오류와 거부 오류가 모두 동일한 비율.EER 값은 ROC 곡선에서 쉽게 구할 수 있습니다.EER는 다양한 ROC 곡선을 가진 장치의 정확도를 빠르게 비교할 수 있는 방법입니다.일반적으로 EER이 가장 낮은 디바이스가 가장 정확합니다.
  • Failure to Enroll rate(FTE 또는 FER): 입력에서 템플릿을 작성하려고 하면 실패하는 속도.이 문제는 일반적으로 저품질 입력에 의해 발생합니다.
  • Failure to Capture Rate (FTC; 캡처 실패율): 자동 시스템 내에서 올바르게 표시되었을 때 시스템이 바이오메트릭 입력을 인식하지 못할 가능성.
  • 템플릿 용량: 시스템에 저장할 수 있는 데이터 세트의 최대 수.

역사

상세 정보:생물 통계학

지문의 초기 분류는 후안 부케티치가 아르헨티나에서 범죄자들의 [19]지문 수집을 시작한 1885년으로 거슬러 올라간다.조쉬 엘렌보겐과 니잔 르보빅은 생체 인식학이 Alphonse Bertillon (1853–1914)에 의해 개발된 범죄 활동의 식별 체계와 프란시스 갈튼의 지문과 관상 [20]이론에 의해 유래되었다고 주장했다.르보빅에 따르면, Galton의 연구는 "[21]절대 식별"과 "포함 및 제외의 열쇠"의 일부로서 "지문, 골상학, 그리고 얼굴 특징에 수학적 모델을 적용하도록 이끌었다"고 한다.따라서 바이오메트릭 시스템은 우리 시대의 절대적인 정치적 무기이며 소프트 [22]컨트롤의 한 형태이다.이론가 David Lyon은 지난 20년 동안 바이오메트릭 시스템이 민간 시장에 침투하여 정부 통제와 민간 기업 통제 [23]사이의 경계를 모호하게 했다는 것을 보여주었습니다.켈리 A.게이츠는 9/11을 우리 현재 문화 언어의 전환점으로 지목했다: "문화 연구의 언어로, 9/11의 여파는 필요 없는 사물이나 사건들이 함께 모여 새로운 담론을 형성하는, 즉 국토 안보 기술로서의 자동 얼굴 인식이다.nology를 [24]선택합니다.

적응형 바이오메트릭 시스템

적응형 바이오메트릭 시스템은 운영 [25]데이터의 클래스 내 변화에 맞게 템플릿 또는 모델을 자동으로 업데이트하는 것을 목표로 합니다.이러한 시스템의 두 가지 장점은 제한된 훈련 데이터의 문제를 해결하고 적응을 통해 입력 데이터의 시간적 변동을 추적하는 것이다.최근 적응 생체인식은 연구 커뮤니티로부터 큰 관심을 받고 있다.이 연구 방향은 널리 알려진 주요 이점 때문에 탄력을 받을 것으로 예상된다.첫째, 적응형 바이오메트릭 시스템을 사용하면 등록 과정에서 더 이상 많은 바이오메트릭 샘플을 수집할 필요가 없습니다.둘째, 변화하는 환경에 대응하기 위해 시스템을 처음부터 다시 등록하거나 재교육할 필요가 없습니다.이 편리함에 의해, 바이오메트릭 시스템의 유지 비용을 큰폭으로 삭감할 수 있습니다.이러한 이점에도 불구하고 이러한 시스템과 관련된 몇 가지 미해결 문제가 있습니다.바이오메트릭 시스템의 오분류 오류(거짓 승인)의 경우, 임포스터 샘플을 사용하여 적응시킵니다.그러나 적응 생체인식 분야와 관련된 미해결 문제를 해결하기 위한 지속적인 연구 노력이 요구되고 있다.적응형 생체 인식 시스템에 대한 자세한 내용은 Rattani 등의 비판적 검토에서 확인할 수 있습니다.

최근 등장한 바이오메트릭스의 진보

최근에는 뇌(뇌파)와 심장(심전도) 신호를 기반으로 한 생체측정학이 등장하고 있다.[26][27][28]예를 들어 사람의 혈관 패턴 이미지를 기반으로 패턴 인식 기술을 사용한 손가락 정맥 인식입니다.이러한 '미래형' 기술의 장점은 지문과 같은 기존 생체 인식에 비해 사기 방지성이 높다는 것이다.그러나 이러한 기술은 일반적으로 더 번거롭고 시간이 지남에 따라 정확도가 떨어지고 재현성이 떨어지는 등의 문제가 여전히 남아 있습니다.

바이오메트릭 제품의 휴대성 측면에서는 점점 더 많은 벤더가 대폭 소형화된 바이오메트릭 인증 시스템(BAS)을 채택하고 있습니다.이를 통해 특히 대규모 도입에 필요한 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

오퍼레이터 시그니처

오퍼레이터 서명은 기기 또는 복잡한 시스템을 사용하는 사람이 검증 [29]템플릿으로 기록하는 바이오메트릭 모드입니다.이러한 유형의 바이오메트릭 서명의 잠재적인 용도 중 하나는 통신을 [29]위해 공용 네트워크를 사용하는 원격 원격 수술 시스템을 구별하는 것입니다.

특정 퍼블릭 네트워크에 대해 제안된 요건

존 마이클(마이크)맥코넬은 미 해군에서 지낸 장성 출신인 전직 감독 미국 국가 정보 국장, 수석 부행장, 부즈 알렌 해밀턴의 생체 인식 그의 기조 speech[30]의 2009년 생체 인식 Consor에서 특정 공공 네트워크에 접속하기 위해 미래 능력의 개발도 추진하였다.tium회의.

상기 제안서의 기본 전제조건은 컴퓨터와 생체인증을 사용하여 고유하게 자신을 인증한 사람이 실제로 해당 컴퓨터에서 잠재적으로 악의적인 액션을 수행하는 에이전트이기도 하다는 것입니다.그러나 컴퓨터가 해커에 의해 제어되는 봇넷의 일부인 경우 등 컴퓨터 제어가 전복된 경우 단말기의 사용자 ID에 대한 지식은 네트워크 보안을 크게 향상시키거나 법 집행 [31]활동에 도움이 되지 않습니다.

동물생체측정학

꼬리표나 문신 대신, 생체 인식 기술은 각각의 동물을 식별하기 위해 사용될 수 있다: 얼룩말 줄무늬, 설치류 귀의 혈관 무늬, 주둥아리 지문, 박쥐 날개 무늬, 영장류 얼굴 인식, 코알라 반점.[32]

문제 및 우려 사항

위기시 감시 인도주의

바이오메트릭스는 위기 상황에서 많은 지원 프로그램에 의해 사용되어 사기를 방지하고 필요한 사람들에게 자원이 적절히 이용될 수 있도록 보장합니다.인도주의적 노력은 어려움에 처한 개인의 복지를 증진하는 데 동기 부여가 되지만, 감시 인도주의의 한 형태로 생체인식을 사용하는 것은 특정 상황에 관련된 집단의 이해관계가 다르기 때문에 갈등을 일으킬 수 있다.원조 프로그램과 당 간부들 사이의 생체인증 사용에 대한 논쟁은 도움을 가장 필요로 하는 사람들에게 자원을 분배하는 것을 방해한다.2019년 7월 유엔 세계식량계획(WFP)과 후티 반군(Houthi Rebals)은 생명의 위협을 받고 있는 예멘의 수십만 민간인에게 자원이 공급되도록 하기 위해 생체측정학 사용을 둘러싼 큰 분쟁에 휘말렸다.유엔 세계식량계획(WFP)의 이익에 대한 협력 거부는 예멘 주민들에 대한 식량 지원을 중단하는 결과를 초래했다.바이오메트릭스의 사용은 지원 프로그램에 귀중한 정보를 제공할 수 있지만, 잠재적인 해결책은 혼란스러운 위기의 시기에 가장 적합하지 않을 수 있다.바이오메트릭스 구현이 장기적인 [33]해결책을 제공하지 못할 수 있는 뿌리 깊은 정치적 문제로 야기되는 갈등.

인간의 존엄성

바이오메트릭스는 국가권한의[34] 발전에도 중요한 것으로 간주되어 왔다(푸콜디안 용어, 규율 및 바이오파워[35]).생체 인식은 인간을 생체 인식 매개 변수의 집합으로 변화시킴으로써 사람을 [36]비인간적으로 만들고, 신체 무결성을 침해하며, 궁극적으로 인간의 [37]존엄성을 해칠 것이다.

이탈리아 철학자 조르지오 아감벤은 방문객들에게 지문 채취와 사진을 찍도록 요구하는 미국 방문자 및 이민자 상태 표시기(US-VISIT) 프로그램의 요구에 항의하여 미국 입국을 거부했다.[38]아가벤은 생체인식 데이터 수집은 홀로코스트 기간 동안 유대인의 문신과 유사한 형태의 생물정치적 문신이라고 주장했다.아가벤에 따르면, 생체 인식은 인간의 모습을 맨몸으로 바꾼다.아감벤은 고대 그리스인들이 "생명"을 나타낼 때 사용했던 두 단어, 동물과 인간에게 공통적인 생명인 조이와 인간 맥락에서의 생명인 바이오스를 의미와 목적을 가지고 말한다.Agamben은 [39]전 인류를 위한 맨몸으로의 감소를 예상한다.그에게 시민과 국가 사이의 새로운 생물-정치적 관계는 시민들을 인간성으로부터 박탈하는 순수한 생물학적 삶으로 변화시키고 있다; 그리고 생체측정학은 이 새로운 세상을 예고할 것이다.

다크 매츠: 감시 학자인 시몬 브라운은 "아프리카인을 남성으로, 몽골로이드를 [40]여성으로 분류하는 경향이 있다"는 생체측정학 R&D와 관련된 최근의[40] 연구를 인용하면서, '흑인의 감시'에 대해 아감벤과 유사한 비판을 내놓았다.따라서 브라운은 객관적인 바이오메트릭 테크놀로지가 주관적으로 설계되면 개념화가 어렵고 위의 연구에서 설명한 바와 같이 오류를 일으키기 쉽다고 주장한다.공공부문과 민간부문 모두에서 바이오메트릭 테크놀로지의 급격한 확장이 이러한 우려를 증폭시키고 있습니다.민간부문에 의한 생체인식의 상품화의 증가는 이러한 인간 가치 상실의 위험을 가중시킨다.실제로 기업은 바이오메트릭 특성을 개인보다 [41]더 중시합니다.브라운은 이어 현대사회가 "이러한 기술과 그 응용, 그리고 국가와 민간부문에 의한 책임에 관한 정보에 근거한 공공의 논의를 실현하는" 생체측정의식을 도입해야 한다고 제안한다.e의 본문 데이터는 [42]권리로 이해되어야 합니다."

그러나 다른 학자들은[43] 세계화된 세계는 시민 정체성이 약하거나 결여된 거대한 수의 사람들과 마주하고 있다고 강조해왔다.대부분의 개발도상국들은 미약하고 신뢰할 수 없는 문서를 가지고 있으며, 이들 국가의 가난한 사람들은 신뢰할 수 없는 [44]문서조차 가지고 있지 않다.인증된 개인 신원이 없으면, 권리의 확실성도 없고, 시민의 [45]자유도 없다.신원확인을 거부할 권리를 포함한 권리를 주장할 수 있는 것은 그가 공공의 신분을 가지고 있는 경우이다.그런 의미에서 생체 인식은 인간의 존엄성과 기본권에 [46]대한 존중을 지지하고 증진시키는 데 중추적인 역할을 할 수 있다.

의도의 생체측정학은 더 큰 위험을 초래한다.나예프 알 로단 교수는 하버드 국제 리뷰에 실린 논문에서 오산, 잘못된 비난, 시민의 자유 침해의 높은 위험에 대해 경고했습니다.미국의 비평가들은 또한 수정헌법 4조와의 갈등을 예고했다.

프라이버시와 차별

상세정보: 프라이버시, 프라이버시 권리 및 의료 프라이버시

바이오메트릭 등록 중에 취득한 데이터는 등록자가 동의하지 않는 방법으로 사용될 수 있습니다.예를 들어, 대부분의 생체 인식 기능은 생리학적 및/또는 병리학적 의학 상태를 노출할 수 있다(예: 일부 지문 패턴은 염색체 질환과 관련이 있고 홍채 패턴은 성을 드러낼 수 있으며 수맥 패턴은 혈관 질환을 드러낼 수 있으며, 대부분의 행동 생체인식은 신경학적 질병을 드러낼 수 있다).[47]또한 2세대 생체측정학, 특히 행동 및 전기생리학 생체측정학(예: 심전도, 뇌파, 근전도술에 기초함)도 감정 [48]검출에 사용될 수 있다.

프라이버시에는 [49]다음의 3개의 카테고리가 있습니다.

  1. 의도하지 않은 기능 범위:종양을 찾아내는 등 인증보다 인증이 더 진행됩니다.
  2. 의도하지 않은 응용 프로그램 범위:인증 프로세스에서는, 서브젝트의 식별이 필요 없는 경우에, 서브젝트를 올바르게 식별합니다.
  3. 비밀 식별:피험자는 신원 확인이나 인증을 요구하지 않고 식별된다. 즉, 피험자의 얼굴이 군중 속에서 식별된다.

보안 물품 소유자에 대한 위험

도둑들이 안전한 부동산에 접근할 수 없을 때, 도둑들이 접근하기 위해 부동산 소유자를 스토킹하고 공격할 가능성이 있다.아이템이 바이오메트릭 장치로 보호되면 소유자의 손상은 돌이킬 수 없으며, 보호되는 재산보다 더 많은 비용이 소요될 수 있습니다.예를 들어, 2005년 말레이시아 자동차 도둑들이 벤츠 S클래스를 [50]훔치려다 한 남자의 손가락을 잘랐다.

프레젠테이션 공격

바이오메트릭 시스템의 맥락에서 프레젠테이션 공격은 "스푸핑 공격"이라고도 합니다.

최근의 ISO/IEC 30107 [51]규격에 따라 프레젠테이션 공격은 "바이오메트릭 시스템의 작동을 방해할 목적으로 바이오메트릭 캡처 서브시스템에 대한 프레젠테이션"으로 정의된다.이러한 공격은 가장 공격 또는 난독화 공격 중 하나입니다.사칭 공격은 다른 사람인 것처럼 가장하여 접근권을 얻으려고 합니다.예를 들어 난독화 공격은 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 회피하려고 할 수 있습니다.

프레젠테이션 [52]공격에 대응하기 위한 몇 가지 방법이 제안되었습니다.

소거 가능한 바이오메트릭스

바이오메트릭스보다 패스워드의 장점 중 하나는 재발급이 가능하다는 것입니다.토큰 또는 비밀번호를 분실하거나 도난당한 경우 이를 취소하고 새 버전으로 대체할 수 있습니다.이것은 생체측정학에서는 자연적으로 이용할 수 없다.데이터베이스에서 얼굴이 손상된 경우, 사용자는 해당 얼굴을 취소하거나 재발행할 수 없습니다.전자 바이오메트릭 식별자를 도난당한 경우 바이오메트릭 기능을 변경하는 것은 거의 불가능합니다.이로 인해 미국 OPM(Office of Personal Management)의 보안 승인 관련 배경 정보 해킹 사례와 같이 향후 인증에 사용할 수 있는 생체 인식 기능에 의문이 생깁니다.

취소 가능한 생체 인식은 보다 안전한 시스템을 만들기 위해 생체 인식에 보호 및 교체 기능을 통합하는 방법입니다.그것은 Ratha 등에 의해 [53]처음 제안되었다.

"취소 가능한 바이오메트릭스란 사용자 고유의 기밀 데이터를 보호하기 위해 의도적이고 체계적으로 바이오메트릭 기능의 왜곡을 말합니다.취소 가능한 기능이 손상되면 왜곡 특성이 변경되고 동일한 생체 인식 정보가 새 템플릿에 매핑되어 나중에 사용됩니다.취소 가능한 바이오메트릭스는 바이오메트릭 암호 시스템 [54]외에 바이오메트릭 템플릿 보호의 주요 범주 중 하나입니다."바이오메트릭 암호 시스템에서는 "오류 수정 부호화 기술을 사용하여 클래스 [55]내 변화를 처리합니다."이것에 의해, 고도의 시큐러티가 확보됩니다만, 클래스내의 작은 종류만의 특정의 입력 형식등의 제약이 있습니다.

새로운 배타적 바이오메트릭스를 생성하는 몇 가지 방법이 제안되었다.최초의 지문 기반 취소 가능한 생체 인식 시스템은 Tulyakov [56]등에 의해 설계되고 개발되었습니다.기본적으로 취소 가능한 바이오메트릭은 일치하기 전에 바이오메트릭 이미지 또는 기능을 왜곡합니다.왜곡 파라미터의 가변성은 스킴의 취소 가능한 특성을 제공합니다.제안된 기법 중 일부는 Teoh 등 [57]및 Savvides [58]등 자체 인식 엔진을 사용하여 작동하며, Dabbah [59]등 다른 방법들은 인식 프런트엔드에서 인식을 수행하기 위해 잘 확립된 생체 인식 연구의 발전의 이점을 이용한다.이로 인해 보호 시스템에 대한 제한이 증가하지만 사용 가능한 바이오메트릭 기술에 대해 취소 가능한 템플릿에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

소프트 바이오메트릭스

부드러운 생체 인식 특성은 인간이 일반적으로 또래를 구별하는 방법(예: 키, 성별, 머리색)에서 파생된 신체적, 행동적 또는 고착된 인간의 특성이다.이들은 기본 바이오메트릭 식별자에 의해 제공되는 ID 정보를 보완하기 위해 사용됩니다.소프트 바이오메트릭 특성은 개인을 고유하고 신뢰성 있게 인식할 수 있는 구별성과 영속성이 결여되어 있으며 쉽게 위조될 수 있지만, 이로울 수 있는 사용자 정체성에 대한 몇 가지 증거를 제공합니다.즉, 주제를 개별화할 수 없음에도 불구하고, 그들은 사람을 구별하는 데 효과적이다.성별, 인종, 눈 색깔, 키 및 기타 눈에 보이는 식별 마크와 같은 개인 속성을 조합하여 기존 바이오메트릭 [60]시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.대부분의 소프트 바이오메트릭은 쉽게 수집할 수 있으며 실제로 등록 중에 수집됩니다.두 가지 주요 [61]윤리적 문제가 연성 생체인식에 의해 제기된다.첫째, 연성 생체인식 특성 중 일부는 강하게 문화적 기반이다. 예를 들어, 인종적 접근을 지원하기 위한 민족적 위험을 결정하기 위한 피부색, 생체인식 기껏해야 3차 성징후에서 성별을 인식하기 위한 생체인식, 유전자와 염색체 성징후를 결정할 수 없다. 노화 인식을 위한 연성 생체인식은 종종 깊은 영향을 받는다.연령차별적인 고정관념 등에 사로잡혀 있다둘째, 연질 생체인식은 사람을 분류하고 프로파일링할 수 있는 강력한 잠재력을 가지고 있기 때문에 오명과 배제의 [62]과정을 지원할 위험이 있다.

바이오메트릭 데이터의 국제적 공유

미국을 포함한 많은 나라들이 다른 나라들과 생체 정보를 공유할 계획이다.

캐슬린 크래닝거와 로버트 A Mocny는[63] 2009년 미국 하원 세출 위원회, 국토안보 소위원회에서 다음과 같은 증언을 했다.

테러리스트들이 미국에 도착하기 전에 우리가 테러 조직을 폐쇄할 수 있도록 하기 위해서, 우리는 또한 국제적인 생체 인식 표준을 추진하는 데 앞장서야 합니다.양립 가능한 시스템을 개발함으로써 테러 정보를 국제적으로 안전하게 공유할 수 있게 되어 우리의 방어력을 강화할 수 있을 것입니다.우리가 테러리스트와 다른 위험한 사람들을 찾아내고 제거하기 위해 미국 정부 내에서 협력하는 방식을 개선하고 있는 것처럼, 우리는 테러리스트들이 발각되지 않도록 해외의 파트너들과 협력해야 할 동일한 의무가 있습니다.생체인식 기술은 테러리스트들의 실체를 드러내고, 그들의 가장 큰 이점을 빼앗는 새로운 방법을 제공합니다. 알려지지 않은 채로 남아 있습니다.

S. 매그너슨이 2009년 국방 매거진에 기고한 "생체인식 데이터 공유 압력에 시달리는 국방부"라는 제목의 기사에 따르면, 미국은 생체인식 [64]데이터 공유를 목적으로 하는 다른 국가들과 양자 협정을 맺고 있다.그 기사를 인용하자면:

밀러 미 국토안보국 고문은 미국은 약 25개국과 생체정보를 공유하기로 쌍무협정을 맺고 있다고 말했다.지난 몇 년 동안 외국 지도자가 워싱턴을 방문할 때마다 국무부는 그들이 그러한 협정에 서명하도록 했다.

정부 차원의 완전한 공개 가능성

일부 시민사회 구성원들은 생체정보가 어떻게 사용되는지 걱정하지만 완전한 공개가 쉽지 않을 수도 있다.특히 미국 국방과학위원회 생물측정학 태스크 포스의 미분류 보고서는 안보 [65]관련 활동의 수행과 직접 관련된 영역에서 국가 역량의 진실하고 총체적인 범위를 보호하는 것이 현명하며 때로는 은폐하는 것이 현명하다고 명시하고 있다.이는 생체 인식에도 적용될 수 있습니다.이는 첩보와 군사작전의 전형적인 특징이라고 한다.즉, '소스와 메서드'의 보안을 유지하는 것이 목표입니다.

바이오메트릭스를 적용하는 국가

주요 기사:바이오메트릭스를 적용하는 국가

바이오메트릭스를 사용하는 국가에는 호주, 브라질, 캐나다, 키프로스, 그리스, 중국, 감비아, 독일, 인도, 이라크, 아일랜드, 이스라엘, 이탈리아, 말레이시아, 네덜란드, 뉴질랜드, 나이지리아, 노르웨이, 파키스탄, 남아프리카공화국, 사우디아라비아, 탄자니아[66], 터키 우크라이나, 아랍에미리트, 아랍에미리트, 아랍에미리트 등이 있습니다.

저소득에서 중산층 국가 중, 약 12억 명의 사람들이 이미 생체 인식 프로그램을 [67]통해 신원 확인을 받았다.

유권자 등록 및 유사한 선거 목적을 위해 바이오메트릭스를 적용하는 나라도 많다.국제 IDEA의 정보 통신 기술는 선거 Database,[68]에 따르면 몇몇 나라들은(2017년)바이오 인식 유권자 등록(BVR)이 아르메니아, 앙골라, 방글라데시, 부탄, 볼리비아, 브라질, 부르키나 파소, 캄보디아, 카메룬, 차드, 콜롬비아, 코모로, 콩고(민주 공화국의), 코스타리카, 아이보리 연안, 도미니카, 피지, 잠비아, Gh.어록과테말라, 인도, 이라크, 케냐, 레소토, 라이베리아, 말라위, 말리, 모리타니, 멕시코, 모로코, 모잠비크, 나미비아, 네팔, 니카라과, 나이지리아, 파나마, 페루, 필리핀, 세네갈, 시에라리온, 솔로몬 제도, 소말리아, 스와질란드, 우간다, 우루과이, 베네수엘라

인도의 주민등록증 프로그램

아다르라고 불리는 인도의 국민 ID 프로그램은 세계에서 가장 큰 생체 인식 데이터베이스이다.생체 인식 기반의 디지털 ID로, 개인의 생애에 할당되어 언제 어디서나 종이 없이 온라인상에서 즉시 확인할[71] 수 있습니다.이는 정부 기관이 개인의 인구 통계 데이터(이름, 나이, 성별, 주소, 부모/배우자 이름, 휴대전화 번호)와 함께 생체 인식 데이터(지문, 홍채 스캔 및 얼굴 사진)를 기반으로 안전하게 소매 공공 서비스를 제공할 수 있도록 하기 위해 고안되었습니다.데이터를 암호화한 형태로 송신해, 인증을 실시해, 특정의 장소에 있는 사람의 체재 제한으로부터 해방합니다.

2013년 [72]11월 7일 현재 약 5억 5천만 명의 주민이 등록되어 있으며 4억 8천만 명의 아다르 주민번호가 할당되어 있다.그것은 몇 [73]년 안에 전체 인구 12억 명을 커버하는 것을 목표로 하고 있다.그러나 사생활 보호와 주의 감시 국가 또는 [74][75]바나나 공화국으로의 전환 가능성에 대한 비판자들의 도전을 받고 있다.①사회보호 [76]인프라의 안전성에 대한 불신도 있었다.국민의 공포에 대처하기 위해, 인도 대법원은 그때부터의 프라이버시를 [77]기본 권리로 간주한다는 새로운 판결을 내렸다.2017년 8월 24일 이 새로운 법이 제정되었다.

말레이시아의 MyKad 국민 ID 프로그램

현재의 신분증, MyKad으로 알려진 국립 등록 부서 맡은 말레이시아 52001년 9월 말레이시아 함께 world[78]의 첫번째 나라가 내장된 컴퓨터 칩 plasti 한조각에 포함된 두개 사진이 부착된 신분증과 지문 생체 측정 데이터를 통합한 식별 카드를 사용해 지고 소개되었다.c.

만약 지참인 activa에 선택한 카드의 유효성 검사 도구와 시민 의식의 증거는 출생 증명서만으로 치부하는 주된 목적 외에도, MyKad 또한 유효한 운전 면허증, ATM카드, 전자 지갑, 공공, 다른 애플리케이션들은 그해 말레이시아 정부 다목적 카드의 일환으로 키로(GMPC)initiative,[79]을 제공한다.tet그는 기능합니다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

  1. ^ 시스템은 리모트 데이터베이스가 아닌 전자여권이나 스마트카드 등의 미디어에 저장된 템플릿을 사용하도록 설계할 수 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ Cao, Liling; Ge, Wancheng (10 March 2015). "Analysis and improvement of a multi-factor biometric authentication scheme: Analysis and improvement of a MFBA scheme". Security and Communication Networks. 01 (4): 617–625. doi:10.1002/sec.1010.
  2. ^ Villas-Boas, Antonio. Business Insider https://www.businessinsider.com/websites-apps-track-mouse-movements-screen-swipes-security-behavioral-biometrics-2019-7. Retrieved 22 November 2014. Passwords are incredibly insecure, so websites and apps are quietly tracking your mouse movements and Android swipes without you knowing to make sure it's really you {{cite web}}:누락 또는 비어 있음 title=(도움말)
  3. ^ Alzubaidi, Abdulaziz; Kalita, Jugal (2016). "Authentication of Smartphone Users Using Behavioral Biometrics". IVEE Communications Surveys & Tutorials. 16 (3): 1998–2026. arXiv:1911.04104. doi:10.1109/comst.2016.2537748. ISSN 1553-877X. S2CID 8443300.
  4. ^ a b Jain, A. K.; Bolle, R.; Pankanti, S., eds. (1999). Biometrics: Personal Identification in Networked Society. Kluwer Academic Publications. ISBN 978-0-7923-8345-1.
  5. ^ Bleicher, Paul (2005). "Biometrics comes of age: despite accuracy and security concerns, biometrics are gaining in popularity". Applied Clinical Trials. Retrieved 6 December 2019.
  6. ^ a b c Jain, Anil K.; Ross, Arun (2008). "Introduction to Biometrics". In Jain, AK; Flynn; Ross, A (eds.). Handbook of Biometrics. Springer. pp. 1–22. ISBN 978-0-387-71040-2. Archived from the original on 9 March 2011.Payment required
  7. ^ a b c Sahoo, Soyuj Kumar; Choubisa, Tarun; Prasanna, SR Mahadeva (1 January 2012). "Multimodal Biometric Person Authentication : A Review". IETE Technical Review. 29 (1): 54–75. doi:10.4103/0256-4602.93139. S2CID 62699150. Archived from the original on 16 January 2014. Retrieved 23 February 2012.
  8. ^ "How Biometric Data is Stored". ievo Ltd. 10 December 2018. Retrieved 22 February 2020.
  9. ^ Grother, Patrick; Salamon, Wayne; Chandramouli, Ramaswamy (July 2013). "Biometric Specifications for Personal Identity Verification" (PDF): NIST SP 800–76–2. doi:10.6028/nist.sp.800-76-2. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  10. ^ "Agency Information Collection Activities: Biometric Identity". Federal Register. 9 August 2018. Retrieved 22 February 2020.
  11. ^ Taylor, Sandra (25 February 2019). "Re: DHS 2019-00001, DHS Data Privacy and Integrity Advisory Council" (PDF). Department of Homeland Security. Retrieved 20 February 2020.
  12. ^ a b Haghighat, Mohammad; Abdel-Mottaleb, Mohamed; Alhalabi, Wadee (2016). "Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition". IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 11 (9): 1984–1996. doi:10.1109/TIFS.2016.2569061. S2CID 15624506.
  13. ^ "Questions Raised About Iris Recognition Systems". Science Daily. 12 July 2012. Archived from the original on 22 October 2012.
  14. ^ Saylor, Michael (2012). The Mobile Wave: How Mobile Intelligence Will Change Everything. Perseus Books/Vanguard Press. p. 99. ISBN 9780306822988.
  15. ^ Bill Flook (3 October 2013). "This is the 'biometric war' Michael Saylor was talking about". Washington Business Journal. Archived from the original on 7 October 2013.
  16. ^ Zahid Akhtar, "스푸핑 공격에 대한 멀티모달 바이오메트릭 시스템의 보안" 2015년 4월 2일 이탈리아 칼리아리 칼리아리 대학 전기전자공학부 웨이백 머신에 보관, 2012년 3월 6일.
  17. ^ https://www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000/BiomEntropy.pdf[베어 URL PDF]
  18. ^ "Characteristics of Biometric Systems". Cernet. Archived from the original on 17 October 2008.
  19. ^ 2013년 3월 12일 웨이백 머신에 보관된 지문 기록.
  20. ^ Josh Ellenbogen, 합리적이고 불합리한 이미지: The Photography of Bertillon, Galton, Marey (University Park, PA, 2012)
  21. ^ Nitzan Lebovic, "생체측정학 또는 급진적 중앙의 힘", Critical Inquiry 41:4 (2015년 여름), 841–868.
  22. ^ Nitzan Lebovic, "생체측정학 또는 급진적 중앙의 힘", Critical Inquiry 41:4 (2015년 여름), 페이지 853.
  23. ^ David Lyon, Surveillance Society: Monitoring Everydaily Life (필라델피아, 2001).
  24. ^ 켈리 A.Gates, 우리의 바이오메트릭 미래: 얼굴 인식 기술과 감시 문화(New York, 2011), 페이지 100.
  25. ^ A. Rattani, "템플릿 업데이트 절차에 기반한 적응형 바이오메트릭 시스템", 이탈리아 칼리아리 대학교 박사 논문, 2010년
  26. ^ [R. Palaniappan] "상상된 활동에서 나오는 뇌파 신호:소수의 인구를 위한 새로운 바이오메트릭 식별자"로, E.에 게재되었다.Corchado 등 (에드):인텔리전트 데이터 엔지니어링 및 자동학습– IDEAL 2006, 컴퓨터 사이언스 강의 노트, vol.4224, 페이지 604–611, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2006.DOI: 10.1007/11875581_73]
  27. ^ R. Palaniappan 및 S. M. Krishnan, "심전도 신호를 사용한 개인 식별", 인도 방갈로르, 신호 처리 및 통신에 관한 국제 회의의 진행, 페이지 569-572, 2004년 12월 11-14.DOI: 10.1109/SPCOM.2004.1458524]
  28. ^ Arnau-González, Pablo; Katsigiannis, Stamos; Arevalillo-Herráez, Miguel; Ramzan, Naeem (February 2021). "BED: A new dataset for EEG-based biometrics". IEEE Internet of Things Journal. (Early Access) (15): 12219–12230. doi:10.1109/JIOT.2021.3061727. ISSN 2327-4662. S2CID 233916681.
  29. ^ a b Langston, Jennifer (8 May 2015). "Researchers hack Teleoperated Surgical Robot to Reveal Security Flaws". Scientific Computing. New Jersey. Archived from the original on 4 March 2016. Retrieved 17 May 2015.
  30. ^ McConnell, Mike (January 2009). KeyNote Address. Biometric Consortium Conference. Tampa Convention Center, Tampa, Florida. Archived from the original on 18 February 2010. Retrieved 20 February 2010.
  31. ^ Schneier, Bruce. "The Internet: Anonymous Forever". Archived from the original on 12 October 2011. Retrieved 1 October 2011.
  32. ^ White, Anna (April 2019). "The High-Tech, Humane Ways Biologists Can Identify Animals". Smithsonian. Retrieved 22 March 2019.
  33. ^ Latonero, Mark (12 July 2019). "Opinion Stop Surveillance Humanitarianism". The New York Times.
  34. ^ Breckenridge K. (2005)바이오메트릭 상태: 신남아공에서의 디지털 정부의 약속과 위기"를 소개합니다.남아프리카 연구 저널, 31:2, 267-82
  35. ^ Epstein C. (2007), "유죄 있는 신체, 생산적인 신체, 파괴적인 신체: 바이오메트릭 경계를 넘나들다.국제정치사회학, 1:2, 149~64
  36. ^ Pugliese J. (2010), 바이오메트릭스: 신체, 테크놀로지, 바이오폴리틱스뉴욕: 루트리지
  37. ^ 프랑스 국가보건생명과학컨설팅윤리위원회(2007년), 의견 N°98, "생체측정학, 데이터와 인권 식별" 2015년 9월 23일 웨이백 머신에 보관
  38. ^ Agamben, G. (2008)"생물정치 타투 금지"커뮤니케이션 및 비판/문화 연구, 5(2), 201-202.Le Monde(2004년 1월 10일)에서 복제.
  39. ^ 아가벤 G.(1998), 호모 새커: 소버린 파워와 맨살.다니엘 헬러-로젠입니다스탠포드: 스탠포드 대학 출판부
  40. ^ a b Gao, Wei; Ai, Haizhou (2009). "Face Gender Classification on Consumer Images in a Multiethnic Environment". Advances in Biometrics. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5558. pp. 169–178. doi:10.1007/978-3-642-01793-3_18. ISBN 978-3-642-01792-6. Archived from the original on 9 October 2016.
  41. ^ Walker, Elizabeth (2015). "Biometric Boom: How the private sector Commodifies Human characteristics". Fordham Intellectual Property, Media & Entertainment Law Journal. Archived from the original on 20 January 2017. Retrieved 1 May 2017.
  42. ^ Browne, Simone (2015). Dark Matters: On the Surveillance of Blackness. Duke University Press. p. 116.
  43. ^ Mordini, E; Massari, S. (2008), "Body, Biometrics and Identity" 생명윤리, 22, 9:488
  44. ^ 유니세프, 출생신고 2015년 9월 6일 웨이백 머신에 보관
  45. ^ Dahan M., Gelb A. (2015년) "2015년 이후 개발 어젠다에서의 식별 역할" 2015년 9월 20일 웨이백 머신에 보관 – 세계은행 작업 문서 98294호 2015년 8월 8일.
  46. ^ Mordini E, Rebera A (2011) "대표자 없이 식별 불가:바이오메트릭 식별 시스템 사용에 관한 제약사항"정책연구 리뷰, 29, 1: 5-20
  47. ^ Mordini E, Ashton H, (2012), Mordini E, Tzovaras D(eds), 2세대 생체측정학: 윤리와 사회적 맥락의 "투명 신체 – 의료 정보, 신체 사생활 및 신체 무결성에 대한 존중"스프링거-벨라그: 베를린
  48. ^ Mordini E, Tzovaras D, (2012), 2세대 바이오메트릭스: 윤리와 사회적 맥락.스프링거-벨라그: 베를린
  49. ^ Pfleeger, Charles; Pfleeger, Shari (2007). Security in Computing (4th ed.). Boston: Pearson Education. p. 220. ISBN 978-0-13-239077-4.
  50. ^ Kent, Jonathan (31 March 2005). "Malaysia car thieves steal finger". BBC Online. Kuala Lumpur. Archived from the original on 20 November 2010. Retrieved 11 December 2010.
  51. ^ "ISO/IEC 30107-1:2016". iso.org. Retrieved 23 April 2019.
  52. ^ Marcel, Sébastien; Nixon, Mark S.; Li, Stan Z., eds. (2014). "Handbook of Biometric Anti-Spoofing". Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. doi:10.1007/978-1-4471-6524-8. ISBN 978-1-4471-6523-1. ISSN 2191-6586. S2CID 27594864.
  53. ^ N. K. Ratha, J. H. Connell 및 R. M. Bolle, "생체 인식 기반 인증 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 강화", IBM Systems Journal, vol. 40, 페이지 614–634, 2001.
  54. ^ Hui, Lim; Jin, Andrew (2010). "Cancelable biometrics – Scholarpedia". Scholarpedia. 5: 9201. doi:10.4249/scholarpedia.9201.
  55. ^ Feng, Y. C.; Yuen, P. C.; Jain, A. K. (1 March 2010). "A Hybrid Approach for Generating Secure and Discriminating Face Template". IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 5 (1): 103–117. CiteSeerX 10.1.1.389.5322. doi:10.1109/TIFS.2009.2038760. ISSN 1556-6013. S2CID 18156337.
  56. ^ S. Tulyakov, F.파루크, 뷔.Govindaraju, "지문 세부사항을 위한 대칭 해시 함수", Proc. 범죄 예방, 보안 및 감시를 위한 국제 워크숍 패턴 인식, 2005년 페이지 30-38
  57. ^ A. B. J. Teoh, A.Goh와 D. C. L. Ngo, "생체인식 및 랜덤 아이덴티티 입력의 바이오 해싱을 위한 분석 메커니즘으로서의 랜덤 멀티스페이스 양자화", 패턴 분석 및 머신 인텔리전스에 관한 IEEE 트랜잭션, vol. 28, 페이지 1892–1901, 2006.
  58. ^ M. Savvides, B. V. Kumar 및 P. K. Kosla, "Corefaces" – 조명 내성 얼굴 인식을 위한 견고한 시프트 불변 PCA 기반 상관 필터" (IEEE Computer Society on Vision and Patternition)에서 발표)
  59. ^ M. A. Dabbah, W. L. Woo 및 S. Dlay는 2007년 Computational Intelligence in Image and Signal Processing에서 발표되었습니다.CIISP 2007.IEEE 심포지엄, 2007년.
  60. ^ Ratha, N. K., J. H. Connell, R. M. Bolle.(2001).바이오메트릭스 기반 인증 시스템의 보안 및 프라이버시 강화.IBM Systems Journal 40(3): 614–634.
  61. ^ Mordini E, Ashton H(2012), "투명 신체 – 의료 정보, 신체 사생활 및 신체 무결성에 대한 존중"모르디니 E, Tzovaras D(eds), 2세대 바이오메트릭스: 윤리와 사회적 맥락. 베를린: Springer-Verlag 아카이브 2018년 2월 16일 웨이백 머신, 2057-83년
  62. ^ 모르디니 E(2013) 바이오메트릭스.Henk A. M. J. Ten Have, Bert Gordijn (eds) Berlin 세계생명윤리 핸드북: Springer, 341–356
  63. ^ "Testimony of Deputy Assistant Secretary for Policy Kathleen Kraninger, Screening Coordination, and Director Robert A. Mocny, US-VISIT, National Protection and Programs Directorate, before the House Appropriations Committee, Subcommittee on Homeland Security, 'Biometric Identification'". US Department of Homeland Security. March 2009. Archived from the original on 18 February 2010. Retrieved 20 February 2010. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  64. ^ Magnuson, S (January 2009). "Defense department under pressure to share biometric data". NationalDefenseMagazine.org. Archived from the original on 12 March 2010. Retrieved 20 February 2010.
  65. ^ Defense Science Board (March 2007). "Chapter 17 §Recommendation 45" (PDF). On Defense Biometrics. Unclassified Report of the Defense Science Board Task Force. Washington, D.C.: Office of the Under Secretary of Defense For Acquisition, Technology, and Logistics. p. 84. Archived from the original (PDF) on 13 June 2011. Retrieved 20 February 2010.
  66. ^ 2015년 2월 24일자 웹 기사 Archived 2016년 2월 3일 "탄자니아에서 바이오메트릭 유권자 등록 시작"이라는 제목의 행성 바이오메트릭스 웨이백 머신에서 2016년 1월 21일 액세스
  67. ^ Gelb, Alan; Julia Clark (2013). Identification for Development: The Biometrics Revolution. The Center for Global Development. Archived from the original on 13 March 2013.
  68. ^ "ICTs in Elections Database International IDEA". www.idea.int. Archived from the original on 22 July 2017. Retrieved 19 July 2017.
  69. ^ "If the EMB uses technology to collect voter registration data, is biometric data captured and used during registration? International IDEA". www.idea.int. Archived from the original on 29 July 2017. Retrieved 19 July 2017.
  70. ^ "Biometric Voter Registration and Voter Identification —". aceproject.org. Retrieved 19 July 2017.
  71. ^ "Aadhaar data kept, processed only on own secure servers: UIDAI". The Economic Times. 30 August 2017. Archived from the original on 7 December 2017.
  72. ^ "Aadhaar scheme does not violate fundamental rights, says UIDAI". Zee News. 22 October 2013. Archived from the original on 25 October 2013.
  73. ^ "개발 국가들을 위한 인도의 유니버설 ID프로그램에서 생체 인식 국가 ID을 짓는 것:수업은", 앨런 Gelb, 줄리아 클라크, 그 세계 발전 센터, 2012년 10월,"개발 국가들을 위한 인도의 유니버설 ID프로그램에서 생체 인식 국가 ID을 짓는 것:수업은".179월 2018년에 원래에서 Archived.2월 27일 2013년 Retrieved.
  74. ^ "Aadhaar FIR: "Are We Living in Banana Republic?" Asks Shatrughan Sinha". ndtv.com. Archived from the original on 3 February 2018. Retrieved 6 May 2018.
  75. ^ "Giving Aadhaar the finger - Times of India". indiatimes.com. Archived from the original on 13 February 2018. Retrieved 6 May 2018.
  76. ^ Masiero, Silvia (September 2018). "Explaining Trust in Large Biometric Infrastructures: A Critical Realist Case Study of India's Aadhaar Project". The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 84 (6): e12053. doi:10.1002/isd2.12053.
  77. ^ Gemalto (1 July 2018). "Aadhar project in India: 2018 facts and trends". Gemalto. Retrieved 8 October 2018.
  78. ^ "Malaysia's national 'MyKad' ID card succeeding through service to citizens". SecureIDNews. Retrieved 13 December 2020.
  79. ^ "MalaysiaCentral.com - MyKad: The Government Multipurpose Card". 2 November 2010. Archived from the original on 2 November 2010. Retrieved 13 December 2020.

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