ระบบไบโอเมตริกการรักษาความปลอดภัย: คำอธิบายลักษณะการใช้งานจริง

วิทยาศาสตร์สมัยใหม่ไม่ยืนนิ่ง การเพิ่มการป้องกันที่มีคุณภาพเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับอุปกรณ์เพื่อให้ผู้ที่บังเอิญเข้าครอบครองไม่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างเต็มที่ นอกจากนี้วิธีการปกป้องข้อมูลจาก การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ยังใช้ไม่เพียง แต่ในชีวิตประจำวันเท่านั้น

นอกเหนือจากการป้อนรหัสผ่านในรูปแบบดิจิทัลแล้วยังมีการใช้ระบบป้องกันไบโอเมตริกซ์แบบรายบุคคลมากขึ้น

มันคืออะไร?

ก่อนหน้านี้ระบบดังกล่าวถูกใช้เฉพาะในบางกรณีเท่านั้นเพื่อปกป้องวัตถุเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญที่สุด

จากนั้นหลังจากวันที่ 11 กันยายน พ.ศ. 2554 สรุปได้ว่า วิธีการปกป้องข้อมูล และการเข้าถึงดังกล่าวสามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้ไม่เพียง แต่ในพื้นที่เหล่านี้เท่านั้น แต่ยังอยู่ในพื้นที่อื่น ๆ ด้วย

ดังนั้นวิธีการในการระบุตัวบุคคลจึงกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในหลายรูปแบบเพื่อต่อสู้กับการฉ้อโกงและการก่อการร้ายเช่นเดียวกับในด้านต่างๆเช่น

- ระบบไบโอเมตริกซ์ที่เข้าถึงเทคโนโลยีการสื่อสารเครือข่ายและฐานข้อมูลคอมพิวเตอร์

- ฐานข้อมูล

- ควบคุมการเข้าถึงที่เก็บข้อมูลเป็นต้น

แต่ละคนมีชุดของลักษณะที่ไม่เปลี่ยนแปลงตามเวลาหรือที่สามารถแก้ไขได้ แต่ในขณะเดียวกันจะเป็นของเฉพาะบุคคล ในเรื่องนี้เราสามารถแยกแยะพารามิเตอร์ต่อไปนี้ของระบบไบโอเมตริกที่ใช้ในเทคโนโลยีเหล่านี้:

- แบบไดนามิก - คุณสมบัติของลายมือเสียง ฯลฯ ;

- แบบคงที่ - ลายนิ้วมือถ่ายภาพกล้องจุลทรรศน์สแกนม่านตาและอื่น ๆ

เทคโนโลยีไบโอเมตริกในอนาคตจะแทนที่วิธีการตรวจสอบความถูกต้องตามปกติของบุคคลภายใต้หนังสือเดินทางเนื่องจากชิปฝังแผนที่และนวัตกรรมด้านวิทยาศาสตร์ที่คล้ายคลึงกันจะถูกนำมาใช้ไม่เพียง แต่ในเอกสารฉบับนี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเอกสารอื่น ๆ ด้วย

การพูดนอกเรื่องเล็ก ๆ เกี่ยวกับวิธีการจดจำบุคลิกภาพ:

- การ ระบุ - หนึ่งไปยังหลาย; ตัวอย่างถูกนำมาเปรียบเทียบกับข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่สำหรับพารามิเตอร์บางอย่าง

- การ รับรองความถูกต้อง - 1-1 ; ตัวอย่างถูกนำมาเปรียบเทียบกับวัสดุที่ได้รับก่อนหน้านี้ ในกรณีนี้บุคคลอาจทราบว่าข้อมูลของบุคคลที่ได้รับจะถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างของพารามิเตอร์ของบุคคลนั้นในฐานข้อมูล

วิธีการทำงานของระบบป้องกัน Biometric

ในการสร้างฐานสำหรับบุคคลหนึ่ง ๆ คุณจำเป็นต้องพิจารณาพารามิเตอร์ทางชีวภาพของแต่ละบุคคลว่าเป็นอุปกรณ์พิเศษ

ระบบจะจดจำตัวอย่างที่ได้รับจากลักษณะไบโอเมตริกซ์ (กระบวนการบันทึก) ในกรณีนี้อาจจำเป็นต้องทำตัวอย่างหลาย ๆ ชุดเพื่อรวบรวมค่าการควบคุมที่แม่นยำยิ่งขึ้นของพารามิเตอร์ ข้อมูลที่ได้รับจากระบบจะเปลี่ยนเป็นรหัสทางคณิตศาสตร์

นอกเหนือจากการสร้างตัวอย่างแล้วระบบสามารถขอการดำเนินการเพิ่มเติมเพื่อรวมตัวระบุส่วนบุคคล (PIN หรือสมาร์ทการ์ด) และตัวอย่าง Biometric ในอนาคตเมื่อทำการสแกนเพื่อให้สอดคล้องกันระบบจะเปรียบเทียบข้อมูลที่ได้จากการเปรียบเทียบรหัสทางคณิตศาสตร์กับข้อมูลที่บันทึกไว้แล้ว หากตรงตามวิธีนี้หมายความว่าการตรวจสอบสิทธิ์สำเร็จแล้ว

ข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้

ระบบสามารถให้ข้อผิดพลาดไม่เหมือนการรับรู้ด้วยรหัสผ่านหรือคีย์อิเล็กทรอนิกส์ ในกรณีนี้จะแบ่งประเภทของข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออก:

- ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1: อัตราการเข้าถึงที่ผิดพลาด (FAR) - คนหนึ่งสามารถเข้าใจผิดว่าเป็นคนอื่น

- ข้อผิดพลาดของชนิดที่สอง: ค่าสัมประสิทธิ์การปฏิเสธการเข้าถึงที่ผิดพลาด (FRR) - บุคคลนั้นไม่ได้รับการยอมรับในระบบ

ในการยกเว้นตัวอย่างเช่นข้อผิดพลาดในระดับนี้จำเป็นต้องข้ามดัชนี FAR และ FRR อย่างไรก็ตามนี่เป็นไปไม่ได้เพราะในกรณีนี้จำเป็นต้องมีการระบุบุคคลโดยใช้ดีเอ็นเอ

ลายนิ้วมือ

ในขณะนี้วิธีการที่รู้จักมากที่สุดของ Biometrics เมื่อได้รับหนังสือเดินทางพลเมืองยุคใหม่ของรัสเซียจะต้องผ่านขั้นตอนการพิมพ์ลายนิ้วมือเพื่อใส่ลงในบัตรประจำตัว

วิธีการนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของลายนิ้วมือของ papillary และมีการใช้มานานแล้วโดยเริ่มจากอาชญวิทยาวิทยา (dactyloscopy) การสแกนนิ้วมือระบบจะแปลงตัวอย่างเป็นประเภทของรหัสที่เปรียบเทียบกับตัวระบุที่มีอยู่แล้ว

โดยปกติแล้วอัลกอริทึมการประมวลผลข้อมูลจะใช้ตำแหน่งแต่ละจุดบางจุดซึ่งมีลายนิ้วมือปลายด้านท้ายของเส้นลวดลาย ฯลฯ เวลาที่ใช้คำแปลของภาพเป็นรหัสและผลลัพธ์ของผลลัพธ์จะเป็นประมาณ 1 วินาที

อุปกรณ์ซึ่งรวมถึงซอฟท์แวร์นั้นผลิตในขณะนี้ที่ซับซ้อนและมีราคาไม่แพงนัก

การเกิดข้อผิดพลาดขณะสแกนนิ้วมือ (หรือมือทั้งสองข้าง) เกิดขึ้นบ่อยครั้งในกรณีต่อไปนี้:

- มีความชื้นหรือนิ้วมือแห้งผิดปกติ

- มือได้รับการปฏิบัติด้วยองค์ประกอบทางเคมีที่ทำให้การระบุยาก

- มีรอยแตกหรือรอยขีดข่วน

มีการไหลเวียนของข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่นเป็นไปได้ในองค์กรที่เข้าถึงสถานที่ทำงานจะดำเนินการโดยใช้ลายนิ้วมือ เนื่องจากการไหลของคนเป็นอย่างมากระบบอาจล้มเหลว

บริษัท ที่มีชื่อเสียงที่สุดที่เกี่ยวข้องกับระบบจดจำลายนิ้วมือ ได้แก่ Bayometric Inc. , SecuGen ในรัสเซียทำงานเกี่ยวกับเรื่องนี้: "Sonda", BioLink, "SmartLoc" เป็นต้น

ม่านตา

รูปแบบซองจดหมายที่เกิดขึ้นในสัปดาห์ที่ 36 ของการพัฒนามดลูกจะมีการตั้งค่าเป็นสองเดือนและไม่เปลี่ยนแปลงตลอดอายุการใช้งาน ระบบการระบุไอริสไบโอเมตริกซ์ไม่เพียง แต่มีความถูกต้องที่สุดในหมู่ผู้ใช้ในซีรีส์นี้เท่านั้น แต่ยังมีราคาแพงที่สุดอีกด้วย

ข้อดีของวิธีนี้คือการสแกนการจับภาพอาจเกิดขึ้นได้ทั้งในระยะ 10 ซม. และระยะห่าง 10 เมตร

เมื่อภาพถูกล็อคข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งของจุดบนม่านตาจะถูกโอนไปยังเครื่องคิดเลขซึ่งจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่จะยอมรับได้ ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับม่านตาของคนประมาณ 500 ms

ในขณะนี้ระบบการรับรู้นี้ในตลาดไบโอเมตริกซ์ใช้เวลาไม่เกิน 9% ของจำนวนวิธีการระบุตัวตนทั้งหมด ในขณะเดียวกัน ส่วนแบ่งการตลาดที่ ครอบครองโดยเทคโนโลยีลายนิ้วมือมีมากกว่า 50%

เครื่องสแกนเนอร์ที่ช่วยให้คุณสามารถจับภาพและประมวลผลม่านตาได้ดีมีการออกแบบที่ค่อนข้างซับซ้อนและซอฟต์แวร์จึงมีราคาสูงสำหรับอุปกรณ์ดังกล่าว นอกจากนี้ Iridian เป็นผู้ผูกขาดในการผลิตระบบรับรู้ความสามารถใน ม่านตา จากนั้น บริษัท ใหญ่อื่น ๆ ก็เริ่มเข้าสู่ตลาดซึ่งมีส่วนร่วมในการผลิตชิ้นส่วนอุปกรณ์ต่างๆ

ดังนั้นในขณะนี้ในรัสเซียมี บริษัท ต่อไปนี้ที่สร้างระบบการรับรู้บุคคลโดยม่านตา: AOptix, SRI International อย่างไรก็ตาม บริษัท เหล่านี้ไม่ได้มีตัวบ่งชี้จำนวนข้อผิดพลาด 1 และ 2 ชนิดดังนั้นจึงไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ว่าระบบไม่ได้ป้องกันการปลอมแปลง

เรขาคณิตของใบหน้า

มีระบบรักษาความปลอดภัยแบบไบโอเมตริกซ์ที่เกี่ยวข้องกับการจดจำใบหน้าในโหมด 2D และ 3D โดยทั่วไปเชื่อกันว่าใบหน้าของแต่ละคนมีลักษณะเฉพาะและไม่เปลี่ยนแปลงตลอดอายุการใช้งาน ลักษณะเช่นระยะทางระหว่างจุดบางจุดรูปร่าง ฯลฯ ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง

โหมด 2D เป็นวิธีการระบุตัวตนแบบคงที่ เมื่อกำหนดรูปเป็นสิ่งจำเป็นที่บุคคลจะไม่ย้าย พื้นหลังการมีหนวดเคราความสว่างและปัจจัยอื่น ๆ ที่ทำให้ระบบไม่สามารถจำใบหน้าได้นอกจากนี้ยังมีความสำคัญอีกด้วย ซึ่งหมายความว่าความไม่ถูกต้องใด ๆ ผลที่ได้จะไม่ถูกต้อง

ในขณะนี้วิธีการนี้ไม่ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากมีความแม่นยำต่ำและใช้เฉพาะใน biometrics แบบหลายรูปแบบซึ่งเป็นการรวมกันของวิธีการจดจำใบหน้าของบุคคลด้วยใบหน้าและเสียงพร้อม ๆ กัน ระบบป้องกัน Biometric สามารถรวมโมดูลอื่น ๆ เช่น DNA, ลายนิ้วมือและอื่น ๆ นอกจากนี้วิธีข้ามยังไม่จำเป็นต้องมีการติดต่อกับบุคคลที่ต้องการระบุซึ่งช่วยให้สามารถจำแนกบุคคลได้ด้วยภาพถ่ายและเสียงที่บันทึกไว้ในอุปกรณ์ทางเทคนิค

วิธีการแบบ 3D มีพารามิเตอร์การป้อนข้อมูลที่ต่างกันโดยสิ้นเชิงดังนั้นจึงไม่สามารถเทียบกับเทคโนโลยี 2D ได้ เมื่อบันทึกภาพคนจะถูกใช้ในการเปลี่ยนแปลง ระบบซึ่งกำหนดภาพแต่ละภาพจะสร้างแบบจำลอง 3 มิติซึ่งจะเปรียบเทียบข้อมูลที่ได้รับ

ในกรณีนี้จะมีการใช้ตารางพิเศษที่คาดการณ์ไว้บนใบหน้าของบุคคลนั้น ระบบรักษาความปลอดภัยแบบไบโอเมตริกซ์ทำให้หลายเฟรมต่อวินาทีประมวลผลภาพของซอฟต์แวร์ที่รวมอยู่ในเครื่องเหล่านี้ ในขั้นตอนแรกของการสร้างภาพซอฟต์แวร์ให้ยกเลิกรูปภาพที่ไม่เหมาะสมที่ใบหน้าดูยากหรือมีวัตถุรอง

จากนั้นโปรแกรมจะกำหนดและละเว้นสิ่งที่ไม่จำเป็น (แว่นตาทรงผม ฯลฯ ) คุณลักษณะ Anthropometric ของใบหน้าได้รับการจัดสรรและจดจำสร้างรหัสเฉพาะที่เก็บไว้ใน ที่เก็บข้อมูล พิเศษ เวลาถ่ายภาพประมาณ 2 วินาที

อย่างไรก็ตามแม้จะมีข้อได้เปรียบจากวิธีการแบบ 3D มากกว่าวิธี 2D ก็ตามการแทรกแซงอย่างมีนัยสำคัญบนใบหน้าหรือการเปลี่ยนแปลงการแสดงออกทางใบหน้าทำให้ความเชื่อมั่นทางสถิติของเทคโนโลยีนี้แย่ลง

ในปัจจุบันเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าแบบไบโอเมตริกซ์ได้ถูกนำมาใช้ควบคู่ไปกับวิธีการที่ดีที่สุดที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นโดยคิดเป็นประมาณ 20% ของตลาดเทคโนโลยีไบโอเมตริกทั้งหมด

บริษัท ที่พัฒนาและใช้เทคโนโลยีการตรวจจับใบหน้า: Geometrix, Inc. , Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH ในรัสเซีย บริษัท ต่อไปนี้ทำงานเกี่ยวกับปัญหานี้: Artec Group, Vocord (2D-method) และผู้ผลิตรายย่อยอื่น ๆ

เส้นเลือดฝอย

ประมาณ 10-15 ปีที่ผ่านมาเทคโนโลยีใหม่ของบัตรประจำตัว Biometric มา - การรับรู้โดยหลอดเลือดดำของมือ นี้เป็นไปได้เนื่องจากความจริงที่ว่าฮีโมโกลบินซึ่งอยู่ในเลือดดูดซับรังสีอินฟราเรดอย่างมาก

กล้อง IR แบบพิเศษจะถ่ายภาพปาล์มซึ่งจะเป็นเส้นตารางของเส้นเลือดในภาพ ภาพนี้ถูกประมวลผลโดยซอฟต์แวร์และผลลัพธ์จะถูกส่งออก

การจัดเรียงเส้นเลือดบนแขนเปรียบได้กับลักษณะเฉพาะของไอริสตา - เส้นและโครงสร้างของพวกเขาไม่เปลี่ยนตามเวลา ความน่าเชื่อถือของวิธีนี้ยังสามารถสัมพันธ์กับผลที่ได้จากการระบุตัวกับม่านตาด้วย

คุณไม่จำเป็นต้องติดต่อเพื่อจับภาพด้วยเครื่องอ่าน แต่การใช้วิธีนี้ต้องใช้เงื่อนไขบางอย่างที่ทำให้ผลการค้นหาถูกต้องที่สุด: คุณไม่สามารถรับได้หากตัวอย่างเช่นคุณถ่ายภาพมือบนถนน นอกจากนี้ระหว่างการสแกนกล้องไม่สามารถส่องสว่างได้ ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่ถูกต้องหากมีโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ

การแพร่กระจายของวิธีการในตลาดมีเพียงประมาณ 5% แต่จะดึงดูดความสนใจอย่างมากจาก บริษัท ขนาดใหญ่ที่มีการพัฒนาเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์แล้ว: TDSi, Veid Pte. บริษัท ฮิตาชิวีนไอดี

เรตินาของดวงตา

การสแกนรูปแบบของเส้นเลือดฝอยบนผิวหน้าของจอประสาทตาถือเป็นวิธีการระบุตัวบุคคลที่น่าเชื่อถือที่สุด เป็นการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีไบโอเมตริกที่ดีที่สุดสำหรับการรับรู้ของมนุษย์โดยม่านตาและเส้นเลือดของมือ

เพียงครั้งเดียวที่วิธีการนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องก็คือต้อกระจก โดยทั่วไปเรตินามีโครงสร้างที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดชีวิต

ลบของระบบนี้คือการสแกนของจอตาทำเมื่อคนไม่ได้ย้าย เทคโนโลยีการใช้งานที่ยากในการประมวลผลทำให้มีเวลาในการประมวลผลนาน

เนื่องจากค่าใช้จ่ายสูงระบบไบโอเมตริกจึงไม่มีการแจกจ่าย แต่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดจากวิธีการสแกนคุณลักษณะของมนุษย์ที่มีอยู่ในตลาด

มือ

ก่อนหน้านี้วิธีการที่เป็นที่นิยมในการระบุรูปทรงเรขาคณิตของมือกลายเป็นข้อบังคับน้อยเนื่องจากให้ผลที่ต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับวิธีการอื่น ๆ เมื่อสแกนนิ้วจะถ่ายภาพความยาวความสัมพันธ์ระหว่างโหนดกับพารามิเตอร์อื่น ๆ จะถูกกำหนด

รูปทรงของหู

ผู้เชี่ยวชาญบอกว่าวิธีการระบุตัวตนที่มีอยู่ทั้งหมดไม่ถูกต้องเหมือนกับการรับรู้ถึงบุคคลที่อยู่ในรูปของหู อย่างไรก็ตามมีวิธีการตรวจสอบเอกลักษณ์ของดีเอ็นเอ แต่ในกรณีนี้มีการติดต่อใกล้ชิดกับผู้คนดังนั้นจึงถือว่าผิดจรรยาบรรณ

นักวิจัย Mark Nixon จากสหราชอาณาจักรกล่าวว่าวิธีการของระดับนี้เป็นระบบไบโอเมตริกซ์ของคนรุ่นใหม่ซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด ในทางตรงกันข้ามกับจอตาม่านตาหรือนิ้วมือซึ่งอาจมีแนวโน้มที่จะปรากฏพารามิเตอร์ภายนอกซึ่งทำให้การระบุตัวตนยากลำบากสิ่งนี้ไม่เกิดขึ้นกับหู เกิดขึ้นในวัยเด็กหูเติบโตขึ้นเท่านั้นไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่จุดหลักของมัน

นักประดิษฐ์ที่เรียกว่าวิธีการระบุตัวตนของมนุษย์โดยอวัยวะที่ได้ยิน "การแปลงภาพลำแสง" เทคโนโลยีนี้ให้การจับภาพโดยรังสีของสีที่ต่างกันซึ่งแปลแล้วเป็นรหัสทางคณิตศาสตร์

อย่างไรก็ตามตามที่นักวิทยาศาสตร์วิธีการของเขายังมีด้านลบ ตัวอย่างเช่นเส้นผมที่ปิดหูการเลือกใช้ผิดพลาดและความไม่ถูกต้องอื่น ๆ อาจขัดขวางการได้ภาพที่ชัดเจน

เทคโนโลยีการตรวจสอบหูไม่ได้แทนที่วิธีการระบุตัวตนที่คุ้นเคยและคุ้นเคยเป็นลายนิ้วมือ แต่สามารถใช้ร่วมกับมันได้

เป็นที่เชื่อกันว่าจะเพิ่มความน่าเชื่อถือของการยอมรับของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสิ่งสำคัญคือการรวมกันของวิธีการต่างๆ (multimodal) ในการจับอาชญากรนักวิทยาศาสตร์เชื่อ อันเป็นผลมาจากการทดลองและการวิจัยพวกเขาหวังว่าจะสร้างซอฟต์แวร์ที่จะใช้ในศาลเพื่อระบุตัวตนของภาพที่ไม่ซ้ำกัน

เสียงของมนุษย์

การระบุตัวตนสามารถทำได้ทั้งในประเทศและจากระยะไกลโดยใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียง

เมื่อพูดเช่นผ่านทางโทรศัพท์ระบบจะเปรียบเทียบพารามิเตอร์นี้กับข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลและพบรูปแบบที่เหมือนกันในแง่เปอร์เซ็นต์ เรื่องบังเอิญเต็มรูปแบบหมายความว่าตัวตนถูกสร้างขึ้นนั่นคือมีการระบุด้วยเสียง

เพื่อให้สามารถเข้าถึงสิ่งต่างๆในแบบเดิมได้คุณจำเป็นต้องตอบคำถามเพื่อความปลอดภัยบางอย่าง นี่คือรหัสดิจิทัลนามสกุลเดิมของมารดาและรหัสผ่านข้อความอื่น ๆ

การวิจัยสมัยใหม่ในสาขานี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลนี้ค่อนข้างง่ายที่จะได้รับดังนั้นจึงสามารถใช้วิธีระบุตัวตนเช่นชีวภาพเสียงได้ ในการตรวจสอบนี้ไม่ใช่ความรู้เกี่ยวกับรหัส แต่เป็นตัวตนของบุคคล

เมื่อต้องการทำเช่นนี้ลูกค้าต้องออกเสียงวลีรหัสหรือเริ่มพูด ระบบจะรับรู้เสียงของผู้โทรและตรวจสอบว่าเป็นสมาชิกของบุคคลนั้นหรือไม่ว่าเขาเป็นใครที่เขาอ้างว่าเป็น

ระบบไบโอเมตริกซ์ของการป้องกันข้อมูลประเภทนี้ไม่จำเป็นต้องมีอุปกรณ์ราคาแพงนี่คือข้อได้เปรียบของพวกเขา นอกจากนี้ในการดำเนินการระบบสแกนด้วยเสียงไม่จำเป็นต้องมีความรู้พิเศษเนื่องจากอุปกรณ์ดังกล่าวสร้างผลงานประเภท "true - false" อย่างเป็นอิสระ

แต่เสียงที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ทั้งกับอายุหรือเนื่องจากการเจ็บป่วยดังนั้นวิธีการที่มีความน่าเชื่อถือเพียงเมื่อพารามิเตอร์นี้เป็นสิ่งที่ถูก ความถูกต้องของผลที่ได้รับผลกระทบในนอกจากนี้เสียงพื้นหลัง

ลายมือ

บัตรประจำตัวของมนุษย์โดยกระบวนการของการเขียนตัวอักษรที่จะเกิดขึ้นในเกือบทุกพื้นที่ของชีวิตที่คุณจำเป็นต้องลงชื่อเข้าใช้ นี้เกิดขึ้นตัวอย่างเช่นในธนาคารเมื่อผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบรูปแบบที่สร้างขึ้นเมื่อเปิดบัญชีลายเซ็นติดในครั้งต่อไป

ความถูกต้องของวิธีนี้คือต่ำสุดนับตั้งแต่มีการระบุตัวตนด้วยความช่วยเหลือของรหัสทางคณิตศาสตร์ไม่มีเช่นเดียวกับในอดีตที่ผ่านมาและเปรียบเทียบง่ายๆ มีระดับสูงของการรับรู้เป็นอัตนัย นอกจากนี้ยังมีอายุลายมือที่แตกต่างกันก็มักจะเป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะความแตกต่าง

ที่ดีกว่าในกรณีนี้จะใช้ระบบอัตโนมัติที่จะตรวจสอบไม่ได้เป็นเพียงเรื่องบังเอิญเห็นได้ชัด แต่ยังคุณสมบัติที่โดดเด่นอื่น ๆ ของการสะกดคำเช่นความลาดชันระยะทางระหว่างจุดและคุณลักษณะอื่น ๆ