2008. november. 12. 17:36 hvg.hu Utolsó frissítés: 2008. november. 12. 16:55 Tech

Miért nem jók a biometrikus azonosítórendszerek?

A biometrikus rendszerek biológiailag mérhető jellemzőinkből, például ujjlenyomatból vagy íriszlenyomatból azonosítanka minket. Az alapötlet az, hogy mindannyian egyediek vagyunk, a rendszerek így tökéletesen képesek minket kiszűrni többszázezer ember közül. A gond csak az, hogy az elképzelés kicsit a hiúságon is alapul, a rendszereket pedig elég könnyen ki lehet még játszani.


A talán legismertebb biometrikus jellemző az ujjlenyomat, ami egyes esetekben nem számíthat döntő erejű bizonyítéknak: az ujjlenyomat fizikai munka vagy fájdalmas baleset hatására megkophat vagy el is tűnhet az ujjakról. Japánban a bankautomaták használói nem is szeretik például ujjaikkal érinteni a bankautomákat, így sok esetben a gépek kisebb távolságból elemzik tenyerük lenyomatát.

A biometrikus rendszerhibák
A hamis negatív és a hamis pozitív eredmények egyaránt rosszak - míg a hamis negatív nemet jelez az igenlő találatok esetén is, a hamis pozitív a tiltandó személyeket is átengedné a védelmi berendezéseken.
Az arcfelismerő rendszerek - amik az arcok kontúrpontjait, illetve a szemek és az orr távolságát használják azonosításhoz - beállíthatóak úgy, hogy gyorsabban találjanak meg keresett embereket az adatbázisban, illetve úgy is, hogy pontosabb találokat adjanak. Ezen esetben a felhasználóknak több mintát kell leadniuk magukról, ez pedig nemcsak a rendszer kényelmességét és használhatóságát csorbítja meg, hanem növeli a frusztrációt és a hibahatárt egyaránt - azt pedig már említenünk sem kell, hogy az íriszleolvasókat gyakorlatilag egy digitális fényképpel is meg lehet téveszteni számos esetben.

Bírósági esetekben is döntő értékűnek számít a hangazonosítás, amelyeket egyes banki cégek is alkalmaznak klienseikkel kapcsolatban (ilyen például a kanadai TD Waterhouse, illetve a spanyol Bankinter). A BBC szakértői tesztelték is ezt a rendszert, amely során tíz darab, egyenként négy számból álló csoportot kellett felolvasni. Az eredmények szerint míg a rendszer elég alacsony hibaszázalékkal működik (hamis negatív eredményeket csak párszor dobott vissza), nagyon nem kedvelte a felhasználók reggeli ébredés utáni, meglehetősen nyers hangját vagy a túl erős háttérzajt. Ezektől eltekintve a szándékos átverési kísérletek egyikével sem lehetett megbolondítani a rendszert.

99%-os pontosságot mondanak a járás-alapú azonosításra. Az alapötlet szerint külön lemérik az emberi test sziluettjét, illetve a test alakját, majd a mellkas és a végtagok mozgását is - ezeket kombinálva már lehetséges azonosítani egyes embereket. Ezekkel kombinálhatóak még bizonyos változók is: például milyen cipőben és milyen típusú talajon sétálunk. A brit bíróságokon már elfogadják azon eseteket, amelyekben a CCTV megfigyelőkamerák felvételeit ilyen járásvizsgálatokkal kombinálják - az azonosítás azonban jóval nehezebben működik, ha az illető teste ki van takarva vagy ha szándékosan megváltoztatja szokásos járásmódját.