БЗИ - вид защиты данных, при которых используется биологические данные: отпечатки пальцев, характеристика речи, радужная оболочке,  изображения лица, геометрия ладони руки.

Биометрическая технология - наиболее заметное из последних достижений в области методов идентификации и контроля доступа к информации. В статье приведены некоторые результаты аналитического исследования современного состояния и перспектив развития российского рынка биометрических средств защиты информации.

Как показывает анализ современного российского рынка технических средств обеспечения безопасности, в развитии индустрии безопасности сегодня обозначился новый этап. На общем фоне стабилизировавшегося рынка наиболее динамично продолжают развиваться современные системы идентификации личности и защиты информации. Особое внимание привлекают к себе биометрические средства защиты информации (БСЗИ), что объясняется их высокой надежностью идентификации и достигнутым в последнее время значительным снижением их стоимости.

Классификация современных биометрических средств защиты информации

В настоящее время отечественной промышленностью и рядом зарубежных фирм предлагается достаточно широкий набор различных средств контроля доступа к информации, и выбор оптимального их сочетания в каждом конкретном случае вырастает в самостоятельную проблему. На российском рынке в настоящее время представлены как отечественные, так и импортные БСЗИ, существуют и совместно разработанные средства. По конструктивным особенностям можно отметить системы, выполненные в виде моноблока, нескольких блоков и в виде приставок к компьютерам.

Сравнительный анализ показывает, что наиболее надежными системами контроля доступа к информации, в которых не используются карточки, ключи, жетоны, пароли и которые нельзя выкрасть или потерять, являются биометрические системы контроля доступа к информации. Будучи наиболее дорогостоящими, они обеспечивают и наиболее высокий уровень безопасности. Раньше они в основном использовались в государственных учреждениях и там, где предъявляются особые требования к безопасности. В настоящее время биометрические системы контроля доступа к информации завоевывают популярность в банках, фирмах, связанных с обеспечением безопасности в телекоммуникационных сетях, в информационных отделах фирм и т. д. Расширение применения систем этого типа можно объяснить как снижением их стоимости, так и повышением требований к уровню безопасности. Подобные системы на российском рынке появились благодаря фирмам Identix, SAC Technologies, Eyedentify, O’gara security international, Biometric Identification Inc., Recognition Systems, Trans-Ameritech, «Эдванс», «ААМ Системз», «Полми групп», «Маском» и др.

Метод идентификации пользователя по клавиатурному почерку

Современные исследования показывают, что клавиатурный почерк пользователя обладает некоторой стабильностью, что позволяет достаточно однозначно идентифицировать пользователя, работающего с клавиатурой. Для этого, как правило, применяются статистические методы обработки исходных данных и формирования выходного вектора, являющегося идентификатором данного пользователя. В качестве исходных данных используют временные интервалы между нажатием клавиш на клавиатуре и время их удержания. При этом временные интервалы между нажатием клавиш характеризуют темп работы, а время удержания клавиш характеризует стиль работы с клавиатурой - резкий удар или плавное нажатие.

Идентификация пользователя по клавиатурному почерку возможна следующими способами:

• по набору ключевой фразы;
• по набору произвольного текста.

Принципиальное отличие этих двух способов заключается в том, что в первом случае используется ключевая фраза, задаваемая пользователем в момент регистрации его в системе (пароль), а во втором случае используются ключевые фразы, генерируемые системой каждый раз в момент идентификации пользователя. Оба способа подразумевают два режима работы:

• обучение;
• идентификация.

На этапе обучения пользователь вводит некоторое число раз предлагаемые ему тестовые фразы. При этом рассчитываются и запоминаются эталонные характеристики данного пользователя. На этапе идентификации рассчитанные оценки сравниваются с эталонными, на основании чего делается вывод о совпадении или несовпадении параметров клавиатурного почерка. Выбор текста, на котором выполняется обучение системы, - достаточно важный этап для нормального функционирования системы. Предлагаемые пользователю фразы необходимо подбирать таким образом, чтобы используемые в них символы полностью и равномерно покрывали рабочее поле клавиатуры. Более того, если в процессе обучения системы видно, что статистические характеристики отдельных клавиш имеют существенный разброс, необходимо формировать очередную тестовую фразу таким образом, чтобы уменьшить эту неопределенность. Возможна организация &quotнеявного" процесса обучения системы, когда программа перехватывает весь ввод с клавиатуры и соответственно рассчитывает эталонные характеристики пользователя. Данная процедура достаточно легко организуется практически в любой операционной системе. В DOS для этого используется перехват прерываний от клавиатуры, в Windows - стандартный механизм ловушек (hooks).

Однако существует ряд ограничений по применению данного способа на практике. Применение способа идентификации по клавиатурному почерку целесообразно только по отношению к пользователям с достаточно длительным опытом работы с компьютером и сформировавшимся почерком работы на клавиатуре, т. е. к программистам, секретарям и т. д. В противном случае вероятность неправильного опознания &quotлегального" пользователя существенно возрастает и делает непригодным данный способ идентификации на практике. Исходя из теории машинописи и делопроизводства, можно определить время становления почерка работы с клавиатурой, при котором достигается необходимая вероятность идентификации пользователя, примерно - 6 месяцев.

Эталонные характеристики пользователя, полученные на этапе обучения системы, позволяют сделать выводы о степени стабильности клавиатурного почерка пользователя и определить доверительный интервал разброса параметров для последующей идентификации пользователя. Во избежание дискредитации работы системы можно отсеивать пользователей, клавиатурный почерк которых не обладает необходимой стабильностью. Для этого можно пользоваться следующей таблицей.

Обработка первичных данных

В задаче идентификации пользователя по клавиатурному почерку важным этапом является обработка первичных данных. В результате этой обработки входной поток данных разделяется на ряд признаков, характеризующих те или иные качества идентифицируемой личности. В дальнейшем эти признаки, подвергаясь статистической обработке, позволяют получить ряд эталонных характеристик пользователя.

Начальный этап обработки данных - фильтрация. На этом этапе из потока данных удаляется информация о &quotслужебных" клавишах - клавишах управления курсором, функциональных клавишах и т. п.

Затем выделяется информация, относящаяся к следующим характеристикам пользователя:

• количество ошибок при наборе;
• интервалы между нажатиями клавиш;
• время удержания клавиш;
• число перекрытий между клавишами;
• степень аритмичности при наборе;
• скорость набора.

Увеличить число эталонных характеристик, а следовательно, увеличить надежность системы можно, выполнив разделение входного потока на данные, относящиеся к левой и правой руке соответственно. Работу данного алгоритма можно построить, опираясь на ряд достаточно простых правил, например: клавиша SHIFT нажимается, как правило, мизинцем левой руки; клавиша ENTER - пятым или вторым пальцем правой руки и т. п. Причем, анализируя относительное время между нажатием клавиши ENTER и предыдущей клавиши, можно с определенной вероятностью предсказать, каким пальцем была нажата клавиша ENTER, так как время нажатия этой клавиши мизинцем будет существенно меньше, чем для любого другого пальца. Несмотря на кажущуюся простоту алгоритма, процесс реализации его достаточно сложен, так как для этого необходимо использовать рекурсивные алгоритмы анализа входного потока данных.

Нейросетевой подход к задаче идентификации

Нейронные сети - это обобщенное название нескольких групп алгоритмов, обладающих одним ценным свойством: они умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, пусть даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, нейронная сеть способна автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности.

Применение нейросетевого подхода к задаче идентификации пользователя по клавиатурному почерку позволяет решить ряд проблем, возникающих при использовании стандартных методов статистической обработки входного потока данных.

В частности, применение статистических методов обработки данных базируется на утверждении, что входные величины подчинены нормальному закону распределения, хотя в ряде случаев это утверждение неверно. Например, проведенные исследования показывают, что время удержания клавиш - при малом шаге дискретизации - описывается пересечением двух нормальных распределений, что приводит к большим погрешностям при расчете эталонных характеристик пользователя.

Кроме того, нейронная сеть обладает свойством фильтрации случайных помех, присутствующих во входных данных, что позволяет отказаться от алгоритмов сглаживания экспериментальных зависимостей, необходимых при статистической обработке данных.

Наиболее перспективным методом решения задачи идентификации пользователя по клавиатурному почерку представляется использование трехслойного перцептрона Розенблатта следующей конфигурации:

• первичный слой - входной, состоит из k формальных нейронов с линейной активаторной функцией, где k - размерность входного вектора, содержащего параметры клавиатурного почерка пользователя;
• второй слой - скрытый, состоит из k формальных нейронов с сигмоидной активаторной функцией;
• третий слой - выходной, состоит из n формальных нейронов с сигмоидной активаторной функцией, где n - число зарегистрированных пользователей.

Предлагаемый подход к задаче идентификации пользователя по клавиатурному почерку позволяет увеличить размерность вектора, содержащего эталонные характеристики пользователя. Применение нейронных сетей позволяет упростить математический аппарат обработки данных и уменьшить вероятность возникновения ошибок второго рода - положительного результата идентификации для незарегистрированных пользователей. В результате возможно существенное повышение надежности и устойчивости работы систем идентификации пользователя по клавиатурному почерку.