Введение. 
Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку

Традиционные методы идентификации и аутентификации, основанные на использовании носимых идентификаторов, а также паролей и кодов доступа, имеют ряд существенных недостатков, связанных с тем, что для установления подлинности пользователя применяются атрибутивные и основанные на знаниях опознавательные характеристики. Указанный недостаток устраняется при использовании биометрических методов идентификации. Биометрические характеристики являются неотъемлемой частью человека и поэтому их невозможно забыть или потерять. Важное место среди биометрических продуктов занимают устройства и программы, построенные на анализе динамических образов личности (аутентификация по динамике рукописной подписи, по клавиатурному почерку, по работе с компьютерной мышкой и т. п.).

Общие принципы построения биометрических систем динамической идентификации/аутентификации

Динамические системы биометрической идентификации/аутентификации личности основаны на использовании в качестве признаков некоторых динамических параметров и характеристик личности (походка, рукописный и клавиатурный почерки, речь).

Биометрические системы, построенные на анализе индивидуальных особенностей динамики движений, имеют много общего. Это позволяет использовать одну обобщенную схему для описания всех биометрических систем этого класса, которая приведена на рис. 1 и отражает основные этапы обработки информации [1].

Рис. 1. Обобщенная структурная схема системы идентификации личности по особенностям динамики движений

Первым этапом обработки является преобразование неэлектрических величин (координат конца пера, звукового давления, положения рук) в электрические сигналы. Далее эти сигналы оцифровываются и вводятся в процессор, осуществляющий программную обработку данных. При программной обработке выполняется масштабирование амплитуд входных сигналов, приводящее их к некоторому эталонному значению. Кроме того, осуществляется приведение сигналов к единому масштабу времени, дробление сигналов на отдельные фрагменты с последующим сдвигом фрагментов сигнала до оптимального совмещения с эталонным расположением.

После приведения к эталонному значению масштабов и сдвига фрагментов сигналов осуществляется вычисление вектора функционалов (вектора контролируемых биометрических параметров v=(v₁, v₂, …, v_k)).

Перечисленные выше пять первых блоков обработки информации работают по одним и тем же алгоритмам, независимо от режима работы самой биометрической системы. Именно по этой причине они образуют последовательное соединение блоков без ветвлений. Режим работы системы (обучение или аутентификация) определяет совокупность операций, осуществляемых с уже сформированным вектором параметров v=(v₁, v₂, …, v_k).

В случае если биометрическая система находится в режиме обучения, векторы биометрических параметров v поступают в блок правил обучения, который формирует биометрический эталон личности. Так как динамические образы личности обладают существенной изменчивостью, для формирования биометрического эталона требуется несколько примеров реализаций одного и того же образа. В простейшем случае биометрический эталон может формироваться в виде двух векторов: вектора математических ожиданий контролируемых параметров m (v) и вектора дисперсий этих параметров (v).

В режиме аутентификации вектор контролируемых биометрических параметров v, полученный из предъявленного образа сравнивается решающим правилом с биометрическим эталоном. Если предъявленный вектор оказывается близок к биометрическому эталону, принимается положительное аутентификационное решение. При значительных отличиях предъявленного вектора от его биометрического эталона осуществляется отказ в допуске. Если протокол аутентификации не слишком жесткий, то пользователю предоставляются дополнительные попытки повторной аутентификации.

Вид используемого системой решающего правила и вид биометрического эталона неразрывно связаны. При разработке системы, исходя из выбранного решающего правила, определяется вид биометрического эталона.

Применение принципов биометрической идентификации личности в системах информационной безопасности привело к созданию биометрических систем идентификации/аутентификации (БСИ) при доступе к объектам информатизации (в частности, к персональным компьютерам). Пользователи таких объектов для получения доступа к ним должны пройти процедуру биометрической идентификации/аутентификации.

Качество работы БСИ характеризуется процентом ошибок при прохождении процедуры допуска. В БСИ различают ошибки трех видов:

• · FRR (False Reject Rate) или ошибка первого рода — вероятность ошибочных отказов авторизованному пользователю (ошибочный отказ «своему»);
• · FAR (False Accept Rate) или ошибка второго рода — это вероятность допуска незарегистрированного пользователя (ошибочный пропуск «чужого»);
• · EER (Equal Error Rates) — равная вероятность (норма) ошибок первого и второго рода.

В зависимости от требований, предъявляемых к БСИ, формирование биометрического эталона пользователя также выполняется с заданной степенью строгости. Образцы, предъявляемые данным пользователем, должны соответствовать некоторой среднестатистической характеристике для данного пользователя. То есть после набора некоторой начальной статистики предъявление плохих образцов (образцов с большими отклонениями от среднестатистических) системой должно отвергаться. Отношение принятых системой образцов к общему числу предъявленных образцов характеризует степень устойчивости биометрических параметров данного пользователя.

Для экспериментальной проверки характеристики FRR системе последовательно n раз предъявляются биометрические характеристики пользователей, успешно прошедших регистрацию. Далее подсчитывается отношение числа n₁ неудачных попыток (отказ системы в допуске) к общему числу попыток n. Указанное отношение дает оценку вероятности ошибки FRR. Оценка считается достоверной при значениях n 1/FRR.

Для экспериментальной проверки характеристики FАR системе последовательно m раз предъявляются биометрические характеристики пользователей, не проходивших регистрацию. Далее подсчитывается отношение числа n₂ удачных попыток (положительное аутентификационное решение) к общему числу попыток m. Указанное отношение дает оценку вероятности ошибки FАR. Оценка считается достоверной при значениях m 1/FAR.

Системы биометрической идентификации — это, по сути, дополнение к стандартной парольной идентификации (при входе пользователя в систему). Однако в будущем прогнозируется снижение процента парольной идентификации к общему числу систем идентификации и увеличение удельного веса систем биометрической аутентификации.

На сегодняшний день наиболее известны две системы биометрической аутентификации: система «ID — 007», разработанная американской фирмой.

«Enigma Logic» и система «Кобра», разработчиком которой выступает Академия ФСБ России.

Системы такого типа реализуют три основных функции: 1) сбор информации; 2) обработка информации (механизмы сравнений с эталонными значениями); 3) принятие решений по результатам аутентификации.

Первая и третья функции в системах «ID — 007» и «Кобра» реализуются алгоритмически одинаково (различие составляют некоторые коэффициенты), а вот вторая функция — обработка информации или механизмы сравнений с эталонными значениями — принципиально отличаются. Сравнение вновь полученных значений времен удержаний клавиш с эталонными значениями в обеих системах производятся по аддитивной характеристике. Сравнение межсимвольных интервалов с эталонными значениями в системе «ID — 007» выполняется по принципу аддитивного соотношения, а в системе «Кобра» — по принципу мультипликативного соотношения.