Версия для печати

Ученые из ОмГТУ создали технологию дистанционной идентификации личности и ее состояния

13.01.2021
Ученые из ОмГТУ создали технологию дистанционной идентификации  личности и ее состояния

Ученые Омского государственного технического университета придумали технологию дистанционной идентификации личности и оценки ее функционального состояния по термограммам лица и шеи с использованием аппарата искусственных нейронных сетей. Исследованием занимается ассистент кафедры «Комплексная защита информации» Самал Жумажанова под руководством доцента, кандидата технических наук Алексея Сулавко.

В рамках исследования разрабатывается метод преобразования термографического изображения лица и шеи человека в длинный криптографический ключ или сильный пароль для надежной биометрической аутентификации человека и его состояния. Для извлечения признаков из термограмм будут использованы многослойные сверточные нейронные сети – это специальная архитектура искусственных нейронных сетей. Полученные признаки будут поступать на вход нейросетевому преобразователю «биометрия-код». Такой ключ в дальнейшем может использоваться как для аутентификации, так и для дешифрования контента и определения лица, подписывающего документ, то есть генерации электронной подписи – электронного аналога рукописной подписи. Используемые нейронные сети позволят не только извлечь признаки, но и «понять», в каком состоянии находится человек.

Самал рассказала нам о своей разработке и о том, почему ее заинтересовали биометрические технологии.

    Самал, расскажите почему Вас заинтересовала именно эта тема?

Наукой, в частности биометрическими технологиями, я занимаюсь более семи лет. Интерес к данной области зародился еще в СибАДИ на кафедре «Информационная безопасность» в рамках НИР студентов под руководством Бориса Епифанцева. В аспирантуре ОмГТУ я продолжила исследования вместе с Павлом Ложниковым, затем с Алексеем Сулавко, моим научным руководителем. Наука вне зависимости от области ее развития позволяет взглянуть на привычные нам вещи с другой стороны, доступной не каждому человеку, в этом и ее изюминка. Отсюда и желание в ней работать и развиваться.

Биометрия сразу привлекла мой интерес, к тому же она напрямую связана с информационной безопасностью, которую я изучала будучи студенткой. При большем исследовании данной области, оказалось, что в существующих разработках, методах и алгоритмах имеются недостатки, которые не позволяют на 100% довериться таким технологиям. В нашей научной группе более 15 лет исследуются различные биометрические (физиологические и поведенческие) образы и методы их обработки и принятия решений о принадлежности образа определенному классу.

Расскажите подробнее о Вашей разработке?

Разработка позволяет решить актуальные на сегодняшний день проблемы: распознавание личности человека (аутентификация) и его психофизиологического состояния. Первая проблема связана с отчуждаемостью ключей и паролей (аутентификаторов) от их владельцев – ситуации, при которой аутентификатор может быть утерян, украден, передан третьему лицу (скомпрометирован), а вторая – с допуском человека в измененном/опасном психофизиологическом состоянии к выполнению своих профессиональных обязанностей. Обе проблемы решаются с использованием специализированных технологий, в которых для распознавания человека используются биометрические признаки. Биометрический признак – это физическая величина, извлекаемая из биометрического образа, которая характеризует человека и/или его состояние.

В качестве биометрического образа могут выступать следующие показатели: ЭКГ, ЭЭГ, температура кожи и др. Чтобы преодолеть ограничения, связанные с использованием контактных датчиков для регистрации показателей, в последнее время используются тепловизионные системы (тепловизоры), предоставляющие информацию о температуре тела человека. Термографические изображения (термограммы) являются особым видом биометрических образов, позволяющих решить проблему как аутентификации человека, так и идентификации его состояния.

Для кого она будет полезной?

Разработку можно применить в подсистемах оценки текущего психофизиологического состояния субъектов-операторов, управляющих энергетическими установками, в автоматизированной системе управления технологическим процессом, транспортными средствами и иными сложными системами и объектами, а в ряде случаев она будет полезна пациентам, для которых использование контактных датчиков невозможно (при ожогах, открытых ранах и др.).

Кроме того, повсеместный переход к информационному обществу сопровождается обострением проблем информационной безопасности. Идет глобальная цифровая трансформация. В этих условиях требуется, чтобы цифровой образ личности был защищен, а именно, чтобы:

-     можно было убедиться, что этот образ соответствует образу реальной личности;

-     персональные данные личности, привязанные к ней, не компрометировались;

-     аутентификаторы (в первую очередь – ключи) были неотлучаемы от личности владельца.

Криптография может дать надежную защиту, только если пароль выбран правильно (случайный длинный пароль) и если он не был скомпрометирован. Решить проблему запоминания пароля и отчуждения его от человека способна только биометрия. Также в связи с распространением коронавирусной инфекции COVID-19 общество находится в поиске способов использования имеющихся решений для их интеграции в системы массового скрининга субъектов. ИК-визуализация (использование тепловизионных систем для диагностики объектов) является альтернативным инструментом в борьбе с распространением пандемии.

Каковы перспективы Вашей разработки?

Планируется создание комплексной системы мониторинга состояния человека и его идентификации.   Будет выпущена линейка продуктов, предназначенных для:

-        распознавания состояния человека;

-        аутентификации/идентификации;

-        для реализации электронной подписи с биометрической активацией. Полная линейка планируется к выпуску в течение нескольких лет.

Где эти системы уже применяются? Кем будут использоваться? Удалось ли апробировать разработку?

Данная разработка готовится как минимально жизнеспособный продукт, который еще не внедрен, но уже тестируется на нескольких предприятиях Омска, одним из которых является НТЦ КАСИБ. Разрабатываемый продукт является уникальным и имеет ряд преимуществ перед существующими аналогами. Во-первых, тепловидение позволяет получать информацию о состоянии человека неинвазивным способом, без воздействия на его функциональные задачи. Во-вторых, здесь применяются методы и алгоритмы автоматического извлечения признаков на базе сверточных нейронных сетей, достигающих более высокой скорости распознавания по сравнению с признаками, извлеченными «вручную». В-третьих, данная разработка даст возможность производить и аутентификацию человека и идентификацию его текущего состояния без необходимости хранить ключи и пароли.

Настоящий продукт пока позволяет распознавать только психофизиологическое состояние человека по термографическим изображениям. Функции идентификации личности находятся на стадии разработки.

Разработки уже частично реализуются и являются дочерними в проекте «Конструктор искусственного интеллекта – AIConstructor (AIC)», предназначенном для поддержки научных исследований в области машинного обучения и создания систем искусственного интеллекта. При успешном выполнении проекта значительно возрастет точность распознавания психофизиологического состояния и идентификации субъектов, а также защита их аутентификаторов от компрометации.

Напомним, Самал стала одним из победителей конкурса на право получения стипендии Президента Российской Федерации среди молодых ученых, осуществляющих перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики на 2021-2023 гг. Пожелаем ей и всему научному коллективу успехов в дальнейшей реализации проекта!

 

 

Возврат к списку