Эффективность систем аутентификации и идентификации с применением биометрии

Belova M. V.

student,5th year,

Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics

Russia, Samara

Belov P. V.

student,5th year,

Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics

Russia, Samara

THE EFFECTIVENESS OF THE SYSTEMS OF AUTHENTICATION AND IDENTIFICATION USING BIOMETRICS

A two-step classification of performance indicators of biometric identification and authentication systems is introduced and described.

В большом количестве случаев, оценивая эффективность систем биометрической идентификации и аутентификации используется заранее определённый набор показателей, такие как количественные и качественные.

Процедура оценки параметров сводится к сравнению значений показателей по правилам, без установленного регламента. Этот подход обладает следующими недостатками:

• •    Отсутствие рекомендаций для проведения сравнительного анализа.

• •    Неочевидность определения этапов процессов реализации системы, когда целесообразно различные показатели.

• •    Отсутствие приоритетов показателей.

Исходя из вышеизложенного, была введена двухступенчатая классификация показателей эффективности.

На первой ступени выделяются группы показателей, разделённых по этапам реализации биометрической системы идентификации и аутентификации:

• 1.    Этап разработки ядра системы. Оценивается эффективность обработки данных и дальнейшие особенности системы (показатели: сложность процедуры авторизации, точность распознавания образцов и т.д.).

• 2.    Этап разработки оболочки системы. Показатели: защищённость образца, скорость обработки и т. п.

• 3.    Этап распространения продукции. Оценивается эффективность взаимодействия с пользователями. Показатели: стоимость элементов, эффективность управления, эффективность для пользователя и т. п.

Вторая ступень классификации вводится с целью распределения параметров эффективности по взаимосвязанным направлениям:

• 1.    Эргономичность – свойства эксплуатации системы, влияющие на временные затраты в процессе эксплуатации системы и на удобство ее использования. Показатели эргономичности: сложность процедуры авторизации; удобство интерфейса и т. п.

• 2.    Экономичность – особенности, обстоятельства разработки, внедрения и эксплуатации, оказывающие влияние, на объём затрат необходимых для приобретения и извлечения пользы, распространения на рынке. Показатели экономичности: стоимость; распространённость аналогов и т. п.

• 3.    Точность – параметры системы, влияющие на правильность и эффективность обработки данных. Показатели точности: вероятности ошибок I, II и III рода; скорость обработки и т. п.

• 4.    Защищённость – характеристика разработки и эксплуатации, в ходе реализации которой существует вероятность НСД в обход системы. Показатели защищённости: наличие уязвимостей в коде; методы защиты цифрового образца идентификатора или аутентификатора т. п.

При этом между направлениями имеется взаимосвязь:

• •    повышение эргономичности, влечет повышение экономичности и точности;

• •    повышение точности, влечет повышение защищенности;

• •    повышение защищенности, влечет повышение экономичности.

Показатели эргономичности и точности оказываются более приоритетными в процессе анализа и во влиянии на остальные группы показателей, из чего можно утверждать, что показатели эргономичности и точности должны иметь больший «вес» в общей системе оценке эффективности двух и более классов биометрических систем. Данную разработанную классификацию можно использовать для проведения сравнительного анализа биометрических систем между биометрическими системами, анализирующими поведенческие особенности индивида.

Сравнительный анализ включает в себя 3 шага:

• 1.    Оценка по баллам. Была проведена формализация описания качественных показателей: для каждого качественного показателя вводились 2 или 3 возможных «состояния». Эти же состояния имели различную стоимость в баллах. В то же время, качественные показатели эргономики и точно- сти имели двойную стоимость в баллах (рис. а).

• 2.    Оценка по вероятности распознавания. Вероятность распознавания – это величина обратная, так называемой компромиссной (равной) вероятности ошибок I и II рода. Вероятность распознавания – ключевая величина, показывающая эффективность решения системой задачи авторизации (рис. б).

• 3.    Оценка рынка биометрических систем. Весь рынок биометрических систем разделён между системами разных классов (рис. б). Как видно из графика А на рисунке, среднее значение показателей эффективности трёх классов биометрических систем одинаковы, следовательно, эти системы аналогичны. Как видно из графика Б на рисунке, системы, анализирующие ДНКл, не обладают максимальной вероятностью распознава- ния, однако, стоит отметить, что разрабатываемая система, потенциально, может достичь лучших значений компромиссной вероятности распознавания .

Рис.1- Графики среднего количества баллов (а) и вероятности распознавания (б)