アクセス制御における生体認証の応用と開発

現在、アクセス制御にはより高度な技術と新しいアプリケーション市場があります。アクセス制御システムで現在使用されている技術には、バーコード、磁気バーコード、無線周波数識別、生体認証などがあります。その中でも、無線周波数識別アクセス制御と生体認証アクセス制御は、アクセス制御の発展における 2 つの主要なトレンドです。

RFID アクセス制御と生体認証アクセス制御の最大の違いは、認証媒体と方法が異なることです。RFID アクセス制御では、ID カードと IC スマート カードを媒体として使用します。認証媒体は紛失や破損しやすく、ID カードも比較的簡単にコピーできます。生体認証によるアクセス制御には現在、指紋、手のひらの形、顔画像、虹彩などの識別方法があります。認証媒体が失われることがなく、セキュリティが向上します。無線周波数識別アクセス制御と生体認証アクセス制御は、さまざまな要件とアプリケーションで広く採用されてきました。しかし、技術開発のボトルネックにより、生体認証モデルは、安定性、適用コスト、システム構築の難しさの点で、実用化にはまだ一定の問題と困難を抱えています。もちろん、技術の継続的な発展により、これらの問題のいくつかは解決されました。システムのセキュリティと適用性を向上させるために、スマートカードマルチ認証、スマートカード + パスワード認証、生体認証 + スマートカード認証などの複合認証モードが開発されました。

最も一般的に使用されている生体認証アクセス制御システムには、指紋認識アクセス制御、顔認識アクセス制御、手のひら紋認識アクセス制御、虹彩認識アクセス制御などがあります。

顔認識システム

顔認識アクセス制御は、オフラインで実行できる顔認識アクセス制御および勤怠管理製品です。中高級のアクセス制御および勤怠管理市場に位置付けられ、現在市場に出回っているカードスワイプおよび指紋アクセス制御および勤怠管理マシンを部分的に置き換えます。

インターネット会議は、企業が自社の技術を披露する機会です。百度が提供したライブビデオによると、百度の顔認識アクセス制御システムでは、ユーザーが初めて公園に入るときにIDカードをスキャンし、リアルタイムの写真を入力するだけで済み、これには10秒もかかりません。その後、ユーザーは「顔をスキャン」して烏鎮風景区のさまざまなゲートを通過できます。百度は、この技術の応用シナリオを次のように説明している。「未来の都市が顔認識技術をより多くの生活に応用すると、人々は車に乗ったり家に帰ったりするのに鍵を必要とせず、顔を使ってエアコンや洗濯機などの家電製品を調整するようになるかもしれません。」

百度は社内文書で、顔認識ゲートウェイはディープニューラルネットワーク機械学習アルゴリズムに基づいて、検出された複数の顔の顔の特徴点を学習して識別すると述べています。プロジェクト全体は、R＆D、ハードウェア、技術サポート、ディープラーニング研究所、AIプラットフォーム部門、プロセス情報管理部門、社内コミュニケーション部門などの部門を通じて実行されます。 Baidu の顔認識システムの精度は 98% です。

指紋認識システム

指紋アクセス制御システムは、従来の鍵を指に置き換えます。使用時には、指紋コレクターの収集ウィンドウに指を平らに置くだけでロック解除タスクが完了します。操作は非常に簡単で、偽造、盗難、忘れ、解読される可能性がある他のアクセス制御システム（パスワード、身分証明書など）の欠点を回避できます。

指紋認識アクセス制御システムは、指紋認識技術を使用して本人確認を行います。指紋は私たちが持ち歩いているもので、人によって異なり、生涯を通じて変化しません。 RFID カードは借りられますが、指紋は借りられません。指紋認識アクセス制御システムはより安全で正確であり、使用したメディアが忘れられたり紛失したりすることはありません。現在、指紋は無料であるため、指紋認識アクセス制御システムのコストは RFID カード アクセス制御システムのコストと同程度です。

虹彩認証アクセス制御

虹彩認識技術は最も正確な生体認証方法です。他の身元認識技術と比較して、虹彩認識には次のような特徴があります。

正確さ

英国政府の委託を受けて、国立物理学研究所（NPL）は、網膜、虹彩、指紋、掌紋、顔、音声、手書きのダイナミクスを含む 7 つの技術をテストし、比較しました。報告書では、虹彩と網膜の精度が最も高く、顔は「最も精度が低い」と考えられており、精度を向上させるには10本の指の指紋を収集する必要があるとしている。さらに、日本の自動認証研究会（AIM）は、さまざまな技術の他人受入率を示しました。虹彩は指紋より1,200倍、顔より12,000倍、音声より40,000倍正確です。 AIM は、7 つのテクノロジーの中で最も精度が低いのは音声認識であると考えています。

不正行為防止

NPLは、虹彩と網膜は詐欺に対して最も耐性があり、指紋と掌紋は偽造しやすく、署名は模倣でき、音声は録音に置き換えることができ、顔は「最も騙されやすい」と考えている。たとえば、指紋は使用するたびに膜を残しますが、他人が簡単に入手して偽の指紋を作成することができます。

実用性

NPL は、網膜は眼底に位置しているため画像化が難しく、開発の見通しが最も悪いと考えています。また、暗い虹彩では使用可能な画像をキャプチャすることが困難です (実際、キャプチャされた画像を正しく識別することは困難です)。音声には高忠実度のマイクが必要です。顔と手のひらの指紋には高精度のカメラが必要です。手書きには特殊な書き込みタブレットが必要で、コンピューターの既存の構成は使用できません。指紋はキャプチャが簡単ですが、接触ベースです。接触収集の欠点は、機器が汚染されやすく、精度に影響を与えやすいことです。また、指紋認証では、肉体労働によるテクスチャの磨耗や、高齢者の指の乾燥が使用に影響するなどの問題もあります。虹彩は通常のカメラを使用して取得できるため、人体に無害で便利です。

セキュリティレベル

パターン認識の分野において、顔認識、音声認識、指紋認識、掌紋認識と比較すると、虹彩認識はセキュリティレベルが高いです。しかし、センサー信号を収集する際のユーザーの操作には特別な要件があり、収集対象者に緊張や不安を引き起こしやすいです。そのため、虹彩認識は現在、情報セキュリティレベルが高い分野や部門で主に使用されています。

要約:

アクセス制御システムに生体認証を適用することは、すでに多くのアクセス制御会社が行っていることです。生体認証製品を使用するユーザーが増えるにつれて、ユーザーは生体認証製品の使用をますます受け入れるようになっています。製品の用途が異なれば、生体認証技術に対するユーザーの受け入れレベルも異なります。生体認証技術は大規模応用のレベルに達し始めており、製品の価格、品質、技術は比較的成熟しています。