生体認証技術丨「ブラックテクノロジー」で体のパスワードを解読

生体認証技術は、身体本来の生理学的特性や行動特性を利用して、コンピューターで個人を識別します。生理学的特徴は生来のものですが、行動的特徴は習慣の結果であり、ほとんどが後天的なものです。生理学的および行動的特徴を総称してバイオメトリクスと呼びます。一般的に使用されるバイオメトリクスには、指紋、掌紋、虹彩、網膜、顔、音声、手書きなどがあります。

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1. 虹彩認識

人間の目の構造は、強膜、虹彩、瞳孔、水晶体、網膜などの部分で構成されています。虹彩は胎児の発育中に形成されると、生涯を通じて変化しません。これらの特徴により、虹彩の特徴の独自性が決定され、また、アイデンティティ認識の独自性も決定されます。したがって、目の虹彩の特徴は、各人の識別対象として使用することができます。

富士通のデータによると、虹彩認証の誤認率は1/1500000であるのに対し、Apple TouchIDの誤認率は1/50000です。虹彩認証の精度は、現在の指紋認証ソリューションの30倍にも達します。虹彩認証は非接触型で、非常に便利で効率的です。さらに、虹彩認証は、一意性、安定性、複製不可能性、生体検知などの特徴があり、総合的なセキュリティ性能において絶対的な優位性を持ち、現在最も高いセキュリティレベルを誇ります。

現在、虹彩認証は、その超高精度と使いやすさにより、金融、医療、セキュリティ検査、セキュリティ、特殊産業の出席およびアクセス制御、産業制御などの分野で広く使用されています。

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2. 顔認識

人間の顔は、人体の他の生物学的特徴（指紋、虹彩など）と同様に、生まれつきのものです。顔の独自性と複製の難しさは、本人認証に必要な前提となります。他の種類の生体認証と比較して、顔認識には次の特徴があります。

（１）非強制性：ユーザーは顔収集機器に協力する必要がなく、ほとんど無意識のうちに顔画像を入手できる。このサンプリング方法は「強制的」ではない。

（ii）非接触：ユーザーはデバイスに直接接触することなく顔画像を取得できます。

（III）並行性：実際のアプリケーションシナリオでは、複数の顔を分類、判断、認識することができます。

（IV）視覚特性に適合：「外見で人物を識別する」特性、および操作が簡単、結果が直感的、隠蔽性が高いという特性。

現在、顔認識技術は非常に成熟しており、国内の産業チェーンもより充実しています。顔認識は非常に便利ですが、セキュリティは比較的弱いです。認識精度は、周囲の光や認識距離など多くの要因によって左右されます。また、ユーザーが化粧や整形手術によって顔に何らかの変化を加えた場合も、顔認識の精度に影響します。これらは企業が緊急に克服する必要がある技術的な問題です。

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3. 指紋認識

わが国の第2世代IDカードには指紋認証が実装されており、主要なスマートフォンにはすべて指紋ロック解除機能が実装されています。他の生体認証技術と比較して、指紋認証は家電、セキュリティなどの業界で長い間広く使用されており、時間と実践のテストを通じて、この技術も絶えず革新されています。

指紋認識は各人の固有ですが、すべての業界やすべての人に適用できるわけではありません。例えば、長い間肉体労働に従事している人は、指紋認識に困ります。指が少しでも傷ついたり、乾燥した環境や湿った環境にあったり、異物に汚染されていたりすると、指紋認識機能が機能しなくなります。さらに、極寒の地域や、長時間手袋を着用する必要がある気候では、指紋認識の利便性が低下します。

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4. 手のひら静脈認識

手のひら静脈認識システムは、まず静脈認識装置を通じて個人の手のひら静脈分布図を取得し、専用の比較アルゴリズムに基づいて手のひら静脈分布図から特徴値を抽出し、次に赤外線CCDカメラを通じて指、手のひら、手の甲の静脈の画像を取得し、静脈のデジタル画像をコンピュータシステムに保存し、特徴値を保存します。

静脈認証には、高い偽造防止性、使いやすさ、迅速な識別、高精度という 4 つの主な特徴があります。最も重要な点は、指静脈認証の特性が網膜に匹敵する独自の特性として国際的に認められていることです。誤拒否率（構造図は同じだがアルゴリズムでは異なると認識）が 1 万分の 1 未満の場合、誤認識率（構造図は異なるがアルゴリズムでは同じと認識）は 10 万分の 1 未満になります。しかし、回避するのが難しい欠点もあります。

（１）手の甲の静脈は加齢や生理的変化により変化する可能性があり、その永続性はまだ確認されていない。

（２）登録が成功しない可能性が依然としてある場合

（３）採取方法が製品特性上制限されるため、製品の小型化が困難である。

（４）収集装置には特殊な要件があり、設計が比較的複雑で、製造コストが高い。

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5. 音声認識

他の生体認証機能と比較した場合、声紋認識の利点は次のとおりです。

（１）声紋抽出は便利で、ユーザーに気付かれずに完了できるため、ユーザーに受け入れられやすい。

（２）音声認識の取得コストが低く、使いやすい。通信機器を使用する場合、マイクだけで十分であり、追加の録音機器は必要ありません。

（３）遠隔での本人確認に適しており、ネットワーク（通信ネットワークまたはインターネット）を介した遠隔ログインにはマイク、電話、携帯電話のみが必要である。

（４）声紋認識・確認のアルゴリズムの複雑さが低い。

（５）音声認識によるコンテンツ識別などの他の手段と組み合わせることで精度を向上させることができる。これらの利点により、音声認識のアプリケーションはシステム開発者やユーザーの間でますます人気が高まっています。

もちろん、音声認識アプリケーションにもいくつかの欠点があります。

（１）同じ人の声でも体調、年齢、気分などによって変化し、影響を受けやすい。

（２）マイクやチャンネルの違いは認識性能に影響を与える。

（３）環境騒音が認識を妨げる

（４）話者が混在する状況では、人間の声紋の特徴を抽出することは困難である。

そのため、音声認識は現在、人気のスマートスピーカーなど、ID セキュリティ要件がそれほど高くないシナリオで主に使用されています。

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6. 歩行認識

歩行認識は、近年ますます多くの研究者の注目を集めている新しい生体認証技術です。歩行方法によって人物を識別する方法です。

歩行認証は非接触型の生体認証技術です。人間の動作を必要としないため、特に遠距離での本人認証に適しています。これは、いかなる生体認証にも匹敵するものがなく、偽装が容易ではなく、犯罪者が防御できない追跡手段です。 CCTVで撮影された容疑者の動きを分析できるだけでなく、容疑者の歩行姿勢と比較することもできます。収集装置はシンプルで経済的であり、監視カメラのみが必要です。