Питома вага (%) технологій ідентифікації в загальному об’ємі 9 страница
Японія не єдина країна, в якій біометричні системи ідентифікації впроваджуються такими значними темпами. Банки Індії збираються встановлювати нові біометричні банкомати у сільській місцевості. Використовуючи біометричну інформацію у вигляді відбитків пальців і допомагаючи користувачам зорієнтуватися за допомогою голосових команд, банкіри сподіваються охопити значну частину безграмотних жителів Індії банківськими послугами**.
За наявними даними кількість утримувачів кредитних і дебетових карт, які замість PIN-кода можуть авторизуватися за допомогою технологій сканування малюнка
вен на долоні або пальці, в 2007 році оцінювалася в 5 млн. чоловік. Як очікується, до 2015 року можливе триразове збільшення частки даних технологій. Втім, прогноз може бути скоректований у сторону зменшення: широкого поширення зазначені технології набули поки що тільки в Японії. Проблеми може створити і розширення конкуренції всередині цього способу ідентифікації, тобто між двома конкретними імплементаціями даної технології: сканування зображення малюнка вен на долоні і на пальцях***.
Існує ще подібний до технології ідентифікації за зображенням малюнків вен на долоні або пальці метод використання малюнків розташування кровоносних судин, який заснований на розпізнанні за термограмою обличчя перевіряємої особи. Спосіб розпізнання за термограмою обличчя ґрунтується на результатах досліджень, які довели, що термограма (тобто схема розташування кровоносних судин обличчя особи) є унікальною для кожної людини. Для отримання термограми використовується спеціальна інфрачервона камера. За повідомленнями деяких інтернет-джерел, система дозволяє провести
ідентифікацію навіть у тому разі, якщо людина знаходиться на іншому кінці неосвітленої кімнати. Температура тіла, охолодження шкіри обличчя у морозну погоду, природне старіння організму людини, використання спеціальних масок, проведення пластичних операцій не впливають на точність цього термографічного методу. Внаслідок недостатньої уваги до проведення ґрунтовних досліджень метода ідентифікації за термограмою обличчя якість розпізнавання, яка поки що досягнута, не є дуже високою, тому особливого розповсюдження цей метод у даний час не отримав****.
5.4. Ідентифікація за вушними раковинами
Нині у засобах масової інформації, матеріалах різних конференцій і семінарів з’являється все більше повідомлень про розробку та використання нових підвидів біометричної ідентифікації і про можливі сфери їх застосування. Але серед цієї інформації досить рідко можна зустріти повідомлення щодо біометричних рішень на базі технології ідентифікації людини за формою вуха. Зі зростанням обізнаності про можливості цієї технології даний спосіб ідентифікації починає також привертати до себе увагу.
Багато з того, що відоме про вухо як об’єкт для проведення ідентифікації або аутентифікації, розроблено фахівцем в цій області Іаннареллі і саме його ідентифікаційна система найчастіше згадується в повідомленнях ЗМІ. За його класифікацією вушні раковини діляться на чотири типи за видами форм:овальні, круглі, прямокутні та трикутні. «Ідентифікація за формою вуха має значні переваги, тому що ця характеристика є однією з незмінних характеристик людини, – стверджує Іаннареллі. – Форма вуха формується через 56 днів після зачаття, залишається незмінною протягом усього життя і довше інших носіїв людських біометричних ознак зберігається після смерті. Крім мочки вуха, яка може змінюватися під дією якихось механічних факторів, форма вуха зберігається набагато довше, ніж форми обличчя та пальців. Цей факт робить вухо особливо корисною ідентифікаційною характеристикою».
Ідентифікацію за формою вуха можна використовувати в багатьох ситуаціях. В деяких випадках, за твердженням Іаннареллі, відбитки пальців не можуть служити для ідентифікації через наявність природжених дефектів, хвороб або ран. У таких випадках встановити особу загиблого або померлого можна за допомогою його фотографії шляхом порівняння зображень вуха.
Цей вид ідентифікації використовується деякими компаніями поряд з більш відомими біометричними технологіями. Зокрема компанія «Integrated Management Services» розвиває ідентифікаційну систему, що заснована на системі Іаннареллі. Робота системи починається зі складання своєрідного «відбитка» вуха. Спеціальна програма за допомогою комп’ютера вибудовує зображення під певний стандарт. Потім стандартизований «відбиток» порівнюється з уже наявними в базі даних. Оскільки ідентифікація за формою вуха поки не має широкого розповсюдження, вона розглядається як додаткова в тих випадках, коли пальці, очі або обличчя не можуть достатньою мірою стати джерелом потрібної інформації, необхідної для ідентифікації.
На сьогоднішній день правоохоронні органи не мають у своєму розпорядженні значних банків зображень вух для проведення процедур ідентифікації фізичних осіб. Але в деяких випадках саме вушні раковини допогли у розкритті злочинів*.
Як відомо, майже всі злочинці під час вчинення неправомірних дій працюють у рукавичках. Тому досить часто на місці злочину не залишається жодних слідів відбитків пальців. Але злочинці, як правило, не піклуються про те, як заховати свої вуха, більш того вони досить часто прикладають вухо до вікна або дверей, щоб зрозуміти, що відбувається в будинку. Таким чином, допомогти правоохоронцям можуть відбитки вух, що були зафіксовані при огляді місць подій. Як показали проведені дослідження, вони є унікальними та неповторними, за ними можна розрізнити навіть близнят. Але поки що правоохоронні органи дуже рідко використовують відбитки або зображення вух у своїй діяльності. Навіть якщо в матеріалах слідчих справ і є у наявності такий «відбиток», у більшості випадків він не використовується, оскільки на практиці майже не існує відповідних банків даних. Але іноді допомогти представникам правоохоронних органів можуть від-
битки вух, які були отримані при огляді місць подій.
Наприклад, у Ванкувері Іаннареллі допоміг ідентифікувати вбивцю, який притулився вухом до дверей, перш ніж увірватися в кімнату. У Великобританії слідчі тривалий час не могли розкрити злочин, здійснений у липні 2001 року в місті Борнем. Тоді зловмисник уночі пограбував будинок одного з місцевих жителів. Перш ніж розпочати крадіжку, лодій, злодій приклав вухо до дверей, щоб переконатися у тому, чи не чути ніяких звуків, які свідчили б про те, що у приміщенні можуть перебувати люди, які ще не сплять. Єдиний слід злочинця, що змогли виявити викликані на місце крадіжки англійські «боббі», – це відбиток вуха оригінальної форми на дверях спальні. Відбиток зафіксували і залучили до матеріалів справи. Через три роки місцева поліція заарештувала підозрілого громадянина, який намагався продати мобільний телефон. Поглянувши на вуха заарештованого, які мали досить своєрідну форму, один поліцейський пригадав історію з відбитком вуха оригінальної форми з нерозкритої справи про пограбування. У підозрюваного був знятий відбиток вуха, його звірили з тим, що зберігався в матеріалах нерозкритої кримінальної справи, і вони співпали. От таким чином злочинцеві, якого видали занадто прикметні вуха, довелося постати перед судом за пограбування трирічної давності*.
Відбитки вуха знімають наступним чином: спеціальний пластик прокатується по вуху від його низу до верху, при цьому залишається відбиток ліній вуха, який потім сканується і за допомогою спеціальної комп’ютерної програми перетворюється на цифрове зображення, яке у відповідному електронному виді заноситься до комп’ютерної бази даних.
Процес пошуку відповідного зображення вуха займає досить багато часу і вимагає чіткого зображення вушної раковини на фотозображенні та скрупульозного поетапного порівняння. Але, незважаючи на такий досить складний процес, деякі правоохоронні агентства використовують цю технологію ідентифікації. Оскільки вухо може бути сфотографоване з різних відстаней, система ефективна і за деяких інших обставин. Якщо відеокамера зафіксує в кадрі фотообраз злочинця, то зображення вуха може використовуватися для встановлення його особи. Технології ідентифікації за вушними раковинами належить ще пройти великий шлях для досягнення рівня популярності і ефективності інших біометричних систем, але вже зараз інтерес до цієї технології поступово зростає**.
Професор Гай Ратті з університету Лідса (Великобританія) ще в 2004 році створив комп’ютеризовану систему, яка дозволяє автоматизувати процес порівняння зображень вушних раковин за допомогою спеціалізованих комп’ютерних програм. «Наскільки нам відомо, – підкреслив у своєму повідомленні професор Ратті, – це перша комп’юте-
ризована база даних відбитків і зображень вух».
Відбитки вух в даний час вилучаються англійськими криміналістами з 15% місць злочинів, а випадки встановлення злочинців за допомогою ідентифікації за вушними раковинами вже мали місце в Нідерландах і Швейцарії***.
На теренах СНД вченими Інституту математики і інформаційних технологій Академії наук Узбекистану був розроблений і запатентований наприкінці 2008 – початку 2009 років пакет прикладних програм для ідентифікації особистості за зображенням вушних раковин. Спеціальні математичні програми здатні заздалегідь обробити відеозображення, локалізувати вушну раковину та виділити контурні лінії на зображеннях. «На них також за допомогою спеціальних програм визначаються ідентифікаційні ознаки, що і дозволяє розпізнати особу за зображенням вушних раковин», – відзначив представник узбецького патентного відомства*.
Найцікавішим є останнє повідомлення щодо нової біометричної ідентифікаційної технології за допомогою вух. Суть цього методу полягає у можливості людських вух генерувати і проводити під дією зовнішнього джерела свої власні звуки (так звана отоакустична емісія). Тобто людське вухо є не тільки органом слуху, воно також проводить або генерує під впливом зовнішнього чинника свої власні звуки. Вловити ці звуки може тільки надчутливий мікрофон.
Якщо вченими буде доведено, що звуки ці унікальні для кожної людини, то даний факт допоможе істотно підвищити рівень безпеки в системах телефонного банкінгу, позбавивши при цьому клієнтів від необхідності запам’ятовувати складні паролі. Щось подібне можна буде запровадити і в конструкцію мобільних телефонів, крадіжка яких у результаті може стати абсолютно марною.
Нині над даним проектом працюють британські вчені з університету Саутгемп-
тона. Впровадження нової технології, як повідомляється, слід чекати до середини
2010 року. А до того часу необхідно буде довести, що «почерк» (тональність) цих звуків не змінюється протягом усього життя людини. Поява такої технології була передбачена ще в сорокових роках минулого соліття**.
5.5. Голосова ідентифікація
Голос – така ж невід’ємна риса кожної людини, як і її обличчя або відбитки пальців. Широке розповсюдження засобів зв’язку (стаціонарні і мобільні телефонні мережі, інтернет-телефонія тощо) відкривають великі можливості для застосування даного ідентифікатора. До того ж, розпізнавання за голосом є дуже зручним для користувачів і вимагає від них мінімум зусиль.
Необхідно враховувати, що голос (разом з почерком, ходою та ін.) належить до так званих «поведінкових» ідентифікаторів і було б марним очікувати від цих «динамічних» технологій високої точності та надійності.
Технології і засоби ідентифікації за голосом застосовуються у таких сферах людської діяльності, що безпосередньо пов’язані з обробкою звернень користувачів по телефону (колл-центри і тому подібне), що дозволяє прискорити обслуговування абонентів і розвантажити операторів. У більш значущих з точки зору конфіденційності проектах (особливо пов’язаних з необхідністю захисту секретної інформації) ідентифікація за голосом відіграє допоміжну роль і використовується разом з іншими біометричними технологіями (насамперед з ідентифікацією за відбитками пальців)*.
Ідентифікація за голосом заснована на акустичних особливостях вимовлення, які у кожної особи особливі та деякою мірою унікальні. Акустичні зразки голосу кожного людського індивідуума відображають як ряд його анатомічних відмінностей (наприклад, розмір і форму горла та рота), так і звички, що набуваються ним протягом життя (гучність голосу, манера розмови).
Сучасна голосова біометрична технологія розбиває кожне вимовлене слово на ряд сегментів. Записаний голосовий «відбиток» перетворюється на індивідуальний математичний код, який зберігається в спеціальному банку даних. Для проведення ідентифікації індивідуума його просять відповісти на декілька питань (у більшості випадків їх кількість не перевищує трьох), відповіді на які легко пам’ятаються. Наприклад, повідомити прізвище, ім’я, по батькові та дату народження. Сучасні комп’ютерні системи автоматично створюють цифрову модель («відбиток») голосу, що надалі може зіставлятись з будь-якою фразою, вимовленою людиною**.
При проведенні голосової ідентифікації треба пам’ятати, що голос може істотно змінюватися під впливом емоційних чинників (настрою людини) і залежить від стану здоров’я (наявність ангіни, нежитю, бронхіту та інших хвороб легенів і верхніх дихальних шляхів). На якості ідентифікації можуть суттєво позначатися зовнішні умови (наприклад, шуми, що супроводжують дорожній рух, розмови інших людей). Якщо для передачі голосової інформації використовуються звичайні лінії зв’язку, то різні перешкоди, що супроводжують процес передачі-прийому звукових сигналів, також здатні створити проблеми при розпізнанні користувачів.
При утворенні і обробці голосових ідентифікаторів людські мовні фрази
розбиваються на послідовність окремих «звукових кадрів», які потім перетворюються на цифрову модель. Ці моделі прийнято називати «голосовими відбитками» (за не дуже вдалою аналогією з відбитками пальців). При подальшій ідентифікації порівнюються раніше зареєстрований (еталонний) та знов сформований (що перевіряється) «голосові відбитки».
Для підвищення надійності та прискорення розпізнавання користувача відповіді надаються на заздалегідь обумовлені питання або вимовляється парольна фраза. В цьому випадку впізнання проводиться в режимі «верифікації диктора» (в цій ролі виступає сам користувач, який вимовляє певні відповіді або пароль)***.
В наш час багато фірм випускають програмне забезпечення, здатне ідентифікувати людину за голосом. При цьому оцінюються такі параметри, як висота тону, модуляція, інтонація тощо. На відміну від розпізнавання за обличчям людини, даний метод не вимагає дорогої апаратури – достатньо лише звукової плати та мікрофону.
Ідентифікація за голосом, зручний, але не такий надійний спосіб, як інші біометричні методи. Наприклад, у застудженої людини можуть виникнути труднощі при використанні голосових систем. Голос формується з комбінації фізіологічних і поведінкових чинників, тому основна проблема, пов’язана з цим біометричним методом, – точність ідентифікації. Ідентифікація за голосом використовується, в основному, для управління доступом у приміщення середнього ступеня безпеки*.
Останнім часом в інтегрованих системах безпеки, в системах відеоспостереження, в системах охоронного телебачення (СОТ) широко застосовується також звукозапис. Інформація, що отримується, використовуються як для виявлення порушників, так і для аналізу стану аудіообстановки з метою контролю дій персоналу та охорони. Аудіоінформація використовується також у системах передачі інформації (СПІ) телефонних переговорів, у системах оповіщення, тривожного виклику тощо. В зв’язку з цим актуальним стає вирішення завдань, що пов’язані з аналізом звукової інформації, яка отримана при записах у системах безпеки і яка може використовуватися в подальшому для аналізу в спеціалізованих лабораторіях правоохоронних органів, лабораторіях і центрах судової експертизи, науково-дослідних і учбових центрах з метою:
- ідентифікації особи за допомогою записаної фонограми;
– встановлення автентичності (достовірності) аналогових і цифрових фонограм записаних розмов;
– аналізу шумового фону, діагностики акустичної обстановки і умов проведення звукозапису;
– ідентифікації засобів звукозапису;
– підвищення якості та розбірливості у вже існуючих записах фонограм;
– захисту мовного сигналу від несанкціонованого доступу;
– стискання мовних повідомлень;
– встановлення дослівного змісту в низькоякісних фонограмних записах.
При вирішенні завдань охорони фізичних об’єктів та інформаційних ресурсів від кримінальних і терористичних загроз особливий інтерес представляє використання аудіоінформації (звукових голосових записів) у системах контролю та управління доступу (СКУД). Особливість таких систем полягає в тому, що вони допускають віддалену (за допомогою телефону) та приховану аутентифікацію, що інколи є єдиним можливим засобом встановлення особистості співрозмовника. Зручність для користувачів, простота, здатність до інтегрування з іншими методами розпізнання людських індивідуумів – це також досить суттєві чинники, що підтверджують доцільність застосування голосових технологій у біометричних системах як відокремлено від інших методів верифікації та ідентифікації особи, так і в комплексі з ними.
Як показав огляд інформаційних матеріалів за технологією голосової ідентифікації, зараз спостерігається чергова стадія технічної еволюції даних систем. Вже з’явилися перші комерційні версії програмного забезпечення, що використовують голосові технології. Однак, якщо в кінці минулого сторіччя системам розпізнавання та ідентифікації за голосом пророкували в недалекому майбутньому досить широке застосування, то проведені сучасні дослідження виявили, що в цій галузі існує ряд проблем. У публікаціях XXI століття наголошується, що комп’ютерні програми розпізнавання за голосом досить складні і не досить зручні у використанні, окрім того мають доволі високу вартість.
У більшості випадків вони застосовуються як додаткові засоби перевірки достовірності там, де необхідно забезпечити високий ступінь надійності систем ідентифікації або аутентифікації.
Тому сьогодні продовжують вестися роботи з удосконалення алгоритмів
обробки голосових сигналів з метою створення механізмів автоматичного розпізнання людини за голосом*.
Наявні та майбутні системи голосової верифікації людських індивідуумів мають розмежовувати доступ користувачів до об’єктів з обмеженим доступом (контроль доступу до приміщень) або інформаційних ресурсів за парольною фразою. Системи, що застосовуються, повинні задовольняти необхідним вимогам безпеки, зводячи при цьому до мінімуму незручності, що виникають при користуванні ними.
Системи голосової текстозалежної верифікації диктора в засобах управління контролю за доступом (СКУД) будуються на базі програмного забезпечення, що використовує, як правило, фірмові розробки алгоритмів верифікації диктора за голосом, що захищені відповідними патентами, а також комп’ютерного обладнання у вигляді серверів обробки та зберігання голосової біометричної інформації. У складі системи обов’язково повинно бути обладнання для запису і передачі звукової інформації, а також засоби управління виконавчими пристроями СКУД.
Система має забезпечувати:
– визначення особистості користувача без безпосереднього контакту з ним;
– використання як технічних засобів вводу для верифікації за голосом мікрофонів широкого вжитку;
– ефективне розпізнання саме живого голосу, виключаючи при цьому можливість використання записаних фонограм для несанкціонованого доступу;
– мінімальне значення помилки FAR=0,01 %;
– регламентацію проходу визначеної кількості співробітників на території з різними рівнями доступу без введення особистого PIN-коду або використання верифікаційної смарт-картки.
У більшості випадків система верифікації повинна мати наступні можливості:
– точне підстроювання системи для досягнення оптимального співвідношення безпеки і зручності її використання кожним користувачем;
– розмежування прав доступу абонентів до ресурсів через систему надання пріоритетів;
– зручне та швидке підключення нових користувачів до системи (не перериваючи роботу системи);
– забезпечення безперервного цілодобового режиму роботи системи та автоматичне ведення журналу доступу (проходу) абонентів і відвідувачів;
– наявність віддаленого доступу для виконання функцій адміністрування системи і аудиту користувачів, а також автоматичне використання декількох дисків для зберігання біометричних даних і журналів верифікації користувачів.
СКУД у варіанті текстово-залежної верифікації диктора повинен вирішувати наступні завдання:
– у режимі забезпечення доступу на об’єкт мати апаратно-програмний комплекс, який дозволяє регламентувати прохід співробітників на територію, де існує режим різних рівнів доступу без введення особистого PIN-коду або використання особистої смарт-картки (при необхідності зі збереженням «інкогніто» абонента);
– при використанні каналів зв’язку наявність апаратно-програмного комплексу розмежування доступу користувачів з каналів зв’язку (телефонної лінії): а) до закритої інформації (банківський рахунок, підтвердження банківських транзакцій, біржові торги, платні інформаційні ресурси, міжміські або міжнародні дзвінки); б) з персональних комп’ютерів до внутрішніх корпоративних мережевих ресурсів або ресурсів Internet без введення особистого PIN-коду.
Таким чином, підсумовуючи наведену інформацію щодо голосової ідентифікації, слід зазначити наступне:
– мова традиційно є найпоширенішою формою людського спілкування;
– виходячи з цієї тези, рішення задачі отримання голосових відбитків ( мовних зображень) і навпаки – якісного синтезу мовного сигналу за цим електронним зображенням – дозволяють забезпечити достатньо широкий спектр можливостей застосування даної технології не тільки в системах автоматизованого контролю доступу, але і в інших областях інформаційної безпеки та зв’язку.
На сьогоднішній день існують десятки різних систем ідентифікації за голосом, які мають різноманітні параметри та реалізують різні вимоги до процесу мовної ідентифікації у залежності від завдань, що вирішуються.
Але мовна ідентифікація має ряд недоліків, які служать перепоною на шляху широкого запровадження систем голосової текстово-залежної верифікації диктора. Це – складність процедури настроювання систем ( процедура реєстрації користувачів), достатньо висока вартість необхідного програмного забезпечення у порівнянні, наприклад, з дактилоскопічними системами, не достатньо висока точність верифікації та ідентифікації.
Проте існують і позитивні сторони у використанні систем ідентифікації за голосом, це насамперед те, що така технологія разом з віддаленою ідентифікацією індивідуумів за зображенням особи дозволяє проводити безконтактну, приховану та віддалену ідентифікацію особистості, в зв’язку з чим багато закордонних, у тому числі і російських організацій, працюють над усуненням існуючих недоліків цієї технології.
Зупинимось більш конкретно на позитивних і негативних якостях голосових технологій ідентифікації та верифікації.
Основні перевагицього методу ідентифікації:
– дуже простий і звичний для людини спосіб проведення ідентифікаційних заходів;
- безконтактність;
– можливість віддаленої ідентифікації або верифікації клієнтів;
– низька вартість кінцевих ідентифікаційних пристроїв (мікрофонів) при реалізації у складі комплексних систем безпеки (найнижча серед усіх біометричних методів);
- складність або в деяких випадках навіть неможливість для зловмисника імітувати голос за допомогою магнітофона. По-перше, сучасні ідентифікаційні системи здатні контролювати відразу декілька біометричних ознак, що відрізняються від тих, що використовуються в мовно-слуховій системі, по-друге, при відтворенні магнітофонного голосового запису мініатюрні гучномовці, що відтворюють мовні парольні фрази, вносять до голосового сигналу шумові спотворення, які реєструються системою, котра видає сигнал заборони на проведення ідентифікації;
– можливість при проведенні ідентифікаційної процедури визначити, чи знаходиться людина під загрозою насильства, оскільки емоційний стан особи істотно впливає на голосові та мовні характеристики.
Основні недоліки цього методу ідентифікації:
– високий рівень помилок 1-го і 2-го роду в порівнянні з дактилоскопічними методами;
– необхідність у спеціальному шумоізольованому приміщенні при проходженні еталонної ідентифікації;
– можливість перехоплення парольної фрази за допомогою звукозаписувальних пристроїв;
– залежність якості розпізнавання від багатьох індивідуальних чинників клієнта (інтонації, швидкості вимовлення, фізичного, емоційного та психологічного стану, хвороб горла);
– необхідність підбору парольних фраз для підвищення точності розпізнавання;
– вікові зміни голосу на відміну від незмінності у часі папілярних узорів пальців. Це призводить до необхідності періодичного оновлювання голосового еталону індивідуума, що зберігається в пам’яті системи;
- надійність роботи системи суттєво залежить від якості каналу передачі мовного сигналу до апаратно-програмного комплексу, де відбувається сам процес ідентифікації, зокрема, від таких характеристик передачі, як частотний діапазон, рівень нелінійних спотворень, співвідношення рівня сигналу до його шумової складової, нерівномірності частотної характеристики.
Найвища надійність роботи ідентифікаційної системи забезпечується у випадку, коли електронні сигнали голосового еталону клієнта та перевірочний варіант котрольної фрази для порівняння надходять поодинці й за одним і тим же каналом, наприклад, телефонним.
В наш час основна сфера застосування систем голосової ідентифікації в системах контролю і управління доступом (СКУД) –як доповнювальних засобів перевірки достовірності особи при використанні основних біометричних технологій там, де необхідне забезпечення високого ступіня надійності ідентифікації або верифікації та безпеки об’єктів, що охороняються*.
Як приклад впровадження голосових мовних ідентифікаторів можна навести повідомлення Російського біометричного порталу, в якому йдеться про те, що ряд зарубіжних банків оголосили про запровадження систем ідентифікації клієнтів за голосом. Але слід зазначити, що в цих банках переважна кількість операцій з рахунками клієнтів проводяться з використанням телефонних каналів або інтернет-телекомунікацій. В цьому контексті директор британської «SpeechStorm» Олівер Леннон (Oliver Lennon) вважає вельми перспективним застосування ідентифікації за голосом у багатьох фінансових інститутах Сполученого Королівства. Особливо він відзначає, що відповідний сегмент біометричного ринку швидко зростає так само, як збільшується у суспільстві розуміння переваг і необхідності біометричної ідентифікації**.
У Великобританії більшість споживачів занепокоєні питаннями безпеки використання PIN -кодів (personal identification number), паролів та інших секретних даних, що використовуються у банківських Call-центрах для встановлення особи. В ході проведеного фірмою «SpeechStorm» влітку 2008 року дослідження було встановлено, що 86%
респондентів визнали необхідним те, щоб використовувати або мовний біометричний метод встановлення особи (28%), або симбіоз з голосової біометричної ідентифікації та PIN-паролю (58%) для верифікації особистості при проведенні телефонного банкінгу.
Професор Майлк МакТеар, який проводить дослідження у сфері голосової аутентифікації в університеті Ольстера, констатує: «Багато клієнтів банків стурбовані загрозами викрадення персональних даних і пов’язаних з цим фінансових ризиків. Це дуже важливо, щоб у банках усіляко заохочували введення ефективних і легких у використанні додаткових заходів безпеки.
Аутентифікація за голосом є одним з таких методів». Таким чином, більшість клієнтів не хочуть запам’ятовувати та вводити довгу послідовність цифр і букв, замість цього вони бажають відповідати на декілька простих питань своїм звичайним нормальним голосом*.
У Російській Федерації впровадженням технологій, де використовуються мовні ідентифікатори, займається товариство з обмеженою відповідальністю «Центр мовних технологій» (ТОВ «ЦМТ»). З моменту створення в 1990 році ТОВ «ЦМТ» випускає та поставляє продукцію для підрозділів МВС, МЮ, МНС і МО Росії, служб екстреної допомоги, центрів обробки викликів, виробників засобів зв’язку та багатьом іншим споживачам, у діяльності яких особливе значення надається якісній передачі, реєстрації і обробці мовної інформації.
Серед замовників ЦМТ: апарати Адміністрації Президента РФ, Ради Федерації РФ, Уряду РФ, органи виконавчої та законодавчої влади суб’єктів Росйської Федерації. Центр мовних технологій є співзасновником консорціуму «Російські мовні технології» і членом російського біометричного суспільства. Сьогодні компанія має необхідні ліцензії на розробку та виробництво спеціальної і військової техніки. Більш ніж одна третина обсягу продукції, що випускається, реалізується за межами Росії у 62 країнах світу.
Фірмою розроблені технології «VoiceKey» і «VoiceNet».
«VoiceNet»– технологія ідентифікації на основі порівняння біометричних мовних ознак. Сфери застосування:
– системи контролю та управління доступом;
– криміналістичні фонообліки;
– call-центри з обслуговування клієнтів.
Функції:
– можливість пошуку за голосом людського індивідуума в базі даних як за парольною фразою, так і за фрагментами вимовлених фраз;
– використання двох незалежних методів ідентифікації: на основі порівняння формант і статистичних даних основного тону;