מבוא ל- Biometric Authentication in Wearables

מכשירים לבישים עברו מגלוגות נישה ועד כלים חיוניים לניטור בריאות, תקשורת ופרודוקטיביות. Smartwatches, להקות כושר, משקפיים חכמים ואפילו טבעות חכמות לאסוף ולעבד נתונים אישיים רגישים - מקצבי לב ודפוסי שינה ועד למיקומים ופרטים פיננסיים.כפי מכשירים אלה הופכים להיות יותר מסוגלים, האבטחה של הנתונים שהם מחזיקים יותר ויותר קריטיים, כמו PINs, סיסמאות, ותבניות רגישות לשחיפים, כדי למנוע התקפי גלישה פיזיים פשוטים יותר, או לשחיפים, הם רגישים יותר.

שיטות ביומטריות עבור לביבשים חייבות להתמודד עם מגבלות שמערכות שולחן העבודה והסמארטפון אינן יכולות להיות בעלות כוח עיבוד מוגבל, חיי סוללה ומרחב פיזי.הם חייבים לפעול באופן אמין במגוון של מצבי תאורה, מצבי תנועה, ותרחישים מגע עור. חידושים במהלך שלוש השנים האחרונות החלו לפתור אתגרים אלה, פתחו את הדלת לאימוץ נרחב של אבטחה ביומטרית על היד, האוזן ואפילו בתוך הגוף.

שינויים ביומטריים מתקדמים ללבושות

כדי להבין את ההתקדמות, זה עוזר סקר ראשון את המודולים הביומטריים העיקריים אשר מותאמים בהצלחה לגורמים טופסיים ללבוש.כל מודוליות מציגה פערים ייחודיים בין אבטחה, נוחות, דרישות חומרה.

טביעת אצבע

חיישני טביעת אצבע יש חרק דרמטי.החיישנים המודרניים והאופטיים הם קטנים מספיק כדי להתאים לכתר שעון חכם או כפתור צד של סוני.הסדרה של W-Series Wearables וכמה דגמי Garmin להטביע קוראי טביעות אצבע המאפשרים תשלומים חד-פעמי טביעת אצבע לא-קלוז, חלוצי על ידי Qualcomm, לעבוד באמצעות זכוכית ומתכת, ומאפשרים מיקום תחת פני שעון ללא חיישנים גלויים אלה.

זיהוי פנים

זיהוי פנים של אפל (IR) דומה ל- Face ID של אפל, מותאם למשקפיים חכמים ולהצגות בעלות ראש.האתגר הוא צריכת חשמל: תכנון וניתוח רשת של IR dots מרוקנת סוללות במהירות.New Event מבוסס חיישנים חדשים - שרק שינויים קלים ולא מסגרות מלאות - אספקת חשמל על ידי יותר מ-90% תוך שמירה על דיוק מעמיק של חברות כמו AI ו- Xiaomi מערכות כאלה הגישו עבור המשקפיים שלהם.

קול Authentication

ביומטריות קוליות הן טבעיות עבור מכשירים תמידיים כמו אוזן חכמה ושומעים.רשתות עצביות עמוקות מבצעים אימות דיבור תלוי טקסט, כלומר המשתמש אינו צריך לדבר ביטוי ספציפי. Titan M השבבים של גוגל ו- ARM של Ethos-U55 מיקרוNPUs מאפשר עיבוד קולי חד פעמי, ביטול עיגולי ענן המציגים סיכונים של קדחת ופרטיות.

דופק לב ואלקטרוקרדיגרמה (ECG)

ביומטריות מבוססות הלב משתמשים בחתימה החשמלית הייחודית של מחזור הלב של הפרט.צורת הגלום של ECG, המרווחים, והאפקטים הם ייחודיים וקשה לשכפל.Apple Watch ו- Fitbit עם חיישנים ECG עכשיו לתמוך אימות פסיבי על ידי אימות מתמשך של תבנית פעימות הלב. כי אותות הלב חיים ומשתנה, הם עמידים להתקומם עם הקלטות חדשות מאוניברסיטת באפלואופל (G) עם דיוקים של דיוקים של HDG (DPP) עם דיוק אמיתי) עם דיוקים של HDG) עם דיוק אמיתי.

המונחים: biometrics

ביומטריות התנהגותיות מנתחות כיצד אדם אינטראקציה עם המכשיר - דפוס הגאה, דינמיקת נפוח, הקלדת קצב, אפילו את הדרך שבה הם מטים את היד שלהם.תכונות אלה נאספים באופן פסיבי ברציפות, ומאפשרות אימות כי לעולם לא דורש פעולה מפורשת של משתמשים.הסטנדרטים האחרונים של פיולו ברית החלה לשלב אותות התנהגותיים עבור אימות שלב.

אימוץ נהיגה

כמה פריצות דרך טכנולוגיות להאיץ את פריסת הביומטריות הללו בלבושות.למטה הן ההתפתחויות המשפיעות ביותר.

Multimodal Biometric Fusion

לא ניתן לטשטש טביעות אצבע אחת על ידי עפר או לחות; קול יכול להיות hoarse; הפנים ניתן להסוות. מערכות מרובותmodal משלבות שני או יותר שיטות לפצות על חולשות בודדות.לדוגמה, שעון חכם יכול לאמת את טביעת האצבע ואת קצב הלב, או gait ו קולו.ההיתוך מתרחש ברמה (מעל נתונים גולמיים) או רמה (מעלה 1 מיליון שקל) של מחקר 1⁄2 1⁄2 1 - 1 - 1 מ- 1⁄2 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1D) או 1D) או 1D) או 1D2 1D2 1D2 1D) או 1D) גבוה יותר של 2, 000 נקודה 1 - 1 - 000 נקודה 1D.

על היתוך שכפול דורש מאיץ רשת עצבית עוצמתית אך יעילה.Ehos-U78 של הזרוע ומעבדי Tensor של גוגל כוללים כעת חומרה ייעודית עבור היתוך חיישן, שפיכת הפער בין מחקר ומוצרי צרכנים.התוצאה היא אימות שעובד גם כאשר חיישן אחד נפגע או חסם.

חיישן Miniaturization ו- Semiconductor Advances

חיישני טביעת האצבע האחרונים של Synaptics הם רק 3.2 מ"מ x 4.5 מ"מ, המאפשר מיקום בגביע רצועה שעון.אופטימי קצב הלב של ams OSRAM כוללים כעת ירוק משולב, אדום, IR LEDs יחד עם תמונה של 2.5 מ"מ אחד.

בנוסף, חומרים חדשים כמו רייום nitride (GaN) מאפשרים photodetectors מהיר יותר ורגיש יותר עבור PPG ו ECG מדידות.לבוש צ'יפס מחברות כמו Dialog Semiconductor ו- STMicroelectronics עכשיו לשלב בלוקים עיבוד ביומטרי ישירות לתוך מערכת-on-chip, צמצום הצורך עבור מעבדים נפרדים.

אינטליגנציה מלאכותית ולמידה עמוקה עבור Biometric Matching

למידת מכונות מהפכה במיצוי והתאמה של תכונות ביומטריות.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) משמשים לייצור טביעות אצבע ⁇ ⁇ אבני דרך פנים. Transformers - נועדו במקור לעיבוד שפה טבעית - מותאמים עבור ביומטריים של זמן כמו gait ו- Heartbeat. A 2024 נייר מ-MITAIL הראה מודל מהפך קל משקל שפועל על מעבדים על מעבדים מיקרו-M7Ker ו-99-C.

AI גם מאפשר זיהוי חי כדי למנוע spoofing. במקום פשוט לבדוק אם תבנית טביעת אצבע מתאים, המערכת מנתחת הפצת סוודר, עיוות עור, דופק מן האצבע.על-דונות רשתות ניווניות ניווניות (גנים) ניתן להשתמש כדי להעריך ייצוג סינתטי של הביומטרי של המשתמש הלגיטימי ולהשוות אותו נגד החי - אפילו באיכות גבוהה של אופטימיזציה של 2gans מבוסס על ידי גוגל.

רצף ותיקון פסיבי

המערכת הביומטרית הידידותית ביותר למשתמש היא אחת מהמשתמשות שמעולם לא שם לב לכך שאימות רציף משתמש בזרמים של חיישן ממכשיר נעול כדי לשחזר את זהותו של הלובש.אם דפוס הביומטרי כבר לא תואם - לדוגמה, השעון הוסר או שינוי הגאה ההליכה משתנה בפתאומיות - הגישה הזו היא בעלת ערך במיוחד עבור ארגונים המשמשים את הבריאות או המלחמה, שבו מכשיר משותף עדיין חייב להיות משותף עם שינויים באופן בלתי מורשים.

מחקר מאוניברסיטת קיימברידג' של מעבדה ממוחשבת הראה כי מערכת אימות רציפה המשלבת נתונים של מד"ר ודינמיקה של דו-קרב יכול לשמור על מכשיר מאובטח עם 95% אמון לאחר רק 3 שניות של עקביות אבודה.המערכת משתמשת סף הסתגלות המדקר מעל מפגשים ארוכים יותר, כך התוקף תופס את השעון מיד לאחר הפסקת ההסרה, בעוד שחוויות המשתמש הלגיטימיות אינן מפריעות בעת התאמה קצרה של רצועת.

יתרונות מעשיים ושיפורים של חווית המשתמש

ההתקדמות הטכנית הזו מתורגמת להטבות מוחשיות עבור משתמשי קצה וארגונים הפורסים את הישולים בקנה מידה.

אבטחה מוגברת עם מינימום

אימות ביומטרי מבטל את הקישור החלש ביותר באבטחה: הזיכרון האנושי. העובדים בסביבה מבוקרת – כגון מפעלים או בתי חולים – לעתים קרובות בלתי ניתן לערעור את מערכת הביטחון של PINs כדי לחסוך זמן.ביומטריים החלים באמצעות קליטה פשוטה (טביעת אצבע) או מבט (הכרה גזעית) מספקים מחסום שהוא כמעט כל כך מהיר כמו שאין לו מנעול כלל. A 2023 על ידי גודמונים מצאו כי ביומטריקה ביולוגית ניתן לאימוץ מופחתת על ידי 73% על ידי שימושים לא מורשה ללא גישה למשתמשים באופן לא מורשה.

פרטיות: On-Device Processing

שיטות מודרניות הטובות ביותר קובע כי תבניות ביומטריות לא צריכות לעזוב את המכשיר.ה-AApple של Enclave, Samsung's נוקס, ו-Google טיטאן צ'יפס לאגור נתונים ביומטריים במודולים מאובטחים בחומרה מבודדת.ההתפתחויות האחרונות בהצפנה ההוממורפית ו תקשורת בטוחה ב ⁇ מאפשרת לתבניות אלה לשמש התאמה ללא חשיפת הביומטרי ל-GDPR התפעולי או ל-ענן זה עם תקנות כמו אמצעי הגנה ונדרשות, כמו גם נתונים רגישים ולוודא ש-CC.

לבישים המשתמשים ביומטריות התנהגותיות מתמשך מציגים אתגר פרטיות ייחודי: המערכת תמיד צופה.לכתובת זאת, חלק מהחוקרים תומכים בפרטיות שונות של ניתוק, שבו המודל הביומטרי מאומנים עם רעש המונע שחזור של הנתונים המקוריים. A 2024 נייר ממכון מקס פלאנק לביטחון ופרטיות הראו כי הוספת רעש מכווצ בקפידה לתכונות מופחתות על ידי ירידה של זיהוי על ידי 90% עדיין אפשרות של 924.

נגישות ובלעדיות

ביומטריות יכולות גם לדמוקרטיזציה של אבטחה עבור אנשים נאבקים עם שיטות מסורתיות. משתמשים זקנים או אלה עם ליקויים מוטוריים עשויים למצוא את זה קשה להיכנס סיסמאות מורכבות. Voice ו-less פנים ביומטריות להסיר את המחסום הזה.עבור אנשים עם ליקויי דיבור, ניתוח גירוד התנהגותי או אימות פעימות לב מספק חלופה שאינה מסתמכת על יכולת מילולית.

אתגרים וסכסוכים

למרות התקדמות מהירה, מכשולים משמעותיים מונעים פריסה אוניברסלית של אימות ביומטרי בלבושות.

רגישות סביבתית וחיישנים רובוסטנס

אותות ביומטריים משתנים עם הקשר.לחות אצבע, אור מתפתל, טמפרטורה ופעילות גופנית כל המשפיעים על קוראי חיישן. אותות ECG יכולים להיות מעוותים על ידי פריטים בתנועה במהלך פעילות גופנית; זיהוי פנים נכשל כאשר משתמש לובש משקפי שמש או מסכה; זיהוי קולי בהגדרות תעשייתיות רועשות.מהנדסים פועלים על אלגוריתמים פנימיים מתאימים המבוססים על הקשר, אך פתרונות עכשוויים עדיין חווים הערכה כוזבת גבוהה יותר בתנאים של אבטחה גבוהה יותר של 7F) על ידי הערכה מדעית (למרות דיוק לא אחידה של 18%) על ידי אבחון חומרים כימיים (DV) ו-ידי אבחון חומרים מתקדמים של דיוק גבוה יותר של אבטחה גבוהה יותר של 1F) על ידי מדדי דיוק גבוה יותר של 78% (DValactate דיוק (D.

התקפות ויועצים

בעוד ביומטריות הופכות נפוצות יותר, התוקפים מפתחים טכניקות מתוחכמות של דגימות קול רשומות, תמונות פנים מודפסות, טביעות אצבע ג'לטין שימשו כדי לעקוף מערכות מוקדמות. Livenessזיהוי מסייע, אבל זה מרוץ חימוש. A 2023 זיהוי שחור-שנאה הראה כי מסיכה אישית עם אלקטרודות מוטבעות יכול להטעות מערכת מבוססת ECG של הלב הלגיטימי של המשתמש הם מסובכים ל-Firemedsds (למשל, החל מהפך את דרישות של DVS) באופן רשמי, כולל שינוי מוקדם יותר, החל מהפך את כל דרישות טיפול אלקטרונים (DF) או שימושיות (DFrepogfusionreative Reverse) או מכוונות (למשל, החל מ-D) כדי להפוך את כל אחת ולתמיד) כדי להפוך את כל אחת ולתמיד) ל-DVicial Reverseial Reverseial Reverse Epifedial Reverse) כדי להפוך את כל דורשות (DVedial Reverseance) כדי להפוך את כל אלה ל-DVedial Reverseial Reverseial Reverseial Reverseance) כדי להפוך את כל אלה ל-DVing) כדי להפוך את כל אלה ל-DVing) כדי להפוך את כל אלה ל-DV

חיי סוללה וניהול נמרץ

עיבוד ביומטרי מתמשך צורכת אנרגיה.בעוד יחידות עיבוד עצביות ייעודיות (NPUs) יעילות יותר מאשר מעבדים למטרות כלליות, הפעלת אלגוריתם ביומטרי כל כמה שניות עדיין מנקז סוללה של 250 mAh חכם 15-20% מהר יותר ביום. New אולטרה-עוצמה שבבים כמו Snap4 של Ambiq עדיין להשתמש במתח sub-evhold כדי לבצע התאמה ביולוגית ב -1W בשילוב עם לחץ ארוך טווח עם לחץ דם ארוך (אך ורק עם שבבים עם לחץ דם ארוך טווח עם לחץ דם) עם לחץ דם ארוך טווח עם לחץ דם ארוך עם לחץ דם ארוך טווח עם לחץ על פני מספר ימים עם לחץ על פני מספר רב (אך ורק עם לחץ דם ארוך טווח עם שבבים).

קבלה ואמון

חלק מהמשתמשים נשארים לא בנוח עם איסוף נתונים ביומטרי, מחשש כי התכונות האישיות ביותר שלהם יכול להיות נגנב, דלף, או בשימוש למעקב. הפרות בעלות פרופיל גבוה של מסדי נתונים ביומטריים במערכות ממשלתיות ותאגידים יש דלקו את היצרנים האלה לא בוטחים.ישים חייבים להשקיע במדיניות פרטיות שקוף, חומרה מאובטחת, ותכניות הסמכה למשתמש כמו הסמכה של FIDO Bio Compmetriconent הסמכה ו- ISO 24745 (הגנה על מידע בינארית) לספק מסגרות עבור שווקים רבים, אך מבטיחות, אך מבטיחות התנדבותיות.

כיוונים עתידיים ומחקרים עתידיים

בחמש השנים הבאות מבטיחות שיפורים דרמטיים ביומטריים לבישים, מונעים על ידי מחקר חוצה תחומי במדעי החומרים, בינה מלאכותית ואינטראקציה בין מחשב אנושי למחשב.

Brain-Computer Interface Biometrics

אלקטרונספילוגרפיה (EEG) ראשי תיבות ואוזני יכול ללכוד תבניות גלי מוח כי הם מאוד בודדים. בעוד עדיין ניסיוני, אימות מבוסס EEG הראה פוטנציאל ללא ידיים, קוגניטיבית untethering חוקרים באוניברסיטת הטכנולוגיה סידני הוכיחו מערכת כי אותנטית משתמש על ידי מדידה של המוח שלהם גירויים ספציפיים (a300) פוטנציאל מושג 94% תחת דיוק זה יכול להיות יותר נמוך יותר כמו חיישנים לא זמין.

אינטליגנציה מלאכותית שמלמדת עם המשתמש

מערכות ביומטריות הנוכחיות הן סטטיות: המודל המאומנים אינו משתנה לאחר הפריסה.מערכות עתידיות יתאימו באופן מתמיד לשינויים הדרגתיים במראה של המשתמש, קול בשל ההזדקנות, או gait עקב פציעה.הלמידה ההסתגלות הזו חייבת להיות מבוקרת בזהירות כדי למנוע סחף מידע מבוהל - שבו תוקף מסיע את המערכת רק כדי לקבל את רשתות העצביות שלהם.

Multisensory Authentication for Context-Aware Security

המשקפיים הבטוחים ביותר לא יסתמך רק על ביומטריות, אלא גם ישלב אותם עם רמזים קונטקסטאליים: מיקום, קול מכוונן, קרבה למכשיר מהימן, או על זמן של יום.לדוגמה, שעון חכם הממוקם בביתו של המשתמש ומחוברת לטלפון המוכר שלהם עשוי להוריד את סף אימותים מעודכנים, בעוד מכשיר במיקום לא מוכר דורש אימות ביומטרי מלא, המכונה לעתים "אמון דינמי", בהשוואה ל-בת שנייה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של Bluetooth, לעומת זאת, בדיקה של אבטחה של 40 אחוזים של מערכת אבטחה של אבטחה, לעומת זיהוי פנים, לעומת זאת, וספקית, לעומת זאת, לעומת זאת, בדיקה של אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת Bluetooth, לעומת 40 אחוזים של מערכת אבטחה מוטמעמית, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, בדיקה פולינרית של אבטחה פולינראלית של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של אבטחה של אבטחה של מערכת אבטחה דו-ידי מערכת אבטחה של אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של מערכת אבטחה של אבטחה של מערכת אבטחה של 44%, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת

נתונים ביומטריים כזהות דיגיטלית

במבט קדימה, ביומטריות מישולים יכולות להפוך לבסיס לזהות דיגיטלית ניידת שעובדת על פני שירותים ופלטפורמות.במקום להיכנס לסיסמה במחשב נייד, משתמש יכול לאמת על ידי לחיצה על השעון החכם שלהם או אפילו להיות ליד המחשב הנייד בעוד שחתכים אוזן המאמת את הקול שלהם ואת פעימות הלב. תקנים כגון W3C של Web Authentication (Webn) ו-FIOdobes כבר יש תמיכה ביולוגית "מתאים" עבור מנהלי התקנים.

מסקנה

התחום של אימות ביומטרי למכשירים לבישים מתקדם בקצב יוצא דופן.חיישנים מיניוורידיים, על-ידי קידוד AI, והיתוך רב-ממדי פתרו רבים מהאתגרים הבסיסיים שפעם היו מוגבלים ביומטריים לסמארטפונים ולמחשבים ניידים. אימות מתמשך באמצעות תכונות התנהגותיות ופיזיולוגיות עכשיו מציע אבטחה כי הוא חזק יותר ופחות פולשני מאשר PINs מסורתיים או דפוסים.

(ב) לקריאה נוספת, עיין ב-FLT:0NIST IR 8508: ביומטריאציה למכשירים לבישים FLT:1, The FLT:2FIDO Biometric SpecificationFLT 3, ו- IFLT:4 ISO/IEC 24745 סטנדרטי על הגנת מידע ביומטרי:5DO Biometric SpecificationFLT 3, ו-IFLT 24745 סטנדרטי על הגנת מידע ביומטרי).