バイオメトリクス技術 - 高性能Enterpriseでセキュリティの強化規格

はじめに：

多くの重要な活動は、コンピュータの助けを借りて行われ、今日のデジタル経済において、信頼性の高い、シンプルで柔軟かつセキュアなシステムの必要性が大きな懸念と組織の課題である。日のセキュリティ違反およびトランザクション詐欺の増加によって日は、セキュアな識別および個人認証技術の必要性が組織に大きな懸念となっています。個々のユニークな何かを測定し、識別するために、それを使用することにより、組織は劇的にセキュリティ対策を向上させることができます。セキュリティ上の問題への意識は急速に彼らは会社が持っている最大の資産である情報を保護する方法を会社の間で増加しています。組織は、内部または外部の脅威から情報を保護したいと考えています。セキュリティは、組織において非常に重要な役割を果たしており、コンピュータシステムが安全性を向上させるには、様々なバイオメトリクス技術が開発されている。今日のバイオメトリクス技術は、生理や行動特性に基づいて人のアイデンティティを認識し、信頼性の高い方法です。バイオメトリクス技術は、人を認証するために、人間の固有の物理的または行動特性を悪用します。測定機能は、顔、指紋、掌形、虹彩、網膜、音声などのバイオメトリクス認証は、ますます、銀行、小売業、防衛、製造、健康産業、証券取引所、公共部門、空港のセキュリティ、インターネットセキュリティなどのような分野で使用されています。 。バイオメトリクス技術は、高度なセキュリティで保護されたIDと個人の検証ソリューションを提供しています。バイオメトリクス技術は、セキュリティには多くの困難な問題に堅牢なソリューションを提供する試みである。バイオメトリクスは、個々のアイデンティティを決定する物理的または行動特性の分析に焦点を当てています。バイオメトリクス、彼はユニークな物理的および行動データの測定と分析に基づいて個人の身元を確認するために使用することができます。確かに、バイオメトリクス技術は、ますます正確に個々の身元を確認するための好ましい手段として表示されています。

バイオメトリック技術の歴史は新しいものではありません、それは過去からその起源をトレースします。練習された古代の生体認証技術は、ポルトガルの歴史家ジョアン·デ·バロスによって報告された14世紀に中国で使用されているフィンガープリントの形であった。中国の商人が互いに赤ちゃんを区別するために、インクで紙の上で子供の手のひらと足跡を刻印しました。バイオメトリクスは、古代ギリシャ語の単語は2つの単語バイオの組み合わせである生命、メトリック意味measurement.It一意に物理的または行動charactersticsに基づいて、人間を認識するための方法の研究であることを意味します。生理charactersticsは、指紋、顔、手の形状、DNA、虹彩認識です。行動は、キーストロークの署名は、研究のような人の行動に関連して、音声等のためのバイオメトリックシステムは、本質的にユーザーが保有する特定の生理学的あるいは行動特性の信頼性を決定することにより個人識別を行うパターン認識システムです。生体の特徴は、センサーと呼ばれる装置を用いて収集されます。これらのセンサは、検証、または識別するために必要なデータを取得するとデジタル·コードにデータを変換するために使用されます。データをキャプチャするために選択したデバイスの品質は、認識結果に大きな影響を与えます。デバイスは、生体認証システムが検証モードまたは識別モードで動作する音声認識のための顔認識、耳の認識etcまたは電話等のデジタルカメラである可能性があります。検証モードでは、システムはデータベースに格納され、主に肯定的な認識に使用されるバイオメトリックテンプレートを使用してキャプチャされたバイオメトリックデータを比較することによって、人のアイデンティティを検証します。識別モードでは、システムは個々のバイオメトリックデータを取得し、一致が検出されないまでデータベース内のすべてのユーザーのバイオメトリックテンプレートを検索します。

バイオメトリックテクニック異なるタイプの

oの顔認識

生体認証システムは、自動的に顔で人を認識することができます。これらのシステムは、目の測定、鼻、口を伴う目、鼻の幅は、頬骨の位置、あごのライン、あご、ユニークな形状、パターン等の間の距離 - この技術は、のような顔の特定の機能を分析することによって動作しますと識別のための他の顔の特徴。精度を向上させるために、これらのシステムはまた、測定してもよい、口と唇movement.Face認識は、ビデオや静止画像のいずれかから顔の特徴をキャプチャし、数字のセットに顔のユニークな特性を変換します。顔から収集されたこれらのデータは、一意に個人を識別する単一のユニットに結合されています。人のetc.The顔全体を考慮しているか、顔の別の部分が識別のために考慮されている別の状況に笑ったり、泣いたり、反応しながら、いつか顔の特徴は、顔の継続的な変化のように分析され人の。それは非常に複雑な技術です。データは、ビデオや熱画像を用いてキャプチャします。ユーザーIDは、画面を見て確認されています。バイオメトリクス認証として顔認識を使用する主な利点は、このテクニックは、人を識別するのに有益である人々は識別のために自分の顔を提示することに慣れていることと、代わりにIDカードや写真のIDカードです。人は年齢や人によって変化が整形手術のために行く直面しているとして、この場合には顔認識アルゴリズムは、耳、鼻、目、他の顔の特徴の相対位置を測定する必要があります。

Oハンドジオメトリ：

手の形状は、ユーザの手と指の物理的特性をキャプチャするテクニックです。それは尾根によって行われた指画像の尾根の末端、分岐または分岐を分析します。これらのシステムは、長さ、幅、厚さ、個々の手の表面積を測定し、記録します。それはそれは、使用して比較的安価で容易であると広く受け入れられているアクセス制御や、出退勤等のようなアプリケーションで使用されます。カメラは手の3次元画像をキャプチャします。検証のテンプレートを作成し、データベースに格納され、人の検証時にテンプレートと比較されています。指紋identification.Currently指紋リーダーは、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタントでもラップトップまたはPCで使用するためにコンピュータのメモリカードに組み込まれている。それが正常に物理的なアクセス制御の領域に実装されています。

O瞳の認識：

このテクニックは、目の網膜や虹彩のスキャンが含まれます。網膜スキャン技術は、網膜の毛細血管のパターン、目の後ろに細い神経をマッピングします。網膜スキャンは、400以上のポイントでパターンを測定します。それは目の瞳孔を取り巻く組織のカラーリングで目の虹彩を分析している。これは、アプリケーションの多くの分野で実績のある高度に成熟した技術です。網膜スキャンはアイリススキャンはアイリスをキャプチャし、血管のユニークなパターンをキャプチャします。ユーザーがポイントに焦点を当てる必要があり、その位置にあるとき、システムはユニークな網膜characterstics.Itをキャプチャするために光のビームを使用して非常に安全かつ正確に制御された環境で頻繁に使用されます。しかし、それは安全で、高価であり、完璧なアライメントを必要とし、通常、ユーザが適切な濃度とデバイスに見なければならない。アイリス認識は最も信頼性の高い生体認証および検証方法の一つである。 travellers.Retinaスキャンが軍や政府機関で使用されているためにそれは、空港で使用されています。組織は網膜だけで許可された担当者に、政府の建物、軍事作戦やその他の制限された四半期には、例えば、アクセスを制御するためにハイエンドのセキュリティアプリケーションでの認証のために主にスキャンして使用します。ユニークなパターンと人間の虹彩の特徴は、自分の生涯を通じて変わらないと世界に二人は同じ虹彩パターンを持つことはできません。

O音声バイオメトリクス

音声バイオメトリクスは、人を確認したり、識別するために、人の声を使用しています。それは検証だけでなく、スピーカーを識別します。ソフトウェアの標準的なPC上でマイクが人のユニークな特性を分析する必要があります。主に電話ベースのアプリケーションで使用されます。音声検証は使いやすく、ユーザー教育の大きな必要はありません。登録するには、ユーザーがマイクや電話の受話器に与えられたパスフレーズを話す。システムは、ピッチ、音色、喉頭の形状を含む多くの特性に基づいてテンプレートを作成します。通常は、登録プロセスを完了するにはユーザーのために分未満をとります。音声検証は、すべての生体認証方式の少なくとも侵入の一つです。さらに、音声検証は使いやすく、ユーザー教育の大きな必要はありません。

oの署名の検証

署名の検証技術は、署名時に適用され、速度、加速度、ストローク長さと圧力を含む個々の書かれた署名の分析です。署名を書き込むときに別の動きを認識し、分析するために使用できる特殊なペンすなわち分析用のデータをキャプチャするためのさまざまな方法がありますが、その後、データはペン内にキャプチャされます。情報もペンに触れた時、圧力、加速度、継続時間を測定する特殊なタブレット内に取り込むことができます。ユーザーがタブレット上に書いているように、ペンの動きは、検証に使用される紙に対して音を生成します。個々の署名が承認されたユーザーを認識していないシステムになることができる、しかし、時間の経過とともに変更することができます。それを横切って移動するように、ユーザーが自分の電子パッド上の名前ではなく、単に署名を比較して署名すると署名システムは、特殊なタブレット、特殊ペンなどのようなデバイスに依存して、デバイスではなく、方向、速度と筆記具の圧力を比較するパッド。

oのキーストローク

このメソッドは、すべての人は、ユーザーがタイプ分析され、彼女/彼自身のキーボードのメロディーを、持っているという事実に依存しています。それは、特定のキーを押すか、または特定のキーを探しに、ユーザーが撮影した時間を測定します。

他のバイオメトリック技術である
O静脈/血管パターン：分析

例えば、静脈、手や顔。

Oネイル同定：分析爪のトラック。

O DNAのパターン：それは非常に高価な技術であり、それは検証/人の識別のために長い時間がかかる

oの汗孔分析：指孔が配置されている方法を分析。

O耳の認識：耳の形状とサイズがすべての人のためにユニークです。

O臭気検出：人が検証したり、匂いで識別されます。

oは認識を歩く：それは人が歩く道を分析します。

生体認証の方法：

Oの検証：ユーザーが彼らが主張する人で確認するプロセスです。

O識別は、既知のユーザーのセットからユーザーを識別するプロセスです。

バイオメトリクスの操作：

すべての生体認証システムは、以下の手順で構成され4段階のプロセスで動作します。

Oのキャプチャ：バイオメトリクスシステムは、システムにログインしたい人の指紋、音声などのような生体特性のサンプルを取得します。

O抽出：ユニークデータは、サンプルから抽出され、テンプレートが作成されます。ユニークな機能は、その後、システムによって抽出され、デジタル生体認証コードに変換されます。このサンプルは、その個人のバイオメトリックテンプレートとして保存されます。

Oの比較：テンプレートは、新しいサンプルと比較してその後です。バイオメトリクスデータは、その人のためのバイオメトリックテンプレートまたはテンプレートまたは参照テンプレートとして保存されています。

Oマッチ/非マッチ：システムは次に、新しいサンプルから抽出された機能は、テンプレートとの一致​​または非一致しているかどうかを決定します。身元チェックの必要があるとき、人は生体システムと相互作用する、新たな生体試料を採取し、テンプレートと比較されます。テンプレートと新しいサンプルが一致する場合、その人のアイデンティティーは、非一致が確認されている他の確認されています。

[生体認証システムとその機能コンポーネント]

バイオメトリクス認証システムは3つの階層化アーキテクチャが含まれています。

oは、登録する：サンプルは、テンプレートが構築され、そこから使用可能な形式に加工し、デバイスからキャプチャし、アプリケーションに返されます。

oは確認してください：1つまたは複数のサンプルは、キャプチャされた使用可能な形式に加工し、入力テンプレートと照合されます。比較の結果が返されます。

oが識別：1つまたは複数のサンプルは、キャプチャされた使用可能な形式に加工し、一連のテンプレートと照合されます。リストは、サンプルでは、​​セット内の最上位の候補と比較どれだけ近いかを示すために生成されます。

バイオメトリクステンプレートは、最初に選択されたバイオメトリクスデバイスからキャプチャされ、個々のサンプル、リファレンスデータです。その後、個々のIDがシステムに格納されている個々のバイオメトリックテンプレートに対する後続の収集したデータを比較することによって検証されます。通常は、登録プロセス中に、三から四のサンプルは、代表的なテンプレートに到着するようにキャプチャすることができます。結果バイオメトリックテンプレートと同様に、全体的な登録プロセス、生体認証アプリケーションの全体的な成功の鍵となります。テンプレートの品質が不良である場合、ユーザーはもう一度再登録を通過する必要があります。テンプレートは、リモートから中央のリポジトリにまたはポータブルカード、生体認証デバイス内に格納されることがあります。

生体認証デバイスにテンプレートを保存すると、データへの高速アクセスという利点があります。ネットワークまたはテンプレートにアクセスするための別のシステムへの依存性はありません。アプリケーションのいくつかのユーザーが存在する場合は、このメソッドは以下のような状況でも適用されます。中央リポジトリにテンプレートを格納することにより、高性能、セキュアな環境で優れたオプションです。バイオメトリックテンプレートのサイズがあるベンダーの製品ごとに異なり、通常は9バイトと1.5Kの間にあることに留意してください。指紋がスキャンされるように、例えば、最大100マニューシャポイントは、256バイトのバイナリテンプレートを作成するためのアルゴリズムに対して、キャプチャされ、実行されます。理想的な構成は、テンプレートがローカルで見つからない場合、他のシステムからダウンロードされながら、ユーザーに関連するテンプレートのコピーが、高速アクセスのためにローカルに格納されているいずれかになります。

カードやトークン上にテンプレートを保存すると、ユーザーはそれらと彼または彼女のテンプレートを搭載しており、認定されたすべてのリーダーの位置にそれを使用することができるという利点があります。彼らはコントロールとそのテンプレートの所有権を維持するため、ユーザーは、このメソッドを好むかもしれない。ただし、トークンが紛失または破損している場合、ユーザーは再登録する必要があります。ユーザーベースは、ネットワーク上のテンプレートの保存に反対していない場合、理想的なソリューションは、トークンと同様に、ネットワーク上のテンプレートを格納することです。トークンを紛失したり破損している場合、ユーザはネットワーク上でアクセスすることができますテンプレートに基づいて情報にアクセスするために許容可能な識別情報を提供することができます。登録時間は、生体認証システムにユーザーを登録または登録にかかる時間です。入学時に収集した情報のカスタムソフトウェアまたはデバイスのタイプまたは使用ユーザの経験：登録時間は、次のような変数の数に依存

生体認証のパフォーマンス対策：

O他人受入率（FAR）またはFalseの一致率（FMR）：システムが誤って入力パターンと、データベース内の非マッチングパターンの間に成功したマッチを宣言している確率。それは無効なマッチのパーセントを測定します。彼らは一般に禁止されて人々が特定のアクションを禁止するために使用されますので、これらのシステムは非常に重要です。

O偽拒否率（FRR）またはFalseの非一致率（FNMR）：システムが誤って入力パターンと、データベース内のテンプレートマッチングの間の一致の失敗を宣言している確率。それは拒絶される有効な入力のパーセントを測定します。

Oレシーバ（または相対的な）動作特性（ROC）は、一般に、マッチングアルゴリズムは、いくつかのパラメータ（例えば、しきい値）を使用して意思決定を行います。生体認証システムでは、FARとFRRは、通常、これらのパラメータを変更することにより、お互いにトレードオフすることができます。 ROCプロットは、暗黙的に変数を変更し、FARとFRRの値をグラフ化することによって得られる。一般的なバリエーションは、両方の軸の通常の逸脱尺度を用いて得られる検出エラートレードオフ（DET）である。

O等誤り率（EER）：受け入れ拒否エラーの両方が等しくなる率。 FARとFRRを変更することができますどのように、はっきりと示されているので、ROCプロットまたはDETが使用されます。二つのシステムの迅速な比較が必要な場合は、ERR、一般的に使用されています。 FARとFRRが同じ値を持つ点を取ることによって、ROCプロットから得られた。 EER低く、よ​​り正確なシステムがあると見なされます。

率を登録するためのO障害は、（FTEまたはFER）：データ入力の割合は、無効と見なされ、システムへの入力に失敗します。登録に失敗すると、センサによって得られたデータが無効または質の悪いとみなされる場合に発生します。

率（FTC）をキャプチャするoの失敗：自動システム内では、システムが正しく提示されたとき生体特性の検出に失敗する確率。

oのテンプレート容量：システムに入力することができるデータのセットの最大数を指定します。

たとえば、指紋リーダーに関連付けられている性能パラメータは以下のようになります。

未満または0.01パーセントに等しいの他人受入率Oを

未満の1.4パーセントの偽拒否率Oを

画像キャプチャ領域をO 26×14 mmである。

明らかに、これら二つの対策が承認されたユーザーの拒絶反応を避けることが権限のないユーザーを締め出すために、可能な限り低くする必要があります。 5％の他人受入率の誤差が許容範囲である中程度のセキュリティレベルを持つアプリケーションでは10％本人拒否エラーが発生し、受け入れられないであろう。

生体認証システムが誤って間違って個人を識別またはFalse承認は、クレームされたIDに対して詐欺を検証します。また、タイプIIのエラーとして知られています。他人受入率/ FAR

生体認証システムが誤って個人を識別するか、詐欺師を拒否するように失敗する確率。また、タイプIIのエラー率として知られています。

これは次のように述べられています：

FAR = NFA / NIIAまたはFAR = NFA / NIVA

FAR他人受入率である

NFAは、偽の引受の数です。

NIIAは、詐欺師の識別の試行回数です。

NIVAは、詐欺師の検証の試行回数です。

本人拒否率/ FRR生体認証システムは登録者を識別するために失敗するか、登録者の正当な主張の身元を確認される確率。また、タイプIエラー率として知られています。

これは次のように述べられています：

FRR = NFR / NEIAまたはFRR = NFR / NEVA

FRRは、偽の除去率である

NFRは、偽の拒絶の数です。

NEIAは、登録者識別の試行回数です。

NEVAは、登録者の検証の試行回数です。

クロスオーバー·エラー·レート（CER）

で、本人拒否率ポイント=他人受入率を表します。

パーセンテージで述べた

異なる生体認証システムを比較するための良い

3のCERを持つシステムは4のCERを備えたシステムよりも正確になります

バイオメトリクスは、業界で使用

パンジャブ国立銀行（PNB）は、金融サービスへの取り込みを広めるためにゴータムBudhナガル（UP）の村で初の生体認証ATMを設置しました。 "この動きは、銀行のトランザクションをいつでも行うこと文盲、半識字お客様に役立つだろう。

インドユニオン銀行は、バイオメトリクス、スマートカードが発売しました。行商人と小規模なトレーダーは、カードを使って銀行から融資を役に立つことができます。

コカ·コーラでは、手スキャンマシンは、労働者のタイムカードの監視を置き換えるために使用されています。ニュージャージー州と6つの他の州では、指紋スキャナーは現在、次の2つの異なる名前の下に福祉給付を主張する人々を取り締まるために使用されます。

クック郡、イリノイ州、個々の眼球の虹彩パターンを分析し、洗練されたカメラで右の人々が刑務所から解放されていることを確認し支援しています。インディアナ州のパデュー大学で、キャンパスのクレジット·ユニオンは、プラスチック製の銀行カードと個人識別番号の必要性を排除する指スキャナと現金自動預け払い機（ATM）をインストールしています。

マスターカード·インターナショナル社とビザアメリカ社は、世界の二大クレジットカード会社は、カードのユーザーが実際にカードホルダーであることを確認するために販売時点での指紋スキャン装置を使用することの可能性を検討し始めている。スキャナは、クレジットカードに埋め込まれたマイクロチップに格納されている生体情報と指紋を比較します。
オーランドのウォルト·ディズニー·ワールドは年間パスを購入する人々の手のスキャンを撮り始めました。これらの訪問者は今他の人にそれらのパスを貸すことを防止公園に入るスキャナを通過する必要があります。

技術はまた、65000選手、コーチ、当局はオリンピック村を入力する手スキャニングシステムを使用した夏のオリンピック、アトランタで広く注目を浴びた。

バイオメトリクス技術の選択：

特定のアプリケーション用の特定のバイオメトリクス技術を選択するための決定要因がたくさんあり​​ます。

1。経済的実現可能性やコスト： - 生体認証システムの実装のコストは、最近減少している、それはまだ多くの企業にとって大きな障壁となっている。パスワードやPINなどの従来の認証システムは、比較的わずかなトレーニングを必要とするが、これが最も一般的に使用される生体認証システムの場合ではありません。それらのシステムの円滑な運用は、システム管理者とユーザーの両方のトレーニングをする必要があります。

2。リスク分析： - エラー率とエラーの種類は、バイオメトリクス展開し、展開の状況によって異なります。他のタイプのエラーは、生産性と増加コ​​ストを削減するかもしれませんがそのような偽のマッチなどのエラー、特定の種​​類は、ビジネスセキュリティへの基本的なリスクをもたらす可能性があります。バイオメトリクスの実装を計画する企業は、許容誤差のしきい値を考慮する必要があります。

3。ユーザーの知覚： - ユーザーは、一般的に控えめな、生理学ベースのバイオメトリクスよりもプライバシーにかかわる以下のように音声認識と署名の検証として、ビヘイビアベースのバイオメトリクスを表示します。

4。 TechnoSocio可能性： - 組織は、ユーザの技術インタフェースと技術のパフォーマンスに影響を与える可能性がある組織環境の条件に焦点を当てるべきである。組織は、技術を使用する方法を、ユーザの意識を作成する必要がありますし、技術に関するユーザーの不安など心理的要因を克服する必要があります。組織は、生体認証技術を実装しながら、ユーザーのプライバシーの権利を考慮する必要があります。

5。セキュリティ：彼らは高い安全な環境で実装される場合はバイオメトリクス技術は高いセキュリティ基準を持っている必要があります。バイオメトリクス技術は、アプリケーションの潜在的なリスクや地域、その特徴に基づいて評価し、総合的なリスク分析に供されるべきである。

6。ユーザーフレンドリーと社会的受容性：バイオメトリクス技術は、使用するフレンドリーな堅牢性とユーザーである必要があり、彼らは長期間にわたって確実に機能する必要があります。技術は2つのグループすなわちデジタルと非デジタル社会に社会を分けるべきではありません。

7。フィージビリティ·政府は法的には、さまざまな商用アプリケーションにおけるバイオメトリクス技術を使用するための規制の法的枠組みを形成する必要があります。それは、商用アプリケーションやトランザクションでこれらのテクニックを使用するための標準的な規制の枠組みを形成すべきである。必要に応じてフレームワークは、時間までの時間を調節し、変更する必要があります。

8。プライバシーとして​​のバイオメトリック技術は個人的な物理的特性に依存して、行為は他で使用される個々のプライバシーデータを保護するために行われる必要があります。データ保護法は個人のプライバシーデータを保護するために作成する必要があります。
バイオメトリクス技術を評価するための基準。

システムの信頼性と受け入れは、システムの有効性に依存し、システムが不正な改変、知識や使用に対して保護されているか、どのようにシステムが脅威とシステムの侵害を識別する能力と有効性へのソリューションを提供しています。

これらのバイオメトリクスのメソッドは、データ圧縮アルゴリズム、プロトコル、およびコードを使用します。これらのアルゴリズムは、次の3つのカテゴリに分類することができます。

O統計的モデリング手法、

o動的プログラミング、

Oニューラルネットワーク。

生体認証手順で使用される数学的ツールは、評価する必要があります。数学的な解析とアルゴリズムの証明は、特定の分野の専門家によって評価する必要があります。アルゴリズムは "間違った"数学を実装する場合、アルゴリズムが間違っていると、これらのアルゴリズムに基づいて、システムが脆弱である。生体認証方法で使用されるアルゴリズムは、 "リーク"、または効率的な復号アルゴリズムを見つけることができる場合は、バイオメトリクスの方法自体が脆弱であるため、これらのメソッドに基づいて、システムが危険になっている場合は。

別のアルゴリズムが異なるセキュリティ度を提供する、それが壊れることである方法をハードに依存しています。アルゴリズムを破るために必要なコストは、データの値より大きい場合、我々は、おそらく安全です。生体認証の方法はたくさんのお金が関与している金融取引で使用されている我々の場合、それは暗号解読のためにお金を過ごすために侵入者のためにそれを価値になります。

アルゴリズムとプロトコルを実装するために使用される暗号化アルゴリズムやテクニックは、攻撃に対して脆弱にすることができます。攻撃はまた、プロトコル自体や高齢者の標準的なアルゴリズムに対して考案することができます。したがって、基準は、これらの理論的な懸念に対処する生体認証方式の適切な評価のために設定する必要があります。

生体認証システムの評価は、その実装に基づいています。評価基準の形成を課すバイオメトリックシステムの実装では、4つの基本的なステップがあります。

ユーザー属性のキャプチャをO。

ユーザー属性のoは、テンプレート生成。

許可ユーザーごとに格納されているテンプレートを使用して入力のoの比較。

アクセス受諾または拒否の決定をO。

バイオメトリクス技術の応用

バイオメトリクスは、広くセキュリティ目的のために別の組織で使用されている新技術です。バイオメトリクスは、携帯電話、スマートカード、デスクトップPC、ワークステーション、およびコンピュータネットワークをATMへの不正アクセスを防止するために使用することができます。それは電話やインターネット（電子商取引および電子バンキング）を介して行わトランザクション中に使用することができます。増加するセキュリティの脅威のために、多くの国が国境管理と国民IDカードのためのバイオメトリクスを使用し始めている。生体認証や検証システムの使用は、広くさまざまな企業や政府機関で使用されています。バイオメトリクス技術は、その存在感を持つアプリケーションがあります

OのIDカードとパスポート。

ATMを用いたOバンクは、ネットワークリソースへのアクセス

建物、エリア、ドアや車のo物理的アクセス制御。

O個人識別

O機器のアクセス制御

サービス（電子バンキング、電子商取引）へのOの電子アクセス

O旅行と交通機関、スポーツイベント

Oボーダーコントロール

Oバンキング、金融、ショッピングモール

O空港のセキュリティ

Oサイバーセキュリティ

組織内のoの時間管理

O音声認識（テレバンキング）

oの刑務所訪問者の監視システム。

O投票システム

バイオメトリクス技術の展望：

バイオメトリクス業界は、インドの幼児期の段階であるが、市場全体をキャプチャするために急速に成長しています。この手法は、両方のアプリケーションのプライベートとパブリック領域に拡大しています。生体認証アプリケーションは、複数のデバイスおよびレガシー·アプリケーションと相互接続する必要があります。業界の市場と消費市場は、セキュリティを高めると利便性のための生体認証技術を採用しています。バイオメトリクスソリューション、および改良された技術の減少価格で、より多くの組織がこの技術を実装するために前方に来ています。標準的な規制の枠組みの欠如は、いくつかの組織や社会は、この技術が不適切であるという意見を持っており、ユーザーのプライバシーデータが失われるため、organisation.Itにバイオメトリクスを実装する際の主な欠点は広くユーザーに受け入れられていないことです。適切な規制の枠組みが確立されていない場合は、ユーザーによってだけでなく、組織によっては受け付けられません。バイオメトリクス技術のために製造されたデバイスは、ITが政府や金融セクターの支出の増加規格に準拠しているような展開のためのより良い機会を提供しています。グローバルな要求または規制のフレームは今のように動作しませんがあるにもかかわらず、彼らは非常にすぐに到着すると予想されます。
Standarad法や規制は、電子法的、商業取引におけるバイオメトリクスのための広い市場を開きます。

反テロ法が導入された実装された本人認証へのバイオメトリック技術の広い範囲を持っています。

消費者のプライバシーデータが広くユーザーに受け入れられるために保護する必要があります。
別のレガシー·アプリケーションとハードウェアバイオメトリクスの統合。

バイオメトリクス技術は、通信ドメイン内の大きな需要を持っています。

ノートブックとラップトップのメーカーは、すでにセキュリティの強化のためのフィンガープリントのような生体認証技術を実装しています。

バイオメトリクス業界では、潜在的な可能性を最大限に到達するバイオメトリクスためには性能、実世界のユーティリティ、および潜在的なプライバシーへの影響に関連する主要な課題に対処する必要があります
多くの企業はまた、領域を確保する時間の記録を維持し、ユーザーの利便性を高めるために生体認証技術を実装しています。

興味深い生体認証アプリケーションは、クレジットカードの生体認証を連携させることも可能だ。

市場は巨大であり、ハードウェア、アプリケーションおよびサービスの非常に広い範囲をカバーしたときに、銀行、電話、e-コマースの指紋の検証等による他の金融取引は、バイオメトリクス、例えば、音声検証の恩恵を受ける可能性

結論：

この技術の未来は活況を呈しています。商業取引で詐欺と窃盗の急増と、それは従来のセキュリティ手法で詐欺と欠陥を排除することで重要な手段としてバイオメトリクスを使用する組織にとって大きな懸念である。企業と消費者の両方は、商業取引におけるセキュリティを強化するために切望しています。技術は、ますます信頼性と手頃な価格で、電子契約の法的強制力の問題は解決されています。消費者が生体認証の利点を認識しながら、彼らは完全に企業が自社の生体情報の機密性と様々な保障措置の対象と続けると大きな保護が必要がありますので、既存の法律は、生体情報の保護の限られた手段を提供する十分な保証がなく、技術を受け入れることに消極的である個人情報が悪用されないように消費者に提供することができます。バイオメトリクスは、自動識別システムの次世代の重要な役割を果たすことになります。バイオメトリクスベースの識別システムを実装する際に生体識別子を考慮する必要があります。特定の生体認証技術の適用性は、アプリケーションドメインに大きく依存しています。バイオメトリクスが有効であることが正しく実装され、影響は考慮する必要があります。バイオメトリクスは、適切な識別が必要とされる日々の活動にますます普及するでしょう。...