Что такое биометрия человека и для чего она нужна в транспорте
Зачем сервисам каршеринга и такси нужны биометрические данные
Об эксперте: Алексей Новиков, технический директор Axoya.tech.
Повышение качества обслуживания
Биометрическая система легко различает новых пользователей и узнает тех, кто уже прибегал к услугам компании. Это избавляет постоянных клиентов от заполнения документов и позволяет получать персональные бонусы в рамках программы лояльности. Например, важный для компании клиент может брать напрокат более дорогие и новые машины, пользоваться выгодными тарифами и стоимостью страхования, или вовсе обойтись без предоплаты. Важно, что такие решения могут приниматься моментально, и для этого не нужно участие или даже присутствие менеджера — вся информация о пользователе уже есть в системе, идентификация происходит автоматически, за чем следует персонифицированное предложение условий и опциональных возможностей.
Благодаря внедрению технологии первая полностью автоматизированная служба аренды автомобилей появилась у американской компании по аренде автомобилей Hertz еще в 2018 году. Киоски самообслуживания с биометрией разместили в пунктах проката при аэропортах в США.
Принцип работы следующий: пользователи предварительно резервируют автомобили через приложение, а затем забирают их самостоятельно без участия сотрудников каршеринга — пропускная система срабатывает на отпечаток пальца или сканирование лица. Технология позволила сократить процесс обслуживания клиентов почти в два раза — до двух минут.
Биометрия уже стала безусловным мейнстримом в каршеринге Китая, где также появилась автоматизированная служба аренды автомобилей с распознаванием лиц на основе блокчейна. Китайская платежная система Alipay, принадлежащая Alibaba, встроена в целую экосистему сервисов. В 2017 году компания представила свое решение с распознаванием лиц, а в 2020 году совместно с Wukong Car Rental создала сеть автоматизированных киосков для каршеринга.
Процесс аренды автомобиля можно запустить прямо на смартфоне: пользователь просто открывает приложение Alipay, создает учетную запись для каршеринга (загружает водительские права), затем размещает заказ на выдачу авто в ближайшем пункте у каршеринговых компаний-партнеров платежной системы. После этого клиент прибывает в пункт проката, где подтверждает свою личность. Для этого ему достаточно посмотреть в камеру на площадке с авто, сделать определенный жест, а потом самостоятельно забрать автомобиль. Данные об операциях сохраняются в блокчейн-реестрах.
Биометрические решения удобно встраиваются в индивидуальные рейтинги пользователей, что поощряет добросовестных клиентов. В Китае такие системы не редкость: в них отражается потребительская история человека, на основании которой он может получать разные уровни доступа к сервисам, продуктам и услугам. В России и по миру такие системы реализованы, например, в банковской индустрии — речь идет о скоринге, который представляет собой по сути рейтинг добросовестности заемщика. Например, у гиганта Alibaba, под управлением которого находится множество самых разных бизнесов, есть своя система Sesame Credit. Пользователь, набравший в ней 550 баллов и выше, имеет право на аренду без залога у операторов каршеринга, которые подключены к этой системе. Таких клиентов компании благодаря биометрии распознают мгновенно.
Полностью автономный каршеринг на основе биометрии в России пока еще не появился. Технических препятствий для внедрения и широкого распространения подобных систем в стране нет, остались только вызовы прикладного характера:
Защита автомобилей от угона и нецелевого использования
Биометрия помогает защитить автомобили парка от подмены водителей и вождения по чужим документам. Наличие биометрической системы удерживает злоумышленников от угона, преднамеренной порчи имущества и замены деталей. Кроме того, «умное» видеоустройство (смарт-камера или «смартбокс», интегрированный со специальным видео-сенсором), которое устанавливается в салоне, позволяет определить, что автомобиль используется по назначению, для поездок. Это особенно актуально, потому что с недавних пор некоторые пользователи стали брать машины для обучения вождению и даже организовывать в них вечеринки. Компания «Делимобиль» одна из первых на российском рынке столкнулась с такими проблемами и выступила инициатором внедрения биометрии в каршеринге.
Сегодня многие каршеринговые компании России уже используют «умные» камеры в салонах автомобилей, оснащенных технологией распознавания лиц. Например, такая система есть у Matreshcar: она моментально уведомляет службу безопасности компании, если за рулем находится кто-то, кроме арендатора. В отличие от кодов или паролей, биометрические данные не могут быть переданы другому человеку. Это и является гарантией того, что зарегистрированное и застрахованное лицо действительно арендует автомобиль. В итоге снижаются риски краж машин с помощью чужих идентификационных карт.
Контроль за самочувствием водителя и исправностью автомобиля
Сегодня появляется все больше технологических решений для каршеринга, направленных на контроль адекватности, текущего тонуса и даже настроения водителя. Например, американский разработчик «умных» камер Magna представил свою систему мониторинга, которая оценивает внимательность и концентрацию человека за рулем. Она сканирует положение головы, глаз и движения тела, определяя степень отвлеченности от происходящего на дороге. Однако о масштабных внедрениях пока не известно — вероятно, технология пока проходит стадию пилотных испытаний.
Мониторинг биометрической системой «признаков лица» водителя мог бы принести большую пользу в такси и каршеринге. Например, с его помощью можно выяснить, не употреблял ли он спиртное или некоторые медпрепараты, не испытывает ли усталость, сонливость, беспокойство, сильные негативные эмоции. Некоторые из этих мер контроля в будущем помогут прямо бороться с нарушением закона (как в случае с алкоголем), другие — лечь в основу прогнозирования поведения водителей и рисков опасного стиля вождения, чтобы предупредить аварии и снизить количество страховых случаев на дороге.
Биометрическая система делает выводы на основе оценки как общего эмоционального состояния водителя, так и отдельных проявлений — ярких и выраженно негативных эмоций. Она также умеет распознавать измененное состояние нервной системы по характерным вазомоторным признакам. На основе этих данных можно прогнозировать агрессивный стиль вождения водителя и его эмоциональную нестабильность, выдавая рекомендации по режиму и пути движения, реакции на раздражители, тем самым помогая взвешенной самооценке водителем своего самочувствия.
В составе биометрической системы могут быть использованы тепловизоры или даже смарт-тепловизоры — устройства, образующие единый блок с видеокамерой, оснащенные функционалом видеоаналитики «на борту». Смарт-тепловизор измеряет температуру в конкретной контрольной области лица, не покрытой маской, очками или головным убором, и способен сразу распознать человека с повышенной температурой. Система может предупредить самого водителя о надвигающемся недомогании, а также проинформировать службу оператора или органы эпидемиологического контроля.
В России биометрические системы контроля состояния еще не используются в такси или каршеринге, но уже появились в общественном транспорте. В 2020 году в Москве их установили в 9 тыс. автобусов, троллейбусов, трамваев, а также в метрополитене. За 12 месяцев они предотвратили около 5 тыс. опасных инцидентов. Решение включает в себя три составляющие: «умные» камеры, нейросеть, которая распознает признаки сонливости, усталости, потери внимания или плохого самочувствия, и центра мониторинга, куда направляется эта информация в режиме реального времени. В случае, если водитель не реагирует на автоматические предупреждения системы (например, громкий звуковой сигнал), центр мониторинга может связаться с ним и снять с маршрута.
Технология постепенно проникает в некоторые транспортные сферы по всему миру — например, высокоскоростные поезда, городские электрички, перевозку опасных грузов, транспортировку на большие расстояния, «скорую помощь» и т.д. Такие системы помогают контролировать состояние водителей и операторов, которые работают в условиях повышенной сложности и риска. Они медленно вытесняет классические системы контроля, которые измеряют время рабочей смены или требуют от водителя подтвердить свое состояние и внимание с помощью обычной кнопки, до сих пор доминирующие на рынке.
Законодательная база
Внедрение биометрии как средства контроля состояния водителя в каршеринге и такси — дело будущего. Однако можно предположить, что уже вскоре Европа станет пионером в этом отношении. В ЕС согласованы новые правила, согласно которым все автомобили, построенные после мая 2022 года и проданные в странах региона, уже будут иметь ряд встроенных устройств, включая сенсоры состояния водителя и его здоровья.
Один из стоп-факторов более масштабного внедрения биометрии в отрасли — несовершенство законодательства в части регулирования сбора биометрических данных и их использования в каршеринге и такси. Они в основном нацелены на регламентацию характеристик устройств (например, определенной производительности и точности работы) и соответствуют потребностям полномочных служб. Что касается интересов пассажиров, то их, с одной стороны, защищает федеральное регулирование работы с персональными данными (152-ФЗ и некоторые смежные НПА).
Однако эти же документы ставят большие бюрократические барьеры на пути к тому, чтобы бизнес мог развивать сервис на основе биометрии. Возможно, они исчезнут, если Россия адаптирует ряд успешных европейских практик в рамках GDPR, суть которых сводится к разрешению использовать биометрию, если пользователь не возражает, и строгому наказанию за непрозрачность, любые риски для пользователя и несоответствие действующему регулированию. В этом случае рынки каршеринга и такси в России могут стать одними из самых активных потребителей биометрических систем, особенно при условии быстрого развития импортозамещающих решений.
Минтранс пообещал начать применять биометрию в транспорте к 2024 году
Система распознавания людей по биометрии будет применяться во всех видах общественного транспорта уже к 2024 году. Об этом в пятницу, 3 августа, заявил министр транспорта России Виталий Савельев на марафоне «Новое знание».
«Мы собираемся к 2024 году в России уже создать возможность по биометрии, как по паспорту, вы будете пользоваться во всех общественных видах транспорта. По вашему лицу будут сканировать, будут узнавать, что это вы», — рассказал он.
1 сентября мэр Москвы Сергей Собянин рассказал, что с 15 октября текущего года на всех станциях столичного метро заработает система FacePay для оплаты проезда. Он пояснил, что для применения новой системы необходимо скачать специальное приложение, в которое нужно загрузить свою фотографию. Затем информация регистрируется в информационной транспортной системе и используется при проходе в метрополитен при помощи видеокамеры.
В июле Минтранс представил Стратегию цифровой трансформации отрасли до 2030 года. На реализацию проекта потребуется 665 млрд рублей.
В документе говорится, что к 2030 году пассажиры смогут оплачивать проезд и проходить досмотры в аэропортах и на вокзалах страны при помощи биометрии. До 2024 года должна быть увеличена средняя скорость перемещения пассажиров в городском общественном транспорте на 5%, а до 2030 года — на 37%.
3 июня глава Министерства транспорта заявил, что ведомство к 2024 году рассчитывает ввести биометрическую систему идентификации пассажиров на авиа-, ж/д и общественном транспорте.
Минцифры в феврале подготовило законопроект о создании в России реестра государственных и коммерческих организаций, которые получат доступ к Единой биометрической системе (ЕБС).
ЕБС запустили в 2018 году. Доступ к данным получили банки и страховые компании, внесенные в реестр.
Как работает биометрия в России и следует ли ее опасаться?
Биометрию можно назвать самым многообещающим способом идентификации и аутентификации: удобство пользования сочетается в ней с надежностью, а считыватели уже достаточно просты, чтобы встраиваться в мобильные телефоны. Россия также следует общемировому тренду. Рассказываем, как в нашей стране работает биометрическая система.
Читайте «Хайтек» в
В последние пару лет в России тема биометрической идентификации граждан находится в фокусе общественного и политического внимания. Это связано главным образом с развитием Единой биометрической системы, для нормативно-правового обеспечения которой был принят Федеральный закон от 31 декабря 2017 г. № 482-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».
В частности, Центробанк уже довольно давно прилагает усилия к тому, чтобы стимулировать банки к применению таких систем удостоверения личности. Банки стараются: например, Сбербанк разворачивал в Москве пилотную зону с банкоматами, способными опознавать клиента по лицу. Выгоды кажутся очевидными: скажем, для открытия вклада не нужно беспокоиться о наличии паспорта, достаточно прийти в отделение и предъявить самого себя, а при общении с банкоматом не понадобится и пластиковая карта.
Что такое биометрия?
Общеизвестные примеры биометрических данных — это характерные рисунки радужной оболочки глаза или папиллярных линий на подушечках пальцев. Впрочем, стоит отметить, что к биометрии относят не только физические, но и поведенческие показатели, наподобие походки или индивидуальных особенностей набора текстов на клавиатуре.
Однако к какому бы типу ни относились эти данные, они в любом случае неотъемлемы от человека и поэтому могут гарантировать очень высокую надежность удостоверения личности — при условии, что считыватели трудно обмануть. В целом биометрическая аппаратура развивается сейчас именно в этом направлении, повышая устойчивость к фотографиям лиц и напечатанным на 3D-принтерах пальцам.
Главные требования к биометрическим характеристикам можно назвать «тремя У»: универсальность, уникальность, устойчивость. Иначе говоря, для того, чтобы стать критерием распознавания личности, параметр должен иметься у каждого человека, отличаться в каждом конкретном случае и оставаться относительно неизменным со временем. Есть и несколько сопутствующих требований: например, характеристика должна быть удобна для измерения, включая общественную приемлемость этой процедуры.
Имеются ГОСТы по следующим методам:
Помимо этих способов известен или обсуждается ряд других, в том числе довольно экзотичных:
Какие существуют проблемы с биометрией?
В то же время способ имеет свои изъяны. Так, заметной теоретической проблемой является требование уникальности, которое, согласно некоторым измерениям, не может быть полностью выполнено. В связи с этим вводят два понятия: частота ложного одобрения (false acceptance rate, FAR) и частота ложного отказа (false rejection rate, FRR).
Первый параметр отражает вероятность того, что по данным пользователя А будет идентифицирован / аутентифицирован пользователь В — например, в результате совпадения их показателей.
Второй параметр — это, наоборот, вероятность того, что система не узнает пользователя, посчитав его посторонним лицом. По некоторым данным, если для отпечатков пальцев средний FAR составляет 0,01%, то для лица и голоса (тех самых параметров, которые будут использовать отечественные банки) он может достигать 1-2%. Именно поэтому существует мнение, что биометрия не подходит для массового внедрения: если одна попытка аутентификации из ста будет заканчиваться несанкционированным доступом, то в масштабах страны это даст миллионы инцидентов.
Практика применения биометрии в России:
Исторически первой формой работы с биометрическими данными можно смело назвать сбор сведений о правонарушителях в рамках работы силовых ведомств. Отпечатки пальцев, например, — классическое доказательство при расследовании преступлений. Работая с подозреваемыми и осужденными, правоохранительные органы фиксируют рост человека, характерные приметы его внешности.
При этом, если в обычных биометрических системах данные обезличиваются, то здесь, напротив, устанавливается точная связь измеренных параметров с конкретным человеком. В предыдущем разделе, рассматривая законодательство о персональных данных, мы отметили, что в связи с осуществлением правосудия или оперативно-розыскными мероприятиями согласие субъекта на сбор биометрических ПД не требуется; эти положения подчеркивают особый характер таких сведений.
Упоминания о биометрии в нашем обзоре законодательства начались с заграничных паспортов. Действительно, основной документ гражданина России за рубежом по сей день остается одной из главных областей применения биометрических технологий. Микросхема в подобном изделии бывает способна хранить не только общие сведения о владельце (например, имя, фотографию и т. п.), но и рисунок радужной оболочки глаза или отпечаток пальца.
Что можно делать при помощи биометрии В России?
Для чего российские банки собирают биометрию?
Работа над системой хранения и использования данных началась еще в 2017 году. С 1 июля 2018 года была запущена Единая биометрическая система — база, в которой хранятся биометрические данные граждан. Тогда же начали прием биометрии несколько крупных банков — Сбербанк, Альфа-Банк, ВТБ, Почта Банк, Райффайзен и другие.
Разработчиком и оператором системы выступает Ростелеком — он обрабатывает данные и обеспечивает их безопасное хранение. Сейчас в биометрическую систему можно сдать запись голоса и изображение лица. По этим данным можно идентифицировать человека как в отделении, так и удаленно — например, по телефону или через мобильное приложение. Возможно, в будущем в системе будут храниться и другие параметры — отпечатки пальцев или снимки радужки глаза.
Как сдать биометрию?
Узнать, где в вашем городе можно сдать свои голос и лицо, можно с помощью карты на сайте Центробанка. Здесь можно найти список отделений банков с адресами и временем работы. Список постоянно расширяется, в нем появляются новые отделения и банки.
Отметим, что сбор биометрии может отличаться от места к месту.
Безопасно ли сдавать биометрию?
Сразу после первых новостей о начале сбора банками биометрии появились люди, которые начали сомневаться в надежности хранения своих данных. С одной стороны, они боялись, что дырами в системе могут воспользоваться мошенники – в том числе, подставные люди в банках – чтобы оформлять на посторонние лица кредиты. Другие опасаются того, что система не сможет правильно распознать человека из-за изменений в голосе (например, при простуде) или во внешности (например, после пластической операции или травмы).
Конечно, уже сейчас можно достаточно точно смоделировать внешность любого человека и даже подделать его голос. Чтобы распознавать и отметать имитации, ЕБС вводит дополнительные методы подтверждения личности. Она обращает внимание на выражение лица, расположение камеры, интонацию и другие параметры, которые могут показать, что к системе обращается сам клиент, а не имитация. Иногда нужно будет ответить на контрольные вопросы или совершить дополнительные действия – например, дотронуться до мочки уха. Так дополнительно будет подтверждаться факт того, что с системой взаимодействует реальное лицо.
7 мифов о биометрии: разбираем с экспертом
Об эксперте: Евгений Золотарев — директор компании-интегратора систем безопасности «Делетрон».
Миф 1. Биометрия позволяет следить за каждым
Распознавание лиц (Face ID, биометрия) — это результат работы видеоаналитики, которая определяет соответствие лица в кадре имеющемуся изображению в базе данных. Вопреки распространенному мнению, биометрия не может идентифицировать людей, которые не являются их целью.
«Поясню на примере системы «Безопасный город» в Москве. Камеры видеонаблюдения, которые установлены в общественных местах и на улице, не могут следить за всеми и каждым человеком в отдельности. Это и не нужно. Она лишь «перебирает» лица в кадре и сверяется с базой данных. Например, это могут быть базы правоохранительных органов».
Иными словами, Face ID используется только для распознавания «интересующих» ее лиц. Остальные данные для системы излишни.
Миф 2. Биометрия распознает лица не на 100%
Сегодня точность распознавания лиц из базы данных — выше 99%.
«Согласно тестам Национального института стандартов и технологий министерства торговли США (NIST), проведенным в ноябре 2018 года, всего 0,2% поисков в базе данных из 26,6 млн фотографий не соответствовали правильному изображению, по сравнению с 4% в 2014 году. А в тестах 2020 года лучший алгоритм идентификации лица имеет коэффициент ошибок 0,08%, что меньше одной ошибки на 1000 изображений. Это 50-кратное улучшение за шесть лет. И система продолжает совершенствоваться. Повысить точность распознавания позволяют алгоритмы нейронной сети».
И если раньше на результат могли повлиять угол зрения, погодные условия, то сейчас система распознает человека из базы даже при наличии головного убора или очков. Такая технология уже используется в офисах компаний и торговых сетях России.
«В целях безопасности «Северсталь» внедрила Face ID в здании своего представительства в Москве. Система сверяет данные магнитного пропуска и показания биометрии. Если обнаружит несоответствие с внесенными в базу сведениями и изображениями, то немедленно подаст сигнал службе охраны. К тому же, она сообщит о несанкционированном доступе лиц, внесенных в «черный список».
Добиться 100% точности тоже можно, но для этого придется задать алгоритму более высокий уровень соответствия. При этом ужесточатся требования и по входной информации, то есть эталону в базе данных и качеству изображения видеоданных. А значит, при малейших несовпадениях с эталоном алгоритм будет отказывать в обслуживании. Такие меры обоснованы в банковских системах. Там внедрение строгого алгоритма оправдано рисками, которые могут понести пользователи при попадании данных в руки мошенников. Но на практике все же нужно соблюдать баланс.
Миф 3. Биометрия — дорогое удовольствие
Здесь важно понимать, как и в случаях с другими технологиями, что стоимость решения зависит от сложности применения и архитектуры системы, от скорости работы и степени надежности (качества «железа»), от возможности масштабирования и даже от цены владения лицензией. Все эти моменты нужно соотнести с теми задачами, которые ставятся перед Face ID.
Например, стоимость терминала для распознавания лиц и комплексной системы распознавания лиц для крупного объекта со всеми необходимыми системами интеграции будут отличаться. Простой терминал может стоить от ₽17 тыс., а комплекс программного обеспечения по распознаванию лиц для сети ресторанов быстрого питания — около ₽180 млн и охватывать полторы тысячи объектов. Здесь речь идет уже о полноценной разработке ПО под конкретные задачи бизнеса, включая интеграцию Face ID с системой учета рабочего времени, фиксацию температуры тела, ограничение на проход уже уволенных или нежелательных к посещению сотрудников из «черного списка». Также можно интегрировать систему контроля нахождения сотрудников на смене, фиксацию обеденного перерыва и даже выбор блюд на обед для дальнейшего списания его себестоимости с сотрудника.
И не стоит забывать, что сейчас большинство поставщиков стараются максимально эффективно интегрировать Face ID в свои системы, например, в привычные всем смартфоны.
Миф 4. Все системы распознавания одинаковы
Схемы работы Face ID могут сильно отличаться друг от друга. Для примера обратимся снова к сравнению простого терминала распознавания и сложной системы для крупного предприятия. Различия в схеме их работы будут не столько в алгоритмах (теоретически они могут быть одинаковыми), сколько в их устройстве, в «железе».
Терминал — автономное устройство. В него, как правило, встроен дополнительный считыватель карт, управление входом/выходом, сама система распознавания. База образов также хранится непосредственно на нем. Решение о допуске или запрете на проход терминал принимает самостоятельно. Настройка может производиться на самом устройстве. Также возможна схема, при которой несколько терминалов объединены в единую систему с общей базой лиц. В таком случае решение принимает софт.
Распознавание лиц средствами системы видеонаблюдения всегда связано с сервером. Отсюда и дороговизна таких систем. Камера выступает просто инструментом получения исходной информации (снимка лица) для дальнейшей обработки на сервере.
При этом нельзя сказать что система на терминалах «неполноценная». Она имеет место быть и на крупных объектах. Все зависит от конкретной задачи и функций системы распознавания лиц.
Миф 5. Технология не справляется с большими объемами информации
Биометрические системы проходят обучение и тестирование на огромных массивах данных, используя несколько идентификационных параметров. И если в процессе работы система получает данные высокого качества, она успешно справится и с большим объемом данных.
«Например, крупнейшая в мире система биометрической идентификации действует в Индии. В ней содержатся сведения о 1,3 млрд жителях страны. Это отпечатки пальцев, радужные оболочки глаз, фотографии, а также персональные данные. Такая система позволила присвоить каждому гражданину уникальный ID. Чтобы получить любые услуги, требующие подтверждения личности, житель должен ввести номер ID-карты и пройти биометрическую проверку. Недавно власти страны сообщили о модернизации системы. К слову, алгоритмы этой разработанной системы получили наивысшие результаты по итогам независимых оценок технологий, включая NIST MINEX, PFT, FRVT, IREX и FVC-onGoing».
Подтверждение эффективности алгоритмов Face ID проводится на конкурсе алгоритмов распознавания лиц Face Recognition Vendor Test (FRVT). Среди победителей конкурса есть и отечественные алгоритмы интеллектуальной видеоаналитики. К примеру, российский FindFace по итогам тестирования в 2021 году показал лучший результат за все время проведения FRVT.
Миф 6. Биометрическую базу могут взломать хакеры и использовать данные в своих целях
Мы констатируем повышенный риск для любых информационных систем со стороны хакерских атак. Это факт сегодняшнего дня. Биометрические данные, причисленные к персональным, всегда требуют повышенного внимания со стороны информационной безопасности.
Для защиты таких данных сейчас используется распределенное хранение. Зашифрованный биометрический шаблон хранится на защищенных серверах в обезличенной форме отдельно от персональных данных. Выглядит он как некая математическая модель биометрических данных (лицо, отпечаток пальца, голос и так далее). Для обычного человека это представляет собой условно набор цифр. Восстановить из таких шаблонов образец голоса, изображение, отпечаток пальца без системы нельзя. А обезличенные сведения, даже с точки зрения внесенных в базу фотографий, не особенно интересны хакерам, поскольку для совершения каких-то мошеннических действий одного лишь изображения будет недостаточно.
«Для противодействия атакам биометрического спруфинга сегодня в банках используются такие механизмы подтверждения личности как liveness detection (дословно «проверка живости»). Это способность системы определять, является ли отпечаток пальца, лицо или другие биометрические данные реальным или поддельным. В качестве такой активной проверки биометрических данных, в частности, видеоизображения, человека могут попросить улыбнуться или повернуть голову. Система следит за естественностью движений пользователя, их соответствием полученному заданию и непрерывностью действий. При этом алгоритмы контролируют статику и динамику, что позволяет обнаружить взлом с использованием маски».
Как показывает практика, в большинстве случаев злоумышленники выбирают другие способы. Алгоритмы аутентификации пользователя мошенники стараются обходить с помощью социальной инженерии или уязвимостей в платежных приложениях.
Но нельзя исключать интерес злоумышленников к таким базам в части вывода системы из строя, что может стать элементом шантажа или вымогательства. Для защиты систем разработчики используют трансформацию биометрических параметров и криптографию. То есть в системе хранится только часть информации — защищенный эскиз.
«К примеру, при защите Единой биометрической системы в России, используется не один, а множество алгоритмов. Взлом даже одного займет у хакера много времени, сил и средств. А таких там десятки. К тому же они постоянно совершенствуются».
Миф 7. Биометрия, распознавая лица, нарушает закон о персональных данных
Обработка данных для систем распознавания не всегда попадает под действие законодательства. Это зависит от множества факторов, например, кем и для чего используется система, где она применена и так далее. Например, распознавание лиц в магазине под действие закона не подпадает, так как торговая точка считается общественным местом, съемка там не запрещена, а данные не персонализированы.
Надо разделять данные, используемые системой распознавания, в соответствии с требованиями Федерального закона N 152-ФЗ «О персональных данных». Но даже в судебной практике встречаются совершенно противоположные подходы относительно того, какие сведения относятся к биометрическим персональным данным (далее — БПД), а какие — нет. Например, фотографии на пропуске они оценивают как БПД.
Законодательство требует наличия согласия носителя БПД в письменной форме. Если у человека не было возможности дать отказ от передачи его персональных данных третьим лицам, это считается нарушением законодательства.
Без согласия идентификация может быть использована лишь: