बायोमेट्रिक डिवाइस

बायोमेट्रिक डिवाइस एक सुरक्षा पहचान और प्रमाणीकरण डिवाइस है। ऐसे उपकरण एक शारीरिक या व्यवहारिक विशेषता के आधार पर जीवित व्यक्ति की पहचान को सत्यापित करने या पहचानने के स्वचालित तरीकों का उपयोग करते हैं। इन विशेषताओं में उंगलियों के निशान, चेहरे की छवियां, आईरिस और स्पीकर पहचान शामिल हैं।

इतिहास
बायोमेट्रिक डिवाइस हजारों सालों से उपयोग में हैं। 500 ईसा पूर्व से गैर-स्वचालित बायोमेट्रिक उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है, जब प्राचीन बेबीलोनवासी मिट्टी की गोलियों में अपनी उंगलियों को दबाकर अपने व्यापारिक लेन-देन पर हस्ताक्षर करते थे।

बायोमेट्रिक उपकरणों में स्वचालन पहली बार 1960 के दशक में देखा गया था। 1960 के दशक में संघीय जांच ब्यूरो (FBI) ने इंडेंटिमैट की शुरुआत की, जिसने आपराधिक रिकॉर्ड बनाए रखने के लिए उंगलियों के निशान की जांच शुरू की। पहली प्रणालियों ने हाथ के आकार और अंगुलियों की लंबाई को मापा। हालांकि 1980 के दशक में बंद कर दिया गया था, सिस्टम ने भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों के लिए एक मिसाल कायम की।

बायोमेट्रिक उपकरणों के प्रकार
बायोमेट्रिक उपकरणों की दो श्रेणियां हैं,


 * 1) संपर्क उपकरण - इस प्रकार के उपकरणों में जीवित व्यक्तियों के शरीर के अंगों के संपर्क की आवश्यकता होती है। वे मुख्य रूप से फ़िंगरप्रिंट स्कैनर हैं, या तो सिंगल फ़िंगरप्रिंट, डुअल फ़िंगरप्रिंट या स्लैप (4+4+2) फ़िंगरप्रिंट स्कैनर और हैंड ज्योमेट्री स्कैनर।
 * 2) कॉन्टैक्टलेस डिवाइसेज - इन डिवाइसेज को किसी तरह के कॉन्टैक्ट की जरूरत नहीं होती है। इनमें से मुख्य उदाहरण चेहरा, परितारिका, रेटिना और हथेली नस स्कैनर और आवाज पहचान उपकरण हैं।

उपसमूह
मानव शरीर की विशेषता का उपयोग उपयोगकर्ताओं द्वारा सूचना तक पहुँचने के लिए किया जाता है। इन विशेषताओं के अनुसार, उप-विभाजित समूह हैं
 * रासायनिक बायोमेट्रिक डिवाइस: उपयोगकर्ताओं तक पहुंच प्रदान करने के लिए डीएनए के खंडों का विश्लेषण करता है।
 * विजुअल बायोमेट्रिक डिवाइस: पहुंच प्रदान करने के लिए मनुष्यों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करता है जिसमें आईरिस पहचान, चेहरे की पहचान प्रणाली, उंगली की पहचान और रेटिना पहचान शामिल है।
 * व्यवहारिक बायोमेट्रिक डिवाइस: चलने की क्षमता और हस्ताक्षर (संकेत का वेग, संकेत की चौड़ाई, चिह्न का दबाव) का विश्लेषण हर इंसान के लिए अलग है।
 * घ्राण बायोमेट्रिक डिवाइस: विभिन्न उपयोगकर्ताओं के बीच अंतर करने के लिए गंध का विश्लेषण करता है।
 * श्रवण बायोमेट्रिक डिवाइस: अभिगम नियंत्रण के लिए स्पीकर की पहचान निर्धारित करने के लिए आवाज का विश्लेषण करता है।

कार्यस्थल
कर्मचारियों के काम करने के घंटों का बेहतर और सुलभ रिकॉर्ड स्थापित करने के लिए बायोमेट्रिक्स का उपयोग किया जा रहा है। बडी पंचिंग में वृद्धि के साथ (ऐसा मामला जहां कर्मचारियों ने सहकर्मियों को धोखा दिया और धोखे से उनके काम के घंटे बढ़ा दिए) नियोक्ताओं ने इस तरह की धोखाधड़ी को कम करने के लिए फिंगरप्रिंट पहचान जैसी नई तकनीक की ओर देखा है। इसके अतिरिक्त, नियोक्ताओं को प्रवेश और निकास समय जैसे डेटा के उचित संग्रह के कार्य का भी सामना करना पड़ता है। बायोमेट्रिक डिवाइस बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र करने में सक्षम होने के विश्वसनीय और विश्वसनीय तरीके बनाते हैं क्योंकि कर्मचारियों को बायोमेट्रिक विवरण दर्ज करने के लिए उपस्थित होना पड़ता है जो उनके लिए अद्वितीय हैं।

आप्रवासन
जैसे-जैसे हवाई यात्रा की मांग बढ़ती है और अधिक लोग यात्रा करते हैं, आधुनिक समय के हवाई अड्डों को प्रौद्योगिकी को इस तरह लागू करना होगा कि लंबी कतारें न हों। बायोमेट्रिक्स को अधिक से अधिक हवाई अड्डों पर लागू किया जा रहा है क्योंकि वे यात्रियों की त्वरित पहचान को सक्षम करते हैं और इसलिए कतारों में खड़े लोगों की संख्या कम हो जाती है। ऐसा ही एक उदाहरण दुबई अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा  का है, जो इमिग्रेशन काउंटर्स को अतीत का अवशेष बनाने की योजना बना रहा है क्योंकि वे आईआरआईएस ऑन द मूव टेक्नोलॉजी (आईओएम) को लागू करते हैं जो हवाई अड्डे पर यात्रियों के निर्बाध प्रस्थान और आगमन में मदद करनी चाहिए।

हैंडहेल्ड और व्यक्तिगत उपकरण
अंगुली की छाप सेंसर मोबाइल उपकरणों पर पाए जा सकते हैं। फ़िंगरप्रिंट सेंसर का उपयोग डिवाइस को अनलॉक करने और क्रियाओं को अधिकृत करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए धन और फ़ाइल स्थानांतरण। इसका उपयोग किसी डिवाइस को अनधिकृत व्यक्ति द्वारा उपयोग किए जाने से रोकने के लिए किया जा सकता है।

व्यक्तिगत हस्ताक्षर सत्यापन प्रणाली
यह सबसे अधिक मान्यता प्राप्त में से एक है और कॉर्पोरेट परिवेश में स्वीकार्य बायोमेट्रिक्स। इस सत्यापन को हस्ताक्षर पहचान द्वारा एक कदम आगे बढ़ाया गया है, जबकि इसके चारों ओर घूमने वाले कई पैरामीटर जैसे हस्ताक्षर करते समय लगाए गए दबाव, हाथ की गति की गति और सतह और कलम के बीच बने कोण को हस्ताक्षर करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस प्रणाली में उपयोगकर्ताओं से सीखने की क्षमता भी है क्योंकि एक ही उपयोगकर्ता के लिए हस्ताक्षर शैली भिन्न होती है। इसलिए डेटा का एक नमूना लेकर, यह प्रणाली अपनी सटीकता बढ़ाने में सक्षम है।

आईरिस पहचान प्रणाली
आईरिस (एनाटॉमी) पहचान में डिवाइस विषय के छात्र को स्कैन करता है और फिर डेटाबेस पर संग्रहीत डेटा को संदर्भित करता है। यह प्रमाणीकरण के सबसे सुरक्षित रूपों में से एक है, क्योंकि उंगलियों के निशान सतहों पर पीछे रह सकते हैं, आइरिस प्रिंट चोरी करना बेहद मुश्किल है। आईरिस मान्यता व्यापक रूप से जनता से निपटने वाले संगठनों द्वारा लागू की जाती है, भारत सरकार द्वारा अपनी आबादी का रिकॉर्ड रखने के लिए की गई आधार पहचान है। इसका कारण यह है कि आँख की पुतली की पहचान में मानव के आँख की पुतली के प्रिंट का उपयोग किया जाता है, जो किसी के जीवनकाल में मुश्किल से विकसित होते हैं और बेहद स्थिर होते हैं।

बायोमेट्रिक स्पूफिंग
बायोमेट्रिक स्पूफिंग बेवकूफ बनाने का एक तरीका है बायोमेट्रिक पहचान प्रबंधन प्रणाली, जहां बायोमेट्रिक स्कैनर के सामने नकली मोल्ड प्रस्तुत किया जाता है। यह नकली मोल्ड किसी व्यक्ति के अद्वितीय बायोमेट्रिक गुणों का अनुकरण करता है ताकि आर्टिफैक्ट और वास्तविक जैविक लक्ष्य के बीच प्रणाली को भ्रमित किया जा सके और संवेदनशील डेटा/सामग्रियों तक पहुंच प्राप्त की जा सके।

बायोमेट्रिक स्पूफिंग का ऐसा ही एक हाई-प्रोफाइल मामला तब सुर्खियों में आया जब यह पाया गया कि जर्मन रक्षा मंत्रियों की सूची, उर्सुला वॉन डेर लेयेन के फिंगरप्रिंट को सफलतापूर्वक दोहराया गया था। कैओस कंप्यूटर क्लब द्वारा। समूह ने उच्च गुणवत्ता वाले कैमरा लेंस का इस्तेमाल किया और 6 फीट दूर से तस्वीरें लीं। उन्होंने एक पेशेवर फिंगर सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया और मंत्री के अंगूठे के निशान की रूपरेखा तैयार की। हालांकि स्पूफिंग को रोकने के लिए प्रगति की गई है। पल्स ऑक्सीमेट्री के सिद्धांत का उपयोग करना - रक्त ऑक्सीकरण और हृदय गति के माप से परीक्षण विषय की जीवंतता को ध्यान में रखा जाता है। यह ऊपर बताए गए जैसे हमलों को कम करता है, हालांकि कार्यान्वयन की लागत अधिक होने के कारण ये विधियां व्यावसायिक रूप से लागू नहीं होती हैं। यह उनके वास्तविक विश्व अनुप्रयोग को कम करता है और इसलिए बायोमेट्रिक्स को तब तक असुरक्षित बनाता है जब तक कि ये तरीके व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य नहीं हो जाते।

सटीकता
बॉयोमीट्रिक पहचान के साथ सटीकता एक प्रमुख मुद्दा है। पासवर्ड अभी भी बेहद लोकप्रिय हैं, क्योंकि एक पासवर्ड स्थिर प्रकृति का होता है, जबकि बायोमेट्रिक डेटा परिवर्तन के अधीन हो सकता है (जैसे कि युवावस्था के कारण किसी की आवाज़ भारी हो जाना, या चेहरे पर कोई दुर्घटना, जिससे फेशियल स्कैन डेटा का अनुचित पढ़ना हो सकता है) ). व्यक्तिगत पहचान संख्या-आधारित प्रणालियों के विकल्प के रूप में ध्वनि पहचान का परीक्षण करते समय, बार्कलेज ने रिपोर्ट किया उनकी आवाज पहचान प्रणाली 95 प्रतिशत सटीक है। इस आँकड़ों का अर्थ है कि इसके कई ग्राहकों की आवाज़ें सही होने पर भी पहचानी नहीं जा सकती हैं। सिस्टम के इर्द-गिर्द घूमने वाली इस अनिश्चितता से बायोमेट्रिक उपकरणों को अपनाने की गति धीमी हो सकती है, पारंपरिक पासवर्ड-आधारित विधियों की निर्भरता जारी रह सकती है।

प्रमाणीकरण के पारंपरिक तरीकों पर बॉयोमीट्रिक उपकरणों के लाभ

 * बायोमेट्रिक डेटा उधार नहीं दिया जा सकता है और बायोमेट्रिक डेटा की हैकिंग जटिल है इसलिए यह पासवर्ड जैसे प्रमाणीकरण के पारंपरिक तरीकों की तुलना में उपयोग करना अधिक सुरक्षित बनाता है जिसे उधार और साझा किया जा सकता है। पासवर्ड में उपयोगकर्ता को आंकने की क्षमता नहीं होती है, लेकिन केवल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए डेटा पर भरोसा करते हैं, जिसे आसानी से चुराया जा सकता है, जबकि बायोमेट्रिक्स प्रत्येक व्यक्ति की विशिष्टता पर काम करता है।
 * पासवर्ड भूले जा सकते हैं और उन्हें पुनर्प्राप्त करने में समय लग सकता है, जबकि बायोमेट्रिक डिवाइस बायोमेट्रिक डेटा पर निर्भर करते हैं जो किसी व्यक्ति के लिए विशिष्ट होता है, इसलिए प्रमाणीकरण डेटा को भूलने का कोई जोखिम नहीं होता है। याहू! उपयोगकर्ताओं ने पाया कि कम से कम 1.5 प्रतिशत याहू उपयोगकर्ता हर महीने अपने पासवर्ड भूल जाते हैं, इसलिए यह उपभोक्ताओं के लिए सेवाओं तक पहुँचने को और अधिक लंबा बना देता है क्योंकि पासवर्ड पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया लंबी होती है। ये कमियां बायोमेट्रिक उपकरणों को अधिक कुशल बनाती हैं और अंतिम उपयोगकर्ता के प्रयास को कम करती हैं।

भविष्य
शोधकर्ता वर्तमान बायोमेट्रिक उपकरणों की कमियों को लक्षित कर रहे हैं और बायोमेट्रिक स्पूफिंग और डेटा के गलत सेवन जैसी समस्याओं को कम करने के लिए विकसित हो रहे हैं। विकसित की जा रही प्रौद्योगिकियां हैं-
 * संयुक्त राज्य सैन्य अकादमी एक एल्गोरिथम विकसित कर रही है जो प्रत्येक व्यक्ति को अपने स्वयं के कंप्यूटरों के साथ इंटरैक्ट करने के तरीकों के माध्यम से पहचान की अनुमति देता है; यह एल्गोरिथ्म कीस्ट्रोक गतिकी, लेखन की लय और सामान्य वर्तनी की गलतियों जैसे अद्वितीय लक्षणों पर विचार करता है। यह डेटा एल्गोरिथ्म को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए उनकी कई व्यवहारिक और शैलीमिति  जानकारी को जोड़कर एक अद्वितीय प्रोफ़ाइल बनाने की अनुमति देता है। सामूहिक रूप से दोहराना बहुत मुश्किल हो सकता है।
 * केनेथ ओकेरियाफोर द्वारा हाल ही में एक नवाचार और, ट्रेट रैंडमाइजेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन तकनीक को लागू करने का एक अनुकूलित और सुरक्षित डिज़ाइन प्रस्तुत किया। यह उपन्यास अवधारणा संभावित रूप से बायोमेट्रिक स्पूफिंग को अधिक सटीक रूप से कम करने के नए तरीके खोलती है, और भविष्य के बायोमेट्रिक उपकरणों में कपटी भविष्यवाणियों को असाध्य या बहुत कठिन बना देती है। 3डी मल्टी-बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क का उपयोग करके केनेथ ओकेरियाफोर के बायोमेट्रिक लाईनेस डिटेक्शन एल्गोरिदम का अनुकरण जिसमें चेहरे के प्रिंट, फिंगर प्रिंट और आईरिस पैटर्न लक्षणों से 15 लाईवनेस पैरामीटर शामिल हैं, जिसके परिणामस्वरूप 125 अलग-अलग रैंडमाइजेशन संयोजनों की कार्डिनैलिटी पर 99.2% की सिस्टम दक्षता हुई। ओकेरियाफोर के नवाचार की विशिष्टता असंबद्ध बायोमेट्रिक विशेषता मापदंडों के अनुप्रयोग में निहित है, जिसमें आंख झपकने के पैटर्न, पल्स ऑक्सीमेट्री, फिंगर स्पेक्ट्रोस्कोपी, विद्युतहृद्लेख, पसीना आदि से आंतरिक और अनैच्छिक बायोमेडिकल गुण शामिल हैं।
 * जापानी शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक प्रणाली बनाई है जो एक कुर्सी में 400 सेंसर का उपयोग किसी व्यक्ति की आकृति और अद्वितीय दबाव बिंदुओं की पहचान करने के लिए करता है। यह derrière प्रमाणक, अभी भी बड़े पैमाने पर सुधार और संशोधनों के दौर से गुजर रहा है, 98% सटीक होने का दावा किया जाता है और कारों में एंटी थेफ्ट डिवाइस तंत्र में इसका अनुप्रयोग देखा जाता है।
 * आविष्कारक लॉरेंस एफ. ग्लेसर ने प्रौद्योगिकी का विकास और पेटेंट कराया है जो पहली बार में एक हाई डेफिनिशन डिस्प्ले प्रतीत होता है। हालांकि, 2 आयामी पिक्सेल सरणियों के साथ प्रदर्शित होने के विपरीत, यह तकनीक पिक्सेल ढेर को शामिल करती है, जो लक्ष्यों की एक श्रृंखला को पूरा करती है जिससे एक बहु-बायोमेट्रिक कैप्चर होता है। ऐसा माना जाता है कि यह पहला मानव निर्मित उपकरण है जो एक ही पल में पिक्सेल स्टैक (सतह बनाने) के एक ही क्षेत्र से 2 या अधिक विशिष्ट बायोमेट्रिक्स को कैप्चर कर सकता है, जिससे डेटा को तीसरा बायोमेट्रिक बनाने की अनुमति मिलती है, जो एक अधिक है जटिल पैटर्न समावेशी है कि डेटा कैसे संरेखित होता है। एक उदाहरण ठीक एक ही क्षण में फिंगर प्रिंट और केशिका पैटर्न को कैप्चर करना होगा। इस तकनीक के साथ अन्य अवसर मौजूद हैं, जैसे कि किर्लियन डेटा को कैप्चर करने के लिए जो किसी घटना के दौरान उंगली को जीवित रहने का आश्वासन देता है, या हड्डी के विवरणों को कैप्चर करने के लिए पहले उल्लेख किए गए अन्य बायोमेट्रिक के साथ उपयोग किया जाता है। आरजीबी (लाल हरा नीला) सतह उत्सर्जन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, कम सतह क्षेत्र से बढ़ी हुई कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए स्टैकिंग पिक्सल की अवधारणा को एक पिक्सेल से किसी भी रंग को उत्सर्जित करने की क्षमता के साथ जोड़ा जाता है। अंत में, विरूपण या अन्य विसंगतियों की जांच के लिए प्रौद्योगिकी का परीक्षण उच्च शक्ति कैडमियम मैग्नेटिक्स के साथ किया गया था, क्योंकि आविष्कारक इसी सतह प्रौद्योगिकी के साथ चुंबकीय उत्सर्जन और चुंबकीय संग्रह को भी एम्बेड करना चाहते थे, लेकिन सतह पर किसी भी चुंबकीय धारियों को प्रदर्शित किए बिना। डिवाइस, जैसे कि स्मार्ट कार्ड, किसी भी ओरिएंटेशन से चुंबकीय डेटा पास कर सकते हैं, स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता ने क्या किया है, और कार्ड को स्वाइप करने या रीडर में डालने के बारे में डेटा का उपयोग करके। यह तकनीक उपयोगकर्ता के साइड कैमरे के बिना और इसकी सतह पर कोई सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक्स के बिना दूरी पर स्पर्श या इशारों को पढ़ सकती है। मल्टीबायोमेट्रिक्स का उपयोग 800,000,000 के एक कारक द्वारा स्वचालित पहचान अधिग्रहण को सख्त करता है और हैक या अनुकरण करना बहुत मुश्किल साबित होगा।