Сочетание искусственного интеллекта (ИИ) и биометрии позволяет разработать мощные модели безопасности.
В эпоху цифровых технологий безопасность - одна из основных задач любой организации. Каждая организация осознала, что данные - это главный ресурс. Следовательно, организации развертывают передовые механизмы безопасности для защиты бизнес-данных. Однако различные отраслевые гиганты, такие как Google, Facebook, Cathay Pacific, Exactis и многие другие, за последние несколько лет стали свидетелями серьезных утечек данных . Поэтому компании постоянно ищут лучшие альтернативы традиционным моделям безопасности.
Биометрические данные, такие как сканирование отпечатков пальцев и радужной оболочки глаза, используются для аутентификации сотрудников на рабочем месте и идентификации владельцев смартфонов. Такая биометрия может быть реализована в организациях для авторизации доступа к конфиденциальным данным. Кроме того, внедрение ИИ поможет разработать протоколы безопасности на основе данных. Следовательно, объединение ИИ и биометрии вместе приведет к созданию динамических моделей безопасности.
Искусственный интеллект и машинное обучение продемонстрировали неописуемый потенциал в области кибербезопасности. Аналогичным образом можно объединить ИИ и биометрию для создания безопасного механизма аутентификации. Сочетание ИИ и биометрии может помочь разработать системы аутентификации, которые могут защитить устройства от кибератак и предотвратить мошеннические действия.
ИИ и биометрия могут работать вместе следующим образом:
Динамика нажатия клавиш
Динамика нажатия клавиш - это метод идентификации и аутентификации людей на основе их шаблонов ввода. Динамика нажатия клавиш может идентифицировать людей с помощью их скорости, времени ожидания и времени полета. Время задержки измеряет продолжительность нажатия клавиши, а время полета - это интервал между отпусканием клавиши и нажатием другой клавиши.
Распознавание лиц
Распознавание лиц - популярная функция среди нескольких смартфонов и в социальных сетях, таких как Facebook. Однако распознавание лиц можно легко обмануть. Например, разблокировку по лицу Samsung Galaxy S10 можно обмануть с помощью видео или фотографии владельца. В некоторых случаях функцию разблокировки по лицу может обмануть лицо брата или сестры владельца.
Распознавание лиц может быть более эффективным с помощью машинного обучения. ИИ учится на миллионах изображений и использует трехмерную биометрию для успешной аутентификации лица.
Распознавание голоса
Некоторые устройства для умного дома, такие как Google Home и Amazon Alexa, используют распознавание голоса и речи для множества задач, таких как ответы на запросы, заказ продуктов и воспроизведение музыки. Однако эти устройства не могут аутентифицировать пользователей перед выполнением любой из указанных задач.
Обнаружение походки
Обнаружение походки - это метод, позволяющий идентифицировать людей в зависимости от их походки. Этот метод аутентификации исследовался на протяжении десятилетий, но никогда не был принят общепринятым.
Сочетание ИИ и биометрии позволяет точно проверять личность людей на основе их физиологических и поведенческих особенностей. Однако их внедрение и внедрение ограничены из-за отсутствия коммерческих приложений. Таким образом, руководители предприятий могут внедрить биометрию на основе искусственного интеллекта для своих рабочих мест и клиентов, чтобы предложить удобные и безопасные протоколы аутентификации. При таком подходе биометрия на основе искусственного интеллекта может вскоре стать мейнстримом.
