Трудовой Кодекс РФ с комментариями ТК РФ, бесплатные консультации юристов
Для авторизации в компьютере у нас есть пароли, отпечатки пальцев и распознавание лица. Нужны ли нам новые технологии идентификации, о которых мы постоянно слышим или будущее за улучшением тех инструментов, которые уже работают?
Практически каждый день появляются новости о новых методах идентификации и аутентификации или попросту распознавания на базе биометрических технологий, достаточно открыть поисковую систему и кликнуть на первые ссылки. Из последнего: в США разработали технологию аутентификации по вибрации пальца. Не спорю, что это интересно, к тому же, по словам разработчиков технология недорогая. Однако заявленная точность в 95% явно не порадует специалистов по безопасности. Кстати, сомнения в точности разделяют и многочисленные комментаторы новостей. Подобные технологии имеют право на жизнь, но пока требуют значительной доработки с точки зрения точности.
- Лицом к Apple. Forbes протестировал новый iPhone X
Предлагаю посмотреть, что же вообще происходит с рынком биометрических решений для распознавания всего и вся. Так, по данным Tractica, по итогам 2016 года глобальный доход от аппаратных и программных биометрических решений составил 2,4 млрд долларов, а к 2025 году эти цифры увеличатся до 15,1 млрд., то есть среднегодовой темп роста, CAGR, составит более 20%. По мнению J’son & Partners Consulting, в ближайшие 5-7 лет лидерами на мировом рынке станут технологии идентификации по радужной оболочке глаза, голосу и рисунку вен, а пальчиковые технологии, которые лидируют сейчас – отойдут на второй план. Предлагаю поразмышлять, почему все сложится именно таким образом.
Разделение на массовые и специализированные
Первым делом важно разделить технологии, которые практически со 100% точностью выйдут на массовый рынок и будут широко использоваться, например, в сфере услуг. И технологии, которые смогут позволить себе только крупные финансовые, промышленные и оборонные предприятия, где стоимость ошибки идентификации очень высока.
Если говорить про массовый рынок, то уже в ближайшие несколько лет будут активнее и активнее использоваться технологии идентификации по голосу и лицу. Технологии видеоаналитики или машинного зрения уже довольно широко и успешно внедряют в коммерческом секторе для распознавания сотрудников, в ритейле для идентификации посетителей и формирования персонализированных предложений. Голосовая идентификация, полагаю, будет широко использоваться в контакт-центрах. Пока кейсы внедрений касаются больше банков, но в ближайшие годы технологии будут проникать и в другие сферы бизнеса.
- Перевод голоса налету и трогательный смартфон: Google показал новые гаджеты
Технологии идентификации по радужной оболочке глаза и венозному рисунку ладони обходятся пока в разы дороже, если сравнивать с системами анализа отпечатка пальцев, например. Поэтому выхода на массовый рынок этих технологий ждать все же не стоит. В то же время на закрытых объектах или в зонах с ограниченным доступом, например в банках, на промышленных предприятиях и уж тем более на объектах с повышенной секретностью используются самые прогрессивные технологии, на которые никто не скупится. Но обеспечивают ли они 100% безопасность и за какой технологией будущее?
Великое объединение
Ответ на самом деле прост и логичен: будущее за многофакторными системами идентификации и аутентификации. Желающие поспорить с этим могут обратиться к теории вероятности: если человек проходит 2–3 различные системы биометрической идентификации, вероятность ошибки фактически обнуляется.
При этом безопасность на государственном уровне повышается и за счет более доступных систем. Например, системы машинного зрения активно внедряются в транспортную систему крупных городов, объединяются с базами правоохранительных органов для поиска пропавших или выявления потенциально опасных из «черного списка». Применений таких технологий действительно множество. Кроме того, в ближайшие пару лет софт должен стать значительно умнее, благодаря развитию машинного обучения на базе нейронных сетей, что многократно увеличит количество сценариев использования технологий.
Приложения на основе нейронных сетей многие из нас уже активно используют в повседневной жизни: Prizma, Snapchat, Shazam. Конечно примеры скорее из области развлечений, но хорошо иллюстрируют, как быстро развиваются технологии. В целом во всем мире нет недостатка в новых методах идентификации и аутентификации, а востребованность той или иной технологии — это вопрос ее зрелости. Во многих сферах «на коне» сегодня — комплексный подход к решению задач, и распознавание пользователей/сотрудников не является исключением.
Для массового рынка смартфоны уже стали таким комплексным биометрическим инструментом. В современных моделях, помимо сенсоров отпечатков пальца, используют и идентификацию по лицу (правда пока они имеют разный уровень надежности). По прогнозам Juniper Research, к 2022 году количество таких гаджетов в мире достигнет 760 млн штук. Полагаю, что широкое проникновение таких устройств приведет к тому, что в пользовательской и в коммерческой сфере, а также в государственном секторе комплексная идентификация будет также встречаться все чаще и чаще.
