Мультибиометрическая идентификация в СЗИ от НСД: комплексный анализ перспектив, преимуществ и рисков в российском контексте

В условиях стремительной цифровизации, охватывающей все сферы человеческой деятельности, проблема защиты информации от несанкционированного доступа (НСД) приобретает беспрецедентную актуальность. Традиционные методы аутентификации, такие как пароли и физические идентификаторы, демонстрируют свою уязвимость перед лицом постоянно эволюционирующих киберугроз. На этом фоне мультибиометрическая идентификация выступает как одна из ключевых инноваций, способная радикально изменить парадигму обеспечения информационной безопасности. Она обещает не только повышение надежности и точности, но и значительное улучшение пользовательского опыта, что делает ее объектом пристального внимания как исследователей, так и практиков.

Целью данной курсовой работы является проведение всестороннего исследования мультибиометрической идентификации, включая анализ ее перспектив, преимуществ и недостатков при интеграции с классическими решениями систем защиты информации (СЗИ) от несанкционированного доступа. Особое внимание будет уделено выявлению уникальных преимуществ биометрических СЗИ перед традиционными подходами, а также глубокому погружению в особенности российского нормативно-правового регулирования и текущих тенденций развития.

Для достижения поставленной цели перед нами стоят следующие задачи:

• Определить основные принципы мультибиометрической идентификации и ее отличия от монобиометрических систем.
• Изучить текущие тенденции и перспективы развития мультибиометрических технологий в контексте обеспечения информационной безопасности.
• Выявить конкретные преимущества интеграции мультибиометрических систем в СЗИ по сравнению с классическими методами защиты от НСД.
• Проанализировать основные проблемы и риски (технические, правовые, этические, пользовательские), связанные с внедрением мультибиометрических решений.
• Описать метрики оценки эффективности и уровня безопасности мультибиометрических СЗИ.
• Исследовать особенности и требования к нормативно-правовому регулированию и стандартизации использования мультибиометрических технологий в РФ.
• Рассмотреть практические примеры интеграции мультибиометрических систем.

Структура данной работы последовательно раскрывает заявленные темы, начиная с фундаментальных понятий, переходя к анализу принципов мультибиометрии, ее сравнению с классическими решениями, оценке рисков и перспектив, и завершая обзором нормативно-правовой базы. Методология исследования базируется на академическом анализе, техническом описании, сравнительном анализе и обращении к авторитетным источникам в области информационной безопасности и биометрии.

Фундаментальные основы защиты информации и биометрической идентификации

Прежде чем углубляться в сложности мультибиометрических систем, необходимо заложить прочный фундамент, определив ключевые понятия и принципы, лежащие в основе как защиты информации в целом, так и биометрической идентификации в частности. Этот раздел станет отправной точкой для понимания того, как биометрия вписывается в общую картину кибербезопасности.

Понятие и этапы защиты информации от несанкционированного доступа (НСД)

В современном мире, где информация является одним из наиболее ценных активов, ее защита от несанкционированного доступа (НСД) становится приоритетной задачей для организаций любого масштаба. НСД – это любое действие, целью которого является получение доступа к информации лицами, не имеющими на то соответствующего разрешения. Последствия НСД могут варьироваться от утечки конфиденциальных данных до полного паралича критически важных систем, что подчеркивает необходимость комплексного подхода к безопасности.

Процесс защиты информации от НСД традиционно включает в себя четыре взаимосвязанных итеративных этапа: предотвращение, обнаружение, ограничение и восстановление. Эти этапы формируют цикл, обеспечивающий не только реакцию на инциденты, но и проактивную защиту.

1. Предотвращение (Prevention): Этот этап сфокусирован на минимизации вероятности успешных атак. Он включает в себя широкий спектр мер, начиная от организационных и заканчивая техническими. К организационным мерам относится разработка строгих политик безопасности, обучение персонала основам кибергигиены, разграничение прав доступа и проведение регулярных аудитов. Технические средства включают использование надежных паролей, систем шифрования данных, межсетевых экранов, антивирусного программного обеспечения и систем предотвращения вторжений (IPS). Главная задача предотвращения – создать барьеры, которые делают несанкционированный доступ либо невозможным, либо экономически нецелесообразным для злоумышленника. Например, ограничение доступа к важным данным только тем сотрудникам, которым это необходимо для выполнения их должностных обязанностей, существенно снижает риск утечки, обеспечивая целостность и конфиденциальность.
2. Обнаружение (Detection): Несмотря на все усилия по предотвращению, полностью исключить возможность НСД крайне сложно. Поэтому следующий этап – это своевременное выявление попыток или фактов несанкционированного доступа. Обнаружение реализуется через системы мониторинга событий безопасности (SIEM), активный аудит безопасности информационной системы, анализ журналов событий, системы обнаружения вторжений (IDS). Эти инструменты позволяют в режиме реального времени отслеживать аномальную сетевую активность, подозрительные действия пользователей или изменения в конфигурации системы, которые могут указывать на НСД. Своевременное обнаружение критически важно для минимизации ущерба.
3. Ограничение (Containment): После обнаружения инцидента безопасности необходимо как можно быстрее локализовать его, чтобы минимизировать распространение ущерба. Этап ограничения предполагает изоляцию скомпрометированных систем или сегментов сети, блокировку вредоносной активности, отключение учетных записей злоумышленников. Например, контроль и ограничение работы приложений, не связанных с рабочими задачами сотрудника, позволяет предотвратить использование уязвимостей в стороннем ПО. Чем быстрее и эффективнее будет проведено ограничение, тем меньше будет масштаб потерь и проще процесс восстановления.
4. Восстановление (Recovery): Заключительный этап направлен на полное устранение последствий НСД и возвращение системы в рабочее состояние. Это включает в себя реконструкцию поврежденной или утерянной информации с помощью резервных копий, исправление уязвимостей, усиление мер безопасности, а также анализ инцидента для предотвращения его повторения. Резервирование технических средств и дублирование массивов данных являются основополагающими принципами для успешного восстановления. Этот этап также предполагает оценку ущерба и, при необходимости, проведение судебных или внутренних расследований.

Актуальность этих этапов в современных условиях только возрастает. С ростом сложности информационных систем и изощренности атак, каждая из этих фаз требует непрерывного совершенствования и интеграции с новейшими технологиями, включая биометрические решения.

Биометрические персональные данные: определения и нормативные рамки

В основе биометрической идентификации лежит уникальность физиологических и поведенческих характеристик человека. Для понимания этой области крайне важно точно определить используемые термины, особенно в контексте российского законодательства.

Согласно статье 11 Федерального закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных», биометрические персональные данные – это сведения, характеризующие физиологические и биологические особенности человека, на основании которых можно установить его личность. Это определение подчеркивает основную функцию биометрии – однозначную идентификацию индивида.

Дальнейшее уточнение терминологии содержится в ГОСТ Р 52633.0-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации». Пункт 3.5 этого стандарта определяет биометрические данные как совокупность данных с выходов первичных измерительных преобразователей физических величин, образующих биометрический образ конкретного человека. Это подчеркивает, что биометрические данные – это не сам физиологический признак, а его цифровое представление, полученное с помощью специальных датчиков.

Логическим продолжением этого является понятие биометрического образа, который, согласно пункту 3.7 того же ГОСТа, представляет собой образ человека, получаемый с выходов первичных измерительных преобразователей физических величин и подвергающийся обработке для извлечения контролируемых биометрических параметров. Иными словами, биометрический образ – это сырое, необработанное цифровое представление биометрической характеристики, которое затем проходит этапы нормализации, фильтрации и извлечения признаков.

Наконец, биометрическая система – это автоматизированная система, предназначенная для получения и последующего использования биометрических данных конечных пользователей. Такая система включает в себя аппаратные компоненты (сканеры, камеры, микрофоны) и программное обеспечение для обработки, хранения и сравнения биометрических шаблонов.

Эти определения формируют основу для понимания того, как биометрические технологии регулируются и используются в Российской Федерации, обеспечивая правовую и техническую базу для их внедрения в системы защиты информации.

Классификация методов биометрической аутентификации: статические и динамические подходы

Биометрические методы аутентификации отличаются большим разнообразием, но их можно разделить на две основные категории: статические (физиологические) и динамические (поведенческие). Каждая из них имеет свои уникальные особенности, преимущества и области применения.

1. Статические (физиологические) методы биометрии:
Эти методы основаны на анализе неизменных физиологических характеристик человека, которые, как правило, не меняются на протяжении жизни или меняются незначительно. Они считаются более стабильными и трудными для подделки, поскольку напрямую связаны с анатомией индивида.

• Отпечатки пальцев: Одна из наиболее распространенных и давно используемых биометрических модальностей. Уникальный папиллярный рисунок на подушечках пальцев формируется еще в утробе матери и остается неизменным на протяжении всей жизни. Системы распознавания анализируют такие особенности, как папиллярные линии, их окончания и разветвления (минуции). Преимущества: высокая точность, относительно низкая стоимость, компактность сканеров. Недостатки: могут быть повреждены травмами, загрязнениями, а также подделаны с помощью муляжей.
• Форма лица (распознавание лиц): Анализирует уникальные черты и пропорции лица. Современные системы используют не только 2D-изображения, но и 3D-модели для повышения точности и противодействия спуфинг-атакам. Преимущества: бесконтактность, естественность для пользователя, возможность использования существующих камер. Недостатки: чувствительность к изменению освещения, мимики, причесок, головных уборов; уязвимость к подделке на основе фотографий или видео (для 2D-систем).
• Радужная оболочка глаза: Уникальный и сложный рисунок радужной оболочки формируется случайным образом и остается неизменным с младенчества. Считается одной из наиболее точных биометрических модальностей. Преимущества: высокая точность (FAR до 0,00001%), стабильность, трудность подделки. Недостатки: высокая стоимость оборудования, необходимость точного позиционирования глаза, чувствительность к бликам и очкам.
• Строение черепа/рисунок вен руки/сетчатка глаза: Эти методы менее распространены, но обладают высокой степенью надежности. Рисунок вен руки, видимый в инфракрасном свете, уникален для каждого человека и находится внутри тела, что делает его крайне сложным для подделки. Распознавание сетчатки глаза, основанное на уникальном рисунке кровеносных сосудов на глазном дне, также обеспечивает очень высокую точность, но требует специализированного и дорогостоящего оборудования. Преимущества: чрезвычайно высокая точность, практически нулевая вероятность подделки (для вен и сетчатки). Недостатки: высокая стоимость, инвазивность (для сетчатки), чувствительность к травмам.

2. Динамические (поведенческие) методы биометрии:
Эти методы анализируют характерные черты поведения пользователя, которые могут изменяться со временем и зависят от различных факторов. Они менее стабильны, чем физиологические, но могут дополнять их, создавая более надежную систему.

• Голос: Анализ уникальных характеристик голоса, таких как тембр, высота тона, интонация, скорость речи и произношение. Преимущества: бесконтактность, возможность удаленной аутентификации. Недостатки: чувствительность к фоновому шуму, простудам, имитации голоса, записи.
• Динамика рукописного почерка: Анализ не только формы подписи, но и таких динамических характеристик, как скорость письма, давление на поверхность, порядок и направление штрихов. Преимущества: естественность для пользователя, относительно низкая стоимость оборудования (планшеты). Недостатки: изменчивость почерка под влиянием стресса, усталости, алкоголя; возможность подделки, если злоумышленник знает не только форму, но и динамические параметры.
• Сердечный ритм (ЭКГ): Анализ уникального электрокардиографического сигнала. Преимущества: высокая уникальность, сложность подделки. Недостатки: необходимость использования специализированных датчиков (носимых устройств), чувствительность к физической активности и эмоциональному состоянию.
• Походка: Анализ уникальных характеристик движения человека – длины шага, ритма, амплитуды, позы тела. Преимущества: бесконтактность, возможность пассивной идентификации на расстоянии. Недостатки: чувствительность к обуви, поверхности, грузу, усталости.

Каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны. В монобиометрических системах выбор одной модальности часто становится компромиссом между точностью, удобством и стоимостью. Именно здесь проявляется потенциал мультибиометрических систем, способных комбинировать несколько подходов для преодоления индивидуальных ограничений.

Принципы и архитектура мультибиометрической идентификации: повышение надежности и точности

Когда речь заходит о системах безопасности, ключевыми требованиями всегда были и остаются надежность и точность. Однако монобиометрические системы, сколь бы совершенными они ни были, имеют свои врожденные ограничения. Именно здесь на сцену выходит мультибиометрия, предлагая качественно новый уровень защиты.

От монобиометрии к мультибиометрии: концептуальные различия и основные принципы

Путь от монобиометрических к мультибиометрическим системам – это эволюция, обусловленная стремлением к максимально возможной надежности и устойчивости к ошибкам. Монобиометрическая система опирается на одну-единственную биометрическую характеристику, будь то отпечаток пальца, радужная оболочка глаза или голос. Такая система, хоть и может быть достаточно эффективной, всегда будет иметь присущие ей ограничения:

• Уязвимость к отказам сенсора: Если датчик, считывающий отпечаток пальца, выйдет из строя, или если рука пользователя повреждена, аутентификация станет невозможной.
• Чувствительность к условиям эксплуатации: Освещение, фоновый шум, загрязнение кожи – все это может снизить точность распознавания для отдельных модальностей.
• Проблема уникальности: Несмотря на высокую уникальность большинства биометрических признаков, всегда существует минимальная, но не нулевая вероятность ложного совпадения или отказа.
• Подверженность спуфинг-атакам: Злоумышленники постоянно совершенствуют методы подделки биометрических данных для обхода мономодальных систем.

Мультибиометрическая идентификация, напротив, основана на интеграции нескольких биометрических характеристик человека. Это может быть комбинация двух или более физиологических признаков (например, отпечаток пальца и форма лица) или комбинация физиологических и поведенческих признаков (например, лицо и голос).

Основное отличие и фундаментальное преимущество мультибиометрических систем заключается в их способности компенсировать недостатки одной модальности за счет преимуществ другой. Если система распознавания лиц испытывает трудности из-за плохого освещения, информация от сканера отпечатков пальцев может быть использована для повышения уверенности в идентификации. Если у пользователя есть временная травма пальца, система может переключиться на распознавание радужной оболочки глаза или голоса.

Это приводит к нескольким ключевым преимуществам:

1. Повышение точности: Объединени�� нескольких независимых источников информации о личности значительно снижает вероятность ошибок первого и второго рода (FAR и FRR), что критически важно для систем с высокими требованиями к безопасности.
2. Улучшение устойчивости к ошибкам: Система становится более толерантной к неидеальным условиям считывания, шуму или временным изменениям биометрических характеристик пользователя.
3. Повышение устойчивости к спуфинг-атакам: Подделать одновременно несколько различных биометрических признаков гораздо сложнее, чем один. Например, если злоумышленник подделает отпечаток пальца, система может запросить дополнительную аутентификацию по лицу или голосу с активным обнаружением «живости».
4. Расширение охвата населения: Некоторые люди могут иметь биометрические признаки, которые трудно или невозможно считать (например, поврежденные отпечатки пальцев). Мультибиометрия позволяет использовать альтернативные модальности, обеспечивая доступность системы для большего числа пользователей.

Таким образом, мультибиометрия представляет собой не просто суммирование нескольких биометрических методов, а их синергетическое объединение, которое приводит к созданию более надежных, точных и устойчивых к атакам систем идентификации. Важно понимать, что этот подход значительно снижает риски для критически важных систем, обеспечивая гибкость в работе даже при частичном сбое одной из модальностей.

Уровни слияния биометрических характеристик (Fusion Levels)

Эффективность мультибиометрической системы во многом зависит от того, на каком этапе происходит интеграция (слияние) информации от различных биометрических модальностей. Существует четыре основных уровня слияния, каждый из которых имеет свои особенности и влияет на общую производительность системы.

1. Уровень сенсора (Sensor-level fusion):
   На этом уровне происходит объединение исходных, «сырых» данных, полученных с нескольких датчиков, еще до этапа извлечения признаков. Например, система может получать изображения лица с нескольких камер под разными углами или комбинировать данные от оптического и емкостного сканера отпечатков пальцев.
   • Преимущества: Позволяет получить максимально полную и разнообразную информацию о биометрическом признаке, что может быть полезно для последующего извлечения более устойчивых признаков. Может помочь в компенсации шума или неполноты данных с одного сенсора.
   • Недостатки: Требует тщательной синхронизации и нормализации данных от разных сенсоров. Различия в форматах данных и физических характеристиках датчиков могут усложнить процесс слияния. Этот уровень часто требует специализированного аппаратного обеспечения.
2. Уровень признаков (Feature-level fusion):
   Этот уровень интеграции считается одним из наиболее эффективных. Здесь происходит слияние признаков, которые уже были извлечены из исходных биометрических данных для каждой модальности отдельно. Например, вектор признаков, описывающий уникальные точки отпечатка пальца, объединяется с вектором признаков, характеризующим ключевые точки лица.
   • Преимущества: Векторы признаков содержат более полную и дискриминантную информацию, чем оценки или решения, что позволяет создавать более информативные и устойчивые к шуму объединенные признаки. Слияние на этом уровне может улучшить разделяемость между классами (т.е. между разными пользователями) и уменьшить внутриклассовую вариативность (т.е. вариативность признаков одного пользователя).
   • Недостатки: Требует согласования размерности и масштаба векторов признаков от разных модальностей. Чувствителен к пропущенным данным, если одна из модальностей не смогла предоставить признаки.
3. Уровень оценок/соответствия (Score-level fusion):
   Это наиболее часто используемый подход в мультибиометрических системах. На этом уровне комбинируются оценки соответствия (scores), полученные от каждой отдельной мономодальной системы после сравнения извлеченных признаков с зарегистрированными шаблонами. Оценка соответствия обычно представляет собой числовое значение, отражающее степень сходства между текущим образцом и шаблоном. Затем эти оценки объединяются с помощью различных алгоритмов (например, взвешенное суммирование, правило большинства, произведение оценок).
   • Преимущества: Относительная простота реализации, поскольку каждая мономодальная система работает независимо. Не требует глубоких знаний о внутренней работе каждой модальности. Гибкость в выборе алгоритмов слияния.
   • Недостатки: Оценки соответствия содержат меньше информации, чем исходные признаки, что может привести к потере некоторой дискриминантной способности. Требуется нормализация оценок, если они получены из разных модальностей с разными диапазонами значений.
4. Уровень решения (Decision-level fusion):
   На этом уровне происходит объединение окончательных решений, принятых каждой отдельной биометрической системой (например, «допустить» или «отказать»). Это самый высокий уровень абстракции. Решения могут быть объединены с использованием простых правил, таких как правило «И» (требуется согласие всех систем), правило «ИЛИ» (достаточно согласия одной системы) или правило большинства голосов.
   • Преимущества: Проще всего реализовать, так как требует только бинарных решений от каждой подсистемы.
   • Недостатки: Наибольшая потеря информации, поскольку используются только окончательные решения, а не степень сходства. Может быть менее точным по сравнению со слиянием на более низких уровнях.

Выбор оптимального уровня слияния является ключевым инженерным решением при проектировании мультибиометрической системы, зависящим от конкретных требований к точности, скорости, стоимости и сложности реализации.

Архитектура и функционирование мультибиометрических систем

Типовая архитектура мультибиометрической системы представляет собой сложную, но логически выстроенную структуру, которая позволяет эффективно обрабатывать и интегрировать данные от различных биометрических модальностей. Несмотря на разнообразие конкретных реализаций, можно выделить общие функциональные модули:

1. Модуль сбора данных (Data Acquisition Module):
   Это первый этап, где происходит сбор биометрических данных от пользователя с помощью специализированных сенсоров. В мультибиометрической системе этот модуль включает в себя несколько датчиков, каждый из которых предназначен для определенной модальности. Например, это могут быть:
   • Сканеры отпечатков пальцев (оптические, емкостные, ультразвуковые).
   • Камеры для распознавания лиц (2D, 3D, ИК-камеры для распознавания вен).
   • Сканеры радужной оболочки глаза.
   • Микрофоны для распознавания голоса.
   • Планшеты с дигитайзером для динамики подписи.

   Данные, собранные на этом этапе, являются «сырыми» и могут быть в различных форматах.

2. Модуль извлечения признаков (Feature Extraction Module):
   После сбора данных каждый сырой биометрический образец проходит этап обработки, на котором из него извлекаются уникальные и наиболее информативные признаки. Для каждой модальности используется свой алгоритм извлечения признаков. Например:
   • Для отпечатков пальцев – минуции, особенности рисунка.
   • Для лиц – ключевые точки, расстояние между ними, текстура кожи.
   • Для радужной оболочки – уникальный узор из колец, нитей и пятен.
   • Для голоса – спектральные характеристики, форманты.

   Результатом работы этого модуля является набор биометрических шаблонов (векторов признаков), которые значительно меньше по объему, чем исходные данные, но содержат всю необходимую информацию для сравнения.

3. Модуль сопоставления (Matching Module):
   На этом этапе извлеченные признаки текущего образца сравниваются с предварительно зарегистрированными шаблонами, хранящимися в базе данных. Для каждой биометрической модальности выполняется отдельное сопоставление.
   • В режиме верификации (проверка «один к одному») система сравнивает текущий образец с одним конкретным шаблоном, заявленным пользователем.
   • В режиме идентификации (поиск «один ко многим») система сравнивает текущий образец со всеми шаблонами в базе данных для поиска совпадений.

   Результатом сопоставления является оценка соответствия (score), которая указывает на степень сходства между текущим образцом и шаблоном из базы.

4. Модуль слияния (Fusion Module):
   Это сердце мультибиометрической системы. Здесь происходит интеграция оценок соответствия или признаков, полученных от различных модальностей. Как было рассмотрено ранее, слияние может происходить на уровне сенсора, признаков, оценок или решения. Наиболее распространенным является слияние на уровне оценок, где различные оценки (например, от распознавания лица и отпечатка пальца) комбинируются с помощью взвешенного суммирования, произведения или других алгоритмов, чтобы получить одну общую, более надежную оценку.

5. Модуль принятия решения (Decision Module):
   На основе объединенной оценки соответствия этот модуль принимает окончательное решение о доступе или идентификации. Решение принимается путем сравнения объединенной оценки с заранее установленным пороговым значением. Если оценка выше порога, пользователю предоставляется доступ (верификация) или его личность подтверждается (идентификация). Если ниже – доступ отклоняется.

6. База данных биометрических шаблонов (Template Database):
   Это хранилище зарегистрированных биометрических шаблонов пользователей. Данные в базе должны быть надежно зашифрованы и защищены от несанкционированного доступа. Важно, что в базе хранятся не сами биометрические образы, а их обработанные и часто необратимо преобразованные шаблоны, что повышает безопасность.

Взаимодействие этих модулей позволяет мультибиометрической системе гибко реагировать на различные сценарии использования, повышая как надежность, так и удобство для конечного пользователя.

Единая биометрическая система (ЕБС) в Российской Федерации: роль и развитие

В России концепция мультибиометрической идентификации находит свое практическое воплощение в Единой биометрической системе (ЕБС) – ключевой государственной инициативе, призванной централизовать и унифицировать процесс сбора, хранения и использования биометрических данных граждан. Запущенная в 2018 году и получившая статус государственной информационной системы в конце 2021 года, ЕБС стала не просто технологической платформой, а важнейшим элементом национальной цифровой инфраструктуры.

Статус и Функции: ЕБС представляет собой государственную информационную систему, обеспечивающую централизованный сбор, хранение и защиту биометрических данных. Основная цель ЕБС – предоставление гражданам возможности удаленной идентификации и аутентификации для получения различных услуг, как государственных, так и коммерческих. Это включает в себя финансовые услуги (открытие счетов, оформление кредитов без личного присутствия), оформление eSIM, получение электронной подписи, Карты болельщика и авторизацию на портале «Госуслуги».

Динамика Роста и Масштабы: Развитие ЕБС демонстрирует впечатляющую динамику. К июлю 2025 года количество самостоятельно зарегистрированных пользователей в системе достигло около 7 миллионов человек. Это значительный рост, особенно если учесть, что с июля 2023 года по июль 2025 года число пользователей увеличилось в 24 раза (с 250 тысяч до 6 миллионов). Ежедневно в системе регистрируется до 40 тысяч новых пользователей, что свидетельствует о растущем доверии и востребованности сервиса.

К 30 сентября 2023 года в ГИС ЕБС были переданы 76 миллионов биометрических данных, накопленных банками, телекомами и другими коммерческими системами. Этот шаг был частью процесса консолидации и унификации биометрических данных в руках единственного оператора биометрии в РФ – Центра биометрических технологий (ЦБТ), что обеспечивает монополизацию в этой сфере.

Применение и Экономические Показатели: Рост числа пользователей и данных напрямую связан с развитием сервисов, использующих биометрию. Ярким примером является активное внедрение платежей с применением биометрии. За 2024 год количество таких операций, включая сервис «Оплата улыбкой» Сбера, превысило 80 миллионов. Число биометрических терминалов с поддержкой этой функции достигло 1 миллиона, что подчеркивает масштаб интеграции биометрии в повседневную жизнь.

Особенности Российского Подхода: Российская биометрия делает ставку на мультимодальные технологии, интегрируя, в частности, распознавание лица и голоса. Этот подход считается передовым и, по оценкам экспертов, превосходит по развитию западные страны, находясь на уровне ведущих стран Азии. Более того, российские вендоры ежегодно занимают лидирующие позиции в международном рейтинге тестирования алгоритмов шифрования данных Национального института стандартов и технологий США (NIST), что подтверждает высокий уровень отечественных разработок.

Внедрение в Отрасли: Биометрия активно внедряется не только в финансовой сфере, но и в транспортной отрасли (оплата проезда в московском метро, аэроэкспрессах, речных трамвайчиках), телекоммуникациях, государственном секторе и ритейле. Это свидетельствует о широком спектре применения и стратегическом значении ЕБС для цифровой трансформации страны.

ЕБС является ярким примером централизованного мультибиометрического решения, демонстрирующего как потенциал, так и вызовы, связанные с масштабным использованием биометрических данных в рамках национального государства.

Сравнительный анализ: Мультибиометрические СЗИ против классических решений от НСД

Переход к мультибиометрическим системам защиты информации от несанкционированного доступа (СЗИ от НСД) обусловлен не только технологическим прогрессом, но и необходимостью преодоления фундаментальных ограничений классических методов. Этот раздел посвящен детальному сравнительному анализу, который позволит выявить конкретные преимущества мультибиометрии в различных аспектах.

Удобство использования и исключение человеческого фактора

Одним из наиболее очевидных и значимых преимуществ биометрических СЗИ, особенно мультибиометрических, является радикальное повышение удобства использования и минимизация рисков, связанных с человеческим фактором. Классические методы аутентификации, несмотря на свою распространенность, обладают рядом недостатков, которые мультибиометрия эффективно устраняет.

Традиционные физические идентификаторы (ключи, карты, токены):

• Утеря или забывание: Ключи можно потерять, карты – забыть дома или на рабочем месте. Это приводит к задержкам, необходимости в запасных идентификаторах и, в худшем случае, к компрометации безопасности, если утерянный ключ попадет в чужие руки.
• Передача посторонним лицам: Карты доступа или токены могут быть переданы другому человеку, что позволяет ему получить несанкционированный доступ, обходя систему контроля. Это особенно актуально в организациях, где сотрудники могут обмениваться пропусками или временно давать их коллегам.
• Износ и повреждения: Физические носители подвержены износу, размагничиванию или механическим повреждениям, что требует их регулярной замены и дополнительных затрат.
• Необходимость носить с собой: Множество ключей, карт и токенов создают неудобства для пользователя, особенно если требуется доступ к нескольким системам.

Парольные системы:

• Сложность запоминания: Требования к сложным, уникальным паролям, регулярной их смене часто приводят к тому, что пользователи записывают их на бумажках, используют простые комбинации или одни и те же пароли для разных систем, существенно снижая уровень безопасности.
• Фишинг и социальная инженерия: Пароли могут быть выманены у пользователей путем обмана (фишинг) или социальной инженерии, что делает их уязвимыми перед целенаправленными атаками.
• Подбор и брутфорс: Даже сложные пароли могут быть подобраны с помощью специализированного ПО, особенно если не используются механизмы блокировки после нескольких неудачных попыток.

Мультибиометрические СЗИ:
Мультибиометрия предлагает принципиально иной подход, который напрямую связан с уникальными физиологическими и поведенческими характеристиками человека.

1. Исключение утери и забывания: Биометрические данные (отпечаток пальца, лицо, голос, радужная оболочка) всегда «с собой» и их невозможно забыть или потерять. Это значительно повышает удобство для пользователя, устраняя один из главных источников фрустрации и риска.
2. Исключение передачи: Передать свою биометрическую характеристику другому человеку невозможно (в идеальном сценарии и при наличии надежных механизмов «обнаружения живого человека»). Это радикально снижает риск несанкционированного доступа через «одолженные» идентификаторы.
3. Повышение комфорта: Процесс аутентификации становится интуитивным и быстрым. Например, оплата «улыбкой» или доступ по отпечатку пальца занимают доли секунды и не требуют дополнительных действий или запоминания информации.
4. Снижение административной нагрузки: Отпадает необходимость в выдаче, учете, замене физических идентификаторов, сбросе паролей, что снижает операционные расход�� и упрощает управление доступом.
5. Естественность и интеграция: Биометрия органично интегрируется в естественные действия человека. Например, распознавание лица может происходить пассивно, пока человек проходит через контрольную точку, не требуя от него дополнительных усилий.

Таким образом, мультибиометрические СЗИ не просто заменяют традиционные методы, а переосмысливают процесс аутентификации, делая его более безопасным, эффективным и значительно более удобным для конечного пользователя. В конечном итоге, это приводит к снижению количества инцидентов безопасности, вызванных человеческим фактором.

Устойчивость к фальсификации и атакам представления (Spoofing Attacks)

Вопрос устойчивости к фальсификации является краеугольным камнем для любой системы аутентификации. Если классические методы уязвимы к утере или подбору, то биометрические системы сталкиваются с так называемыми атаками представления, или спуфинг-атаками, когда злоумышленник пытается выдать поддельные биометрические данные за настоящие. Однако мультибиометрия и современные защитные механизмы значительно повышают барьер для таких атак.

Сложность фальсификации различных биометрических модальностей:
Уровень устойчивости к спуфинг-атакам существенно различается для разных биометрических признаков:

• Отпечатки пальцев: Являются одной из наиболее изученных и подверженных спуфинг-атакам модальностей. Подделка возможна путем создания слепка на основе фотографии отпечатка (например, оставленного на поверхности) или с использованием 3D-принтера, силикона, желатина. Успешность таких атак на современные сканеры, по некоторым оценкам, составляет около 80%, если не используются продвинутые методы защиты.
• 2D распознавание лиц: Считается одной из наименее защищенных модальностей, поскольку качественное изображение лица человека часто легко получить из открытых источников или социальных сетей. Спуфинг-атаки могут включать:
  • Демонстрацию фотографии или видеоролика авторизованного пользователя перед камерой.
  • Использование 3D-масок (часто достаточно простых).
  • Применение дипфейков, созданных с помощью искусственного интеллекта.

  Эти атаки относительно просты в реализации и требуют минимальных ресурсов.

• 3D распознавание лиц: Значительно более устойчиво к спуфингу, чем 2D-системы, поскольку анализирует глубину и объем лица, что затрудняет использование плоских изображений или простых масок. Для успешной атаки требуется создание сложной, реалистичной 3D-маски или использование продвинутых дипфейков, способных генерировать трехмерную модель.
• Радужная оболочка глаза: Создание подделки для радужной оболочки глаза считается крайне проблематичным и сложным процессом, требующим высокоточного воспроизведения уникального рисунка, микрорельефа и реакции на свет.
• Сетчатка глаза и рисунок вен руки: Для этих модальностей создание подделки считается практически невозможным. Рисунок вен находится под кожей, а сетчатка – глубоко внутри глаза. Для их считывания используются инфракрасные или специализированные сканеры, которые требуют наличия кровотока или определенных физиологических реакций «живого» объекта.

Методы противодействия спуфинг-атакам:
Современные мультибиометрические системы активно используют различные программные и аппаратные методы для обнаружения атак представления:

1. Liveness Detection (обнаружение «живости»): Ключевая технология для противодействия спуфинг-атакам. Она требует от пользователя совершения определенных действий (моргание, поворот головы, произнесение фразы) или пассивно анализирует физиологические признаки живого человека. Для отпечатков пальцев это может быть:
   • Мультиспектральная регистрация: Фиксация отражённого ИК-излучения позволяет анализировать структуру кожи на различных глубинах, выявляя наличие кровеносных сосудов и капилляров.
   • Фиксация пульса: Оптическим или ультразвуковым методом измеряется наличие пульса в кончике пальца.
   • Измерение электрического сопротивления кожи: Имитация кожи не обладает теми же электрическими свойствами, что и живой палец.
   • Сравнение отсканированного отпечатка с характерными особенностями поддельных образцов: Анализ таких признаков, как слишком четкий/рваный край, слишком ровные линии папиллярного рисунка, может указывать на подделку.

   Для распознавания лиц Liveness Detection может включать анализ микромимики, глубины изображения (для 3D-систем), реакции зрачков на свет. Для радужной оболочки – анализ непроизвольных подрагиваний.

2. Мультиспектральная регистрация: Применяется в сканерах отпечатков пальцев для анализа не только поверхности кожи, но и подповерхностных структур, что значительно усложняет подделку.
3. Шифрование биометрических данных: Хотя это не прямое противодействие спуфингу, шифрование шаблонов при хранении и передаче данных защищает их от кражи и последующего использования для создания подделок. Даже если злоумышленник получит зашифрованный шаблон, он не сможет использовать его для создания муляжа.
4. Многофакторная аутентификация: Комбинирование биометрии с другими факторами (пароли, смарт-карты, токены) создает дополнительный уровень защиты. Даже если одна биометрическая модальность будет скомпрометирована, злоумышленнику потребуется преодолеть и другие барьеры.

В контексте мультибиометрических систем, атака на одну модальность не означает компрометацию всей системы. Например, успешная подделка отпечатка пальца может быть обнаружена системой распознавания лиц с функцией Liveness Detection или голоса. Это значительно повышает общий уровень безопасности и делает фальсификацию мультибиометрических данных крайне сложным процессом, часто требующим специализированной подготовки и технических средств.

Повышение уровня безопасности: аппаратные и программные методы

Мультибиометрические системы не просто повышают надежность идентификации за счет комбинации нескольких признаков, но и активно интегрируют передовые аппаратные и программные решения для укрепления общей безопасности. Эти методы позволяют противостоять как физическим, так и логическим атакам, создавая многоуровневый защитный барьер.

Аппаратные методы повышения безопасности:
Надежность биометрической системы начинается с качества и защищенности ее аппаратных компонентов – сенсоров и устройств считывания.

1. Датчики с высокой степенью защиты:
   • Защита от внешних воздействий: Используются датчики, соответствующие высоким стандартам защиты, например, IP65 по ГОСТ 14254-2015 (степень защиты от пыли и влаги), что обеспечивает их работоспособность в сложных условиях окружающей среды. Это критически важно для СКУД, расположенных на улице или в производственных помещениях.
   • Устойчивость к электромагнитным помехам и скачкам напряжения: Специальная схемотехника и экранирование защищают датчики от внешних электромагнитных воздействий, которые могут нарушить работу или скомпрометировать процесс считывания.
2. Методы предотвращения подделок на уровне сенсора (для отпечатков пальцев):
   • Мультиспектральная регистрация: Сканеры нового поколения фиксируют отражённое ИК-излучение, что позволяет анализировать подповерхностную структуру кожи. Подделки из силикона или желатина не имеют такой структуры, что позволяет системе отличить живой палец от муляжа.
   • Фиксация пульса: Некоторые датчики оснащены оптическими или ультразвуковыми сенсорами, которые определяют наличие кровотока (пульса) в пальце. Это делает невозможным использование «мертвых» муляжей.
   • Измерение электрического сопротивления кожи: Живая кожа обладает определенным электрическим сопротивлением и проводимостью. Специальные датчики измеряют эти параметры, отличая живой палец от искусственного материала.

Программные методы повышения безопасности:
Программное обеспечение играет не менее важную роль, обеспечивая интеллектуальную обработку данных, противодействие атакам и гибкое управление доступом.

1. Liveness Detection (обнаружение «живости»): Это комплекс программных алгоритмов, которые анализируют динамические или физиологические признаки, подтверждающие, что перед сенсором находится живой человек, а не его имитация:
   • Для распознавания лиц: анализ моргания, поворота головы, мимики, реакции зрачков на свет, определение глубины изображения для 3D-моделей.
   • Для голоса: анализ интонационных особенностей, распознавание речи, устойчивость к фоновому шуму.
   • Для радужной оболочки глаза: анализ непроизвольных подрагиваний (нистагма) или реакции зрачка на изменение освещенности.
2. Многофакторная аутентификация (MFA): Комбинирование биометрии с другими факторами аутентификации. Например, пользователь может сначала приложить палец, а затем ввести PIN-код или приложить смарт-карту. Это значительно усложняет задачу злоумышленника, так как для успешного доступа ему потребуется скомпрометировать несколько различных факторов.
3. Автоматическое обновление шаблонов («теневые шаблоны») и дообучение нейросетей: Биометрические характеристики человека могут незначительно меняться со временем (например, из-за возраста, мелких травм). Системы используют алгоритмы, которые позволяют постепенно обновлять зарегистрированный шаблон пользователя на основе новых успешных попыток аутентификации. Это обеспечивает адаптацию к естественным изменениям и поддерживает высокую точность распознавания, не требуя повторной регистрации. Для систем на базе нейросетей это означает постоянное дообучение моделей, что позволяет им адаптироваться к новым условиям и сохранять эффективность.
4. Анализ непроизвольных подрагиваний (для радужной оболочки глаза): Специальные алгоритмы могут выявлять микроскопические, непроизвольные движения радужной оболочки, характерные только для живого глаза, что является мощным барьером против подделок.
5. Сравнение отсканированного отпечатка пальца с характерными особенностями поддельных образцов: ИИ-алгоритмы могут быть обучены распознавать специфические дефекты или аномалии, характерные для муляжей (например, отсутствие пор, неестественная однородность папиллярного рисунка), отличая их от настоящих отпечатков.
6. Шифрование биометрических данных: Все биометрические шаблоны, хранящиеся в базе данных или передаваемые по сети, должны быть надежно зашифрованы с использованием стойких криптографических алгоритмов. Это предотвращает несанкционированный доступ к данным и их использование даже в случае утечки.

Сочетание этих аппаратных и программных методов позволяет мультибиометрическим СЗИ достигать беспрецедентно высокого уровня безопасности, значительно превосходящего возможности классических систем защиты от НСД. Это многомерный подход, где каждый элемент дополняет и усиливает остальные.

Масштабируемость, стоимость владения и окупаемость инвестиций (ROI)

При внедрении любой новой технологии, особенно в сфере информационной безопасности, важную роль играют экономические показатели и способность системы эффективно работать в больших масштабах. Мультибиометрические решения, несмотря на кажущуюся начальную дороговизну, могут предложить значительные преимущества в долгосрочной перспективе по этим параметрам.

Масштабируемость:
Мультибиометрические системы по своей природе более масштабируемы, чем монобиометрические, и обладают значительным потенциалом для работы в крупных, распределенных инфраструктурах.

1. Гибкость в выборе модальностей: В больших организациях или государственных системах (как ЕБС) может быть необходимо поддерживать различные биометрические модальности для разных групп пользователей или уровней доступа. Мультибиометрия позволяет легко интегрировать новые модальности по мере необходимости, не перестраивая всю инфраструктуру.
2. Обработка больших объемов данных: Современные мультибиометрические системы, особенно те, что используют облачные технологии и распределенные вычисления, способны эффективно обрабатывать и хранить неограниченные объемы банков данных для регистрации и идентификации личности по дактилоскопическим отпечаткам, изображениям лица и радужным оболочкам глаз. Например, ЕБС уже обрабатывает миллионы данных и постоянно растет.
3. Единая точка управления: Централизованные мультибиометрические системы (как ЕБС) предоставляют единую платформу для управления биометрическими данными и политиками доступа, что упрощает администрирование и масштабирование на тысячи и миллионы пользователей.
4. Адаптация к росту пользователей: Добавление новых пользователей в мультибиометрическую систему часто требует лишь регистрации их биометрических шаблонов, что является более простым процессом по сравнению с выдачей физических идентификаторов или управлением паролями для каждого нового сотрудника в очень крупных организациях.

Стоимость владения (TCO):
Хотя первоначальные инвестиции в мультибиометрические СЗИ могут быть выше по сравнению с простыми парольными системами, их TCO в долгосрочной перспективе часто оказывается ниже.

• Снижение расходов на управление идентификаторами: Отсутствие необходимости в производстве, выдаче, перевыпуске, обслуживании и утилизации физических идентификаторов (ключей, карт, токенов) приводит к значительной экономии.
• Сокращение числа инцидентов безопасности: Повышенная надежность и устойчивость к фальсификации снижает вероятность успешных атак, а следовательно, и затраты на расследование инцидентов, устранение последствий и компенсацию ущерба.
• Уменьшение затрат на поддержку пользователей: Количество запросов на сброс паролей или восстановление доступа из-за утерянных карт существенно сокращается, снижая нагрузку на ИТ-службу поддержки.
• Автоматизация процессов: Автоматизация процессов регистрации и верификации сокращает трудозатраты и связанные с ними расходы.

Окупаемость инвестиций (ROI):
Обоснование внедрения мультибиометрических СЗИ с точки зрения ROI включает как прямые, так и косвенные выгоды.

• Прямые выгоды:
  • Сокращение прямых потерь от НСД: Предотвращение утечек данных, финансовых хищений, саботажа.
  • Экономия на административных расходах: Уменьшение затрат на управление идентификаторами, поддержку пользователей.
  • Снижение страховых премий: Для компаний, которые инвестируют в передовые СЗИ, страховые компании могут предлагать более выгодные условия страхования от киберрисков.
• Косвенные выгоды:
  • Повышение репутации и доверия: Использование передовых систем безопасности повышает доверие клиентов и партнеров, укрепляет бренд.
  • Улучшение производительности труда: Ускорение и упрощение процессов аутентификации сокращает время, затрачиваемое сотрудниками на рутинные процедуры, что положительно сказывается на общей производительности.
  • Соблюдение нормативных требований: Соответствие строгим требованиям законодательства (например, ФЗ-152) позволяет избежать штрафов и санкций.

Пример экономического обоснования (гипотетический):
Представим крупное предприятие с 10 000 сотрудников, использующее проксимити-карты для СКУД.

• Стоимость карты: 200 руб./шт. ⇒ 2 000 000 руб. (первоначальные инвестиции).
• Ежегодная потеря/порча карт: ~5% ⇒ 500 карт/год.
• Стоимость замены карты (включая работу): 300 руб./шт. ⇒ 150 000 руб./год.
• Затраты на администрирование (выдача, учет): ~500 000 руб./год.
• Потенциальный ущерб от НСД (утерянная карта): Неизмерим, но может достигать миллионов.

При внедрении мультибиометрической СЗИ (например, лицо + отпечаток пальца):

• Первоначальные инвестиции: Значительно выше (например, 10 000 000 – 20 000 000 руб. на оборудование и ПО).
• Затраты на управление идентификаторами: Практически 0 руб./год.
• Затраты на поддержку: Снижение на 80-90%.
• Ущерб от НСД: Снижение риска на порядок.

Расчет ROI покажет, что, несмотря на высокие начальные вложения, мультибиометрическая система может окупиться за 3-5 лет за счет снижения операционных расходов, предотвращения потерь и повышения эффективности. Этот аспект является «слепой зоной» многих исследований, но он критически важен для принятия решений о внедрении.

Таким образом, мультибиометрические СЗИ не только предлагают беспрецедентный уровень безопасности, но и демонстрируют высокую масштабируемость и экономическую эффективность в долгосрочной перспективе, что делает их привлекательным решением для современных организаций.

Метрики оценки эффективности и безопасности мультибиометрических СЗИ

Оценка эффективности и безопасности любой системы защиты информации требует использования четких и измеряемых метрик. В биометрии, где речь идет о вероятностях совпадения и отказа, эти метрики становятся особенно важными для объективного сравнения различных решений и настройки систем.

Коэффициенты ошибок: FAR, FRR, EER

Три ключевых параметра, которые используются для оценки качества любой биометрической системы, отражают ее способность правильно идентифицировать авторизованных пользователей и отклонять неавторизованных.

1. FAR (False Acceptance Rate) – Коэффициент ложной идентификации / Вероятность ложного допуска (ВЛД):
   • Определение: FAR представляет собой процентное число допусков системой неавторизованных лиц. Это ошибка первого рода, когда система ошибочно принимает «самозванца» за легитимного пользователя.
   • Практическое значение: Высокий FAR означает низкий уровень безопасности, так как злоумышленники могут легко получить доступ. В системах с высокими требованиями к безопасности (например, в банках, на критически важных объектах) FAR должен быть минимальным.
   • Типичные значения: Для отпечатка пальца типичные значения FAR составляют 0,001%. Для 3D распознавания лица FAR может быть 0,0005%. Для радужной оболочки глаза FAR составляет 0,00001%, что подчеркивает ее чрезвычайно высокую точность.
2. FRR (False Rejection Rate) – Коэффициент ошибочного отказа в доступе / Вероятность ложного задержания (ВЛНД):
   • Определение: FRR является процентным числом отказов в допуске авторизованных лиц. Это ошибка второго рода, когда система ошибочно не распознает легитимного пользователя.
   • Практическое значение: Высокий FRR приводит к неудобствам для пользователей, снижению скорости работы и увеличению нагрузки на администраторов (повторные попытки, ручная аутентификация). В системах, где важна пропускная способность и комфорт (например, СКУД в офисах), FRR должен быть умеренным.
   • Типичные значения: Для отпечатка пальца типичные значения FRR составляют 0,6%. Для 3D распознавания лица FRR может быть 0,1%. Для радужной оболочки глаза FRR составляет 0,016%.
3. EER (Equal Error Rate) – Уровень ошибок:
   • Определение: EER – это вероятность ошибок системы, при которой коэффициенты FAR и FRR совпадают. Он достигается при определенном значении порога сравнения.
   • Практическое значение: Чем ниже этот показатель, тем выше общая точность биометрической системы. EER часто используется как единый индикатор производительности системы, позволяющий сравнивать различные биометрические алгоритмы и технологии. Это компромисс между безопасностью (низкий FAR) и удобством (низкий FRR).

Взаимосвязь FAR, FRR и EER:
Эти метрики взаимосвязаны и зависят от порога сравнения (threshold).

• Уменьшение порога (более лояльная система) приводит к снижению FRR (меньше отказов легитимным пользователям), но увеличению FAR (больше ложных допусков).
• Увеличение порога (более строгая система) приводит к снижению FAR (меньше ложных допусков), но увеличению FRR (больше отказов легитимным пользователям).

Именно EER показывает точку, где система находится в балансе между этими двумя типами ошибок.

Понимание этих коэффициентов критически важно для настройки биометрических систем в соответствии с конкретными требованиями безопасности и удобства использования.

Расширенные метрики для режима идентификации: FMR, FNMR, FPIR

В дополнение к базовым показателям FAR, FRR и EER, для более глубокого анализа биометрических систем, особенно работающих в режиме идентификации («один ко многим»), используются расширенные метрики. Они позволяют более точно оценить производительность системы в различных сценариях.

1. FMR (False Match Rate) – Вероятность ложного совпадения (ВЛС):
   • Определение: FMR представляет собой долю образцов, полученных в результате пассивных попыток «самозванца», которые ошибочно признаны совпадающими с шаблоном другого пользователя в режиме идентификации (сравнение «один ко многим»). ВЛС следует рассчитывать для случаев непредумышленного сходства, когда не пр��кладываются усилия для достижения сходства с другой персоной.
   • Отличие от FAR: FAR чаще используется в режиме верификации («один к одному»), где человек заявляет о своей личности и система проверяет это утверждение. FMR же описывает ситуацию, когда система ищет совпадения в базе данных без предварительного заявления о личности, и ошибочно находит совпадение с чужим шаблоном.
2. FNMR (False Non-Match Rate) – Вероятность ложного несовпадения (ВЛНС):
   • Определение: FNMR представляет собой долю образцов, полученных в результате попыток подлинного лица, которые ошибочно признаны не совпадающими с шаблоном того же биометрического пользователя в режиме идентификации (сравнение «один ко многим»). Иными словами, это соотношение количества ложно понятых решений при значении сходства ниже заданного порога, к количеству всех принятых решений.
   • Отличие от FRR: FRR используется в режиме верификации, когда система отказывает легитимному пользователю в доступе. FNMR описывает ситуацию, когда легитимный пользователь пытается идентифицироваться, но система ошибочно не находит его шаблон в базе данных.
3. FPIR (False Positive Identification Rate) – Вероятность ложноположительной идентификации (ВЛПИ):
   • Определение: FPIR – это доля транзакций идентификации незарегистрированных в системе пользователей, в результате которых возвращается идентификатор. То есть, когда человек, которого нет в базе данных, ошибочно идентифицируется как один из зарегистрированных пользователей.
   • Практическое значение: Эта метрика критически важна для систем, где требуется высокая точность предотвращения доступа для лиц, вообще не имеющих права на вход. Высокий FPIR может привести к допуску совершенно посторонних лиц.

При рассмотрении параметров FAR, FRR, FMR и FNMR имеет смысл анализировать их в совокупности, поскольку они дают комплексное представление о работе биометрической системы как в режиме верификации, так и в режиме идентификации. Для мультибиометрических систем эти метрики могут быть значительно улучшены за счет объединения нескольких модальностей, так как вероятность одновременного возникновения ошибок по всем каналам значительно ниже, чем по одному.

ROC-кривые и их применение для сравнительного анализа систем

Для наглядного представления и эффективного сравнения эксплуатационных характеристик различных биометрических систем широко используются ROC-кривые (Receiver Operating Characteristic). Этот инструмент является мощным дополнением к числовым метрикам FAR, FRR и EER, позволяя визуализировать компромисс между безопасностью и удобством.

Что такое ROC-кривая?
ROC-кривая – это график, который показывает зависимость между долей истинно положительных результатов (TPR, True Positive Rate) и долей ложноположительных результатов (FPR, False Positive Rate) при различных пороговых значениях классификатора.

• TPR (True Positive Rate), также известная как чувствительность или recall, в биометрии эквивалентна (1 − FRR). Это доля авторизованных пользователей, которым был успешно предоставлен доступ.
• FPR (False Positive Rate), в биометрии эквивалентна FAR. Это доля неавторизованных пользователей, которым был ошибочно предоставлен доступ.

Таким образом, ROC-кривая на графике обычно строит (1 − FRR) по оси Y и FAR по оси X. Каждая точка на кривой соответствует определенному порогу сравнения, который можно настроить в биометрической системе.

Применение ROC-кривых:

1. Визуализация компромисса: ROC-кривая наглядно демонстрирует, как изменение порога сравнения влияет на баланс между безопасностью (снижение FAR) и удобством (снижение FRR). Двигаясь вдоль кривой, можно увидеть, как повышение чувствительности системы к легитимным пользователям увеличивает риск ложных допусков, и наоборот.
2. Сравнение различных систем: Путем нанесения ROC-кривых нескольких биометрических систем на один график можно легко сравнить их производительность. Система, чья ROC-кривая находится выше и левее, считается более эффективной, поскольку при одном и том же уровне FAR она обеспечивает более высокий (1 − FRR), то есть лучше распознает легитимных пользователей.
3. Определение EER: Точка на ROC-кривой, где FAR = FRR (или, что эквивалентно, (1 − FRR) = 1 − FAR), соответствует значению EER. Эта точка является важным показателем общей точности системы.
4. Выбор оптимального порога: Для каждой конкретной задачи (например, высокозащищенный объект или массовый доступ) можно выбрать оптимальный порог, исходя из требований к FAR и FRR. Например, для СКУД, где важна высокая пропускная способность, можно выбрать порог, обеспечивающий низкий FRR, даже если это немного увеличит FAR. Для банковских операций, наоборот, будет выбран порог с очень низким FAR.

Преимущества ROC-кривых:

• Независимость от распределения классов: ROC-кривые не зависят от соотношения положительных и отрицательных примеров в тестовом наборе, что делает их более надежным инструментом для оценки, чем просто процент точности.
• Комплексная оценка: Они дают более полное представление о работе системы, чем отдельные числовые метрики, позволяя оценить ее поведение во всем диапазоне возможных порогов.

Для мультибиометрических систем ROC-кривые показывают, как интеграция нескольких модальностей смещает кривую значительно выше и левее, демонстрируя существенное улучшение общей производительности и возможности достижения более низких значений FAR и FRR одновременно по сравнению с любой из мономодальных систем.

Проблемы, риски и ограничения внедрения мультибиометрических решений

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение мультибиометрических решений не лишено значительных проблем, рисков и ограничений. Их всесторонний анализ необходим для формирования объективной картины и разработки эффективных стратегий минимизации потенциальных угроз.

Недостатки и уязвимости биометрических модальностей

Каждая биометрическая модальность, даже в составе мультибиометрической системы, имеет свои уникальные недостатки и уязвимости, которые могут повлиять на общую эффективность и безопасность.

1. Изменчивость биометрических характеристик со временем:
   • Возраст: С возрастом физиологические характеристики могут изменяться. Например, эластичность кожи уменьшается, что может влиять на качество отпечатков пальцев. У детей отпечатки пальцев могут значительно меняться по мере роста.
   • Травмы и заболевания: Порезы, ожоги, хронические заболевания кожи могут временно или навсегда изменить рисунок отпечатков пальцев. Некоторые глазные заболевания или операции могут повлиять на радужную оболочку.
   • Влияние на системы: Если выбранная модальность нестабильна, это может привести к увеличению FRR (ложным отказам) для легитимных пользователей, так как их зарегистрированные шаблоны перестают соответствовать актуальным данным. Мультибиометрия частично нивелирует эту проблему, позволяя использовать другую, неизменившуюся модальность.
2. Влияние внешних факторов:
   • Очки/линзы: Для систем распознавания радужной оболочки глаза очки или контактные линзы могут создавать блики или искажения, затрудняя считывание.
   • Сухость или загрязнение кожи: Отпечатки пальцев становятся трудночитаемыми, если кожа сухая, влажная, жирная или загрязненная.
   • Освещение: Системы распознавания лиц и радужной оболочки глаза очень чувствительны к условиям освещения. Недостаточное или избыточное освещение, тени могут значительно снизить точность.
   • Погода: Холод может влиять на кровоток, затрудняя распознавание рисунка вен.
   • Травмы руки: Для геометрии руки или рисунка вен руки травмы могут временно сделать использование этих модальностей невозможным.
3. Различия в коэффициентах ошибок для разных модальностей:
   • 2D распознавание лиц: Для 2D-распознавания лиц коэффициенты ошибок FAR и FRR значительно выше по сравнению с 3D-распознаванием. Например, для 3D-распознавания лица типичные значения FAR могут составлять 0,0005%, а FRR – 0,1%. В то время как для 2D-распознавания лица характерное значение FAR может быть около 0,1%. Метод 2D-распознавания лица считается одним из статистически наименее эффективных биометрических методов идентификации, работающим хорошо в «лабораторных» условиях, но хуже в реальных условиях эксплуатации. Это связано с его чувствительностью к изменению ракурса, освещения, мимики и легкостью подделки.
   • Компромиссы в выборе: При проектировании мультибиометрической системы необходимо учитывать эти различия и выбирать комбинации модальностей, которые обеспечивают наилучший баланс между точностью, безопасностью и удобством. Слияние высокоточных модальностей (радужная оболочка, 3D лицо) с менее точными, но более удобными (2D лицо, голос) позволяет достичь оптимальных результатов.
4. Уязвимость к фальсификации (повторение ранее рассмотренных моментов в контексте недостатков):
   • Как уже упоминалось, фальсификация отпечатков пальцев и 2D распознавания лица возможна с использованием муляжей, фотографий или видео.
   • Для 3D распознавания лица и радужной оболочки глаза подделка значительно проблематичнее, но не исключена теоретически (сложные 3D-маски, высококачественные дипфейки).
   • Для сетчатки глаза и рисунка вен создание подделки считается практически невозможным из-за необходимости регистрации внутренних физиологических процессов.

Эти недостатки подчеркивают важность тщательного выбора модальностей, применения надежных методов обнаружения «живости» (Liveness Detection) и регулярного обновления биометрических шаблонов, чтобы мультибиометрическая система оставалась эффективной и безопасной на протяжении всего срока службы.

Проблемы стандартизации и сертификации в РФ

Развитие биометрических технологий, их стремительное внедрение в различные сферы жизни, включая критически важные системы защиты информации, порождает острую потребность в единых стандартах и процедурах сертификации. В Российской Федерации, несмотря на наличие нормативно-правовой базы, эта проблема остается критически важной.

Проблема определения общих стандартов надежности:
Быстрое развитие биометрических технологий создает критически важную проблему определения общих стандартов надежности биометрических систем защиты. Существует множество алгоритмов, сенсоров и архитектур, и каждый разработчик может заявлять о высокой точности своего решения. Однако без унифицированных методов тестирования и оценки эти заявления трудно проверить.

• Национальные стандарты: В России существуют стандарты, призванные регулировать эту область. Например, ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007 (с изменением №1) определяет принципы и структуру эксплуатационных испытаний биометрических систем, а также устанавливает вероятностные параметры, такие как вероятность ложного допуска (ВЛД/FAR) и вероятность ложного задержания (ВЛНД/FRR). ГОСТ Р 52633.0-2006 устанавливает требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации. ГОСТ Р 58624.3–2019 «Информационные технологии. Биометрия. Обнаружение атаки на биометрическое предъявление. Часть 3. Испытания и протоколы испытаний» направлен на стандартизацию методов обнаружения атак на биометрическое предъявление (Liveness Detection, PAD).
• Международные стандарты (NIST): Российские вендоры активно участвуют в международных рейтингах тестирования алгоритмов шифрования данных Национального института стандартов и технологий США (NIST), что свидетельствует о стремлении соответствовать мировым бенчмаркам.

Однако, несмотря на наличие этих документов, проблема определения общих, практически применимых и легко проверяемых стандартов надежности все еще актуальна. Существующие стандарты часто носят общий характер, а их применение на практике сопряжено со сложностями.

Сложности с полномасштабным тестированием и сертификацией:
Одной из ключевых проблем является отсутствие развитой системы полномасштабного тестирования и сертификации биометрических решений.

• Недостаток качественных испытаний: Отмечается, что более 80% биометрических систем в РФ не проходили корректные испытания. Это означает, что большинство внедренных систем могут не соответствовать заявленным характеристикам безопасности и точности в реальных условиях эксплуатации.
• Сложность создания тестовых сред: Для проведения адекватных испытаний требуются обширные базы биометрических данных (репрезентативные по полу, возрасту, этнической принадлежности), а также сценарии атак, имитирующие реальные угрозы (включая сложные спуфинг-атаки). Создание таких тестовых сред является дорогостоящим и трудоемким процессом.
• Нехватка квалифицированных экспертов: Для проведения сертификации и оценки соответствия требуются высококвалифицированные специалисты, обладающие глубокими знаниями как в области биометрии, так и в сфере информационной безопасности.
• Быстрое устаревание: Технологии развиваются быстрее, чем стандарты и процедуры сертификации. К моменту утверждения нового ГОСТа, на рынке уже могут появиться более совершенные или, наоборот, новые уязвимые решения, не охваченные текущими требованиями.

Эти проблемы создают значительные риски. Отсутствие единых, обязательных и прозрачных стандартов и процедур сертификации может привести к:

• Внедрению недостаточно надежных систем, создающих ложное чувство безопасности.
• Невозможности объективно сравнить продукты разных поставщиков.
• Увеличению числа инцидентов безопасности, связанных с биометрией.

Решение этих проблем требует скоординированных усилий со стороны государства, регуляторов, научных учреждений и индустрии для разработки и внедрения актуальных, строгих и практически применимых стандартов, а также развития инфраструктуры для их тестирования и сертификации.

Правовые и этические аспекты использования биометрических данных

Внедрение мультибиометрических систем, особенно в масштабах, подобных Единой биометрической системе, неразрывно связано с глубокими правовыми и этическими вопросами. Защита персональных данных, конфиденциальность и потенциальные риски злоупотребления требуют тщательного регулирования и общественного обсуждения.

Правовые аспекты:

1. Защита персональных данных: Основным документом, регулирующим работу с биометрическими данными в РФ, является Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных». Согласно статье 11 этого закона, биометрические персональные данные относятся к особым категориям персональных данных, для обработки которых, как правило, требуется письменное согласие субъекта. Это накладывает строгие требования на операторов систем:
   • Получение согласия: Оператор обязан получить добровольное, информированное согласие гражданина на сбор и обработку его биометрических данных.
   • Целевое использование: Данные могут использоваться только для тех целей, на которые дано согласие.
   • Ограничение распространения: Биометрические данные не могут быть свободно распространены без соответствующего разрешения.
   • Право на отказ: Гражданин имеет право отозвать свое согласие или отказаться от предоставления биометрических данных, за исключением случаев, предусмотренных законом (например, для государственной безопасности или определенных категорий госслужащих).
2. Регулирование со стороны ФСТЭК России: Приказы ФСТЭК России (№21 от 18.02.2013, №17 от 11.02.2013) устанавливают конкретные требования к системам защиты персональных данных (ИСПДн) и государственных информационных систем (ГИС), в которых обрабатываются биометрические данные. Эти требования включают меры по обеспечению конфиденциальности, целостности и доступности данных, а также правила разграничения доступа и контроля защищенности.
3. Монополизация и контроль: Ситуация с Единой биометрической системой и монополизацией Центра биометрических технологий (ЦБТ) как единственного оператора биометрии в РФ вызывает вопросы о централизации контроля над огромным массивом чувствительных данных. Это требует особого внимания к механизмам государственного надзора, аудита и гарантий защиты от злоупотреблений.

Этические аспекты:

1. Приватность и конфиденциальность: Биометрические данные – это уникальные, неотъемлемые характеристики человека, которые невозможно изменить (в отличие от пароля). Их компрометация может иметь гораздо более серьезные и долгосрочные последствия, чем утечка пароля. Возникает этический вопрос о допустимости хранения таких данных в централизованных системах и гарантиях их неиспользования не по назначению.
2. Проблема «неотзывности»: Если отпечаток пальца или радужная оболочка глаза будут скомпрометированы, человек не сможет «изменить» свой отпечаток или радужку. Это создает уникальный риск для постоянной идентичности личности. Мультибиометрия частично решает эту проблему, предлагая альтернативные модальности, но полностью не устраняет.
3. Массовое наблюдение и отслеживание: Широкое внедрение биометрических систем, особенно систем распознавания лиц в общественных местах, вызывает опасения по поводу возможности создания систем массового наблюдения и отслеживания граждан без их ведома и согласия, что может привести к ограничению гражданских свобод.
4. Дискриминация и предвзятость алгоритмов: Алгоритмы распознавания могут быть менее точными для определенных демографических групп (например, из-за качества тренировочных данных), что может привести к дискриминации или ложным отказам в доступе.
5. Психологический комфорт: Некоторые люди могут испытывать дискомфорт или страх перед сбором и использованием своих биометрических данных, опасаясь за свою приватность и потенциальные злоупотребления.

Решение этих правовых и этических дилемм требует постоянного диалога между государством, обществом, научным сообществом и индустрией. Необходимы прозрачные механизмы контроля, строгие политики использования данных, надежные технологии шифрования и анонимизации, а также эффективные средства правовой защиты граждан.

Тенденции и перспективы развития мультибиометрических технологий в информационной безопасности

Информационная безопасность – это динамичная область, где угрозы и методы защиты постоянно эволюционируют. Мультибиометрические технолог��и, тесно связанные с инновациями в области искусственного интеллекта, Интернета вещей и квантовых вычислений, находятся в авангарде этого развития, предлагая новые горизонты для защиты информации.

Развитие рынка биометрических технологий в России и мире

Мировой и российский рынки биометрических технологий переживают период активного роста, обусловленного повышением требований к безопасности, удобству использования и цифровизации различных сфер жизни. Россия, в частности, демонстрирует впечатляющие темпы развития в этой области.

Активный рост российского рынка:

• В последние четыре года рынок биометрических технологий в России демонстрирует ежегодный рост на 20-30%.
• По прогнозам, среднегодовой рост отечественного рынка биометрических систем может превысить 60% в ближайшей перспективе, что делает его одним из наиболее динамичных в мире.
• Единая биометрическая система (ЕБС), созданная в 2018 году и получившая статус государственной информационной системы в конце 2021 года, является локомотивом этого роста. Она используется для удаленной идентификации граждан, позволяя получать финансовые услуги, оформлять eSIM, электронную подпись, Карту болельщика и авторизоваться на Госуслугах.
• На июль 2025 года в ЕБС зарегистрировано около 7 миллионов человек, при этом ежедневно регистрируется до 40 тысяч новых пользователей. За 2024 год количество платежей с использованием биометрии (например, сервис «Оплата улыбкой» Сбера) превысило 80 миллионов операций, а число биометрических терминалов с поддержкой этой функции достигло 1 миллиона. Это свидетельствует о глубокой интеграции биометрии в повседневную жизнь россиян.

Фокус на мультимодальность и распознавание лица:

• Российская биометрия активно делает ставку на распознавание лица и мультимодальные технологии, в частности, интеграцию лица и голоса. Этот подход считается передовым, превосходящим по развитию западные страны и находящимся на уровне передовых стран Азии.
• Высокое качество российских алгоритмов подтверждается их лидирующими позициями в международном рейтинге тестирования алгоритмов шифрования данных Национального института стандартов и технологий США (NIST).

Расширение сфер применения:

• Биометрия активно внедряется в финансовой, транспортной (оплата проезда в московском метро, аэроэкспрессах, речных трамвайчиках), телеком-отраслях, государственном секторе и ритейле. Это демонстрирует широкий спектр практического применения и потенциал для дальнейшего расширения.

Развитие динамических методов аутентификации:

• Помимо традиционных статических методов, динамические методы аутентификации, такие как клавиатурный почерк и анализ подписи, демонстрируют активное развитие. Они представляют особый интерес для сетевых технологий и систем удаленного доступа, где традиционные физиологические методы могут быть менее применимы.

Общий тренд очевиден: биометрические технологии перестают быть нишевым решением и становятся неотъемлемой частью массовых сервисов и систем безопасности, а Россия активно участвует в формировании этого глобального рынка.

Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в повышении безопасности

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся неотъемлемыми компонентами современных систем информационной безопасности, радикально повышая их эффективность, скорость реагирования и способность противостоять новым угрозам. В контексте мультибиометрических систем ИИ играет критически важную роль на всех этапах.

Применение ИИ/МО для обнаружения аномалий и угроз:
ИИ и МО позволяют системам безопасности не просто реагировать на известные угрозы, но и выявлять аномалии, предсказывать потенциальные атаки и адаптироваться к изменяющемуся ландшафту угроз.

1. Контролируемое обучение (Supervised Learning):
   • Применяется для выявления известных типов угроз. Системы обучаются на размеченных данных, где каждый образец уже классифицирован как «нормальный» или «атака».
   • Примеры: обнаружение фишинговых писем, классификация вредоносных файлов, распознавание известных видов кибератак по их сигнатурам.
   • Эффективность: Высока для уже известных угроз, но ограничена в обнаружении новых, ранее не встречавшихся атак.
2. Неконтролируемое обучение (Unsupervised Learning):
   • Используется для обнаружения аномалий в поведении пользователей, приложений и систем без предварительной разметки данных. Система самостоятельно выявляет паттерны «нормальной» деятельности и сигнализирует об отклонениях.
   • Примеры: выявление необычной активности в корпоративных чатах, подозрительных действий на рабочих станциях (например, модуль Anomaly Detection с моделью Unsupervised ML в DLP-системах), нетипичного сетевого трафика.
   • Эффективность: Способно обнаруживать новые, ранее неизвестные угрозы и внутренние инсайдерские атаки.
3. Глубокое обучение (Deep Learning) и нейронные сети:
   • Позволяют анализировать огромные объемы данных (Big Data) с высокой степенью детализации и выявлять сложные, неочевидные закономерности.
   • Примеры: прогнозирование угроз, генерация сигнатур для новых образцов вредоносного кода, анализ изображений (паспорта, печати, QR-коды) с точностью до 99%.
   • В биометрии: улучшение алгоритмов распознавания, повышение точности Liveness Detection, адаптация к изменениям биометрических характеристик пользователя.

Эффективность ИИ в кибербезопасности:

1. Автоматизация рутинных задач: ИИ снижает нагрузку на специалистов по ИБ, освобождая их время для более сложной аналитической работы. ИИ автоматизирует анализ больших массивов данных и событий безопасности, классификацию инцидентов и реагирование на известные угрозы по шаблонам.
2. Ускорение реагирования на инциденты: ИИ позволяет обнаруживать атаки и принимать решения по их отражению значительно быстрее, что критически важно, так как некоторые атаки (например, шифровальщики) могут разворачиваться за считанные минуты. По оценке IBM, ИИ может в два раза ускорить сортировку и обработку событий безопасности.
3. Повышение точности обнаружения: ИИ помогает выявлять закономерности и обнаруживать аномалии в больших объемах данных точнее, чем традиционные методы.
4. Прогнозирование и выявление новых угроз: ИИ способен распознавать атаки, выявляя общие черты у новых угроз и тех, что были обнаружены ранее, помогая точнее прогнозировать и выявлять неизвестные ранее угрозы.

В мультибиометрии ИИ используется для более тонкого слияния признаков и оценок, адаптации системы к изменениям пользователя, улучшению алгоритмов Liveness Detection и повышению общей устойчивости к спуфинг-атакам, делая систему умнее и безопаснее.

Влияние Интернета вещей (IoT) на ландшафт угроз и меры защиты

Развитие Интернета вещей (IoT) приводит к появлению миллиардов подключенных устройств – от бытовой техники до промышленных сенсоров. Этот экспоненциальный рост создает колоссальные возможности, но одновременно кардинально меняет ландшафт киберугроз, требуя постоянного развития и адаптации мер безопасности.

Новые вызовы и угрозы, создаваемые IoT-устройствами:

1. Недостаточная безопасность при проектировании: Многие IoT-устройства разрабатываются с недостаточным вниманием к безопасности. Приоритет часто отдается функциональности, стоимости и скорости вывода на рынок, а не защищенности.
2. Слабые учетные данные:
   • Предустановленные слабые или жестко заданные пароли и учетные данные по умолчанию: Эти пароли часто не меняются пользователями и легко угадываются или находятся в открытом доступе, что делает устройства легкой мишенью.
   • Бэкдоры во встроенном ПО: Наличие скрытых лазеек, оставленных разработчиками, может быть использовано злоумышленниками.
3. Устаревшие протоколы шифрования и необновляемое ПО:
   • Многие устройства используют устаревшие, уязвимые протоколы шифрования или вовсе не шифруют передаваемые данные.
   • Отсутствие регулярных обновлений прошивок и программного обеспечения оставляет устройства уязвимыми к известным эксплойтам. Многие производители не предоставляют своевременных патчей.
4. Небезопасные экосистемные интерфейсы: Веб-интерфейсы, API, облачные или мобильные интерфейсы для управления IoT-устройствами часто имеют проблемы с аутентификацией, авторизацией, шифрованием или фильтрацией ввода/вывода, предоставляя точки входа для атак.
5. Недостаточная физическая безопасность: Многие IoT-устройства физически доступны, что позволяет злоумышленникам получить локальный контроль, извлечь данные или внедрить вредоносное ПО.
6. Угроза ботнетов: Огромное количество уязвимых IoT-устройств может быть объединено в ботнеты для проведения масштабных DDoS-атак. Ярким примером стал ботнет Mirai в 2016 году, который использовал миллионы камер и роутеров для атаки на DNS-провайдера.
7. Конфиденциальность данных: Низкий уровень защищенности данных, собираемых IoT-устройствами (например, о местоположении, привычках, здоровье), создает риски для конфиденциальности пользователей.

Адаптивные меры безопасности и развитие защиты:
Для противодействия этим угрозам необходим комплексный подход, включающий как технологические, так и организационные меры:

1. Шифрование данных: Обязательное шифрование всех данных, передаваемых и хранимых IoT-устройствами, с использованием современных, стойких алгоритмов.
2. Мониторинг активности устройств: Постоянный мониторинг поведения IoT-устройств для выявления аномалий, которые могут указывать на компрометацию.
3. Сегментация сети: Изоляция IoT-устройств от основной корпоративной сети и критически важных ресурсов с использованием сетевых сегментов и VLAN. Это ограничивает распространение атаки в случае компрометации одного устройства.
4. Автоматизированные процессы обновления прошивок и ПО: Разработка и внедрение механизмов автоматического и безопасного обновления прошивок и программного обеспечения для всех IoT-устройств.
5. Строгие политики паролей и двухфакторная аутентификация: Требование использования сложных, уникальных паролей и внедрение двухфакторной аутентификации для доступа к управлению IoT-устройствами.
6. Системы обнаружения и предотвращения вторжений (IPS): Применение IPS, использующих сигнатуры для блокировки известных атак, направленных на IoT-устройства.
7. Поведенческий анализ: Использование ИИ и МО для анализа нормального поведения IoT-устройств и выявления отклонений, которые могут сигнализировать о взломе или вредоносной активности.
8. Безопасность на всех этапах жизненного цикла: Интеграция безопасности в процесс проектирования, производства и эксплуатации IoT-устройств (Security by Design).
9. Кибергигиена: Обучение пользователей основам безопасного обращения с IoT-устройствами, включая изменение паролей по умолчанию и регулярное обновление ПО.

Мультибиометрические системы могут играть роль в аутентификации пользователей IoT-устройств и в обеспечении безопасного доступа к данным, генерируемым этими устройствами, формируя более надежную экосистему безопасности.

Квантовая криптография и децентрализованные системы идентификации (DID)

На горизонте информационной безопасности маячат две революционные технологии – квантовая криптография и децентрализованные системы идентификации (DID), которые обещают фундаментально изменить подходы к защите данных и управлению личностью. Россия активно участвует в развитии обоих направлений.

Квантовая криптография: невзламываемая защита данных
Квантовая криптография использует принципы квантовой механики для обеспечения теоретически невзламываемой защиты информации. В отличие от классической криптографии, которая опирается на математическую сложность задач, квантовая криптография гарантирует безопасность за счет физических законов природы.

• Принципы работы: Информация кодируется в квантовых состояниях элементарных частиц, таких как фотоны. Любая попытка перехвата или измерения этих частиц неизбежно изменяет их состояние, что немедленно обнаруживается отправителем и получателем. Это делает квантовое распределение ключей (КРК) абсолютно безопасным.
• Развитие в РФ: Россия активно инвестирует в квантовые технологии. К 2024 году государственные вложения в дорожную карту по квантовым технологиям составили более 23 миллиардов рублей, а до 2030 года планируется инвестировать еще 68,9 миллиардов рублей.
• Инфраструктура: В России уже запущены и развиваются линии квантовой связи. В 2021 году заработала первая линия квантовой связи протяженностью 700 км между Москвой и Санкт-Петербургом, став самой крупной в Европе на тот момент. К 2024 году планировалось увеличить протяженность квантовых сетей до 7000 км.
• Ключевые проекты и разработки:
  • «Ростелеком» и «Инфотекс» успешно испытали квантовую защиту на волоконно-оптических линиях связи с использованием системы квантового распределения ключей (КРК) ViPNet QTS Lite.
  • РЖД активно участвует в развитии квантовых коммуникаций, создав Департамент квантовых коммуникаций в 2019 году и реализуя 120 проектов по дорожной карте.
  • Ученые Центра квантовых технологий на базе МГУ разрабатывают спутниковую систему квантовой связи с планами запуска к 2030 году, включая наземные терминалы в Москве и Кисловодске.
  • Российские ученые обновили мировой рекорд в области квантовой криптографии, предложив новый, более надежный алгоритм коррекции ошибок с использованием полярных кодов, а также активно изучают уязвимости в существующих протоколах для разработки более надежных методов шифрования.
• Перспективы: Квантовая криптография обеспечивает беспрецедентный уровень защиты для критически важных данных и коммуникаций, что делает ее идеальной для защиты государственной тайны, финансовых транзакций и особо чувствительных персональных данных.

Децентрализованные системы идентификации (DID): контроль над своими данными
Концепция децентрализованной идентификации (DID) и самосуверенной идентичности (SSI), основанная на технологии блокчейн, призвана вернуть пользователям полный контроль над своими персональными данными, устраняя зависимость от централизованных систем и провайдеров идентификации.

• Принципы работы: Пользователь создает и управляет собственными цифровыми идентификаторами (DID), которые хранятся в децентрализованной сети (блокчейн), а не контролируются центральными органами. Это позволяет пользователю выбирать, какой объем информации, кому и когда он предоставляет, а также отзывать доступ в любой момент.
• Развитие в РФ: В России концепция DID находится в стадии активной разработки. Российские блокчейн-проекты активно развиваются:
  • «Мастерчейн»: Национальная блокчейн-сеть, разработанная Центробанком РФ совместно с участниками финансового рынка. Она использует кодовую базу Ethereum, но доработана с учетом требований российской криптографии и идентификации пользователей, уже используется для различных финансовых операций и обмена электронными доверенностями.
  • Другие проекты: Платформы Waves Enterprise, «Конфидент» (разработка Web3 Tech), проект IPChain и «Цифровой профиль» также способствуют развитию децентрализованной идентификации.
• Перспективы: Внедрение таких систем направлено на повышение защищенности персональных данных граждан, обеспечение их конфиденциальности и снижение рисков идентификационного мошенничества, предлагая новую модель доверия в цифровом пространстве.

Эти технологии, хотя и находятся на разных стадиях зрелости, обещают стать краеугольными камнями будущей инфраструктуры информационной безопасности, предоставляя беспрецедентные возможности для защиты данных и личности.

Кибергигиена и обучение персонала как неотъемлемые элементы безопасности

Вся многослойная защита, построенная на передовых мультибиометрических системах, искусственном интеллекте и даже квантовой криптографии, может оказаться бессильной, если в ней есть слабое звено – человек. Именно поэтому кибергигиена и постоянное обучение персонала основам безопасного поведения являются не просто рекомендациями, а неотъемлемыми, фундаментальными элементами комплексной стратегии информационной безопасности.

Почему человеческий фактор критически важен?

• Основной вектор атак: Согласно многочисленным исследованиям, большинство успешных кибератак начинаются с компрометации пользователя. Фишинг, социальная инженерия, использование слабых паролей, установка вредоносного ПО – все это эксплуатирует ошибки или недостаточную осведомленность человека.
• Внутренние угрозы: Не только внешние злоумышленники, но и внутренние нарушители могут представлять угрозу, как по злому умыслу, так и по неосторожности.
• Сложность технологий: По мере усложнения систем защиты, увеличивается и вероятность ошибок пользователя, если он не понимает, как правильно использовать эти технологии и для чего они нужны.

Что включает в себя кибергигиена и обучение персонала?

1. Формирование культуры безопасности: Это не разовые лекции, а непрерывный процесс, направленный на изменение мышления сотрудников, чтобы безопасность стала частью их повседневной работы.
2. Обучение распознаванию угроз:
   • Фишинг и социальная инженерия: Регулярные тренинги и симуляции фишинговых атак помогают сотрудникам научиться распознавать подозрительные электронные письма, сообщения и звонки.
   • Вредоносное ПО: Объяснение принципов работы вредоносного ПО, как его избежать и что делать в случае заражения.
3. Правила использования идентификаторов:
   • Парольная политика: Если в системе еще используются пароли, обучение созданию сложных, уникальных паролей и использование менеджеров паролей.
   • Биометрические системы: Обучение правильному использованию биометрических сенсоров для обеспечения максимальной точности и пониманию принципов работы Liveness Detection. Объяснение, почему нельзя пытаться обмануть систему.
4. Безопасность рабочих мест:
   • Блокировка экрана: Привычка блокировать компьютер при отлучении от рабочего места.
   • Чистый стол: Отсутствие на рабочем столе записок с паролями и конфиденциальной информацией.
   • Осторожность с внешними носителями: Запрет на использование неизвестных USB-накопителей.
5. Политика «наименьших привилегий»: Обучение сотрудников принципу, что им следует иметь доступ только к тем ресурсам, которые необходимы для выполнения их должностных обязанностей.
6. Отчетность об инцидентах: Формирование привычки немедленно сообщать о любых подозрительных событиях или инцидентах в службу безопасности, не опасаясь наказания за возможную ошибку.

Интеграция с мультибиометрией:
В контексте мультибиометрических систем обучение персонала особенно важно:

• Правильное использование сенсоров для различных модальностей (как приложить палец, как смотреть в камеру, как произнести фразу).
• Понимание, почему система может запрашивать дополнительные действия для Liveness Detection.
• Осознание того, что биометрические данные уникальны и не подлежат «смене» в случае компрометации, что требует еще более ответственного отношения к их защите.

Таким образом, инвестиции в технологии защиты должны идти рука об руку с инвестициями в обучение и повышение осведомленности персонала. Человек, хорошо знающий правила кибергигиены и понимающий важность информационной безопасности, становится не слабым звеном, а первой и наиболее надежной линией обороны.

Нормативно-правовое регулирование и стандартизация использования биометрических технологий в РФ

Эффективное внедрение и безопасное функционирование мультибиометрических систем в любой стране невозможны без четкой и всеобъемлющей нормативно-правовой базы. В Российской Федерации эта область регулируется рядом ключевых федеральных законов, приказов ФСТЭК России и национальных стандартов, которые определяют правила работы с биометрическими данными и требования к системам защиты информации.

Федеральный закон №152-ФЗ «О персональных данных»

Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных» является фундаментальным документом, определяющим правовой режим любых персональных данных, включая биометрические. Он устанавливает принципы, условия и порядок обработки персональных данных, а также права субъектов данных и обязанности операторов.

Статья 11 ФЗ-152: Особый статус биометрических персональных данных:

Ключевым аспектом для биометрических технологий является статья 11 закона, которая относит биометрические персональные данные к специальным категориям персональных данных. Это означает, что для их обработки предъявляются повышенные требования:

1. Определение: Как уже упоминалось, биометрические персональные данные – это сведения, характеризующие физиологические и биологические особенности человека, на основании которых можно установить его личность.
2. Требование согласия: В общем случае обработка биометрических персональных данных допускается только при наличии письменного согласия субъекта персональных данных. Это согласие должно быть конкретным, информированным и сознательным. Субъект данных имеет право отозвать свое согласие в любое время.
3. Исключения из правила согласия: Закон предусматривает ряд исключений, когда обработка биометрических данных может осуществляться без согласия субъекта. К ним относятся:
   • Исполнение международных договоров РФ.
   • Осуществление правосудия и исполнение судебных актов.
   • Проведение оперативно-розыскной деятельности.
   • Обеспечение обороны, безопасности и противодействие терроризму.
   • Защита жизни, здоровья или иных жизненно важных интересов субъекта персональных данных, если получение его согласия невозможно.
   • Обработка для целей обязательной государственной дактилоскопической регистрации или государственной геномной регистрации.
   • Обработка с целью осуществления пропускного режима на охраняемых объектах (при условии, что обработка осуществляется без согласия субъекта на обработку биометрических персональных данных).
4. Запрет на распространение: ФЗ-152 накладывает ограничения на распространение биометрических данных. Без согласия субъекта или без законных оснований распространение (предоставление неопределенному кругу лиц) таких данных запрещено.

Влияние на мультибиометрические системы:
ФЗ-152 является основополагающим для всех операторов, внедряющих мультибиометрические системы. Он требует:

• Разработки четких процедур получения и хранения согласий на обработку биометрических данных.
• Обеспечения высокого уровня защиты этих данных от НСД, утечек и неправомерного использования.
• Ограничения использования биометрических данных строго теми целями, которые были заявлены и на которые получено согласие.
• Создания механизмов, позволяющих субъекту данных реализовать свои права, включая право на доступ к своим данным, их изменение или удаление.

Таким образом, ФЗ-152 формирует строгую правовую базу, которая призвана гарантировать защиту приватности граждан при использовании биометрических технологий.

Приказы ФСТЭК России (№21, №17): требования к защите ПДн и информационных систем

Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России) является ключевым регулятором в области защиты информации в РФ. Ее приказы детализируют требования к организационным и техническим мерам по обеспечению безопасности информации в различных информационных системах, включая те, что обрабатывают биометрические данные.

Приказ ФСТЭК России от 18.02.2013 №21 «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных»:

Этот приказ является основным нормативным актом, устанавливающим комплекс мер для защиты персональных данных (ПДн) при их обработке в информационных системах персональных данных (ИСПДн). Он разработан в соответствии с частью 4 статьи 19 Федерального закона «О персональных данных».

1. Цель мер: Меры по обеспечению безопасности персональных данных направлены на защиту от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, предоставления, распространения и иных неправомерных действий в отношении ПДн.
2. Уровни защищенности ПДн: Приказ №21 (и Постановление Правительства РФ от 01.11.2012 №1119) устанавливает четыре уровня защищенности персональных данных (УЗ) для ИСПДн:
   • УЗ1 (первый уровень): Самый высокий уровень защищенности, требующий наиболее строгих мер.
   • УЗ2 (второй уровень)
   • УЗ3 (третий уровень)
   • УЗ4 (четвертый уровень): Самый низкий уровень защищенности.
3. Определение уровня защищенности: Выбор конкретного уровня защищенности зависит от нескольких факторов:
   • Тип актуальных угроз безопасности ПДн: (например, 1-й, 2-й или 3-й тип угроз, определяемый на основе актуальности для конкретной системы).
   • Возможный вред субъекту ПДн: Оценка потенциального ущерба для человека в случае утечки или неправомерной обработки его данных.
   • Объем и содержание обрабатываемых ПДн: Категории данных (специальные, биометрические, общедоступные, иные) и количество субъектов (менее 100 000 или более 100 000). Обработка биометрических данных автоматически повышает требования к уровню защищенности.
   • Вид деятельности: При осуществлении которого обрабатываются ПДн (например, данные сотрудников оператора или данные иных лиц).
4. Выбор мер безопасности: Выбор конкретных организационных и технических мер по обеспечению безопасности ПДн напрямую зависит от присвоенного уровня защищенности. Чем выше уровень, тем более строгие и многоаспектные меры требуются (например, использование сертифицированных СЗИ, криптографическая защита, системы обнаружения вторжений, анализ защищенности).
5. Оценка эффективности: Оценка эффективности реализованных мер по обеспечению безопасности ПДн должна проводиться оператором или с привлечением лицензированных организаций не реже одного раза в три года.

Приказ ФСТЭК России от 11.02.2013 №17 «Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах»:

Этот приказ устанавливает требования к защите информации в государственных информационных системах (ГИС), включая правила разграничения доступа, контроль защищенности и другие меры. Для Единой биометрической системы, имеющей статус государственной информационной системы, положения этого приказа являются обязательными, обеспечивая высокий уровень защиты от НСД.

Влияние на мультибиометрические СЗИ:
Приказы ФСТЭК России формируют детальную методическую базу для построения систем защиты информации, обрабатывающих биометрические данные. Операторы мультибиометрических систем обязаны:

• Определить уровень защищенности своих ИСПДн в соответствии с требованиями.
• Разработать и внедрить комплекс организационных (регламенты, политики) и технических (СЗИ, криптография) мер, соответствующих этому уровню.
• Регулярно проводить оценку эффективности этих мер.

Эти регуляторные документы являются критически важными для обеспечения надежности и легитимности мультибиометрических решений в российском правовом поле.

Национальные стандарты (ГОСТ Р): основы оценки и требований к биометрическим системам

Национальные стандарты (ГОСТ Р) играют ключевую роль в унификации подходов, терминологии и требований к биометрическим системам. Они обеспечивают техническую основу для разработки, тестирования и оценки таких решений.

1. ГОСТ Р 52633.0-2006 «Защита информации. Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации»:
   • Этот стандарт является одним из основополагающих для биометрических систем в России. Он содержит ключевые определения, касающиеся биометрических данных, биометрического образа и биометрических систем, что было рассмотрено в начале работы.
   • Основное назначение ГОСТа – установить общие требования к техническим средствам, обеспечивающим высоконадежную биометрическую аутентификацию. Он определяет, каким характеристикам должны соответствовать биометрические сканеры, алгоритмы обработки и хранения данных, чтобы система могла считаться надежной.
2. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура»:
   • Данный стандарт является ключевым для оценки производительности биометрических систем. Он определяет методологию проведения эксплуатационных испытаний и структуру протоколов для фиксации их результатов.
   • Важнейшим аспектом стандарта является определение вероятностных параметров биометрических систем:
     • Вероятность ложного допуска (ВЛД или FAR — False Acceptance Rate): Вероятность того, что система ошибочно идентифицирует неавторизованного пользователя как авторизованного.
     • Вероятность ложного задержания (ВЛНД или FRR — False Rejection Rate): Вероятность того, что система ошибочно откажет в доступе авторизованному пользователю.
   • ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007 также устанавливает принципы для анализа ROC-кривых, позволяя наглядно сравнивать производительность различных систем.
3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011 «Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения»:
   • Хотя этот стандарт не является специфичным для биометрии, он устанавливает общие рекомендации по метрикам информационной безопасности. В контексте биометрических СЗИ он может быть использован для разработки комплексной системы измерения эффективности и результативности мер по защите биометрических данных.
4. ГОСТ Р 58624.3–2019 «Информационные технологии. Биометрия. Обнаружение атаки на биометрическое предъявление. Часть 3. Испытания и протоколы испытаний»:
   • Этот стандарт регулирует одну из наиболее критичных областей биометрии – обнаружение атак представления (Liveness Detection, PAD). Он устанавливает методы и протоколы испытаний для оценки способности биометрической системы отличать живого человека от подделки. Это имеет прямое отношение к устойчивости мультибиометрических систем к спуфинг-атакам.

Влияние на мультибиометрические СЗИ:
Эти стандарты обеспечивают единую терминологию и методологию для:

• Разработки и проектирования биометрических компонентов мультибиометрических систем.
• Проведения объективных испытаний и оценки производительности (точности и надежности) этих систем.
• Сертификации биометрических средств защиты информации, что критически важно для их внедрения в государственные и коммерческие ИСПДн.

Таким образом, национальные стандарты служат мостом между теоретическими основами биометрии и практическим применением, обеспечивая необходимый уровень качества и надежности внедряемых решений.

Заключение

Исследование мультибиометрической идентификации в контексте систем защиты информации от несанкционированного доступа (СЗИ от НСД) продемонстрировало ее потенциал как одного из наиболее перспективных направлений в обеспечении кибербезопасности. В ходе работы были достигнуты все поставленные цели и задачи, что позволило получить всесторонний академический анализ заявленной темы.

Мы начали с фундаментальных основ, определив понятие НСД и его четырехступенчатый цикл защиты: предотвращение, обнаружение, ограничение и восстановление. Были четко сформулированы ключевые термины, такие как «биометрические персональные данные», «биометрический образ» и «биометрическая система», в соответствии с российским законодательством (ФЗ-152, ГОСТ Р 52633.0-2006). Классификация биометрических методов на статические и динамические подходы заложила основу для дальнейшего понимания различий и преимуществ каждой модальности.

Глубокий анализ принципов и архитектуры мультибиометрической идентификации показал, что она не является простой суммой монобиометрических систем, а представляет собой синергетическое объединение, способное значительно повысить надежность и точность. Детально рассмотрены различные уровни слияния (сенсора, признаков, оценок, решения), каждый из которых вносит свой вклад в общую эффективность. Особое внимание было уделено Единой биометрической системе (ЕБС) в Российской Федерации, ее стремительному развитию (7 миллионов пользователей к июлю 2025 года, 80 миллионов платежных операций в 2024 году) и ее роли как ключевого элемента национальной цифровой инфраструктуры.

Сравнительный анализ мультибиометрических СЗИ с классическими решениями от НСД выявил неоспоримые преимущества. Мультибиометрия кардинально улучшает удобство использования, исключая риски, связанные с человеческим фактором (утеря, забывание или передача идентификаторов). Она демонстрирует значительно более высокую устойчивость к фальсификации и спуфинг-атакам благодаря комбинированию модальностей и применению передовых методов Liveness Detection, мультиспектральной регистрации и шифрования данных. Кроме того, проанализирована масштабируемость мультибиометрических решений и их экономическое обоснование, включая снижение стоимости владения и повышение окупаемости инвестиций, что является критически важным аспектом для внедрения.

Раздел, посвященный метрикам оценки эффективности, детально раскрыл значения и взаимосвязь коэффициентов FAR, FRR, EER, а также расширенных метрик FMR, FNMR и FPIR, необходимых для всестороннего анализа систем в режиме идентификации. Было показано, как ROC-кривые служат мощным инструментом для визуализации и сравнения производительности различных биометрических решений.

Вместе с тем, был проведен тщательный анализ проблем, рисков и ограничений, сопряженных с внедрением мультибиометрических решений. Рассмотрены недостатки отдельных биометрических модальностей (изменчивость, влияние внешних факторов, уязвимости к спуфингу), проблемы стандартизации и сертификации в РФ (более 80% систем не проходили корректные испытания), а также сложные правовые и этические аспекты, связанные с конфиденциальностью и защитой неотзывных персональных данных.

В заключительном блоке о тенденциях и перспективах развития, мы рассмотрели активный рост российского рынка биометрических технологий (прогнозы до 60% среднегодового роста), возрастающую роль искусственного интеллекта и машинного обучения в повышении безопасности (обнаружение аномалий, автоматизация, прогнозирование угроз), влияние Интернета вещей на ландшафт угроз и адаптивные меры защиты. Отдельное внимание уделено перспективным технологиям, таким как квантовая криптография (государственные вложения в РФ более 23 миллиардов рублей к 2024 году, линии квантовой связи до 7000 км) и децентрализованные системы идентификации на блокчейне (DID/SSI), которые обещают новый уровень безопасности и контроля над данными. Подчеркнута также важность кибергигиены и обучения персонала как первой линии обороны.

Наконец, был представлен исчерпывающий обзор нормативно-правового регулирования и стандартизации в РФ, включая детальный анализ ФЗ-152, приказов ФСТЭК России (№21, №17) с учетом уровней защищенности ПДн, и национальных стандартов (ГОСТ Р 52633.0-2006, ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007), которые формируют правовую и техническую основу для использования биометрических технологий.

Основные выводы курсовой работы:

1. Мультибиометрическая идентификация представляет собой качественно новый этап в эволюции СЗИ от НСД, предлагая беспрецедентный уровень надежности, точности и удобства по сравнению с классическими методами.
2. Единая биометрическая система в РФ является мощным катализатором развития рынка и интеграции биометрии в повседневную жизнь, демонстрируя потенциал централизованных мультимодальных решений.
3. Преимущества мультибиометрии перед классическими методами проявляются в исключении человеческого фактора, высокой устойчивости к фальсификации, комплексном повышении безопасности за счет аппаратных и программных методов, а также в масштабируемости и экономической эффективности в долгосрочной перспективе.
4. Внедрение мультибиометрических решений сопряжено с серьезными вызовами, включая необходимость совершенствования стандартизации и сертификации, а также решение сложных правовых и этических вопросов, требующих постоянного диалога и адаптации законодательства.
5. Искусственный интеллект, квантовая криптография и децентрализованные системы идентификации будут играть ключевую роль в формировании будущих систем безопасности, тесно интегрируясь с мультибиометрическими технологиями.
6. Эффективность любой, даже самой передовой системы защиты, неразрывно связана с уровнем кибергигиены и осведомленности конечных пользователей.

Дальнейшие направления исследований и рекомендации:

• Разработка унифицированных методологий оценки рисков: Создание стандартизированных подходов к оценке рисков для мультибиометрических систем с учетом всех возможных векторов атак.
• Усиление нормативной базы: Детализация требований к Liveness Detection и антиспуфинговым механизмам в российских стандартах.
• Экономическое моделирование: Проведение более глубоких экономических расчетов ROI для различных сценариев внедрения мультибиометрических СЗИ в различных отраслях.
• Применение блокчейна: Исследование практических возможностей интеграции мультибиометрической аутентификации с децентрализованными системами идентификации для повышения контроля пользователя над своими данными.
• Исследование пользовательского опыта: Проведение исследований по восприятию мультибиометрических систем пользователями и разработка рекомендаций по их удобному и интуитивно понятному интерфейсу.

Внедрение мультибиометрических систем – это не просто технологический шаг, а стратегическое решение, требующее комплексного подхода, глубокого понимания технических, правовых и этических аспектов, а также готовности к постоянной адаптации в условиях быстро меняющегося цифрового мира. Только так можно обеспечить действительно надежную и эффективную защиту информации в эпоху тотальной цифровизации.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон «О техническом регулировании» от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ.
2. Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ.
3. Методика оценки и сертификации инженерной безопасности зданий и сооружений, аттестованная Правительственной комиссией по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечению пожарной безопасности (Протокол от 25.02.2003 № 1).
4. Методика оценки систем безопасности и жизнеобеспечения на потенциально опасных объектах, зданиях и сооружениях, аттестованная Правительственной комиссией по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечению пожарной безопасности (Протокол от 19.12.2003 № 9).
5. РД 50-34.698-9. Методические указания. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.
6. СП 11-107–98. Порядок разработки и состав раздела «Инженерно-технические мероприятия гражданской обороны. Мероприятия по предупреждению чрезвычайных ситуаций» проектов строительства.
7. СНиП 12-03–2001. Безопасность труда в строительстве. Часть 1. Общие требования.
8. ГОСТ 22.1.12-2005. Структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений.
9. ГОСТ 3.1603-91. Единая система технологической документации. Правила оформления документов на технологические процессы (операции) сбора и сдачи технологических отходов.
10. ГОСТ 12.1.030-80. Система стандартов безопасности труда. Электробезопасность. Защитное заземление, зануление.
11. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.
12. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания.
13. ГОСТ 34.603-92. Информационная технология. Виды испытаний автоматизированных систем.
14. ГОСТ Р 22.7.01-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Единая дежурно-диспетчерская служба. Основные положения.
15. Концепция безопасности Москвы, утвержденная постановлением Правительства Москвы от 22 августа 2000 г. № 654.
16. МГСН «Многофункциональные высотные здания и комплексы».
17. Постановление Правительства Москвы 30 ноября 2000 г. № 1250-РМ «О дополнительных мерах по повышению уровня безопасности на объектах различного функционального назначения с массовым пребыванием населения».
18. Козьминых С.И. Методологические основы обеспечения комплексной безопасности объекта, фирмы, предпринимательской деятельности: Монография. М.: Московский университет МВД России, 2005.
19. Дрожжинов В.И., Моисеенко Г.Е. Непрерывность бизнеса и проблема 2000 год // Серия изданий «Связь и бизнес». М.: Международный центр научной и технической информации, 1999.
20. Ярочкин В.И. Безопасность информационных систем. М.: Ось-89, 1996.
21. Арлащенков Ю.П., Ковалев М.С., Котов Н.Н., Тюрин Е.П. Применение технических средств в борьбе с терроризмом. М.: НИЦ «Охрана» ГУВО МВД России, 2000.
22. Авсентьев О.С., Алтухов Ю.Б. Каналы связи: Учебное пособие. Воронеж: ВИ МВД России, 1999.
23. Арлащенков Ю.П., Синилов В.Г. Порядок обследования объектов, принимаемых под охрану. Методическое пособие. М.: НИЦ «Охрана», 1998.
24. Степанов Е.А. Управление персоналом: Персонал в системе защиты информации: Учебное пособие. М.: ФОРУМ, ИНФРА-М, 2002.
25. Абрамов В.С. Информационно-аналитическая работа в охранном предприятии (теория и практика). М.: Альфа-Престиж, 1999.
26. Приказ ФСТЭК России от 18.02.2013 N 21 (ред. от 14.05.2020) «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_143003/ (дата обращения: 13.10.2025).
27. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ // Научные журналы Universum для публикации статей. URL: https://7universum.com/tech/item/12035 (дата обращения: 13.10.2025).
28. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskiy-obzor-metodov-identifikatsii-lichnosti-na-osnove-biometricheskih-harakteristik (дата обращения: 13.10.2025).
29. Современные биометрические методы идентификации // Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/126903/ (дата обращения: 13.10.2025).
30. Какая биометрия лучше: сравнительный обзор биометрических методов на базе Big Data и Machine Learning // Школа Больших Данных. URL: https://bigdataschool.ru/blog/biometriya-sravnenie-metodov.html (дата обращения: 13.10.2025).
31. Безопасность информационных технологий: Вызовы и тенденции // Институт Информационных Систем ГУУ. URL: https://iis.guu.ru/bezopasnost-informacionnyh-tehnologij-vyzovy-i-tendencii/ (дата обращения: 13.10.2025).
32. ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Сигма-ИС. URL: https://sigma-is.ru/article/osnovnye-parametry-biometricheskikh-sistem/ (дата обращения: 13.10.2025).
33. Защита информации от несанкционированного доступа (НСД) // Staffcop. URL: https://www.staffcop.ru/blog/zashchita-informatsii-ot-nesanktsionirovannogo-dostupa-nsd/ (дата обращения: 13.10.2025).
34. АДИС Папилон — система мультибиометрической идентификации // Системы Папилон. URL: https://www.papilon.ru/products/abis/multibiometric-identification/ (дата обращения: 13.10.2025).
35. Современные методы биометрической идентификации при обеспечении безопасности // Полезные статьи Biosmart. URL: https://www.biosmart.ru/articles/sovremennye-metody-biometricheskoy-identifikatsii-pri-obespechenii-bezopasnosti/ (дата обращения: 13.10.2025).
36. Приказ ФСТЭК РФ от 11.02.2013 N 17 // Контур.Норматив. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=216260 (дата обращения: 13.10.2025).
37. Информационная безопасность (тренды) // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D1%8B) (дата обращения: 13.10.2025).
38. Современные методы биометрической идентификации // Azone IT. URL: https://azone-it.ru/news/sovremennye-metody-biometricheskoy-identifikatsii/ (дата обращения: 13.10.2025).
39. Оценка эффективности средств защиты информации // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-sredstv-zaschity-informatsii (дата обращения: 13.10.2025).
40. Десять основных трендов кибербезопасности // Лаборатория Касперского. URL: https://www.kaspersky.ru/resource-center/definitions/cybersecurity-trends (дата обращения: 13.10.2025).
41. Новые технологии в сфере информационной безопасности // Gartel. URL: https://gartel.ru/blog/novye-tehnologii-v-sfere-informacionnoj-bezopasnosti/ (дата обращения: 13.10.2025).
42. Развитие информационных и био-технологий: влияние на безопасность личности // Зиновьева // Вестник МГИМО-Университета. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-informatsionnyh-i-bio-tehnologiy-vliyanie-na-bezopasnost-lichnosti (дата обращения: 13.10.2025).
43. Метрики информационной безопасности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metriki-informatsionnoy-bezopasnosti (дата обращения: 13.10.2025).
44. Общая характеристика биометрических технологий // BioLink. URL: https://www.biolink.ru/technologies/biometricheskie-tekhnologii/ (дата обращения: 13.10.2025).
45. Имитационная модель системы защиты информации // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnaya-model-sistemy-zaschity-informatsii (дата обращения: 13.10.2025).
46. Системы идентификации личности, основанные на интеграции нескольких биометрических характеристик человека // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemy-identifikatsii-lichnosti-osnovannye-na-integratsii-neskolkih-biometricheskih-harakteristik-cheloveka (дата обращения: 13.10.2025).