Уникальное дыхание — новый способ биометрической аутентификации

На Земле проживает без малого 8 миллиардов людей, но при этом каждый человек уникален. Причем, речь не только о характере, восприятии мира и прочих внутренних характеристиках, но и анатомических особенностях. Все мы знаем, что у каждого человека уникальные отпечатки пальцев и рисунок радужной оболочки глаза.

Но это далеко не единственные черты, которые можно использовать для биометрической аутентификации. Каждый человек имеет свой уникальный запах, хотя с точки зрения человеческого обоняния, он может быть схожим с запахом других людей.

Под термином “запах” следует понимать подкожный газ, уникальное химическое соединение. Однако идентификация человека по запаху имеет один серьезный недостаток — концентрация летучих соединений крайне мала. То есть датчик, способный их улавливать, должен быть невероятно чувствительным. Настолько чувствительных датчиков в настоящее время еще не существует. Поэтому технология пока не получила развития.

Но ученые Университета Кюсю в сотрудничестве с инженерами Токийского университета предложили альтернативу — распознавать людей по дыханию.

Казалось бы,запах дыхания зависит от массы факторов, но, как и запах кожи, у каждого человека он всегда содержит свои уникальные химические соединения.

Такая технология более эффективна, чем распознавание по запаху кожи. Концентрация уникальных химических веществ в дыхании на порядок больше, чем концентрация летучих соединений, выделяемых кожей. Соответственно, датчикам их гораздо проще уловить.

Работа над новой технологией проходила в два этапа. Вначале команда проанализировала дыхание людей, чтобы выявить уникальные соединения, которые подходят для биометрической аутентификации. В итоге исследователи обнаружили 28 соединений.

Следующим этапом было создание самого “искусственного носа”, способного эти соединения распознавать. В итоге получилась система, включающая шестнадцать датчиков. Каждый канал системы (датчик) способен идентифицировать определенный диапазон соединений.

Устройство работает совместно с технологией машинного обучения, что обеспечивает высокую точность распознавания. В ходе испытаний аппарату удалось идентифицировать около 20 человек. При этом средняя точность распознавания составила почти 98%. Причем погрешность оставалась неизменной при увеличении количества испытуемых.

Надо сказать, что все испытуемые были разного возраста, национальности и пола. По словам самих разработчиков. результаты их уже обнадеживают.

Зачем вообще нужен новый способ биометрической аутентификации? Ведь Face ID вполне всех устраивает. А если не устраивает, существуют сканеры отпечатков пальцев. Но, дело в том, что все существующие на сегодняшний день методы нельзя назвать надежными. Тот же Face ID можно обмануть фотографией. Кроме того, разблокировать чужой смартфон иногда удается людям, похожим на его владельца.

Отпечаток пальца также может быть скопировал. Кроме того, возможен и другой вариант, когда человек по той или иной причине не может пройти аутентификацию. К примеру, Face ID не работает, если человек в маске. Сканер отпечатков пальцев может не сработать по причине травмы.

Аутентификация же по уникальному запаху лишена этих всех недостатков. Запах невозможно подделать, и при этом он всегда будет оставаться неизменным.

Согласитесь, разблокировка по дыханию — весьма удобное решение. Дыхнул на смартфон, и вуаля. Но, к сожалению, несмотря на всю эффективность, которую продемонстрировал “искусственный нос”, в смартфонах эту технологию мы увидим еще нескоро.

Дело в том, что людям, которые принимали участие в эксперименте, пришлось 6 часов ничего не есть, прежде чем приступить к тестированию “искусственного носа”. То есть, чтобы разблокировать таким образом смартфон, придется вначале поголодать. Боюсь, что не все согласятся на такие жертвы ради технического прогресса.

Технология нуждается в совершенствовании, чтобы датчик мог также эффективно работать, независимо от того что человек съел или выпил. По мнению разработчиков, это вполне реально. Проблему удастся решить путем добавления большего количества датчиков и сбора большего количества данных.