Intelligenza artificiale e biometria

IA e biometria: 6 applicazioni innovative

Le applicazioni biometriche di solito vengono adottate per la sicurezza e il controllo degli accessi tra aziende e organizzazioni governative.

Nel corso del tempo, la tecnologia biometrica ha catturato l’interesse anche di molti investitori che lavorano in diversi settori. L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) sta potenziando questi sistemi rendendoli sempre più precisi.

Un articolo di TechEmergence mostra alcune delle applicazioni più innovative di IA e biometrica. Ma prima di vedere quali sono, facciamo una sintesi di come funzionano queste tecnologie.

 

IA e biometrica

Ci sono 2 categorie di identificazione biometrica: fisica e comportamentale.

Le soluzioni biometriche fisiche sfruttano caratteristiche distintive e misurabili di particolari parti del corpo umano, come il volto, l’iride, il DNA, le vene, le impronte digitali, eccetera. Queste informazioni vengono convertite in un codice comprensibile dal sistema di IA.

Le soluzioni biometriche comportamentali funzionano in modo simile, ma si basano su caratteristiche comportamentali uniche, come il ritmo di digitazione, l’interazione con i dispositivi, l’andatura, il tipo di voce, eccetera. Queste informazioni biometriche codificate vengono memorizzate in un database e campionate digitalmente durante l’autenticazione e la verifica.

Le soluzioni biometriche fisiche più comuni sono:

  • Riconoscimento facciale: un sistema che identifica e verifica una persona estraendo e confrontando da un database le caratteristiche facciali selezionate da un’immagine digitale o da un frame. Un algoritmo può analizzare la distanza tra gli occhi, la larghezza del naso, la profondità delle cavità oculari, la forma degli zigomi, la lunghezza della linea della mascella e così via.
  • Riconoscimento vocale: un sistema che riconosce una persona in base alla sua voce. La biometria vocale include sia caratteristiche fisiche, come la forma del tratto vocale responsabile dell’articolazione e del controllo del parlato, sia caratteristiche comportamentali come tono, cadenza, eccetera.
  • Riconoscimento delle impronte digitali: un sistema che identifica caratteristiche specifiche di un’impronta digitale, come i tratti delle linee delle creste del dito, i solchi tra le creste, eccetera. Tali discontinuità sono chiamate minuzie. Per ottenere una corrispondenza delle impronte digitali, i sistemi biometrici devono trovare un numero sufficiente di modelli di minuzie.

Ora vediamo 6 applicazioni di IA nella biometrica che ci aiutano a capire le opportunità e i rischi che questi sistemi comportano.

 

1. Crossmatch

La piattaforma di Crossmatch, chiamata DigitalPersona Composite Authentication, offre un insieme di tecniche di autenticazione, tra cui la scansione delle impronte digitali, il riconoscimento facciale e vocale e la biometria comportamentale (tracciamento delle sequenze di tasti e dei movimenti del mouse).

Oltre alla piattaforma aziendale, la società offre un’ampia gamma di soluzioni biometriche, in particolare la scansione delle impronte digitali. Queste soluzioni possono essere applicate in vari settori aziendali, tra cui finanza, pubblica amministrazione, forze dell’ordine e vendita al dettaglio.

Il video qui sotto mostra una delle tante soluzioni biometriche di Crossmatch. Si tratta di Digital Persona Mobile ID, un’applicazione che viene fornita insieme al software di riconoscimento delle impronte digitali e che aiuta a memorizzare e ad identificare il personale della sicurezza e dell’agenzia attraverso le informazioni biometriche.

 

2. Tygart Technology

Questa società offre analisi di video e fotografie e sistemi di riconoscimento biometrico per i clienti statali e federali negli Stati Uniti.

Il suo prodotto di punta è MXSERVER, un sistema di “analisi forense per video e foto basato su server”. Il sistema elabora video e fotografie estratte dai computer, telefoni cellulari, schede SIM e sistemi di videosorveglianza confiscati in risorse ricercabili. La società ha anche detto che collabora con l’FBI fornendo servizi operativi e di manutenzione per il suo sistema nazionale automatizzato di identificazione delle impronte digitali.

MXSERVER potrebbe aiutare a prevenire attacchi criminali e terroristici. Una società londinese, Facewatch, usa la piattaforma di riconoscimento facciale MXSERVER per aiutare le aziende e la polizia a “combattere il crimine di basso livello“. Lo fa abbinando le informazioni biometriche facciali memorizzate in un elenco di controllo centralizzato.

Di recente Facewatch ha annunciato che il suo sistema di riconoscimento facciale installato a BRMalls in Brasile ha aiutato a “catturare cinque criminali nei primi due mesi di utilizzo“. Attualmente Faceewatch usa MXSERVER come motore di riconoscimento facciale, sebbene possa funzionare con qualsiasi sistema.

 

3. Onfido

Si tratta di una piattaforma di verifica digitale per le aziende. Onfido adotta la biometria facciale per identificare singole persone. La società ha affermato di usare la tecnologia di machine learning per convalidare l’identità di un utente e fare un riferimento incrociato con i database internazionali.

Qui sotto puoi vedere come funziona la sua biometria facciale integrata con una piattaforma bancaria. Alla volontaria viene chiesto di verificare la sua identità in due passaggi.

Le foto della sua patente vengono scannerizzate online. Poi le viene chiesto di autenticarsi tramite un video “selfie”. Durante il video “selfie”, le viene richiesto di eseguire due semplici passaggi: girare il viso a sinistra/destra e pronunciare determinati numeri ad alta voce. Non è chiaro però se anche il riconoscimento vocale è parte del processo di verifica.

 

4. Eyelock

Autenticazione avanzata dell’iride per l’Internet delle cose. È ciò che offre il prodotto di punta di Eyelock, Nano NXT. La probabilità che questo sistema di sicurezza biometrico accetti un utente non autorizzato è di 1 su 1,5 milioni per occhio.

Il video qui sotto mostra un bancomat di EyeLock e Diebold-Nixdorf, un fornitore di servizi di vendita al dettaglio. Questo ATM del futuro sembra non richiedere alcun numero di carta o PIN. Lo sportello automatico è integrato con la tecnologia biometrica dell’iride EyeLock, che, combinata con l’app di banking, riconosce l’utente e gli consente di prelevare contanti.

 

5. Fujitsu Frontech

La soluzione biometrica di Fujitsu Frontech è il sensore PalmSecure. Si tratta di un dispositivo di autenticazione che scansiona le vene nel palmo della mano senza che l’utente entri in contatto con il dispositivo.

Nel maggio 2017 la società ha annunciato di aver collaborato con Fujitsu Korea per fornire la soluzione di riconoscimento delle vene alla Lotte Card Co Ltd in Corea. Lo scopo era facilitare il sistema di pagamento senza carta e senza contante. “PalmSecure non salva le informazioni sulle vene dei palmi sotto forma di immagine, ma modifica le informazioni del modello delle vene in dati che non possono essere decifrati, e quindi li crittografa“, ha dichiarato la società.

L’emoglobina ridotta all’interno della vena assorbe i raggi infrarossi vicini che rende possibile “distinguere i modelli venosi che differiscono da persona a persona“. Inoltre, poiché i modelli delle vene non cambiano, così come altri fattori biometrici, questo processo implica solo una registrazione una tantum.

 

6. BehavioSec

La società svedese ha dichiarato che grazie al machine learning è in grado di identificare le persone in base ai loro modelli di comportamento. Tali modelli possono riferirsi alla pressione sulla tastiera o su un touchscreen, all’uso del giroscopio e dell’accelerometro, al movimento, all’uso del mouse e così via.

Nel 2012 la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ha investito in questa tecnologia. BehavioSec ha inoltre dichiarato che protegge oltre 5 miliardi di transazioni all’anno, sebbene non fornisca informazioni sui tipi di transazione. E recentemente la tecnologia BehavioSec è stata integrata nella piattaforma DigitalPersona di Crossmatch.

 

Gli ostacoli

I sistemi di IA biometrici sembrano essere il futuro della sicurezza. Ma la loro strada verso il progresso non è priva di ostacoli.

Queste tecnologie di identificazione hanno a che fare con elementi molto personali. Se un malintenzionato riuscisse ad ottenere l’accesso ai nostri sistemi sorgerebbero diversi problemi.

Possiamo cambiare una password facilmente, ma non possiamo cambiare le nostre impronte digitali o i nostri occhi.

Cosa potrebbe accadere quando questi sistemi saranno più potenti e diffusi? Saremo esposti a tecnologie di riconoscimento facciale semplicemente passeggiando in un luogo pubblico.

Sul sito di Photon-X, ad esempio, si fa riferimento alla “standoff biometrics“, ovvero la capacità di raccogliere dati biometrici, apertamente o segretamente, a distanza.

Le informazioni biometriche sono bit come qualsiasi altra informazione digitale. Possono essere modificate e/o rubate. Un pericolo più sottile è l’emergere di aggregatori che scandagliano le informazioni biometriche da più fonti e le usano per offrirci servizi e prodotti non richiesti. Anche se i dati sono presumibilmente resi anonimi, e lo scopo è nobile (trovare farmaci per le malattie) la situazione è molto delicata.

L’ideale sarebbe rendere le persone più consapevoli delle modalità d’uso di queste tecnologie. Sappiamo che l’intelligenza artificiale sta facendo progressi negli ultimi anni. Esistono addirittura sistemi di riconoscimento facciale che fanno a meno dei volti e che funzionano anche al buio. Ma c’è ancora poca trasparenza sul loro funzionamento.

Di sicuro vogliamo tecnologie più immediate ed efficienti, ma siamo davvero disposti a correre questi rischi? Siamo sicuri che i nostri dati godranno di un’ottima protezione? Siamo disposti a condividere una parte di noi per sentirci più sicuri e per ottenere servizi altamente personalizzati?

Intanto ci stiamo dirigendo verso l’adozione sempre più diffusa di questi sistemi di IA. Come se fosse inevitabile. Forse lo è. Ma converrebbe sensibilizzare di più su questi temi.

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Fonti: TechEmergence, black hat


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