Universidad Autónoma Gabriel René Moreno Unidad de Postgrado de la Facultad de Ciencias Exactas y

Tecnología

Maestría en Auditoria y Seguridad Informática

Modulo II: Seguridad Física y Seguridad Lógica

“Tecnologías Biométricas: Geometría de la Mano”

Docente:

Ing. MSc. Eduardo Arce Castillo

Elaborado por:

Ruth Liliane Fernandez Garcia

Rosslin Jesu Alvarez Orihuela

José Limberg Gutiérrez Suárez

Santa Cruz – Bolivia

Julio, 2010

i

TABLA DE CONTENIDO

1. Introducción ................................................................................................................ 1

2. Antecedentes .............................................................................................................. 2

3. Funcionamiento .......................................................................................................... 3

3.1. Método de Captura. ............................................................................................. 3

3.2. Pre procesado de la Imagen ................................................................................ 4

3.3. Extracción de Características .............................................................................. 5

4. Características ............................................................................................................ 7

4.1. Falsos Positivos y Falso Negativo........................................................................ 7

4.2. Tabla de Características .................................................................................... 10

5. Ventajas.................................................................................................................... 11

6. Limitaciones/Desventajas ......................................................................................... 11

7. Aplicaciones ............................................................................................................. 12

8. Conclusiones. ........................................................................................................... 14

9. Bibliografía ................................................................................................................ 15

ii

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1 ESTRUCTURA DE UN SISTEMA BIOMÉTRICO ..................................................................................... 1 FIGURA 2 MODO DE CAPTURA ...................................................................................................................... 4 FIGURA 3 EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS ................................................................................................ 6 FIGURA 4 PUNTOS ......................................................................................................................................... 7 FIGURA 5 FALSOS NEGATIVOS Y FALSOS POSITIVOS ....................................................................................... 8 FIGURA 6 FAR, FRR Y EER (CER)................................................................................................................ 9 FIGURA 7 TABLA DE CARACTERÍSTICAS ....................................................................................................... 10 FIGURA 8 DESCRIPCIÓN DE LA HP-3000 ....................................................................................................... 13 FIGURA 9 COTIZACIÓN EN LA EMPRESA INTECPRO ........................................................................................ 13 FIGURA 10 DESCRIPCIÓN DEL HAND PUNCH ................................................................................................. 14

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 1

1. Introducción

Las tecnologías biométricas son métodos automatizados de reconocimiento único de los

individuos (La Identidad) sobre la base de características biológicas (físicos) y de

comportamiento (sociales): la forma de la cara, la estatura, el color de ojos, la

conformación de la dentadura, son ejemplos típicos de elementos constituyentes de la

identidad biológica de una persona. Los rasgos sociales son en gran parte resultado de la

interacción del individuo con su medio.

La tecnología biométrica consiste en la captura y el almacenamiento de un carácter

distintivo, mensurables, característica o rasgo de un individuo para posteriormente

reconocer a ese individuo por medios automatizados.

Figura 1 Estructura de un Sistema Biométrico

Un sistema biométrico es esencialmente un sistema de reconocimiento de patrones

(plantillas) que reconoce a una persona mediante la comparación de códigos binarios de

únicamente características biológicas o físicas con el código binario de la característica

almacenada en una base de datos. Este sistema utiliza un algoritmo matemático

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 2

especializado para la muestra y la convierte en un código binario.

El reconocimiento de formas, la inteligencia artificial y el aprendizaje son las ramas de la

informática que desempeñan el papel más importante en los sistemas de identificación

biométricos; la criptología se limita a un uso secundario, como por ejemplo el cifrado de

una base de datos de patrones retinales, o la transmisión de una huella dactilar entre un

dispositivo analizador y una base de datos.

Las tecnologías biométricas con más presencia en el mercado: Reconocimiento de Huella

Dactilar, Reconocimiento de Iris y Retina, Reconocimiento de la Geometría de la mano,

Reconocimiento de Firma escrita, Reconocimiento de Voz.

La geometría de la mano es la tecnología considerada una de las más rápidas con una

probabilidad de error aceptable en la mayoría de ocasiones ya que en aproximadamente

un segundo es capaz de determinar si una persona es quien dice ser.

2. Antecedentes

El uso de las características físicas y conductuales como herramientas de identificación

de individuos ya se llevaba a cabo en tiempos antiguos. Los egipcios verificaban la

identidad de las personas que participaban en las diferentes operaciones comerciales y

judiciales. Lo mismo ocurría en las zonas agrícolas de diversos países donde las

cosechas eran almacenadas en depósitos comunitarios a la espera de que sus

propietarios dispusieran de ellas. Los encargados de cuidar estos depósitos debían

identificar a cada uno de los propietarios cuando estos hicieran algún retiro de su

mercancía.

Se sabe que en el siglo XIV en China, los mercaderes estampaban las huellas de la

palma de la mano y los pies de los niños en un papel con tinta para distinguir a los niños

uno de otro.

En el siglo XIX investigadores en criminología intentaron relacionar las características

físicas de los individuos con tendencias criminales, por ejemplo, Alphonse Bertillon

desarrolló el sistema "Bertillonaje" o antropometría descriptiva como un método para

identificar individuos basado en registros detallados de medidas de su cuerpo. No

obstante los resultados no eran concluyentes, pero la idea de medir las características

físicas de un individuo parecía efectiva.

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 3

El 25 de Mayo de 1971 se patenta en Estados Unidos un sistema de identificación de la

palma de la mano por parte de Norman G. Altman.

En 1975, El FBI fundó el desarrollo de escáneres de huella dactilar para clasificadores

automatizados y tecnología de extracción de minucias.

El primer sistema comercial para reconocimiento de geometría de mano estuvo disponible

a principios de los años 70. La Universidad de Georgia fue una de las primeras

instituciones en utilizarlo en 1974. El ejército de Estados Unidos lo probó para su uso en

bancos en 1984, pero el concepto no fue patentado hasta 1985. David Sidlauskas

desarrolló y patentó el concepto de geometría de la mano en 1985 creando al mismo

tiempo la empresa Recognition Systems Inc., cuyo primer sistema comercial estuvo

disponible al año siguiente. En los Juegos Olímpico de 1996 se hizo uso de este tipo de

sistemas para controlar y proteger el acceso físico a la Villa Olímpica.

Según información proporcionada por el International Biometric Group, entre las

tecnologías biométricas más utilizadas durante el año 2007 está la geometría de la mano

con un 13.5%.

3. Funcionamiento

Su rapidez y su buena aceptación entre los usuarios, hace que los autenticadores

basados en la geometría de la mano sean los más extendidos dentro de los biométricos a

pesar de que su tasa de falsa aceptación se podría considerar inaceptable en algunas

situaciones: no es normal, pero sí posible, que dos personas tengan la mano lo

suficientemente parecida como para que el sistema las confunda.

3.1. Método de Captura.

Para obtener los datos biométricos necesarios en este tipo de tecnología se hace

uso de una cámara digital de baja resolución. La mano se coloca con la palma

hacia abajo sobre una superficie plana que tiene 5 clavijas, que ayudan a alinear

los dedos de la mano para asegurar una lectura exacta. La cámara captura

entonces la imagen de la palma de la mano y su sombra. En la parte izquierda de

la superficie plana, se coloca un espejo formando un ángulo de 60 grados; este

espejo refleja hacia la cámara el perfil lateral de la mano.

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 4

3.2. Pre procesado de la Imagen

Una vez capturada una foto de la mano se inicia el bloque de pre procesado, en

que se van a extraer los bordes de la imagen para su posterior entrada en el

bloque de extracción de características.

El pre procesado empieza traduciendo la imagen de color a una imagen en blanco

y negro con alto contraste entre la mano y el fondo. Para conseguir este resultado

se opera con las distintas componentes de color de la imagen y aprovechando que

la piel posee una débil componente de azul. La operación realizada es:

IByN= h(h(IR + IV)-IA)

Donde IByN, IR, IV e IA son, respectivamente, la imagen en blanco y negro

resultante y las componentes roja, azul y verde de la imagen original. La función h

representa la función de estiramiento del histograma. Esta operación intenta

eliminar aquellas zonas de la imagen con mayor componente azul que roja y

verde, ya que la diferencia dará negativa (en la operación de estiramiento se

realiza una eliminación de los valores negativos, igualándolos a 0). Con esta

operación todo el fondo pasará a ser negro (valor 0) mientras que la mano, al tener

una componente azul muy inferior a las otras dos componentes, pasará a tener

valores cercanos a 1 (cercano al blanco).

Tras realizar el paso a blanco y negro, la imagen se pasa a valores binarios

utilizando un umbral. Este umbral ha sido seleccionado heurísticamente para que

Figura 1 Figura 2 Modo de Captura

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 5

se eliminen valores no necesarios dados por brillos o ruidos en la imagen. A la

imagen resultante se le puede aplicar un algoritmo de extracción de bordes basado

en el operador de Sobel. Con esta última operación se obtiene una imagen binaria

que representa el borde de la imagen y, por lo tanto, el contorno del dorso de la

mano y el de su perfil.

3.3. Extracción de Características

Una vez obtenidos los contornos del dorso y del perfil de la mano, se realizan una

serie de medidas que darán como resultado el vector de características

correspondiente. Estas medidas se pueden dividir en cuatro tipos principales:

a) Anchuras de cada uno de los dedos salvo el pulgar

w0 para la anchura de la palma de la mano

w11, w12, w13 y w14, para el dedo índice

w21, w22, w23, w24 y w25 para el dedo medio

w31, w32, w33 y w34, para el dedo anular

w41, w42, w43 y w44 para el dedo meñique.

P1, P2 y p3 para las distancias entre los tres puntos inter –dedo , en

coordenadas tanto horizontales como verticales (P1x-P2x, P1x-P3x, P1x-

P2y, P1x-P3y, donde los superíndices indican la coordenada tomada).

b) Alturas

h3 del dedo medio

h2 del dedo meñique

h1 de la palma de la mano.

c) Ángulos entre la línea de unión de los puntos inter-dedo y la horizontal:

a2, para el ángulo entre P1-P2 y la horizontal

a3, para el ángulo entre P1-P3 y la horizontal.

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 6

d) Desviaciones de los dedos

Con respecto a la línea recta ideal que deberían formar las falanges. Estas

distancias se miden como la distancia del punto medio del contorno del

dedo (por ejemplo P12 para el caso del dedo índice) y el punto medio de la

recta definida entre el punto inter-dedo correspondiente (P1 en el mismo

caso) y el punto más alto del contorno de ese dedo, en el que se hacen

medidas (P14). De forma matemática para el dedo índice sería:

Donde los subíndices indican el punto medio y los superíndices la

coordenada utilizada. De esta forma se obtiene desv1, desv2, desv3 y

desv4 para los dedos índice, medio, anular y meñique respectivamente.

Figura 3 Extracción de Características

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 7

Después de extraer las características necesarias, se lleva a cabo el proceso de

inscripción, el módulo de inscripción de geometría de la mano requiere de la

captura de tres o cuatro imágenes de la mano, debido a que un número mayor

implicaría una gran molestia al usuario y un número menor sería insuficiente para

poder crear un patrón con garantías.

Este tipo de tecnología biométrica cuenta con un estándar Internacional, creado

por la ANSI, que es el ANSI INCITS 396-2005 Hand Geometry Interchange

Format, que define el formato de intercambio de información para almacenamiento

y transmisión de la información recolectada de la silueta de la mano. Define el

contenido y el formato de la información así como las unidades usadas para hacer

la medición de las características de la geometría de la mano. Sin embargo este

estándar aún no ha sido aprobado como un estándar oficial.

4. Características

4.1. Falsos Positivos y Falso Negativo

Cuando un sistema biométrico rechaza una persona autorizada, se le llama un

error de tipo I Falso negativo (tasa de falso rechazo - False Rejection Rate) FRR.

y

7

6

5

4

3

2

1

x

1 2 3 4 5 6 7 8

p1

p3

p2

Figura 2 Figura 4 Puntos

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 8

Cuando el sistema acepta impostores que deben ser rechazados, se le llama un

Error de tipo II Falso Positivo (tasa de aceptación falsa - False Acceptance Rate)

FAR. Ver figura 5

Figura 5 Falsos Negativos y Falsos Positivos

El objetivo es obtener un número bajo para cada tipo de error, pero errores de Tipo

II son los más peligrosos y por lo tanto el más importante de evitar.

Uno de los indicadores más importantes es la tasa de error igual (EER) que

también se llama tasa de error de cruce (CER), esta calificación se establece como

un porcentaje y representa el punto en que la tasa de falso rechazo es igual a la

tasa de aceptación falsa, también es la medida más importante a la hora de

determinar el sistema de precisión. Ver figura 6.

Diferentes ambientes tienen requisitos específicos de nivel de seguridad, que

dictará cuántos tipos de errores I y II son aceptables, por ejemplo:

Un proveedor pude decir: "No tenemos ningún error de Tipo II." Esto significa

que su producto NO permitirá la autenticación a ningún impostor. Pero

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 9

"Tenemos un promedio de alrededor del 90 por ciento de errores de tipo I"; eso

significaría que el 90 por ciento de los intentos de autenticación sería

rechazado, lo que afectaría negativamente a la productividad de sus

empleados.

Una institución militar que está muy preocupada por la confidencialidad estaría

dispuesto a aceptar un cierto número de errores de tipo I, pero absolutamente

no acepta errores de Tipo II.

Todos los sistemas biométricos pueden ser calibrados, si usted baja el tipo de

tasa de error II al ajustar la sensibilidad del sistema, esto se traducirá en un

aumento de los errores de tipo I. Un sistema biométrico que ofrece un EER de

3 será más preciso que un sistema que ofrece un EER de 4.

Figura 6 FAR, FRR y EER (CER)

Relación del porcentaje de Falsos Positivos y Falsos Negativos

Sistema muy seguro:

Pocos falsos positivos

Muchos falsos negativos

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 10

Sistema muy amigable:

Muchos falsos positivos

Pocos falsos negativos

Coste de cada uno de ellos:

Falso positivo: se nos “cuela” un impostor

Falso negativo: el sujeto debe volver a iniciar el proceso de identificación

Causas de falsos negativos:

Registrarse a una altura y verificarse a una altura diferente del escáner.

La posición de la mano.

Falta de capacitación a los usuarios.

Cambio biológico en las manos.

Condiciones en Intemperie, por ejemplo cuando una mano toma contacto

con una superficie helada, la humedad de la mano forma vapor que puede

afectar a los dispositivos ópticos del escáner.

4.2. Tabla de Características

Característica Descripción

Exactitud Media

Aceptación Alta

Fácil de usar Alta

Estabilidad Media

Estándares INCITS 396-2005

INCITS 358-2002 Bio API

INCITS 398-2005 CBEFF

ISO/IEC7816-11:2004 W/IC cards

NIST SP 800-73 W/FIPS 201 Smart Cards

Figura 7 Tabla de Características

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 11

5. Ventajas

Una tecnología que ha sido utilizada por grandes sistemas de control de acceso

físico, están teniendo un uso creciente en la seguridad de instalaciones como

aeropuertos, plantas nucleares y estadios olímpicos

El uso de este tipo de tecnologías se ha convertido en la solución para muchas

empresas pues la finalidad de éstas radica en permitir que sólo el personal

autorizado ingrese a un ámbito o lugar específico además de evitar el tráfico de

contraseñas y tarjetas de identificación.

La geometría de la mano es un sistema amigable y relativamente fácil de usar por

la mayoría de los usuarios.

No presentan resistencias ni incomodidades por parte del usuario como pueden

presentar los sistemas basados en reconocimiento de huellas dactilares o de la

retina

La formación o conocimiento del usuario es mínima con respecto a otros sistemas

similares, no es necesario un entrenamiento de la colocación de la mano en la

etapa de registro

La tecnología puede adaptarse a una amplia gama de aplicaciones y también se

integra con otros sistemas y procesos de identificación.

La geometría de la mano se percibe generalmente como una tecnología no

intrusiva y no amenazante.

6. Limitaciones/Desventajas

Si bien la forma y el tamaño de la mano humana es diversa, las manos no son

necesariamente un elevado carácter distintivo.

En poblaciones grandes por ejemplo, es casi seguro que algunas personas

pueden compartir dimensiones y formas similares de la mano.

Los sistemas actuales de geometría de la mano sólo puede funcionar en el modo

de verificación debido a la poca variabilidad en las características de la mano.

Los sistemas (diseño de hardware) permite que sólo la mano derecha sea

matriculados (si es la mano izquierda se utiliza al revés, creando así problemas de

inscripción y posterior problemas de verificación), aunque se han fabricado y

desplegado los lectores zurdos.

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 12

En algunas culturas las personas pueden sentirse incómodas de tocar un

dispositivo que mucha gente previamente ha tocado.

Puede llegar a ser discriminatorio, en los casos de accidentes, malformaciones,

quemaduras etc. una persona puede verse imposibilitada para identificarse.

Existe la posibilidad de que el sistema en uso no sea cien por ciento seguro pues

todo lo que el ser humano crea puede ser mejorado o vulnerado por otro ser

humano. Puede ser mas efectivo acompañado de otro sistema como el de tarjetas

inteligentes.

7. Aplicaciones

Los sistemas de geometría de la mano son los más comúnmente utilizados en el

control de acceso y en aplicaciones de registro de horarios y asistencia.

La geometría de la mano es conveniente para entornos donde hay grandes

cantidades de usuarios de bases de datos y los usuarios acceden al sistema con

poca frecuencia.

Ejemplo 1 La empresa Recognition Systems, Inc. desde que introdujo su primer

sistema en 1986, Recognition Systems (RSI) ha refinado y reducido el costo de la

tecnología de reconocimiento de la mano. Actualmente RSI ofrece su cuarta

generación de productos, los HandReaders HandPunch y HandKey para control

de asistencia y control de acceso respectivamente. Los equipos evalúan una

imagen tridimensional de los cuatro dedos y parte de la mano.

Producto: HandKey ID3D Precio de lista: $2,150 Tasa de Falso Rechazo: 0.1% Tasa de Falsa Aceptación 0.1% Tasa de Igual Error: 0.1% Tiempo de verificación: 1 segundo Red: Sí

Ejemplo 2 La empresa Intecpro de Santa Cruz – Bolivia .

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 13

Figura 8 Descripción de la HP-3000

Figura 9 Cotización en la Empresa intecpro

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 14

Figura 10 Descripción del Hand Punch

Parámetros de las Huella digitales: Tiempo de identificación menor 1 seg., (Error

de identificación) FAR menor 0.01%, FRR menor 0.01%.

8. Conclusiones.

Previo a la implementación de cualquier sistema biométrico es necesario realizar un

análisis costo-beneficio para estudiar las ventajas y desventajas que acarreará el

sistema.

El éxito de este sistema se verá reflejado principalmente en la seguridad por la

autenticación, por la aceptación de los usuarios, y la flexibilidad con la que se adapte a

las necesidades del ambiente. El desempeño del sistema puede medirse a través de

la interacción con los usuarios. A medida que transcurre el tiempo de uso se pueden

obtener métricas estadísticas que permitirán analizar y mejorar el desempeño del

sistema.

Pero el factor de decisión, uniforme para los negocios, puede ser la cuestión de sí

estos sistemas están percibidos según lo necesitado.

Sistema Biométrico – Geometría de la mano 15

9. Bibliografía

“Biometric Technology Application Manual” – Volume One: Biometric Basics

National Biometric Security Project

http://www.ibiblio.org/pub/linux/docs/LuCaS/Manuales-LuCAS/doc-unixsec/unixsec-

html/node113.html

http://redyseguridad.fi-

p.unam.mx/proyectos/biometria/clasificacionsistemas/clasificaciontipo.html

http://www.cea-ifac.es/actividades/jornadas/XXIV/documentos/viar/85.pdf

http://www.jeuazarru.com/docs/biometria.pdf