Как работает сканер отпечатков пальцев? Сканер отпечатков пальцев: что и как.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность развития биометрических технологий идентификации личности обусловлена увеличением числа объектов и потоков информации, которые необходимо защищать от несанкционированного доступа, а именно: криминалистика; системы контроля доступа; системы идентификации личности; системы электронной коммерции; информационная безопасность (доступ в сеть, вход на ПК); учет рабочего времени и регистрация посетителей; системы голосования; проведение электронных платежей; аутентификация на Web-ресурсах; различные социальные проекты, где требуется идентификация людей; проекты гражданской идентификации (пересечение государственных границ, выдача виз на посещение страны) и т.д.

В отличие от бумажных идентификаторов (паспорт, водительские права), пароля или персонального идентификационного номера (PIN), биометрические характеристики не могут быть забыты или потеряны, их трудно подделать и практически невозможно изменить.

Деятельность частных фирм, правительственных организаций и лабораторий, занимающихся вопросами биометрии, координируется Биометрическим Консорциумом BioAPI Consortium. Ведущими производителями биометрических систем являются: BioLink Technologies, Bioscrypt, Precise Biometrics, Neurotechnologiya, DigitalPersona, Ethentica, Identix, Staflink, Veridicom и др. Учитывая то, что основные биометрические технологии разрабатываются и совершенствуются за рубежом, актуальным является создание собственных биометрических технологий с целью ликвидации образовавшейся пропасти в разработке биометрических систем между отечественными и зарубежными производителями и дальнейшего параллельного (а возможно и совместного) совершенствования биометрических систем. В результате собственные разработки будут как минимум на порядок дешевле. При этом идентификация личности по отпечатку пальца является самой удачной биометрической технологией благодаря простоте использования, удобству и надежности. Вероятность ошибки при идентификации пользователя по отпечаткам пальцев намного меньше в сравнении с другими биометрическими методами. Кроме того, само устройство идентификации по отпечатку пальца малогабаритно и приемлемо по цене.

Цель магистерской работы: создание биометрической системы контроля доступа по отпечаткам пальцев, устойчивой к шумам и не зависящей от качества входных изображений, на основании проведенного анализа при соблюдении оптимальной точности и надежности системы и повышении быстродействия поиска.

Задачи, решаемые в магистерской работе:

анализ существующих методов разбиения отпечатков пальцев на классы (классификаторов);

анализ существующих методов поиска соответствия в найденном классификатором классе;

программная реализация найденных методов и их комбинаций;

выявление на основе тестовой выборки наиболее эффективных методов или их комбинаций;

достижение конечной цели работы.

Новизна магистерской работы: повышение быстродействия поиска в системе при соблюдении оптимальной точности и надежности системы за счет комбинации различных классификаторов и выявления наиболее точных методов для осуществления быстрого и корректного поиска в определенном классификатором классе. Быстродействие планируется достичь за счет правильной сегментации системной базы данных отпечатков пальцев в соответствии с натуральным распределением классов (0.279, 0.317, 0.338, 0.037, и 0.029 для классов завиток, правая петля, левая петля, дуга, и полусфера, соответственно ), а также возможно за счет объединения нескольких классов в один. В частности показатели быстродействия и точности системы значительно улучшаются при объединении классов дуга и полусфера в один класс. Точность классификации также планируется повысить за счет реализации эффективного метода обнаружения позиции центральной точки и внедрения в систему модуля улучшения изображений отпечатков пальцев перед выполнением этапа извлечения особых точек.

1. ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА КОМПЬЮТЕРИЗАЦИИ

Объектом исследования в данной работе является изображение отпечатка пальца, которое представляет собой папиллярный узор на поверхности пальцев. Уникальность каждого отпечатка пальца можно определить по узору, который образуют эти выступы и бороздки, а также по другим его деталям. Таким образом, в каждом отпечатке пальца можно определить два типа признаков - глобальные и локальные.

Глобальные признаки - те, которые можно увидеть невооружённым глазом :

Папиллярный узор - специфический узор, формируемый совокупностью выступов и впадинок;

Выступ - линия отпечатка пальца возвышается, образуя выступ;

Впадинка (бороздка) - желобок между выступами;

Центр (ядро) - пункт, локализованный в середине отпечатка или некоторой выделенной области; точка наибольшей кривизны выступа;

Дельта - зона, где выступ разветвляется на три линии, а затем они сходятся в одной точке;

Область интереса - выделенный фрагмент отпечатка, в котором локализованы все признаки (как правило, центральная область отпечатка пальца).

В традиционной дактилоскопии папиллярные узоры пальцев рук делятся на три основных класса: дуговые (около 5% всех отпечатков), петлевые (65%) и завитковые (30%); для каждого класса проводится более детальная классификация на подклассы. В рамках данной работы классификация будет произведена на пять классов: завиток (W), правая петля (R), левая петля (L), дуга (A), и полусфера (T) .

На рисунке 1.1 изображены некоторые примеры отпечатков пальцев, относящиеся к основным классам.

Рисунок 1.1 - Основные классы отпечатков пальцев с учетом натурального распределения. a) Левая петля, b) Правая петля, c) Завиток, d) Дуга, e) Полусфера.

Локальные признаки называют деталями - уникальные для каждого отпечатка признаки, определяющие пункты изменения структуры папиллярных линий (окончание, раздвоение, разрыв и т.д.), ориентацию папиллярных линий и координаты в этих пунктах. Каждый отпечаток содержит до 70 деталей.

На изображении отпечатка пальца выделяют следующие детали (рисунок 1.2),:

Конечные точки (окончания выступов) - точки, в которых «отчетливо» заканчиваются выступы;

Точки ветвления – точки, в которых происходит расхождение линий выступа.

Рисунок 1.2 – Примеры деталей.

Практика показывает, что отпечатки пальцев разных людей могут иметь одинаковые глобальные признаки, но совершенно невозможно наличие одинаковых деталей. Поэтому глобальные признаки используют для разделения базы данных на классы и на этапе аутентификации. На втором этапе распознавания (уникальная идентификация) используют уже локальные признаки ,.

Получение электронного представления отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором - достаточно сложная задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы. Современный метод получения электронного изображения отпечатка пальца - сканирование.

2. ЛОКАЛЬНЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ РАСПОЗНАВАНИЕ ПО ОТПЕЧАТКАМ ПАЛЬЦЕВ.

Задачей распознавания изображений отпечатков пальцев занималась магистр ДонНТУ Евстюничева А. В. Тема магистерской работы: В ходе выполнения магистерской работы были созданы проверочная и тестовая выборки отпечатков пальцев, частично реализован многоканальный подход для классификации отпечатков пальцев. В частности был получен вектор признаков - Код пальца и на его основании была осуществлена классификация методом Эвклидова расстояния. Однако вектор признаков был не совсем корректно генерирован в связи с неточной работой алгоритма определения месторасположения центральной точки. Тем ни менее была создана прекрасная база – теоретическая и практическая – для дальнейших исследований и продолжения работы в данном направлении.

3. ГЛОБАЛЬНЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ РАСПОЗНАВАНИЕ ПО ОТПЕЧАТКАМ ПАЛЬЦЕВ.

3.1 Обзор подходов для автоматической классификации отпечатков пальцев.

Классификация отпечатков пальцев - это метод, используемый для отнесения отпечатка пальца на основании его признаков к одному из нескольких предварительно заданных классов, которые могут обеспечить механизм индексации. Автоматизированная классификация отпечатков пальцев является сложной проблемой, потому что небольшие внутриклассовые различия и большие межклассовые различия между 5 классами должны быть приняты во внимание. Классификация отпечатков пальцев представляет собой грубый (укрупненный) уровень сопоставления отпечатков пальцев. Вначале введенный отпечаток пальца относится на грубом уровне к одному из нескольких предварительно заданных классов и затем, на более точном уровне, он сравнивается с множеством отпечатков, имеющихся в БД.

В результате развития науки об отпечатках пальцев было найдено несколько подходов для автоматической классификации отпечатка пальца. Эти подходы могут быть на грубом уровне представлены пятью основными категориями:

1) На основе модели. Метод классификации отпечатка пальца на основе модели использует местоположения особых точек (ядро и разветвление), чтобы классифицировать отпечаток пальца к одному из пяти вышеприведенных классов. Подход на основе модели использует знания людей-экспертов, применяя правила для каждой категории вручную построенной модели, и поэтому требует обучения. Развитием данной группы подходов занимались (K. Karu, A.K. Jain, L. Hong).

2) На основе структуры. Подход на основе структуры использует оценку ориентационного поля на изображении отпечатка пальца для того, чтобы отнести отпечаток к одному из пяти классов. Нейронная сеть, распознающая отпечатки пальцев, обучалась на изображениях с 2000 пальцев (одно изображение с пальца) и тестировалась на независимом наборе, состоящем из 2000 изображений, снятых с тех же пальцев. Более поздняя версия этого алгоритма (G.T. Candela, P.J. Grother, C.I. Watson, RA. Wilkinson, and C.L. Wilson) была тестирована на базе данных NIST-14, которая является естественно распределенной базой данных, обеспечивая лучшее выполнение алгоритма. Однако должно предполагаться совершенствование этого представления, так как база данных NIST-14 содержит маленький процент отпечатков пальцев типа дуга, которые поддаются классификации наиболее сложно, а нейронная сеть, используемая в алгоритме, неявно использует эту информацию для получения выгоды. Подобный подход на основе структуры, который использует скрытые модели Маркова для классификации (A. Senior), полагается на надежность оценки местоположений выступов, что является сложным из-за зашумленности изображения. В другом подходе на основе структуры используются кривые B-сплайна (базисные полиномиальные кривые), чтобы классифицировать отпечатки пальца (M.M.S. Chong, T.H. Ngee, L. Jun, and R.K.L. Gay).

3) На основе частоты. Подходы на основе частоты используют спектр частот отпечатков пальца для классификации. Здесь используются ряды Фурье (A.P. Fitz and R.J. Green).

4) Синтаксический подход. Синтаксический подход использует формальную грамматику для представления и классификации отпечатков пальцев (C.V.K. Rao and K. Black).

5) Гибридные подходы. Гибридные подходы комбинируют два или более видов подходов для классификации (B.G. Sherlock and D.M. Monro, M. Kawagoe and A. Tojo). Эти подходы подают надежды, но не были проверены на больших базах данных. Например, отчет M. M. S. Chong и др. заканчивается на 89 отпечатках пальца, Fitz и Green - на 40 отпечатках пальцев, и M. Kawagoe и A. Tojo - на 94 отпечатках пальцев. Наиболее перспективным является двухэтапный классификатор, который позволил бы сначала отнести отпечаток пальца к одному из подклассов, а после уже в этом подклассе производить сравнение. Среди гибридных подходов особое место занимает .

3.2. Обзор классификаторов изображений отпечатков пальцев

Рассмотрим несколько наиболее известных и используемых классификаторов: классификатор «K»-ближайших соседей, классификатор нейронная сеть, двухэтапный классификатор, классификатор скрытых моделей Маркова, классификатор дерево решений.

1. Классификатор «K»-ближайших соседей . Решающее правило «К» ближайших соседей заключается в том, что вначале находятся «К» ближайших соседей для тестового образца в пространстве признаков. После этого тестовый образец относится к классу, который наиболее часто представлен среди «К» ближайших соседей. Два верхних класса, которые были найдены с помощью классификатора «К» ближайших соседей, должны соответствовать классам, которые имеют самое высокое и второе по величине количество среди «К» ближайших соседей. Обычно рассматриваются 10 ближайших соседей (K=10). Точность классификации не всегда увеличивается с увеличением K; здесь возникает проблема классификации, связанная с определением оптимальной величины К для объема проверочной выборки конечного размера.

2. Классификатор Нейронная сеть . В данном случае обучали многослойную нейронную сеть с прямым распространением, используя в качестве обучающего алгоритма алгоритм быстрого распространения. Нейронная сеть имеет один скрытый слой из 20 нейронов, 192 входных нейрона, и 5 выходных нейронов, которые соответствуют пяти классам.

3. Двухэтапный Классификатор . Для упрощения задачи классификации мы декомпозируем 5-ти классовую задачу на набор из 10 2-х классовых задач. Целью является выполнение задачи простой классификации, используя классификатор «К» - ближайших соседей и затем используется набор двух-классовых классификаторов нейронных сетей для манипуляции с едва заметными различиями.

Первый этап использует классификатор «К» - ближайших соседей (К = 10), чтобы выбрать два наиболее вероятных класса для текущего входного образца. Мы получили путем наблюдения, что в 85.4 % случаев, класс с максимальной частотой попадания в группу «К» ближайших соседей это правильный класс (класс прошел классификацию) и в 12.6 % случаев класс со второй по величине частотой это также правильный класс. Другими словами, классификатор «К» - ближайших соседей приводит к нахождению двух классов с наибольшей частотой попадания в группу с точностью 98 %. Этот результат используется для точного отнесения отпечатков пальцев к двум из пяти классов. Каждый отпечаток будет иметь вхождение в два из пяти классов БД и поиск соответствия в БД должен быть произведен только в соответствующих двух классах.

Второй этап использует 10 (C 2 5) различных нейронных сетей для 10 различных парных классификаций. Эти нейронные сети имеют 192 входных нейрона, 20-40 скрытых нейронов находятся в одном скрытом слое, и 2 выходных нейрона. Каждая нейронная сеть обучена использовать образцы только из двух соответствующих классов в обучающей выборке. Например, нейронная сеть, которая находит различие между правой петлей и завитком обучена использовать только образцы, помеченные как правая петля и завиток в обучающей выборке. Схема двухэтапного классификатора представлена на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 - Схема двухэтапного классификатора.

Хотя этот классификатор устойчив к шумам и способен корректно классифицировать большинство низкокачественных отпечатков пальцев в БД NIST-4, он имеет недостатки на некоторых других изображения отпечатков пальцев, которые имеют очень низкое качество и не содержат информацию о выступах, присутствующую в центральной части отпечатка пальца. На низкокачественных отпечатках пальцев очень трудно правильно обнаружить центральную точку. Классификатор также не в состоянии правильно классифицировать изображения двойной петли, которые помечены как завиток в базе данных NIST-4. Для этих изображений алгоритм определения размещения центральной точки, выбирает вышерасположенную центральную точку и полагает, что это центр и при рассмотрении определяет, что центр изображения похож на петлю в области интереса, что приводит к ошибочной классификации завитка к правой петле или левой петле. Около 3% ошибок происходят в результате неправильной классификации петли в дугу, из-за едва различимой разницы между этими классами. Неправильная классификация дуги в полусферу составляет около 5 % ошибок.

3.3 Обзор алгоритмов сравнения отпечатков пальцев в найденном классе

В настоящее время выделяют следующие классы алгоритмов сравнения отпечатков пальцев:

Углубляясь все больше в системы, связанные с охраной и контролем, многие из нас в конце концов обратят внимание на биометрические методы идентификации личности для тех или иных потребностей.

Биометрия – это методы автоматической идентификации человека и подтверждения личности человека, основанные на физиологических или поведенческих характеристиках. Примерами физиологических характеристик являются отпечатки пальцев, форма руки, характеристика лица, радужная оболочка глаза, характеристика голоса, особенности подчерка. В процессе развития технологий появляется все большее количество способов идентифицировать человеческую личность.

Наиболее популярным методом биометрической идентификации является распознавание отпечатков пальцев. Думаю, это так, потому что это относительно дешевый и простой способ, проверенный временем. Способов получить отпечаток пальца человека с помощью электроники существует несколько: оптические методы получения изображения отпечатка пальца – на отражение, на просвет, бесконтактный способы, емкостные датчики отпечатков пальцев (полупроводниковые), радиочастотные сканеры, сканеры, использующие метод давления, термосканеры, ультразвуковой метод. Каждый способ получения отпечатка пальца имеет свои достоинства и недостатки, однако главным образом баланс выбора способа сканирования является цена – надежность (здесь выделяется не только эффективная защита, но и устойчивость к воздействию внешних факторов).

Рассматриваемый сканер отпечатков пальцев R308 (ссылка в магазин) является оптическим (метод на отражение). Данный метод использует эффект нарушенного полного внутреннего отражения (Frusted Total Internal Reflection). Эффект заключается в том, что при падении света на границу раздела двух сред световая энергия делится на две части - одна отражается от границы, другая проникает через границу во вторую среду. Доля отраженной энергии зависит от угла падения светового потока. Начиная с некоторой величины данного угла, вся световая энергия отражается от границы раздела. Это явление называется полным внутренним отражением. В случае контакта более плотной оптической среды (поверхности пальца) с менее плотной в точке полного внутреннего отражения пучок света проходит через эту границу. Таким образом, от границы отразятся лишь пучки света, попавшие в определенные точки полного внутреннего отражения, к которым не был приложен папиллярный узор пальца. Для захвата полученной световой картинки поверхности пальца используется специальный датчик изображения (КМОП или ПЗС, в зависимости от реализации сканера).

Для данного метода можно отметить следующее:

Одни из самых дешевых сканеров отпечатков пальцев при относительно большой площади сканирования пальца
Чувствительность к загрязнению рабочей поверхности датчика
Малая защита от муляжей
Относительно крупные размеры модуля

Итак сканер отпечатков пальцев R308 имеет следующий вид:

Хотелось бы разобрать и посмотреть на модуль изнутри, но конструкция сделана таким образом, что аккуратно открутить винтики и снять плату с элементами не получится, так как держит ее что-то изнутри и без применения паяльника это сделать проблематично, поэтому не стоит пытаться нарушить целостность модуля, что может привести к выводу его из строя.

Данный оптический сканер отпечатков пальцев использует высокоскоростной цифровой сигнальный процессор в качестве своей основы. Этот модуль может получить изображение отпечатка пальца, обработать изображение для сохранения или поиска, сохранить данные об отпечатке пальца в собственной памяти и делать поиск на совпадение полученного отпечатка с сохраненными. Для подключения к СКУД (системам контроля и управления доступом) модуль имеет интерфейс UART, посредством которого модуль принимает команды и посылает ответы о результатах операций. Кроме того, модуль может передать на другое устройство изображение отпечатка пальца, полученное при помощи него. Сканер отпечатков пальцев построен таким образом, что все вычислительные и аналитические операции выполняет он сам, но этими процессами необходимо управлять для получения практической ценности модуля. Таким образом, на основе ответов о результатах выполнения команд внешний микроконтроллер может выстраивать любую необходимую логику работы СКУД с применением сканера отпечатков пальцев.

Характеристики сканера отпечатков пальцев R308:

Напряжение питания – 4,5-5 вольт
Рабочий ток – 40 мА
Интерфейс – UART (TTL logical level)
Baud rate – 9600*n, n=1~12, по умолчанию 57600 bps
Время сканирования отпечатка пальца –до 0,5 сек
Размер шаблона отпечатка – 512 байт
Коэффициент ложного пропуска FAR (False Acceptance Rate) – менее 0,001 %
Коэффициент ложного отказа в доступе FRR (False Rejection Rate) – менее 0,5 %
Уровень безопасности – 5
Время среднего поиска – менее 1 сек
Размер окна считывания отпечатка пальца – 18х22 мм
Размер модуля – 55,5х21х20,5 мм
Диапазон рабочих температур – -20-+40 градусов Цельсия

Для подключения к другим устройствам R308 имеет 6-контактный разъем:

Vt – плюс питания детектора пальца
Vin – плюс питания модуля
Touch – выход сигнала детектора пальца

В документации указываются цвета шлейфа в комплекте с модулем, но в моем случае цвета не совпали, поэтому надежнее всего определять назначение контактов по нумерации, указанной на плате возле разъема модуля.

Структура пакета данных, передаваемых и принимаемых модулем:

Header – заголовок, фиксированное значение 0xEF01 (2 байта)
Adder – адрес сканера отпечатков пальцев, фиксированное значение 0xFFFFFFFF (4 байта)
Package identifier – идентификатор пакета данных, 01H – пакет команды, 02H – пакет данных, 07H – пакет ответа, 08H – пакет окончания данных (1 байт)
Package length – количество байт пакета информации (включает сумму байт данных пунктов 5 - 6), максимальное количество 256 байт (2 байта)
Package contents – полезные данные
Checksum – контрольная сумма, арифметическая сумма пунктов 3-6 (2 байта)

Сканер отпечатков пальцев имеет 8 основных инструкций для его управления:

Сканирование отпечатка пальца и сохранение его в буфере. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Создание файла символов отпечатка пальца из оригинального отпечатка и сохраняет его в CharBuffer1 (2). Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Поиск на совпадение отпечатка пальца в библиотеке модуля который соответствует хранимому в CharBuffer1 или CharBuffer2. Возвращает код подтверждения об успешности операции и ID отпечатка пальца в библиотеке модуля.
Создание шаблона модели отпечатка пальца. Информация в CharBuffer1 и CharBuffer2 объединяется и комбинируется для получения более достоверных данных об отпечатке пальца (отпечаток в этих буферах должен принадлежать одному пальцу). После операции данные сохраняются обратно в CharBuffer1 и CharBuffer2. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Сохранение шаблона отпечатка пальца из Buffer1/Buffer2 во флэш память библиотеки модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Удаление шаблона из флэш памяти модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Очистка памяти библиотеки отпечатков пальцев модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.
Проверка пароля модуля. Возвращает код подтверждения об успешности операции.

Для того чтобы искать совпадение отпечатка пальца в библиотеке модуля необходимо сканировать отпечаток пальца и сохранить его в буфере, сгенерировать символьный файл и поместить его в CharBuffer и прописать команду на поиск совпадений отпечатков пальце (инструкции 1, 2, 3).

Для того чтобы внести отпечаток пальца в память модуля необходимо получить изображение отпечатка пальца, сохранить его в буфере и сгенерировать символьный файл, сохраняемый в CharBuffer (операции повторяем минимум 2 раза и сохраняем все в CharBuffer1 и CharBuffer2), далее комбинируем данные в буферах 1 и 2 для получения более точного результата и запускаем командой сохранение в указанное место памяти информацию об отпечатке пальца (инструкции 1, 2, 4, 5).

По ходу выполнения инструкций модулем необходимо следить за корректностью и успешностью выполнения посредством ответов, следующих после посылки команд. Это может улучшить качество выполнения программы и точность заданных манипуляций со сканером отпечатков пальцев R308.

Для оценки работы модуля к статье прилагается демонстрационная прошивка для микроконтроллера STM32, соответствующая схеме:

На LCD дисплее отображаются необходимые данные для работы со сканером отпечатков пальцев, при включении схемы без замкнутых перемычек Jmp1 и Jmp2 запускается основной цикл программы, когда микроконтроллер ждет получения отпечатка пальца от сканера и запускает поиск в памяти модуля при его появлении. При включении с замкнутой перемычкой Jmp1 запускается полное стирание памяти библиотеки отпечатков пальцев. При включении с замкнутой перемычкой Jmp2 запускается добавление 5 новых отпечатков пальцев в память модуля. Для добавления отпечатка пальца необходимо дважды приложить палец к сканеру для его сохранения в случае отсутствия ошибок при сканировании отпечатков.

Кроме того к статье прилагается программа SFGDemo. С ее помощью можно получить изображение своего отпечатка пальца помимо стандартных операций добавления отпечатка в память, поиска совпадений, удаления отпечатка из памяти (для подключения к компьютеру используется переходник USB-UART).

Список радиоэлементов

Обозначение	Тип	Номинал	Количество	Мой блокнот
IC1	МК STM32	STM32F103C8	1	В блокнот
VR1	Линейный регулятор	LM7805	1	В блокнот
VR2	Линейный регулятор	AMS1117-3.3	1	В блокнот
FP1	Датчик отпечатков пальцев	R308	1	В блокнот
HG1	LCD-дисплей	2004a	1	В блокнот
C1, C2	Конденсатор	22 пФ	2	В блокнот
C3		470 мкФ	1	В блокнот
C4-C7, C9, C10, C12	Конденсатор	100 нФ	7	В блокнот
C8	Электролитический конденсатор	220 мкФ	1	В блокнот
C11	Электролитический конденсатор	100 мкФ	1	В блокнот
R1	Резистор	22 Ом	1	В блокнот
R2	Резистор	100 Ом	1	В блокнот
R3	Подстроечный резистор	10 кОм	1

Все существующие на сегодняшний день сканеры отпечатков пальцев по используемым ими физическим принципам можно выделить в три группы:

оптические;
кремниевые (или полупроводниковые);
ультразвуковые.

Оптические сканеры

В основе работы оптических сканеров лежит оптический метод получения изображения. По видам используемых технологий можно выделить следующие группы оптических сканеров:

1. FTIR-сканеры - устройства, в которых используется эффект нарушенного полного внутреннего отражения (Frustrated Total Internal Reflection, FTIR) .

При падении света на границу раздела двух сред световая энергия делится на две части: одна отражается от границы, другая — проникает через границу раздела во вторую среду. Доля отраженной энергии зависит от угла падения. Начиная с некоторой его величины, вся световая энергия отражается от границы раздела. Это явление называется полным внутренним отражением . Однако при контакте более плотной оптической среды (в нашем случае поверхность пальца) с менее плотной (в практической реализации, как правило, поверхность призмы) в точке полного внутреннего отражения пучок света проходит через эту границу. Таким образом, от границы отразятся только пучки света, попавшие в такие точки полного внутреннего отражения, к которым не были приложены бороздки папиллярного узора поверхности пальца. Для фиксации получившейся световой картинки поверхности пальца используется специальная камера (ПЗС или КМОП в зависимости от реализации сканера).

2. Оптоволоконные сканеры (fiber optic scanners) - представляют собой оптоволоконную матрицу, каждое из волокон которой заканчивается фотоэлементом.

Чувствительность каждого фотоэлемента позволяет фиксировать остаточный свет, проходящий через палец, в точке прикосновения рельефа пальца к поверхности сканера. Изображение отпечатка пальца формируется по данным каждого из элементов.

3. Электрооптические сканеры (electro- optical scanners) основаны на использовании специального электрооптического полимера, в состав которого входит светоизлучающий слой.

При прикладывании пальца к сканеру неоднородность электрического поля у его поверхности (разность потенциалов между бугорками и впадинами) отражается на свечении этого слоя так, что он высвечивает отпечаток пальца. Затем массив фотодиодов сканера преобразует это свечение в цифровой вид.

4. Оптические протяжные сканеры (sweep optical scanners) в целом аналогичны FTIR-устройствам.

Их особенность в том, что палец нужно не просто прикладывать к сканеру, а проводить им по узкой полоске - считывателю. При движении пальца по поверхности сканера делается серия мгновенных снимков (кадров). При этом соседние кадры снимаются с некоторым наложением, т. е. перекрывают друг друга, что позволяет значительно уменьшить размеры используемой призмы и самого сканера. Для формирования (точнее сборки) изображения отпечатка пальца во время его движения по сканирующей поверхности кадрам используется специализированное программное обеспечение.

5. Роликовые сканеры (roller- style scanners) . В этих миниатюрных устройствах сканирование пальца происходит при прокатывании пальцем прозрачного тонкостенного вращающегося цилиндра (ролика).

Во время движения пальца по поверхности ролика делается серия мгновенных снимков (кадров) фрагмента папиллярного узора, соприкасающегося с поверхностью. Аналогично протяжному сканеру соседние кадры снимаются с наложением, что позволяет без искажений собрать полное изображение отпечатка пальца. При сканировании используется простейшая оптическая технология: внутри прозрачного цилиндрического ролика находятся статический источник света, линза и миниатюрная камера. Изображение освещаемого участка пальца фокусируется линзой на чувствительный элемент камеры. После полной «прокрутки» пальца, «собирается картинка» его отпечатка.

6. Бесконтактные сканеры (touchless scanners) . В них не требуется непосредственного контакта пальца с поверхностью сканирующего устройства.

Палец прикладывается к отверстию в сканере, несколько источников света подсвечивают его снизу с разных сторон, в центре сканера находится линза, через которую, собранная информация проецируется на КМОП-камеру, преобразующую полученные данные в изображение отпечатка пальца.

Полупроводниковые (кремниевые) сканеры

В основе этих сканеров использование для получения изображения поверхности пальца свойств полупроводников, изменяющихся в местах контакта гребней папиллярного узора с поверхностью сканера. В настоящее время существует несколько технологий реализации полупроводниковых сканеров.

1. Емкостные сканеры (capacitive scanners) - наиболее широко распространенный тип полупроводниковых сканеров, в которых для получения изображения отпечатка пальца используется эффект изменения емкости pn-перехода полупроводникового прибора при соприкосновении гребня папиллярного узора с элементом полупроводниковой матрицы.

Существуют модификации описанного сканера, в которых каждый полупроводниковый элемент в матрице сканера выступает в роли одной пластины конденсатора, а палец - в роли другой. При приложении пальца к сенсору между каждым чувствительным элементом и выступом-впадиной папиллярного узора образуется некая емкость, величина которой определяется расстоянием между поверхностью пальца и элементом. Матрица этих емкостей преобразуется в изображение отпечатка пальца.

2. Чувствительные к давлению сканеры (pressure scanners) - в этих устройствах используются сенсоры, состоящие из матрицы пьезоэлементов.

При прикладывании пальца к сканирующей поверхности выступы папиллярного узора оказывают давление на некоторое подмножество элементов поверхности, соответственно впадины никакого давления не оказывают. Матрица полученных с пьезоэлементов напряжений преобразуется в изображение поверхности пальца.

3. Термо-сканеры (thermal scanners) - в них используются сенсоры, которые состоят из пироэлектрических элементов, позволяющих фиксировать разницу температуры и преобразовывать ее в напряжение (этот эффект также используется в инфракрасных камерах).

При прикладывании пальца к сенсору по температуре прикасающихся к пироэлектрическим элементам выступов папиллярного узора и температуре воздуха, находящегося во впадинах, строится температурная карта поверхности пальца и преобразуется в цифровое изображение.

Данные типы сканеров являются самыми распространенными. Во всех приведенных полупроводниковых сканерах используются матрица чувствительных микроэлементов (тип которых определяется способом реализации) и преобразователь их сигналов в цифровую форму. Таким образом, обобщенно схему работы приведенных полупроводниковых сканеров можно продемонстрировать следующим образом:

4. Радиочастотные сканеры (RF- Field scanners) - в таких сканерах используется матрица элементов, каждый из которых работает как маленькая антенна.

Сенсор генерирует слабый радиосигнал и направляет его на сканируемую поверхность пальца. Каждый из чувствительных элементов принимает отраженный от папиллярного узора сигнал. Величина наведенной в каждой микроантенне электро-движущая сила (ЭДС) зависит от наличия или отсутствия в близи нее гребня папиллярного узора. Полученная таким образом матрица напряжений преобразуется в цифровое изображение отпечатка пальца.

5. Протяжные термо-сканеры (thermal sweep scanners) - разновидность термо-сканеров, в которых для сканирования (так же как и в оптических протяжных сканерах), необходимо провести пальцем по поверхности сканера, а не просто приложить его.

6. Емкостные протяжные сканеры (capacitive sweep scanners) - используют аналогичный способ покадровой сборки изображения отпечатка пальца, но каждый кадр изображения получается с помощью емкостного полупроводникового сенсора.

7. Радиочастотные протяжные сканеры (RF- Field sweep scanners) - аналогичны емкостным, но используют радиочастотную технологию.

Ультразвуковые сканеры

Ультразвуковое сканирование - это сканирование поверхности пальца ультразвуковыми волнами и измерение расстояния между источником волн и впадинами и выступами на поверхности пальца по отраженному от них эху. Качество получаемого таким способом изображения в 10 раз лучше, чем полученного любым другим, представленным на биометрическом рынке методом. Кроме этого, стоит отметить, что данный способ практически полностью защищен от муляжей, поскольку позволяет кроме отпечатка пальца получать и некоторые дополнительные характеристики о его состоянии (например, пульс внутри пальца).

Примеры использования сканеров отпечатков пальцев

Основное применение технологии распознавания по отпечаткам пальцев – защита от несанкционированного доступа. Чаще используются в охранных системах и системах учета рабочего времени сотрудников.

Для контроля доступа, сканеры отпечатков пальцев встраивают в ноутбуки, мобильные телефоны, внешние накопители, флэш-карты и т.д. и т.п.

Датчики отпечатков пальцев на сегодняшний день вышли за пределы премиум-сегмента смартфонов, технология дополнительной аппаратной защиты может внедряться даже в относительно недорогие аппараты среднего ценового диапазона. Со времени выхода на рынок технология претерпела значительные эволюционные изменения, поэтому вашему вниманию предлагается обзор имеющихся на рынке дактилоскопических сенсоров с указанием различий между ними.

Оптические сканеры

Старейший способ захвата и сравнения отпечатков пальцев. Как и предполагает название, технология основывается на оптическом изображении, по сути – фотографии, и использует особые алгоритмы для определения уникальных последовательностей на поверхности, например, бугорков или уникальных отметин, анализируя самые светлые и самые темные области на изображении.

По аналогии с камерами в смартфонах подобные датчики имеют конкретное разрешение, чем оно выше, тем более мелкие детали будут доступны для обработки сканером, что повысит уровень защиты. Однако подобные датчики получают более контрастные изображения, нежели обычная камера. Обычно в них включено большое количество диодов на дюйм для более четкого отображения деталей вблизи. В момент сканирования пальца сканер находится в темноте, поэтому оптические сканеры также имеют «на борту» светодиоды, действующие как вспышка во время сканирования. Подобное внутреннее устройство придаст смартфону дополнительные миллиметры толщины и негативно отразится на конечном форм-факторе.

Главным недостатком оптических сканеров является их ненадёжность. С их помощью получается лишь двумерное изображение, «обмануть» такой сканер можно другим изображением хорошего качества или искусственно созданным отпечатком с него. Не стоит доверять подобному типу сканеров, он недостаточно безопасен для защиты самой важной информации.

Сегодня датчики отпечатка пальца в смартфонах имеют различные формы и размеры, но оптических сканеров в них нет. По аналогии с началом распространения резистивных сенсорных экранов, оптические сканеры на сегодняшний день можно встретить разве что в самых недорогих аппаратных решениях. Необходимость в усилении безопасности обусловила единогласный переход смартфонов на конденсаторные сканеры.

Конденсаторные сканеры

Самый распространенный тип датчиков отпечатка пальца. И снова название выдаёт главный компонент, если вы, конечно, немного разбираетесь в электронике – конденсатор. Вместо создания традиционного изображения отпечатка, конденсаторные сканеры используют для сбора информации об отпечатке массивы крошечных конденсаторов. Если подключить способные сохранять электрический заряд конденсаторы к проводящей плате, то это позволит использовать их для считывания деталей отпечатка. Заряд в конденсаторах будет незначительно меняться во время прикосновения пальца к плате и в то же время воздушная прослойка оставит заряд относительно без изменения. Для отслеживания изменений используется интеграционная цепь операционного усилителя, впоследствии изменения можно записать конвертером сигнала из аналогового в цифровой.

После сканирования цифровая информация может быть проанализирована на предмет отличительных и уникальных параметров отпечатка, которые могут быть сохранены для последующего сравнения. Подобный датчик намного сложнее «обмануть», чем оптический. Результаты невозможно воспроизвести на изображении и очень сложно подделать каким-либо искусственным отпечатком: разные материалы вызовут разные изменения в заряде конденсатора. Единственный риск для безопасности может исходить от возможности взлома программного или аппаратного обеспечения.

Благодаря созданию достаточно большого массива таких конденсаторов (сотни, если не тысячи конденсаторов в одном сканере) есть возможность получить изображение бугорков и желобков отпечатка пальца с высокой детализацией путем использования лишь электрических сигналов. По аналогии с оптическими датчиками, большее количество конденсаторов даст более высокое разрешение сканера и до определенного уровня повысит защиту.

Из-за большего количества компонентов в цепи конденсаторные сканеры могут стоить дороже. В некоторых ранних вариантах осуществлялись попытки урезать количество необходимых конденсаторов путем использования сканеров «свайпа», которые получали информацию от меньшего количества конденсаторных элементов быстрым обновлением результатов по мере проведения пальцем по сенсору. Метод был довольно изощренным и зачастую требовалось несколько попыток для успешного сканирования. К счастью, сегодня распространена более простая схема работы датчика: достаточно простого нажатия и удержания.

Ультразвуковые сканеры

Новейшая дактилоскопическая технология, впервые представленная в составе смартфона Le Max Pro. Немаловажную роль в ней сыграла Qualcomm и технология Sense ID. Для фактического сбора деталей об отпечатке в состав аппаратной платформы входят ультразвуковые передатчик и приёмник. Через помещенный на сканер палец передаётся ультразвуковой импульс. Он частично поглощается, частично передаётся обратно на сенсор в зависимости от бугорков, пор и других уникальных для каждого отпечатка деталей.

Никакого микрофона, считывающего возвращающийся сигнал, не предусмотрено, вместо этого используется сенсор, который может считывать механическое напряжение для подсчета интенсивности вернувшегося сигнала на разных участках датчика. Сканирование на протяжении более долгого периода времени позволяет считать дополнительную информацию, что в свою очередь может предоставить детализированную трехмерную модель сканированного отпечатка. Трехмерная природа технологии делает её еще более безопасной альтернативой конденсаторным сканерам.

Алгоритмы и криптография

Большинство дактилоскопических сенсоров основаны на весьма сходных принципах, но дополнительные компоненты и программного обеспечения могут играть главную роль в дифференциации продуктов по производительности и функциональности, доступной потребителям.

Физический сканер сопровождает выделенная микросхема, интерпретирующая отсканированную информацию и передающая её в необходимом формате в процессор смартфона. Разные производители используют слегка отличающиеся друг от друга по скорости и точности алгоритмы идентификации ключевых характеристик отпечатка.

Обычно эти алгоритмы «ищут» место, где заканчиваются бугорки и линии или где бугорок разделяется на два. Собирательно эти и другие отличительные особенности называются шаблоном отпечатка или детальным протоколом ввода отпечатка. Если в отсканированном отпечатке совпадают несколько таких особенностей, то отпечаток будет засчитан как совпавший. Вместо того, чтобы сравнивать каждый раз целый отпечаток, сравнение особенностей шаблона уменьшает количество необходимой для идентификации отпечатка вычислительной мощности, помогает избежать ошибок при смазывании отпечатка и также позволяет сканировать помещенный не по центру палец или вообще лишь часть отпечатка.

Несомненно, подобная информация должна надежно храниться на устройстве и сохраняться подальше от кода, который может скомпрометировать её. Вместо загрузки информации пользователя в сеть, процессоры ARM могут надежно хранить её в выделенной физической микросхеме с использованием своей технологии Trusted Execution Environment (TEE) на базе TrustZone. Это безопасное хранилище также используется для других криптографических процессов и напрямую сообщается с защищенными аппаратными компонентами, такими, как датчик отпечатка, чтобы предотвратить любые попытки перехвата посредством ПО. Доступ к утвержденной информация не личного характера, например, паролю могут получить только приложения, использующие API клиентов TEE.

Подобное решение от Qualcomm встроено в архитектуру Secure MSM, Apple называет подобный проект «Secure Enclave», но все они основаны на одном и том же принципе – хранении информации на отдельной части процессора, к которой не могут получить доступ приложения, работающие в обычной среде операционной системы. В рамках альянса FIDO (Fast Identity Online) были разработаны надежные криптографические протоколы, позволяющие использовать эти аппаратно защищенные зоны для аутентификации между «железом» и сервисами без пароля. Поэтому можно входить на сайт или онлайн-магазин, используя отпечаток пальца, а ваша персональная информация при этом не покинет пределы смартфона. Это достигается путем передачи на сервер цифровых ключей, а не биометрической информации.

Датчики отпечатка пальца стали довольно безопасной альтернативой тому, чтобы запоминать бесчисленные пароли и имена пользователей и дальнейшее развитие безопасных мобильных платежных систем означает, что эти сканеры станут более распространенными и важнейшими инструментами по сохранению безопасности в будущем.

С каждым годом цифровые технологии всё сильнее проникают в нашу жизнь. Деньги, документы, личные видео и фотографии, записи образуют массивы данных обо всех аспектах человеческой жизни. В теории, при должной усидчивости, с их помощью возможно построить исчерпывающий психологический портрет человека, украсть деньги, проникнуть в чужой дом. Защита личных данных в современном мире становится всё актуальнее.

Предпосылки развития

Эта пятиминутка паранойи понадобилась не для того, чтобы вас напугать (хотя если вы сейчас задумались о том, чтобы сменить пароли на более стойкие - это здорово), а чтобы объяснить почему производители смартфонов почти повсеместно в своих продуктах стали использовать методы биометрической аутентификации - защиты, в основе которой лежит уникальность параметров частей человеческого тела.

Таких параметров много, но не все из них подходят для целей защиты данных. Одни сильно меняются со временем, другие нелегко и неудобно считывать с технической точки зрения. Например, криминалисты иногда опознают людей по прикусу или при помощи ДНК, но вы ведь не будете снимать слепки с челюстей, каждый раз, когда предстоит авторизироваться в почте. Неудобно и сдавать капельку крови, чтобы разблокировать смартфон.

Если учесть все “но” остаются: рисунок радужки глаза, форма лица и черепа, а также отпечатки пальцев - малейшие узоры покрывающие кожу.

Несмотря на то, что смартфоны с датчиками отпечатков пальцев появились сравнительно недавно, сама технология прошла длинный путь развития. Я не буду обращаться к истории криминалистики, в которой дактилоскопия используется с 1902 года, а сразу перейду к применению ее достижений в различных гаджетах.

Толчок к развитию

Одним из первых девайсов, получивших датчик отпечатков пальцев, стал ноутбук от Acer - TravelMate 739. На обработку прикосновения к сканеру ему требовалось чуть больше 12 секунд, но для начала двухтысячных годов это было невероятно.

Уже в 2002 году мир увидел первое мобильное устройство со сканером отпечатков пальцев - карманный компьютер от HP - iPAQ Pocket PC h5400. Экран 320×240 точек, процессор Intel PXA250 400МГц, 64 МБ ОЗУ и 20 МБ под файловое хранилище - я мечтал о таком.

Уже на следующий год компания Fujitsu выпускает свой первый мобильный телефон с дактилоскопическим сканером и с тех пор, вплоть до 2011 года, на рынок попадает порядка 30 различных телефонов со сканерами отпечатков пальцев.

Apple запатентовала разблокировку с помощью дактилоскопического датчика в 2008 году, но пока компания доводила технологию до ума, Motorola представила первый в мире Android-смартфон с дактилоскопом - Atrix 4G.

К несчастью для Motorola, это устройство на рынке осталось почти что незамеченным. К моменту старта продаж интерес покупателей и индустрии к сканерам окончательно угас, чтобы возродиться вслед за анонсом iPhone 5S 10 сентября 2013 года. После этого события каждая уважающая себя компания считала долгом как можно скорее встроить сканер отпечатков пальцев свой аппарат.

Разновидности сканеров отпечатков пальцев

Отпечатки пальцев считываются различными способами. Существует несколько типов сканеров: оптические, емкостные, ультразвуковые, радиочастотные, термальные и распознающие узор за счет давления. Рассказывать обо всех этих разновидностях нет смысла, поскольку в мобильных устройствах используются только некоторые из них.

Сейчас в потребительской электронике наиболее распространены оптические и емкостные сенсоры.

Оптические дактилоскопические датчики - наиболее старая из актуальных технологий. Возможно, вы вспомните, как в некоторых фильмах, чтобы попасть за запертую дверь герой прикладывает к стеклянной пластине палец или ладонь, и кожу сканирует медленно проползающий луч света. Конечно, в реальности все происходит не так наглядно, но принцип тот же. По сути оптический дактилоскоп это маленький, но чрезвычайно чувствительный цифровой фотоаппарат. Палец подсвечивается сквозь полупрозрачную площадку и сенсоры в глубине датчика улавливают отраженный от поверхности кожи свет. По характеру отражения создается представление о форме узора, о складках кожи.

Общим недостатком оптических сканеров отпечатков пальцев является их чувствительность к загрязнениям. Стоит испачкаться контактной площадке или самому пальцу и количество отказов увеличивается в разы.

К тому же такой сканер несложно обмануть, что с удовольствием демонстрируют хакеры. Достаточно распечатать фотографию пальца в высоком разрешении и сканер “купится” на подмену.

Вторая распространенная технология - емкостные сенсоры . Они различают пальцы при помощи массива полупроводниковых элементов. Это очень похоже на сенсорный экран, но намного более тонко. Когда человек прикасается к такому датчику, изменяется распределение электрических зарядов на пластине сенсора, усеянной массой крошечных конденсаторов. Во впадинах и на гребнях которые образуют рисунок на коже заряд различается. Изменения отслеживаются и сохраняются в памяти устройства в виде паттерна, по которому можно опознать рисунок конкретного пальца. Но и это не панацея. Применяя 3D-печать и токопроводящие материалы позволяют изготовить подделку, которую не отличит от оригинала и емкостный датчик.

Наиболее продвинутой и пока еще очень слабо распространенной в мобильной электронике технологией остается ультразвуковое распознавание отпечатков пальцев.

В оптических сканерах происходит измерение угла отражения лучей света от рельефа пальца. В ультразвуковом сканере действует тот же принцип, но информация о рельефе кожи получается при помощи звука. Сенсором измеряется то, как кожа взаимодействует с ультразвуком. Причем он не просто отражается от поверхности пальца, а проникает вглубь кожи. В результате получается не двухмерное изображения, а объемная карта звуковых отражений, подделать которую очень сложно.

Одним из первых смартфонов с ультразвуковым сканером отпечатков пальцев стал производства LeEco, но ничего выдающегося, кроме технологии, в его датчике отпечатков пальцев не было. А ведь ультразвук хорошо проникает сквозь стекло и металл. В теории это позволяет конструкторам прятать дактилоскопический сенсор глубоко в корпусе смартфона под другими деталями.

Соедините эту особенность с нынешним увлечением безрамочными экранами и получите концепцию смартфона у которого датчик отпечатка пальца, расположен под дисплеем. Прототипы с таким расположением сенсора уже , нам осталось только дождаться релиза технологии в полноценном продукте. Его уже давно прочат , но не исключено, что корейцев обойдут на финишной прямой .

Аппаратная реализация сканирования отпечатка пальца это лишь половина того, что нужно сделать, чтобы защитить ваши данные. Куда важнее то, как смартфон хранит данные об отпечатках и то, как ими распоряжается.

Но прежде чем перейти к нюансам программной реализации биометрической аутентификации по отпечаткам пальцев - небольшой совет. Если вы хотите увеличить скорость распознавания отпечатка смартфоном - добавьте один и тот же палец в систему дважды.

“Железо” - это не все

Рассказывать о программной части я также буду в хронологическом порядке. В смартфонах на Android поначалу не существовало единого подхода к разблокировке устройства отпечатком пальца. Каждый производитель организовывал этот процесс в соответствии с собственными представлениями о безопасности. Порой весьма странными.

Например, громким скандалом стала история с HTC One Max, где в памяти телефона хранились полные копии отпечатков пальцев как есть, даже без шифрования.

Эталоном стала технология Touch ID от Apple. Смартфоны компании не запоминают отпечатки пальцев. Вместо этого, данные с сенсора в момент сканирования преобразовываются в одностороннюю хеш-функцию - битовую строку, из которой нельзя восстановить отпечаток.

Принцип проиллюстрирую на примере уравнения a+b=4. Какие пары чисел дают в сумме четыре - догадаться не сложно. Если слева от знака “равно” вместо a+b находится особая математическая последовательность - односторонняя хеш-функция. В нее можно подставить цифры, полученные с датчика отпечатков пальцев и получить справа некое значение. В одну сторону такую функцию посчитать легко, но проделать обратную операцию практически невозможно.

Чтобы по цифрам справа от знака “равно” выяснить, какие данные подставил в хеш-функцию датчик отпечатков пальцев, с текущим уровнем быстродействия компьютеров, потребуется время, сопоставимое с возрастом вселенной.

В памяти смартфона хранятся только хеш-функции, к тому же они дополнительно шифруются и извлекаются из защищенной памяти смартфона только когда требуются пользователю.

Аналогичный алгоритм, названный Nexus Imprint появился у пользователей Android только вместе с 6-й версией этой операционной системы. Тогда же Google представила Fingerprint API для сторонних разработчиков и включила в программу сертификации аппаратов требования к датчику отпечатков пальцев.

Но вечная проблема Android - фрагментация накладывает опечаток и здесь. Если для продажи устройств в Европе производители получают все необходимые сертификаты, то для выхода на такие рынки, как Китай и Индия это делать не обязательно. Так что многие аппараты без Google Play, попадающие по неофициальным каналам в частности на российский рынок, не недостаточно хорошо защищены.

Кроме того, энтузиастам “перепрошивок” следует помнить о том, что разблокировка загрузчика смартфона фактически отключает все меры безопасности, предпринятые разработчиком операционной системы.

Не безопаснее, но удобнее

Как видите, для смартфона ваши отпечатки пальцев мало чем отличаются от обычного пароля - такие же последовательности цифр, пускай и вводятся они не с наэкранной клавиатуры, а при помощи специального датчика. Они не безопаснее, но заметно удобнее паролей. Их нельзя потерять или забыть, они быстрее вводятся и что самое главное, с ними владельцы смартфонов стали защищать свои устройства гораздо чаще. На это и был расчет, когда Apple внедряла Touch ID - аккуратно подготовить платформу для развертывания и внедрения фирменной системы бесконтактных платежей - Apple Pay.

И тут надо отдать компании должное. Преследуя коммерческие интересы она в очередной раз выступила в роли локомотива, спровоцировав изменения, которые пошли на пользу всей индустрии.