Bankovní institut vysoká škola Praha. Aplikace biometrických metod pro vysokou školu. Diplomová práce

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Bankovní institut vysoká škola Praha. Aplikace biometrických metod pro vysokou školu. Diplomová práce"

Transkript

1 Bankovní institut vysoká škola Praha Aplikace biometrických metod pro vysokou školu Diplomová práce Hana Kohoutová Duben 2011

2 Bankovní institut vysoká škola Praha Katedra matematiky, statistiky a informačních technologií Aplikace biometrických metod pro vysokou školu Diplomová práce Autor: Bc. Hana Kohoutová Informační technologie a management Vedoucí práce: Ing. Vladimír Beneš Praha Duben 2011

3 Prohlášení Prohlašuji, ţe jsem diplomovou práci zpracovala samostatně a v seznamu uvedla veškerou pouţitou literaturu. Svým podpisem stvrzuji, ţe odevzdaná elektronická podoba práce je identická s její tištěnou verzí, a jsem seznámena se skutečností, ţe se práce bude archivovat v knihovně BIVŠ a dále bude zpřístupněna třetím osobám prostřednictvím interní databáze elektronických vysokoškolských prací. Hana Kohoutová V Praze dne

4 Poděkování Ráda bych upřímně poděkovala svému vedoucímu práce Ing. Vladimíru Benešovi za jeho odborné vedení, výstiţné připomínky, cenné podněty ke zlepšení a také za trpělivost a ochotu. Zároveň děkuji všem, kdo mě podporovali a jakkoliv mi pomáhali. Všem srdečně děkuji.

5 Anotace Práce je zaměřena na aktuálně dostupné biometrické technologie, které nabízí současný český trh. Analyzuje principy a základní charakteristiky biometrických komponentů. Komparace jednotlivých produktů zahrnuje pozitiva a negativa jejich vyuţití. Hlavním zaměřením praktické části práce jsou návrhy instalace biometrických systémů pro provoz vysoké školy, vyuţití terminálů jako přístupových systémů do hlavní budovy a pedagogických prostor. Dále jsou zde vyhodnoceny nabídky vybraných společností, působících na českém trhu, poskytujících biometrické terminály. Hlavními porovnávacími kritérii budou: splnění podmínek stanovených dle potřeb školy, náročnost napojení softwaru na školní systém a cena zařízení včetně příslušenství, instalace a příp. také následného servisu ze strany vítězné firmy. Annotation This work is focused on the currently obtainable biometric technologies available on the Czech market. It analyzes the principles and the basic characteristics of the biometric components. The comparison of the particular products involves pros and cons of its usage. The main focus of the practical part of this work is on the proposals for the biometric system installations intended for the University operation, the usability of the terminals as an access equipment for the main building and the tuitional areas. After that, proposals of the selected firms that operate on the Czech market and deliver biometric terminals are evaluated. The main comparative criterions will be: meeting the requirements according to the school needs, demands on the integration into the school software and price of the appliances including the accessories, installation and eventually the subsequent maintenance from the side of the winning company.

6 OBSAH ÚVOD A CÍL PRÁCE BIOMETRIE OBECNĚ Rozdělení biometrických vlastností Pojem identifikace a verifikace VÝBĚR ZAŘÍZENÍ Výběr zařízení Sběr a přenos dat Měření výkonnosti Klady a zápory biometrických zařízení Ochrana osobních údajů NÁVRH IMPLEMENTACE VÝBĚROVÉ ŘÍZENÍ Biometrie s. r. o Popis a technické údaje přístrojů Cenová nabídka Reference Comfis s. r. o Popis a technické údaje přístrojů Cenová nabídka Movibio s. r. o Popis a technické údaje přístrojů Cenová nabídka Shrnutí a porovnání nabídek BIOMETRICKÁ LABORATOŘ ZÁVĚR POUŽITÁ LITERATURA A OBRÁZKY... 84

7 ÚVOD A CÍL PRÁCE V dnešní době uţ není biometrie neznámá, naopak se stále zdokonaluje a vyvíjí. Ve světě dnes dokonce působí speciální laboratoře, kde se systémy stále zdokonalují a zrychlují. Biometrie vznikla na základní myšlence, ţe každá osoba je identická jen sama se sebou. Jiţ od narození máme jedinečné a přirozené vlastnosti, které jsou našimi identifikátory. Hlavní výhodou biometrických systémů je automatizovaná, rychlá a spolehlivá identifikace. Oproti tradičním metodám identifikace je nelze odcizit, ztratit nebo zapomenout. V současné době je biometrickým systémům věnovaná zvýšená pozornost. S velice rychlým rozvojem informační technologie, je umoţněna automatizace biometrické identifikace a její následné vyuţití v praxi. Současný rozvoj technologií, sníţení cen a nákladů, napomohl k rozšíření biometrické technologie do komerční sféry. Nyní se můţeme setkat s biometrickými systémy zajišťujícími identifikaci osob vstupujících do střeţeného objektu (banky, letiště, státní budovy apod.), rozpoznávání osob v davu v rámci databáze hledaných osob, nebo identifikace osob umoţňující přístup k výpočetní technice. Práci rozděluji na část teoretickou a část praktickou. V teoretické části analyzuji rozdělení biometrických vlastností, měření výkonnosti biometrických zařízení, způsob sběru dat, a klady a zápory pouţití biometrických systémů. Při výběru biometrických systémů je nutné předem stanovit základní poţadavky na biometrický systém, aby byly maximalizovány přednosti a minimalizovány nedostatky. V první kapitole analyzuji pojem biometrie, rozdělení dle identifikace osob a specifikace charakteristik a zvláštností jednotlivých osob. Druhá kapitola je věnována ochraně osobních údajů, jelikoţ biometrické údaje řadíme mezi jedny z nejcitlivějších osobních údajů kaţdého z nás. Jakýkoliv sběr těchto dat a jejich vyuţívání by mělo být podrobeno velmi přísnému dohledu. Únik sebemenší biometrické informace by mohl být velmi nebezpečný. V praktické části se zabývám vyuţitím biometrických terminálů s metodou otisku prstů pro ochranu přístupů do školních prostor vysoké školy. Jedná se o vyuţití přístupových terminálů do hlavní budovy, terminály do pedagogických prostor, příp. identifikace studentů při zkouškách s připojením na školní informační systém, kam lze ihned zaznamenávat výsledky. Dále pak univerzální čtečky pro sejmutí otisků prstů při zápisu studentů nebo dokonce mobilní biometrické terminály. 7

8 V této souvislosti porovnávám vybrané společnosti na českém trhu, které jsou schopny dodat biometrické terminály, splňující podmínku vysokého počtu uţivatelů ve školství. Tato podmínka se vztahuje na studentů a zaměstnanců školy s tím, aby se v případě naplnění kapacity nemusely dokupovat licence, které jsou většinou na 100 uţivatelů a došlo by tak k dalším finančním výdajům. Zároveň však není zohledněna otázka implementace do informačního systému školy. Cílem práce je návrh implementace pro vysokou školu a komparace nabídek z hlediska pouţití a finanční dostupnosti školy. V poslední kapitole uvádím moţnost zřízení biometrické laboratoře v rámci výzkumné činnosti vysoké školy. 8

9 1 BIOMETRIE OBECNĚ Biometrie se stala součástí dnešního světa a patří mezi nejspolehlivější metody k rozpoznávání osob. Pojem Biometrie vznikl spojením ze dvou řeckých slov, BIO-ţivot a METRIC-měření, tedy měření ţivého. Biometrie je zařazena vědu biologickou, která se zabývá člověkem jako druhem. Kaţdý jedinec má určité identifikační znaky, ať uţ univerzální či jedinečné. Právě některé znaky kaţdého ţivého člověka jsou jedinečné a neměnné. Ondřej Bitto ve své knize 1 vymezuje biometrii takto: Biometrie měří určité charakteristiky člověka. Biometrické systémy pak slouţí k automatické identifikaci nebo ověření identity člověka na základě jeho unikátních měřitelných fyziologických nebo behaviorálních vlastností. Naproti tomu autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, popisují 2 : Pod pojmem Biometrie se rozumí soubor vědních poznatků, zaloţených především na statistickém a analytickém přístupu, jejíţ předmětem je zkoumání a následné praktické vyţití měřitelných charakteristik ţivých organismů s cílem jejích následné jednoznačné identifikace nebo verifikace. Člověk je nejčastějším objektem tohoto zkoumání, jeţ má vţdy v různém smyslu slova nakonec vţdy bezpečnostní charakter. Vývoj identifikačních metod sahá aţ do faraónské dynastie v Egyptě, kde lidé byli měřeni, zaznamenávány jejich jizvy a znaménka, barva očí či jejich osobní váha. Identifikaci zaloţenou na základě otisku prstů pouţívali jiţ staří Číňané. První poznatky o otisku prstů pomocí spirál a smyček dokázal popsat italský profesor anatomie Marcello Malpighu jiţ v roce Lidé se běţně rozpoznávají podle tváře, výšky, hlasu a chůze. 3 Nejstarší a nejznámější technikou je otisk prstu. Znalost existence papilárních linií na lidské kůţi se objevuje u celé řady civilizací. Jsou to různé rytiny obrazců do kamene, hliněných tabulek a později i keramiky. Moderní historie biometrie začíná v letech 1882 a je spojována se jménem Alphonse Bertillon. Právě on je povaţován za zakladatele kriminalistické antropometrie 4 (později byla přejmenována na bertillonáţ). Uvědomoval si, ţe člověk na sobě má některé nezaměnitelné rysy, které ho jednoznačně identifikují i po několika letech. Později tuto metodu ještě doplnil o podrobný popis obličejů zločinců, tzv. portrait parlé, provedený na základě přesně definovaných kritérií a jednotné terminologie. Po čase se 1 Bitto O.: Šifrování a biometrika aneb tajemné bity a dotyky, str Rak R., Matyáš V., Říha Z. a kolektiv :Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str Antropometrie - soustava metod pro měření různých znaků lidského těla a jeho částí. 9

10 však zjistilo, ţe někteří lidé mohou mít měřené míry shodné, a tudíţ dva jedinci by mohli být povaţováni za jednoho a toho samého člověka. Nicméně se tento systém identifikace a jeho principy staly základem některých dosud pouţívaných kriminalistických metod a postupů. Alphons Bertillon byl první vědec, který se dokázal zabývat identifikační metodou osob, bohuţel se ujala aţ v pozdější době a pouţívala se hlavně při dopadení zločinců. Uţ v roce 1987 se zkoumáním oční duhovky zabývali lékaři Aran Safir a Leopard Flom, a na základě jejich zkoumání John Daugman vytvořil algoritmus na porovnávání různých charakteristik oka. Jeho publikace 5 se stala základem pro posuzování a stanovení základních charakteristik. Dalším výrazným objevem byla genetická struktura DNA, její vývoj začal sice aţ v 90. letech minulého století a je odlišná od snímání biometrických vzorků, ale přesto patří mezi nejpřesnější metody. Pro identifikaci osoby podle DNA stačí jakákoliv buňka z těla s jádrem. Genetický kód je uloţený v chromozómech nebo v mitochondriích, které obsahují dostatečné mnoţství genetických informací k tomu, aby bylo moţné člověka jednoznačně identifikovat. Kaţdého zajisté napadne, jaké má biometrie vyuţití. Za jedno z hlavních vyuţití lze povaţovat aplikace v rámci bezpečnosti. Dále popsané identifikační znaky mají jednu nespornou výhodu, a to, ţe jsou nezapomenutelné, nedají se ztratit a jsou nepřenosné, čímţ tvoří vysoký stupeň zabezpečení. I kdyţ byl vývoj nejdříve směrován hlavně do oboru kriminalistiky, pátrání po pohřešovaných, boji proti zločinu a terorismu tak se postupně dostává mezi kaţdodenní pouţití, a to v podobě přístrojů pro identifikaci osob (náhrada průkazů, věrnostní systémy), docházkových a přístupových systémů (budovy, sklady, trezory, laboratoře) nebo pro ochranu dat jako jsou přístupy k souborům a adresářům, do serverů, k sítím a aplikačnímu softwaru. I přesto můţeme biometrii povaţovat za dokonalou a promyšlenou metodu, která je stále povaţována za spolehlivou a univerzální. Specialista na tuto problematiku Ondřej Nezhyba ze společnosti Movibio s. r. o. říká 6 : Svoje biometrické údaje máme stále s sebou. Nemůţeme je zapomenout ani ztratit. 5 Daugman J.(2006) "Probing the uniqueness and randomness of IrisCodes: Results from 200 billion iris pair comparisons." Proceedings of the IEEE, vol. 94, no. 11, pp Časopis CHIP 8/2010 -Jak vyzrát nad Biometrií, str.32 10

11 1.1 Rozdělení biometrických vlastností Obor biometrie se stal součástí mnoha vědních oborů, kromě často zmiňované kriminalistiky. Dále vznikají nové obory jako biomatematika, coţ je hraniční obor mezi biologií a matematikou. Částí biologické matematiky je také bioinformatika - obor zahrnující studium procesů automatizovaného řešení biologických problémů. V německém Hannoveru dokonce existuje specializovaný Institut pro biometrii. Dříve neţ popíši jednotlivé systémy, je vhodné, abych uvedla jejich stručný souhrn a základní popis. Biometrické vlastnosti se dělí do těchto následujících skupin: - genotypické - ovlivněny dědičností a genetickým vývojem, - randotypické - jsou v časném stádiu vývoje embrya, - behaviorální - zabývají se chováním jedince. Všechny tyto faktory přispívají k vývoji jedince, a tudíţ ovlivňují všechny biometrické vlastnosti, i kdyţ kaţdý v jiné míře. Kaţdá část těla dokáţe nabídnout unikátní části k biometrickému měření. Například lidská ruka nabízí nejvíce moţností, i kdyţ nejznámější je otisk prstu. Do měřitelných vlastností se dále řadí geometrie ruky, dynamika podpisu, dynamika psaní na klávesnici, vzor krevního řečiště, tvar nehtového lůţka a absorpční spektrum lidské kůţe. Základní prvky biometriky se stále rozšiřují a prozkoumávají. Kupříkladu se rozšířily o pach/vůni osoby, dále o pohyb rtů, o zuţování zorničky nebo o obsah soli v lidském těle. Anatomické-fyziologické biometrické charakteristiky jsou unikátní a časově stálé. Behaviorální-dynamické biometrické charakteristiky jsou sice unikátní, ale mohou být časově nestálé. Mohou se změnit například po úrazu nebo po překonání nemoci. Behaviometrika je pochopitelně náročnější na vývoj i implementaci neţ biometrika, ale zase její moţnosti a přínosy jsou širší. Je také nutné si uvědomit, co popisuje autor R. Ščurek ve svém studijním textu: 7 Jedním z nejdůleţitějších poţadavků na biometrickou vlastnost je její stálost v čase, aby nemohlo dojít k její kompromitaci se stárnutím člověka. Důvodů, proč se vlastnost můţe změnit je několik. Vliv růstu ţivé tkáně, opotřebování, biologické stárnutí, špína a nečistoty, zranění 7 Ščurek R.:Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi studijní text, str

12 a následné hojící procesy a nespecifické vlivy. Biometrické vlastnosti, které jsou nejméně ovlivnitelné těmito moţnostmi, jsou nejvíce upřednostňovány. Nyní bych se ráda věnovala novým metodám, které se postupně rozvijí. Identifikace podle vrásnění článků Pomocí přístroje se měří vrásky za dvěma klouby na prstu ruky a zaznamenává tak změnu rozloţení vrásek. Následující obrázek napoví více. Přístroj na měření vrásnění na prstech a rozmístění kloubů na prstu předvedla firma Toshiba uţ v roce Obrázek č. 1: Snímač vrásnění článků prstů Zdroj: Ščurek R.: Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi studijní text, str. 31 Identifikace podle pachu/vůně V současnosti se provádí rozsáhlý univerzitní výzkum moţnosti analýzy pachu. Lidský pach se skládá zhruba ze třiceti chemických sloučenin, a jejich intenzita a sloţení je u kaţdého jedince jedinečná. Tyto sloučeniny jsou také ovlivněny emocemi a hormony, coţ je zároveň i velký problém. Ovlivňují tak celkovou pachovou stopu a senzory ji pak nesprávně vyhodnotí. Identifikace podle ušního boltce Kaţdý máme individuální tvar a stavbu ušního boltce, coţ se stalo dalším předmětem zkoumání. Měří se tedy geometrie ušního boltce, následně se vyobrazuje ve 2D a 3D provedení. Provádí se otisk ušního boltce a také se vyhodnocuje termogram ušního boltce, mapuje tak tělesnou teplotu v uchu. Ucho je snímáno ve vzdálenosti 0,5-1m, ze snímku se zhodnotí základní morfologická data (tvar a geometrie) a pomocí algoritmů je porovnávána s databází. 12

13 Identifikace podle odrazu zvuku v ušním kanálku Další metoda, která se v praxi příliš nevyskytuje. Ucho se přiloţí k reproduktoru, zvuk se odrazí od stěny zvukovodu a část se vrátí zpět. Intenzita pohlcení zvuku v ušním kanálku je individuální. Identifikace podle tvaru nosu Nově zkoumanou metodou je identifikace podle nosu. Kaţdý člověk má jinak tvarovaný nos. Podle určitého tvaru nosu rozlišujeme 6 skupin: římský, řecký, núbijský, jestřábí, tupý, zatočený nahoru (vše znázorněno na obr. č. 2). Obraz nosu zachycený kamerou nebo 2D fotografií je porovnáván s databází systému. Ani v případě menší plastické operace nosu by nemělo dojít ke znemoţnění identifikovat osobu. Výzkum metody je prozatím v počátku, kdy zkoumají, zda je systém schopen rozlišit i osoby sobě velmi podobné, např. pocházející ze stejné rodiny. Bude-li výzkum úspěšný, můţe být tento systém běţně k vidění na letištích, v bankách apod. Obrázek č. 2: Rozdělení skupin podle tvaru nosu Zdroj: Rak R., Matyáš V., Říha Z. a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str. 25-obrázková příloha 13

14 Identifikace podle tvaru a pohybu rtů Rty jsou zaznamenány počítačem a je udělán jejich obrys. Následně je pohyb rtů zaznamenáván počítačem, a tak sleduje jejich dynamiku při hovoru. Tento proces se několikrát opakuje, dokud není prokázána identifikace osoby a následná verifikace. Identifikace podle podélného rýhování nehtů Povrch nehtového lůţka není rovný, při svém růstu kopíruje tvar lůţka nehtu a získává tak vlnitý tvar. Kaţdý jedinec má odlišný nejen tvar lůţka, ale dokonce i kaţdý prst má jiný tvar. Autor knihy, Šifrování a biometrika aneb tajemné bity a dotyky, Ondřej Bitto vysvětluje 8 : Mezi nehtem a lůţkem pod ním se nachází přírodní polymer keratin, jenţ dokáţe měnit orientaci polarizovaného světla. Při osvícení pod správným úhlem tak lze analyzovat fázové změny paprsku odrazu a jako výsledek získat reprezentaci lůţka nehtu, která připomíná čárkový kód. Identifikace podle spektroskopie kůţe Lidská kůţe se skládá z několik vrstev, které mají různé sloţení a tloušťku. Zároveň vytváří jedinečné zvlnění a sloţení kolagenových vláken. Také se vytvářejí kapilární lůţka, která se stala předmětem zkoumání. Celou problematiku snímání nejlépe pospal R. Ščurek ve svém díle 9 : Princip metody spočívá v tom, ţe vybraná část pokoţky je ozářena světlem o více vlnových délkách (od viditelného aţ k blízkému infračervenému světlu). Kaţdá vlnová délka světla se láme a odráţí v jiné vrstvě pokoţky a od jiných struktur kůţe. Odraz je zachycen přijímačem sloţeným z fotodiod a předán k dalšímu zpracování a analyzováni. Tato metoda se v poslední době velmi sleduje, jelikoţ je uţivatelsky přívětivá a výsledky jsou velmi dobré. IDENTIFIKACE PODLE PLANTOGRAMU Jinak řečeno otisk bosé nohy zatíţen vlastní vahou. Plantogramy vyjadřují vnitřní stavbu chodidla, záhyby kůţe, jizvy a kapilární linie. Otisky se nedělají jen bosou nohou, ale i s obuví. Neexistují 2 osoby, které by měly stejné otisky. Měří se tak geometrické odchylky a provádí se geometrie jednotlivých prstů a rozloţení prstů. Na následující stránce je tabulka, kde je uveden stručný přehled základních skupin biometrik, ale je nutné počítat s tím, ţe se kaţdým dnem rozšiřuje. 8 Bitto O. :Šifrování a biometrika aneb tajemné bity a dotyky, str Ščurek R. :Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi studijní text, str

15 Tabulka č. 1: Přehled měřitelných biometrických vlastností PŘEHLED ZÁKLADNÍCH BIOMETRIK 1. Anatomické fyziologické 2. Dynamické behaviorální Otisk prstu Oční duhovka Oční sítnice Termogram obličeje Dentální obraz Tvar ušního boltce Tvar rtů Geometrie ruky Hlas/řeč Dynamika podpisu/rukopisu Mimika obličeje Zuţování zorničky/duhovky Psaní na klávesnici Dynamika pohybu myši Pohyb rtů Chůze Rozloţení ţil na zápěstí Nehet a nehtové lůţko Podélné rýhování nehtů Spektrum kůţe DNA Tvar nosu Pach/Vůně Plantogram nohy Vrásnění článků prstů Rozměry a váha lidského těla Zvuky v ušním kanálku Zdroj: vlastní (vytvořen ) 15

16 1.2 Pojem identifikace a verifikace Pojem identita pochází z latinského slova identitas, odvozené od slova idem, coţ znamená stejný nebo totoţný, takţe identita je totoţnost. Autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikacích, popisují 10 : Biometrická identifikace/verifikace je vyuţití jedinečných, měřitelných, fyzikálních nebo fyziologických znaků (tzv. markantů) nebo projevů člověka k jednoznačnému zjištění (identifikace) nebo ověření (verifikace) jeho identity. Identifikace osob je velmi specifickým příkladem, prováděným na základě příslušných vlastností člověka. Osobu lze rozpoznat podle vnitřních a vnějších znaků. Vnějšími znaky rozumíme fyzickou (biologickou) identitu a pod vnitřními znaky nalezneme psychologickou, sociální identitu. Moţno ji charakterizovat původem, náboţenstvím, třídní a rasovou příslušností. Identitu člověka lze rozlišovat podle 3 základních přístupů. Podle toho: co máme a co vlastníme (vlastnictví vnějších charakteristik), co známe a co umíme (znalostí konkrétní osoby), čím ve skutečnosti fyzicky a duševně jsme (biometrická charakteristika lidského těla a jeho projevů). Tudíţ můţeme pouţít: předmět (vlastnictví předmětu-token) heslo (znalost hesla) biometrii (charakteristika člověka) Charakteristika Vlastnictví je souhrn získaných a přidělených vlastností, např. obsahující jméno a příjmení, osobní doklady, identifikační čísla. Vlastnost Znalostí je jedinečná tím, ţe zná různá rodinná oslovení, dívčí jména, rodinné stavy, data a jména narození, znamení zvěrokruhu. Do této skupiny také patří znalost hesel nebo osobních identifikačních čísel. 10 Rak R., Matyáš V., Říha Z. a kolektiv :Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

17 Jakýkoli movitý majetek nám můţe být ukraden, znalosti a dovednosti nám mohou být uhodnuty a zneuţity. Aby nedošlo ke zneuţití, pokoušíme se tyto údaje zabezpečit osobní biometrickou identifikací. Je to základní přirozená identita člověka, která je s ním spojená jiţ od narození. Základní myšlenka biometrie zní: Každá osoba je identická jen a pouze sama se sebou. Dříve byl pojem identifikace spojován především s vojenskými bezpečnostními aplikacemi a identifikace osob byla spojována hlavně s kriminalistikou. Později našla i civilní uplatnění, jako je ochrana platebních karet, ochrana vstupu do objektů, kontrola docházky či znalecké expertízy. K jejím hlavním výhodám patří to, ţe ji nelze zapomenout, ani ztratit, je těţké ji odcizit, je nepřenosná, vysoce přesná, rychlá a je přirozená. Pro zjištění totoţnosti se pouţívá pojem identifikace, pro její ověření totoţnosti pojem verifikace. I kdyţ biometrie představuje spoustu výhod, má i nevýhodu, a to finanční náročnost (pořizovací náklady, náklady na provoz, opravu, nové modifikace). Kaţdá biometrická identifikace má 2 úlohy, a to pozitivní - potvrdit oprávněnou osobu, za kterou se vydává anebo negativní - dokázat, ţe je to neoprávněná osoba, za kterou se vydává. Základní pojmy rozpoznávání, identifikace a verifikace popisuje R. Ščurek ve své práci 11 : V problematice biometrie je nutné správně rozumět základním pojmům, jelikoţ mají původ v anglickém jazyce a do češtiny bývají občas nesprávně překládány. Recognition (rozpoznávání) je druhový termín, který nutně nemusí znamenat identifikaci ani verifikaci. Jedná se o rozpoznávání člověka pouţitím vhodné tělesné vlastnosti. Verification (ověření nebo verifikace) označuje proces, při kterém se biometrický systém pokouší potvrdit totoţnost jedince, který se s ní prokazuje, srovnáním sejmutého vzorku s jiţ dříve zapsaným (tzv. šablonou neboli template). Jedná se o tzv. princip one-to-one. Identification identifikace je proces, kdy se biometrický systém pokouší určit totoţnost neznámého jedince. Biometrická informace je sejmuta a porovnávána se všemi uloţenými vzorky (šablonami). Princip je znám jako one-to-many. Authentication (autentifikace, autentizace nebo legalizace) je pojem, který lze sloučit s termínem rozpoznávání. Ovšem na konci procesu v tomto případě získá uţivatel určitý status, např. oprávněný/neoprávněný atd. 11 Ščurek R. :Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi studijní text, str. 4 17

18 Následné zařazení bylo vytvořeno podle přesnosti, spolehlivosti a způsobu vyuţití. Identifikaci můţeme rozdělit na policejně-soudní (forenzní), patřící mezi nejstarší, nejspolehlivější a nejnáročnější. Pouţívá se hlavně pro kriminalistické a vědecké účely. Zpracování je podporováno dalšími softwary, laboratorními programy a dalšími specifickými technologiemi. Výsledky zpracování vyhodnocuje člověk, a případná chyba pak můţe ovlivnit další související výsledky, ale zároveň se klade velký důraz na vyloučení chyby. Je pouţívána hlavně bezpečnostními orgány. Při zpracování nerozhoduje čas, někdy trvá i několik dní (např. analýza DNA). Jelikoţ jsou tyto aplikace velice drahé jsou proto umísťované jen do centrálních pracovišť specializovaných útvarů jako jsou kriminalistické ústavy, soudně-laboratorní instituce atd. Druhým druhem identifikace je bezpečnostně-komerční, která je odvozena od policejněsoudní. Produkty jsou přístupné na ekonomickém trhu, tudíţ jsou dostupnější. Pojem bezpečnostní zde vyjadřuje bezpečnostní charakter, jako bankovní bezpečnost, nebo ochrana citlivých údajů. Základním rysem je automatizované zpracování. V aplikaci převládá verifikace, zda je povolen/zamítnut přístup do objektu. Projevuje se niţší cenou, menšími rozměry, niţšími nároky zadavatele, niţší přesností, a výsledek po časové stránce musí být vyhodnocen během několika vteřin. Třetím druhem je identifikace ezoterická 12, tedy utajená, coţ se povaţuje za výzkumnou a testovací část. Sleduje aspekty, které nelze běţně vyuţít. Můţeme sem zařadit průzkum obsahu soli v lidském těle, rýhování nehtů ruky, topografie ţil, otisky rtů a pórů nebo vůni/pach lidského těla. Těmto metodám je věnována náleţitá pozornost a během několika let se mohou stát rovnocennými partnery nyní běţných biometrických systémů. Výsledky zkoumání jsou vyhodnocovány v podobě čárových kódů. Identifikace je typická pro aplikace policejně-soudní, kdeţto verifikace je typická pro bezpečnostně-komerční aplikace. 12 vnitřní, tajný přístupný pouze zasvěcencům 18

19 2 VÝBĚR ZAŘÍZENÍ V této kapitole se budu zabývat kritérii ovlivňujícími správnou volbu nejvhodnějšího biometrického zařízení. Patří sem hlavně kritéria bezpečnostní, finanční, technická, výrobní a operační. Obsahem další části kapitoly je sběr a přenos dat. Dále analyzuji pojmy biometrický vzorek, biometrická data, biometrická šablona a proces od snímání otisku aţ po uloţení do databáze registrovaných šablon. Měření výkonnosti je hlavní charakteristikou biometrického systému. Určuje bezpečnost zařízení udávající pravděpodobnost chybného přijetí a pravděpodobnost chybného odmítnutí. Samozřejmě to navazuje na klady a zápory zvoleného biometrického zařízení. Jak uvádí autor R. Ščurek ve svém studijním textu: 13 Je těţké definovat optimální biometrickou metodu. V poměru cena a přesnost nejlépe vychází otisk prstu. Duhovka oka má vysoké hodnocení ve všech kategorií v případě, ţe cena nehraje roli, vychází duhovka oka nejlépe. DNA ztrácí body v komfortu snímání a také v přesnosti, protoţe 1vaječná dvojčata mají shodnou DNA. I kdyţ dojde k vhodnému výběru biometrického zařízení, dojde se ihned k nápadu, jak tento systém obejít. M. Kákona se o tomto problému zmiňuje ve svém díle: 14 Jiní výrobci měří vodivost otisku prstu, aby zabránili kopii otisků prstů. Měření vodivosti neřeší problém mrtvého prstu, ale je schopné zajistit běţnou kopii otisku prstu (např. vyrobeného z populárního silikonového odlitku). Bohuţel měření vodivosti neposkytuje vysokou úroveň bezpečnosti. Typická lidská vodivost není tajná a přidání trochu soli do silikonového odlitku můţe jednoduše oklamat měření vodivosti. Z bezpečnostních důvodů jsem navštívila firmu Biometrii, s. r. o., která mi povolila pouţít falešný otisk prstu vyrobený z vosku, ţelatiny a obyčejného papíru. Systémy nereagovaly, tím jsem dokázala, ţe se systémy oklamat nedají a dokonce nereagovaly na jiný materiál, neţ je lidská vlhkost, která je specifická, jedinečná a originální. Na základě těchto výsledků jsem se přesvědčila o jedinečnosti a bezpečnosti biometrických systémů. Zvláštní podkapitolou je ochrana osobních údajů a související legislativní úprava. 13 Ščurek R.:Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi studijní text, str Kákona M.:Security and Protection of Information, 2001, prezentace 19

20 2.1 Výběr zařízení Při výběru zařízení bereme v úvahu spoustu kritérií, které jsou důleţité pro funkčnost a zároveň bezpečnost uloţených dat. Kritéria si můţeme rozdělit do skupin-operační, technická, výrobní, finanční a bezpečnostní. Podle následujícího schématu volíme nejdůleţitější kritéria pro volbu pořízení biometrického zařízení. Obrázek č. 3: Kritéria hodnocení při volbě výběru biometrického zařízení Zdroj: Rak R., Matyáš V., Říha Z. a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

21 A) Operační kritéria Mezi operační kritéria se řadí vlastnosti, jako je jedinečnost, neměnnost, měřitelnost, uchovatelnost, spolehlivost, praktičnost, přijatelnost a uţivatelská přívětivost. U poslední zmiňované vlastnosti se chvilku zastavím. Snímaná osoba by neměla mít pocit diskriminace (barva pleti, víra ), nemělo by dojít k nevhodnému výběru metody tak, aby vyvolávaly nepříjemné pocity u snímané osoby. Výběr metody se dokonce řadí mezi tzv. citlivou psychologickou záleţitost. Autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, uvádějí 15 : Pouţívání zařízení by mělo být důvěrné, bez přítomnosti přihlíţející veřejnosti. Jednotlivec i společnost musí být přesvědčeni, ţe zařízení je odolné proti podvodům a padělkům nejrůznějšího druhu a je spolehlivé. Proces identifikace nesmí jakýmkoliv způsobem narušovat soukromí jakékoliv osoby a musí být zajištěna ochrana všech získaných údajů. B) Bezpečnostní kritéria Bezpečnostní kritéria vyjadřují efektivnost a spolehlivost systému, tedy ochranu systému před průnikem neautorizovaných osob. Kaţdý biometrický systém je zaloţen na určité biometrické metodě a ta obsahuje určitý biometrický algoritmus, sloţený z kódů, matematických algoritmů, kompresí a protokolů. Různé algoritmy nabízejí zároveň různé stupně zabezpečení. Z matematického pohledu rozdělujeme algoritmy do skupin statické metody modelování, dynamické modelování a neuronové sítě. Sice nedokáţeme zvolit, co je nejdůleţitější, ale měli bychom si uvědomit, ţe 16 : Mimořádná pozornost je věnována i bezpečnému uloţení dat (databáze), spolehlivosti šifrovacích algoritmů, přenosovým protokolům a síťovému prostředí, kde dochází k přenosu a vyuţití dat. C) Technická kritéria Technická kritéria jsou nejobsáhlejší, jelikoţ obsahují mnoho vlastností, které se podílejí na bezpečnosti biometrického systému. Jsou to hlavně minimální čas na zpracování, přijatelná chybovost, odolnost, výkonnost, komptabilita s jinými systémy, přesnost, rychlost zpracování, nezávislost na vnějším prostředí, skladovatelnost, efektivnost, uloţení a velikost šablon, odfiltrování rušivých elementů (hluk, ţár, teplo, záření, kouř, vlhkost, prach). Samozřejmostí je také čas, a to čas vyhodnocení, čas snímání, čas na zpracování 15 Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

22 a doba prověření. Čas by měl být co nejvíce minimalizován, jelikoţ při dlouhém zpracování systém působí velice nespolehlivě a nedůvěryhodně. D) Finanční kritéria Finanční kritéria patří mezi další rozhodovací vlastnost, která je posuzována jednorázově i dlouhodobě. Ovlivňuje ji pořizovací cena, cena instalace, náklady spojené s provozem (školení, trénink) cena následných upgradů a modifikací, cena obsluhy a podpory a cena návazných systémů či cena dalšího budoucího rozvoje. E) Výrobní kritéria Při posuzování výrobních kritérií jsou důleţité hlavně kvalita dodavatele, výrobní technologie, kompatibilita s jinými technologiemi a samozřejmě reference od jiných uţivatelů. Musí vţdy počítat s tím, ţe kaţdá technologie má svoje silné a slabé stránky, coţ závisí na aplikaci samotné a také na jejím vyuţití v praxi. V této souvislosti můţeme biometrické systémy dále rozdělit do následujících skupin: Spolupracující versus nespolupracující uţivatel Uţivatel vědomě spolupracuje nebo nespolupracuje. Záleţí na tom, zda uţivatel spolupracuje s danou aplikací. Nespolupracující uţivatel je takový, který se snaţí vniknout do objektu jako cizí osoba a je tak povaţován za falešného uţivatele. Zjevné versus skryté měření Pokud uţivatel ví o biometrickém měření, jedná se o zjevné měření, pokud o měření neví, jedná se o skryté měření. Přístupové aplikace patří mezi zjevné měření. Mezi skrytá měření patří policejně-soudní, jako například otisky prstů na místě činů, a poté identifikace uţivatele/pachatele nespolupracujícím způsobem. Aktivní versus pasivní přístup Aktivní přístup je ten, který vyţaduje vědomou účast uţivatele, tedy přikládáním částí sama sebe, například přiloţení prstu nebo dlaně, sejmutí sítnice. Pasivní přístup je tedy bez aktivní spolupráce uţivatele, například snímání kamerou z velké vzdálenosti, většinou skryté. 22

23 Obvyklé versus neobvyklé měření Uţivatel, který se setkává s biometrickým přístupem kaţdý den, si postupně zvyká a povaţuje tato měření za obvyklá, například přístupové systémy. První měření je vţdy povaţováno za neobvyklé. Samoobsluţná aplikace versus aplikace s obsluhou Aplikace s obsluhou je kontrolována nebo jinak řízená s obsluhou, v opačném případě se jedná o samoobsluţnou. Někdy se pouţívá pojem řízená nebo neřízená uţivatelem. Standardní versus nestandardní prostředí Standardní prostředí je takové, ve kterém pracujeme: teplota vzduchu se pohybuje C, průměrná světelnost, prašnost a hlučnost. Nestandardní jsou většinou vnější přístupové aplikace, které musí celoročně odolávat různým klimatickým podmínkám, tedy mrazu, dešti, hluku či slunci nad 25 C. Veřejné versus privátní biometrická zařízení Vstup pouze pro rodinné příslušníky řadíme mezi privátní biometrická zařízení, naproti tomu veřejná jsou pouze pro vstup zaměstnancům. Otevřená versus uzavřená aplikace Otevřená aplikace je taková, která je schopna komunikovat s dalšími informačními systémy či databázemi. Je zde kladen vyšší důraz na bezpečnost a ochranu soukromí osob. U uzavřených aplikací nedochází ke komunikaci s jinými systémy. Následující tabulka podrobně kategorizuje všechna kritéria pro výběr biometrického zařízení. 23

24 Tabulka č. 2: Porovnání biometrických systémů typ biometrie otisk prstu geometrie ruky sítnice duhovka obličejové znaky DNA tvar ucha rozprostření žil na zápěstí charakteristiky hlasu podpisové charakteristiky (dynamika) charakteristiky psaní na klávesnici rozhraní s uživatelem výhody nevýhody přesnost objem dat (B) Biometrické systémy založené na fyziologických charakteristikách uţivatel poloţí prst na plochu snímače snímače optické, termální nebo odporové uţivatel poloţí ruku na plochu optického snímače uţivatel se zaměří na specifikovaný bod optického snímače a infračervený paprsek snímá strukturu sítnice; vzdálenost musí být kolem 2 cm uţivatel se dívá do kamery ve vzdálenosti aţ 1-2 m uţivatel se dívá do kamery řada moţností získání DNA (krev, sliny, sperma) uţivatel nastaví snímači ucho k jeho obrazovému sejmutí uţivatel přiloţí zápěstí na snímač stálá a přesná (otisky se liší u jednotlivců a v průběhu ţivota se nemění) a zavedená technologie dnes přijatelná cena a velikost snímačů (pouţívaných uţ i na mobilních telefonech); značný rozsah pouţitelnosti (i malá přenosná zařízení) středně přesná technologie (přesnost roste s trojrozměrnými snímanými obrazy); celkem přijatelné pro uţivatele vysoká přesnost (struktura ţilek se liší u jednotlivců a v průběhu ţivota se nemění, pouze vlivem nemoci nebo úrazu) vhodné pro identifikaci vysoká přesnost; uţivatelsky přátelské, ţádný fyzický kontakt, brýle nevadí přijatelné pro uţivatele ţádný fyzický kontakt (někdy i pasivní monitorování bez vědomí uţivatele); nízká cena vysoká přesnost není potřeba fyzický kontakt fyzický kontakt uţivatelům můţe vadit fyzický kontakt a logické spojení odebírání otisků s kriminalitou; náchylné na útoky uţivatelům můţe vadit fyzický kontakt se snímačem nepříjemné pocity pro uţivatele (fyzický kontakt) potřeba snímat brýle, přiblíţit se ke snímači hodně blízko a nechat si svítit do oka vysoká cena systému vhodné pro vysoce bezpečné zóny nepříliš přesná metoda, ale vylepšuje se např. termografií; přepokládaná vyuţitelnost např. v bankomatech nepouţívá se komerčně; drahé; moţnost obelhání systému cizím vzorkem zatím se zkoumá přijatelnost obdobná jako u snímání otisků prstů Biometrické systémy založené na charakteristikách chování uţivatel hovoří do mikrofonu uţivatel se podepíše speciálním perem na speciální podloţku zařízení (společná vlastnost malá přesnost) přijatelné pro uţivatele; vhodné i pro vzdálenou autentizaci po telefonu; střední cena naprosto přijatelné pro uţivatele podpis jako takový je nejčastější verifikací uţivatele méně přesné vliv prostředí (hluky na pozadí) a vliv fyzického/psychického stavu uţivatele (nemoc, stres, únava) méně přesné můţe mít vliv únava nebo stres, uţivatelé se nemusí podepisovat stále stejně; při zranění ruky je tato metoda prakticky vyloučená; zatím málo rozšířené, ale s potenciálem u bezdrátových 1:1000 (někdy se uvádí aţ 1:1 miliónu) 1:1000 (pouze v dostatečně malé databázi) zařízení jako PDA uţivatel píše přijatelné pro uţivatele; méně přesné - můţe mít vliv únava vzorový text na cenově dostupné, protoţe nebo stres; při zranění ruky je tato klávesnici (měří se maximálně vyuţívá metoda prakticky vyloučená; zatím se tlak a rychlost) stávající hardware málo rozšířené Zdroj: (dne ) B 9-20 B 1: B 1: B 1:50 1:50 1 KB (100 B po kompresi) 24

25 2.2 Sběr a přenos dat Biometrické měření začíná sběrem dat. Uţivatel musí umoţnit sejmout své biometrické vlastnosti. Jednoznačná identifikace je moţná jen podle základních charakteristik (markantů), jejich měřitelnosti a časová stálost (neměnnost). Autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikacích uvádí 17 : Měření biometrických charakteristik musí být opakovaný jev a při kaţdém měření musíme dosáhnout stejných naměřených hodnot, nebo hodnot s předem známou a vyhovující chybovostí. Kaţdé biometrické zpracování má pět etap: sběr (snímání) biometrických dat, přenos dat, zpracování naměřeného materiálu, proces rozhodování, uloţení dat. Snímaný obraz se nazývá biometrický vzorek, a jedná se například o otisk prstu, záznam hlasu, obraz lidské tváře atd. Někdy bývá biometrický vzorek nazýván biometrická data nebo biodata. Kdyţ je biometrický vzorek nasnímán, je dle něho vytvořena biometrická šablona a ze šablony je dále nutné odfiltrovat rušivé elementy, jako je šum či prach. Šablona je matematické vyjádření biometrického vzorku a stává se hlavním pilířem biometrické aplikace. Některé aplikace umoţňují ukládání nasbíraných biometrických dat, a některé aplikace je skladují a zpracovávají na jiném místě. Při tomto postupu musím dbát na vyšší bezpečnost při přenosu dat. Kaţdá firma si proto vyvíjí své know-how. V databázi jsou pak uloţeny biometrické šablony anebo základní charakteristiky marketů. Kaţdá databáze si ukládá jiný počet šablon, ale vţdy má více neţ jednu. Poté dochází ke kontrole všech uloţených šablon snímané osoby, coţ je proces verifikace. Přesněji řečeno, vstupní šablona se porovná s uloţenou tzv. referenční šablonou. Proces identifikace probíhá mezi šablonou právě nasnímaného vzorku a šablonou jiţ dříve nasnímanou a uloţenou v databázi vzorků. S porovnáním této šablony se pak rozhoduje, zda osoba, prezentující své biometrické 17 Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv: Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

26 charakteristiky bude uznána jako oprávněná či neoprávněná. Coţ můţeme nazvat jako rozhodovací proces, který stanoví závěr o oprávnění. Biometrické aplikace pracují s velkým objemem dat. Největší kapacitu zabírají originálně nasnímané vzorky, šablony z nich odvozené jsou objemově menší. Existují dvě základní koncepce. První ukládá původní originální vzorek tak, jak byl nasnímán např. policejní a soudní aplikací. V druhém případě stačí pouze uloţená šablona na porovnávání se snímaným vzorkem, nejčastěji se vyskytuje u bezpečnostně-komerčních aplikací. Koncepce registrování a vyhodnocení uţivatele je názorně zobrazena na obr. č. 4. Dále záleţí na rozhodnutí výrobce, jak biodata vyuţít. Důleţitým faktorem při rozhodování jsou finanční prostředky, nároky na hardwarové uloţení dat, centralizace aplikace a její podpora. Hlavní výhodou v tomto případě je stále se rozvíjející technologie a časově neměnné biometrické vzorky. Obrázek č. 4: Schéma vloţení referenční šablony a vyhodnocení uţivatele Zdroj: Vlastní, vytvořeno pomocí knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací (dne ) 26

27 Můţeme jen souhlasit s tvrzením autorů knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací: 18 V praxi jsou data v aplikacích bezpečnostního charakteru vţdy cennější neţ jakýkoliv hardware, na němţ jsou uchovávány a zpracovány. Kaţdá technologie se neustále vyvíjí, pouze biometrické vzorky jsou časově neměnné. V následující tabulce popisuji základní markanty biometrických metod, které slouţí ke snímání vzorků, včetně nejtypičtějších charakteristik. Tabulka č. 3: Přehled charakteristických markantů biometrických metod Biometrická metoda Otisk prstů Hlas Tvář Ucho Oční duhovka Oční sítnice Geometrie dlaně a prstů Podpis Dynamika psaní na klávesnici Charakteristika marketů Umístění a směr charakteristiky bodů otisku (rozdvojení papilárních linií a jejich tvary) Frekvence, intonace, trvání jednotlivých hlasových charakteristik Relativní pozice a tvar nosu, očí, lícních kostí Velikost, tvar ušního boltce, vzdálenost anatomických bodů vnějšího boltce Rýhování a prouţky duhovky, geometrické obrazce Tvar markanty krevního řečiště v sítnici Délka a šířka kostí a kloubů dlaně a prstů Rychlost, směr jednotlivých tahů, dynamika, vzhled podpisu Pořadí kláves, časové intervaly mezi jednotlivými úhozy Zdroj: Šifrování a biometrika aneb tajemné bity a dotyky, Ondřej Bitto, str Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv:biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

28 2.3 Měření výkonnosti Kaţdého jistě napadne myšlenka, jak je systém spolehlivý a výkonný. Hlavní kritéria pro výběr systému jsou: spolehlivost, rychlost zpracování dat, kapacitní uloţení vzorků, uţivatelská přijatelnost, cena, odolnost a vhodné praktické vyuţití v provozu. V kaţdém systému se mohou objevit neţádoucí jevy, mezi něţ patří: pravděpodobnost chybného odmítnutí a pravděpodobnost chybného přijetí. Můţeme sem zařadit také koeficient vyrovnané chyby, doba zápisu etalonu a doba ověření. Jak uvádějí autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací 19 : Pravděpodobnost chybného přijetí nebo odmítnutí biometrických metod nelze teoreticky vypočítat. FRR False Rejection Rate (dále jen FRR také chyba I. druhu), pravděpodobnost chybného odmítnutí udává bezpečnost zařízení, které nerozpozná oprávněného uţivatele nebo jiţ dříve registrovaného. Poté je uţivatel odmítnut, anebo vyzván o prokázání své identity. Systém stále nutí uţivatele o opakovanou identifikaci, coţ je pro uţivatele velice nepříjemné, uţivatel tudíţ není se zařízením spokojený. Vyjadřuje se v procentech. FAR False Acceptance Rate (dále jen FAR, nebo také chyba II. druhu), pravděpodobnost chybného přijetí udává bezpečnost zařízení, které nesmí akceptovat neoprávněné osoby. Jedná se o stav, kdy systém přijme neregistrovanou osobu a umoţní ji oprávněný přístup, coţ má dopad bezpečnostního charakteru. Vyjadřuje se v procentech. EER - Equal Error Rate (EER), míra rovné chyby, určující hodnotu bezpečnosti biometrického systému. Středová hodnota protnutí FAR a FFR, ale častěji se pouţívají jen FAR a FRR. Cílem je nalézt kompromis mezi oběma nastaveními. Stávají se ojedinělé případy, ţe některé osoby nejsou nikdy schopné poskytnout dostatečně kvalitní biometrický vzorek pro automatické zpracování v biometrických systémech, a jestliţe mají stále negativní výstupy z kontrolního systému, tak systém ohlašuje chybu jako selhání snímání dat (failure to enroll). Ideální zařízení nevykazuje ţádnou chybovost, všechny osoby jsou 100% prověřeny a rozpoznány, tudíţ neexistuje ţádné odmítnutí, ani neoprávněné akceptování. Avšak ideální zařízení v praxi neexistuje. Kaţdé zařízení má různý práh vstupní citlivosti, kterou 19 Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

29 je moţné nastavit. Autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, uvádějí 20 : Jestliţe je práh citlivosti zařízení nastaven jedním směrem, zařízení bude náchylné k odmítání i oprávněných osob. Nastavíme-li citlivost směrem opačným, zařízení nejenom ţe bude propouštět osoby oprávněné, ale i osoby neţádoucí. Oba extrémy jsou neţádoucí. V daný čas můţe být pouţito pouze jedno nastavení. Podle toho jaké nastavení pouţijeme, záleţí na praktickém vyuţití a na našich poţadavcích. Pokud pracujeme se zřízením, na které jsou kladeny vysoké poţadavky na bezpečnost, bude se stávat, ţe některé oprávněné osoby budou vyhodnoceny jako neoprávněné. Poté si mohou identifikaci zopakovat, anebo budou vyzváni k dalším doplňujícím identifikacím. Opačný případ můţe nastat, pokud neklademe dostatečný důraz na bezpečnost, stává se aplikace propouštějící a tedy děravá, a bude propouštět i osoby neţádoucí. Mnozí záškodníci se snaţí získat identitu někoho jiného a zrealizovat svůj nelegální úmysl následujícími moţnými způsoby: A. Nátlakem a přinucením - velice častý příklad vydání PINu u bankovní karty, nebo pod hrozbou střelné zbraně, aby poškozený provedl identifikaci své osoby a neoprávněná osoba tak mohla vniknout do objektu; B. Paděláním nebo napodobením některé charakteristiky je moţné padělat, anebo uměle napodobit; C. Tajným odcizením některé charakteristiky lze skrytě sledovat (kamerou) a poté zneuţít, jedná se třeba o vyťukávání PINu z klávesnice, anebo úprava hlasového záznamu; D. Zneužitím administrativních práv je to moţnost, kdy je nastaven tzv. superuţivatel, kterému je umoţněno obejít bezpečnostní identifikační mechanismy, většinou se jedná o falešné odmítnutí, ovšem uţivatel si v manuálním reţimu můţe nastavit oprávněná práva; E. Popřením vlastní identity oprávněný uţivatel pod svým účtem úspěšně provede svou identifikaci a vstupuje do objektu, následně tvrdí, ţe jeho identita byla odcizena a vydá se mu nový identifikační průkaz a původní vydaný identifikační průkaz je pak zneuţit. 20 Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv : Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

30 Způsobů lze vymyslet daleko více, záleţí na postavení aplikace a její propustnosti. Autoři knihy Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, uvádí 21 : Z uvedeného výčtu je patrné, ţe i jinak vysoce bezpečné biometrické aplikace bude snaha neoprávněným osobám překonávat. Úkolem projektantů je nejenom konstrukčně, organizačně, příp. jinak reagovat na jiţ provedené útoky, ale i analyticky vyhodnocovat a předpokládat všechny případné hrozby a biometrické aplikace proti nim chránit. Přes široké vyuţití je základním rozhodnutím o pouţití jeho přesnost a cena. V tabulce uvádím stručný přehled biometrik podle těchto dvou rozhodujících hledisek. Nejčastěji se vyuţívá otisk prstů díky své cenové dostupnosti a zároveň vysoké přesnosti. Tabulka č. 4: Přehled základních biometrik z hlediska přesnosti a ceny Typ Biometrika Přesnost Cena Otisk prstu *** * Geometrie ruky ** ** Rozpoznávání obličeje ** ** Fyziologický Oční duhovka *** *** Oční sítnice *** *** Lůžko nehtu *** ** DNA *** *** Ověřování hlasu * * Behaviorální Dynamika podpisu * * Dynamika stisku kláves ** * Zdroj: Ondřej Bitto, Šifrováni a biometrika aneb tajemné bity a dotyky, str. 118 Legenda: nízká *, střední **, vysoká *** 21 Rak R., Matyáš V., Říha Z a kolektiv: Biometrie a identita člověka ve forenzních a komerčních aplikací, str

31 2.4 Klady a zápory biometrických zařízení Jak jsem se jiţ zmiňovala, biometrie je všestranná a stále se rozvíjí, stále se nacházejí nové předměty ke zkoumání. Jejím cílem je, stát se součástí kaţdodenního ţivota. Díky svým praktickým vyuţitím se stává stále více nepřehlédnutelná. Shrňme si základní biometrické vlastnosti, kterými jsou: Univerzálnost kaţdá osoba by měla mít tuto charakteristiku, Unikátnost kaţdá osoba by měla mít tuto charakteristiku odlišnou, Stálost charakteristika by měla být odolná proti změnám v čase (stárnutí), Získatelnost tato vlastnost vypovídá o tom, jak snadno lze příslušnou charakteristiku získat pro měření, Přesnost s jakou přesností a rychlostí lze charakteristiku změřit, Přijatelnost stupeň přijetí technologie do kaţdodenního ţivota, Odolnost odolné proti zcizení, Uživatelská přijatelnost je přijatelná pro uţivatele, Měřitelnost charakteristika musí být měřitelná. Mezi její silné stránky patří to, ţe je povaţována za silnou metodu z hlediska bezpečnosti. Kombinací s hesly nebo zdvojením biometrických metod dochází ke zvýšené spolehlivosti. Mezi další výhodu povaţujeme to, ţe uţivatel se nemusí obávat ztráty či zapomenutí hesla a také rychlou snímatelnost. Nesmíme opomenout vyuţití při vyšetřování, jako je identifikace těla, vyšetřování kriminality, terorismus, hledání či identifikace ztracených dětí, určování rodičovství atd. I kdyţ se obor biometrie začal nejvíce rozvíjet na přelomu tisíciletí a udělal obrovský pokrok ve vývoji, tak se stále setkává s překáţkami a odporem. Její velkou nevýhodou je sloţitost snímání, zabezpečení databáze s uloţenými daty, a samozřejmě určitá chybovost. Jak jsem se jiţ zmiňovala v kapitole Měření výkonnosti, jedná se o pravděpodobnost chybného přijetí nebo pravděpodobnost chybného odmítnutí. Bohuţel sem patří i vysoká nepřesnost. Při snímání otisku prstu nedosáhneme stejného vzorku jako je uloţený v šabloně, coţ je to ovlivněno úhlem snímání, prachem, poraněním prstu nebo potem. Dále mohu zmínit i pomalost při vyhledávání zločince v databázi třeba 70 tisíc podezřelých, která se stále rozšiřuje. 31

Úvod do biometrie. Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc.

Úvod do biometrie. Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc. Úvod do biometrie Vladimír Lieberzeit vladimir.lieberzeit@upek.com UPEK Inc. Obsah Úvod do biometrie, základy Přehled biometrických metod Otisky prstů trochu podrobněji Úvod do biometrie Úvod do biometrie

Více

Biometrická autentizace uživatelů

Biometrická autentizace uživatelů PV157 Autentizace a řízení přístupu Biometrická autentizace uživatelů Biometrické metody autentizace Metody autentizace něco, co máme (klíč, čipová karta) něco, co známe (PIN, heslo) něco, co jsme (biometriky)

Více

Autentizace. Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 10. října 2007

Autentizace. Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 10. října 2007 Autentizace Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 10. října 2007 Identifikace versus autentizace Identifikace je tvrzení subjektu o své identitě. Identitou subjektu může být jeho totožnost, skupinová příslušnost, schopnost,

Více

PalmSecure Biometric Technology Ruku na to!!! Milan PODIVÍN FUJITSU Technology Solutions Head of Direct Business CZ & SK

PalmSecure Biometric Technology Ruku na to!!! Milan PODIVÍN FUJITSU Technology Solutions Head of Direct Business CZ & SK PalmSecure Biometric Technology Ruku na to!!! Milan PODIVÍN FUJITSU Technology Solutions Head of Direct Business CZ & SK 0 Copyright 2012 FUJITSU Copyright 2013 FUJITSU Původ názvu společnosti Fujitsu

Více

8. PŘÍSTUPOVÉ SYSTÉMY

8. PŘÍSTUPOVÉ SYSTÉMY Přístupový systém: Přístupové systémy 8. PŘÍSTUPOVÉ SYSTÉMY Systém řízení přístupu umožní osobě na základě prokázání oprávněnosti vstup nebo vjezd do objektu, případně do střežené části objektu. V literatuře

Více

Identifikace a autentizace v informačních systémech

Identifikace a autentizace v informačních systémech Bankovní institut vysoká škola Praha Katedra informačních technologií a elektronického obchodování Identifikace a autentizace v informačních systémech Bakalářská práce Autor: Jaroslav Síka, DiS. Informační

Více

Roman Cinkais Wincor Nixdorf s.r.o. Biometrické podepisování elektronických dokumentů

Roman Cinkais Wincor Nixdorf s.r.o. Biometrické podepisování elektronických dokumentů Roman Cinkais Wincor Nixdorf s.r.o. Biometrické podepisování elektronických dokumentů BIOMETRIE Moderní definice biometrie se od původního chápaní liší zejména tím, že do procesu vstupuje automatizace:

Více

Přehled autentizačních biometrických metod

Přehled autentizačních biometrických metod Přehled autentizačních biometrických metod Vladimír Levek Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně Email: levek@feec.vutbr.cz Abstrakt Tento dokument se zabývá problematikou spojenou

Více

biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Přehled drahan@fit.vutbr.cz) Martin Drahanský (drahan(

biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Přehled drahan@fit.vutbr.cz) Martin Drahanský (drahan( Přehled biometrických systémů a testování jejich spolehlivosti Martin Drahanský (drahan( drahan@fit.vutbr.cz) VUT v Brně,, Fakulta informačních technologií, ÚITS, Martin Drahanský Biometrie Definice biometrie:

Více

Palmsecure. Najvyšší stupeň ochrany osobných údajov s Fujitsu. Biometrie naší ruky - otisky prstů nebo obraz krevního řečiště

Palmsecure. Najvyšší stupeň ochrany osobných údajov s Fujitsu. Biometrie naší ruky - otisky prstů nebo obraz krevního řečiště Biometrie naší ruky - otisky prstů nebo obraz krevního řečiště Porovnanie rôznych spôsobov zabezpečenia osobných údajov podľa súčasnej legislatívy SR a EU. Palmsecure Najvyšší stupeň ochrany osobných údajov

Více

Bezpečnostní mechanismy

Bezpečnostní mechanismy Hardwarové prostředky kontroly přístupu osob Bezpečnostní mechanismy Identifikační karty informace umožňující identifikaci uživatele PIN Personal Identification Number úroveň oprávnění informace o povolených

Více

Kriminalistická identifikace Podstata:

Kriminalistická identifikace Podstata: Kriminalistická identifikace Podstata: Teorie kriminalistické identifikace je učením o obecných principech ztotožňování různých objektů podle jejich odrazů, a to za účelem získání trestně procesních a

Více

Místo plastu lidská dlaň

Místo plastu lidská dlaň PalmSecure Bezkontaktní biometrická identifikace osob pomocí obrazu krevního řečiště y Místo plastu lidská dlaň FUJITSU TECHNOLOGY SOLUTIONS s.r.o. V Parku 22 148 00 Praha 4 End User Services Ing. Martin

Více

Bratislava GDPR. v systému KREDIT. Ing. Jozef Kurica

Bratislava GDPR. v systému KREDIT. Ing. Jozef Kurica Bratislava 4. 4. 2018 GDPR v systému KREDIT Ing. Jozef Kurica legislativní rámec Nařízení evropského parlamentu a Rady EU 2016/679 o ochraně fyzických osob v souvislosti se zpracováním osobních údajů a

Více

Důležité otázky při výběru biometrické modality. Roman Cinkais, Jiří Vábek Wincor Nixdorf s.r.o.

Důležité otázky při výběru biometrické modality. Roman Cinkais, Jiří Vábek Wincor Nixdorf s.r.o. Důležité otázky při výběru biometrické modality Roman Cinkais, Jiří Vábek Wincor Nixdorf s.r.o. Obsah Definice biometrie a systému Od designu k architektuře Bezpečnostní aspekty Standardy v biometrii Příklady

Více

Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi Studijní text

Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi Studijní text Biometrické metody identifikace osob v bezpečnostní praxi Studijní text 1 VŠB TU Ostrava, Fakulta bezpečnostního inženýrství, Katedra bezpečnostního managementu, Oddělení bezpečnosti osob a majetku Mgr.

Více

PV157 Autentizace a řízení přístupu

PV157 Autentizace a řízení přístupu PV157 Autentizace a řízení přístupu Zdeněk Říha Vašek Matyáš Konzultační hodiny FI MU: B415 St 17:00 18:00 část semestru mimo CZ Microsoft Research Cambridge Email: zriha / matyas @fi.muni.cz Průběh kurzu

Více

Název: Plantogram. Autor: Mgr. Blanka Machová. Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: Biologie

Název: Plantogram. Autor: Mgr. Blanka Machová. Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: Biologie Název: Plantogram Výukové materiály Autor: Mgr. Blanka Machová Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy Předmět, mezipředmětové vztahy: Biologie Ročník: 4. a 5. (2. a 3. vyššího gymnázia)

Více

Bezpečnost IT v biomedicíně

Bezpečnost IT v biomedicíně Univerzita Karlova v Praze 1. lékařská fakulta Pojednání o disertační práci Ing. Anna Schlenker Bezpečnost IT v biomedicíně Postgraduální doktorské studium biomedicíny Vedoucí disertační práce: Studijní

Více

Slovo biometrie vzniklo spojením dvou řeckých slov bio a metric, kde prvně jmenované znamená život a druhé měření. Biometrie tedy měří určité

Slovo biometrie vzniklo spojením dvou řeckých slov bio a metric, kde prvně jmenované znamená život a druhé měření. Biometrie tedy měří určité Biometrika Slovo biometrie vzniklo spojením dvou řeckých slov bio a metric, kde prvně jmenované znamená život a druhé měření. Biometrie tedy měří určité charakteristiky člověka. Biometrické systémy pak

Více

Dynamický biometrický podpis a nařízení GDPR

Dynamický biometrický podpis a nařízení GDPR Dynamický biometrický podpis a nařízení GDPR Prof. Ing. Vladimír Smejkal, CSc., LL.M. Moravská vysoká škola Olomouc, o.p.s. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta podnikatelská vladimir.smejkal@mvso.cz

Více

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf Název materiálu: Daktyloskopie kriminalistická identifikace osob Označení materiálu: VY_32_INOVACE_FRY3

Více

Biometrie Finger Vein Nová generace bezpečnosti v bankovnictví

Biometrie Finger Vein Nová generace bezpečnosti v bankovnictví Biometrie Finger Vein Nová generace bezpečnosti v bankovnictví cardforum Seč 27/5/2014 Stanislav Novák Business Development Manager Banking Sales Biometrie Finger Vein Strategické partnerství s firmou

Více

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 0 6 3 7 BIOMETRIE A IDENTITA

Více

Záznam o zpracování osobních údajů

Záznam o zpracování osobních údajů Záznam o zpracování osobních údajů Číslo záznamu: 1 Název zpracování (agenda): Elektronická školní matrika Vymezení vztahů organizace ke zpracování: Definice rolí při zpracování osobních údajů: SPŠT je

Více

3 5 6 7 2.3.1 Identifikace... 40 2.3.2 Základní kategorie aplikací systémů automatické identifikace... 41 Záznam informací...42 Identifikace a vyhledávání informací...42 Identifikace a vyhledávání předmětů...42

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ VPRAZE Fakulta elektrotechnická

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ VPRAZE Fakulta elektrotechnická ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ VPRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky Přístupové systémy Ing. Tomáš Teplý terplyt1@fel.cvut.cz tel.: 2-24352435 2053 (Prof. Miroslav Husák, CSc.) Přístupový

Více

STANOVISKO č. 3/2009 květen 2009, poslední revize červen 2017

STANOVISKO č. 3/2009 květen 2009, poslední revize červen 2017 Pplk. Sochora 27, 170 00 Praha 7, Tel.: 234 665 111, Fax: 234 665 444; e-mail: posta@uoou.cz STANOVISKO č. 3/2009 květen 2009, poslední revize červen 2017 Biometrická identifikace nebo autentizace zaměstnanců

Více

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ (1.1, 1.2 a 1.3) Ing. Pavel VYLEGALA 2014 Rozdělení snímačů Snímače se dají rozdělit podle mnoha hledisek. Základním rozdělení: Snímače

Více

UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE Filozofická fakulta. Základy státní informační politiky

UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE Filozofická fakulta. Základy státní informační politiky UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE Filozofická fakulta Ústav informačních studií a knihovnictví Samostatná práce Základy státní informační politiky Přednášející : PhDr. Hana Slámová, Ph.D. Ročník : II., forma

Více

Ing. Petr Knap Carl Zeiss spol. s r.o., Praha

Ing. Petr Knap Carl Zeiss spol. s r.o., Praha METROTOMOGRAFIE JAKO NOVÝ NÁSTROJ ZAJIŠŤOVÁNÍ JAKOSTI VE VÝROBĚ Ing. Petr Knap Carl Zeiss spol. s r.o., Praha ÚVOD Společnost Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH již dlouhou dobu sleduje vývoj v poměrně

Více

BEZPEČNÁ SPRÁVA KLÍČŮ POMOCÍ HSM. Petr Dolejší Senior Solution Consultant

BEZPEČNÁ SPRÁVA KLÍČŮ POMOCÍ HSM. Petr Dolejší Senior Solution Consultant BEZPEČNÁ SPRÁVA KLÍČŮ POMOCÍ HSM Petr Dolejší Senior Solution Consultant OCHRANA KLÍČŮ A ZOKB Hlavní termín kryptografické prostředky Vyhláška 316/2014Sb. o kybernetické bezpečnosti zmiňuje: v 17 nástroj

Více

Příloha č. 2 - Výběrová kritéria

Příloha č. 2 - Výběrová kritéria Příloha č. 2 - Výběrová kritéria Program INOVACE - Inovační projekt, Výzva č. IV - prodloužení Dělení výběrových kritérií Pro kaţdý projekt existují tyto typy kritérií: I. Binární kritéria - kritéria typu

Více

Biometrická identifikace a verifikace

Biometrická identifikace a verifikace Biometrická identifikace a verifikace Biometric Identification and Verification Martin Klímek Bakalářská práce 2012 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2012 4 ABSTRAKT Tato bakalářská práce

Více

STATISTICKÝ SOUBOR. je množina sledovaných objektů - statistických jednotek, které mají z hlediska statistického zkoumání společné vlastnosti

STATISTICKÝ SOUBOR. je množina sledovaných objektů - statistických jednotek, které mají z hlediska statistického zkoumání společné vlastnosti ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY HROMADNÝ JEV Statistika pracuje s tzv. HROMADNÝMI JEVY cílem statistického zpracování dat je podání informace o vlastnostech a zákonitostech hromadných jevů: velkého počtu jedinců

Více

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení.

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení. Základní informace: CP Recorder je v Čechách vyvíjený systém pro sofistikované zaznamenávání telefonních hovorů. V prvé řadě je určen pro optimalizaci služeb, které poskytují u nás stále více populární

Více

DOKUMENTACE Identifikace pomocí otisků prstů

DOKUMENTACE Identifikace pomocí otisků prstů DOKUMENTACE Identifikace pomocí otisků prstů Lukáš Rajský, RAJ029 Aleš Seifert, SEI041 1. února 2003 1 1 Úvod První známý systém klasifikace otisku prstů byl zaveden v Indii na počátku minulého století

Více

Sebury F007. Manuál. otisk prstu. samostatný provoz. Dokumentace vytvořena dne 8. 6. 2011. strana 1. JM VARIANT plus s.r.o.

Sebury F007. Manuál. otisk prstu. samostatný provoz. Dokumentace vytvořena dne 8. 6. 2011. strana 1. JM VARIANT plus s.r.o. Sebury F007 Manuál otisk prstu samostatný provoz Dokumentace vytvořena dne 8. 6. 2011 JM VARIANT plus s.r.o. strana 1 Popis Čtečka otisků prstů pro venkovní / vnitřní použití. Čtečka je autonomní, provoz

Více

METROTOMOGRAFIE JAKO NOVÝ NÁSTROJ ZAJIŠŤOVÁNÍ JAKOSTI VE VÝROBĚ

METROTOMOGRAFIE JAKO NOVÝ NÁSTROJ ZAJIŠŤOVÁNÍ JAKOSTI VE VÝROBĚ METROTOMOGRAFIE JAKO NOVÝ NÁSTROJ ZAJIŠŤOVÁNÍ JAKOSTI VE VÝROBĚ Ing. Petr Knap Carl Zeiss spol. s r.o., Praha ÚVOD Společnost Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH již dlouhou dobu sleduje vývoj v poměrně

Více

PRODUKTY. Tovek Tools

PRODUKTY. Tovek Tools jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.

Více

Sebury F007-EM. Manuál. otisk prstu + čtečka karet. samostatný provoz / Wiegand 26

Sebury F007-EM. Manuál. otisk prstu + čtečka karet. samostatný provoz / Wiegand 26 Sebury F007-EM Manuál otisk prstu + čtečka karet samostatný provoz / Wiegand 26 VARIANT plus, spol. s.r.o., U Obůrky 5, 674 01 TŘEBÍČ, tel.: 568 841 440 technická linka 777 55 77 02 (pracovní doba 7:30

Více

Úvodní přednáška. Význam a historie PIS

Úvodní přednáška. Význam a historie PIS Úvodní přednáška Význam a historie PIS Systémy na podporu rozhodování Manažerský informační systém Manažerské rozhodování Srovnávání, vyhodnocování, kontrola INFORMACE ROZHODOVÁNÍ organizace Rozhodovacích

Více

356/2003 Sb. ZÁKON ze dne 23. září 2003. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů ČÁST PRVNÍ

356/2003 Sb. ZÁKON ze dne 23. září 2003. o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů ČÁST PRVNÍ 356/2003 Sb. ZÁKON ze dne 23. září 2003 o chemických látkách a chemických přípravcích a o změně některých zákonů Změna: 186/2004 Sb. Změna: 125/2005 Sb. Změna: 345/2005 Sb. Změna: 345/2005 Sb. (část) Změna:

Více

Jako příklady typicky ch hrozeb pro IT lze uvést: Útok

Jako příklady typicky ch hrozeb pro IT lze uvést: Útok Bezpečnost - úvod Zranitelné místo Slabinu IS využitelnou ke způsobení škod nebo ztrát útokem na IS nazýváme zranitelné místo. Existence zranitelných míst je důsledek chyb, selhání v analýze, v návrhu

Více

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA ÚSTAV SPECIÁLNĚPEDAGOGICKÝCH STUDIÍ

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA ÚSTAV SPECIÁLNĚPEDAGOGICKÝCH STUDIÍ UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA ÚSTAV SPECIÁLNĚPEDAGOGICKÝCH STUDIÍ SPECIÁLNÍ PEDAGOGIKA SE ZAMĚŘENÍM NA MOŽNOSTI ROZVOJE A PODPORY OSOB SE ZRAKOVÝM POSTIŽENÍM Dita Finková, Vojtech

Více

Rozvoj tepla v betonových konstrukcích

Rozvoj tepla v betonových konstrukcích Úvod do problematiky K novinkám v požární odolnosti nosných konstrukcí Praha, 11. září 2012 Ing. Radek Štefan prof. Ing. Jaroslav Procházka, CSc. Znalost rozložení teploty v betonové konstrukci nebo její

Více

Bezpečnost. Autentizace. Správa identity

Bezpečnost. Autentizace. Správa identity Bezpečnost Hlavní komponenty bezpečnosti lze rozdělit takto: kontrola prostředí autentizace / identita autorizace separace fyzická časová logická kryptografická integrita dostupnost auditabilita Autentizace

Více

Správa přístupu PS3-2

Správa přístupu PS3-2 Bezpečnost informací BI Ing. Jindřich Kodl, CSc. Správa přístupu PS3-2 1 Osnova II základní metody pro zajištění oprávněného přístupu; autentizace; autorizace; správa uživatelských účtů; srovnání současných

Více

Fyzika pokus 10. Zvukově izolační vlastnosti stavebních materiálů

Fyzika pokus 10. Zvukově izolační vlastnosti stavebních materiálů Fyzika pokus 10 Zvukově izolační vlastnosti stavebních materiálů Projekt TROJLÍSTEK podpora výuky přírodopisu, biologie, fyziky a chemie žáků ve věku 11 až 15 let reg. č. CZ.1.07/1.1.00/26.0044 Pokus číslo

Více

Web-terminal User s Guide A S S E T M A N A G E M E N T P R O J E C T. Verze 1.0 Česky

Web-terminal User s Guide A S S E T M A N A G E M E N T P R O J E C T. Verze 1.0 Česky www.faunus-am.com www.faunusanalytics.com Web-terminal User s Guide A S S E T M A N A G E M E N T P R O J E C T Verze 1.0 Česky I Copyright 2010 Faunus Analytics LLC. Daný dokument je majetkem společnosti

Více

POLITIKA ZPRACOVÁNÍ A OCHRANY OSOBNÍCH ÚDAJŮ

POLITIKA ZPRACOVÁNÍ A OCHRANY OSOBNÍCH ÚDAJŮ POLITIKA ZPRACOVÁNÍ A OCHRANY OSOBNÍCH ÚDAJŮ Pardubice, květen 2018 Rada Pardubického kraje za účelem naplnění ustanovení Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) č. 2016/679 o ochraně fyzických osob

Více

KYBERNETICKÁ BEZPEČNOST A AUTENTIZACE MONET+

KYBERNETICKÁ BEZPEČNOST A AUTENTIZACE MONET+ KYBERNETICKÁ BEZPEČNOST A AUTENTIZACE MONET+ WWW.MONETPLUS.CZ OBSAH AUTENTIZACE Z POHLEDU ZÁKONA NÁSTROJE PRO OVĚŘOVÁNÍ IDENTITY UŽIVATELŮ O MONET+ www.monetplus.cz info@monetplus.cz Strana: 2 AUTENTIZACE

Více

KVALITA DAT POUŽITÁ APLIKACE. Správnost výsledku použití GIS ovlivňuje:

KVALITA DAT POUŽITÁ APLIKACE. Správnost výsledku použití GIS ovlivňuje: KVALITA DAT Správnost výsledku použití GIS ovlivňuje: POUŽITÁ APLIKACE Kvalita dat v databázi Kvalita modelu, tj. teoretického popisu krajinných objektů a jevů Způsob použití funkcí GIS při přepisu modelu

Více

Hodnocení rizik v resortu Ministerstva obrany

Hodnocení rizik v resortu Ministerstva obrany Hodnocení rizik v resortu Ministerstva obrany OBSAH Pojmy používané v procesu řízení rizik v MO Systém řízení rizik Proces řízení rizik Dokumenty systému řízení rizik Pojmy používané v procesu řízení rizik

Více

Poděkování. Poděkování

Poděkování. Poděkování BIOMETRIE A IDENTITA ČLOVĚKA 3 Poděkování Tak jak to bývá, na samém začátku byla tma. Silné přání přivést světlo nového poznání zrodilo tuto publikaci. Kniha vznikala pět předlouhých let v malém autorském

Více

Příručka pro infračervenou měřicí techniku

Příručka pro infračervenou měřicí techniku Příručka pro infračervenou měřicí techniku 3. přepracované vydání Příručka pro infračervenou měřicí techniku Informace shromážděné naší firmou jsou uvedeny s veškerou vynaloženou pečlivostí a s odbornými

Více

Elektroinstalace. 4 Spínače

Elektroinstalace. 4 Spínače VY_32_INOVACE_EL_04 Projekt: 1.5, Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/34.0304 Elektroinstalace 4 Spínače 4.1 Spínací skříňka Spínací skříňka představuje základní spínač motorového vozidla. Spínací skříňky

Více

Bezpečný digitální podpis v praxi. www.viditelnypodpis.cz

Bezpečný digitální podpis v praxi. www.viditelnypodpis.cz Bezpečný digitální podpis v praxi www.viditelnypodpis.cz O čem budeme mluvit? Co je bezpečný digitální podpis? Biometrické vlastnosti podpisu Výhody a přínosy Technické zajištění Možnosti využití Co je

Více

Aspekty biometrické identifikace osob s využitím rozpoznávání tváře

Aspekty biometrické identifikace osob s využitím rozpoznávání tváře Aspekty biometrické identifikace osob s využitím rozpoznávání tváře Aspects of biometric identification of people with usage of face recognition Svozil Lukáš Bakalářská práce 2009 UTB ve Zlíně, Fakulta

Více

Využití moderních technologií v oblasti Bezpečnosti majetku a osob

Využití moderních technologií v oblasti Bezpečnosti majetku a osob Využití moderních technologií v oblasti Bezpečnosti majetku a osob Přehled systémů Typické systémy fyzické ochrany CCTV Sensory Systém kontroly a zpracování dat Lidský monitoring a hodnocení AACS Přehled

Více

Microsoft Windows Server System

Microsoft Windows Server System Microsoft Windows Server System Uživatelský autentikační systém od společnosti truconnexion komplexně řeší otázku bezpečnosti interních počítačových systémů ebanky, a.s. Přehled Země: Česká republika Odvětví:

Více

Není cloud jako cloud, rozhodujte se podle bezpečnosti

Není cloud jako cloud, rozhodujte se podle bezpečnosti Není cloud jako cloud, rozhodujte se podle bezpečnosti Marcel Jánský Manažer útvaru produktů a podpory prodeje 26. 2. 2013 České Radiokomunikace Vysílací služby Profesionální telekomunikační operátor Poskytovatel

Více

Pokročilé operace s obrazem

Pokročilé operace s obrazem Získávání a analýza obrazové informace Pokročilé operace s obrazem Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 (BFÚ LF MU) Získávání

Více

Evropský polytechnický institut, s.r.o. BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2014 LENKA HOLÁ

Evropský polytechnický institut, s.r.o. BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2014 LENKA HOLÁ Evropský polytechnický institut, s.r.o. BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2014 LENKA HOLÁ Evropský polytechnický institut, s.r.o. v Kunovicích Studijní obor: Finance a daně, Ekonomická informatika SOFTWAROVÝ AUDIT (Bakalářská

Více

Bezpečnost webových stránek

Bezpečnost webových stránek Teze k diplomové práci na téma: Bezpečnost webových stránek Vypracoval: Jan Kratina, PEF, INFO, 5.ročník Vedoucí projektu: RNDr. Dagmar Brechlerová Jan Kratina 2005 Téma diplomové práce Bezpečnost webových

Více

Spektrální charakteristiky

Spektrální charakteristiky Spektrální charakteristiky Cíl cvičení: Měření spektrálních charakteristik filtrů a zdrojů osvětlení 1 Teoretický úvod Interakcí elektromagnetického vlnění s libovolnou látkou vzniká optický jev, který

Více

Unikátní přístupová jednotka. Příklady použití. Lukáš Psota Verze 1.1

Unikátní přístupová jednotka. Příklady použití. Lukáš Psota Verze 1.1 2N Access Unit Unikátní přístupová jednotka Příklady použití Lukáš Psota Verze 1.1 Document: Příklady použití 2N Access Unit Page 1 of 8 Date of last revision: 2016-05-13 Obsah 1. Access Unit scénáře použití

Více

SMĚRNICE O OCHRANĚ A PRÁCI S OSOBNÍMI ÚDAJI Č. 01/2018

SMĚRNICE O OCHRANĚ A PRÁCI S OSOBNÍMI ÚDAJI Č. 01/2018 SMĚRNICE O OCHRANĚ A PRÁCI S OSOBNÍMI ÚDAJI Č. 01/2018 ze dne 2.5.2018 dle ustanovení čl. 28 odst. 3 a odst. 4 Nařízení Evropského parlamentu a Rady 2016/679 o ochraně fyzických osob v souvislosti se zpracováním

Více

Systém nízkoúrovňových válečkových a řetězových dopravníků

Systém nízkoúrovňových válečkových a řetězových dopravníků Systém nízkoúrovňových válečkových a řetězových dopravníků Bc. Vít Hanus Vedoucí práce: Ing. František Starý Abstrakt Tématem práce je návrh a konstrukce modulárního systému válečkových a řetězových dopravníků

Více

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf Název materiálu: Kriminalistická

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf Název materiálu: Kriminalistická Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Martin Fryauf Název materiálu: Kriminalistická fonoskopie Označení materiálu:vy_32_inovace_fry8 Datum

Více

MANAGEMENT KYBERNETICKÉ BEZPEČNOSTI

MANAGEMENT KYBERNETICKÉ BEZPEČNOSTI MANAGEMENT KYBERNETICKÉ BEZPEČNOSTI TÉMA Č. 1 VÝVOJ A POJETÍ INFORMAČNÍHO MANAGEMENTU pplk. Ing. Petr HRŮZA, Ph.D. Univerzita obrany, Fakulta ekonomiky a managementu Katedra vojenského managementu a taktiky

Více

Příloha č. 10 Obecná pravidla (rámcová metodika) pro vykazování skutečných nepřímých nákladů v projektech OP VaVpI

Příloha č. 10 Obecná pravidla (rámcová metodika) pro vykazování skutečných nepřímých nákladů v projektech OP VaVpI Příloha č. 10 Obecná pravidla (rámcová metodika) pro vykazování skutečných nepřímých nákladů v projektech OP VaVpI 1 Úvod Tato metodika se zabývá dílčí problematikou vykazování skutečných způsobilých nákladů

Více

ZŠ a MŠ, Brno, Horníkova 1 - Školní vzdělávací program

ZŠ a MŠ, Brno, Horníkova 1 - Školní vzdělávací program 4.3. Informační a komunikační technologie Charakteristika předmětu Vzdělávací oblast je realizována prostřednictvím vyučovacího předmětu Informatika. Informatika je zařazena do ŠVP jako povinný předmět

Více

Bezepečnost IS v organizaci

Bezepečnost IS v organizaci Bezepečnost IS v organizaci analýza rizik Zabezpečení informačního systému je nutné provést tímto postupem: Zjistit zranitelná místa, hlavně to, jak se dají využít a kdo toho může zneužít a pravděpodobnost

Více

Identifikátor materiálu: ICT-2-01

Identifikátor materiálu: ICT-2-01 Identifikátor materiálu: ICT-2-01 Předmět Informační a komunikační technologie Téma materiálu Počítačová bezpečnost Autor Ing. Bohuslav Nepovím Anotace Student si procvičí / osvojí počítačovou bezpečnost.

Více

2.12 Vstupní zařízení II.

2.12 Vstupní zařízení II. Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Tematická oblast Předmět Druh učebního materiálu Anotace Vybavení, pomůcky Ověřeno ve výuce dne, třída Střední průmyslová škola strojnická Vsetín

Více

Srovnávací testy vybraných biometrických zařízení

Srovnávací testy vybraných biometrických zařízení MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY Srovnávací testy vybraných biometrických zařízení BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Lukáš Adamec Brno, 2009 II Prohlášení Prohlašuji, že tato práce je

Více

Využití webového rozhraní při sběru dat z přijímacího řízení na Pedagogické fakultě Univerzity Karlovy v Praze. Marie Marková

Využití webového rozhraní při sběru dat z přijímacího řízení na Pedagogické fakultě Univerzity Karlovy v Praze. Marie Marková Využití webového rozhraní při sběru dat z přijímacího řízení na Pedagogické fakultě Univerzity Karlovy v Praze Marie Marková Každoročně se na studijní obory vypisované na Pedagogické fakultě Univerzity

Více

Studijní pobyt v Turecku

Studijní pobyt v Turecku Studijní pobyt v Turecku V květnu tohoto roku jsem měla moţnost společně s dalšími účastníky studijní návštěvy poznat město Afyonkarahisar v Turecku, o jehoţ existenci jsem do té doby neměla ani potuchy.

Více

Spolehlivost skeneru oční duhovky pro biometrickou identifikaci osob. Martin Lužný

Spolehlivost skeneru oční duhovky pro biometrickou identifikaci osob. Martin Lužný Spolehlivost skeneru oční duhovky pro biometrickou identifikaci osob Martin Lužný Bakalářská práce 2015 ABSTRAKT Bakalářská práce je zaměřena na biometrickou identifikaci osob pomocí biometrických systémů,

Více

JUDr. Alena Kučerová Úřad pro ochranu osobních údajů OCHRANA OSOBNÍCH ÚDAJŮ V PROCESU DIGITALIZACE ZDRAVOTNICKÉ DOKUMENTACE

JUDr. Alena Kučerová Úřad pro ochranu osobních údajů OCHRANA OSOBNÍCH ÚDAJŮ V PROCESU DIGITALIZACE ZDRAVOTNICKÉ DOKUMENTACE JUDr. Alena Kučerová Úřad pro ochranu osobních údajů OCHRANA OSOBNÍCH ÚDAJŮ V PROCESU DIGITALIZACE ZDRAVOTNICKÉ DOKUMENTACE OSNOVA Úvodní část Tři pohledy tři srovnání Zákon č. 101/2000 Sb., o ochraně

Více

Management projektů. Programová podpora auditu sytému managementu kvality HOT 4IT. Plán projektu

Management projektů. Programová podpora auditu sytému managementu kvality HOT 4IT. Plán projektu Management projektů Programová podpora auditu sytému managementu kvality HOT 4IT Plán projektu Historie Verze Datum Status Kdo Poznámka 0.1 8. 4. 2010 Špaček Petr Vytvoření 0.2 11. 4. 2010 Špaček Petr

Více

Docházkový a přístupový systém nové generace

Docházkový a přístupový systém nové generace Docházkový a přístupový systém nové generace Moderní a inovativní technologie od slovenské společnosti Innovatrics - světové špičky v oblasti biometrie. VÝHODY DOCHÁZKOVÉHO SYSTÉMU FINGERA Pro správce

Více

Předběţné výsledky z výzkumu PISA 2009

Předběţné výsledky z výzkumu PISA 2009 Předběţné výsledky z výzkumu PISA 2009 Školní zpráva pro: Základní škola, Kuncova 1580, Praha 5 - Stodůlky Kód vaší školy: ZS 5 Praha prosinec 2009 Úvod Tato zpráva obsahuje předběţné výsledky vaší školy

Více

obor bakalářského studijního programu Metrologie Prof. Ing. Jiří Pospíšil, CSc.

obor bakalářského studijního programu Metrologie Prof. Ing. Jiří Pospíšil, CSc. obor bakalářského studijního programu Metrologie Prof. Ing. Jiří Pospíšil, CSc. *Studium je čtyřleté *Zaměřeno na zvládnutí základních principů metrologických činností a managementu kvality *Studium je

Více

5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě

5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě Neuronové sítě Přesný algoritmus práce přírodních neuronových systémů není doposud znám. Přesto experimentální výsledky na modelech těchto systémů dávají dnes velmi slibné výsledky. Tyto systémy, včetně

Více

MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL

MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL Matematika a stejně i matematická statistika a biometrie s námi hovoří řečí čísel. Musíme tedy vlastnosti nebo intenzitu vlastností jedinců změřit kvantifikovat. Měřením

Více

Banking - Personal Identification Number management and security Part 1: PIN protection principles and techniques

Banking - Personal Identification Number management and security Part 1: PIN protection principles and techniques ČESKÁ NORMA ICS 03.060;35.240.40 Leden 1996 Bankovnictví ŘÍZENÍ A BEZPEČNOST OSOBNÍCH IDENTIFIKAČNÍCH ČÍSEL Část 1: Principy a techniky ochrany PIN ČSN ISO 9564-1 97 9007 Banking - Personal Identification

Více

Je Smart Grid bezpečný?

Je Smart Grid bezpečný? Je Smart Grid bezpečný? Petr Paukner petr.paukner@anect.com - člen představenstva Jen pro vnitřní potřebu ANECT a.s. Kontext Moderní Smart Grids potřebují zajistit: Aktivní participaci producentů i konzumentů

Více

Směrnice starosty SH ČMS

Směrnice starosty SH ČMS Sdružení hasičů Čech, Moravy a Slezska Starosta sdružení, Římská 45, Praha 2 Směrnice starosty SH ČMS Ročník: 2016 V Praze dne: 29. 9. 2016 Číslo: 1 Směrnice starosty SH ČMS k nakládání s osobními údaji

Více

Využití krevního řečiště prstu pro biometrickou identifikaci osob. Bc. Roman Baroň

Využití krevního řečiště prstu pro biometrickou identifikaci osob. Bc. Roman Baroň Využití krevního řečiště prstu pro biometrickou identifikaci osob Bc. Roman Baroň Diplomová práce 2014 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2014 4 Prohlašuji, ţe beru na vědomí, ţe odevzdáním

Více

Biomechanický obsah stopy jako zásadní faktor identifikace pachatele. Bc. Radek Janča

Biomechanický obsah stopy jako zásadní faktor identifikace pachatele. Bc. Radek Janča Biomechanický obsah stopy jako zásadní faktor identifikace pachatele Bc. Radek Janča Diplomová práce 2015 Prohlašuji, že beru na vědomí, že odevzdáním diplomové/bakalářské práce souhlasím se zveřejněním

Více

Specializace Návrhář software na základě analýzy vytváří návrh softwarových aplikací ve formě schémat a diagramů.

Specializace Návrhář software na základě analýzy vytváří návrh softwarových aplikací ve formě schémat a diagramů. Návrhář software Návrhář software na základě analýzy vytváří návrh softwarových aplikací ve formě schémat a diagramů. Odborný směr: Informační technologie Odborný podsměr: nezařazeno do odborného podsměru

Více

Věstník ČNB částka 18/2010 ze dne 21. prosince ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 10. prosince 2010

Věstník ČNB částka 18/2010 ze dne 21. prosince ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 10. prosince 2010 Třídící znak 2 2 1 1 0 5 6 0 ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 10. prosince 2010 k výkonu činnosti organizátora regulovaného trhu, provozovatele vypořádacího systému a centrálního depozitáře cenných

Více

WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý

WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý Daniel Juřík, Antonín Popelka, Petr Marvan AIS spol. s r.o. Brno Wide Area Monitoring Systémy (WAMS) umožňují realizovat

Více

Viktor Fuglík. Katedra informačních technologií a technické výchovy, Pedagogická fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Viktor Fuglík. Katedra informačních technologií a technické výchovy, Pedagogická fakulta Univerzity Karlovy v Praze Viktor Fuglík viktor.fuglik@pedf.cuni.cz Katedra informačních technologií a technické výchovy, Pedagogická fakulta Univerzity Karlovy v Praze Úvod Portfolio jako soudobý trend Vynikající výsledky v tradičních

Více

AKTIVNÍ RFID SYSTÉMY. Ing. Václav Kolčava vedoucí vývoje HW COMINFO a.s.

AKTIVNÍ RFID SYSTÉMY. Ing. Václav Kolčava vedoucí vývoje HW COMINFO a.s. Ing. Václav Kolčava vedoucí vývoje HW COMINFO a.s. Základní vlastnosti: Na rozdíl od pasivních RFID systémů obsahují zdroj energie (primární baterie, akumulátor) Identifikátor tvoří mikroprocesor a vysílač

Více

Penetrační test & bezpečnostní audit: Co mají společného? V čem se liší?

Penetrační test & bezpečnostní audit: Co mají společného? V čem se liší? Penetrační test & bezpečnostní audit: Co mají společného? V čem se liší? Karel Miko, CISA (miko@dcit.cz) DCIT, s.r.o (www.dcit.cz) Nadpis Penetrační test i bezpečnostní audit hodnotí bezpečnost předmětu

Více