Yangın ve Güvenlik Dergisi 193.Sayı (Eylül 2017)

46 Yangın ve Güvenlik / Eylül 2017 yanginguvenlik.com.tr Yangın ve Güvenlik • T emmuz - Ağustos 2017 tırmaktadır ve birbiri ile benzer olmayan bireylerin özellik dağılımları arasındaki ça- kışmaları azaltır. Buna ilave olarak, birden fazla biyometriğin kombinasyonu, tek bir biyometrik özelliğe kıyasla bir birey için daha münhasırdır. Biyometrik kaynakların bir alt kümesinde (yaşlanma gibi faktör- lerden kaynaklanan) gürültü, kesinsizlik, veya yerleşik sürüklenme, geri kalan kay- naklar tarafından sağlanan ayırt edici bilgi ile kompanse edilebilmektedir. Hatasız- lığa ilave olarak, multimodal biyometrik sistemler aynı zamanda tekli biyometrik sistemlere kıyasla şu avantajları sunabilmektedirler; genellik olmaması proble- minin düzeltilmesi ve katılım hatalarının başarısızlık oranla- rının azaltılması, kullanıcı kimlik doğrulamada belirli ölçüde esneklik sağlama, kompütasyonel anlamda verimli şekilde büyük bir biyometrik veri tabanı üzerinde arama yapabilme, ve yanıltma saldırılarına karşı direnci artırma. Multimodal bi- yometrik sistemler tekli biyometrik sistemlerin bileşimi şek- linde uygulanırlar. Bileşme seviyesi; sensör seviyesi, özellik seviyesi, skor seviyesi, karar seviyesi, ve derece seviyesi gibi farklı tekniklere sahiplerdir. Bu senaryoda önerilen teknikte özellik seviyesi bileşmesi kullanılmıştır. Parmak izi, retina ve parmak damarı gibi önerilen biyometrik özellikler asimetrik kriptografik algoritma RSA’sı ile birleştirilmişlerdir ve bir veri tabanında saklanan biyometrik şablon içinde kullanılmakta- dırlar ve bu da özgün kabul oranını arttırmakta ve hatalı ka- bul oranını düşürmektedir. 2. BILEŞIK MULTIMODAL BIYOMETRIK SISTEM Bileşik multimodal biyometrik sistem, Katılım Modülü ve Doğrulama Modülü olmak üzere iki modül içermektedir ve bunlar aşağıda Şekil 1’de gösterilmiştir. Katılım modülünde, kullanıcının ham biyometrik verilerini ölçmek ya da kaydet- mek amacıyla biyometrik sensör ya da okuyucuyu içeren uygun bir ara yüze gerek vardır. Bu özellik, örneğin parmak izi, retina ve parmak damarı gibi önerilen biyolojik özellik- lerden çıkartılmaktadır. Bu üç bileştirilmiş biyometrik özel- liğin özellik çıkartma işleminde, özellik seviyesi bileştirmesi kullanılmış ve özellikler RSA kullanılarak kodlanmış ve iste- nilen kimlik doğrulamaya yönelik olarak veri tabanında sak- lanmıştır. Bu işlem bunun ardından bir sonraki doğrulama modülü sürecini kolaylaştırmaktadır. Bu bir sonraki süreçte kullanıcı özgünlük talep etmekte ve taslak ise bu talebin öz- gün mü yoksa yanıltıcı mı olduğunu belirlemektedir. Bireyin yakalanan biyometrik özellikleri depolanmış olan veriler ile karşılaştırılır ve kullanıcı kimliğini belirlemek için kul- lanılır. Sorgulama, kod çözme sonrasında sadece talep edilen kimliğe (bire bir eşleştirme) denk gelen şablon ile karşılaştırılır. 3. PARMAK IZI ALGILAMA Parmak izi algılama teknolojisi parmak ucundaki farklı kıvrımların oluşturduğu özellikleri çıkartmaktadır. Parmak izleri düz ya da yuvarlanmış olabilmektedir. Düz bir iz par- mak ucu ile ilk eklem arasındaki orta alanını baskısını alırken, yuvarlanmış izde parmağın her iki tarafındaki kıvrımların baskısı alınır ve bizim biyometrik sistemimizde bu kullanıl- mıştır. Parmak izinin bir görüntüsü optik tarayıcı ile alınır, iyileştirilir ve şekil 2(b)’de gösterilen şekilde bir şablona dö- nüştürülür. Parmak izi ayrıntıları (minutiae) her parmak üze- rindeki deri kıvrımlarının köşeleri ya da çatallanması ile olu- şan ilgi noktalarıdır. Parmak izi ayrıntı noktaları temel olarak kıvrım lokasyonu, kıvrım akış konumu ve türü (yani biten kıvrım ya da çatallaşan kıvrım) üzerine odaklanmaktadır ve bu da bireyin parmak izini özgün kılmaktadır. Deri kıvrım- larının akışı da bir kalıp teşkil eder; her bir parmakta halka, kemer ve döngü. Bu makalede parmak izi ayrıntısı çıkartma yaklaşımı sonlanma (deri kıvrımının hemen sonlanması) ve çatallaşma (tek bir kıvrımın iki kıvrıma ayrılması) temelinde kullanılmıştır. 4. RETINA ALGILAMA Retinal vaskülatür yapısal olarak zengindir ve bu sebep- le her bir bireyin gözünün özgün karakteristiklerini taşır. Retinal vaskülatürü değiştirmek ya da taklit etmek kolay olmadığı için en güvenli biyometri olduğu düşünülmekte- dir. Şekil 3 (a)’da gösterilen resim kişinin işbirliğini gerektirir, göz ile temas gerektirir ve kullanıcının belirli bir çaba harca- ması gereklidir. Şekil 3 (b)’de gösterilen ve alt sınır belirleme Şekil 2 (a) Orijinal resim (b) Parmak izi ayrıntı noktalarının çıkartılmış hali GÜVENLİK / MAKALE