「バイオメトリクスをサイバーセキュリティの手法としての利用」というテキストです

This is a text about the use of biometrics as a method of cybersecurity.

バイオメトリクスの紹介

バイオメトリクスは、個人の身体的および行動的特性を測定・分析する技術です。監視下の人々の正確な識別とアクセス制御に使用されます。バイオメトリック認証の理論は、身体的または行動的な特性によって誰でも正確に識別できるというものです。バイオメトリクスという言葉は、ギリシャ語のbio（生命）とmetric（測定）から派生しています。

バイオメトリック識別子は、個人をラベル付けおよび説明するために使用される一意で測定可能な特性です。これらは、身体の形状に関連する生理的特性として分類されることが多いです。例として、指紋、手のひらの静脈、顔認識、DNA、虹彩認識などがあります。行動的特性には、マウスの動き、タイピングのリズム、歩行、署名、資格など、個人の行動パターンが含まれます。一部の研究者は、行動パターンのバイオメトリクスを表すために、行動メトリクスという用語を使っています。

バイオメトリクスの歴史

自動化されたバイオメトリクスソリューションは、数十年前にコンピュータ処理能力の大幅な進歩によって導入されました。しかし、これらの自動化技術の多くは数百年から数千年前に考案されたアイデアに基づいています。

バイオメトリクスの起源はバビロニア帝国までさかのぼりますが、最初のバイオメトリック識別システムは1800年代に発明されました。フランスの研究者アルフォンス・ベルティヨンは、犯罪者を体の測定値に基づいて分類・比較する方法を作りました。この方法は完全ではありませんでしたが、身体的特性を使用して身元を認証するためのきっかけとなりました。

• 「LLMsの信頼性のあるフューショットプロンプトの選択を確保する」
• 「LLMsとメモリは間違いなく必要なものです：Googleはメモリを補完したLLMsが任意のチューリングマシンをシミュレートできることを示しています」
• このAI論文では、ChatGPTに焦点を当て、テキスト注釈タスクにおける大規模言語モデル（LLM）のポテンシャルを探求しています

そして1880年代には、指紋が徐々に犯罪者の識別や契約の署名に使用されるようになりました。誰もが独自の指紋を持っているということが一般的な知識となり、自己のアイデンティティの象徴となりました。エドワード・ヘンリーは、識別のために使用される最初のシステムであるヘンリー分類システムの指紋基準を開発しました。ベルティヨンの方法はすぐに法執行機関によって捨てられ、ヘンリー分類システムが犯罪者の身元認証の標準システムとなりました。そしてこれが、他の一意の生物学的要素を識別手段として使用するための100年にわたる研究の始まりとなりました。

バイオメトリクスの種類

バイオメトリクスの方法には2つのタイプがあります：

• 生理的バイオメトリクス
• 行動的バイオメトリクス

行動的バイオメトリクス

これは、人間や動物の体の機能に関する科学的研究です。このタイプのバイオメトリクスは、個人の行動に注目します。これは、ムードや健康状態などの内部変数の高いレベルを考慮するため、一定の使用状況で有用です。以下に含まれます：

• 署名認識
• 音声認識
• キーストローク

生理的バイオメトリクス

この特定のバイオメトリクスは、指紋、手の形状、虹彩、顔、DNAなどの個人の身体的特性に関連しています。これは、個人の身体の特定の測定値、寸法、特性に関連するバイオメトリクスのタイプです。ソフトウェアやハードウェアシステムに登録されたときに簡単に保持できるため、静的バイオメトリクスとも呼ばれます。以下に含まれます：

• 耳認証
• 眼静脈認識
• 顔認識
• 指静脈認識
• 指紋認識
• DNAマッチング
• 足跡と足の動態
• 歩行認識

サイバーセキュリティにおけるバイオメトリクス

どのように動作するのか？

バイオメトリックセキュリティは、人々の行動的および身体的特性を検証して識別するセキュリティのタイプです。これは、身体的セキュリティが重要で、盗難が懸念される場合に最も正確で強力な身体的セキュリティ技術です。

ほとんどのセキュリティシステムは、物理的なセキュリティが重要であり、盗難が懸念される場合にバイオメトリクスを使用します。

バイオメトリックセキュリティシステムは、時間の経過とともに一定の特性を保持する身体的特性（手の模様、顔認識、網膜の模様、指紋など）を保存・使用します。

システムはこれらの特性をデータベースに暗号化して保存し、後続のアクセス試行時に照合・比較します。

たとえば、誰かがバイオメトリックセキュリティシステムにアクセスしようとした場合、システムはその人物をスキャンし、特性を分析し、以前に保存された記録と比較します。一致が検出された場合、その人物は施設やデバイスへのアクセスが許可されます。

バイオメトリックデバイスの構成要素は以下の通りです：

• バイオメトリック認証のために生体情報をキャプチャするスキャンデバイスまたはリーダー。
• バイオメトリックデータを保存し、安全に比較するためのデータベース。
• スキャンされたバイオメトリックデータをデジタル形式に変換し、観測されたデータと記録されたデータのマッチポイントを比較するソフトウェアアプリケーション。

ユースケース

• ホームセキュリティ：バイオメトリックセキュリティシステムは、家や建物に入る人々の確認と識別を行います。また、特定の部屋、家全体、オフィスビルへのアクセスを許可することもできます。この技術が普及するにつれて、鍵は徐々に時代遅れになり、指紋スワイプだけで建物へのアクセスが許可されるようになります。

• 空港セキュリティ：バイオメトリクスは空港セキュリティにも使用されます。多くの空港では、アイリス認識を使用して個人の身元を確認します。

• モバイルデバイス：バイオメトリック認証は、過去数年間にAndroidとiOSのスマートフォンに完全に統合されており、スマートフォンの指紋認識が一般的になっています。現在、デバイスのバイオメトリクスは指紋だけでなく、さらに進化しています。たとえば、Samsungがバイオメトリックセキュリティ機能として開発したIntelligent Scanは、顔認識とアイリススキャンを組み合わせたバイオメトリックマルチファクタ認証を提供します。AppleのFace IDも同様で、3万以上の赤外線ドットをユーザーの顔に投影し、パターンを分析して「顔の地図」を作成します。その後、その地図を使用してログイン試行が認証されます。

• 銀行と金融：銀行業界では、多くの顧客が毎回身分証明をすることに疲れています。しかし、身分証明がなければ、身元盗用のリスクはますます高まります。銀行のバイオメトリックセキュリティシステムは現在、非常に需要が高いです。多くの銀行は、モバイルアプリで指紋認識、顔認識、声の確認などのバイオメトリクスを使用し、これらのバイオメトリクスの組み合わせも使用します。これにより、マルチファクタ認証とバイオメトリクスが組み合わさることで、ほぼ不可侵な保護層が作られます。

バイオメトリックセキュリティシステムの利点

バイオメトリック認証は、セキュリティ、医療、銀行、デジタルアプリケーション、現代のテクノロジーにおいて重要です。以下にいくつかの大きな利点があります：

• コスト：バイオメトリックセキュリティシステムはほとんど自動化されているため、複数のセキュリティ従業員を必要としません。企業やビジネスは、セキュリティエージェンシーの雇用や維持費の高い複数のセキュリティガジェットのコストを大幅に削減できます。
• 効率の向上：バイオメトリクスを使用すると、ユーザーは1秒未満で認証できます。これにより、認証が容易になり、多くの時間が節約されます。たとえば、指紋スキャナーに指を置いてアカウントを数秒でロック解除することは、複数の特殊文字を含む長いパスワードを入力するよりも速いです。また、パスワードを忘れることは多くのユーザーの共通のミスですが、バイオメトリクスを忘れる可能性はありません。
• 転送不可：デジタルでバイオメトリックを転送や共有することはできません。ほとんどのバイオメトリック認証システムは物理的なアプリケーションを利用する必要があります。また、多くの場合、認証時には本人のバイオメトリクスが必要です。
• 複製困難：バイオメトリクスは、ユーザーの一生を通じてほぼ同じです。顔のパターン、指紋、アイリススキャンなどのバイオメトリクスは、現在の技術では複製することが不可能です。あなたの指紋が他の誰かと完全に一致する確率は64億分の1であり、バイオメトリクスは独自の認証形式です。

バイオメトリクスのセキュリティ姿勢

バイオメトリクスの将来のトレンド

バイオメトリック認証方法は、消費者および企業システム全体で一般的になっていますが、より高い信頼性とセキュリティを求めるシステムでは、新しい詐欺防止と高度なバイオメトリックアプローチが必要です。

現在信頼性のあるバイオメトリクスやバイオメトリックパスワードが存在する一方、新しい技術ではさらに高度なバイオメトリックマーカーを体から取得し、安全な認証のための別の偽造困難なマーカーを提供します。これには、におい認識、心拍パターン認識、手の形状、DNA署名の読み取りなどが含まれます。

バイオメトリック認証の主な利点の一つは、ユーザーが物理的に存在してバイオメトリックデータを提供する必要があることです。より強力な手段として、AI駆動のライブビデオ身元確認など、新しい形態の身元詐欺に対抗するために「生存性」テストを含む手法もあります。

バイオメトリクスの将来では、機密文書へのアクセス、銀行ローンの申請、銀行や金融アプリの使用など、セキュリティへの顔認識、音声認識、その他のバイオメトリック認証の追加が行われるでしょう。また、バイオメトリクス技術は、銀行でのデジタルオンボーディングにも使用され、自撮り写真と政府発行のIDの撮影など、通常eKYC（電子的な顧客確認）活動を含みます。これにより、デジタルオンボーディングが強化され、ユーザーと金融サービスプロバイダーの間を簡単にします。

ATMカードは近い将来、バイオメトリクスソリューションによって使われなくなるかもしれません。バイオメトリクスを用いることで、ユーザーは自身の身体的特徴を使って現金にアクセスすることができます。また、バイオメトリクスを搭載した車両では、キーを紛失したり盗まれたりする心配をせずにドライバーがより簡単かつ便利にアクセスすることができます。車内に入った後は、バイオメトリクス音声制御技術によって、手を使わずに道案内を表示したり、電話をかけたり、音楽を再生したりすることがより便利になります。

バイオメトリクスを規制するデータ法規

バイオメトリックデータを収集するためのツールがより高度になるにつれて、イリノイ州バイオメトリック情報プライバシー法（BIPA）のような法律が導入され、関係者の明示的な同意や情報開示なしにバイオメトリック情報の収集を防ぐために検討されています。

イリノイ州は2008年に初めてバイオメトリックデータプライバシー法を制定した州となりました。この法律は、バイオメトリック識別子を使用し、保存するエンティティが特定の要件を満たし、満たさない場合に法的な損害賠償の権利を提供することを求めています。

BIPAでは、「バイオメトリック識別子」とは「網膜または虹彩スキャン、指紋、音声プリント、または手または顔の形状のスキャン」を指すとされています。BIPAはまた、バイオメトリクスが個人に固有のものであり、侵害された場合には個人に救済手段がなく、個人の身元盗用のリスクが高まり、おそらくバイオメトリクスを利用した取引から撤退することが最も高い確率で起こると規定しています。

ただし、ヨーロッパの加盟国向けの一般データ保護規則（GDPR）はバイオメトリックデータに関して取り扱いを定め、実際の国際的な影響を持つ重要なデータ保護とプライバシーの一歩となっています。

バイオメトリックセキュリティシステムの欠点

セキュリティ、効率、利便性が向上しているにもかかわらず、バイオメトリック認証ソリューションには以下のような欠点もあります：

• コスト：セキュリティのためにはバイオメトリクスへの大規模な投資が必要です
• データ漏洩：バイオメトリックデータベースは依然としてハッキングのリスクがあります
• トラッキングとデータ：顔認識システムなどのバイオメトリックデバイスはユーザーのプライバシーを制限する可能性があります
• バイアス：バイオメトリックの人口統計的バイアスを最小限に抑えるためには、機械学習とアルゴリズムを進化させる必要があります。

結論

適切に使用されれば、バイオメトリクスはサイバーセキュリティにおいて貴重なツールとなるでしょう。しかし、他の識別や認証方法と同様に、欠点もあります。どのシステムも完全に安全ではありません。そのため、バイオメトリクスは少なくとも1つの他の方法と併用する必要があります。この方法は通常、二要素認証と呼ばれ、ユーザーが他の何かを知るか、他の何かを行う必要があります。また、バイオメトリックスキャナーに問題がある場合、パスワードやセキュリティカードに戻ることが容易です。バイオメトリクスだけでは安全性が十分ではないため、他の形式が必要です。バイオメトリクスはサイバーセキュリティの解決策を提供できますが、完全な方法ではありません。追加の認証手段の必要性は、依然として求められるセキュリティレベルを提供します。

参考文献 

[1] Joseph Lewis, University of Maryland, Bowie State University, “Biometrics for Secure Identity 

Verification: Trends and Developments” January 2002. (journal style) 

[2] Lia Ma, Yunhong Wang, Tieniu Tan, “Iris Recognition Based on Multichannel Gabor Filtering,” ACCV2002: The 5th Asian Conference on Computer Vision, 23-25 January 2002, Melbourne, Australia. (journal style) 

[3] Muhammad Khurram Khan, Jiashu Zhang, and Shi-Jinn Horng, “An Effective Iris Recognition System for Identification of Humans,” IEEE 2004. (journal style) 

[4] S. Prabhakar, S. Pankanti, A. K. Jain, “Biometric Recognition: Security and Privacy Concerns,” IEEE Security & Privacy, March/April 2003, pp. 33-42. 

(journal style) 

[5] K P Tripathi, International Journal of Computer Applications (0975 –8887) Volume 14–No.5, January 2011. (journal style) 

[6] D. Maio, D. Maltoni, R. Cappelli, J. L. Wayman, A. K. Jain, “FVC2002: Fingerprint verification 

「競争」、国際パターン認識会議（ICPR）において、Quebec City, QC, Canadaで2002年8月に発表された論文、pp. 744-747。 (ジャーナル形式)

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!