Как известно, в информационных системах хранится, обрабатывается, циркулирует различная информация, потеря или искажение которой может нанести существенный вред [1, c. 54]. Поэтому следует обеспечить безопасную аутентификацию В данной статье будет рассмотрена биометрическая аутентификация. Биометрические системы аутентификации находят всё большее применение на современном рынке средств безопасности.
На рисунке 1 приведены статистические данные по практическому использованию БСЗ (по данным Global Industry Analysts, Inc [2] на 2014г.)
Рис. 1. Статистика по практическому использованию биометрических средств защиты
Наиболее часто применяемыми на сегодняшний день являются сканеры отпечатков пальцев и сканеры лица. Согласно исследованию аналитиков компании TrendForce (прогноз развития рынка 2015–2019), в ближайшие годы ожидается ускорение роста применения биометрических технологий, основанных на распознавании лиц и дактилоскопии в системах безопасности в следующих областях: государственный сектор, финансовая отрасль, корпоративный и потребительский рынки. По прогнозу аналитиков, объем рынка систем распознавания лиц в 2015 году составил $230 млн, к 2019-му году вырастет до $450 млн. Прогноз среднегодового роста составляет 18 %.
Все биометрические системы аутентификации работают по общему принципу [3]. При регистрации пользователя сканер извлекает образец биометрической черты, на основе которого создаётся биометрический шаблон, по средствам которого и происходит дальнейшая аутентификация пользователя. Шаблон заносится базу данных и хранится вместе с идентификатором пользователя. При аутентификации пользователя сравнивается его предоставленный образец биометрической черты, преобразуемый в биометрический шаблон, и шаблон, хранящийся в базе данных и созданный при регистрации пользователя. База данных с биометрическими шаблонами пользователей может быть украдена, модифицирована, уничтожена. Как показывает практика, наиболее распространенными являются атаки, реализуемые с помощью загрузки враждебного содержания. [4, c. 152] Следует уделить особое внимание её безопасности.
Для повышения надёжности могут применяться комбинированные системы использующие двухфакторную аутентификацию, например биометрический сканер и символьный пароль или ПИН-код.
Современные биометрические системы аутентификации уязвимы для двух видов ошибок [5]. Ошибка первого рода возникает в том случае, когда система не распознает легитимного пользователя. При этом происходит отказ в обслуживании. Ошибка второго рода — когда злоумышленник неверно идентифицируется как легитимный пользователь. Такие ошибки могут возникнуть по ряду причин. Их можно разделить на естественные ограничения и атаки злоумышленников.
В отличие от парольных систем аутентификации, требующих точного соответствия вводимого пароля и пароля, указанного при регистрации пользователя, биометрические системы аутентификации предоставляют доступ на основе достаточной степени сходства предоставляемого и хранимого биометрического образца. Так как биометрические образцы могут отличаться друг от друга при регистрации и аутентификации пользователя, то могут возникать ошибки первого и второго рода. Ошибка первого рода может возникнуть, когда два образца от одного пользователя имеют низкую степень сходства. Ошибка второго рода может возникнуть, если биометрические образцы разных пользователей имеют достаточно высокую степень сходства, вследствие чего система принимает постороннего пользователя как легитимного.
Биометрическая система может дать сбой в результате злоумышленных манипуляций, проводимых через инсайдеров, например системных администраторов, либо путем прямой атаки на системную инфраструктуру. Злоумышленник может обойти биометрическую систему, если вступит в сговор с инсайдерами (или принудит их), либо воспользуется их халатностью, либо выполнит мошеннические манипуляции с процедурами регистрации и обработки исключений, которые изначально были разработаны для помощи авторизованным пользователям. Внешние злоумышленники также могут вызвать сбой в биометрической системе, производя атаку непосредственно на пользовательский интерфейс, модули экстракции черт или сопоставления, либо на соединения между модулями, либо базу шаблонов.
В качестве примеров атак, направленных на системные модули и их межсоединения можно привести трояны, атаку «человек посередине», атаки воспроизведения. Поскольку большинство видов таких атак также применимы к системам аутентификации по паролю, для защиты от них применяются сходные меры, такие как криптография, отметки времени и взаимная аутентификация, позволяющие предотвратить или минимизировать эффект таких вторжений.
Для биометрических систем характерны две угрозы: атаки подделки на пользовательский интерфейс; утечка из базы шаблонов. Обе атаки оказывают серьезное негативное влияние на защищенность биометрической системы.
Атака подделки состоит в предоставлении поддельной биометрической черты, не полученной от легитимного пользователя: муляж отпечатка пальца, имитация глазного яблока, снимок или маска лица.
Фундаментальный принцип биометрической аутентификации состоит в том, что, хотя сами биометрические признаки не являются секретом (можно тайно получить фото лица человека или отпечаток его пальца с предмета или поверхности), система, тем не менее, защищена, так как признак физически привязан к живому пользователю. Успешные атаки подделки нарушают это базовое предположение, тем самым серьезно подрывая защищенность системы.
В качестве варианта проверки живого состояния дополнительно вводят верификацию физиологических характеристик пальцев или наблюдения за непроизвольными факторами, такими как моргание, таким образом можно удостовериться в том, что биометрическая особенность, зарегистрированная датчиком, действительно принадлежит живому человеку.
При утечке из базы шаблонов информация о шаблоне легитимного пользователя становится доступной злоумышленнику. При этом повышается опасность подделки, так как злоумышленнику становится проще восстановить биометрический рисунок путем простого обратного инжиниринга шаблона. В отличие от паролей и физических удостоверений личности, краденый шаблон нельзя просто заменить новым, так как биометрические признаки существуют в единственном экземпляре.
Важнейший фактор минимизации рисков безопасности и нарушения приватности, связанных с биометрическими системами — защита биометрических шаблонов, хранящихся в базе данных системы.
Основная трудность при разработке схем защиты биометрического шаблона состоит в том, чтобы достигнуть приемлемого компромисса между тремя требованиями: необратимость; различимость; отменяемость.
Имеется два общих принципа защиты биометрических шаблонов: трансформация биометрических черт и биометрические криптосистемы.
В случае трансформации биометрических черт защищенный шаблон получен за счет применения необратимой функции трансформации к оригиналу шаблона. Такая трансформация обычно основана на индивидуальных характеристиках пользователя. В процессе аутентификации система применяет ту же функцию трансформации к запросу, и сопоставление происходит уже для трансформированного образца.
Биометрические криптосистемы хранят только часть информации, полученной из биометрического шаблона, — эта часть называется защищенным эскизом (secure sketch). Хотя его самого недостаточно для восстановления оригинального шаблона, он все же содержит необходимое количество данных для восстановления шаблона при наличии другого биометрического образца, похожего на полученный при регистрации.
Таким образом, в качестве уязвимостей биометрических систем аутентификации можно выделить ошибки первого и второго рода, атаки подделки, утечки из базы данных биометрических шаблонов. Учет их при использовании биометрических систем аутентификации повысит уровень их защищенности и надёжности.
Литература:
- Багров Е. В. Мониторинг и аудит информационной безопасности на предприятии. Вестник волгоградского государственного университета. Волгоград: 2011, с.54.
- Global Industry Analysts, Inc [Электронный ресурс] URL: http://www.strategyr.com/MarketResearch/Fingerprint_Biometrics_Market_Trends.asp (дата обращения 13.12.2016)
3. Анил Джейн, Картик Нандакумар. Биометрическая аутентификация: защита систем и конфиденциальность пользователей// Открытые системы. СУБД. — 2012. -№ 10. URL: http://www.osp.ru/os/2012/10/13033122 (дата обращения 13.12.2016)
- Никишова А. В., Чурилина А. Е. Программный комплекс обнаружения атак на основе анализа данных реестра// Вестник ВолГУ. Серия 10. Инновационная деятельность. Выпуск 6. 2012 г. В.: Изд-во ВолГУ, 2012, стр. 152–155
- Мальцев Антон. Современные биометрические методы идентификации. [Электронный ресурс] URL: http://habrahabr.ru/post/126144/ Дата публикации 11.08.11. (дата обращения 15.12.2016)
