Loading article…
生体認証とは、人間の特性や特徴に関連する身体の測定と計算のことです。生体認証（または現実的な認証）は、コンピュータ科学において識別およびアクセス制御の一形態として使用されます。また、監視対象グループ内の個人を識別するためにも使用されます。[ 1 ]
生体認証識別子は、個人を識別および記述するために使用される、特徴的で測定可能な特性です。生体認証識別子は、多くの場合、身体の形状に関連する生理学的特性に分類されます。例としては、指紋[ 2 ]、手のひらの静脈、顔認識、DNA、掌紋、手の形状、虹彩認識、網膜、臭い/匂い、声、耳の形状などがありますが、これらに限定されません。行動特性は、マウスの動き[ 3 ] 、タイピングのリズム、歩行、署名、声、行動プロファイリングなど、人の行動パターンに関連していますが、これらに限定されません。一部の研究者は、後者の種類の生体認証を説明するために、 「行動測定学」 （行動生体認証）という用語を作り出しました。 [ 4 ] [ 5 ]
より伝統的なアクセス制御手段には、運転免許証やパスポートなどのトークンベースの認証システムや、パスワードや個人識別番号などの知識ベースの認証システムがあります。生体認証情報は個人に固有のものであるため、トークンや知識ベースの方法よりも本人確認の信頼性が高いですが、生体認証情報の収集はプライバシーに関する懸念を引き起こします。
生体認証には、人間の生理機能、化学反応、行動のさまざまな側面を利用できます。特定のアプリケーションで使用する特定の生体認証を選択するには、いくつかの要素に重み付けをする必要があります。Jainら(1999) [ 6 ] は、生体認証で使用する特性の適合性を評価する際に使用する 7 つの要素を特定しました。生体認証は、個人の生物学的および行動的特徴を認識する高度な方法である生体認識に基づいています。
生体認証の適切な使用は、アプリケーションに大きく依存します。必要な利便性とセキュリティのレベルに基づいて、特定の生体認証が他の生体認証よりも優れている場合があります。[ 7 ]単一の生体認証ですべてのアプリケーションの要件を満たすことはできません。[ 6 ]
ブロック図は、生体認証システムの 2 つの基本モードを示しています。[ 8 ]まず、検証（または認証）モードでは、システムは、取得した生体認証情報を生体認証データベースに保存されている特定のテンプレートと 1 対 1 で比較して、個人が主張する人物であることを確認します。人物の検証には 3 つのステップがあります。[ 9 ]最初のステップでは、すべてのユーザーの参照モデルが生成され、モデルデータベースに保存されます[ 10 ]。2 番目のステップでは、いくつかのサンプルが参照モデルと照合され、真正スコアと偽造スコアが生成され、しきい値が計算されます。3 番目のステップはテスト ステップです。このプロセスでは、スマート カード、ユーザー名、または ID 番号 ( PINなど) を使用して、比較に使用するテンプレートを指定できます。[注 1 ]検証モードの一般的な用途は、複数の人が同じ ID を使用することを防止することです。[ 8 ]
第二に、識別モードでは、システムは未知の個人の身元を確立するために、生体認証データベースに対して1対多の比較を実行します。生体認証サンプルとデータベース内のテンプレートとの比較が、事前に設定されたしきい値内に収まる場合、システムは個人を識別することに成功します。識別モードは、肯定認識（ユーザーが使用するテンプレートに関する情報を提供する必要がない）または「システムが、その人物（暗黙的または明示的に）が否定している人物であるかどうかを判断する」人物の否定認識のいずれにも使用できます。 [ 8 ]後者の機能は、パスワード、PIN、キーなどの他の個人認識方法が効果的ではないため、生体認証によってのみ実現できます。
個人が初めて生体認証システムを使用することを登録と呼びます。登録中は、個人の生体認証情報が取得され、保存されます。その後の使用では、生体認証情報が検出され、登録時に保存された情報と比較されます。生体認証システムが堅牢であるためには、このようなシステムの保存と取得自体が安全であることが不可欠であることに注意してください。最初のブロック（センサー）は、現実世界とシステム間のインターフェースであり、必要なすべてのデータを取得する必要があります。ほとんどの場合、これは画像取得システムですが、必要な特性に応じて変更できます。2 番目のブロックは、必要なすべての前処理を実行します。センサーからアーティファクトを除去し、入力を強調し（たとえば、背景ノイズを除去し）、何らかの正規化を使用するなどする必要があります。3 番目のブロックでは、必要な特徴が抽出されます。このステップは、正しい特徴を最適な方法で抽出する必要があるため、重要なステップです。特定の特性を持つ数値のベクトルまたは画像を使用してテンプレートを作成します。テンプレートは、ソースから抽出された関連する特性の合成です。比較アルゴリズムで使用されない生体認証測定の要素は、ファイルサイズを削減し、登録者の身元を保護するためにテンプレート内で破棄されます。[ 11 ]ただし、生体認証システムの範囲によっては、連邦職員および請負業者の連邦情報処理標準個人識別検証（PIV）（FIPS 201）で使用されるPIVカードなどの元の生体認証画像ソースが保持される場合があります。[ 12 ]
登録フェーズでは、テンプレートは単にどこかに保存されます（カード上、データベース内、またはその両方）。マッチングフェーズでは、取得したテンプレートがマッチング装置に渡され、他の既存のテンプレートと比較され、任意のアルゴリズム（例：ハミング距離）を使用してそれらの間の距離が推定されます。マッチングプログラムは、入力されたテンプレートを分析します。その後、これは特定の用途または目的（例：制限区域への入場）に対して出力されますが、生体認証データの使用がミッションクリープに直面する可能性があるという懸念があります。[ 13 ] [ 14 ] 実際のアプリケーションでの生体認証の選択は、特性測定とユーザー要件に依存します。[ 9 ]特定の生体認証を選択する際に考慮すべき要素には、パフォーマンス、社会的受容性、回避および/またはなりすましの容易さ、堅牢性、人口カバー率、必要な機器のサイズ、およびID盗難の抑止力が含まれます。生体認証の選択は、ユーザー要件に基づいており、センサーとデバイスの可用性、計算時間と信頼性、コスト、センサーのサイズ、および消費電力を考慮します。
マルチモーダル生体認証システムは、複数のセンサーまたは生体認証を使用して、単一モーダル生体認証システムの限界を克服します。[ 15 ]例えば、虹彩認識システムは加齢による虹彩の劣化により機能が低下する可能性があり[ 16 ]、電子指紋認識は摩耗または切断された指紋によって悪化する可能性があります。単一モーダル生体認証システムは識別子の完全性によって制限されますが、複数の単一モーダルシステムが同一の制限を受ける可能性は低いです。マルチモーダル生体認証システムは、同じマーカーから情報セットを取得できます（つまり、虹彩の複数の画像、または同じ指のスキャン）または、異なる生体認証からの情報を取得できます（指紋スキャンと、音声認識を使用した音声パスコードが必要です）。[ 17 ] [ 18 ]
マルチモーダル生体認証システムは、これらの単一モーダルシステムを順次、同時、それらの組み合わせ、または直列に融合することができ、それぞれ順次、並列、階層的、および直列統合モードを指します。生体認証情報の融合は、認識システムのさまざまな段階で発生する可能性があります。特徴レベルの融合の場合、データ自体または複数の生体認証から抽出された特徴が融合されます。マッチングスコアレベルの融合では、異なるモダリティに関連する複数の分類器によって生成されたスコアが統合されます。最後に、決定レベルの融合の場合、複数の分類器の最終結果が多数決などの手法によって結合されます。特徴レベルの融合は、特徴セットがマッチングスコアや分類器の出力決定よりも入力生体認証データに関するより豊富な情報を含んでいるため、他のレベルの融合よりも効果的であると考えられています。したがって、特徴レベルでの融合は、より良い認識結果をもたらすと期待されます。[ 15 ]
なりすまし攻撃は、生体認証システムに偽の生体認証特性を送信することであり、システムのセキュリティを低下させる重大な脅威です。マルチモーダル生体認証システムは、なりすまし攻撃に対して本質的に堅牢であると一般的に考えられていますが、最近の研究[ 19 ]では、単一の生体認証特性をなりすますだけでも回避できることが示されています。
Prasanalakshmi [ 20 ]による顔、指紋、手のひら静脈を含むマルチモーダル生体認証暗号システムの提案システムの 1 つである暗号システム統合では、生体認証と暗号化が組み合わされており、手のひら静脈は暗号鍵として機能し、手のひら静脈は固有で偽造が困難であるため、高いレベルのセキュリティを提供します。指紋には、特徴抽出 (終端と分岐) とマッチング技術が含まれます。手順には、画像強調、二値化、ROI抽出、特徴細線化が含まれます。顔システムは、クラスベースの散布行列を使用して認識のための特徴を計算し、手のひら静脈は破られない暗号鍵として機能し、正しいユーザーのみがシステムにアクセスできるようにします。キャンセル可能な生体認証の概念により、プライバシーを確保し盗難を防ぐために、生体認証特性をわずかに変更できます。侵害された場合、生体認証データの新しいバリエーションを発行できます。暗号化指紋テンプレートは、XOR演算を介して手のひら静脈鍵を使用して暗号化されます。この暗号化された指紋は、ステガノグラフィ技術を用いて顔画像内に隠されています。生体認証データ（指紋、手のひら静脈、顔）の登録と検証は、取得、暗号化され、顔画像に埋め込まれます。システムは生体認証データを抽出し、保存された値と比較して検証を行います。このシステムは指紋データベースでテストされ、等誤り率25%で75%の検証精度を達成し、登録処理時間は約50秒、検証処理時間は約22秒でした。手のひら静脈の暗号化による高いセキュリティ、生体認証のなりすましに対する有効性、そしてマルチモーダルアプローチにより、いずれかの生体認証が失敗した場合でも信頼性が確保されます。スマートカードやカード内システムとの統合により、個人識別システムのセキュリティが強化される可能性があります。
すべての生体認証技術の識別力は、照合にエンコードして使用できるエントロピーの量に依存します。 [ 21 ] 生体認証システムの性能指標として以下が使用されます。[ 22 ]
指紋の初期カタログ化は、1885年にフアン・ヴセティッチがアルゼンチンの犯罪者の指紋の収集を開始したことに遡ります。[ 23 ]ジョシュ・エレンボーゲンとニッツァン・レボヴィッチは、バイオメトリクスはアルフォンス・ベルティヨン（1853～1914）が開発した犯罪活動の識別システムとフランシス・ゴルトンの指紋と人相学の理論に由来すると主張しました。[ 24 ]歴史家のキース・ブレッケンリッジは、ゴルトンの南アフリカへの旅行が彼の初期の人種的偏見を強化し、後に人間の差異を科学的に分類するという彼の取り組みを促したと指摘しています。[ 25 ]レボヴィッチによれば、ゴルトンの研究は「絶対識別」の一部として、また集団の「包含と排除の両方の鍵」として、「指紋、骨相学、顔の特徴への数学的モデルの適用」につながりました。[ 26 ]したがって、「生体認証システムは、我々の時代の絶対的な政治的武器」であり、「ソフトコントロール」の一形態である。[ 27 ]理論家のデイビッド・ライオンは、過去20年間で生体認証システムが民間市場に浸透し、政府による統制と民間企業による統制の境界線を曖昧にしてきたことを示した。[ 28 ]ケリー・A・ゲイツは、9/11を現代の文化的言語の転換点として特定した。「文化研究の言語では、9/11の余波は、必然的なつながりのない対象や出来事が結びつき、新しい言説の形成が確立される瞬間であった。それは、国土安全保障技術としての自動顔認識である。」[ 29 ]
適応型生体認証システムは、運用データのクラス内変動に合わせてテンプレートまたはモデルを自動的に更新することを目的としています。[ 30 ]これらのシステムの2つの利点は、限られたトレーニングデータの問題を解決し、適応によって入力データの時間的変動を追跡することです。最近、適応型生体認証は研究コミュニティから大きな注目を集めています。この研究方向は、その主要な利点が広く知られているため、勢いを増すと予想されます。第一に、適応型生体認証システムでは、登録プロセス中に多数の生体認証サンプルを収集する必要がなくなります。第二に、変化する環境に対応するために、システムを最初から再登録または再トレーニングする必要がなくなります。この利便性により、生体認証システムの維持コストを大幅に削減できます。これらの利点にもかかわらず、これらのシステムにはいくつかの未解決の問題があります。生体認証システムによる誤分類エラー（誤認）に対しては、偽のサンプルを使用して適応します。しかし、適応型生体認証の分野に関連する未解決の問題を解決するために、継続的な研究努力が行われています。適応型生体認証システムに関する詳細は、Rattaniらによる重要なレビューを参照してください。
近年、脳（脳波）や心臓（心電図）の信号に基づく生体認証が登場している。[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] 一例として、人間の血管パターンの画像に基づくパターン認識技術を用いた指静脈認証がある。この新しい技術の利点は、指紋などの従来の生体認証に比べて不正防止性が高いことである。しかし、このような技術は一般的に扱いにくく、精度が低い、時間の経過に伴う再現性が低いなどの問題が依然として存在する。
生体認証製品の携帯性という点では、ますます多くのベンダーが大幅に小型化された生体認証システム（BAS）を採用しており、特に大規模な導入において、大幅なコスト削減を実現している。
オペレーター署名は、デバイスや複雑なシステムを使用する人物の行動様式を検証テンプレートとして記録する生体認証モードです。[ 34 ]この種の生体認証署名の潜在的な用途の1つは、通信に公共ネットワークを使用する遠隔ロボット手術システムの遠隔ユーザーを識別することです。[ 34 ]
米国海軍の元中将、米国国家情報長官、ブーズ・アレン・ハミルトンの上級副社長であるジョン・マイケル（マイク）・マコーネルは、2009年のバイオメトリック・コンソーシアム会議での基調講演[ 35 ]で、特定の公共ネットワークへのアクセスに生体認証を要求する将来の機能の開発を推進した。
上記の提案の基本的な前提は、生体認証を使用してコンピュータで一意に認証された人物が、実際にはそのコンピュータから潜在的に悪意のある行為を実行している主体でもあるという点です。しかし、コンピュータの制御が侵害されている場合、例えばコンピュータがハッカーによって制御されるボットネットの一部である場合、端末のユーザーの身元を知っても、ネットワークのセキュリティが大幅に向上したり、法執行活動に役立ったりすることはありません。[ 36 ]
タグやタトゥーの代わりに、生体認証技術を用いて個々の動物を識別することができる。シマウマの縞模様、げっ歯類の耳の血管パターン、鼻先の指紋、コウモリの翼の模様、霊長類の顔認識、コアラの斑点などが試されている。[ 37 ]
生体認証は国家権力の発展にも役立つと考えられてきた[ 38 ]（フーコーの言葉で言えば、規律と生権力[ 39 ]）。生体認証は人間を生体パラメータの集合体に変えることで、人間を非人間化し[ 40 ]、身体の完全性を侵害し、最終的には人間の尊厳を傷つけることになる[ 41 ] 。
よく知られた事例として、[ 42 ]イタリアの哲学者ジョルジョ・アガンベンは、米国訪問者・移民ステータス指標（US-VISIT）プログラムが訪問者に指紋採取と写真撮影を義務付けていることに抗議して、米国への入国を拒否した。アガンベンは、生体認証データの収集は、ホロコースト中にユダヤ人に施された刺青に似た、生物政治的刺青の一形態であると主張した。アガンベンによれば、生体認証は人間の人格を裸の身体に変えてしまう。アガンベンは、古代ギリシャ人が「生命」を示すために用いた2つの言葉、動物と人間に共通する生命、つまり生命そのものを意味するzoeと、意味と目的を持つ人間的文脈における生命を意味するbiosに言及している。アガンベンは、全人類が裸の身体に還元されることを想定そして、生体認証技術がこの新しい世界の到来を告げるだろう。
『ダーク・マターズ：黒人の監視について』の中で、監視研究者のシモーヌ・ブラウンは、アガンベンと同様の批判を展開し、生体認証研究開発に関する最近の研究[ 44 ]を引用している。この研究では、研究対象となっている性別分類システムが「アフリカ人を男性、モンゴロイドを女性と分類する傾向がある」ことが判明した[ 44 ]。したがって、ブラウンは、このようなシステムが主観的に設計され、上記の研究で述べられているようなエラーを引き起こす可能性がある場合、客観的な生体認証技術の概念は困難であると主張する。公共部門と民間部門の両方で生体認証技術が急速に拡大していることが、この懸念をさらに強めている。民間部門による生体認証の商品化が進むにつれて、人間の価値が失われる危険性が増している。実際、企業は個人よりも生体認証特性を重視している。[ 45 ]ブラウンはさらに、現代社会は「生体認証意識」を取り入れるべきだと提唱している。それは「これらの技術とその応用に関する情報に基づいた公開討論、国家と民間部門による説明責任を伴うものであり、自分の身体データや身体データから生成されるその他の知的財産の所有権とアクセス権は権利として理解されなければならない」というものである。[ 46 ]
しかし、他の学者[ 47 ]は、グローバル化した世界では、市民としての身分証明書が弱かったり、存在しなかったりする膨大な数の人々が存在することを強調している。ほとんどの発展途上国では、身分証明書が弱く信頼性に欠け、これらの国の貧しい人々は、信頼性に欠ける身分証明書さえ持っていない。[ 48 ]認証された個人身分証明書がなければ、権利の確実性も市民的自由もない。[ 49 ]人は、身元が特定可能な主体であり、公的身分証明書を持っている場合にのみ、身元確認を拒否する権利を含む権利を主張できる。このような意味で、生体認証は、人間の尊厳と基本的人権の尊重を支え、促進する上で極めて重要な役割を果たす可能性がある。[ 50 ]
生体認証登録中に取得されたデータは、登録された個人が同意していない方法で使用される可能性があります。たとえば、ほとんどの生体認証の特徴は、生理学的および/または病理学的医学的状態を明らかにする可能性があります（たとえば、一部の指紋パターンは染色体疾患に関連しており、虹彩パターンは性別を明らかにする可能性があり、手の静脈パターンは血管疾患を明らかにする可能性があり、ほとんどの行動生体認証は神経疾患を明らかにする可能性がありますなど）。[ 51 ]さらに、第2世代の生体認証、特に行動生体認証および電気生理学的生体認証（たとえば、心電図、脳波、筋電図に基づく）は、感情検出にも使用される可能性があります。[ 52 ]
プライバシーに関する懸念には3つのカテゴリーがあります。[ 53 ]
特定の特性に対する認識または識別性能に関して、生体認証システムは人口統計学的グループ間で精度に差があってはなりません。精度のばらつきは、性別、人種、年齢、またはその他の属性によって定義される集団のエラー率の不均一性につながる可能性があります[ 54 ]。したがって、生体認証システムは、人口統計学的公平性を確保し、すべてのユーザーに公平なパフォーマンスを提供するように設計および評価されるべきです。
泥棒がセキュリティで保護された物件にアクセスできない場合、泥棒が所有者をストーキングして襲撃し、侵入しようとする可能性があります。生体認証デバイスで保護された物品の場合、所有者への損害は取り返しのつかないものとなり、保護された物品よりも高額になる可能性があります。たとえば、2005年にマレーシアの自動車泥棒がメルセデス・ベンツSクラスを盗もうとして男性の指を切断しました。[ 55 ]
生体認証システムの文脈では、プレゼンテーション攻撃は「なりすまし攻撃」とも呼ばれる。
最近の ISO/IEC 30107 規格[ 56 ]によると、プレゼンテーション攻撃は「生体認証システムの動作を妨害することを目的とした生体認証キャプチャサブシステムへのプレゼンテーション」と定義されています。これらの攻撃は、なりすまし攻撃または難読化攻撃のいずれかです。なりすまし攻撃は、他人のふりをしてアクセス権を取得しようとします。難読化攻撃は、たとえば、顔検出および顔認識システムを回避しようとします。
プレゼンテーション攻撃に対抗するためのいくつかの方法が提案されている。[ 57 ]
バイオメトリクスは、危機時に不正行為を防止し、必要な人々に適切な資源が確実に届けられるようにするために、多くの援助プログラムで利用されています。人道支援活動は、困窮している人々の福祉を促進することを目的としていますが、監視手段としてのバイオメトリクスの使用は、特定の状況に関わるグループの利害の相違から、対立を生む可能性があります。援助プログラムと関係者の間でバイオメトリクスの使用をめぐる争いが生じると、最も支援を必要とする人々への資源の分配が滞ります。2019年7月、国連世界食糧計画（WFP）とフーシ派反乱軍は、イエメンで生命の危険にさらされている数十万人の民間人に資源が確実に届けられるよう、バイオメトリクスの使用をめぐって大きな争いを繰り広げました。WFPの利益に協力することを拒否した結果、イエメン国民への食糧援助が停止されました。バイオメトリクスの使用は援助プログラムに貴重な情報を提供する可能性がありますが、その潜在的な解決策は、混乱した危機時には必ずしも最適とは言えません。根深い政治的問題に起因する紛争では、生体認証の導入は長期的な解決策にならない可能性がある。[ 58 ]
パスワードが生体認証よりも優れている点の1つは、再発行が可能であることです。トークンやパスワードが紛失または盗難された場合、キャンセルして新しいバージョンに置き換えることができます。これは生体認証では本来不可能なことです。データベースから個人の顔情報が漏洩した場合、それをキャンセルしたり再発行したりすることはできません。電子生体認証識別子が盗まれた場合、生体認証情報を変更することはほぼ不可能です。そのため、その個人の生体認証情報は、将来の認証に使用できるかどうか疑わしいものとなります。例えば、米国人事管理局（OPM）からセキュリティクリアランス関連の経歴情報がハッキングされた事件がその一例です。
キャンセル可能な生体認証は、保護機能と代替機能を生体認証に組み込んで、より安全なシステムを構築する方法です。これは、Rathaらによって最初に提案されました。[ 59 ]
「キャンセル可能な生体認証とは、機密性の高いユーザー固有のデータを保護するために、生体認証の特徴を意図的かつ体系的に繰り返し歪めることを意味します。キャンセル可能な特徴が侵害された場合、歪み特性が変更され、同じ生体認証が新しいテンプレートにマッピングされ、その後使用されます。キャンセル可能な生体認証は、生体認証暗号システムに加えて、生体認証テンプレート保護の目的のための主要なカテゴリの 1 つです。」[ 60 ]生体認証暗号システムでは、「クラス内変動を処理するために誤り訂正符号化技術が採用されています。」[ 61 ]これにより高いレベルのセキュリティが保証されますが、小さなクラス内変動のみの特定の入力形式などの制限があります。
新しい固有の生体認証情報を生成するためのいくつかの方法が提案されている。最初の指紋ベースのキャンセル可能な生体認証システムは、Tulyakovらによって設計・開発された[ 62 ] 。基本的に、キャンセル可能な生体認証は、照合前に生体認証画像または特徴に歪みを加える。歪みパラメータの変動性により、この方式のキャンセル可能性が実現される。提案された技術の中には、Teohら[63]やSavvidesら[64]のように独自の認識エンジンを使用するものもあれば、Dabbahら[ 65 ]のように、確立された生体認証研究の進歩を利用して認識フロントエンドで認識を行うものもある。これは保護システムの制約を増やすことになるが、キャンセル可能なテンプレートを既存の生体認証技術でより利用しやすくする。
ソフトバイオメトリクスとは、厳密な生体認証手法ではないものの、身元詐称者や窃盗犯に有利になるように提案されている手法と理解されている。
特性とは、人間が通常仲間を区別する方法から派生した身体的、行動的、または付随する人間の特徴です (身長、性別、髪の色など)。これらは、主要な生体認証識別子によって提供される身元情報を補完するために使用されます。ソフト生体認証特性は、個人を一意かつ確実に認識するための独自性と永続性に欠け、簡単に偽造できますが、ユーザーの身元に関する有益な証拠を提供します。言い換えれば、対象を個別化することはできませんが、人々を区別するのに効果的です。性別、人種、目の色、身長、その他の目に見える識別マークなどの個人属性の組み合わせを使用して、従来の生体認証システムのパフォーマンスを向上させることができます。[ 66 ]ソフト生体認証のほとんどは簡単に収集でき、実際に登録時に収集されます。ソフト生体認証によって提起される主な倫理的問題は 2 つあります。[ 67 ] 1つ目は、ソフト生体認証特性の一部は文化に強く基づいていることです。例えば、民族性を判断するための肌の色は人種差別的なアプローチを助長するリスクがあり、生体認証による性別認識はせいぜい第3性徴から性別を認識するだけで、遺伝的および染色体的な性別を判断することはできません。また、加齢認識のためのソフトバイオメトリクスは、年齢差別的なステレオタイプに深く影響されることが多いなどです。第二に、ソフトバイオメトリクスは人々を分類およびプロファイリングする強い可能性があり、スティグマ化および排除のプロセスを助長するリスクがあります。[ 68 ]
米国を含む多くの国が、生体認証データを他国と共有することを計画している。
2009年に米国下院歳出委員会国土安全保障小委員会で行われた「生体認証」に関する証言で、キャスリーン・クラニンガーとロバート・A・モクニー[ 69 ]は、生体認証データに関する国際協力と連携について次のようにコメントした。
テロ組織が米国に到達する前に阻止するためには、国際的な生体認証基準の策定を主導していく必要があります。互換性のあるシステムを開発することで、テロリストに関する情報を国際的に安全に共有し、防衛力を強化することができます。米国政府内での連携を強化し、テロリストやその他の危険人物を特定・排除する取り組みを進めているのと同様に、海外のパートナー国とも協力し、テロリストが検知されずに活動することを阻止する義務があります。生体認証は、テロリストの真の身元を明らかにする新たな手段となり、彼らの最大の強みである「正体を隠したまま活動する」ことを不可能にします。
2009年にS・マグナソンがナショナル・ディフェンス・マガジンに寄稿した「国防総省、生体認証データの共有を迫られる」という記事によると、米国は生体認証データの共有を目的とした二国間協定を他国と結んでいる。[ 70 ]その記事を引用すると次のようになる。
ミラー氏（国土防衛・安全保障問題担当顧問）によると、米国は約25カ国と生体認証データを共有する二国間協定を結んでいる。ここ数年、外国の首脳がワシントンを訪問するたびに、国務省は必ずそうした協定への署名を促してきたという。
民間社会の一部の人々は、生体認証データがどのように使用されるかについて懸念を抱いているが、完全な情報公開は行われない可能性がある。特に、米国国防科学委員会の防衛生体認証タスクフォースの非機密報告書は、安全保障関連活動の遂行に直接関連する分野における国家能力の真の全範囲を保護し、場合によっては隠蔽することが賢明であると述べている。[ 71 ]これは生体認証にも当てはまる可能性がある。さらに、これは諜報活動や軍事作戦の典型的な特徴であると述べている。要するに、目標は「情報源と方法」のセキュリティを維持することである。
セキュリティ目的で生体認証が頻繁に使用されること、そして個人の生体認証情報が永続的であることから、生体認証データのセキュリティは極めて重要となる。
生体認証情報は、複数の法律において個人情報／データとみなされている。
米国には、生体認証を含む全国的なデータプライバシー法はありません。イリノイ州生体認証情報プライバシー法をはじめとするいくつかの州や地方自治体は、生体認証データに関する法制を制定しています。[ 81 ]また、 FTCも生体認証データの保護のために措置を講じており、2019年にはFacebookが顔認識技術の使用について虚偽の説明をしたとして訴訟を起こしました。[ 82 ] [ 83 ]
生体認証を使用している国には、オーストラリア、ブラジル、ブルガリア、カナダ、キプロス、ギリシャ、中国、ガンビア、ドイツ、インド、イラク、アイルランド、イスラエル、イタリア、マレーシア、オランダ、ニュージーランド、ナイジェリア、ノルウェー、パキスタン、ポーランド、南アフリカ、サウジアラビア、タンザニア、トルコ、[ 84 ]ウクライナ、アラブ首長国連邦、イギリス、アメリカ合衆国、ベネズエラが含まれます。
低所得国から中所得国では、およそ12 億人がすでに生体認証プログラムを通じて身分証明書を取得している。[ 85 ]
また、有権者登録や同様の選挙目的で生体認証技術を導入している国も数多く存在する。国際IDEAの選挙におけるICTデータベース[ 86 ]によると、 (2017)バイオメトリック有権者登録(BVR)を使用している国には、アルメニア、アンゴラ、バングラデシュ、ブータン、ボリビア、ブラジル、ブルキナファソ、カンボジア、カメルーン、チャド、コロンビア、コモロ、コンゴ民主共和国、コスタリカ、コートジボワール、ドミニカ共和国、フィジー、ガンビア、ガーナ、グアテマラ、インド、イラク、ケニア、レソト、リベリア、マラウイ、マリ、モーリタニア、メキシコ、モロッコ、モザンビーク、ナミビア、ネパール、ニカラグア、ナイジェリア、パナマ、ペルー、フィリピン、セネガル、シエラレオネ、ソロモン諸島などがある。、ソマリランド、スワジランド、タンザニア、ウガンダ、ウルグアイ、ベネズエラ、イエメン、ザンビア、ジンバブエ。[ 87 ] [ 88 ]
インドの国民IDプログラムであるAadhaarは、世界最大の生体認証データベースです。これは、生涯にわたって個人に割り当てられる生体認証に基づくデジタルIDであり、いつでもどこからでも、ペーパーレスで、オンラインで即座に公共の場で検証できます[ 89 ] 。これは、政府機関が、個人の生体認証データ（指紋、虹彩スキャン、顔写真）と人口統計データ（氏名、年齢、性別、住所、親/配偶者の名前、携帯電話番号）に基づいて、安全な小売公共サービスを提供できるように設計されています。データは、認証のために暗号化された形式でインターネット経由で送信され、特定の場所に人が物理的に存在するという制約から解放されることを目指しています。
2013年11月7日現在、約5億5000 万人の住民が登録され、4億8000 万のAadhaar国民識別番号が割り当てられています。 [ 90 ] 数年で12億人の全人口をカバーすることを目指しています。 [ 91 ]しかし、プライバシーの懸念や、国家が監視国家、あるいはバナナ共和国に変貌する可能性について、批判者から異議を唱えられています。[ 92 ] [ 93 ]また、このプロジェクトは、社会保障インフラの安全性に関して不信感も抱かれていました。[ 94 ]人々の不安に対処するため、インド最高裁判所は、それ以降プライバシーは基本的人権とみなされるという新たな判決を下しました。[ 95 ]この新法は2017年8月24日に制定されました。
マレーシアの国民登録局は、2001年9月5日に現在の身分証明書であるMyKadを導入し、マレーシアは写真付き身分証明と指紋生体認証データの両方をプラスチックに埋め込まれた内蔵コンピュータチップに組み込んだ身分証明書を使用する世界初の国となった[ 96 ] 。
MyKadは、出生証明書以外の市民権の証明および検証ツールとしての主な目的の他に、マレーシア政府多目的カード（GMPC）イニシアチブの一環として、所有者が機能を有効にすることを選択した場合、有効な運転免許証、ATMカード、電子財布、公開鍵などとしても機能します[ 97 ]。
パスワードは非常に安全性が低いので、ウェブサイトやアプリは、あなたが知らないうちにマウスの動きやAndroid端末のスワイプを密かに追跡して、それが本当にあなたであることを確認しています。
{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年7月現在非アクティブです（リンク）{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）{{cite web}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)