生体認証デバイス

生体認証デバイスは、セキュリティ識別および認証デバイスです。このようなデバイスは、生理学的または行動的特徴に基づいて、生きている人の身元を検証または認識する自動化された方法を使用します。これらの特徴には、指紋、顔画像、虹彩、音声認識が含まれます。^{[ 1 ]}

生体認証デバイスは何千年もの間使用されてきました。非自動化の生体認証デバイスは紀元前500年から使用されており^{[ 2 ]} 、古代バビロニア人は粘土板に指先を押し付けて商取引に署名していました。

生体認証機器の自動化は1960年代に初めて見られました。^{[ 3 ]} 1960年代に連邦捜査局（FBI）は、犯罪記録を維持するために指紋の照合を開始したIndentimatを導入しました。最初のシステムは手の形と指の長さを測定しました。1980年代に廃止されましたが、このシステムは将来の生体認証機器の先例となりました。

人体の特徴は、ユーザーが情報にアクセスするために利用されます。これらの特徴に基づいて、細分化されたグループは次のとおりです。

• 化学的生体認証デバイス： DNAの断片を分析して、ユーザーにアクセス権を付与します。
• 視覚バイオメトリクスデバイス：虹彩認識、顔認識、指紋認識、網膜認識など、人間の視覚的特徴を分析してアクセスを許可する。
• 行動生体認証デバイス：歩行能力と、人間一人ひとりに固有の特徴（歩行速度、歩行幅、歩行圧力）を分析します。
• 嗅覚生体認証デバイス：匂いを分析することで、様々なユーザーを識別する。
• 聴覚生体認証デバイス：音声を分析して話者の身元を特定し、アクセス制御を行う。

• 生体認証データは貸し出すことができず、生体認証データのハッキングは複雑であるため^{[ 11 ]}、貸し出しや共有が可能なパスワードなどの従来の認証方法よりも安全に使用できます。パスワードはユーザーを判断する能力がなく、ユーザーが提供するデータにのみ依存するため、簡単に盗まれる可能性がありますが、生体認証は各個人の固有性に基づいて機能します。
• パスワードは忘れてしまう可能性があり、復元には時間がかかる場合がありますが、生体認証デバイスは個人に固有の生体認証データに依存するため、認証データを忘れるリスクはありません。Yahoo!ユーザーを対象とした調査では、Yahoo!ユーザーの少なくとも1.5% ^{[ 12 ]}が毎月パスワードを忘れていることがわかりました。そのため、パスワードの復元プロセスが長くなり、消費者がサービスにアクセスするのに時間がかかります。これらの欠点により、生体認証デバイスはより効率的になり、エンドユーザーの手間が軽減されます。

研究者たちは、現在の生体認証デバイスの欠点に着目し、生体認証のなりすましやデータの不正確な取得といった問題を軽減するための技術開発を進めている。開発中の技術は以下の通りである。

• 米国陸軍士官学校は、各個人が自分のコンピュータとどのようにやり取りするかによって識別を可能にするアルゴリズム^{[ 13 ]}を開発しています。このアルゴリズムは、タイピング速度、書き方のリズム、よくあるスペルミスなどの固有の特性を考慮します。このデータにより、アルゴリズムは、複数の行動情報とスタイル情報を組み合わせることで、各ユーザーの固有のプロファイルを作成できます。これを集団的に再現することは非常に困難です。
• ^{Kenneth Okereafor [ 14 ]}および^{[ 15 ]}による最近のイノベーションは、特性ランダム化アプローチを使用した生体認証の生体検出技術を適用する最適化された安全な設計を提示しました。この新しい概念は、生体認証のなりすましをより正確に軽減し、将来の生体認証デバイスでなりすまし予測を困難または非常に困難にする新しい方法を開く可能性があります。顔の指紋、指紋、虹彩パターン特性からの 15 の生体パラメータで構成される 3D マルチ生体認証フレームワークを使用した Kenneth Okereafor の生体認証生体検出アルゴリズムのシミュレーションは、125 種類の異なるランダム化の組み合わせのカーディナリティに対して 99.2% のシステム効率をもたらしました。Okereafor のイノベーションの独自性は、まばたきパターン、パルスオキシメトリー、指の分光法、心電図、発汗などからの固有かつ不随意の生体医学的特性を含む、相関のない生体認証特性パラメータの適用にあります。
• 日本の研究者グループが、椅子に400個のセンサーを搭載し、人の輪郭や固有の圧力ポイントを識別するシステムを開発しました^{[ 16 ]} 。この臀部認証システムは、現在も大幅な改良と変更が加えられていますが、精度は98%とされており、自動車の盗難防止装置機構への応用が期待されています。
• 発明家ローレンス・F・グレイザーは、一見すると高精細ディスプレイのように見える技術を開発し、特許を取得しました。しかし、2次元ピクセル配列のディスプレイとは異なり、この技術はピクセルスタックを採用し、複数の生体認証情報を取得するという一連の目標を達成しています。これは、ピクセルスタック（表面を形成）の同じ領域から2つ以上の異なる生体認証情報を同時に取得できる、人類が作った最初のデバイスであると考えられています。これにより、データの整列方法を含めた、より複雑なパターンである3つ目の生体認証情報を形成できます。例えば、指紋と毛細血管パターンを全く同じ瞬間に取得することが可能です。この技術には他にも、イベント中に指が生きていたことを保証するキルリーンデータの取得や、前述の生体認証情報と組み合わせて使用​​される別の生体認証情報を形成する骨の詳細の取得など、さまざまな可能性が秘められています。より少ない表面積でより多くの機能を実現するためにピクセルを積み重ねるという概念は、単一のピクセルから任意の色を発光できる機能と組み合わされており、RGB（赤、緑、青）の表面発光の必要性を排除しています。最後に、発明者は磁気ストライプを表面に表示することなく、同じ表面技術で磁気放出と磁気収集も組み込みたいと考えていたため、歪みやその他の異常がないかを確認するために、高出力カドミウム磁性体でこの技術をテストしました。スマートカードなどのデバイスは、ユーザーが行ったことを自動的に感知し、カードが「スワイプ」またはリーダーに挿入されたときの位置に関するデータを使用することで、あらゆる方向から磁気データを送信できます。この技術は、ユーザー側のカメラや表面にアクティブな電子機器がなくても、離れた場所からタッチまたは読み取りジェスチャーを検出できます。マルチバイオメトリクスを使用すると、自動化されたID取得のセキュリティが8億倍強化され、ハッキングやエミュレーションが非常に困難になります。
• Glob Researchによると、世界の生体認証技術市場規模は、2025年の512億7000万米ドルから2035年には1701億米ドルに達すると予想されており、2025年から2035年までのCAGRは約12.74%です。^{[ 17 ]}