C. ÁP DUNG SINH TRẮC HỌC VỚI BẢO MẬT MẠNG I YÊU C ẦU SINH TRẮC HỌC CHO BẢO MẬT MẠNG
3. Sinh trắc học giọng nó
Sinh trắc học giọng nói, giống như sinh trắc học khuôn mặt, tự nhiên để sự dụng, Khi chúng ta không thể nhìn thấy một ai nh ưng có thể nghe giọng nói của anh ấy/chị ấy, điều đó có thể đủ cho chúng ta nhận ra đó là ai. Sức mạnh tuyệt vời của sinh trắc học này là kích thước của nó và việc không bị xâm nhập, như đã thấy ở hình 9-3. Điểm yếu lớn nhất của nó là FAR và FRR. Những gì sau đây là phân tích cho mỗi đặc trưng của sinh trắc học giọng nói.
ACCEPTANCE: 8,5
Sinh trắc học giọng nói dựa vào giọng nói của người dùng để nhận ra, Sinh trắc học giọng nói được chấp nhận rộng rãi. Điều ngăn cho sinh trắc học này không được điểm cao bằng, hoặc cao hơn sinh trắc học ngón tay là vì sự thật thì chúng bị động.
EASY: 5
Việc dễ dàng trong sử dụng cần được cải thiện. Yêu cầu thời gian cho hệ thống và đăng kí.Yêu cầu khi thu âm thì tiếng tốt và nhiễu ít. Vì lí do này, nó đã không ghi điểm tốt ở thể loại này.
Thu hồi vốn: 5,5
Giá thành của phần cứng để sử dụng sinh trắc học giọng nói thì tương đối thấp. Một micro có chất lượng tốt là điều trong tầm tay. Chi phí triển khai một micro thông thường là thấp, vì hầu hết các máy vi tính đều có thẻ âm thanh và một bệ đỡ micro. Sinh trắc học giọng nói có thể mất một thời gian dài để đạo tạo và đăng kí. Chúng cũng rất nhạy cảm với âm nhiễu và sự thay đổi giọng nói của người dùng. Vì lí do này, nhiều cuộc gọi đến dịch vụ hỗ trợ có thể phát sinh ra, dođó hạ thấp toàn diện việc thu hồi vốn.
DEPLOYABLE: 8
Sinh trắc học giọng nói cho bảo mật mạng khá dễ để triển khai. Micro chỉ cần được gắn vào thẻ âm thanh của máy tính ngườI dùng. Điều đó khá nhanh chóng và dễ
dàng. Một khi micro được triển khai, nó cần được kiểm tra và có thể tự điều chỉnh âm thanh nhiễu một cách tối thiểu.
Vì thêm thời gian cần thiết cho thử nghiệm và đặt vị trí của micro, nên sinh trắc học giọng nói ghi điểm thấp hơn so với sinh trắc học ngón tay.
NONIVASIVE: 9
Từ khi sinh trắc học giọng nói trở nên tự nhiên, người dùng thấy nó không bị xâm nhập. Chúng ta cảm thấy thoải mái với việc sử dụng giọng nói của chúng ta cho việc nhận biết. Một điểm số hoàn hảo không được khi từ khi một vài ngườI cảm thấy rằng sinh trắc học giọng nói có thể được sử dụng như một hệ thống theo dõi bị động. Vì lí do này, nó không được 100% sự chấp nhận rằng í tưởng sinh trắc học này sẽ có. Một cách để sự chấp nhận tăng lên gần 100% là thông qua việc sử dụng chính sắc sinh trắc học mang tính riêng tư tích cực. Bằn g cách này, người dùng sẽ cảm thấy thoải mái hơn với việc sử dụng công nghệ.
MATURE: 7
Việc sử dụng giọng nói để xác định đã từng nổi tiếng thời gian dài. Chúng ta quen với việc sử dụng âm thanh giọng nói của con ngườI để nhận dịên họ. Tuy nhiên việc sử dụng bằng máy của sinh trắc học giọng nói khá mới và vẫn cần được nghiên cứu thêm thời gian để nó được kĩ càng.
FAR: 6
Như đã thảo luận ở chương 7, về một vài sinh trắc học, bạn phải quyết định hoà hợp giữa bảo mật và thuận lợi của người dùng dựa trên các thuật toán đã được chọn. Sinh trắc học giọng nói cũng khá nhạy cảm với những giả mạo tấn công.
Vì những lí do trên, sinh trắc học giọng nói ghi điểm thấp cho giá trị đo FAR. FRR: 5,5
Đối với sinh trắc học giọng nói, nó có thể rất cao FRR. điều này là do bản chất của sinh trắc học. Giọng nói thay đổi theo thờI gian, và có thể biến đổI từng giờ tuỳ thuộc vào sức khoẻ và môi trường xung quanh. Tiếng ồn xung quanh có thể đã làm cho FRR tăng. Các thủ tục đăng kí cũng có thể dẫn đến làm tăng FRR. Nếu người đăng kí và người dùng không đủ siêng năng trong việc rèn luyện hệ thống âm thanh giọng nói, người dùng có thể gặp khó khăn một thời gian trong việc xác thực.
SIZE: 9,9
Kích thước của micro rất nhỏ và sẽ sử dụng tốI thiểu hầu hết đẳng cấp của nó trên ính để bàn. Nó không ghi điểm cao như sinh trắc học lý tưởng, tuy nhiên một vài