% rubber: module pdftex
% rubber: path tktl
% rubber: bibtex.stylepath tktl
% rubber: bibtex.path .

\documentclass{tktltiki}
\usepackage{ae,aecompl}
\usepackage{url}
\usepackage{amsfonts}
\usepackage{color}
\usepackage[pdftex]{graphicx}
 
\begin{document}
\title{Biometrinen tunnistaminen identiteetin hallinnassa}
\author{Tuomas Puikkonen}
\date{\today}
\level{Seminaari}
\maketitle

\onehalfspacing

\level{Seminaari}
\faculty{Matemaattis-luonnontieteellinen}
\department{Tietojenk�sittelytieteen laitos}
\subject{Tietojenk�sittelytiede}
\numberofpagesinformation{\numberofpages\ sivua}
\classification{ \\

K.6.5. [Security and Protection], \\
D.4.6. [Security and Protection], \\
J.3. [Biology and genetics] \\

}
\keywords{Biometriikka, biometrinen tunniste, identiteetin hallinta}

\begin{abstract}
	
Uniikit biometriset tunnisteet tuovat kaivattua parannusta tunnistamiseen identiteetin- ja p��synhallinnassa. Siin� miss� tavallinen muistettava salasana on turvallisuusuhka, silm�n iiriksell� tunnistautuminen on turvallisimmasta p��st�. 

T�ss� seminaarissa esitell��n biometrinen tunnistautuminen p��piirteitt�in. Biometrisist� tunnisteista k�sitell��n k�den geometria, ��ni, iiris, kasvot ja sormenj�lki. Suomi on siirtynyt k�ytt�m��n biometrisi� passeja RFID-siruilla. Passien lis�ksi seminaarissa esitell��n yksityissektorille luotuja tunnistamistekniikoita.

Biometrisen tunnisteen ollessa uniikki, on hyvin t�rke�� suojata se kunnolla. Biometrist� tunnistetta ei n�in ollen kannata tallentaa keskitettyyn varastoon ja jos vain mahdollista on se salattava biometriikkaan kehitetyill� salaustekniikoilla. Jotkin biometriset tunnisteet eiv�t ole kovin k�ytt�j�yst�v�llisi�, mutta toisaalta ne ovat turvallisempia. Er�s keino panostettaessa k�ytt�j�yst�v�llisyyteen on tunnistaa henkil� ensimm�isell� kerralla turvallisemmalla tekniikalla ja t�m�n j�lkeen k�ytt�� mieluisampaa tekniikkaa.

\end{abstract}

\mytableofcontents
 
\section{Johdanto}

Nykyaikana monet palvelut vaativat k�ytt�j�lt��n tunnistautumista. Esimerkiksi maksaessamme kassalla meit� pyydet��n joko todistamaan henkil�llisyytemme kuvallisella henkil�kortilla tai sy�tt�m��n PIN-koodi k�ytt�ess�mme sirullista korttia. Henkil�llisyyden vahvistamisen lis�ksi on my�s toisenlaista tunnistamista, tietyn henkil�n identiteetin selvitt�mist�. N�m� tunnistustavat eiv�t kuitenkaan ole ongelmattomia. Pankkikorttien kuittaukset voivat olla suoria viivoja ja salasanan kertominen parhaalle yst�v�lle ei tee merkkijonosta en�� yksityist�.

Biometriset tunnisteet paikkaavat edell� mainittuja ongelmakohtia. Biometrinen tunnistaminen tarkoittaa k�yt�nn�ss� henkil�n tunnistamista joko uniikkien fyysisten ominaisuuksien tai henkil�n k�ytt�ytymismallin avulla \cite{Jain}. T�llaisia tunnisteita ovat esimerkiksi k�den geometria, ��ni, silm�n iiris, kasvot ja sormenj�ljet. Kuten perinteisess�kin tunnistautumisessa, biometristen tunnisteiden k�ytt� on vertailua tunnistamishetkell� luettujen arvojen ja aiempien v�lill�. Biometristen tunnisteiden ollessa dynaamisia, vertailu ei tuota absoluuttista totuusarvoa vaan todenn�k�isyyden siit�, kuinka varmasti vertailtavat arvot kuuluvat samalle henkil�lle \cite{Bhargav}. Oikein toimiva biometriikkaan perustuva tunnistamisalgoritmi tuottaa mahdollisimman v�h�n sek� virheellisi� hyv�ksymisi� ett� hylk��misi� annetulla aineistolla \cite{Ong}.

T�ss� seminaarity�ss� esitell��n biometrinen tunnistaminen p��piirteitt�in. Luvussa 2 k�yd��n l�pi yleisimm�t biometriset tunnisteet ja niiden jakaminen mallineiksi \cite{Passi2}. Luvussa 3 k�sitell��n biometrisen tunnistamisen k�yt�nn�n sovelluksia, eli esimerkiksi Suomen biometrist� passia. Luvussa 4 kuvataan biometrisen tunnistamisen turvallisuusn�k�kulmia, kuten asiakasperusteista tunnistautumista, biometriikkaan perustuvaa salausta ja tunnistautumista useammalla kuin yhdell� tunnisteella. Biometrisen tunnistamisen ongelmakohdat summataan luvussa 5 ja luku 6 on yhteenveto k�sitellyist� asioista.

\newpage
\section{Biometriset tunnisteet}

Biometrinen tunnistaminen koostuu useasta vaiheesta. Aluksi lukijalaitteelle sy�tet��n biometrinen tunniste, esimerkiksi sormenp��. Lukijalaite lukee sormenj�ljen digitaaliseen muotoon, jonka j�lkeen j�ljest� erotellaan uniikit kuviot. Uniikeista kuvioista luodaan malline tunnistamista varten. Malline on tunnisteen matemaattinen muoto. 

T�ss� luvussa esittelemme aiemmin mainittujen fyysisiin ominaisuuksiin perustuvien biometristen tunnisteiden p��piirteet.

\subsection{K�den geometria}

Jokaisessa ihmisess� on monia uniikkeja piirteit�. Sormien pituus ja leveys, k�mmenen leveys ja paksuus sek� sormien sijainti tekev�t k�sist�mme toimivan biometrisen tunnisteen \cite{Ozbay}. Suurin osa k�siin liittyvist� tunnistamistekniikoista vertaileekin juuri k�den geometrisia ominaisuuksia \cite{Oden}. Jainin ja kumppaneiden toteutuksessa k�si sijoitetaan alustalle kontrollipisteiden m��r��m��n kohtaan k�mmenpuoli alasp�in \cite{Ross}. T�m�n j�lkeen k�den selk�mys ja sivuprofiili kuvataan ja harmaas�vykuvat tallennetaan tietokantaan odottamaan tunnistusta. Hanin ja kumppaneiden toteutus luottaa geometrisyyden sijaan k�mmenj�lkeen \cite{Han}. K�mmenj�lki on samalla tavalla uniikki kuin sormenj�lki. Tekniikassa k�si skannataan ja k�mmenest� rajataan oikean kokoinen alue tunnistusta varten.    

Tunnistusmenetelm�n� k�den geometria ei ole toimivin suurissa otoksissa, mutta tekniikan helppo toteutus, k�ytt� ja pienet kustannukset tekev�t siit� varteenotettavan vaihtoehdon \cite{Ozbay}. Tekniikan etuihin voidaan lis�ksi laskea se, ettei geometriseen tunnistukseen vaikuta valaistus tai s��olosuhteet.

\subsection{��ni}

��nen tunnistuksessa on kaksi eri alalajia, puheentunnistus \cite{bahl} ja puhujantunnistus \cite{Campbell}. Puheentunnistuksessa yritet��n selvitt�� puheen sis�lt��, kun taas puhujantunnistuksessa tunnistetaan ��nen l�hde. Puhujantunnistaminen voidaan jakaa kahteen kategoriaan, tekstiriippuvaiseen ja tekstiriippumattomaan tunnistamiseen. Tekstiriippuvaisessa tunnistamisessa tunnistettava henkil� sanoo jonkin ennalta m��r�tyn lauseen, josta on aiemmin talletettu puhen�yte. Vertailtavan puhen�ytteen l�yt�mist� voidaan helpottaa sill�, ett� henkil� sy�tt�� tunnistautumisvaiheessa laitteelle henkil�todistuksen, jonka avulla n�yte haetaan vertailuun. Tekstiriippumaton tunnistaminen on vaikeampaa, koska vertailussa ei voida k�ytt�� suoraa ennalta m��r�tty� lausetta, mutta toisaalta tapa tarjoaa parempaa suojaa huijauksia vastaan \cite{Jain}.

Puheentunnistuksessakin isompi tietom��r� auttaa \cite{Benzeghiba}. Yksi tai kaksi sanottua sanaa eiv�t viel� yhdist� sanojaa kovinkaan hyv�ll� todenn�k�isyydell� henkil��n, mutta pidemm�t virkkeet lis��v�t todenn�k�isyytt�. Yhdist�misess� k�ytet��n apuna Markovin piilomallia. Mallissa pyrit��n p��ttelem��n piilossa olevat siirtym�todenn�k�isyydet havaittavien lopputulemien perusteella \cite{WikiMa}.

\subsection{Silm�n iiris}

Iiris on silm�n etuosassa oleva ympyr�n muotoinen v�rikalvo, joka s��telee silm��n p��sev�n valon m��r�� \cite{Poursaberi}. Iiris kehittyy suurelta osin jo raskausvaiheessa ja sen pigmentointi muodostuu muutaman ensimm�isen vuoden aikana. Iiristunnistuksessa fyysist� kontaktia ei p��se syntym��n, mutta tunnistaminen on teht�v� l�helt�, koska kooltaan pieni iiris sis�lt�� poikkeuksellisen suuren m��r�n uniikkeja yksityiskohtia.  

Iiristunnistuksen p��vaiheet ovat seuraavat: Ensimm�isen� tehd��n esik�sittely, jossa pupilli paikannetaan, iiriksen rajat tunnistetaan ja eristet��n alue (collarette, kuva~\ref{collarette}), jossa sijaitsevat iiriksen kuvion t�rkeimm�t osat \cite{Roy, Poursaberi}. Eristyksen j�lkeen alue muutetaan suorakaiteen muotoiseksi kuvaksi, joka normalisoidaan. T�m�n j�lkeen iiriksen erityispiirteet erotellaan ja luokitellaan tunnistamista varten. Esimerkiksi Daugman esittelee tekniikan, joka erottelee erityispiirteet muuntamalla iiriksen tekstuurikuvion Gaborin suodattimen avulla 256-tavuiseksi iiriskoodiksi (IrisCode) \cite{Daugman}. Gaborin suodatin on ��riviivojen tunnistukseen k�ytetty lineaarinen suodatin \cite{WikiGa}. P��osa iiristunnistustekniikoista on kehitetty 2000-luvun aikana \cite{Poursaberi}.

\begin{figure}[ht]
\begin{center}
\includegraphics[width=6cm]{collarette-1.jpg}
\caption{Collarette \cite{iriskuva}}
\label{collarette}
\end{center}
\end{figure}

\subsection{Kasvot}

Muihin biometrisiin tunnisteisiin verrattuna kasvontunnistus ei vaadi l�heist� kanssak�ymist� kohteen kanssa \cite{Zhao}. Tunnistamiseen vaadittava kuva voidaan ottaa useiden satojen metrien p��st�, kohteen havainnointiet�isyyden ulkopuolelta. Vaikka ihmissilm� tunnistaa tutut kasvot eri kulmista, koneellinen tunnistaminen on vaikeampaa, ainakin jos kuva ei ole t�ysin identtinen tietokannassa olevan kanssa \cite{Shashua}. Jo pieni p��n asennon k��nt�, katse toisaalle, erilainen ilme tai tilanteen valaistuksen muutos saattavat olla ratkaisevia tekij�it� tunnistuksen ep�onnistumisessa. Kasvontunnistus voidaan tehd� joko valokuvista tai videosta \cite{Zhao}. Valokuvat ovat normaalisti korkealaatuisempia, mutta videokuvasta saadaan mahdollisesti kokonaisvaltaisempi kasvokuva.

Kuten aiemmin esittelemiss�mme biometrisiss� tunnisteissa, my�s kasvontunnistuksessa on teht�v� valmisteluja ennen varsinaista vertailuprosessia \cite{Zhao}. Aluksi l�hdemateriaalista on etsitt�v� kasvot. T�m�n j�lkeen kasvojen kuviot erotellaan ja luokitellaan. Luokitusj�rjestelm�st� riippuen kuviot voivat olla joko kasvojen muotoja ja viivoja tai piirteit�, kuten suu, silm�t ja nen�.

Tutkimus kasvontunnistuksen ymp�rill� on keskittynyt luomaan algoritmeja, joiden avulla positiivinen tunnistaminen onnistuisi vaikka olosuhteet eiv�t olisikaan parhaat mahdolliset \cite{Bronstein}. Yksi vaihtoehto on l�yt�� kasvoista ominaispiirteit�, joihin katseluolosuhteet eiv�t vaikuta. Ensimm�iset kasvontunnistusalgoritmit mittasivat mm. suun, silmien ja nen�n geometrisia suhteita toisiinsa. 90-luvun alussa Turk ja Pentland loivat ominaiskasvot (Eigenfaces) \cite{Turk}. Ominaiskasvoissa kasvokuvat muunnetaan vektoreiksi moniulotteiseen euklidiseen avaruuteen ja tavallisilla ulottuvuuksien pelkist�mistekniikoilla rakennetaan kuvaus kasvoista.

Yll� kuvatun perinteisen 2D-kasvontunnistuksen lis�ksi on kehitetty 3D-kasvontunnis\-tus \cite{Bronstein}. Tekniikassa kasvoista luodaan 3D-malli, joka sis�lt�� kasvojen anatomisen rakenteen ulkoisen rakenteen sijasta. N�in esimerkiksi kasvojen ehostaminen ei haittaa tunnistamista. Tekniikalla on my�s varjopuolensa. 2D-kasvontunnistuksessa tiedonker��miseen riitt�� tavallinen digikamera, mutta 3D-mallin luontiin tarvitaan erikoisvalmisteinen kamera.

\subsection{Sormenj�ljet}

Sormenj�lki� on k�ytetty ihmisen tunnistamiseen jo yli sadan vuoden ajan \cite{Maltoni}. Sormenj�ljen muuttumattomuus ja yksil�llisyys sek� j�ljen ottamisen helppous ovat nostaneet tunnisteen k�ytt�asteen hyvin korkeisiin lukemiin \cite{Mahadik}. Viranomaisk�yt�n lis�ksi sormenj�lki� k�ytet��n esimerkiksi henkil�kohtaiselle tietokoneelle kirjautumisessa.

Sormenj�lki on sormen ihon kohoumista ja matalista kohdista koostuva kuvio \cite{Mahadik}. Kuviosta yksil�llisen tekee sen erilaiset pienet yksityiskohdat kuten kohoumien jakautumiset ja p��t�kset (minutiae, kuva~\ref{fingerprint}). Oikean j�ljen l�yt�misen helpottamiseksi sormenj�ljet voidaan luokitella kuuteen eri luokkaan yleisen kuviointinsa perusteella \cite{Jain2}. Luokkia ovat mm. py�rre, erilaiset silmukat ja kaaret.

\begin{figure}[ht]
\begin{center}
\includegraphics[width=12cm]{fingerprint.png}
\caption{Sormenj�lki ja sen kohoumat \cite{Mahadik}}
\label{fingerprint}
\end{center}
\end{figure}

Sormenj�lkien elektroniseen lukemiseen k�ytet��n varta vasten rakennettuja sormenj�lkilukijoita, jotka lukevat sormenj�ljen kohoumakuvion digitaaliseen muotoon \cite{Maltoni}. Laitteita on sek� tasomallisia, joihin sormi asetetaan luettavaksi ett� pyyhk�isymalleja, joiden yli sormi vedet��n.

Yleisimmin sormenj�lkitunnistuksessa k�ytet��n joko yksityiskohtiin (minutiae) tai kuviointiin perustuvia menetelmi� \cite{Yang}. Yksityiskohtamenetelm�ss� sormenj�ljest� luodaan ominaisuusvektori, joka koostuu moniulotteisessa tasossa sijaitsevista pistejoukoista. Vektoriin voidaan tallettaa mm. yksityiskohtien koordinaatteja ja tyyppej�. Kuviointiin perustuvissa menetelmiss� tutkitaan esimerkiksi sormenj�ljen kohoumakuvioiden esiintymistiheytt� ja muotoja.

\newpage
\section{Biometrisen tunnistamisen k�yt�nn�n sovellukset}

T�ss� luvussa esittelemme biometristen tunnisteiden k�ytt�� erilaisissa tilanteissa. Ensimm�inen esimerkeist� on Suomen biometrinen passi. Toisena tapauksena kerromme viranomaisk�yt�n ulkopuolisista k�ytt�kohteista.

\subsection{Biometrinen passi}

Euroopan unionin p��t�ksell� kaikki nykyp�iv�n� Suomessa my�nnett�v�t passit ovat biometrisin tunnistein varustettuja \cite{Siru}.  Biometrisess� passissa henkil�tietosivuun on upotettu RFID-siru \cite{Passi2} antennin kanssa. Siru sis�lt�� henkil�tietoja, kuten henkil�n nimen, henkil�tunnuksen, tiedon kansalaisuudesta, passinhaltijan kasvokuvan, sormenj�ljet ja nimikirjoituksen \cite{Passi}. Lis�ksi siruun olisi mahdollista tallentaa my�s iiriksen tiedot. Sirun tiedot suojataan Suomen valtion digitaalisella allekirjoituksella \cite{Siru}. N�in varmistetaan sirun sis�lt�v�n vain my�nt�j�viranomaisen sinne tallentamia tietoja. Euroopan unionin k�ytt�m�n biometrisen passin standardin (ICAO 9303) on kehitt�nyt YK:n alainen kansainv�linen siviili-ilmailuj�rjest� ICAO \cite{Passi}. Koska siru antenneineen sijaitsee muovisen sivun keskell�, luetaan sen tiedot langattomasti erityisell� sirunlukulaitteella. Siru sis�lt�� useita prosessoreita ja muistia siin� on v�hint��n 32Kb.

Suomessa sirulliset passit otettiin k�ytt��n kaksivaiheisesti \cite{kaytto}. Ensimm�isess� vaiheessa 21.8.2006 alkaen passin siruun tallennettiin henkil�n kuva digitaalisessa muodossa. Sormenj�lkien ker��minen ja tallennus passiin aloitettiin toisessa vaiheessa 29.6.2009 alkaen.

\subsection{Biometriset tunnisteet yksityisk�yt�ss�}

Yleisin biometristen tunnisteiden k�ytt�kohde on jonkinlainen viranomaisperusteinen tunnistaminen, esimerkkin� yll� kuvattu biometrinen passi. Kuitenkin nykyp�iv�n� biometrisia tunnisteita k�ytet��n my�s siviilimarkkinoilla. Uusimmissa yrityskannettavissa pyyhk�ist�v� sormenj�lkilukija on jo l�hes vakiovaruste, jolla koneelle kirjautuminen voidaan hoitaa nopeammin ja luotettavammin kuin perinteisell� salasanalla.

Digikuvauksen yleistytty� kuvank�sittely- ja arkistointiohjelmia kehitt�v�t ohjelmistotalot ovat joutuneet luomaan uudenlaisia luokittelumalleja r�j�hdysm�isesti kasvavaan kuvatulvaan. Perinteisen sanallisen merkitsemisen (tag) lis�ksi ohjelmiin on toteutettu kuvauspaikan merkint� esimerkiksi GPS-teknologian avulla. Uusimpia luokittelumalleja on biometrisist� tunnisteista tuttu kasvontunnistus \cite{Xiao}. 

Googlen Picasa-palvelu toteuttaa kasvontunnistuksen luokittelumenetelm�n� \cite{Jenkins}. Palvelu tunnistaa kuvista ihmisten kasvoja ja kasvojen merkitsemisen j�lkeen ohjelma osaa etsi� muutkin kuvat, joissa kyseinen henkil� esiintyy. My�s Apple on kehitt�nyt iPhoto '11-ohjelmaan kasvontunnistuksen \cite{Apple}.

\newpage
\section{Turvallisuus biometrisess� tunnistamisessa}

P��syn- ja identiteetinhallinnan tietoturva on oltava ��rimm�isen hyv��, k�ytettiinp� sitten perinteisi� malleja, kuten salasanoja ja PIN-koodeja tai biometrisi� tunnisteita. Suurin eroavaisuus nouseekin esiin siin�, ettei menetetty� biometrist� tunnistetta pysty vaihtamaan samalla tavalla kuin vuotanutta salasanaa \cite{Jain}. N�in ollen varsinainen vertailuprosessi on j�rkevint� tehd� v�himm�ll� mahdollisella biometrisell� tietom��r�ll�, kuitenkin niin ettei se koidu tunnistusprosessille haitaksi \cite{Bhargav}.

\subsection{Asiakasperusteinen tunnistaminen ja salaus}

Yleisimm�t verkkopalvelut suosivat palvelinperusteista tunnistamista. T�ss� mallissa kirjautumistiedot ja tietojen vertailu toteutetaan palvelimen p��ss�. Kuitenkin biometristen tunnisteiden uniikkiuden vuoksi keskitetty tietovarasto on suuri turvallisuusriski \cite{Bhargav}. Ongelman kiert�miseksi biometrisess� tunnistamisessa on j�rkev�� k�ytt�� asiakasperusteista mallia.

Asiakasperusteisessa mallissa biometristen tunnisteiden vertailu tapahtuu asiakasohjelman puolella \cite{Bhargav}. Oikeutetun p��syn tapauksessa asiakasohjelma l�hett�� palvelimelle pelk�n hyv�ksymispyynn�n ja verkossa ei n�in ollen liiku kriittist� biometrist� tietoa. Varmentamiseen on kehitetty biometriikkaan perustuvia salausmenetelmi�, joissa biometriset tunnisteet yhdistet��n salausavaimiin.

Salausmenetelmiss� biometrisest� tunnisteesta otetusta n�ytteest� luotu malline yhdistet��n salausavaimen kanssa ja yhdistetty muoto tallennetaan j�rjestelm��n \cite{Passi2, Fuzzy2}. Varsinainen biometrinen tunnistaminen perustuu mallineiden vertailuun.

Er�s tunnetuista biometriikkaa ja salausavaimia yhdist�vist� salausmenetelmist� on Juelsin ja Sudanin Fuzzy Vault (FV) \cite{Fuzzy2}. FV-algoritmilla voidaan piilottaa salainen merkkijono S niin, ett� henkil�, jolla on hallussaan tieto T (biometrinen tunniste) voi helposti purkaa S:n salauksen \cite{Fuzzy}. Ilman T:t� salauksen purkaminen on laskennallisesti mahdoton ongelma.

\subsection{Biometristen tunnisteiden yhteisk�ytt�}

Mik��n biometrisist� tunnisteista ei ole t�ydellinen \cite{Phillips}. Jokaisella niist� on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Hyv� j�rjestelm� yhdisteleekin eri tunnisteiden vahvuuksia. Kun k�ytt�j� lis�t��n j�rjestelm��n, h�net tunnistetaan viiden sormenj�ljen avulla. T�m�n j�lkeen k�ytt�j�lle lis�t��n muita biometrisi� tunnisteita. Seuraavilla kerroilla k�ytt�j�n tunnistamiseen k�ytet��nkin esimerkiksi kasvontunnistusta, joka on henkil�lle itselleen miellytt�v�mpi tapa.

Toinen l�hestymismalli on k�ytt�� kahta tai useampaa tunnistamistekniikkaa samalla kerralla \cite{Ong}. Jo kahdella tunnisteella tunnistamisprosentti parantuu huomattavasti. Ongin ja kumppaneiden kehitt�m�ss� j�rjestelm�ss� tunnistamistekniikoina k�ytet��n k�den geometriaa ja k�mmenj�lke�. Koska yll� olevat biometriset tunnisteet sis�ltyv�t samaan kehonosaan, j�rjestelm� tarvitsee vain yhden lukulaitteen tunnistamisprosessia varten. 

\newpage
\section{Ongelmat}

Biometrinen tunnistaminen ei ole ongelmatonta. Vaikka tunnisteen uniikkius on varmennuksen kannalta loistava asia, samaisen tunnisteen menetys saattaa olla korvaamatonta. T�ss� luvussa k�sittelemme aiemmin esiteltyjen biometristen tunnisteiden, niiden k�yt�nn�n sovellusten ja turvallisuuden ongelmakohtia.

\subsection{Biometristen tunnisteiden ongelmat}

Jo pieni haava sormessa saattaa est�� sormenj�lkitunnistuksen k�yt�n. Isommassa onnettomuudessa henkil� voi menett�� koko k�tens� tai esimerkiksi toisen silm�ns�. T�llainen onnettomuus v�hent�� k�ytett�vi� biometrisia tunnisteita huomattavasti. Toki esimerkiksi poliisi tallentaa passiin useamman sormen j�ljet, jolloin yhden sormen menett�minen ei viel� tuota katastrofia, mutta ongelma on silti kriittinen.

Fyysisten vammojen lis�ksi tunnistamistekniikoissa on omat ongelmansa. N�m� ongelmat voidaan jakaa kolmeen kategoriaan, joista ensimm�inen kattaa tunnistuksen ep�onnistumisen, toinen tunnistuksen v��rent�misyritykset ja kolmas tunnistuksen mielekkyyden. Parhaat tunnistamistulokset saadaan mahdollisimman neutraalissa ja hiljaisessa ymp�rist�ss�, jossa taustavalaistus on riitt�v�n tasainen \cite{Shashua}. Esimerkiksi puhujantunnistuksessa mahdollinen taustakohina ja henkil�n emotionaalinen tila vaikuttavat tunnistusprosessiin \cite{Jain}. Samoin vaikuttavat huonosti valittu tausta ja valaistus kasvontunnistuksessa \cite{Shashua}.

Nykyp�iv�n� kaupalliset toimijat pit�v�t biometriikkaa patenttiratkaisuna tunnistamis- ja turvallisuusongelmiin \cite{Barral}. Biometriset ominaisuutemme eiv�t kuitenkaan ole salaisia tai muilta suojattuja.  K�yt�mme ��nt�mme joka p�iv� kommunikointiin, kasvomme tallentuvat kaupungilla liikkuessa kymmeniin valvontakameroihin ja sormenj�lkemme j�� huuruisen lasin pintaan. N�in ollen ei ole mitenk��n mahdotonta tallentaa toisen henkil�n biometrisia tunnisteita ja tunnistautua h�nen identiteetill��n j�rjestelmiin.

Kolmantena ongelmakategoriana voidaan pit�� sit�, kuinka mielek�st� jonkin tunnistamistekniikan k�ytt� on. 2D-kasvontunnistus on helppoa, koska se ei vaadi mit��n erikoisia apuv�lineit� tai kontaktia lukijalaitteen kanssa. Sormenj�ljet rinnastetaan helposti rikostutkintaan, eik� niit� haluta mieluusti antaa rekistereihin, joiden kautta niit� voitaisiin k�ytt�� antajaansa vastaan \cite{Han}. Iiris-tunnistus on turvallista, mutta iiriksen ollessa pieni on tunnisteen luku teht�v� l�helt�. Toisaalta mielekk��t tunnisteet eiv�t aina ole niit� turvallisimpia.

\subsection{K�yt�nn�n sovellusten ja turvallisuuden ongelmat}

Biometristen passien k�ytt�m�ss� RFID-teknologiassa on aukkoja. Ramos ja kumppanit esittelev�t kolumnissaan "A Threat Analysis of RFID passports"\ kuinka identiteettivaras saa passin sirun tiedot viranomaisen tarkastaessa biometrisi� tunnisteita passista \cite{RFID}. Koska tieto siirret��n langattomasti ei tiedon salakuuntelu ole mahdotonta. Tiedonkalastelun j�lkeen identiteettivaras murtaa salauksen ja k�ytt�� tietoja uuden passin luontiin. Passilla identiteettivaras hankkii oikean omistajan nimiin luottokorttitilej� ja muita taloudellista hy�ty� tuottavia asioita.

Kaupallisessa kasvontunnistuksessa kuvien ollessa perinteisi� valokuvia, eiv�t ne aina t�yt� esimerkiksi passikuvalle asetettuja vaatimuksia ja n�in ollen kasvontunnistus voi joskus olla ongelmallista. Jenkins ja White ovat tutkineet artikkelissaan "Commercial face recognition doesn't work"\ Picasan kasvontunnistusta \cite{Jenkins}. Tutkimuksessaan he sy�ttiv�t 40 hyv�laatuista, suoraan edest�p�in otettua v�rikuvaa julkisuuden henkil�ist� Picasaan. Jotta taustojen erilaisuus ja muut seikat eiv�t olisi ongelma, he rajasivat kuvat kasvokuviksi ja poistivat ep�olennaiset taustat. Testiss� jokaisesta julkisuuden henkil�st� oli nelj� eri kuvaa, jotka ohjelman piti tunnistaa samaksi henkil�ksi. Tutkimuksen tuloksena Picasan tunnistusalgoritmi merkitsi virheellisesti l�hes kolmanneksen kuvista (31\%).

Vaikka tutkimusta onkin tehty asiakasperusteiseen tunnistautumismalliin siirtymisest�, ei se takaa viel� t�ll� hetkell� kokonaisturvallisuutta. Bhargav-Spantzel kumppaneineen toteaa vuonna 2010 julkaistussa "Biometrics-based identifiers for digital identity magement"\ -artikkelissaan useiden biometriikkaan perustuvien salausten olevan ongelmallisia \cite{Bhargav}. Suurin osa ongelmista johtuu huonosti luoduista salausavaimista, jotka eiv�t ole tarpeeksi uniikkeja.

\newpage
\section{Yhteenveto}

Biometriset tunnisteet tekev�t henkil�n identifioinnin helpoksi. Laaja tutkimusyhteis� eri tunnisteiden parissa varmistaa jatkuvan kehityksen alalla. Jotkin tunnisteet ovat turvallisempia kuin toiset, mutta jokaisella on silti vahvat puolensa. Onkin j�rkev�� mietti� mihin k�ytt��n biometrisi� tunnisteita tarvitsee. Esimerkiksi henkil�kohtaista opiskeluissa mukana kulkevaa minil�pp�ri� ei ole j�rkev�� varustaa iiristunnistuksella ihan jo siit� syyst�, ett� tunnistautumistekniikka maksaisi moninkertaisesti koneen verran.

Jos turvallisuus on p��asia eik� hinnalla ole v�li�, kannattaa biometrinen tunnistaminen rakentaa kahden tai useamman tunnisteen pohjalta. T�h�n tarkoitukseen sopivat esimerkiksi useat eri sormenj�ljet yhten� tunnisteena sek� iiris toisena tunnisteena. 

Biometriselle tunnistautumiselle kehitetyiss� salaustekniikoissa on ollut viel� viimeisen vuoden sis�ll� ongelmia, eiv�tk� passitkaan ole murtovarmoja. N�m� eiv�t kuitenkaan ole est�neet kaupallisia toimijoita nostamasta biometriikkaa myyntivaltikseen. Jokaisen on j�rkev�� itse punnita onko oma tieto niin t�rke��, ett� se on suojattava biometrisin tunnistein, vai voiko tunnistamiseen k�ytt�� edelleen 20 merkin mittaista salasanaa.

\newpage
\bibliographystyle{tktl}

\bibliography{lahteet}

\lastpage

\end{document}
