Биометрия в кармане: Как повышают безопасность и персонализацию мобильных приложений

В современном мире, где цифровые технологии проникают во все сферы нашей жизни, главным приоритетом становится безопасность личных данных. Особенно это актуально для работников ритейла и e-commerce, которые ежедневно обрабатывают огромные объемы информации о клиентах. Один из самых удобных и надежных способов защиты данных сегодня — биометрические технологии.

В статье расскажем, как современные алгоритмы могут распознать лицо даже после пластической операции. Рассмотрим, какие методы аутентификации станут наиболее популярным в ближайшем будущем и почему стоит присмотреться к этому методу.

Что такое биометрия?

Представим, что клиент заходит в приложение вашего магазина и ему не надо вводить пароль, — достаточно посмотреть в камеру. Оплата проходит мгновенно, а предложения персонализированы без лишнего ввода данных, словно читая мысли. Это не сценарий будущего, а реальность технологий биометрии.

Биометрия или биометрическая аутентификация — это технология, которая использует уникальные физические или поведенческие характеристики человека для идентификации или проверки личности. Отпечатки пальцев, распознавание лица и голоса — всё это заменяет пароли и делает процессы удобнее и безопаснее.

Почему это актуально для бизнеса?

• Безопасность: Биометрические данные уникальны для каждого человека, их почти невозможно подделать.
• Удобство: Пользователи экономят время, а бизнес снижает количество отказов покупок из-за сложных процедур.
• Персонализация: Распознавание лица позволяет предлагать товары, учитывая возраст, пол, а в более продвинутых системах и эмоции.

Исследования показывают, что 70% пользователей предпочли бы использовать биометрию для защиты своих данных вместо паролей. Это отличный шанс повысить лояльность и сократить мошенничество. 

Ежемесячно «улыбкой» оплачивают более 6 млн. пользователей

Как развивалась биометрия?

Биометрические технологии начали разрабатывать задолго до смартфонов. В 1960-х учёные предпринимали попытки научить распознавать лица, но технологии тех лет были примитивны и занимали большое количество времени. Фото лица необходимо было разметить вручную на точки, затем оцифровать и сопоставить с изображениям других поворотов головы. При этом, лицо при малейших изменениях внешности не распознавалось. Эта задача была чересчур сложной для технологий тех лет.

Большой шаг в распознавании лиц случился в 2000-ые. Тогда при Минобороне США и Национального института стандартов и технологий была создана технология FERET — Facial Recognition Technology. Её цель — создание автоматической системы распознавания лиц для безопасности и охраны правопорядка. База данных содержала более 14 тысяч лиц и впоследствии стала открытой для общего доступа.

Это стало стимулом для коммерческих компаний в создании своих решений. В начале 2010-х сеть Facebook* (запрещенная на территории РФ организация) внедрила распознавание лиц для отметки друзей на фото, эту функцию впоследствии перенял Вконтакте.

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13735 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

В устройствах прорыв случился в 2013 году, когда Apple представила Touch ID — сканер отпечатков пальцев на iPhone. Это послужило началом массового внедрения биометрии.

Сканер отпечатков пальца работает проще распознавания лица. Датчик фиксирует отпечаток и заносит его в базу данных. Для разрешения доступа изображение отпечатка пользователя сравнивается с записью в базе. И в зависимости от алгоритма, когда отпечаток соответствует требуемым соответствиям, предоставляется доступ к системе.

Спустя три года, в 2017, Apple пошли дальше и в iPhone X продемонстрировали Face ID, эталон безопасности и авторизации в мобильных устройствах. Очень упрощенно, она действует как и вход по отпечатку пальца. Система так же сканирует лицо, а после сравнивает его с сохраненной структурной картой лица владельца.

Пользователь тратит на вход несколько секунд, когда как внутри устройства происходит следующий процесс:

1. Проектор в системе генерирует более 30 тысяч инфракрасных точек, формируя 3D-карту лица.
2. Нейросети обрабатывают данные и направляют их в процессор.
3. Система проверяет совпадает ли «цифровой слепок» с сохраненным шаблоном.
4. Если совпадение найдено — пользователь заходит в приложение или совершает платеж.

Благодаря инфракрасной камере, аутентификация работает даже в темноте, на лицо пользователя наводится невидимый инфракрасный пучок света. На сегодняшний день это наиболее совершенная технология распознавания лица в мобильных устройствах, так как отслеживает изменения внешности благодаря нейросетям процессора.

Какие виды биометрии и как еще используют сегодня?

Биометрия перешагнула рамки разблокировки смартфонов и стала незаменимым инструментом в бизнесе, госсекторе и повседневности. Её применение трансформирует процессы, делая их безопаснее, быстрее и персонализированнее. Вот как разные виды биометрии меняют мир уже сегодня:

1. Распознавание лиц: от розницы до безопасности мегаполисов.

• ASOS в своем приложении по анализу эмоций предлагает скидку на товар, на котором задержался пользователь. А также предлагает рекомендации по товарам на основе поведения при просмотре и покупок.
• Alibaba внедрила «Smile to Pay» — для завершения покупки достаточно улыбнуться на кассовой зоне, деньги спишутся с привязанного счета. Такую же систему ввел Сбер.
• В аэропортах Дубая и Лондона распознавание лиц ускоряет паспортный контроль, а в Пекине — идентифицирует нарушителей в толпе.

2. Голосовая аутентификация: от кол-центров до умных домов.

• Банки HSBC и Santander используют голос как пароль для доступа к счетам. Это экономит до 30 секунд на звонке.
• Alexa от Amazon оформляет заказы по голосу владельца без дополнительного ввода данных.
• Сервис телемедицины Teladoc тестирует голосовую идентификацию для безопасного доступа к электронным медкартам.

3. Поведенческая аутентификация: защита в цифровой среде.

• Mastercard анализирует манеру печати и движения курсора, блокируя подозрительные транзакции в момент их совершения.
• Microsoft использует анализ паттернов работы с мышью для защиты корпоративных данных от хакеров.

Биометрия — не просто тренд, а новый стандарт. Она сокращает время операций до 70%, снижает риск мошенничества на 90%  и создает персонализированный опыт. По прогнозам, рынок биометрии к 2027 году достигнет $127 млрд., затрагивая даже сельское хозяйство — например, контроль качества молока по носовым отпечаткам коров.

Своё мобильное приложение с биометрией — возможность собрать «цифровой портрет» клиента и использовать его для гиперперсонализации. По статистике, пользователи в 3 раза чаще возвращаются в приложение, где не требуется ввод пароля.