Maksimum Güvenlik İçin İris Tanımlama

Hayatımızın giderek daha fazla dijitalleşmesinin elbette birçok yararı var. Fakat teknolojinin her zaman iyiye kullanılmadığı ve en küçük bir güvenlik boşluğunun bile ciddi sonuçlar vermesinin de giderek kolaylaştığı da ayrı bir gerçek. Biyometrik tanımlama ise, kimilerimizdeki paranoyayı hafifletmeye yararlı olabilir. Ses izi, yüz imza, parmak izi, retina ve iris gibi biometrikler, tanımlama ve doğrulamada şifreler veya kimlikten çok daha güvenilir sonuçlar verebiliyor. Fiziksel ve bilgi güvenliğinde Biometrik tanıma teknolojilerinde en fazla güven telkin eden kesinliğe sahip olanlarından biri ise, iris tanıma.

İris tanıma, normal ışık, infrared veya her ikisi birden kullanılarak elde edilen, görülebilir iris özelliklerine dayanıyor, iris üzerinde yer alan görülebilir karakteristikler, iris tanımlama teknolojisi sayesinde 512 byte genişliğindeki IrisCode isimli, daha sonraki tanımlamalar için kullanılacak bir şablona dönüştürülüyor. Her ne kadar 512 byte bir biyometrik şablon için çok küçük bir rakam olsa ada, şablondan elde edilen bilginin boyutu oldukça geniş. Kullanılan algoritmalar 11 mm çapı olan iristen, milimetrekare başına 3.4 bit veri sağlama kapasitesine sahip. Diğer bir deyişle her bir iris, tanımlama için kullanılan 266 birbirinden faklı noktaya haiz. Bu rakam geleneksel biyometriklerde 13 ile 60 arasında değişebiliyor.

Kesinlik

Yukarıdaki ölçümlemeler oldukça zengin bir veri zenginliği sağladığından, iris tanımlamanın sunduğu kesinlik diğer biyometriklere göre kat kat fazla, iris tanımlamanın güvenilirliği ve kesinliği ile ilgili istatiklere bakılacak olursa, birkaç sayı vermek de mümkün. Örneğin, iki ayrı irisin yüzde 75 uyuşma göstermesi, 1016'da bir ihtimal, iris tanımlamada hatalı bir onaylama yapılması veya hatalı bir reddetme ile karşılaşılmama ihtimali ise 1,2 milyonda bir. İki farklı irisin benzer IrisCode vermesi ile karşılaşma şansınız da 1052'de bir. Bu da kullanılan algoritmalar, irisin bloke olması halinde bile yeteri kadar kesin sonuç verebiliyor. Örnek vermek gerekirse, irisin üçte ikisi tamamen kapalı olsa bile, geriye kalan üçte birlik bölümün uygun şekilde taranmasıyla, 10.000'de bir eşit hala oranına ulaşmak mümkün. Biyometriklerle ilgili merak edilen noktalardan biri de, hileli örneklerle kimlik doğrulaması yapılıp yapılamayacağı, iris tanımlama bunu gözbebeğindeki değişimleri belirlemek, kornea yansımaları, kornea üzerindeki kontak lenslerin algılanması ve örnek göz dokusunun durumunu saptamak için infrared ışıklandırma kullanmak gibi yollarla engelleyebiliyor.

İris tanımlama işlemi, toplamına bakıldığında oldukça kısa. irisin konumun belirlenmesi 1/4, IrisCode'un oluşturulması ise saniye içinde gerçekleştiriliyor. Şablon boyutlarının da yardımıyla, veri tabanı arama süreleri de oldukça tatmin edici. Saniyede yüzbinlerce kayıt analiz edilebildiği için, on milyonlarca iris kaydının taranması da nispeten hızlı gerçekleşebiliyor. Bu noktada algoritmanın bir bakıma şu anda varolan teknolojinin sınırlarını zorladığı da söylenebilir, işlemci hızı geniş aramalarda bir darboğaz yaratabileceği gibi, veri tabanına ulaşmada kullanılan bağlantı veya donanımın getirebileceği dezavantajlar da olabilir. Ayrıca iris tarama işlemi monochrome resimleme teknolojisinin limitleri ile de sınırlandığından, tarama sırasında iris renklerinin en koyularını gözbebeğinden ayırmak zorlaşabiliyor. Fakat kullanılan algoritmanın gücü, resim kalitesindeki bazı varyasyonlara izin verecek kapasitede. Aynı iris farklı zamanlarda yüzde 25'e varan değişkenlik gösteren IrisCode üretebiliyor. Bu büyük bir hata oranı gibi görünse de, rasgele yapılan bir seçimde bu sayının yüzde 10'una ulaşan bir IrisCode'un gelme ihtimali bile yok denecek kadar az. Peki bu kadar kesin sonuçlar veren bir teknolojinin hiç rakibi yok mu? Diğer biometrik tanımlama teknolojileri ele alındığında, sadece retina taraması iris taramasına yakın güvenilirlikle sonuç verebiliyor. Fakat retina taramasının arayüzü daha zorlayıcı ve karmaşık olduğundan, şu ana dek geniş kullanım alanı bulmuş değil. Daha sıradan biyometrikler doğrulama sistemlerinde kabul edilebilir sonuçlar verse de, iris tanımlamada olduğu gibi büyük hacimli kurulumlarda kullanılmaları oldukça düşük bir olasılık.

Uygulama Alanları

İris tabanlı tanımlama ve doğrulama teknolojileri, bazı alanlarda artan şekilde kabul görmeye devam ediyor. Her ne kadar başlangıç zamanlarında teknoloji biraz hantal ve pahalı olsa da, yakın zamanda yaşanan teknolojik gelişmeler iris taraması olarak da tanınan tanımlama araçlarının hem boyutlarını hem de fiyatlarını azalmasını sağladı. Böylece artık uygulama ve kurulumda daha fazla esneklik sağlanabiliyor. Uygulamalar arasında ise, evden müzik satınalma, ATM'lerde iris tanımlaması, banka işlemlerinde kimlik doğrulama ve online alışverişlerde kimlik tanımlaması sayılabilir. Bir bilgisayarın sadece sahibi taralından açılmasını güvence altına almak veya bina güvenliği sağlamak gibi nispeten alışılmış uygulamaları, artık araba ve cep telefonu uygulamaları hatta dahili telefonlara kadar genişletmek mümkün. Kısacası kimlik doğrulamanın gerektiği her alanda uygulama şansı bulmak zor olasılık dahilinde. Sonuç olarak, iris tanıma teknolojisinin yapısı, artan adaptasyon oranı ve düşen fiyatlar sayesinde, yakın gelecekte bu biometrik tanımlama sistemiyle sadece fuarlarda değil, günlük hayatımızda da karşılaşıyor olacağız.