Kulcsszavak
Hogyan kell idézni
Absztrakt
Cél: A tanulmány célja felhívni a figyelmet a biometrikus azonosítás és a mesterséges intelligencia (MI) fejlődésének összefüggéseire, valamint bemutatni a biometrikus azonosítási megoldások kockázatértékelésére kidolgozott módszereket.
Módszertan: Az elméleti módszerekről és összefüggésekről számos magyar és külföldi szakirodalmat, tudományos művet és jogszabályt dolgoztak fel a szerzők. Ennek során alkalmazták az analízis és szintézis módszereit, a tématerületeket alkotóelemeire bontották, és külön is mélységében tanulmányozták, így lehetővé vált a részek megismerése. Az elemzések során a különálló részeket és területeket újrarendezték és logikus egységbe foglalták. Ennek során megvizsgálták az összefüggéseket, és megállapították, hogy a biometria elterjedése elsősorban nem azonosítástechnológiai kérdés, hanem a biometrikus adatok feldolgozásának IT-módszertani kérdése, és az ezekhez kapcsolódó adatkezelési és adatbiztonsági kockázatok függvénye. Kutatómunkájukban fontos szerep jut az indukciónak, dedukciónak és az analógiának, mert kutatásuk során részeire bontották a problémákat, ezeket elemezték, és következtetéseket vontak le, mind mélyebben, ahogy az ismerttől haladtak az ismeretlen felé.
Megállapítások: Az MI szabályozás többszörösen összefügg a biometrikus azonosítással, a hazai és uniós jogalkotók törekednek a teljes értékláncon átívelő bizalmi ökoszisztéma szabályzói környezetének kialakítására, mely nagyfokú bizalmat eredményezhet és csökkentheti a biometrikus azonosítási megoldások kockázatait.
Érték: A szerzők összefüggéseiben kutatták a biometrikus azonosítás, a személyes adatok kezelésének jogi hátterét és az MI-vel kapcsolatos összefüggéseket, s rámutattak a kockázatokkal való kapcsolatára. Kidolgoztak egy speciális keretrendszert a biometrikus azonosítási megoldások kockázatértékelésére.
Hivatkozások
Ahmad, Z., Ajmal, M., Ahmad, F., Chaudary, M. H., & Naseer, M. (2018). Comparative analysis of biometric recognition techniques. Bahria University Journal of Information and Communication Technologies, 11(1), 21–30.
Balla J. (2019). A biometrikus adatokat tartalmazó úti és személyazonosító okmányok biztonságnövelő hatása a határ-, illetve közbiztonság alakulására. Dialóg Campus Kiadó.
Crisan, S. (2016). A novel perspective on hand vein patterns for biometric recognition: Problems, challenges, and implementations. In R. Jiang, S. Al-Maadeed, A. Bouridane, & P. Crookes (Eds.), Biometric security and privacy: Opportunities & challenges in the Big Data era (pp. 21–49). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47301-7_2
Jain, A. K., Ross, A. A., & Nandakumar, K. (2011). Introduction to Biometrics. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-77326-1
Karimi, Z., Najafabadi, S. A., Nezhad, A. R., & Ahmadi, F. (2022). A big survey on biometrics for human identification. In T. Saba, A. Rehman, & S. Roy (Eds.), Prognostic models in healthcare: AI and statistical approaches (pp. 305–325). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-2057-8_14
Markowitz, J. (2000). Voice biometric. Communications of the ACM, 43(9), pp. 66–73. https://doi.org/10.1145/348941.348995
Őszi A. (2019). A biometrikus azonosítási rendszerek helye és szerepe az e-kereskedelemben (PhD-értekezés). Óbudai Egyetem. http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.12200.14088
Őszi, A., & Kovács, T. (2011). Theory of the biometric-based technology in the field of e-commerce. In Proceedings of the 12th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI 2011). Óbuda University. https://doi.org/10.1109/CINTI.2011.6108570
Peña, A., Morales, A., Serna, I., Fierrez, J., & Lapedriza, A. (2021). Facial expressions as a vulnerability in face recognition. In 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 2988–2992). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICIP42928.2021.9506444
Ratha, N. K., Connell, J. H., & Bolle, R. M. (2001). An analysis of minutiae matching strength. In J. Bigün & F. Smeraldi (Eds.), Audio- and video-based biometric person authentication (pp. 223–228). Springer. https://doi.org/10.1007/3-540-45344-X_32
Srivastava, H. (2013). A comparison based study on biometrics for human recognition. IOSR Journal of Computer Engineering, 15(1), 22–29. https://doi.org/10.9790/0661-1512229
Sunil, S. H., Prashanth, C. R., & Raja, K. B. (2019). Comprehensive study of biometric authentication systems, challenges and future trends. International Journal of Advanced Networking and Applications, 10(4), 3958–3968. https://doi.org/10.35444/IJANA.2019.10048
Tripathi, K. P. (2011). A comparative study of biometric technologies with reference to human interface. International Journal of Computer Applications, 14(5), 10–15. https://doi.org/10.5120/1842-2493
Wendehorst, C., & Duller, Y. (2021). Biometric recognition and behavioural detection (European Parliament Study No. 696968). European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2021/696968/IPOL_STU(2021)696968_EN.pdf
Yan, Z., Lv, S., Zhang, Y., Zhu, H., & Sun, L. (2019). Remote fingerprinting on internet-wide printers based on neural network. In 2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/GLOBECOM38437.2019.9014144
Zhang, D., & Lu, G. (2013). 3D biometrics: Systems and applications. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7400-5
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Belügyi Szemle