در عصر تحول دیجیتال و گسترش روزافزون استفاده از فناوری های نوین، موضوع امنیت اطلاعات و احراز هویت کاربران بیش از گذشته اهمیت پیدا کرده است. سازمان ها برای حفاظت از منابع حیاتی و داده های حساس خود به دنبال راهکارهایی هستند که هم از نظر دقت و هم از نظر سرعت، پاسخی مناسب به تهدیدات امنیتی ارائه دهند. در این میان، احراز هویت بیومتریک به دلیل اتکا بر ویژگی های منحصربه فرد انسانی مانند چهره، اثر انگشت و صدا، جایگاه ویژه ای در راهکارهای امنیتی یافته است.
یکی از جدیدترین و مؤثرترین روش های احراز هویت بیومتریک، فناوری تشخیص چهره ی مبتنی بر یادگیری عمیق است که توسط گوگل با نام FaceNet معرفی شد. FaceNet با بهره گیری از شبکه های عصبی پیشرفته و الگوریتم های خاصی همچون Triplet Loss، قادر است ویژگی های منحصربه فرد هر چهره را در قالب بردارهای چندبعدی (Face Embeddings) استخراج نماید. دقت چشمگیر این فناوری و قابلیت آن در شناسایی افراد حتی در شرایط نامساعد نوری یا زوایای متفاوت، سبب شده تا FaceNet به عنوان بستری قدرتمند برای هوشمندسازی و بهبود امنیت سازمان ها مطرح شود.
فناوری FaceNet یکی از پیشرفته ترین رویکردهای یادگیری عمیق در حوزه ی شناسایی و تأیید هویت چهره است که توسط گوگل معرفی شد و از ساختار شبکه های عصبی عمیق برای استخراج ویژگی های چهره استفاده می کند. این فناوری با یادگیری بردارهای ویژگی (Face Embeddings) برای هر چهره، امکان تشخیص و شناسایی دقیق افراد را فراهم می سازد. در ادامه، به توضیح سازوکار FaceNet و همچنین نقش آن در امنیت سازمانی می پردازیم.
در روش های سنتی شناسایی چهره، معمولاً الگوریتم های آماری یا کلاسیک بینایی کامپیوتر استفاده می شد. اما در FaceNet، یک شبکه ی عصبی عمیق وظیفه ی استخراج ویژگی های چهره را بر عهده دارد. خروجی این شبکه، برداری چندبعدی است (معمولاً ۱۲۸ یا ۵۱۲ بعد) که حاوی مهم ترین اطلاعات متمایزکننده ی چهره است. به این بردار، Face Embedding گفته می شود.ایده ی اصلی پشت FaceNet این است که شبکه ی عصبی آموزش می بیند تا چهره های یک فرد را (حتی در شرایط نوری و زوایای مختلف) در فضای برداری به نقاطی نزدیک به هم تبدیل کند و در مقابل، چهره های افراد متفاوت را در فاصله ی دورتری نسبت به هم قرار دهد.
معمولاً برای آموزش این مدل از تابع هزینه ی سه تایی (Triplet Loss) استفاده می شود. این روش شامل سه تصویر است:
شبکه آموزش می بیند تا فاصله ی بردار چهره ی Anchor و Positive کم شود (یعنی مدل یاد بگیرد این دو تصویر به یک فرد تعلق دارند) و در مقابل، فاصله ی بردار چهره ی Anchor و Negative زیاد شود. این فرآیند باعث می شود مدل بتواند مرز مشخصی بین ویژگی های چهره ی افراد ایجاد کند.
یکی از مهم ترین چالش های امنیتی سازمان ها، احراز هویت افراد برای دسترسی به منابع حساس است. فناوری FaceNet می تواند در سیستم های کنترل دسترسی (Access Control) استفاده شود. با ثبت تصویر چهره ی کارمندان در پایگاه داده و تبدیل آن به بردارهای مشخصه، هنگام ورود افراد به بخش های مختلف، سیستم با مقایسه ی بردار چهره ی جدید با اطلاعات ذخیره شده هویت کاربر را تأیید می کند. این روش جایگزین امن تری نسبت به کارت های شناسایی فیزیکی یا رمزهای عبور ساده است.
در بسیاری از سازمان ها، نیاز است تردد افراد (کارمندان، مهمان ها، مراجعه کنندگان) به شکل دقیق ثبت از طریق گیت کنترل تردد شود. به کارگیری FaceNet در سامانه های ورود و خروج مبتنی بر چهره مزایایی دارد:
دوربین های نظارتی در سازمان ها و مراکز حساس، با استفاده از FaceNet می توانند به صورت هوشمند چهره ی افراد را تشخیص و حرکات مشکوک یا افراد ممنوع الورود را ردیابی کنند. همچنین امکان ارسال هشدار لحظه ای به واحد امنیت هنگام مشاهده ی افراد ناشناس یا تحت تعقیب وجود دارد. این امر می تواند در مدیریت بحران و پیش گیری از وقوع حوادث امنیتی نقش کلیدی ایفا کند.
FaceNet قابلیت یکپارچگی با فناوری های دیگر مانند RFID، سامانه های OTP، اسکن اثر انگشت و … را دارد. در این حالت، امنیت سازمان به شکل چندلایه پیاده سازی می شود. به عنوان مثال، کاربر همزمان باید چهره اش تأیید شود و از طریق یک شناسه ی دیگر احراز هویت دو عاملی را کامل کند.
جمع آوری و ذخیره ی داده های چهره افراد، یک موضوع حساس است و نیازمند رعایت قوانین و مقررات حریم خصوصی می باشد. سازمان ها باید از داده های بیومتریک کارمندان به شکل رمزگذاری شده نگه داری کنند و تنها در چهارچوب قانونی از آن استفاده نمایند.
هرچند FaceNet در مقابله با نویزهای متداول مثل تغییرات نور یا زاویه های مختلف عملکرد خوبی دارد، اما در شرایط نور بسیار ضعیف یا تصاویر با کیفیت پایین ممکن است دقت شناسایی کاهش یابد. بنابرین، برای تضمین کارایی، سخت افزار دوربین و شرایط محیطی باید مناسب باشد.
حملات موسوم به Face Spoofing یا جعل چهره (مثلاً استفاده از عکس چاپ شده یا ویدئو) می تواند سیستم را فریب دهد. برای مقابله با این نوع حملات، لازم است سیستم های مقابله ی Spoofing مانند سنجش زنده بودن (Liveness Detection) به کار گرفته شوند؛ به عنوان مثال تحلیل مادون قرمز، ساختار سه بعدی چهره یا تحلیل حرکات ریز عضلات و مردمک چشم.
استفاده از مدل های یادگیری عمیق مانند FaceNet نیازمند توان محاسباتی بالایی (در مرحله ی آموزش) و تجهیزات (سخت افزار و دوربین های باکیفیت) است. در عین حال، امروزه پیاده سازی و پردازش ابری، به سازمان ها کمک می کند تا بدون نیاز به تأمین سِرورهای قدرتمند داخلی، بتوانند از این فناوری بهره مند شوند.
با پیشرفت سریع در حوزه ی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، سیستم های شناسایی چهره هر روز دقیق تر و ایمن تر می شوند. انتظار می رود:
در سال های اخیر، احراز هویت بیومتریک به دلیل اتکا به ویژگی های ذاتی و منحصربه فرد افراد (مانند چهره، اثر انگشت، عنبیه و صدا) به طور چشمگیری مورد توجه قرار گرفته است. پیش بینی می شود در آینده نزدیک، این روش به عنوان هسته اصلی بسیاری از زیرساخت های امنیتی سازمان ها جایگزین روش های سنتی نظیر کارت های شناسایی و رمزهای عبور شود.
از مهم ترین دلایلی که این روند را تقویت می کنند، می توان به پیشرفت قابل ملاحظه ی الگوریتم های یادگیری عمیق، در دسترس بودن ابزارهای محاسبات ابری و نیاز روزافزون به ایجاد تجربه ی کاربری ساده تر و امن تر اشاره کرد.
در آینده، سازمان ها برای ارتقای امنیت به سمت احراز هویت چندوجهی حرکت می کنند؛ یعنی ترکیب اطلاعات بیومتریک با روش های تکمیلی (مانند کدهای یک بارمصرف یا تحلیل رفتار). این رویکرد چندلایه در برابر جعل هویت و حملات پیشرفته مقاوم تر است و نقش بیومتریک با رشد اینترنت اشیا و دستگاه های هوشمند در کنترل دسترسی افزایش می یابد. با این حال، موفقیت آن نیازمند توجه جدی به حفاظت از حریم خصوصی، ذخیره و پردازش امن اطلاعات بیومتریک و به کارگیری مکانیزم های تشخیص تقلب است. در نهایت، با پیشرفت هوش مصنوعی، محاسبات ابری و اینترنت اشیا، احراز هویت بیومتریک سریع تر، دقیق تر و ایمن تر شده و سازمان ها را در برابر تهدیدات نوظهور مقاوم می سازد.
فناوری FaceNet با ارائه ی روشی دقیق و امن برای شناسایی چهره، نقش بسزایی در ارتقای امنیت سازمانی دارد. از احراز هویت پرسنل گرفته تا نظارت هوشمند و کنترل تردد، همگی می توانند از مزایای این فناوری استفاده کنند. با این حال، چالش هایی مانند حفظ حریم خصوصی، هزینه ی پیاده سازی و مقابله با جعل چهره نیازمند توجه ویژه هستند. سازمان ها با اتخاذ سیاست های درست و به کارگیری زیرساخت های مناسب می توانند از مزایای تکنولوژی FaceNet بهره برده و محیطی امن تر و کارآمدتر برای کارکنان و مراجعان خود فراهم سازند.
