Анализ методов и технологий контроля доступа с распознаванием лиц на базе ИИ

1.

Анализ методов и технологий контроля
доступа с распознаванием лиц на базе ИИ
Подготовил: студент группы ВМ-22б Ходунов Р.В.
Научный руководитель: доц. к.т.н. Лапина Т.И.
Кафедра вычислительной техники, ЮЗГУ

2.

Введение в тему
Актуальность
Цель исследования
• Рост киберугроз и атак на
охраняемые объекты.
• Недостатки традиционных методов
(карты, пароли).
• Развитие технологий ИИ и
компьютерного зрения.
Анализ систем контроля доступа на
закрытых объектах на базе
распознавания лиц с использованием
искусственного интеллекта.

3.

Основные задачи исследования
Провести систематический анализ современных методов и технологий контроля
доступа, выделив их ключевые характеристики, преимущества и ограничения.
Исследовать современное состояние технологий биометрической аутентификации,
уделив особое внимание методам распознавания лиц на основе СИИ.
Выполнить сравнительный анализ существующих интеллектуальных систем контроля
доступа, использующих технологии распознавания лиц.
Изучить нормативные требования и стандарты, предъявляемые к системам
контроля доступа на особо важных объектах.
Проанализировать перспективные направления развития систем контроля доступа
на основе технологий искусственного интеллекта.

4.

Классификация систем контроля доступа
По методу идентификации
• Карточные (магнитные, RFID)
• Кодовые (статические, динамические)
• Биометрические (лицо, отпечатки, радужка)
• Комбинированные (многофакторная)

5.

Биометрические технологии
аутентификации
Метод
Точность
Скорость
Стоимость
Защита от
обмана
Дактилоскоп
Высокая
Средняя
Средняя
Средняя
Распознавани
Очень
Быстрая
Высокая
Хорошая
е лиц
высокая
Радужная
Максимальна
Медленная
Очень высокая
Высокая
оболочка
я
ия

6.

Современные ИИ технологии распознавания
лиц
Ключевые технологии
Примеры применения
• Нейросети: FaceNet, DeepFace
• Обработка: детекция, нормализация,
сравнение
• Защита: 3D-структуры, микродвижения
• Банки: контроль доступа клиентов
• Аэропорты: ускорение проверки
• Умные города: безопасность и мони торинг

7.

Интеллектуальные
системы контроля доступа
Архитектура
Реализации
Многофакторные
сенсоры, edge-fogcloud вычисления,
контекстный
анализ.
Платформы NVIDIA
Jetson, Intel
Movidius для
быстрого анализа.
Будущее
Квантово-устойчивое шифрование,
непрерывная аутентификация.

8.

Требования к интеллектуальным СКУД
Технические параметры
Информационная безопасность
• Точность: FAR ≤ 0.0001%, FRR ≤ 0.5%
• Скорость: идентификация ≤ 500 мс
• Оборудование: камеры 5 Мп, ИК-подсветка
• Шифрование AES-256
• Соответствие GDPR и стандартам
• Защита личных данных

9.

Заключение и выводы
Преимущества
биометрии
Роль ИИ
Выше точность и скорость по
защиту от мошенничества.
Обеспечивает надежность и
сравнению с классикой.
Баланс
Обеспечение безопасности и защиты приватности пользователей.
Перспективы: интеграция с умными городами и улучшение алгоритмов.

10.

Пути развития систем
контроля доступа
Интеграция с инфраструктурой
Внедрение в системы Smart City и корпоративные сети.
Улучшение алгоритмов
Разработка алгоритмов для сложных условий распознавания.
Укрепление безопасности
Квантово-устойчивое шифрование и непрерывная
аутентификация.