Биометрические персональные данные

Что такое биометрия?

Биометрия представляет автоматизированные методы распознавания личности на основе физиологических или поведенческих характеристик. Таким образом, с помощью биометрических методов распознавания можно:

  • идентифицировать неизвестные лица в соответствии с их уникальными и неповторимыми чертами. Эта процедура обычно используется в криминалистике (идентификация личности умершего по фотографии, отпечаткам пальцев, анализу ДНК и т.д.)
  • проверить подлинность личности человека путем сравнения представленных образцов с уже имеющимися шаблонами в базе данных, путем сравнения удостоверения личности, паспорта и т.д.

Физиологические характеристики включают в себя отпечатки пальцев, форму лица, геометрию руки, радужную оболочку глаза, сетчатки глаза, расположение вен на тыльной стороне ладонию.

Биометрический — что это такое? Определение, значение, перевод

Поведенческие характеристики биометрическую подпись, голос и т.д. Биометрическая система, основанная на физиологических характеристиках человека, как правило, более надежна (именно поэтому он используется чаще). Современные биометрические технологии позволяют проводить идентификацию и проверку личности быстро и удобно в любом месте и в любое время. Индивидуальные биометрические характеристики можно "конвертировать" в электронный вариант и сохранить в базе данных или на чип, который может быть вставлен в удостоверение личности или паспорт.

Преимущества биометрической идентификации человека:

  • Универсальность − биометрическими характеристиками обладают все люди
  • Уникальность − биометрия является элементом, отличающим одного человека от всех остальных
  • Стабильность – биометрические характеристики человека остаются неизменными на протяжении всей его жизни
  • Невозможность подделки − биометрические характеристики человека не могут быть переданы другому лицу, как в случае с удостоверениями личности, паролями или PIN-кодами
  • Удобство− процесс идентификации не требует наличия RFID-карт, ввода сложных PIN-кодов и т.д.

Будущее биометрии

У биометрических систем весьма перспективное будущее. Биометрические приложения аутентификации личности включают системы контроля доступа, системы учета рабочего времени, рабочие станции, сети и доступа к домену, приложения входа в систему, защиту данных, удаленный доступ к ресурсам, сопровождения сделок и веб-безопасности, и в последнее время широко применяются в области распознавания биометрической подписи. Данные технологии отнюдь не мир научной фантастики. На протяжении многих лет биометрия используется во многих малых и крупных компаниях, офисах и промышленных предприятиях. Инвестирование в покупку биометрических считывателей значительно сократилось и использование биометрических данных стало обычным явлением

Для более подробной информации зарегистрируйтесь в Экспертной зоне, позвоните нам или отправьте e-mail

Что такое биометрия?

БИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

БИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ детской смертности, метод анализа смертности в младших детских возрастах, гл. обр. на 1-м году жизни, позволяющий разделить все смертные случаи на эндогенные, т. е. связанные с особенностями строения организма ребенка, врожденными и наследств, заболеваниями и др., и экзогенные — связанные с внеш. воздействиями на организм.

Б. а. не использует данных о причинах смерти, а основан на распределении смертных случаев по месяцам первого года жизни. Предполагается, что эндогенная смертность концентрируется на 1-м месяце, а экзогенная убывает с возрастом по мере развития детского организма так, что суммарное число умерших к возрасту х дней из начальной совокупности родившихся определяется след, эмпирич. формулой:

Dx = а + bln3(x+1),

причем величина а означает число умерших к возрасту 1 год от эндогенных причин, bln3366 равна числу умерших от причин экзогенного характера. На практике численность исходной совокупности родившихся принимается равной нек-рой константе, напр. 1000 или 100 000, тогда а и bln3366 суть вероятности смерти от эндогенных и экзогенных причин на 1-м году жизни, измеренные в соот-ветств. единицах, а + bln3366 — коэффициент младенческой смертности. Подбор параметров а и b осуществляется либо графически (путем построения кривых смертности), либо на основе к.-л. статистич. критерия, напр. методом наименьших квадратов. Компонент а по населениям с относительно низкой младенческой смертностью колеблется от 7 до 20 на 1000 родившихся, величина bln3366- от 0 до 50.

Метод Б. а. разработан франц. демографом Ж. Буржуа-Пиша в 1951 на основе анализа эмпирич. данных о младенческой смертности. Этот метод нашел широкое применение в связи со сложностью разделения младенч. смертности на эндогенную и экзогенную на основе статистики причин смерти. Формула, в большинстве случаев весьма точно описывает кривые помесячной смертности. Однако в ряде ситуаций автор метода рекомендовал использовать не одну, а две кривые такого вида — первую для начала, а вторую для конца возрастного интервала (см. рис.). Такая модификация связана с высокой смертностью детей от экзогенных причин в возрасте от полугода до года.

Наши партнеры

Число умерших в каждом последующем месяце 1-го года жизни убывает в меньшей степени, чем это заложено в формуле (иногда и вовсе не уменьшается). В странах с высоким уровнем младенч. смертности от экзогенных причин в конце 1-го года жизни Б. а. не всегда дает достоверные результаты. Это связано с тем, что метод Б. а. учитывает гл. обр. рост жизнеспособности организма ребенка с возрастом, но не учитывает возможное ухудшение ухода за ребенком в семье по мере его взросления, увеличение с возрастом числа неблагоприятных экзогенных воздействий на организм ребенка.

Биометрический анализ: выравнивание ряда Dx с помощью одной (слева) или двух (справа) прямых; a — эндогенная, bln3366 — экзогенная смертность

Нек-рое несоответствие между фактич. данными и данными, рассчитанными по формуле, наблюдается для стран и регионов с чрезвычайно низкой младенч. смертностью. При этом Б. а. иногда преувеличивает уровень экзогенной смертности, т. к. часть эндогенных смертей может усилиями работников здравоохранения откладываться на 2-й и последующие месяцы жизни.

Шабуров К. Ю., Биометрическое исследование детской смертности, в сб.: Продолжительность жизни, М. 1974, с. 96- 112; Bourgeoi s-P i с h a t J., La mesure de la mortalite infantile. Principes et methodes, ´Population´, 1951, № 2, p. 233-48.

Е. M. Андреев.

Оцените определение:

Условные обозначения, используемые в биометрии

Рабочая тетрадь по биометрии

Екатеринбург 2016

Утверждено методической комиссией факультета ветеринарной медицины

Протокол №_________ от______________

Председатель методической комиссии ( Л.В. Валова)

Рабочая тетрадь по биометрии предназначена для студентов курса

факультета ветеринарной медицины.

Составлена в соответствии с программой курса «Ветеринарная генетика».

Рабочая тетрадь дает студентам возможность приобрести навык в освоении математического

(биометрического ) метода в генетике.

Предисловие…………………………………………………………… ………………. 4

1. Техника построения, обработки вариационных рядов и вычисление

средней арифметической величины варьирующих приз­наков………….. 6

2. Определение статистических параметров, характеризующих измен- чивость признаков………………………………………………………………. 15

3. Основы корреляционного и регрессионного анализа или измерение

связи между признаками…………………………………………………..…19

4. Вычисление статистических ошибок и критерия достоверности …………..25

Предисловие

Биометрия представляет собой совокупность математических методов, используемых при анализе опытных данных и сравнительной оценке результатов наблюдений.

Первичная ветеринарная документация дает огромный информационный материал.

Что такое биометрические данные? Как получают биометрические данные?

Внедрение математических методов позволяет классифицировать полученные данные упорядочить и систематизировать их, провести научный анализ, завершающийся формулировкой практических предложений.

Метод биометрии основан на варьировании признаков и называется биометрическим. Предме­том биометрического метода являются варьирующие признаки, например, морфологические и биохимические показатели крови животных.

От студентов, приступающих к изучению основ биометрии, требуются знания математики в объеме программы средней образовательной школы.

Условные обозначения, используемые в биометрии

X — значение варьирующего признака (варианта, дата)

N — объем генеральной совокупности .

n — объем выборочной совокупности (выборки)

f — частота, т.е. количество членов в определенном классе вариационного ряда

i — число классов в вариационном ряду

К — классовый промежуток

— средняя арифметическая величина

D(lim) — размах варьирования

— среднее квадратическое или стандартное отклонение (сигма)

Св — коэффициент изменчивости (вариации) признака

r — коэффициент корреляции

Rx/у — коэффициент регрессии первого признака по второму ,

Rv/x — коэффициент регрессии второго признака по первому

t — критерий достоверности

m — статистическая ошибка

Р — уровень значимости

v — число степеней свободы

— знак суммирования

Тема 1. Техника построения, обработки вариационных рядов и вычисление средней арифметической величины варьирующих признаков

Цель занятия

Овладеть техникой построения и обработки вариационных рядов

Изобразить графически один из вариационных рядов в виде диаграммы и вариационной кривой
Вычислить среднюю арифметическую величину признаков (количество эритроцитов, лейкоцитов и гемоглобина крови) по трем предлагаемым формулам

Пояснения к занятию Вариационный ряд — упорядоченное изображение реально существующего распределения особей в группе по величине признака. Если число членов в выборке мало (п< 30), то составляют простые вариационные ряды, в которых записывают в строчку или столбиком в любом порядке величину варьирующего признака для каждого члена выборки.

При большом числе наблюдений (п) 30) уже невозможно ограничиться составлением простого вариационного ряда, поэтому члены выборки объединяют в вариационные ряды, которые имеют последовательно идущие друг за другом классы варьирующего признака.

Для построения такого вариационного ряда по показателям какого-либо признака необходимо:

1. Из всего количества вариант выборочной совокупности (выборки) найти Хмакс и Хмин

2. Определить размах (лимит) варьирования по формуле:

D = Хмакс — Хмин (1)

3. Определить предполагаемое число классов ряда (i), исходя из объема выборки:

Число наблюдений Число классов
30-6 6-8

60-100 7-10

100-200 9-12

200-500 12-17

Или предполагаемое число классов ряда равно п (ориентировочно)

4. Найти классовый промежуток (К) — число, на которое каждый последующий класс вариационного ряда отличается от предыдущего по формуле:

К = D/i (2)

5. Определить значения классов вариационного ряда: начало первого класса — значение
минимальной варианты, округленной в меньшую сторону (можно и не округлять – как удобнее),

конец — (Хмин + К); начало второго класса Хмин + К + 1 и т.д. Сделать проверку разбивки на клас- сы разница между начальными границами классов, а также между конечными границами класс-сов должна равняться классовому промежутку — К

6. Сделать разноску вариант по этим классам следующим образом: просматривая данные выбо­рочной совокупности, с помощью условных знаков отмечают повторяемость вариант для каждогокласса. При этом рекомендуется не выискивать одинаковые варианты в общей совокупности чисел, а разносить их по классам, что не одно и то же, пренебрежение этой рекомендацией приводит к ошибкам, лишней затрате труда и времени на выполнение работы. Условными знаками при разноске могут быть точки и черточки, предлагается следующий шифр частот:

7. После разноски вариант по классам вариационного ряда шифр частот перевести в числа (f) и обработать методом произведений, для чего необходимо:

а) выделить из всех классов ряда класс с наибольшим числом наблюдений и занимающий по возможности центральное место в ряду — нулевой класс (центральное или срединное место предполагаемого нулевого класса определяется по сумме частот сверху и снизу от него так, чтобы эти суммы были примерно одинаковы);

б) произвести нумерацию остальных классов по порядку от нулевого в сторону уменьшения признака со знаком -, в сторону увеличения со знаком + (условное отклонение — обозначают ± а);

в) найти произведение каждой частоты на соответствующее условное отклонение и определить алгебраическую сумму (с учетом знака) этих произведений (fa);

г) найти произведение каждой частоты на квадрат условного отклонения и определить

арифметическую сумму этих произведений (fa2)

Очень часто обвинения в нарушении закона о ПД предъявляются людьми, не понимающими его смысла и сферы действия. Закон «О персональных данных» регулирует правоотношения, связанные с обработкой информации, которая совершается либо с использованием «средств автоматизации», либо без их использования, в том случае, если такая обработка «соответствует характеру действия, совершаемых с использованием средств автоматизации». Под такими «средствами» в законе понимаются технологии, позволяющие осуществлять поиск персональных данных, содержащихся в каких-либо систематизированных собраниях таких данных, а также доступ к ним.
Предыдущая редакция закона была менее конкретной и не содержала разъяснения того, что считается «средствами автоматизации». Расшифровка этого понятия содержалась только в одном из постановлений Правительства: под «автоматизацией» понимались действия, осуществляемые без участия человека.

Что такое биометрический паспорт

То есть, закон регулирует только массовую автоматизированную обработку данных, как правило, с использованием компьютерной техники. Для того, чтобы обработка с участием человека попала под регулирование закона, нужно, чтобы она включала в себя операции, которые обычно автоматизируются. Как минимум — это должен быть список, состоящий из «персональных данных», а не единичное упоминание кого-либо.
К сожалению, в законе о ПД его действие связано с «автоматизированной обработкой» только в самой первой статье, в остальном тексте используется только термин «персональные данные», что позволяет написанного в первой статье «не замечать» и распространять действие закона именно на единичные упоминания. Свою роль в этом сыграли безграмотные «разъяснения закона» от Роскомнадзора, службы, которая обязана следить за исполнением законодательства о персональных данных. Для того, чтобы в этом убедиться, достаточно почитать Конвенцию о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных, во исполнение которой и принят отечественный закон о ПД. В тексте в подавляющем большинстве случаев используется словосочетание «автоматизированная обработка персональных данных», а сами ПД отдельно упоминаются очень редко.
Сразу после выхода закона он стал объектом пристального внимания прессы и общественности и подвергался неверным толкованиям. В результате у многих сложилось впечатление, будто на основании закона можно запретить вообще любое несанкционированное упоминание конкретного человека.
Ситуацию усугубили выступления в СМИ работников разного рода компаний, продающих «сертифицированные средства защиты информации», которые по закону требуются для работы с персональными данными. В своих интервью они, как правило, причисляют персональные данные к «конфиденциальной информации» или «тайне частной жизни», что неверно: большая их часть общедоступна и не является тайной.
Кроме того, во время очередного внесения изменений в закон было добавлено определение «автоматизированной обработки», под которой теперь понимается любая «обработка с помощью средств вычислительной техники». Такое определение противоречит тексту и смыслу Конвенции.
На самом деле, законом о ПД регулируется только обработка данных в картотеках, каталогах, и других массовых хранилищах. Если речь идет о съемке, то закон распространяется на системы автоматической фото- и видеофиксации, например, камеры, установленные на дорогах для выявления нарушений. В том случае, если фотограф или оператор сам осуществляет съемку, закон о ПД на него не распространяется вообще, до тех пор, пока он не начинает накапливать и систематизировать изображения людей. В первой статье закона о ПД говорится также, что не применяется он и в случаях обработки данных для личных и семейных нужд.
«Персональные данные» внесены в Перечень сведений конфиденциального характера, утвержденный в 1997 году, причем в Перечне под ними понимаются только сведения о частной жизни лица, позволяющие его идентифицировать. Определение из закона «О персональных данных» шире, оно включает вообще любые идентифицирующие данные. Ссылка на Перечень часто используется для обоснования «конфиденциальности» любых персональных данных вообще (такими подменами обычно занимаются как раз продавцы «сертифицированных средств защиты»).
Еще один спорный вопрос — является ли изображение гражданина его «биометрическими персональными данными» и нужно ли при обработке таких изображений соблюдать дополнительные требования по их защите. В одном из разъяснений Роскомнадзора ответ на этот вопрос ставится в зависимость от того, используется ли изображение для установления личности. В соответствии с разъяснением, фотографии, содержащиеся в различных системах контроля доступа относятся к «биометрическим персональным данным», а обычные фотографии, собираемые без проведения процедур идентификации (например, содержащиеся в скан-копиях паспортов, собираемых при заключении различных договоров), будут обычными персональными данными.

Записи созданы 1517

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Похожие записи

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх