الأمن القائم على الهوية

يُعدّ التحقق من الهوية عبر كلمة المرور، والذي يتضمن تسجيل الدخول إلى حساب إلكتروني، الشكل الأكثر شيوعًا للأمان القائم على الهوية. وتعتمد معظم الشركات الرقمية الكبرى، مثل فيسبوك وجوجل وأمازون ، على هذا النوع من الأمان . تتميز عمليات تسجيل الدخول إلى الحسابات بسهولة التسجيل وصعوبة الاختراق، كما أنها تُقدّم حلاً بسيطًا للخدمات الرقمية القائمة على الهوية.

يُعدّ التحقق البيومتري ببصمات الأصابع نوعًا آخر من أنواع الأمن القائم على الهوية. ويُعتبر من أكثر أشكال التحقق أمانًا نظرًا لموثوقيته وسهولة الوصول إليه، فضلًا عن صعوبة تزويره. كما أن بصمات الأصابع فريدة لكل شخص، وتدوم مدى الحياة دون تغيير يُذكر. ويُستخدم التحقق البيومتري ببصمات الأصابع حاليًا على نطاق واسع في مراكز الشرطة، وقطاعات الأمن، والهواتف الذكية.

تعتمد تقنية التعرف على الوجوه على التقاط صورة للوجه أولاً. ثم يقوم برنامج حاسوبي بتحديد خصائص الوجه المميزة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر موقع العينين، وشكل الذقن، والمسافة من الأنف. بعد ذلك، يحول البرنامج هذه المعلومات إلى قاعدة بيانات، تحتوي كل مجموعة بيانات فيها على تفاصيل كافية لتمييز وجه عن آخر. ^{[ 9 ]}

من مشاكل هذا النوع من الأمان ميل المستهلكين إلى نسيان كلمات مرورهم. ففي المتوسط، يمتلك الفرد 25 حسابًا إلكترونيًا تتطلب كلمة مرور، ويغير معظم الأفراد كلمات مرورهم لكل حساب. ^{[ 10 ]} ووفقًا لدراسة أجرتها ماستركارد وجامعة أكسفورد ، "يتم التخلي عن حوالي ثلث عمليات الشراء عبر الإنترنت عند الدفع لأن المستهلكين لا يتذكرون كلمات مرورهم". ^{[ 11 ]} وإذا نسي المستهلك كلمة مروره، فسيتعين عليه عادةً طلب إعادة تعيينها عبر بريده الإلكتروني المرتبط، مما يزيد من تأخير عملية الشراء. ووفقًا لمقال نشرته Phys Org، يتخلى 18.75% من المستهلكين عن إتمام عملية الشراء بسبب مشاكل إعادة تعيين كلمة المرور. ^{[ 12 ]}

عندما يُعيّن الأفراد كلمة مرور موحدة لجميع منصاتهم الإلكترونية، يُصبح تسجيل الدخول أسهل بكثير ويصعب نسيانها. مع ذلك، يُثير هذا الأمر مشكلة أخرى، وهي أن أي اختراق أمني في حساب واحد سيؤدي إلى اختراقات مماثلة في جميع الحسابات الأخرى، مما يُعرّض أمنهم الإلكتروني للخطر. ^{[ 13 ]} وهذا يجعل حل مشكلة تذكّر جميع كلمات المرور أكثر صعوبة.

على الرغم من أن بصمات الأصابع تُعتبر عموماً آمنة وموثوقة، إلا أن الحالة الجسدية للإصبع أثناء المسح قد تؤثر بشكل كبير على النتائج. فعلى سبيل المثال، قد تؤدي الإصابات الجسدية، واختلاف موضع الإصبع، وحالات الجلد إلى معلومات بيومترية خاطئة وغير موثوقة، مما قد يمنع منح التصريح.

ثمة مشكلة أخرى تتعلق ببصمات الأصابع تُعرف باسم هجوم المستشعرات البيومترية. في هذا النوع من الهجمات، يُستخدم إصبع مزيف أو بصمة إصبع بديلة لخداع المستشعرات ومنح المصادقة لأفراد غير مصرح لهم. ^{[ 14 ]}

تعتمد تقنية التعرف على الوجه على ملامح وجه الفرد لتحديد هويته ومنحه حق الوصول إلى المنتجات أو الخدمات أو المعلومات. ومع ذلك، قد تكون هذه التقنية عرضة للاحتيال بسبب محدودية التكنولوجيا (الإضاءة، دقة الصورة) بالإضافة إلى التغيرات التي تطرأ على بنية الوجه بمرور الوقت.

يوجد نوعان من الفشل في اختبارات التعرف على الوجوه. ^{[ 15 ]} الأول هو الخطأ الإيجابي الكاذب، حيث تُطابق قاعدة البيانات الصورة مع مجموعة بيانات ، ولكن ليس مع مجموعة بيانات صورة المستخدم الفعلي. أما النوع الثاني فهو الخطأ السلبي الكاذب، حيث تفشل قاعدة البيانات في التعرف على وجه المستخدم الصحيح. ولكل من هذين النوعين من الفشل تأثيرات سلبية على سهولة الوصول والأمان، مما يجعل نسبة كل نوع من الأخطاء كبيرة. على سبيل المثال، يُفضل نظام التعرف على الوجوه في الهواتف الذكية حدوث أخطاء سلبية كاذبة بدلاً من أخطاء إيجابية كاذبة، لأنه من الأفضل للمستخدم إجراء عدة محاولات لتسجيل الدخول بدلاً من منح شخص غريب إمكانية الوصول إلى هاتفه بشكل عشوائي.

في الظروف المثالية، مع الإضاءة المثالية، والوضع الأمثل للكاميرا، يمكن أن تصل دقة تقنية التعرف على الوجوه إلى 99.97%. إلا أن هذه الظروف نادرة للغاية، وبالتالي فهي غير واقعية. في دراسة أجراها المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) ، تراوحت دقة التعرف على الوجوه المسجلة بالفيديو بين 94.4% و36%، وذلك تبعًا لوضع الكاميرا وطبيعة المكان. ^{[ 16 ]}

إلى جانب أوجه القصور التقنية في تقنية التعرف على الوجوه، برز التحيز العنصري أيضاً كموضوع مثير للجدل. فقد خلصت دراسة اتحادية أجريت عام 2019 إلى أن أنظمة التعرف على الوجوه تعرفت بشكل خاطئ على الوجوه السوداء والآسيوية بمعدل يتراوح بين 10 و100 ضعف مقارنةً بالوجوه البيضاء. ^{[ 17 ]}