DB14∕T 2164-2020 生物特征识别技术应用指南公共安全领域.pdf

ICS35.240CCS L70DB14山西省地方标准DB14/T 21642020生物特征识别技术应用指南公共安全领域Guidelines for the application of biometric recognitionPublic security field2020-09-28 发布2020-12-28 实施山西省市场监督管理局发 布库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-2020目次前言.1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14缩略语.35通用框架.35.1基本结构.35.2各模块的功能及作用.36公共安全应用场景.47安全细则.57.1登记安全.57.2数据安全.58技术细则.58.1功能.58.2性能.78.3接口.8附录 A（资料性）虹膜识别技术应用案例. 9附录 B（资料性）人脸识别技术应用案例. 11附录 C（资料性）指静脉识别技术应用案例. 13附录 D（资料性）指纹识别技术应用案例. 15参考文献.16库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-2020II前言本文件按照 GB/T 1.12020标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本文件由山西省工业和信息化厅提出,由山西省市场监督管理局、 山西省工业和信息化厅监督实施。本文件由山西省网络安全和大数据信息技术标准化技术委员会归口。本文件起草单位：中科天地科技有限公司、山西平安谷信息技术有限公司、圣点世纪科技股份有限公司、山西省电子工业科学研究所有限公司、山西三友和智慧信息技术股份有限公司、山西省公安厅、山西省网络安全和信息化行业技术中心、山西省国家保密局、山西长河科技股份有限公司、北京建筑大学、上海电力大学、山西医科大学、山西恒鑫成科技有限公司、山西云媒体发展有限公司。本文件主要起草人：曹雷、潘晓光、刘毓民、高育新、胡文矛、魏玲、郭欣、杨振佳、田启川、沈文忠、张默男、宁静、张燕斌、高俊峰、张娜、苏晓婷、郭涌、麻怀星、芦效东、王小华、杨晓琳、焦璐璐、赵亚丽、王斌、于琦。库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-20201生物特征识别技术应用指南公共安全领域1范围本文件给出了在公共安全领域中应用虹膜、人脸、指静脉、指纹生物特征识别技术的策略以及应用细则，包括通用框架、安全细则以及技术细则，并在附录中给出了典型应用场景下的解决方案。本文件适用于指导公共安全领域应用虹膜、人脸、指静脉、指纹生物特征识别技术的规划、设计和实现。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 209792019信息安全技术 虹膜识别系统技术要求GB/T 262382010信息技术 生物特征识别术语GB/T 30267.12013信息技术 生物特征识别应用程序接口 第1部分：BioAPI规范GB/T 314882015安全防范 视频监控人脸识别系统技术要求GB/T 326292016信息技术 生物特征识别应用程序接口的互通协议GB/T 329032016信息技术 指静脉识别系统 指静脉图像数据格式GB/T 331352016信息技术 指静脉识别系统指静脉采集设备通用规范GB/T 33767.42018信息技术 生物特征样本质量 第4部分：指纹图像数据GB/T 33767.52018信息技术 生物特征样本质量 第5部分：人脸图像数据GB/T 33767.62018信息技术 生物特征样本质量 第6部分：虹膜图像数据GB/T 357352017公共安全 指纹识别应用采集设备通用技术要求GB/T 357422017公共安全 指静脉识别应用 图像技术要求GB/T 357832017信息技术 虹膜识别设备通用规范GB/T 360942018信息技术 生物特征识别 嵌入式BioAPIGB/T 370762018信息安全技术 指纹识别系统技术要求GB/T 377422019信息技术 生物特征识别 指纹识别设备通用规范3术语和定义GB/T 262382010 中界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1公共安全 public security不特定或多数人的生命、健康或重大公私财产的安全。3.2生物特征识别 biometric recognition库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-20202基于个体的行为特征和生物学特征， 对该个体进行的自动识别， 生物特征识别通常包括辨识和验证两种方式。注：“个体”限指人。来源：GB/T 262382010，2.1.2，有修改3.3登记enrollment依据相关策略，生成并存储模板数据记录。来源：GB/T 262382010，2.2.4.4.3，有修改3.4模板 template识别系统中存储的、已登记个体的相关生物特征项集合，可用于与采集的生物特征样本进行比对。来源：GB/T 262382010，2.2.2.2.2.9.2，有修改3.5识别时间recognition time从采集生物样本、进行特征提取、与模板进行比对到给出识别结果的整个过程所需要的时长。注：识别时间受个体配合程度、采集到的图像质量以及因系统类型不同导致的人机交互速度、计算机处理速度等因素的影响。3.6错误接受率 false accept rateFAR在验证识别过程中，冒充者被错误判为接受的比例。来源：GB/T 29268.12012，4.6.63.7错误拒绝率 false reject rateFRR在验证识别过程中，真实者被错误判为拒绝的比例。来源：GB/T 29268.12012，4.6.53.8呈现攻击 presentation attack以干扰生物识别系统的运行为目的，向生物特征数据采集子系统的呈现。注 1：呈现攻击可有多种实现方式，如假体攻击、残体攻击、重放攻击等。注 2：呈现攻击可有多种目的，如冒名顶替或者避免被识别。注 3：生物特征识别系统可能无法区分以干扰系统运行为目的的呈现攻击和不符合要求的异常呈现。3.9呈现攻击检测 presentation attack detection库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-20203对呈现攻击的自动化测定。注：呈现攻击检测无法判定攻击者的意图。试图从数据采集过程或采集的样本中推断攻击者的意图是非常困难的。4缩略语下列缩略语适用于本文件。API：应用程序接口（Application Programming Interface）BioAPI：生物特征识别应用程序接口（Biometric Application Programming Interface）ID：身份（Identity/Identification）FAR：错误接受率（False Acceptance Rate）FRR：错误拒绝率（False Rejection Rate）5通用框架5.1基本结构生物特征识别技术通常以生物特征识别系统的形式应用于公共安全领域， 可以是单一的生物特征识别模式， 可以是几种生物特征识别模式的组合。 公共安全领域应用的生物特征识别系统基本结构见图1。图 1应用于公共安全领域的生物特征识别系统的基本结构在公共安全领域应用的生物特征识别系统，通常包含数据采集、信号处理分析、个体登记处理、个体识别处理、数据传输管理、数据存储管理、应答信息处理等模块，这些模块用以实现个体登记和个体识别两种基本功能。登记或识别过程中，由数据采集模块采集个体生物特征，经信号处理分析模块生成生物特征项，用于个体登记或个体识别。个体登记时，由个体登记处理模块生成个体登记信息并进行存储；个体识别时，由个体识别处理模块生成个体识别信息，并将识别信息与登记信息进行比对，得出识别结果。5.2各模块的功能及作用5.2.1数据采集模块数据采集模块通过采集装置（传感器）采集个体的生物特征，输出生物特征信息供信号处理分析模块进行处理。库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-202045.2.2信号处理分析模块信号处理分析模块从生物特征信息中提取显著的、 有区分力的特征， 这一过程可能包括分割有效区域、特征提取和图像质量控制。在实际应用中，这些操作可能会有所增减，或顺序有所调整，确保提取的特征是可识别的。在登记过程中， 信号处理分析模块通过提取到的生物特征创建模板。 通常登记过程需要通过多个特征产生模板。5.2.3数据存储管理模块数据存储管理模块用于实现生物特征模板的存储，存储方式可以是本地存储或远程存储。5.2.4数据传输管理模块数据传输管理模块保障数据在各个模块之间安全传输，保证数据的一致性、完整性。5.2.5个体登记处理模块个体登记处理模块将信号处理分析模块提供的信息与个体 ID 一一对应，并将个体的生物特征数据信息提交数据存储管理模块进行存储。同一系统中的个体 ID 是唯一的，可对应一种或多种生物特征属性。5.2.6个体识别处理模块将信号处理分析模块提供的信息与数据存储管理模块所提供的信息进行比对， 按照设定的比对策略实现个体识别处理并形成识别结果。5.2.7应答信息处理模块根据需要将来自个体识别处理模块的识别结果转换成所要求的应答信息，为应用系统提供支持。5.2.8接口（不包含在结构图中）可通过API、硬件接口或者通信协议与外部应用程序或系统进行交互。6公共安全应用场景与公共安全有关的场景及区域包括但不限于：a)广播电台、电视台、电信、邮政、通讯枢纽、大型电子信息中心等单位的重要部位或者经营场所；b)博物馆、档案馆、纪念馆、展览馆、重点文物保护单位的重要部位；c)危险物品生产、销售、储存场所的重要部位；d)金融机构的营业大厅及货币、有价证券、重要票据、贵重物品、账簿集中存放的场所；e)大型或者具备相应规模的旅馆、饭店、公共娱乐场所、互联网上网服务场所的大厅、通道、出入口等重要部位；f)机场、大型车站、停车场、高速公路、城市主干道、主要交通路口、城市主要出入口以及隧道、大型桥梁、过街天桥、地下通道的重要部位；g)大型能源动力和城市供水、供电、供气等单位的重要部位；h)江河堤防、水库、人工湖、重点防洪排涝区域及其他重要水利工程等单位的重要部位；库七七 w w w .k q q w .c o m 提供下载DB14/T 2164-20205i)大型物资储备单位、大中型商贸中心、商业街和大型农贸市场的重要部位；j)体育比赛场（馆）、公园、大型广场、医院、学校、幼儿园等公众活动和聚集场所的重要部位，住宅小区的出入口和周界；k)大型群众性活动；l)法律规定的其他场所和区域。以上场所可根据自身特点和需求选择不同形式的生物特征识别技术和指标， 各种生物特征识别技术的基础技术指标和适用方式见表 1。表 1各种生物特征识别技术的基础指标和适用方式类型基础指标和适用方式FAR和FRR识别时间采集方式主要影响因素虹膜当FAR0.0001%时FRR3%5s非接触式配合度人脸当FAR0.01%时FRR2%5s非接触式光照度、角度指静脉当FAR0.0001%时FRR3%5s接触式手指血氧状态指纹当FAR0.01%时FRR3%5s接触式手指皮肤状态7安全细则7.1登记安全在登记个体的生物特征时：a)为保证生物特征模板与登记的个体的真实身份绑定，而不是与登记者所声称的其他身份绑定，个体在获准登记前应向生物特征识别系统的管理人员证明自己的身份；b)应具备呈现攻击检测能力。7.2数据安全7.2.1传输安全在将生物特征数据等信息传输到各个模块时， 应采取加密等方式对数据进行安全保护， 使之不被窃取或篡