20、生物识别系统实施的安全考量

生物识别系统实施的安全考量

1. 引言

生物识别系统在安全系统中扮演着重要角色,主要用于提供个体身份验证的证据,即确认个体是否为其声称的身份。在安全系统中,需要明确区分个体的身份、标识符以及验证过程,同时也要区分身份验证和授权。

新用户在安全系统中的注册步骤如下:
1. 系统管理员通过如出生证明、护照等文件确定个体的唯一身份,可能还会在生物识别数据库中进行搜索。
2. 若个体身份唯一,系统会将其设为新用户并分配唯一标识符,如护照号码。
3. 个体录入生物特征,系统创建与之关联的生物特征模板。
4. 通过物理存储或加密、数字签名机制将模板与标识符绑定,创建用户记录。

用户请求使用服务或发起交易时,会进行以下操作:
1. 个体向系统声明自己是合法用户,可通过输入用户名或出示卡片等凭证。
2. 安全系统确保用户记录可供生物识别系统使用,进行解绑得到模板和标识符,可能会验证记录的真实性。
3. 个体将实时生物特征样本与用户记录中的模板进行比对,验证身份。
4. 若匹配成功,标识符会被传至安全系统,用户根据权限完成服务或交易。

这种验证与授权的分离对于生物识别系统集成到安全系统至关重要,能明确区分生物识别系统的验证过程和用户的权限分配。

2. API 讨论

在生物识别标准中,如 BioAPI 和 X9.84,若生物识别设备部署不当,可能存在安全漏洞。由于 API 的公开定义,攻击者可能获取通过 API 传输的数据,因此需要考虑传输数据的安全影响并采取保护措施。

2.1 生物识别系统

生物识别系统的基本组件

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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