Gian Luca Marcialis
Ricercatore
Sistemi di riconoscimento biometrico.
La ricerca di Gian Luca Marcialis
Articolo del ricercatore
Le minacce del cyber spazio: come rispondere agli attacchi informatici degli hacker
Siamo circondati dall’Internet of Things. Nelle nostre case, nelle auto, sui mezzi pubblici. I dispositivi suscettibili di attacchi sono le webcam, i router, le telecamere di sicurezza, le stampanti, tutti i dispositivi come pc, tablet e smartphone. Ma inoltre i sistemi medicali utilizzati nelle strutture sanitarie. E poi i sistemi di accesso agli edifici, gli ascensori e così via.
L’utilizzo della rete ha plasmato le esigenze di tutti, dal lavoro allo svago. Tanto che è in aumento il numero degli utenti connessi. E con questo anche il numero dei dispositivi collegati. Un segnale in entrambi casi dell’innovazione tecnologica in atto. Ma inoltre un terreno estremamente fertile per le insidiose aggressioni della cyber criminalità.
Se racconti una storia tutto cambia.
Ascoltiamo Gian Luca Marcialis
I sistemi di riconoscimento biometrico sono basati sulle cosiddette “biometriche” o “biometrie”. Si tratta di caratteristiche fisiologiche o comportamentali dell’individuo uniche, universali e permanenti. Ad acquisirle sono opportuni sensori con o senza la collaborazione della persona interessata.
Gian Luca Marcialis
È professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria elettrica ed Elettronica all’Università degli Studi di Cagliari. Ha contribuito alla realizzazione della seconda puntata grazie alle attività di ricerca afferenti al campo dei sistemi di riconoscimento biometrico.
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I dati biometrici, come i tratti di un volto, sono sempre più usati per eliminare le tante password che utilizziamo ogni giorno e confermare una identità.
I sistemi di riconoscimento biometrico sono basati sulle cosiddette “biometriche” o “biometrie”. Si tratta di caratteristiche fisiologiche o comportamentali dell’individuo uniche, universali e permanenti. Ad acquisirle sono opportuni sensori con o senza la collaborazione della persona interessata.
Fra queste biometrie fisiologiche è possibile annoverare: l’impronta digitale ed il volto, ma anche l’iride, la retina, la mano. E invece fra le biometrie comportamentali ci sono la voce, la dinamica della battitura su una tastiera, il passo.
L’associazione funziona in questo modo: ogni persona ha una “identità” specifica che si lega o al proprio nome oppure ad un codice numerico.
Il sistema, dunque, acquisisce la biometria e la elabora come un segnale digitale in modo da estrarre le caratteristiche misurabili e uniche del soggetto.
Are spoofs from latent fingerprints a real threat for the best state-of-art liveness detectors?
25th ICPR 2020
Review of the Fingerprint Liveness Detection (LivDet) competition series: 2009 to 2015
Elsevier 2017
Liveness detection competition 2009
Biometric Technology Today 2009
Fingerprint liveness detection using local texture features
IET Biometrics 2017
Statistical Meta-Analysis of Presentation Attacks for Secure Multibiometric Systems
IEEE 2016
