Какой тип интерфейса позволяет проводить идентификацию пользователя по отпечаткам пальцев

Обновлено: 18.05.2024

Биометрические системы аутентификации — системы аутентификации, которые используются для удостоверения личности пользователя на основе его биометрических данных. [Источник 1]
Биометрическая аутентификация — это процедура доказывания подлинности заявленных пользователем данных, посредством предъявления пользователем своего биометрического образа, а также процесс преобразования этого образа в соответствии с заранее определенным протоколом аутентификации.
Понятие биометрической системы аутентификации следует отличать от понятия биометрической системы идентификации. Несмотря на то, что эти системы имеют общую цель - обеспечение санкционированного доступа участников информационного взаимодействия к информации, функции их различны. Идентификация позволяет субъекту сообщить собственное имя, а процесс аутентификации необходим для того, чтобы убедиться, что субъект именно тот, за кого себя выдает.

Содержание

Принцип действия биометрической системы

Биометрическая система на этапе регистрации записывает образец биометрической черты пользователя с помощью датчика — например, снимает лицо на камеру.
Из биометрического образца извлекаются индивидуальные черты — например, минуции (мелкие подробности линий пальца) — с помощью программного алгоритма экстракции черт (feature extractor).
Система сохраняет извлеченные черты в качестве шаблона в базе данных наряду с другими идентификаторами, такими как имя или идентификационный номер.
Пользователь предъявляет датчику еще один биометрический образец. Черты, извлеченные из него, представляют собой запрос, который система сравнивает с шаблоном заявленной личности с помощью алгоритма сопоставления.
Возвращается рейтинг соответствия, отражающий степень схожести между шаблоном и запросом. Система принимает заявление, только если рейтинг соответствия превышает заранее заданный порог. [Источник 2]

Таким образом, в процессе биометрической аутентификации эталонный и предъявленный пользователем образцы сравнивают с допустимой некоторой погрешность, которая устанавливается заранее.
Погрешность подбирается для установления оптимального соотношения двух основных характеристик биометрической аутентификации:

FAR(False Accept Rate) — коэффициент ложного принятия (т. е. некто успешно прошел аутентификацию под именем легального пользователя).
FRR(False Reject Rate) — коэффициент ложного отказа (т. е. легальный пользователь системы не прошел аутентификацию).

FAR и FRR измеряются в процентах и должны быть минимальны. [Источник 3]

Сейчас существует восемь наиболее разработанных биометрических параметров, по которым происходит аутентификация: лицо, отпечатки пальцев, геометрия руки, радужная оболочка, сетчатка глаза, термограмма, подпись, голос.
Биометрические параметры, которые используются реже: ДНК, форма ушей, запах, кожное отражение, походка, клавиатурный почерк.

БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ДОЛЖНЫ СООТВЕТСТВОВАТЬ СЛЕДУЮЩИМ КРИТЕРИЯМ:

Всеобщность (каждый человек имеет биометрические характеристики)
Уникальность (не существует двух или нескольких людей с одинаковыми физическими параметрами или поведенческими признаками)
Постоянство (биометрических характеристики неизменны во времени)
Измеряемость (биометрические характеристики доступны для измерения каким-либо физическим считывающим устройством)
Приемлемость ( общество не должно быть против сбора биометрических параметров)

Уязвимость биометрических систем

Биометрическая система уязвима для двух типов ошибок:

Если система не распознает легитимного пользователя — происходит отказ в обслуживании.
Если самозванец неверно идентифицируется в качестве авторизованного пользователя, говорят о вторжении.

Существует большое количество причин, которые провоцируют эти сбои, их можно поделить на естественные ограничения и атаки злоумышленников. (Рис.1)

Естественные ограничения

Рис.2. Естественная вариабельность биометрических образцов одного и того же индивидуума: а — вариации в рисунке отпечатка одного и того же пальца при разном положении пальца на датчике; б — вариации снимка одного и того же лица, обусловленные изменениями позы; в — вариации снимка радужной оболочки одного и того же глаза из-за сужения зрачка и изменения направления взгляда

Если аутентификации по паролю требует точное соответствие двух алфавитно-цифровых строк, биометрическая аутентификационная система полагается на степень схожести двух биометрических образцов, а поскольку индивидуальные биометрические образцы, полученные в ходе регистрации и аутентификации, редко идентичны, то, как показано на Рис.2, биометрическая система может делать ошибки аутентификации двух видов.

• Ложное несоответствие ведет к отказу в обслуживании легитимного пользователя.

• Ложное соответствие приводит к вторжению самозванца. Такое вторжение также называют атакой нулевого усилия, поскольку она не требует от злоумышленника применения каких-либо специальных для взлома системы.

Атаки злоумышленников

Биометрическая система также может дать сбой в результате атаки злоумышленников, которые могут проводиться через инсайдеров либо путем прямой атаки на системную инфраструктуру. Злоумышленник может обойти биометрическую систему, если вступит в сговор с инсайдерами, либо воспользуется их халатностью (например, невыходом из системы после завершения транзакции), либо выполнит мошеннические манипуляции с процедурами регистрации и обработки исключений, которые изначально были разработаны для помощи авторизованным пользователям. Внешние злоумышленники также могут вызвать сбой в биометрической системе посредством прямых атак на пользовательский интерфейс (датчик), модули экстракции черт или сопоставления либо на соединения между модулями или базу шаблонов.
Существует две серьезные уязвимости, которые заслуживают отдельного внимания в контексте биометрической аутентификации: атаки подделки на пользовательский интерфейс и утечка из базы шаблонов.

Рис.3. Пример получения биометрической черты методом обратной инженерии соответствующего биометрического шаблона: а — оригинальный снимок отпечатка; б — информация о линиях шаблона, извлеченная из снимка отпечатка; в — образ отпечатка, реконструированный с использованием только информации о линиях

Наименование уязвимости	Сущность
Атаки подделки на пользовательский интерфейс	Заключается в предоставлении поддельного биометрического образа: пластилинового пальца, снимка лица или реального отрезанного пальца легитимного пользователя и т.д.

Фундаментальный принцип биометрической аутентификации состоит в том, что, хотя сами биометрические признаки не являются секретом (можно тайно получить фото лица человека или отпечаток его пальца с предмета или поверхности), система тем не менее остается защищенной, так как признак физически привязан к живому пользователю. Атаки подделки являются нарушением этого базового принципа, тем самым серьезно подрывают защищенность системы.

Украденный шаблон нельзя заменить новым, как в случае с паролем, поскольку биометрические образы существуют только в единственном экземпляре. Обычно такие шаблоны используются для посторонних целей — например, для тайной слежки за человеком в различных системах или для получения приватной информации о его здоровье.

Биометрические методы аутентификации и их особенности

Статистические методы

Статические методы биометрической аутентификации основываются на физиологической (статической) характеристике человека, то есть уникальной характеристике, данной ему от рождения и неотъемлимой от него. [Источник 4]

Аутентификация по радужной оболочке глаза

Одним из наиболее эффективных способов аутентификации личности является аутентификация по радужной оболочке глаза (рис.4).

Преимущества метода	Недостатки метода
♦ Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством.	♦ Недопустима засветка сканера солнечными лучами.
♦ Высокая достоверность.	♦ Метод менее изучен по стравнению с другими статистическими методами биометрии.

Аутентификация по отпечатку пальца

Аутентификация по сетчатке глаза

В середине 50-х годов было доказано, что рисунок кровеносных сосудов у разных людей не совпадает, даже у близнецов рисуноки кровеносных сосудов сетчатки различны. Именно тогда метод аутентификации по сетчатке глаза получил практическое применение.
Для того чтобы пройти регистрацию, достаточно посмотреть в глазок камеры менее минуты. В это время система успевает подсветить сетчатку и получить обратно отраженный сигнал. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен первоначальных характерных точек, информация о которых усредняется и сохраняется в шаблоне.

Недостатки данного метода:

Психологический фактор: не всякому человеку приятно смотреть в непонятное темное отверстие, где что-то светит в глаз;
Подобные системы требуют чёткого изображения и, как правило, чувствительны к неправильной ориентации сетчатки;
Наличие некоторых заболеваний (например, катаракты) может препятствовать использованию данного метода.

Аутентификация по геометрии руки

Геометрия руки – размер и форма, а также некоторые информационные знаки на тыльной стороне руки (образы на сгибах между фалангами пальцев, узоры расположения кровеносных сосудов). Данный метод основан на сканировании профиля ладони. Кисть руки, помещенная в специальный терминал сканируется, с помощью специального оборудования, которое состоит из камеры и подсвечивающих диодов. Причем при сканировании диоды включаются по очереди, это позволяет получить различные проекции руки. Затем строится трехмерный образ кисти руки. Считывающее устройство, которому таким образом задаётся конкретный образ ладони, производит сравнение оригинала и шаблона, занесённого ранее в память.
Системы аутентификации, основанные на геометрии руки, начали использоваться в начале 70-х годов и широко распространены в современном мире, что является доказательством из удобства для пользователей.

Преимущества	Недостатки
• Процедура получения образца достаточно проста и не предъявляет высоких требований к изображению.	• Распухание тканей или ушибы руки могут исказить исходную структуру. Также такое заболевание как "артритʼʼ может сильно помешать применению сканеров.
• Большое число анализируемых параметров, что уменьшает вероятность ошибки. Размер полученного шаблона очень мал, всего несколько байт.	• Считывающие устройства являются достаточно громоздкими и дорогими.
• На процесс аутентификации не влияют ни температура, ни влажность, ни загрязнённость.
• Подсчеты, производимые при сравнении с эталоном, очень просты и могут быть легко автоматизированы.

Аутентификация по термограмме лица

Термограмма – изображение в инфракрасных лучах, показывающие картинку распределения температурных полей. Такой способ аутентификации основан на исследованиях, которые показали, что термограмма лица уникальная для каждого индивидуума. [Источник 7] Термографические камеры обнаруживают излучение в инфракрасном диапазоне электромагнитного спектра и на основе этого излучения создают изображения, позволяющие определить перегретые или переохлаждённые места. Использование специальных масок, проведение пластических операций, старение организма человека, температура тела, охлаждение кожи лица в морозную погоду не влияют на точность термограммы. Данный метод не дает высокого качества аутентификации, именно поэтому он не имеет широкого распространения.

Динамические методы

Динамические методы основаны на анализе особенностей поведения, то есть характерных черт, подсознательно демонстрируемых человеком в процессе воспроизведения какого-либо обыденного действия.
На мировом рынке часто используемыми методами биометрической защиты являются статические методы. Так, в 2004 году 48 % рынка составляли сканеры отпечатков пальцев, на остальные статические методы приходилось в сумме 32 %, и только 20 % рынка занимали системы динамической аутентификации и комбинированные системы. Однако в последнее время динамические методы активно развиваются. С точки зрения сетевых технологий особый интерес представляют методы аутентификации по подписи и клавиатурному почерку. Рассмотрим некоторые динамические методы.

Аутентификация по голосу

Метод аутентификации по голосу является простым в применении и экономически выгодным. Такие системы можно устанавливать с оборудованием (например, микрофоном), поставляемым в стандартной комплектации со многими ПК.
Системы аутентификации по голосу при записи образца и в процессе последующей идентификации опираются на особенности голоса такие как высота, модуляция и частота звука. Эти показатели определяются физическими характеристиками голосового тракта и уникальны для каждого человека.
Технология распознания голоса отличается от распознания речи, поскольку последняя интерпретирует то, что говорит человек, а технология распознания голоса пользователя подтверждает личность говорящего
Так как голос можно просто записать на пленку или другие носители , некоторые производители встраивают в свои продукты операцию голосового отклика. Она заключается в том, что при входе в систему пользователь должен ответить на предварительно подготовленный и регулярно меняющийся запрос, например, такой: "Повторите числа 1,3,5"

Достоинства	Недостатки
• Высокая дешевизна и самая широкая распространенность, ввиду ненадобности специального сканера или иного дорогостоящего оборудования.	• Низкая точность метода, из-за того, что люди могут говорить похожими голосами, и голос любого человека может меняться со временем в зависимости от самочувствия, эмоционального состояния и возраста.
• Отсутствие специальных требований и может использоваться даже в самых дешевых смартфонах и планшетах.	• Сложность проведения идентификации в условиях сильного шума.
• Простота использования и практичность.

Аутентификация по клавиатурному почерку почерку

Клавиатурный почерк – набор динамических характеристик работы на клавиатуре. Когда человек вводит информацию, используя клавиши, у него вырабатывается свой личный стиль набора тех или иных слов. Этот стиль фактически не повторим и зависит от таких параметров как:

количество пальцев, задействованных во время набора текста;
длительность нажатия клавиш;
время между нажатиями клавиш;
использование основной или дополнительной части клавиатуры;
характер сдвоенных или строенных нажатий;
излюбленный сочетания горячих клавиш и т.д. [Источник 8]

Необходимой задачей аутентификации пользователя по клавиатурному почерку является "обучение" программы, которая будет производить аутентификацию. "Обучение" – накопление информации, описывающей особенности работы каждого пользователя с клавиатурой. Затем происходит обработка информации.

Вторым этапом является выделение информации, относящейся к характеристикам пользователя:

количество опечаток;
время удержания клавиш;
интервалы между нажатиями клавиш;
число перекрытий между клавишами;
скорость набора;
степень аритмичности при наборе.

Далее данные обрабатываются и рассчитанные эталонные характеристики сохраняются в базе данных.

Для идентификации личности часто используются отпечатки пальцев. Отпечаток представлен папиллярным узором – это уникальный рельефный рисунок поверхности кожи пальцев. Он формируется порами, разделенными впадинами. Метод биометрической идентификации по точности уступает только сканированию сетчатки глаза, радужной оболочки и анализу ДНК.

Основные типы сканеров отпечатков пальцев

Существует три основных группы сканеров отпечатков пальцев, в две из них входит сразу несколько способов реализации.

Оптический сканер

Методика заключается в применении света для получения изображения отпечатка пальца. Различают три разновидности сканирования:

На просвет – в качестве сканера применяется оптоволоконная матрица с волноводами, к каждому из которых подключен фотодатчик. Последние улавливают остаточное световое излучение, проходящее через палец в точке его соприкосновения с матрицей.
На отражение – попавший на границу сред световой поток раздваивается – одна часть излучения отражается, другая – переходит в иную среду. От угла отражения зависит процент отраженного света, при определенных углах отражается все излучение – полное внутреннее отражение. Для захвата картинки используется ПЗС-матрица или КМОП-матрица.
Бесконтактный – палец не контактирует с поверхностью матрицы, а находится над ней. Источники света освещают его с разных сторон, а линза, через которую проходит отраженный свет, проецирует изображение на КМОП-матрицу. Она формирует узор.

Оптические датчики используются редко из-за габаритов и простоты обмана.

Полупроводниковый сканер

Принцип действия заключается в получении картинки, с помощью основных свойств полупроводников – они изменяют свои параметры в местах контакта гребней узора с поверхностью матрицы. Различают следующие полупроводниковые сканеры отпечатков пальцев:

Давления – откликаются на повышение давления в месте касания гребней и его отсутствие напротив впадин. Такие сканеры хрупкие и непрактичные.
Термические – основаны на изменении сопротивления в зависимости от температуры.
Емкостные – КМОП датчики пропускают через поверхность кожи пальца миниатюрные токи. Реагируют на разницу в проводимости кожи и воздуха. Поверхность пальца – одна пластина конденсатора, матрица датчика – вторая.

Именно емкостные сканеры отпечатков пальцев наиболее распространены в смартфонах средней ценовой категории, а также флагманских моделях мобильных устройств.

Ультразвуковой сканер

Поверхность пальца сканируется звуковыми волнами частотой свыше 20 кГц. Расстояния между гребнями и впадинами определяются благодаря параметрам отраженного от них ультразвука – эха. От гребня звук идет быстрее, чем от впадины – так определяется рельефность поверхности кожи. Стоимость таких сканеров отпечатков пальцев выше других, времени на сканирование требуется несколько больше, но качество папиллярного узора максимально возможное.

Как осуществляется анализ и сравнение отпечатков пальцев?

Узор состоит из повторяющихся элементов, на основании которых осуществляется распознавание отпечатка.

Характеристики папиллярного узора

Папиллярный узор состоит из видимых и скрытых от невооруженного глаза элементов. Его составляющие – дуга (6 разновидностей), завиток (состоит из 3 потоков), петля (8 видов) видны невооруженным глазом. Для точной идентификации личности этих данных недостаточно, а потому используются минуции – локальный тип признаков. Они определяют точки изменения структуры папиллярных узоров.

Различают еще несколько локальных деталей папиллярного узора: разветвления, начала, слияния и окончания линий.

Обработка полученного изображения

Черно-белое изображение, полученное от матрицы, уменьшается, пока толщина линии не будет равной одному пикселю для простоты обработки. Последняя заключается в разбивке картинки на блоки размером 3 на 3 пикселя, где в центре находится папиллярная линия. Такие блоки помещаются в память с данными о типе признака и его параметрах.

Сравнение отпечатков

Отсканированное изображение делится на аналогичные блоки. Их анализ заключается в определении изменения положения пальца (приложен к иному месту, повернут относительно эталонного снимка). Приложение сравнивает блоки полученного и хранимого в памяти папиллярного узоров с целью поиска одинаковых в одном и том же месте. Количество совпадений сравнивается с общим количеством обнаруженных блоков. Из-за загрязнений, несовершенства программного обеспечения и самих датчиков, прикладывания пальца в разных местах порог схожести может находиться на уровне 50% совпадений, а иногда и еще ниже.

Защита данных об отпечатке пальца

Отпечатки пальцев хранятся в виде описаний типов блоков с местом их расположения в зашифрованном виде или в контейнере, защищенном операционной системой. Apple сохраняет эти данные на отдельном чипе, что повышает их безопасность, Huawei – в отдельной операционной системе, работающей на виртуальном процессоре. С целью повышения безопасности:

не рекомендуется использовать отпечаток пальца для работы с платежными системами;
используйте палец, отличный от указательного и большого;
прибегайте к помощи верификации.

Идентификация личности по отпечатку пальца применяется для доступа к различным устройствам и приложениям, и она нашла действительно широкое применение в бизнесе. Из-за действительно большого разнообразия способов реализации сканеров отпечатков пальцев, и соответствующего программного обеспечения никто не может гарантировать абсолютную безопасность и безотказность распознавания отпечатка пальца. Об этом необходимо помнить.

Пожалуйста, опубликуйте ваши мнения по текущей теме материала. За комментарии, лайки, дизлайки, подписки, отклики огромное вам спасибо!

Пожалуйста, опубликуйте свои отзывы по текущей теме статьи. За комментарии, подписки, лайки, дизлайки, отклики низкий вам поклон!

Сканер отпечатков пальцев для автоматизированной системы идентификации отпечатков пальцев на ноутбуке.

Использование мобильного сканера отпечатков пальцев ( портативное оборудование для обнаружения межведомственной идентификации ) армией США в Ираке, 2008 г.

Автоматизированные отпечатки пальцев идентификации система ( АДИС ) представляет собой систему обработки информации биометрических данных для автоматизированного сравнения отпечатков пальцев со всеми или подмножеством отпечатков пальцев (возможно , очень большой) , сохраненной справочной инвентаризацией отпечатков пальцев.

Содержание

Составные части

Наиболее важными элементами системы AFIS являются:

Алгоритмы предварительной обработки записанных изображений отпечатков пальцев как предварительный этап для извлечения признаков
Алгоритмы извлечения признаков из записи отпечатка пальца
структуры данных для хранения извлеченных признаков отпечатков пальцев (шаблон) и база данных для их хранения
Алгоритмы поиска сохраненных шаблонов отпечатков пальцев с высокой степенью соответствия заданному шаблону отпечатков пальцев
пользовательский интерфейс для снятия отпечатков пальцев, поиска по отпечаткам пальцев и ручной обработки неточных результатов поиска (вынесение решения)

Сканеры отпечатков пальцев часто используются в качестве периферийных устройств для AFIS для записи отпечатков пальцев, но они также могут быть записаны по-другому - строго говоря, сканеры отпечатков пальцев поэтому не являются частью AFIS.

Качественные особенности

Системы AFIS сильно различаются, в зависимости от выбора и согласования алгоритмов, в отношении ошибок типа 1 (ложное срабатывание - до уровня ложного принятия - сокращенно называется FAR) и ошибок типа 2 (от ложноотрицательного - до уровня ложного отклонения - сокращенно FRR. ) Частота ошибок - также в отношении их инвариантности к вращению (т.е. распознавание соответствия между двумя отпечатками пальцев, если одна из двух записей "скручена") и независимости от контрольных точек (таких как центр пальца).

Существенными специфическими характеристиками качества AFIS (в дополнение к качественным характеристикам, применимым ко всем биометрическим системам ) являются, в дополнение к упомянутым показателям ошибок, в зависимости от приложения, вышеупомянутые инвариантности, скорость поиска, особенно с большими справочными базами данных, и устойчивость качества поиска к записи отпечатков пальцев низкого качества.

случаи использования

По сути, все варианты использования системы AFIS можно разделить на две категории:

Проверка отпечатка пальца

При проверке отпечатков пальцев (также называемой совпадением 1: 1) заданный набор отпечатков пальцев сравнивается с известным ограниченным набором отпечатков пальцев на совпадение, например B. Определить, верны ли данные человека в отношении его личности: записанный отпечаток пальца сравнивается с сохраненным отпечатком пальца человека, например, чтобы дать человеку доступ в зону с высоким уровнем безопасности.

Идентификация отпечатка пальца

В случае идентификации отпечатка пальца (также называемого совпадением 1: N) заданный набор отпечатков пальцев сравнивается со всеми сохраненными отпечатками пальцев в справочной базе данных для совпадения, чтобы, например, B. определить, есть ли уже отпечатки пальцев человека в реестре ссылок: записанный отпечаток пальца сравнивается со всеми сохраненными отпечатками пальцев BKA, чтобы определить, находится ли человек u. У. был причастен к уголовным преступлениям.

С помощью идентификации по отпечатку пальца можно сделать еще одно различие в случаях, когда человек сотрудничает (или может сотрудничать) при снятии отпечатков пальцев - в этом случае изображения всех 10 пальцев обычно доступны в хорошем качестве.

Коммерческие системы / системы с открытым исходным кодом

Существует множество поставщиков систем AFIS по всему миру, поскольку многие из этих систем теперь также содержат алгоритмы обработки / распознавания лиц. Иногда также называется автоматизированной системой биометрической идентификации, сокращенно ABIS. Крупные провайдеры - это u. а .:

Кроме того, существуют также некоторые реализации систем AFIS с открытым исходным кодом или только части системы:

Области применения

Системы идентификации полиции

Первая автоматизированная система идентификации по отпечатку пальца (AFIS) немецкой полиции была введена в эксплуатацию в 1993 году, и в результате на регистрацию уникальных особенностей отпечатков пальцев ушло всего три минуты (ранее - 90), неполные отпечатки можно было оценить, а совпадения обнаружились чаще. По имеющимся данным, в начале 2004 г. хранилось около 3 000 000 отпечатков пальцев, и около 1 400 добавлялись каждый день. Для оцифровки оттисков они записываются на видеокамеру, а затем обрабатываются специальными программами. Офицеру полиции нужно только указать основную форму и, при необходимости, скорректировать особенности, определенные программой. Хранение происходит централизованно в BKA , обработка - в LKA . 15 января 2003 г. была введена общеевропейская система идентификации по отпечаткам пальцев EURODAC (Европейская дактилоскопия) на основе AFIS . Это включает вас. а. Лица, ищущие убежища, и нелегальные иммигранты, если они старше 14 лет.

Отпечатки пальцев для автоматической системы идентификации отпечатков пальцев IDENT for US-VISIT ( Таможенная и пограничная служба США )

Системы доступа и контроля

Сканер отпечатков пальцев для автоматизированной системы идентификации по отпечаткам пальцев в правительственном здании в Бразилии

Системы AFIS имеют большое значение при предоставлении доступа к зонам безопасности - здесь, помимо идентификации человека посредством сравнения отпечатков пальцев, соответствующие датчики могут также проверять, прикладывается ли палец к пальцу живым человеком ( распознавание жизни ) или нет. является копией (например, восковой печатью) отпечатка пальца (распознавание копии).

Избирательные системы

Системы здравоохранения

Системы AFIS и ABIS также приобретают все большее значение в системе здравоохранения. Примерами являются использование систем AFIS в больницах для регулирования доступа к пациентам и электронным файлам пациентов , а также внедрение медицинских карт (аналогично немецкой электронной карте здоровья ) с сохраненными биометрическими характеристиками, чтобы избежать злоупотребления наркотиками или многократного использования услуг.

Вызовы

Конфиденциальность

Между тем, отпечатки пальцев хранятся для самых разных целей - они регулируются правилами защиты данных , поскольку неправильное использование может нанести значительный ущерб отдельным людям, группам и, при определенных обстоятельствах, целым странам.

набухать

веб ссылки

полномочия

Эта страница последний раз была отредактирована 12 августа 2019 в 17:16.