การระบุตัวตนด้วยชีวมิติ (Biometric Identification)

ความหมายของชีวมิติ (What is Biometric Identification?)

Biometric Identification คือ เทคโนโลยีที่ใช้ลักษณะเฉพาะทางกายภาพ (physical) หรือพฤติกรรม (behavioral) ของบุคคล เพื่อระบุตัวตนหรือยืนยันความเป็นเจ้าของ เช่น ลายนิ้วมือ เสียงพูด การเคลื่อนไหว หรือโครงสร้างใบหน้า ซึ่งมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในแต่ละบุคคล

ชีวมิติแตกต่างจากระบบยืนยันตัวตนแบบเดิม เช่น บัตรประจำตัวหรือรหัสผ่าน ตรงที่ไม่สามารถลืม หาย หรือปลอมได้ง่าย และมีความปลอดภัยสูงกว่าในการใช้งานจริง

ประเภทของชีวมิติ (Types of Biometric Identification) 

1) Fingerprint Recognition (การระบุตัวตนด้วยลายนิ้วมือ)

หลักการทำงาน
ตรวจจับลวดลายเฉพาะของปลายนิ้ว เช่น:

• เส้นโค้ง (arches)

• วงวน (loops)

• วงกลม (whorls)

• จุดตัด จุดแยก (minutiae)

ประเภทของสแกนเนอร์:

1. Optical Scanner – ใช้แสงส่องตรวจ

2. Capacitive Scanner – ใช้กระแสไฟฟ้าวัดผิว

3. Ultrasonic Scanner – ใช้คลื่นเสียง (แม่นยำมาก)

4. Thermal Scanner – ตรวจความร้อนผิวหนัง

จุดเด่น

• ใช้ง่าย ใช้กันแพร่หลาย (มือถือ, ประตูออฟฟิศ, ATM)

• ต้นทุนต่ำถึงกลาง

• แม่นยำพอสมควร

❌ ข้อจำกัด

• อาจใช้ไม่ได้หากนิ้วเปียก, แห้งเกินไป, หรือมีแผล

• มีโอกาสปลอมแปลงได้ถ้าขโมยลายนิ้วมือ

• ระบบเก่าๆ อาจมีอัตราผิดพลาดสูงกว่าระบบใหม่

การใช้งานทั่วไป

• โทรศัพท์มือถือ

• ระบบเข้า-ออกงาน

• ควบคุมการเข้าถึงระบบคอมพิวเตอร์/ห้องเก็บข้อมูล

2) Facial Recognition (การจดจำใบหน้า)

 หลักการทำงาน

Facial Recognition คือการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ อัลกอริธึมประมวลผลภาพ (Image Processing) เพื่อวิเคราะห์และจดจำใบหน้าของบุคคล โดยเน้นองค์ประกอบเฉพาะของใบหน้า เช่น

• โครงสร้างใบหน้า (Facial Structure)

• ตำแหน่งของดวงตา จมูก ปาก

• ระยะห่างระหว่างจุดต่าง ๆ บนใบหน้า

• มุมของขากรรไกรและโหนกแก้ม

เทคโนโลยีสมัยใหม่ยังสามารถประมวลผลได้แม้มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เช่น การใส่แว่น หรือการเปลี่ยนทรงผม

 ประเภทของ Facial Recognition

• 2D Recognition
  ใช้ภาพใบหน้าธรรมดา เหมาะสำหรับมือถือหรือกล้องวงจรปิด
  ข้อจำกัด คือ อาจทำงานผิดพลาดเมื่อมีการเปลี่ยนแสง มุม หรือภาพถ่าย

• 3D Recognition
  สแกนใบหน้าด้วยความลึก (Depth Mapping) เช่น ใน Face ID ของ Apple
  ให้ความแม่นยำสูง ใช้ยากกับภาพหลอกหรือการปลอมแปลง

• Infrared Recognition
  ใช้กล้องอินฟราเรดเพื่ออ่านใบหน้าทั้งในที่มืดหรือแสงจ้า

 จุดเด่น

• ไม่ต้องสัมผัส (Touchless)  เหมาะในยุคโควิด

• รวดเร็ว  ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที

• มีอยู่ในอุปกรณ์ทั่วไป  มือถือ กล้องวงจรปิด ฯลฯ

• สามารถทำงานแม้บุคคลไม่รู้ตัว (ใช้ในการเฝ้าระวัง/ติดตาม)

❌ ข้อจำกัด

• แสงและมุม: อาจทำงานผิดพลาดในแสงจ้า หรือมุมที่ไม่พอดี

• การปลอมแปลง: บางระบบยังถูกหลอกได้ด้วยภาพถ่ายหรือหน้ากาก

• ความเป็นส่วนตัว (Privacy Concern): การเก็บข้อมูลใบหน้าอาจละเมิดสิทธิ์หากไม่มีการขออนุญาต

 การใช้งานในชีวิตจริง

• มือถือ: Face ID, Android face unlock

• สนามบิน/การเดินทาง: ตรวจพาสปอร์ตอัตโนมัติ

• กล้องวงจรปิด/ระบบรักษาความปลอดภัย: ระบุบุคคลต้องสงสัย

• ธุรกรรมทางการเงิน: ยืนยันตัวตนก่อนทำธุรกรรมผ่านแอป

• โรงเรียน/องค์กร: เช็คชื่ออัตโนมัติ

3) Iris Scan (การแสกนม่านตา) and Retina Scan (การแสกนจอประสาทตา)

 Iris Scan (การสแกนม่านตา)

 หลักการทำงาน

Iris Scan ใช้ กล้องอินฟราเรด จับภาพลวดลายเฉพาะของม่านตา (Iris) ซึ่งเป็นวงแหวนรอบรูม่านตา (pupil) สีของม่านตาจะมีลวดลายเฉพาะตัวที่ไม่ซ้ำกันแม้แต่ในฝาแฝด

 จุดเด่น

• ความแม่นยำสูงมาก (ผิดพลาดน้อยกว่า 1 ในล้าน)

• ม่านตาไม่เปลี่ยนไปตามอายุ

• อ่านจากระยะห่างได้ ไม่ต้องสัมผัส

❌ ข้อจำกัด

• ต้องใช้กล้อง IR พิเศษ

• ต้องมองตรงเข้ากล้องในมุมที่พอดี

• มีต้นทุนติดตั้งสูง

  การใช้งาน

• ระบบรักษาความปลอดภัยในสนามบิน/ฐานทัพ

• สมาร์ตโฟนบางรุ่น (รุ่นพรีเมียม)

• ห้องแลป หรือศูนย์ข้อมูลระดับสูง
  
  

 Retina Scan (การสแกนจอประสาทตา)

 หลักการทำงาน

ใช้แสงอินฟราเรดส่องเข้าไปที่จอประสาทตา (Retina) ด้านหลังดวงตา และบันทึกลวดลายของ เส้นเลือดฝอย ซึ่งมีโครงสร้างซับซ้อนเฉพาะบุคคล

 จุดเด่น

• ความแม่นยำ “สูงที่สุด” ในบรรดา biometric

• ลวดลายหลอดเลือดไม่มีวันเปลี่ยน

❌ ข้อจำกัด

• ต้องให้ผู้ใช้อยู่ใกล้มาก และอยู่นิ่ง

• รู้สึก intrusive กว่า (เหมือนถูกส่องตา)

• อุปกรณ์มีราคาสูงและบำรุงรักษายาก

• ไม่เหมาะกับผู้ป่วยเบาหวาน/โรคตา

  การใช้งาน

• หน่วยงานทหาร หรือความมั่นคงระดับสูง

• ห้องวิจัยลับ หรือสถานที่ต้องการความปลอดภัยสูงสุด

4) Hand Geometry (โครงสร้างมือ)

 หลักการทำงาน

Hand Geometry คือการใช้ ลักษณะทางกายภาพของฝ่ามือและนิ้ว มาวัดและวิเคราะห์เพื่อระบุตัวตน
สิ่งที่ระบบวัด ได้แก่:

• ความยาวและความกว้างของนิ้ว

• ความหนาของฝ่ามือ

• ระยะห่างระหว่างนิ้ว

• รูปทรงโดยรวมของมือ

ผู้ใช้จะต้องวางมือบนเครื่องอ่าน (มีหมุดกำหนดตำแหน่งนิ้ว) เพื่อให้กล้องหรือเซ็นเซอร์จับภาพและวัดค่าต่าง ๆ

  จุดเด่น

• ใช้งานง่าย และไม่ซับซ้อน

• ไม่ต้องใช้ภาพความละเอียดสูง

• ทำงานได้แม้ผู้ใช้มีฝุ่นหรือรอยขีดข่วนเล็กน้อยที่มือ

• เหมาะกับองค์กรที่ต้องการระบบลงเวลาแบบรวดเร็วและราคากลาง ๆ

❌ ข้อจำกัด

• ไม่สามารถแยกแยะบุคคลได้แม่นยำมากพอ สำหรับระบบที่ต้องการความปลอดภัยสูง

• ลักษณะมืออาจ เปลี่ยนแปลงได้ตามอายุ น้ำหนัก หรือการบาดเจ็บ

• ต้องวางมือถูกตำแหน่งทุกครั้ง มิฉะนั้นจะอ่านพลาด

• ไม่เหมาะกับกลุ่มผู้ใช้ขนาดใหญ่ ที่ต้องการแยกความแตกต่างละเอียด

 การใช้งานในชีวิตจริง

• ระบบลงเวลาพนักงาน (Time Attendance)

• ประตูเข้าออกสำนักงานหรือโรงงาน

• ระบบควบคุมการเข้าถึงทั่วไป (Access Control) ที่ไม่ต้องการความแม่นยำระดับสูง

5) Voice Recognition (การระบุตัวตนด้วยเสียงพูด)

  หลักการทำงาน

Voice Recognition คือเทคโนโลยีที่ใช้ ลักษณะเฉพาะของเสียงพูดของแต่ละบุคคล มาระบุตัวตน เช่น

• โทนเสียง (Pitch)

• ความถี่เสียง (Frequency spectrum)

• รูปแบบการออกเสียง (Pronunciation style)

• ความเร็วในการพูด (Tempo)

• จังหวะการหยุดพัก (Pauses and rhythm)

โดยระบบจะนำเสียงของผู้ใช้งานมา วิเคราะห์เป็นชุดข้อมูลทางคณิตศาสตร์ แล้วเปรียบเทียบกับเสียงที่เคยลงทะเบียนไว้

 ประเภทของ Voice Recognition

1. Text-Dependent
   ผู้ใช้ต้องพูดข้อความเดิมทุกครั้ง เช่น “รหัสเสียงของฉันคือ…”
   เหมาะกับระบบที่ควบคุมได้ เช่น การยืนยันตัวตนทางโทรศัพท์

2. Text-Independent
   ตรวจจับลักษณะเสียงจากการพูดทั่วไป
   เหมาะกับระบบเฝ้าระวัง หรือผู้ช่วย AI เช่น Siri, Google Assistant

 จุดเด่น

• ไม่ต้องสัมผัส (เหมาะกับช่วงโควิด)

• ใช้งานง่าย แค่ “พูด” ก็สามารถตรวจสอบตัวตนได้

• ผสานกับ AI ได้ง่าย เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะ

• เหมาะกับการใช้งานในโทรศัพท์ หรือระบบที่ไม่มีจอภาพ

❌ ข้อจำกัด

• ไวต่อเสียงรบกวนภายนอก: อาจทำงานผิดพลาดในที่เสียงดัง

• เสียงเปลี่ยนได้: เช่น เมื่อไม่สบาย เครียด หรืออายุมากขึ้น

• มีโอกาสถูกปลอมแปลง: ด้วยการบันทึกเสียงหรือ deepfake

• ความแม่นยำต่ำกว่าชีวมิติทางกายภาพอื่น ๆ

 ตัวอย่างการใช้งาน

• ระบบ Call Center (ยืนยันตัวตนก่อนคุยกับเจ้าหน้าที่)

• Smart Speaker เช่น Alexa, Google Home

• ระบบสั่งการด้วยเสียงในรถยนต์

• ยืนยันตัวตนในระบบธนาคารหรือ e-Government

• ผู้ช่วยในสมาร์ตโฟน เช่น Siri

แนวโน้มในอนาคต (Future Trends)

• การใช้ AI ร่วมกับ Biometric: เพิ่มความแม่นยำในการประมวลผล

• Multi-modal Biometrics: ใช้ชีวมิติมากกว่า 1 แบบร่วมกัน เช่น ใบหน้า + เสียง

• Biometric กับ Blockchain: สร้างระบบยืนยันตัวตนแบบปลอดภัยและตรวจสอบได้

• Digital ID & E-passport: ผูกข้อมูลชีวมิติเข้ากับตัวตนดิจิทัลอย่างสมบูรณ์แบบ

เทคโนโลยีชีวมิติ คือ ก้าวสำคัญในการยกระดับความปลอดภัยและความสะดวกในการระบุตัวตนของผู้ใช้งานในยุคดิจิทัล ด้วยคุณสมบัติที่เชื่อถือได้ ปลอมแปลงยาก และผูกกับตัวบุคคลอย่างแท้จริง แม้จะยังมีข้อจำกัดในบางด้าน แต่ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราสามารถคาดหวังได้ว่า ชีวมิติจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในการยืนยันตัวตนที่ทั้งปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงในอนาคตอันใกล้นี้

มาตรฐานเหล่านี้ กำหนดกรอบความปลอดภัยจะช่วยให้องค์กรลดความเสี่ยง เพิ่มความแข็งแกร่งให้กับการป้องกัน และก้าวล้ำหน้าอาชญากรไซเบอร์ได้หนึ่งก้าว

• ISO/IEC 27001:2022 ระบบบริหารความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ

• ISO/IEC 27002:2022 การควบคุมความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล

• ISO/IEC 27005:2022 แนวทางการจัดการความเสี่ยงด้านความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ

• ISO/IEC TR 27103:2018 ความปลอดภัยทางไซเบอร์และมาตรฐาน ISO และ IEC

เพิ่มประสิทธิภาพด้านความความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศขององค์กรด้วยที่ปรึกษา ISO/IEC27001:2022 รวมถึงสารสนเทศด้านความเป็นส่วนตัว ISO/IEC27701:2019

การนำระบบบริหารความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ (ISO/IEC27001:2022 Information Security Management System) รวมถึงสารสนเทศด้านความเป็นส่วนตัว ISO/IEC27701:2019 มาประยุกต์ใช้เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กร เสริมสร้างความปลอดภัยทางด้านสารสนเทศ เพิ่มความเชื่อมั่นให้กับลูกค้า, ผู้บริหารและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่าง ๆ 

ให้เราช่วยนำองค์กรของคุณไปสู่มาตรฐานระดับสากล เพื่อความปลอดภัยและความมั่นคงในระยะยาว!

สนใจฝึกอบรมจัดทำระบบ ติดต่อเรา ยินดีให้คำปรึกษากับทุกองค์กร

ติดต่อที่ปรึกษาจัดทำระบบ ISO27001, ISO27701, ISO9001 หรืออื่น ๆ  โทร. 084-1147666 

#Cybersecurity, #PIMS, #ISMS, #ISO27001, #PDPA, #27701