Статическая и динамическая биометрия в криминалистике и нашей жизни (ч.2)
13 октября 2026 г. группа ЮР(ЮР)1-О/Бп/ВГ23 под руководством к.ю.н., доцента Блиновой–Сычкарь И.В. продолжила защищать презентации на тему «Статическая и динамическая биометрия в криминалистике и нашей жизни». Рассматривая различные области биометрии студенты нашли исторические корни биометрии, начиная с дактилоскопических отпечатков пальцев до сканирования радужной оболочки и сетчатки, от следов ног, обуви, походки до анализа процесса выполнения действий и голосовой аутентификации для доступа к банковским счетам, мобильным приложениям или корпоративным системам. В ходе анализа презентаций и информационных сопровождений к ним был сделан вывод о закономерностях диагностики и идентификации, которые проявляются в большом количестве областей человеческой деятельности как бытовых так и профессиональных. Особенно яркую реакцию вызвало сообщение о том, как наши девайсы узнают нас не только через отпечаток пальца и голос. Распознавание голоса (динамическое) дало представление о возможностях виртуальных ассистентов (Siri, Google Assistant, Alexa): они не только узнают ваш тембр, но и анализируют, как вы произносите слова, интонацию, скорость речи, паузы, чтобы отличить вас от других.
Возможно и многое другое, о чем нередко обычный пользователь и не догадывается, например,
- система Typing Cadence, проводит анализ динамики набора текста;
- антифрод-системы анализируют скорость, ритм, силу нажатия клавиш при вводе пароля или другой информации, чтобы выявить мошеннические действия;
- непрерывная аутентификация, когда устройство может постоянно анализировать, как вы печатаете, чтобы убедиться, что это именно вы, а не кто-то другой, кто получил доступ к вашему устройству;
- распознавание манеры использования устройства (Usage Patterns):
- персонализация: смартфоны и планшеты могут адаптировать интерфейс или функции в зависимости от того, как вы ими пользуетесь (например, где держите устройство, как свайпаете);
- обнаружение мошенничества, подразумевающее анализ необычных паттернов использования (например, скорость прокрутки, время использования приложений) может сигнализировать о подозрительной активности. Теперь, вооруженные новыми знаниями, студенты в очередной раз открыли для себя канал «Дискавери».