Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2021

С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 112 В се инсталлируемые в России СКУД долж- ны соответствовать требованиям ГОСТ 51241–2008. Этот стандарт классифицирует СКУД по нескольким ключевым параметрам, в том числе по размеру. большинство заказчиков (как и многие инстал- ляторы) привыкли оценивать размер СКУД по объему базы данных персональных идентифи- каторов: чем больше людей в базе, тем больше СКУД. Однако, согласно ГОСТу, размер СКУД определяется не по количеству пользователей, а по числу контролируемых точек прохода. По этому критерию СКУД подразделяют на малые (до 64 точек), средние (до 256 точек) и большой емкости (свыше 256 точек). К при- меру, СКУД из четырех турникетов на предприя- тии с 10 тыс. сотрудников считается малой. Оптимальные технологии идентификации За последние 10 лет интерес к биометрическим технологиям значительно возрос. По данным на 2020 г., наиболее популярным способом биометрической аутентификации в мире стало сканирование отпечатков пальцев – его используют 57% компаний. Далее следуют распознавание лица (14%), геометрии руки (5%), сканеры радужной оболочки глаза (3%), распознавание голоса (2%) и сканеры ладоней (2%). Структура российского рынка биометрических технологий значительно отличается от мирово- го. в то время как в глобальном пространстве доминирующую долю продолжают занимать технологии Fingerprint (отпечаток пальца), в России наблюдается активное проникновение Facial Recognition (распознавание по лицу). За последние три года технологии распознавания лица в России увеличили свою долю в общем объеме российского биометрического рынка более чем в шесть раз – почти до 50%. Согласно все тому же ГОСТ 51241–2008, СКУД на крупном распределенном объекте должна соответствовать третьему – самому высокому – классу защищенности, поэтому оптимальной модальностью здесь является распознавание по лицу и по венам ладони. Рисунок вен ладони устроен сложнее, чем отпечаток пальца, и неразличим в видимом свете, что сводит к минимуму вероятность под- лога (попытки предъявить системе муляжи или фото успехом не увенчаются). Что касается идентификации по лицу, то ключе- вой вопрос – качество оборудования и софта. Качественные терминалы для распознавания по лицу защищены от подлога на программном и аппаратном уровне: за идентификацию в них отвечают сложные нейросетевые алгоритмы, которые распознают подделку (фото или видео), на уровне "железа" используются каме- ры глубины и 3D-проекторы с антиспуфингом по облаку точек. Применение качественного оборудования для распознавания по лицу поз- воляет создать СКУД третьего класса защищен- ности на крупном объекте. Если говорить о конкретных отраслях, то в бан- ках, кассовых узлах и хранилищах лучше использовать СКУД по венам ладони, потому что это самое секьюрное решение из всех. в заведе- ниях общественного питания СКУД по венам – тоже отличный вариант, они успешно идентифи- цируют распаренные руки поваров. на уличной проходной нежелательно использовать иденти- фикацию по отпечатку пальцев, чтобы не вынуждать пользователей снимать перчатки. Единственно возможный тип архитектуры все тот же ГОСТ 51241–2008 классифицирует СКУД по типу управления на три разновидности: автономные, сетевые централизованные и сете- вые универсальные. в автономных СКУД все устройства, установленные в точках прохода, работают автономно, без связи с сервером, в сетевых централизованных СКУД устройствами управляет единый удаленный сервер, а в сетевых универсальных системах устройства могут рабо- тать как в сетевом, так и локальном режиме. из описания очевидно, что для крупного распре- деленного объекта не то что предпочтительны- ми, а единственно возможными (если говорить о комплексной интегрированной системе, охва- тывающей все предприятие) являются именно сетевые централизованные СКУД, поскольку только они могут управлять системой целиком. Это важно: к примеру, при пожаре все двери должны разом разблокироваться, а преграж- дающие устройства – перейти в режим свобод- ного прохода. Кроме того, централизованная сетевая СКУД аккумулирует и выдает в виде отчетов весь мас- сив значимых событий (входы/выходы сотруд- ников, отключения каких-то устройств, нештат- ные ситуации и др.), что важно для принятия управленческих решений. Кроме того, при интеграции на системном уровне все важные данные могут дублировать- ся, чтобы гарантировать достоверность посту- пающей информации и обеспечить оператив- ное управление устройствами СКУД в любой ситуации. Критерии выбора контроллеров Современные биометрические терминалы и контроллеры по большей части оснащены высокоскоростными процессорами и имеют гигабайты оперативной памяти, поэтому легко справляются с основными задачами. При выборе конкретного оборудования я бы порекомендовал ориентироваться на наличие всех необходимых сертификатов о соответствии требованиям стандартов (ГОСТы, класс безопас- ности и др.) и на авторитет вендора. Показатели качественного ПО в биометрических системах используются алго- ритмы идентификации, основанные на нейро- сетях. в отличие от обычного программного кода, нейросеть обеспечивает в разы большую СПЕЦПРОЕКТ СКУД Для КРУПных и ОСОбО КРУПных ОбъЕКТОв февраль – март 2021 www.secuteck.ru Александр Дремин Генеральный директор компании BIOSMART Структура российского и мирового рынка биометрических технологий СКУД на крупном распределенном объекте должна соответствовать самому высокому классу защищенности П ример оборудования для круп- ных и особо крупных СКУД – испол- нительные устройства OXGARD