Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2026

Н еисправная работа системы контроля и управления доступом (СКУД) может приве- сти к авариям, хищениям и саботажу. Необос- нованные отказы вызывают простои оборудо- вания и срыв технологических процессов. Точность биометрических систем Традиционные биометрические системы конт- роля и управления доступом демонстрируют следующие показатели точности [1], табл. 1. Коэффициент ложного допуска FAR (False Acceptance Rate) – коэффициент лож- ного допуска показывает вероятность того, что система ошибочно предоставит доступ посто- роннему лицу. Чтобы рассчитать этот показатель, необходимо количество успешных попыток несанкционированного доступа разделить на общее количество запросов авторизации. Например, FAR 0,001% означает, что из 100 тыс. попыток посторонних лиц попасть в критическую зону система пропустит одного. Для завода с тысячей сотрудников и 250 тыс. проходов в год это означает возможность двух-трех ложных допусков ежегодно. Даже один такой случай может привести к нежелательным последствиям. Коэффициент ложного отказа FRR (False Rejection Rate) – коэффициент лож- ного отказа отражает вероятность того, что авторизованный сотрудник не будет распознан системой. Это отношение количества необосно- ванных отказов к общему числу попыток леги- тимного доступа. Доступ посторонних к производственным про- цессам может привести к авариям с ущербом в сотни миллионов рублей, хищению дорогостоя- щего сырья или интеллектуальной собственно- сти. Высокий FRR также имеет свою цену: про- стои производственных линий, когда ключевой специалист не может вовремя попасть на уча- сток, снижение производительности из-за задержек при переходе между сменами. Типовые проблемы биометрической идентификации в промышленных условиях Применение биометрии на производстве сопряжено с некоторыми сложностями. Сотруд- ники используют средства индивидуальной защиты (СИЗ: спецодежда, респираторы, каски), тусклое или яркое освещение тоже не позволяет СКУД работать корректно, вследствие высокой влажности запотевают оптика и защит- ные очки, вибрация от работающего оборудо- вания создает размытость изображения. Другой проблемой могут стать действия зло- умышленников. Они могут попытаться обойти систему за счет использования фотографий с чужих пропусков, видеозаписей сотрудников предприятия, силиконовых накладок с отпечат- ками пальцев. Классические системы распозна- вания без специальных механизмов проверки подлинности (liveness check) не всегда способ- ны отличить действия настоящего сотрудника предприятия, имеющего доступ к критической зоне, от действий злоумышленника. СКУД на базе искусственного интеллекта Мультимодальная биометрия представляет собой интеграцию нескольких методов иденти- фикации на уровне архитектуры системы. Вме- сто последовательной проверки лица, затем отпечатка пальца система одновременно анали- зирует все доступные параметры. Сверточные нейронные сети обрабатывают изображение лица, отпечатка пальца, затем анализируют голос. Признаки объединяются, и система при- нимает решение на основе комплексной инфор- мации. Если лицо закрыто респиратором и уве- ренность по этому признаку низкая, система компенсирует это данными от сканера отпечатка пальцев и голосовой верификации. Суммарная точность мультимодальной системы на порядок превосходит любую классическую СКУД. февраль – март 2026 www.secuteck.ru БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ 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 54 Михаил Смирнов Генеральный директор компании "Системы компьютерного зрения" (входит в группу ЛАНИТ) Иллюстрация к статье сгенерирована @gigachat_bot Таблица 1. Показатели точности различных методов биометрической идентификации Как ИИ помогает биометрическим СКУД избежать ошибок идентификации в критичных зонах Критические зоны на предприятии – это участки, где проходят производственные про- цессы, требующие строгого контроля. К ним относятся места работы с токсичными веществами на химических производствах, зоны высокого давления и температур на нефтеперерабатывающих заводах, стерильные помещения фармацевтических пред- приятий и т.д. В силу повышенных требований к безопасности доступ к этим объектам должен иметь ограниченный круг авторизованных специалистов. Метод идентификации FAR, % FRR, % Отпечаток пальца 0,001 0,6 2D-распознавание лиц 0,1 2,5 3D-распознавание лиц 0,0005 0,1 Радужная оболочка глаза 0,00001 0,016 Сканирование сетчатки 0,0001 0,4 Рисунок вен 0,0008 0,01