Treffer: Разработка децентрализованной системы идентификации личности по биометрическим данным с помощью технологии блокчейн и компьютерного зрения

В данной статье исследуется разработка децентрализованной системы верификации личности на основе биометрических данных с использованием технологии блокчейн и компьютерного зрения. Цель состоит в том, чтобы предоставить надежный и безопасный метод верификации личности, снижая риск идентификационного мошенничества или мошеннических транзакций. Благодаря сочетанию биометрических признаков, таких как распознавание лиц, отпечатков пальцев и сканирование радужки глаза, предлагаемая система способна обеспечивать высокую точность идентификации индивидуумов. Технология блокчейн обеспечивает децентрализацию и неизменяемость, гарантируя, что хранящиеся биометрические данные не могут быть изменены или удалены без согласия. Техники компьютерного зрения применяются для улучшения процесса извлечения и анализа биометрических данных, повышая эффективность и точность системы.Для реализации системы идентификации личности использовались следующие методы и инструменты: блокчейн технология для децентрализованного и защищенного хранения биометрических данных в виде смарт-контрактов на основе Solidity; алгоритмы компьютерного зрения, такие как сверточные нейронные сети, для извлечения и сравнения биометрических характеристик изображений лиц; библиотека OpenPGP для асимметричного шифрования данных с использованием пары открытых и закрытых ключей; серверная часть на Python с использованием фреймворка FastAPI для обработки запросов и взаимодействия с блокчейном; клиентская часть на JavaScript с применением React для создания клиентского веб-приложения. Разработанное web-приложение совместимо со всеми современными браузерами и может быть легко интегрировано в существующие информационные системы.Разработана новая децентрализованная система идентификации личности на основе блокчейна, компьютерного зрения и биометрических данных. Создан смарт-контракт на Solidity для надежного хранения зашифрованных биометрических данных в блокчейне Polygon. Реализовано веб-приложение на React и FastAPI для сбора и анализа изображений лиц с использованием библиотек компьютерного зрения. Обеспечена защита конфиденциальности данных при помощи асимметричного шифрования. Проведено комплексное тестирование всех компонентов системы, включая мок-тестирование сервера и смарт-контракта. Система продемонстрировала значительные преимущества по сравнению с альтернативным решением. Доступна демонстрационная версия системы для оценки возможностей идентификации в реальных условиях.Разработанная в данной статье децентрализованная система идентификации личности на основе блокчейна и биометрических данных обладает рядом значительных преимуществ. Использование смарт-контрактов позволяет надежно и прозрачно хранить биометрические данные пользователей. Применение алгоритмов компьютерного зрения улучшает точность и скорость идентификации. Система обеспечивает высокий уровень безопасности данных благодаря криптографическим методам и контролю доступа. Разработанное решение демонстрирует значительные преимущества по сравнению с существующими системами идентификации. Внедрение системы возможно в различных сферах: финансы, медицина, госуслуги. Это позволит повысить защищенность персональных данных граждан и обеспечить их конфиденциальность. Дальнейшее развитие системы может включать расширение видов биометрических данных, оптимизацию алгоритмов и внедрение новых технологий, таких как Интернет вещей.
Introduction. This article investigates the development of a decentralized biometrics-based identity verification system using blockchain technology and computer vision. The goal is to provide a reliable and secure method for identity verification, reducing the risk of identity fraud or fraudulent transactions. Through a combination of biometric attributes such as facial recognition, fingerprint and iris scanning, the proposed system is able to provide highly accurate identification of individuals. Blockchain technology provides decentralization and immutability, ensuring that the stored biometric data cannot be modified or deleted without consent. Computer vision techniques are applied to improve the process of extracting and analyzing biometric data, increasing the efficiency and accuracy of the system.Materials and Methods. The following methods and tools were used to implement the system of personal identification: blockchain technology for decentralized and secure storage of biometric data in the form of smart contracts based on Solidity; computer vision algorithms, such as convolutional neural networks, for extraction and comparison of biometric characteristics of face images; OpenPGP library for asymmetric data encryption using a pair of public and private keys; server part on Python using FastAPI framework for processing of requests and in-application processing. The developed web-application is compatible with all modern browsers and can be easily integrated into existing information systems.Results. Developed the new decentralized personal identification system based on blockchain, computer vision and biometric data. Created the smart contract on Solidity to securely store encrypted biometric data in the Polygon blockchain. Implemented a web application on React and FastAPI to collect and analyze facial images using computer vision libraries. Data confidentiality was protected using asymmetric encryption. Comprehensive testing of all components of the system, including mock testing of the server and smart contract was performed. The system demonstrated significant advantages compared to the alternative solution. The demo version of the system is available to evaluate the identification capabilities in real conditions.Discussion and Conclusions. The decentralized personal identification system based on blockchain and biometric data developed in this paper has a number of significant advantages. The use of smart contracts allows reliable and transparent storage of users' biometric data. The use of computer vision algorithms improves the accuracy and speed of identification. The system provides a high level of data security due to cryptographic methods and access control. The developed solution demonstrates significant advantages over existing identification systems. Implementation of the system is possible in various spheres: finance, medicine, public services. It will increase the security of citizens' personal data and ensure their confidentiality. Further development of the system may include expansion of biometric data types, optimization of algorithms and introduction of new technologies, such as the Internet of Things.
Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 4 (142) 2024