#biometría #seguridad
El fin de las contraseñas
Entrevista a Javier Preciozzi
De Digital Sense Technologies
La biometría dejó rápidamente de ser un elemento del cine fantástico y la ciencia ficción para instalarse en la realidad. Hoy en día un rostro, la huella digital o el iris pueden facilitar el acceso a un dispositivo personal, un aeropuerto o autorizar pagos. Las tediosas contraseñas tienen los días contados.

En esta área se especializa Javier Preciozzi, socio de Digital Sense Technologies, una empresa que se enfoca en el sensado remoto y la biometría. Entre sus proyectos actuales, este uruguayo trabaja en un sistema de identificación civil para todos los ciudadanos de Jamaica.
-¿Qué es la biometría?

La biometría es la ciencia o rama de la tecnología de reconocimiento de personas basado en sus características fisiológicas o de comportamiento.

Lo más común es pensar en el rostro o las huellas dactilares, pero a veces también se incluyen en biometría otras características aprendidas como la firma, la forma de caminar, la voz. La biometría intenta determinar la identidad de una persona a partir de sus características naturales.

-¿Cómo se pasa del rasgo al dato?

Para pasar del mundo real a la versión digital hay un proceso de censado del rasgo. Este censado puede ser una fotografía, en el caso del reconocimiento facial, o puede ser un escaneo de una huella dactilar. En ambos casos siempre hay un instrumento que hace la captura del dato.

Luego hay un pre procesamiento para hacer que ese dato quede en condiciones ideales para ser procesado y más tarde se construye un vector de características. Es decir, qué información de la que estoy relevando es verdaderamente útil para verificar la identidad.

En el caso de la huella dactilar, hay valles y crestas que son las ranuritas que tenemos en los dedos, y esos valles y crestas tienen puntos donde se bifurcan o terminan. Los algoritmos de reconocimiento de huellas dactilares encuentran esos puntos y los almacenan.

-¿Cómo funciona en el caso del reconocimiento facial?

Es más complejo porque al día de hoy no hay características definidas como estándar global, de modo que cada fabricante utiliza su sistema. En un pasaporte la imagen de la persona está completamente incluida en la foto, para que cualquier algoritmo de cualquier proveedor pueda identificarla.

-¿Cómo se releva el iris de una persona?

El iris es un muy buen rasgo biométrico porque permite identificar muy bien a la persona, y es muy difícil que haya un iris que se parezca a otro o una huella dactilar que se parece a otra. No pasa lo mismo con las caras, que tienen un nivel de desempeño mucho peor. Muchos de nosotros nos parecemos a nuestros padres, hermanos gemelos, u otras personas. Los parecidos que engañan al ojo humano también engañan a la máquina.

La ventaja de la huella dactilar es que la generación de cada una es aleatoria y su forma no tiene nada que ver a la forma del dedo de al lado. Si tenemos las huellas de los diez dedos es totalmente imposible encontrar otro que se le parezca. En el caso del iris hay dos.

Para identificar a la población de un país, se utiliza la huella porque tiene esa ventaja.


- Estás trabajando para identificar a la población de Jamaica. ¿De qué se trata?

Jamaica no tenía una identificación civil global.

En Jamaica para probar tu identidad necesitás tres documentos, no te aceptan solo uno, entonces la población que no accede al pasaporte o a la libreta de conducir por ejemplo, no está registrada y no tiene acceso a los distintos servicios o recursos que la población debería acceder. Para eso está la biometría, la idea que en un país todo puedan decir quiénes son tiene un valor muy grande.

- ¿Qué otros usos tiene o puede tener la biometría?

Para identificar a los niños. Por ejemplo en África hay campañas de vacunación donde los sistemas biométricos permiten identificar si el niño ya tiene las vacunas o si se ha salteado alguna dosis.

Después hay otros usos de seguridad como el control de acceso a los estadios, aeropuerto, la búsqueda de personas requeridas a través de videos en la vía pública o en lugares específicos. También se utiliza biometría en escenas de crimen a partir de una huella dactilar. En Brasil se utiliza reconocimiento facial para sacar dinero del cajero, como sustituto o complemento de un pin.

Y luego hay aplicaciones lúdicas, las que te puedas imaginar.

- ¿Se puede falsificar un rasgo?

Sí. Cada vez que sale un dispositivo nuevo pasan pocos días y alguien lo crackeó.

Cuando lanzaron un teléfono con reconocimiento de iris un experimento en Alemania lo desbloqueó con una foto de la persona. Ahora el nuevo reconocimiento facial no es solo con foto sino una proyección de ases de luz infrarrojos que generan una cuadrícula en la cara.

De todos modos es un tema interesante el de cómo garantizar que un rasgo no se pueda falsificar. No es sencillo.

- ¿Hay diferencia entre estos algoritmos de reconocimiento de imagen y los que usa Facebook para reconocer personas en una foto dada?

Hay dos tipos de algoritmos, los que a partir de muy pocas fotos intentan modelar la variabilidad de una persona. Y después hay otros algoritmos más simples, que funcionan si tengo muchísimas fotos, y en ese caso la variabilidad está generada por la cantidad de fotos.

En el caso de Facebook no estás comparando la población de un país sino que las comparaciones son con tus amigos. No digo que no sea algo que en el futuro cercano no se pueda llegar, pero la razón por la cual funciona tan bien hoy es porque le damos a Facebook un montón de datos de quiénes somos y quiénes son nuestros amigos.

Hay toda una rama nueva, con nombre más marketinero para las redes neuronales, que es el Deep Learning. Son redes neuronales tradicionales con más capas de profundidad y que se entrenan con muchísimos datos. Logran niveles de clasificación mejores de los que una red tradicional.

Creo que un algoritmo con suficientes datos va a poder hacer esa tarea tan bien como un ser humano. No es algo que sea muy demandante. Hay otro tipo de problemas que son más complejos de resolver, pero los problema de clasificación clásicos van a estar muy bien resueltas en el futuro.

- ¿Te preocupa el mal uso que pueda hacerse de estas herramientas?

En el proyecto que trabajo en Jamaica trabajo porque creo en el concepto de identidad y que todos en un país puedan decir quiénes son. Lo que no me gusta es el uso de la tecnología para monitorear y controlar cosas sin que uno tenga poder de decisión. No me siento muy cómodo con las cámaras en la calle. Sé que lograron mejorar la seguridad, pero esas cámaras están ahí filmando todo el tiempo y hay alguien que ve, más allá de que haya protocolos, eso está latente.

Reconocimiento Facial
Algoritmo
Es una solución biométrica que emplea un algoritmo automático para verificar o reconocer la identidad de una persona en función de sus características fisiológicas.
Comparaciones
Funciona a partir de comparaciones entre los atributos del rostro de la persona que se quiere identificar y los de miles de individuos con características similares contenidas en una gran base de datos.
Puede operar de 2 maneras
Verificación de rostro: compara una imagen de la cara con otra imagen con la cara de la que queremos identificar. El sistema confirmará o rechazará la identidad de la cara.
Identificación de rostro: compara la imagen de una cara desconocida con todas las imágenes de caras conocidas que se encuentran en la base de datos para determinar su identidad.

Javier Preciozzi es socio de Digital Sense Technologies. Forma parte del equipo de investigación y desarrollo de la empresa desde su creación en 2008. Es Doctor por la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (Uruguay), con especialización en sensado remoto. Javier es, además, consultor internacional en sistemas de identificación. Sus áreas de especialización dentro del procesamiento de imágenes y visión por computador son sensado remoto y biometría. Tiene varias publicaciones científicas en dichas áreas y ha participado de diversos proyectos de investigación y desarrollo vinculados a las mismas.

Javier Preciozzi
Digital Sense Technologies
Natalia Arralde es la Editora Ejecutiva de Amenaza Roboto.
Ella es una periodista especializada en producción audiovisual (NHK-CTI Tokyo).
Antes coordinó el proyecto "Periodismo en el Liceo" del MEC, el Servicio Informativo de Televisión Nacional de Uruguay y realizó servicios de producción de contenidos para cadenas internacionales como CNN y Al Jazeera. Además, ha ejercido el periodismo en canal 12, radio El Espectador y FM del Sol, El Observador y El País (suplemento Economía y Mercado).
Natalia dicta clases en la Universidad de Montevideo.

Natalia Arralde
Editora Ejecutiva
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