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El Big Data y Business Intelligence en La Autenticación Biométrica

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Esteban José Mattey Trigueros

 

– Algoritmia – Instituto Europeo de Formación Tecnológica

 

El Big Data y Business Intelligence en La Autenticación Biométrica

 

Resumen

La inteligencia y análisis de negocios (BI&A) ha surgido como un área importante de estudio tanto para profesionales como para investigadores, reflejando la magnitud y el impacto de los problemas relacionados con los datos que deben resolverse en las empresas actuales. La inteligencia empresarial que aplica el análisis de datos para generar información clave para respaldar la toma de decisiones comerciales, ha sido un área importante durante más de dos décadas. En los últimos cinco años, la tendencia de «Big Data» ha surgido y se ha convertido en un elemento central de la investigación de Business Intelligence. En este blog, revisamos páginas web, así como literatura académica asociada con «Big Data» y «Business Intelligence» para explorar las tendencias de investigación y desarrollo en el campo de la autenticación biométrica. Utilizamos el análisis de publicaciones de artículos hallados en internet.

 

Introducción

Una explosión de datos se ha acumulado y procesado en las últimas décadas, principalmente proviene de la vida y las actividades diarias de las personas. El desarrollo de instalaciones y redes de comunicación avanzadas, como teléfonos inteligentes, Internet, redes sociales y otros, ha provocado el crecimiento exponencial de los volúmenes de datos producidos por personas de todo el mundo. Además, el Internet de las cosas (IoT) es otra fuente de Big data. Los dispositivos se están conectando a la web y entregan datos.

Esta explosión ha hecho necesario hacer algo para proteger nuestros datos en línea. es ahí en donde nace una de las tendencias que se discuten actualmente a nivel global, la cual es la autenticación biométrica. A continuación, se expone un breve resumen de como el BIg Data  y Business Intelligence se posicionan como una alternativa en Ciberseguridad, para la autenticación de usuarios aplicando la biométrica.

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Desarrollo

Que es La identificación Biométrica

La identificación biométrica puede incluir una gran cantidad de tecnologías. Puede consistir en escaneos de iris o huellas dactilares. Pero también puede ser un software de reconocimiento de voz y reconocimiento facial similar al que se usa en los iPhones. A medida que la tecnología mejora, estas formas de identificación se vuelven más sofisticadas.

 

Enfoque del Big data para el análisis de identidad basado en biometría

Los sistemas biométricos a gran escala se están convirtiendo en algo habitual en las tarjetas de identidad y los métodos de pago móviles seguros a nivel mundial. Al igual que con otros sistemas de Big Data, los sistemas biométricos se enfrentan a los desafíos de las «cuatro V» que implican la gestión eficaz del complejo ciclo de vida y las operaciones de la información de identidad, a pesar del inmenso tamaño de la base de datos de inscripción (volumen) y el rápido tiempo de respuesta de las transacciones (velocidad ) requisitos utilizando identificadores biométricos potencialmente ruidosos, fraudulentos (veracidad) y múltiples (variedad).

 

Distintas técnicas representativas que abordan estos desafíos en una variedad de aplicaciones biométricas diversas y realistas, como:

1) métodos de indexación que permiten el acceso en un tiempo casi constante (velocidad) independientemente de la escala (volumen) de la base de datos biométrica.

2) fusionando múltiples (variedad ) biometría para abordar los problemas de riesgo y precisión

3) garantizar la integridad (veracidad) de las bases de datos biométricas mediante la eliminación de múltiples registros duplicados y la protección contra el robo de identificadores biométricos.

 

 

Si bien comparten muchos puntos en común con los problemas genéricos de diseño de sistemas de Big Data, los sistemas biométricos también proporcionan un rico estudio de caso que involucra cómo estos problemas se manifiestan y se abordan de una manera única y específica de dominio. En virtud de tratar con algunas de las entidades más críticas, a saber, la identidad y los derechos, es probable que los sistemas biométricos emerjan entre los más críticos de los sistemas de Big Data.

 

Autenticación inteligente mediante análisis de datos

 

“A medida que las empresas se cansan de ingresar contraseñas y hacer un seguimiento de todas ellas, además de correr el riesgo de ser pirateadas, las soluciones biométricas se están convirtiendo en la ola del futuro muy cercano”, según Kayvan Alikhani, Director Senior de Tecnología de RSA, la División de Seguridad. de EMC y un proveedor de soluciones de seguridad impulsadas por inteligencia. A excepción de la autenticación biométrica, la mayoría de los métodos de autenticación se pueden copiar o alguien más puede adoptar y abusar del método de credencial de otra persona.

 

Los entornos de Big data permiten a las instituciones mantener un historial de transacciones y autenticación más profundo para una visión más rica del comportamiento del cliente, lo que inevitablemente se presta a mejores análisis para la detección de anomalías y las decisiones de autenticación en tiempo real.

 

Además, los entornos de Big data permiten a las compañías considerar una gama más amplia de tipos de datos. Como ejemplo, donde hoy en día muchos bancos se ocupan de la autenticación y las transacciones de tarjetas y canales digitales en contextos separados, en un entorno de Big data podrán tomar decisiones sobre datos agregados.

 

Uno de los beneficios más importantes del uso de análisis de autenticación en tiempo real es la capacidad de desafiar a los clientes tanto al iniciar sesión como durante una sesión. Esto significa que las instituciones pueden, por ejemplo, aprovechar un método de autenticación simple al iniciar sesión para eventos menos riesgosos, como verificar un saldo. Sin embargo, si el consumidor decide iniciar una transacción, los análisis pueden tomar una decisión rápida a mitad de sesión para aprovechar un método de autenticación más estricto en tiempo real.

 

Utilizando la tecnología de cadena de bloques, las instituciones podrán crear identificaciones digitales para los usuarios que se pueden utilizar para cada transacción en línea y móvil. Sin embargo, nos encontramos en las primeras etapas de este desarrollo, con una serie de obstáculos que superar, incluida la privacidad de los datos.

 

Conclusión

En un mundo donde cada vez más nuestros datos son almacenados, tratados y a veces compartidos en línea incluyendo información médica confidencial, nombres, contraseñas, direcciones y números de tarjetas de crédito. Un desafío en el ámbito de la autenticación biométrica es la privacidad, cada gobierno parece tener diferentes regulaciones y condiciones de privacidad, por lo que los programas variarán según el país. Estos no son consistentes todavía. Se está trabajando en legislación y regulación, pero la uniformidad está muy lejos.

 

Como trabajar con cualquier tecnología, está en constante evolución. Las políticas se redactan y reescriben para cambiar con los tiempos. Debe considerarse un trabajo en progreso.

 

Referencias

Research Landscape of Business Intelligence and Big Data analytics: A bibliometrics study. (2018, 30 noviembre). ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417418303099

 

Insight, A. (2020, 11 Abril). How Technology Has Already Begun Using Your Biometric Data – And Why it’s Trustworthy. Analytics Insight. https://www.analyticsinsight.net/how-technology-has-already-begun-using-your-biometric-data-and-why-its-trustworthy/

 

Transforming Data With Intelligence. (2016, 18 agosto). Transforming Data With Intelligence. https://tdwi.org/articles/2016/08/18/intelligent-authentication-using-data-analytics.aspx

 

Ludwig, S. (2015, 2 marzo). How to Gain Business Value from Biometric Analytics. 2015–03-01 | Security Magazine. https://www.securitymagazine.com/articles/86131-how-to-gain-business-value-from-biometric-analytics

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