बायोमेट्रिक्स और AI बनाम आईरिस पहचान: डिजिटल पहचान सुरक्षा का भविष्य आकार देना

मुख्य बिंदु:

बॉट-जनित ट्रैफिक में वृद्धि: 2018 से, बॉट-जनित ट्रैफिक सभी ऑनलाइन इंटरैक्शन के लगभग आधे तक पहुंच गया है, जो उन्नत मानव सत्यापन प्रणालियों की आवश्यकता को उजागर करता है।

पारंपरिक सत्यापन का अप्रचलन: पारंपरिक मानव सत्यापन और पहचान प्रणालियां अप्रचलित हो रही हैं, जो AI-समर्थित बायोमेट्रिक तकनीक जैसे नवीन दृष्टिकोणों की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

बायोमेट्रिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: बायोमेट्रिक्स का कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ संयोजन इंटरनेट सुरक्षा और गोपनीयता को बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण तकनीकी छलांग का प्रतीक है, जो पारंपरिक पहचान विधियों को पीछे छोड़ रहा है।

Didit के साथ अपनी डिजिटल पहचान सुरक्षित करें: Didit इंटरनेट पर उपयोगकर्ता डेटा और गोपनीयता की रक्षा के लिए एक विकेंद्रीकृत डिजिटल पहचान प्रदान करता है, जो वेब के मानवीकरण की दिशा में एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है।

2018 से वर्तमान तक, बॉट-जनित ट्रैफिक में तेजी से वृद्धि हुई है जो सभी ऑनलाइन इंटरैक्शन के लगभग आधे (47%) तक पहुंच गया है। इन आंकड़ों से हम कई निष्कर्ष निकाल सकते हैं: प्रौद्योगिकी इंटरनेट पर मानव व्यवहार की नकल करने के लिए तेजी से आगे बढ़ रही है, और स्क्रीन के दूसरी तरफ मौजूद लोगों की मानवता को सत्यापित करने वाली पारंपरिक प्रणालियां अब अप्रचलित हो गई हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, अपने विकास के शुरुआती चरणों में होने के बावजूद, कैप्चा पहेलियों को हल करने, व्यक्तियों का प्रतिरूपण करने, और इंटरनेट पर उनके कार्य प्रणाली की नकल करने में सक्षम साबित हुई है। यह हमारे डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता की रक्षा करने के मामले में चिंताजनक मुद्दों की एक श्रृंखला खोलता है। अधिकांश मामलों में, इन बॉट्स के इरादे मानव हितों के लिए लाभदायक होने से बहुत दूर हैं।

इस संदर्भ में, ऑनलाइन व्यक्तियों की मानवता को मान्य करने वाली नई प्रणालियां पहले से कहीं अधिक आवश्यक हैं। Didit, अपनी AI-समर्थित बायोमेट्रिक तकनीक के साथ, एक बहुत ही महत्वपूर्ण विकल्प साबित होता है। यहां तक कि उन लोगों से भी अधिक जो केवल आईरिस पहचान के माध्यम से मानवता को सत्यापित करते हैं।

सत्यापन और पहचान प्रणालियां अप्रचलित हैं

लेकिन आइए वर्तमान समस्या में और गहराई से जाएं: मानव सत्यापन और पहचान प्रणालियां अप्रचलित हो गई हैं। अगर आप हम पर विश्वास नहीं करते, तो एक पल के लिए सोचें कि आपके कितने ऑनलाइन सेवाओं पर प्रोफाइल हैं, प्रत्येक में अतिरिक्त सुरक्षा के लिए अलग-अलग उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड हैं। यह हमें असंख्य संयोजनों को याद रखने के लिए मजबूर करता है, जो Web2 विधियों की अक्षमता को भी प्रदर्शित करता है। अगर आप एक व्यक्ति हैं, तो आप कौन हैं यह साबित करने के लिए एक ही खाता क्यों नहीं रखते?

हालांकि, ये तरीके बॉट्स का पता लगाने में भी विफल रहते हैं। जबकि कुछ हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए काम करते हैं (जैसे कि ग्राहक सेवा में भेजने से पहले बातचीत में सहायता करने वाले), अन्य लोगों का प्रतिरूपण करते हैं। वास्तव में, वे कई संपर्क पृष्ठों पर आमतौर पर पाए जाते हैं, जैसा कि जेम्स मिलरशिप, एशले मैडिसन के अध्यक्ष ने एक साक्षात्कार में स्वीकार किया। "यह एक सामान्य प्रथा है," उन्होंने खुद को माफ किया।

लेकिन यह सिर्फ बर्फ का टुकड़ा है इस इंटरनेट में जहां पहचान की परत नहीं है, और इसीलिए गंभीर समाधान आवश्यक हैं।

बायोमेट्रिक्स (और कृत्रिम बुद्धिमत्ता) एक प्रतिक्रिया के रूप में

बायोमेट्रिक्स को शारीरिक विशेषताओं के एक सेट के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो किसी व्यक्ति की पहचान की अनुमति देता है। हम फिंगरप्रिंट, आईरिस पहचान, या चेहरे की पहचान की बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ इसका संयोजन एक तकनीकी विकास का प्रतिनिधित्व करता है, साथ ही इस लगभग डिजिटल दुनिया में सुरक्षा और गोपनीयता के प्रति हमारे दृष्टिकोण में सुधार भी: वे इंटरनेट पर पहचान की इस कमी के लिए समाधान के बीज हैं।

बायोमेट्रिक्स शारीरिक लक्षणों पर आधारित सरल पहचान से काफी विकसित हो गया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण के साथ, हम अब बायोमेट्रिक डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण अधिक परिष्कृत और सटीक तरीकों से कर सकते हैं। यह विकास न केवल पहचान में दक्षता और सटीकता में सुधार करता है बल्कि अधिक अनुकूलनीय और सुरक्षित प्रणालियों की भी अनुमति देता है। AI पैटर्न और असामान्यताओं का पता लगाने की सुविधा प्रदान करता है, जो एक ऐसी दुनिया में महत्वपूर्ण है जहां प्रतिरूपण और धोखाधड़ी के प्रयास तेजी से जटिल हो रहे हैं। हम, उदाहरण के लिए, डीपफेक के बारे में बात कर रहे हैं, जो उन लोगों को बहुत नुकसान पहुंचाते हैं जो उनसे पीड़ित हैं।

आईरिस पहचान सीमित क्यों है?

आईरिस पहचान के माध्यम से मानवता का सत्यापन कुछ महीनों से फैशन में है। हालांकि यह सच है कि दो आईरिस के समान होने की संभावना लगभग असंभव है (यहां तक कि जुड़वां में भी वे भिन्न होते हैं) और एक एकल स्पेक्ट्रम के तहत मानव के व्यक्तित्व को संकुचित करने की अनुमति देता है, यह एक ऐसी तकनीक है जो स्केल करने में कठिन है और कुछ अंतराल प्रस्तुत करती है।

एक तो, यह तकनीक गोलाकार वस्तुओं पर आधारित है, जिसके लिए कार्य करने के लिए एक विशेष उपकरण की आवश्यकता होती है। हालांकि यह अपने आप में एक अनुभव है, एक भौतिक तकनीक के माध्यम से व्यक्तित्व परीक्षण को पार करने की यह आवश्यकता इसकी स्केलेबिलिटी की कमी को दर्शाती है।

इसके अलावा, यह एक ऐसी तकनीक है जिसे आसानी से हैक किया जा सकता है। सौंदर्य संबंधी संशोधन हैं, जैसे रंगीन कॉन्टैक्ट लेंस, जो किसी व्यक्ति की आईरिस में सरल परिवर्तन की अनुमति देते हैं। इस प्रकार, व्यक्तित्व का सिद्धांत प्रश्न में होगा।

विचार करने के लिए एक अन्य मुद्दा, हालांकि ऊपर के साथ निकटता से जुड़ा नहीं है, एकत्र किए गए डेटा की गोपनीयता और लोगों को अपनी आईरिस देने से जो जोखिम होता है वह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए।

बायोमेट्रिक्स का विकास: फिंगरप्रिंट से चेहरे की पहचान तक

बायोमेट्रिक्स ने अपने शुरुआती दिनों से लेकर अब तक एक लंबा सफर तय किया है, प्रौद्योगिकी के साथ हमारी बातचीत को बदल दिया है और व्यक्तिगत सुरक्षा को फिर से परिभाषित किया है। यह यात्रा फिंगरप्रिंट पर ध्यान केंद्रित करने से शुरू होती है, जो बायोमेट्रिक पहचान का सबसे पुराना और सबसे विश्वसनीय रूपों में से एक है, जिसका ऐतिहासिक रूप से कानून प्रवर्तन में उपयोग किया जाता था। लेकिन हम स्याही और कागज से हमारे रोजमर्रा के उपकरणों में एकीकृत स्कैनर तक कैसे पहुंचे?

• आधुनिक बायोमेट्रिक्स का अग्रदूत: Apple और Touch ID: 2013 में, Apple ने iPhone 5S में Touch ID सिस्टम को लागू करके एक प्रतिमान बदलाव की शुरुआत की। यह प्रगति न केवल सुरक्षा का एक नया रूप प्रदान करती थी, बल्कि बड़े पैमाने पर उपभोग में बायोमेट्रिक्स की शुरुआत को भी चिह्नित करती थी। एक सरल स्पर्श से फोन को अनलॉक करने या भुगतान को अधिकृत करने की क्षमता ने हमारे उपकरणों के साथ बातचीत करने के तरीके में क्रांति ला दी, बैंकिंग से लेकर ऑटोमोटिव तक कई क्षेत्रों में बायोमेट्रिक्स के व्यापक अपनाने की नींव रखी।
• 'आवाज पहचान' का युग: जैसे-जैसे बायोमेट्रिक्स फिंगरप्रिंट से आगे बढ़ा, आवाज पहचान ने डिजिटल दुनिया में अपना स्थान बनाना शुरू कर दिया। Google, Apple, Microsoft, और Amazon जैसे तकनीकी दिग्गजों ने Siri और Alexa जैसे वॉइस असिस्टेंट के माध्यम से उपकरणों और सेवाओं के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत को बदल दिया। इन विकासों ने दैनिक कार्यों को अधिक सुलभ और सुविधाजनक बना दिया, बायोमेट्रिक्स की बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित किया।
• चेहरे की पहचान: चेहरे की पहचान को 2017 में Apple के iPhone X के लॉन्च के साथ महत्वपूर्ण बढ़ावा मिला। यह उपकरण न केवल सुरक्षा के लिए चेहरे के बायोमेट्रिक्स का उपयोग करता था, बल्कि इसमें एक उन्नत स्कैनिंग सिस्टम, Face ID भी शामिल था, जो उपयोगकर्ता के चेहरे को मैप करने के लिए अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करता था। यह प्रगति बायोमेट्रिक्स में एक नए युग की शुरुआत को चिह्नित करती है, जहां सुरक्षा और सुविधा अभूतपूर्व तरीके से मिल गए।
• वैस्कुलर बायोमेट्रिक्स, नए क्षितिज: बायोमेट्रिक्स का विकास जारी है, वैस्कुलर पहचान जैसे विकास जमीन हासिल कर रहे हैं। यह तकनीक, जो रक्त वाहिकाओं में अद्वितीय पैटर्न का विश्लेषण करती है, सटीकता और सुरक्षा का एक और भी उच्च स्तर प्रदान करती है। चीन में नवीन भुगतान प्रणालियों से लेकर मोबाइल उपकरणों में वैस्कुलर बायोमेट्रिक्स को एकीकृत करने के लिए चल रहे शोध तक, हम बायोमेट्रिक पहचान में एक नई सीमा के जन्म को देख रहे हैं।

ये कुछ उदाहरण हैं जो दर्शाते हैं कि बायोमेट्रिक्स कैसे फिंगरप्रिंट के प्रारंभिक उपयोग से लेकर चेहरे और वैस्कुलर पहचान जैसी अधिक परिष्कृत तकनीकों तक विकसित हुआ है, उपकरणों के साथ हमारी बातचीत के तरीके को बदल दिया है और व्यक्तिगत सुरक्षा और उपयोगकर्ता आराम को बढ़ाया है।

इन तकनीकों के विकास के बारे में अधिक गहराई से जानने के लिए, Telefónica की इस पोस्ट को देखें।

बायोमेट्रिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: सटीकता और सुरक्षा को बढ़ाना

बायोमेट्रिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण ने पहचान प्रणालियों की सटीकता और सुरक्षा में महत्वपूर्ण परिवर्तन लाया है। इस संलयन ने बायोमेट्रिक्स को अनुकूलनशीलता और दक्षता के एक नए युग में धकेल दिया है। यह प्रगति अच्छी तरह से प्रलेखित है, जो दर्शाती है कि ये सिस्टम कैसे नए विविधताओं को सीख और अनुकूल कर सकते हैं, बदलती परिस्थितियों में उच्च सटीकता बनाए रखते हैं, जैसा कि Didit के साथ देखा गया है।

AI के साथ बायोमेट्रिक्स में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि धोखाधड़ी से लड़ने की इसकी क्षमता है। उन्नत सिस्टम अब जालसाजी या पहचान की चोरी के प्रयासों के बीच प्रभावी ढंग से अंतर कर सकते हैं, जो पारंपरिक बायोमेट्रिक्स में अंधे धब्बे थे। यह प्रगति एक ऐसी दुनिया में महत्वपूर्ण है जहां धोखाधड़ी की रणनीतियाँ तेजी से परिष्कृत हो रही हैं।

Didit के साथ अपनी डिजिटल पहचान की सुरक्षा का पहला कदम उठाएं

Didit का लक्ष्य इंटरनेट को मानवीय बनाना है। इस उद्देश्य के लिए, हम हर किसी को आवश्यक उपकरण प्रदान करते हैं ताकि वे खुद को सशक्त बना सकें, अपने डेटा और गोपनीयता की देखभाल कर सकें, और विकेंद्रीकृत डिजिटल पहचान के माध्यम से ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों में अपनी मानवता को साबित कर सकें, इंटरनेट पर सभी बातचीत को फिर से परिभाषित करते हुए।

यदि आप विकेंद्रीकरण की ओर पहला कदम उठाना चाहते हैं और अपनी डिजिटल पहचान की सुरक्षा करना चाहते हैं, तो नीचे दिए गए बटन पर क्लिक करें अपना खुद का Didit बनाने के लिए। आप अपने डेटा को नियंत्रित करने के करीब होंगे!