説明/参照:
網膜ベースの生体認証には、目の奥にある血管層の分析が含まれます。
確立された技術であるこの技術には、光カプラーを介して低強度の光源を使用して網膜の固有のパターンをスキャンすることが含まれます。網膜スキャンは非常に正確ですが、ユーザーがレセプタクルを覗いて特定の点に焦点を合わせる必要があります。メガネを着用している場合や、読み取りデバイスとの密着が心配な場合には、これは特に便利ではありません。これらの理由により、網膜スキャンは、たとえ技術自体はうまく機能するとしても、すべてのユーザーに温かく受け入れられるわけではありません。
試験のために、以下の情報を知っておく必要があります。
生体認証
バイオメトリクスは、個人の固有の属性や行動を分析することによって個人の身元を確認します。これは身元確認の最も効果的かつ正確な方法の 1 つですが、社会にはあまり受け入れられていません。
生体認証は非常に洗練されたテクノロジーです。したがって、他のタイプの本人確認プロセスよりもはるかに高価で複雑です。生体認証システムは、署名のダイナミクスなど、個人の行動に基づいて認証の決定を下すことができますが、これらは時間の経過とともに変化し、偽造される可能性があります。
物理的属性 (虹彩、網膜、指紋など) に基づいて認証決定を行う生体認証システムは、物理的属性が通常変化せず、外観を損なう損傷がないため、より高い精度を実現します。 生体認証は通常、2 つの異なるカテゴリに分類されます。1つ目は生理的なものです。これらは、特定の個人に固有の身体的属性である特性です。指紋は、生体認証システムで使用される生理学的特徴の一般的な例です。バイオメトリクスの 2 番目のカテゴリは行動として知られています。
行動認証は継続的認証とも呼ばれます。動作/継続的認証により、セッションハイジャック攻撃を防止します。これは個人の特性に基づいてその身元を確認するものです。例としては、シグネチャ ダイナミクスがあります。生理的なものは「ありのままの自分」であり、行動的なものは
"あなたがすること。"
生体認証システムが許可された個人を拒否した場合、それはタイプ I エラー (本人拒否率) と呼ばれます。
拒否されるべき詐欺者をシステムが受け入れた場合、これをタイプ II エラー (他人受入率) と呼びます。目標は、各タイプのエラーについて低い数値を取得することですが、タイプ II のエラーは最も危険であり、回避することが最も重要です。
異なる生体認証システムを比較する場合、多くの異なる変数が使用されますが、最も重要な指標の 1 つはクロスオーバー エラー率 (CER) です。この評価はパーセントで表され、他人拒否率が他人受け入れ率と等しくなるポイントを表します。この評価は、システムの精度を決定する際の最も重要な測定値です。CER が 3 の生体認証システムは、CER が 4 のシステムよりも正確です。クロスオーバー エラー レート (CER) は、等エラー レート (EER) とも呼ばれます。
スループットは、生体認証システムに対する認証プロセスを表します。これは、生体認証システムの応答時間とも呼ばれます。生体認証アクセス制御の購入と導入において考慮すべき主な考慮事項は、ユーザーの受け入れ、精度、処理速度です。
生体認証に関する考慮事項
生体認証システムのアクセス制御要素に加えて、制御環境の完全性にとって重要な考慮事項が他にもいくつかあります。これらは：
偽造に対する耐性
データストレージ要件
ユーザーの受け入れ
信頼性と
対象ユーザーとアプローチ
指紋
指紋は、摩擦隆線によって示される隆線の端と分岐、および特徴点と呼ばれるその他の詳細な特徴で構成されます。これらの特徴の特徴によって、各個人に固有の指紋が与えられます。個人は、指紋の詳細を読み取るデバイスに指を置き、これを参照ファイルと比較します。2 つが一致すると、個人の身元が確認されたことになります。
手のひらスキャン
手のひらには豊富な情報が含まれており、個人を識別するために使用される多くの側面があります。手のひらには、特定の人に特有のしわ、隆起、溝が全体にあります。手のひらスキャンには、各指の指紋も含まれます。個人が生体認証デバイスに手を置くと、この情報がスキャンされて取得されます。この情報は参照ファイルと比較され、身元が検証されるか拒否されます。
手の形状
人の手の形状 (手と指の形状、長さ、幅) によって手の形状が定義されます。この特性は人によって大きく異なり、一部の生体認証システムで身元を確認するために使用されます。人は各指の溝がある装置に手を置きます。システムは、各指および手全体の形状を参照ファイル内の情報と比較して、その人の身元を確認します。
網膜スキャン
人間の網膜を読み取るシステムは、眼球の裏側にある網膜の血管パターンをスキャンします。このパターンは、人によって非常に独特であることがわかっています。カメラを使用して目の中にビームを投影し、パターンをキャプチャして、以前に記録された参照ファイルと比較します。
虹彩スキャン
虹彩スキャンは受動的な生体認証制御です
虹彩は瞳孔を囲む目の色の部分です。アイリスには、独特のパターン、裂け目、色、リング、コロナ、溝があります。虹彩内のこれらの各特性の独自性はカメラによって捕捉され、登録段階で収集された情報と比較されます。
虹彩パターン生体認証システムを使用する場合、光学ユニットは、太陽が開口部に当たらないように配置する必要があります。したがって、実装する場合は、施設内に適切に配置する必要があります。
特徴的なダイナミクス
人が署名するとき、通常は毎回同じ方法と速度で署名します。署名に署名すると、生体認証システムで捕捉できる電気信号が生成されます。誰かが文書に署名するときに実行される物理的な動作によって、これらの電気信号が生成されます。信号は、ある個人を別の個人から区別するために使用できる固有の特性を提供します。署名のダイナミクスは静的な署名よりも多くの情報を提供するため、個人の身元を確認する際に検証する変数が多くなり、その人が本人であることをより確実に確認できます。
キーストロークのダイナミクス
署名ダイナミクスは、人が名前に署名するときに電気信号を捕捉する方法であるのに対し、キーストローク ダイナミクスは、人が特定の語句を入力するときに電気信号を捕捉します。ユーザーが指定されたフレーズを入力すると、生体認証システムがその動作の速度と動きを捕捉します。各個人には特定のスタイルとスピードがあり、それが独自の信号に変換されます。パスワードは簡単に取得できるため、このタイプの認証はパスワードを入力するよりも効果的です。人の入力スタイルを繰り返すことは、パスワードを取得することよりもはるかに困難です。
声紋
人々の話し声とパターンには、多くの微妙な違いがあります。声紋をキャプチャし、それを参照ファイルに保持されている情報と比較するようにプログラムされた生体認証システムは、個人を別の個人から区別することができます。登録プロセス中に、個人はいくつかの異なる単語を言うように求められます。
フェイシャルスキャン
人の顔をスキャンするシステムでは、多くの属性や特徴が考慮されます。人によって骨格、鼻筋、目の幅、額の大きさ、顎の形が異なります。これらはすべて顔のスキャン中にキャプチャされ、参照レコード内に保持されている以前にキャプチャされたスキャンと比較されます。情報が一致する場合、その人は確実に特定されます。
手のトポグラフィー
手の幾何学では個人の手と指のサイズと幅が観察されますが、手のトポロジーでは手のさまざまな山と谷、全体の形状と曲率が観察されます。個人が認証を受けたいときは、システムに手を置きます。システムの片側にあるカメラは、手の形状を対象とするシステムとは異なる視点と角度から手の側面図の写真を撮影し、異なるデータをキャプチャします。この属性は、それ自体では個人を認証できるほど固有ではないため、通常は手の形状と組み合わせて使用​​されます。
血管スキャン
血管スキャンでは、皮膚の第 1 層の下にある血管を使用します。
次の答えは正しくありません。
指紋 - 指紋は、摩擦隆起によって示される隆線の端と分岐、および特徴点と呼ばれるその他の詳細な特徴で構成されます。これらの特徴の特徴によって、各個人に固有の指紋が与えられます。個人は、指紋の詳細を読み取るデバイスに指を置き、これを参照ファイルと比較します。2 つが一致すると、個人の身元が確認されたことになります。
手の形状 - 人の手の形状 (手と指の形状、長さ、幅) によって手の形状が定義されます。この特性は人によって大きく異なり、一部の生体認証システムで身元を確認するために使用されます。人は各指の溝がある装置に手を置きます。システムは、各指および手全体の形状を参照ファイル内の情報と比較して、その人の身元を確認します。
手のひらスキャン - 手のひらには豊富な情報が含まれており、個人を識別するために使用される多くの側面があります。手のひらには、特定の人に特有のしわ、隆起、溝が全体にあります。手のひらスキャンには、各指の指紋も含まれます。個人が生体認証デバイスに手を置くと、この情報がスキャンされて取得されます。この情報は参照ファイルと比較され、身元が検証されるか拒否されます。
この質問を作成するために次の参考資料が使用されました。
CISA レビューマニュアル 2014 ページ番号 330 および 331
CISSP CBK の公式 ISC2 ガイド 第 3 版 ページ番号 924

説明/参照:
Explanation:
侵入防止システム (IPS) は、ハッキングの試みを検出してブロックできるインライン デバイスとして導入されています。侵入検知システム (IDS) は通常、スニッフィング モードで導入され、侵入の試みを検知できますが、効果的に阻止することはできません。ハニーポット ソリューションは侵入者を罠にかけ、シミュレートされたターゲットを探索します。ネットワーク セキュリティ スキャナーは脆弱性をスキャンしますが、侵入を阻止することはできません。

セクション: 情報資産の保護
Explanation:
次の論理的なステップは、インポートされたデータの管理合計を元のデータの管理合計と照合することです。
これにより、インポートされたデータが完全であることが確認されます。ソートによる完全性の確認はできません
元のデータがソート順になっていない可能性があるため、インポートされたデータ。さらに、並べ替えでは次のような機能は提供されません。
完全性を検証するためのコントロール合計。元のデータの 100 レコードの印刷出力を 100 のデータで確認する
インポートされたデータの記録は物理的な検証のプロセスであり、これらのデータのみが正確であることを確認します。
記録。データをさまざまなカテゴリにフィルタリングして元のデータと照合するには、依然として次のことが必要です。
データの完全性を確認するために、管理合計を作成する必要があります。

セクション: 情報資産の保護
Explanation:
完全なリスク評価により、特定のリスク レベルに最も適切な保護レベルが決定されます。
ベースライン アプローチは、リスクに関係なく、標準的な保護セットを適用するだけです。コストメリットがある
情報を過保護にしないこと。ただし、さらに大きな利点は、情報が一切ないことです。
資産が過剰に保護されているか、過少に保護されています。リスク評価アプローチにより、適切なレベルのリスクが確保されます。
リスクと資産価値のレベルに応じて、したがって資産を考慮して保護が適用されます。
価値。ベースライン アプローチでは、より多くのリソースをより大きな資産に振り向けることはできません。
すべての資産に均等にリソースを振り向けるのではなく、リスクを軽減します。