Biyometrik veriler, bir kişinin kimliğini doğrulamak için kullanılan benzersiz fiziksel veya davranışsal özellikleri ifade eder.
Biyometrik verilerin iptal edilmesi veya değiştirilmesi, şifreleri değiştirmekten daha karmaşıktır. Parolaların aksine, parmak izleri veya retina taramaları gibi biyometrik tanımlayıcılar benzersiz ve kalıcıdır. Bu, çalınırsa özellikle savunmasız hale getirir. Siber suçlular, birisini taklit etmek ve güvenlik sistemlerini atlamak, kişisel hesapları ve verileri riske atmak için çalıntı biyometrik bilgileri kullanabilir.
Birçok kişi biyometrik verilerinin nasıl toplandığının farkında değildir. Çoğu zaman, filmlerde ve TV şovlarında yüz tanıma teknolojisinin kamusal alanlarda gözetim için nasıl kullanıldığını görüyoruz, ancak bu verilerin nereye gittiğini veya kimin erişebileceğini bilmiyoruz.
Benzer şekilde, parmak izi verileri, verilerinin nasıl kullanılacağını veya saklanacağını anlamadan bireyler olmadan uygulamalar veya cihazlar aracılığıyla yakalanabilir.
Biyometrik veri türleri
Her biri toplama yöntemine ve belirli uygulamalara sahip çeşitli biyometrik veri türleri vardır.
Parmak izleri
Parmak izleri, optik, kapasitif veya ultrasonik dahil olmak üzere farklı sensör türleri kullanılarak toplanabilir. Optik sensörler, parmağın yüzeyini taramak için ışık kullanırken, kapasitif sensörler ciltteki elektriksel varyasyonları tespit eder. Ultrasonik sensörler, sırtları ve vadileri özetlemek için ses dalgaları kullanarak parmak izinin ayrıntılı bir 3D temsilini üretir.
Erişim kontrolü için yaygın olarak kullanılır (örn., Kilit açma cihazları, kapıları korumak, bankacılıktaki kimliklerin doğrulanması), parmak izleri biyometrik kimlik doğrulamanın en yaygın formları arasındadır.
Yüz tanıma
Yüz tanıma teknolojisi, kameralar veya kızılötesi sensörler aracılığıyla yüz verilerini yakalar. Sistem, göz aralığı, burun şekli ve ağız genişliği gibi benzersiz yüz özelliklerini analiz eder. Daha sofistike sistemler, doğruluğu artırmak için yüzün 3D temsilini oluşturabilir.
Bu yöntem çoğunlukla havaalanları, işyerleri ve kamusal alanlar dahil olmak üzere güvenlik ve gözetim sistemlerinde uygulanır. Ayrıca akıllı telefonların kilidini açmada ve finansal işlemler veya çevrimiçi hizmetler için kimliklerin doğrulanmasında rol oynar.
İris taramaları
Iris taramaları, gözün renkli kısmındaki (iris) benzersiz desenleri yakalamak için kızılötesine yakın ışık kullanır. Bu ışık irisi aydınlatır ve bir kamera farklı özelliklerini kaydeder. IRIS taramaları sınır kontrolü, askeri tesisler ve hükümet binaları gibi yüksek güvenlikli ortamlarda kullanılmaktadır. Ayrıca güvenli kullanıcı kimlik doğrulaması sağlamak için akıllı telefonlar gibi tüketici cihazlarına entegre ediliyorlar.
Ses desenleri
Ses tanıma sistemleri, ton, perde ve ritim gibi benzersiz vokal özelliklerini analiz eder. Ses desenleri sanal asistanlar (örn., Siri, Alexa), telefon bankacılığı ve çağrı merkezlerinde doğrulama gibi hizmetlerde kullanılır. Genellikle daha az güvenli bir biyometrik kimlik doğrulama türü olarak görülür, çünkü sesler taklit edilebilir veya değiştirilebilir.
Biyometrik verilerle güvenlik riskleri
Biyometrik veriler güvenliği artırdıkça, bu teknolojilerin artan kullanımı da kendi sorunları ile birlikte gelir.
ClearView AI adlı bir şirket, Facebook ve Instagram gibi sosyal medya platformlarından milyarlarca görüntüyü kullanıcıların rızası olmadan kazındıktan sonra dikkat çekti. Bu görüntüler daha sonra bir yüz tanıma veritabanı oluşturmak için kullanıldı.
Ağustos 2019’da Suprema’nın Biostar 2 platformunu içeren bir biyometrik veri ihlali keşfedildi. Maruz kalan veritabanı, bir milyondan fazla kullanıcının yanı sıra diğer kişisel bilgilerin parmak izi ve yüz tanıma verilerini içeriyordu.
Hintli bir gazetenin soruşturması, Aadhaar’ın (Hindistan’ın ulusal kimlik sistemi) veri sızıntısının, bir milyardan fazla vatandaşın, başparmak baskıları ve retina taramaları gibi biyometrik veriler de dahil olmak üzere kişisel bilgilerini ortaya çıkardığını ortaya koydu. Bu ihlal, yetkisiz erişime izin veren sistemdeki bir güvenlik açığına kadar izlendi. Sızıntının yanı sıra, sahte Aadhaar kartları oluşturmak için yazılım da satılıyordu.
Biyometrik verilerin korunması
Biyometrik verileri korumak için, bir ihlal şansını en aza indirerek bulut yerine yerel olarak saklanmanız önerilir. Apple’ın yüz kimliği ve dokunma kimliği, örneğin verileri cihazın kendisinde saklayın. Ek olarak, yalnızca biyometrik kimlik doğrulamaya güvenmek yerine MFA’yı etkinleştirin.
Verilerin hem depolandığında hem de iletildiğinde şifrelendiğinden emin olun. Yeni güvenlik risklerinin önünde kalmak için cihazlarınızı ve yazılımlarınızı düzenli olarak güncellemek de gereklidir. Hangi uygulamaların ve hizmetlerin biyometrik verilerinize erişebileceğini kontrol edin ve gerekirse izinleri iptal edin.
Bu adımları izleyerek hassas biyometrik bilgilerin güvenli kalmasına yardımcı olabilirsiniz.
Biyometrik veri koruması söz konusu olduğunda bireylere belirli haklar veren yasalar ve düzenlemeler vardır. Örneğin, Avrupa’daki GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği) veya Kaliforniya sakinleri için CCPA (California Tüketici Gizlilik Yasası) kapsamında, verilerinizin nasıl kullanıldığını bilme, buna erişim talep etme ve hatta silinmesini talep etme hakkına sahipsiniz.
Bu hakları ve bunların nasıl kullanılacağını, veri toplamayı tercih etmenin veya verilerinizin bu düzenlemelere göre güvenli bir şekilde ele alınmasını sağlamak çok önemlidir.
Biyometrik veriler hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, bu hassas bilginin nasıl toplandığı konusunda bilgili ve dikkatli olmalıyız.