Una tecnologia ancora in via di sviluppo che potrà avere un’ampia gamma di applicazioni in molteplici settori verticali

World Password Day: superare PIN e password con la biometria

A cura di Michael Xie, Fondatore, Presidente e CTO di Fortinet

Considerato tutto il brusio generato dalle tecnologie di riconoscimento facciale e autenticazione biometrica, è fondamentale riconoscere che si tratta di una tecnologia ancora relativamente alla sua infanzia. Questo è importante poiché la potenza e il potenziale del suo utilizzo sono pronti a fornire incredibili livelli di sicurezza e una serie di servizi attraverso un’ampia gamma di settori verticali.

Più che mai, è necessario un maggiore livello di sicurezza digitale e fisica. È giunto il momento di discutere realisticamente su come sfruttare il potenziale dell’autenticazione biometrica attraverso il riconoscimento facciale per garantire che il suo sviluppo continuo includa misure di protezione e possa cogliere nuove opportunità.

L’autenticazione biometrica tramite riconoscimento facciale è ora una normale tecnologia domestica. Sostituendo la funzione di sicurezza dell’impronta digitale rispetto ai modelli precedenti, la capacità di riconoscimento facciale dell’iPhone X ha milioni di utenti che sperimentano questa tecnologia per la prima volta. Il volto dell’utente è confermato da 30.000 punti a infrarossi distinti e funziona di concerto con una robusta serie di fail-safe per impedire la falsa autenticazione, inclusa una password tradizionale. Ma la versione per iPhone della tecnologia rappresenta solo un assaggio della sua portata e capacità.

Tuttavia, è importante notare che il riconoscimento biometrico del volto esiste per un motivo. E la ragione sta nel suo potenziale di rimuovere l’identificazione da qualcosa di noto (come la password) o che si possiede (un laptop o un badge) trasferendolo a chi si è nella realtà. Usato come secondo fattore di autenticazione, la biometria rappresenta un miglioramento di sicurezza decisamente significativo.

E poiché parte della conversazione su questa tecnologia si concentra comprensibilmente sulla privacy e su altre questioni, c’è una miriade di altre possibilità ancora da elaborare. Si consideri il potenziale del riconoscimento facciale semplicemente come strumento di servizio al cliente, lasciando da parte le principali preoccupazioni che a volte possono far deviare una discussione sulle potenzialità di una tecnologia. È un terreno fertile per iniziare una discussione, poiché i punti di vista e le opinioni in tema di privacy cambiano significativamente tra i vari settori.

Secondo il report Hotel 2025 di Oracle, c’è un crescente entusiasmo nei confronti dei sistemi di riconoscimento facciale che potrebbero essere usati per identificare oltre che per interagire con gli ospiti, con il 72% degli operatori del settore alberghiero che prevede di implementare questa tecnologia nei prossimi quattro anni.

Con minori aspettative in termini di privacy, in situazioni in cui viene effettuata una prenotazione o si fa parte di un programma di fidelizzazione, il riconoscimento biometrico del volto offre il potenziale per nuovi livelli di servizio di concierge attraverso un’ampia gamma di aziende.

Per gli operatori sanitari – soprattutto per chi si prende cura dei malati e per i pazienti che soffrono di Alzheimer, di demenza o qualsiasi altro tipo di disturbo cognitivo – il riconoscimento facciale offre una maggiore protezione del paziente. Se si allontana da una struttura senza identificazione, il riconoscimento facciale può aiutare a riconoscere rapidamente un paziente e a riportarlo al sicuro.

Nel campo dell’istruzione, alcuni distretti scolastici in Arkansas e New York stanno già cercando di combinare la tecnologia di riconoscimento facciale con algoritmi di machine learning per identificare persone, oggetti e anche atteggiamenti che potrebbero rappresentare una minaccia alla sicurezza.

In caso di una tragedia, come una sparatoria, il potenziale della tecnologia diventa evidente. Potrebbe identificare una figura che si aggira presso una determinata struttura (ad esempio un campus scolastico) e non solo confermare se la persona si dovrebbe trovare lì, ma anche gli oggetti detenuti, per determinare se la persona sta impugnando un’arma o agisce in maniera sospetta.

Questo potrebbe innescare una serie di procedure e protocolli di sicurezza che aiuterebbero a prevenire il peggio o a minimizzare i danni. La figura, la posizione e le informazioni dei sospettati potrebbero essere rapidamente comunicate ai primi soccorritori, che spesso devono correre alla cieca in situazioni caotiche, confuse e di pericolo, con poca comprensione di ciò che è accaduto.

La tecnologia potrebbe anche identificare le condizioni di chi è ferito e inviare immediatamente tali informazioni al personale medico e ai soccorritori, per garantire che la vittima abbia assistenza e cure il più rapidamente possibile. Permettendo ai primi soccorsi di sapere esattamente cosa sta succedendo e chi è coinvolto – così come ciò che è accaduto prima, durante e dopo un incidente – si possono salvare vite o eseguire possibili arresti con maggiore rapidità e accuratezza.

Per la sicurezza pubblica e le applicazioni di protezione, le possibilità sono davvero illimitate. Ma c’è una seconda tessera tecnologica del puzzle che ha bisogno di un ulteriore sviluppo.

Per sfruttare realmente il potenziale del riconoscimento, l’intelligenza artificiale e il machine learning possono essere ottimizzati con la biometria. Il video non è uguale altri tipi di dati. Può essere accelerato o rallentato per la revisione, ma senza intelligenza artificiale, tale processo è ancora macchinoso e richiede molto tempo. Ad esempio, secondo il National Center for Education Statistics, circa il 94% delle scuole pubbliche negli Stati Uniti utilizza le telecamere, che registrano in presa diretta, rendendo irrealistica l’analisi delle informazioni acquisite manualmente in tempo reale.

Per ottenere una maggiore complessità legata alle applicazioni avanzate, il video deve essere convertito in byte. L’intelligenza artificiale (AI) può quindi analizzare in modo efficiente tali dati per identificare specifici modelli, creando un indice di ricerca degli eventi. Mentre la biometria, attualmente, è sufficientemente sofisticata da determinare e identificare le attività, occorrerà ulteriore innovazione nell’intelligenza artificiale per colmare il gap rimanente. Bisognerà aspettare ancora un anno o due, ma quella capacità sarà uno strumento rivoluzionario in un’ampia gamma di settori.

Resta da vedere come questo si allineerà con l’era post-GDPR e alle preoccupazioni sulla privacy. Quello che è certo però, è che il livello di conformità alla privacy sarà molto più affidabile in una tecnologia che è sviluppata professionalmente e implementata con responsabilità, rispetto alla situazione attuale: filmati confusi girati con migliaia di cellulari differenti e poi trasmessi, caricati o condivisi a seguito del verificarsi di un evento o un incidente, senza contesto, responsabilità o affidabilità – e, soprattutto, senza alcuna considerazione della privacy.

La questione non è se verremo ripresi da una telecamera nel corso della nostra vita quotidiana. Ci sono già 62 milioni di telecamere di sicurezza solo negli Stati Uniti, e molti altri milioni nelle tasche di tutti. Abbiamo però bisogno di capire il modo migliore per perfezionare responsabilmente quel che è già una realtà, con una tecnologia che creerà livelli superiori di sicurezza e servizio.