Cari Blog Ini

Minggu, 27 Januari 2013

BIOSCANNER



BAB 1
PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang
Kemajuan teknologi komputer telah menjadikan perkakas ini sebagai sentra penyimpanan segala informasi. Data-data penting, sebagaimana dalam bentuk fisiknya, memiliki nilai yang sangat tinggi, dan tidak jarang yang bersifat rahasia. Jatuhnya username dan password account Internet banking ke tangan orang lain, sama saja dengan menyerahkan kartu ATM yang disertai kode PIN. Artinya, Anda akan kehilangan uang walaupun dalam bentuk nonfisik.
Ironisnya, kemajuan teknologi dengan bentuk komputer yang semakin menciut dalam format notebook, PDA, smartphone, dan lain-lain semakin memperbesar peluang berpindahnya data-data rahasia ke tangan orang-orang yang tidak bertanggung jawab. Untuk itulah, berbagai teknologi untuk mengamankan data terus menerus dikembangkan. Salah satunya adalah melengkapi peranti-peranti komputer bergerak Anda dengan Bio scanner. Seandainya Anda harus mengalami kejadian pahit kehilangan notebook, ponsel, atau bahkan USB flash disk yang telah dilengkapi dengan bio scanner, orang lain akan semakin sulit untuk mengakses data yang tersimpan di dalamnya.
Saat ini ada sejumlah perangkat biometrik yang digunakan, mesin yang dapat mengidentifikasi orang dengan karakteristik fisik mereka. Beberapa contoh termasuk scanner sidik jari dan perangkat yang dapat mengenali suara tertentu, tangan, atau tanda tangan

1.2  Perumusan Masalah
Dalam makalah ini akan dibahas mengenai bagaimana cara kerja dari alat bio scan untuk sehingga dapat mengidentifikasi sebuah data.


BAB 2
PEMBAHASAN
2.1 Pengertian Bio scanner
            Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup. Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik manusia yang dapat mencakup pengenalan wajah, sidik jari, pengenalan suara, scan retina, dll.
            Karena kerumitannya, Biometric adalah tipe otentikasi yang paling mahal untuk diimplementasikan. Tipe ini juga sangat sulit dipelihara karena sifat ketidaksempurnaan dari analisis biometric. Sangat dianjurkan untuk berhati–hati karena beberapa masalah utama dari eror–eror biometric diantaranya, sistem mungkin bisa menolak subjek yang memiliki otoritas. Kesalahan seperti ini biasa disebut False Rejection Rate ( FRR ). Dan disisi lain biometric juga bisa menerima subjek yang salah dan seperti ini biasa diistilahkan False Acception Rate ( FAR ). Tapi teknologi ini juga mempunyai sisi positif, salah satunya mungkin bisa diambi contoh dari Retinal Scan yang sangat impossible untuk diduplikasikan.
2.2  Jenis-Jenis Bio Scanner
Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:
·        Pembacaan sidik jari (fingerprint scanner)
·        Pembacaan retina/iris
·        Pengenalan Wajah
·        Pengenalan Bagian Mata
·        Geometri Lengan
·        Geometri Jari
·        Pengenalan Telapak Tangan
·        Pengenalan Suara
·        Pengenalan Tanda Tangan


2.2.1        Pembacaan Sidik Jari (fingerprint scanner)
Pemindai sidik jari (fingerprint scanner) saat ini sudah banyak digunakan, mulai dari attendance system (system absensi), sebagai access control (system pengontrol akses ke dalam suatu ruangan, tempat atau ke dalam sebuah system) hingga sebagai identitas pribadi seperti yang terdapat pada SIM (Surat Izin Mengemudi) atau passport.Seperti halnya bagian tubuh yang lain, sidik jari terbentuk karena factor genetic dan lingkungan. Kode genetic pada DNA memberi peri ntah untuk terbentuknya janin yang secara spesifik membentuk hasil secara random.Demikian juga halnya dengan sidik jari. Sidik jari memiliki bentuk unik bagi setiap orang. Artinya setiap orang memiliki bentuk sidik jari yang berbeda-beda meskipun terlahir kembar. Jadi, walaupun sidik jadi terlihat seperti sama bila dilihat sekilas, buat penyelidik terlatih atau dengan menggunakan software khusus akan terlihat perbedaannya. Sebelum kita berbicara tentang alat pemindai sidik jari, kita akan berbicara tentang sidik jari tersebut.

a.      Pola Sidik Jari
Secara umum, sidik jari dapat dibedakan menjadi beberapa tipe menurut Henry Classification System, yaitu loop patern, whorl pattern dan arch pattern. Sekedar imformasi, perlu diketahui bahwa hampir 2/3 manusia memiliki sidik jari dengan ‘loop pattern’, 1/3 lainnya memiliki sidik jari dengan ‘whorl pattern’, dan hanya 5-10% yang memiliki sidik jari dengan ‘arch pattern’.
Pola-pola sidik jari seperti inilah yang digunakan untuk membedakan sidik jari secara umum. Namun untuk mesin pembaca sidik jari, pembedaan seperti ini tidaklah cukup. Karena itulah mesin sidik jari dilengkapi dengan metode pengenalan lain yang disebut ‘minutiae’.
             
a.       ARCH PATTERN       b. WHORL PATTERN           c. LOOP PATTERN
b.      Minutiae
Minutiae berasal dari bahasa inggris yang bisa berarti ‘barang tidak berarti’ atau ‘rincian tidak penting’ dan terkadang diartikan sebagai ‘detil’. Seperti arti katanya, ‘minutiae’ sebenarnya merupakan rincian sidik jari yang tidak penting bagi kita, tetapi bagi sebuah mesin sidik jari itu adalah detil yang sangat diperhatikan.
Untuk lebih jelasnya, minutiae pada sidik jari adalah titik-titik yang mengacu kepada crossover (persilangan dua garis), core (putar-balikan sebuah garis), bifurcation (percabangan sebuah garis), ridge ending (berhentinya sebuah garis), island (sebuah garis yang sangat pendek), delta (pertemuan dari tiga buah garis yang membentuk sudut) dan pore (percabangan sebuah garis yang langsung diikuti dengan menyatunya kembali percabangan tersebut sehingga membentuk sebuah lingkaran kecil).
Mesin pemindai sidik jari akan mencari titik-titik ini dan membuat pola dengan menghubung-hubungkan titik-titik ini. Pola yang didapat dengan menghubungkan titik-titik inilah yang nantinya akan digunakan untuk melakukan pencocokan bila ada jari yang menempel pada mesin sidik jari. Jadi, sebenarnya mesin sidik jari tidak mencocokan pola yang didapat dari minutiae-minutiae ini.
Mesin pemindai sidik jari bekerja dengan mengambil gambar dari sidik jari tersebut. Sebenarnya banyak cara dapat dilakukan untuk mengambil gambar sidik jari tersebut namun metode umum yang dilakukan adalah dengan 2 cara yaitu dengan sensor optikal dan kapasitansi.

c.       Sensor Optikal
Inti dari sensor optikal adalah dengan adanya CCD (Charge Couple Device) yang cara kerjanya sama seperti system sensor yang terdapat pada kamera digital dan camcorder. CCD merupakan chip cilikon yang terbentuk dari ribuan atau bahkan jutaan diode fotosensitif yang disebut photosites, photodelements atau disebut juga piksel. Tiap photosite menangkap suatu titik objek kemudian dirangkai dengan hasil tangkapan photosite lain menjadi suatu gambar.
Bila mengambil contoh pada kamera, saat menekan tombol ‘capture’ pada kamera digital, sel pengukur intensitas cahaya akan menerima dan merekam setiap cahaya yang masuk menurut intensitasnya. Dalam waktu yang sangat singkat tiap titik photosite akan merekam cahaya yang diterima dan diakumulasikan dalam sinyal elektronis.
Gambar yang sudah dikalkulasikan dalam gambar yang sudah direkam dalam bentuk sinyal elektronis akan dikalkulasi untuk kemudian disimpan dalam bentuk angka-angka digital. Angka tersebut akan digunakan untuk menyusun gambar ulang untuk ditampilkan kembali. Perekaman gambar yang dilakukan oleh CCD sebenarnya dalam format ‘grayscale’ atau monochrome dengan 256 macam intensitas warna dari putih sampai hitam.

d.      Sensor Kapasitif
Sensor kapasitif bekerja berdasarkan prinsip pengukuran kapasitansi dari material yang dipindai. Material tersebut bisa saja besi, baja, alumunium, tembaga, kuningan bahkan hingga air. Berbeda dengan pemindai optikal yang menggunakan cahaya, pemindai kapasitif menggunakan arus listrik untuk mengukur besarnya kapasitas.
Diagram di atas menunjukkan sebuah sensor kapasitif sederhana. Dimana sensor dibuat dari beberapa chip semi konduktor pada sebuah sel yang tipis. Setiap sel memiliki tempat konduktor yang ditutupi dengan lapisan isolasi.
Sensor tersebut terhubung dengan sebuah integrator yang dilengkapi dengan inverter penguat yang dapat menterjemahkan sehingga pada akhirnya akan membentuk sidik jari yang sedang dipindai.
Setelah mesin pemindai sidik jari menyimpan image atau gambar yang diambil, mesin kemudian melakukan ‘searching minutiae’ atau mencari titik-titik minutiae.
  

Jika mesin sidik jari mendapat pola yang sama maka proses identifikasi sudah berhasil. Tidak semua minutiae harus digunakan dan pola yang ditemukan tidak harus sama, maka kita dapat menyimpulkan bahwa posisi jari kita pada saat identifikasi pada mesin sidik jari juga tidak harus persis sama dengan pada saat kita menyimpan data sidik jari kita pertama kali pada mesin tersebut.
 Pemindai sidik jari optikal dan kapasitif dianggap menghasilkan tingkat keamanan yang tinggi, karena tidak bisa dipalsukan dengan foto copy sidik jari, sidik jari tiruan, atau bahkan dengan cetak lilin yang mendetil dengan guratan-guratan kontur sidik jari sekalipun.

2.2.2        Retina Scanner
a.      Sejarah dan Sekilas Tentang Retina Scan
Ide untuk identifikasi retina pertama kali disusun oleh Dr Carleton Simon dan Dr Goldstein Isadore dan telah diumumkan di New York State Journal of Medicine pada tahun 1935. [3] Idenya adalah sedikit sebelum waktunya, tetapi sekali teknologi yang tertangkap, konsep untuk perangkat pemindaian retina muncul pada tahun 1975. Pada tahun 1976, Robert "Buzz" Hill membentuk sebuah perusahaan bernama EyeDentify, Inc, dan membuat upaya penuh waktu untuk meneliti dan mengembangkan alat tersebut. Pada tahun 1978, cara-cara khusus untuk scanner retina telah dipatenkan, diikuti oleh model komersial pada tahun 1981.
Pengertian dari retina scan itu sendiri adalah salah satu teknologi biometri yang memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi yang mampu meneliti lapisan pembuluh darah dibelakang selaput mata. Tapi tingkat akurasi dari retina scan sendiri bisa menurun apabila terjadi gangguan pada selaput mata. Contohnya, bila mata sudah mulai rabun atau parahnya lagi (katarak) maka alat yang digunakan untuk mengditeksi tidak dapat mengenali identitas si pengguna
Scanner retina biasanya digunakan untuk keperluan otentikasi dan identifikasi. Retinal scanning telah digunakan oleh beberapa instansi pemerintah termasuk FBI , CIA , dan NASA . Namun, dalam beberapa tahun terakhir, pemindaian retina telah menjadi lebih komersial populer. Retinal scanning telah digunakan di penjara, untuk ATM verifikasi identitas dan pencegahan kesejahteraan penipuan.
Pemindaian retina juga memiliki aplikasi medis. Penyakit menular seperti AIDS , sifilis , malaria , cacar air , dan penyakit Lyme serta penyakit keturunan seperti leukemia , limfoma , dan anemia sel sabit dampak mata. Kehamilan juga mempengaruhi mata. Demikian juga, indikasi kondisi kesehatan kronis seperti gagal jantung kongestif , aterosklerosis , dan kolesterol masalah pertama muncul di mata.
b.      Cara Kerja Retina Scanner
Retina scan ini dioperasikan melalui alat digital yang mampu mengditeksi dengan cepat dan melalui inframerah atau cahaya (sinar) maka alat tersebut dengan otomatis akan memunculkan identitas ataupu biodata si pengguna. Beda dengan teknologi biometri lainnya. Teknologi ini bekerja dengan selaput mata belakang dan lewat sel saraf mata alat pengditeksi akan mengetahui si pengguna retina scan tapi biasanya membutuhkan waktu sekitar 10–15 detik untuk mrngecek saraf saraf yang sudah dipasangkan retina scan. Teknologi ini sudah digunakan di USA di bagian militer mulai tahun 1984. Mereka menggunakan alat ini untuk menjaga akses keamanan mereka dari teroris dan pengganggu lainnya. Seperti di bagian militer mereka juga menerapkan teknologi ini dibagian CIA, FBI, NASA, bahkan juru masak dipenjara federal yang berada dipinggiran kota Texas. Mereka memanfaatkan alat ini guna untuk mejaga keamanan mereka.
State Machine model adalah kumpulan dari Retina Scan, yang disebut state, dan sebuah transisi yang spesifik yang diijinkan untuk melakukan modifikasi terhadap object dari satu state ke state berikutnya. State machine sering dipakai untuk real-life entities ketika state yang spesifik dan transisinya ada dan dimengerti. Ketika sebuah subject meminta untuk membaca sebuah object, harus ada sebuah transisi yang mengijinkanuntuk merubah sebuah object yang closed menjadi open object. menunjukan diagram dari state machine yang sederhana. State direpresentasikan oleh lingkaran, dan transisinya direpresentasikan oleh anak panah.
Cara kerja dari retina sendiri cukup sederhana yaitu ketika si pengguna menggunakan alatnya maka sinar inframerah yang berada pada digital pengditeksi langsung secara otomatis mengditeksi sel saraf yang berada pada selaput mata belakang dan biasanya berlangsung 10 – 15 detik.
Dari gambar di samping kita bisa melihat cara kerja dari retina scan dengan sensor dari inframerah yang melewati atau memaparkan cahayanya ke saraf retina dan secara otomatis alatnya akan mengantarkan ke tersebut bahwa si pengguna telah menunjukkan identitasnya. Seperti yang sudah dijelaskan diatas kalau setiap teknologi tidak ada yang sempurna. Sama halnya dengan alat sensor untuk retina scan, alat ini tidak bisa mengenal atau mengdeteksi 100% pemakainya mungkin disebabkan adanya gangguan pada saraf selaput mata. Dan di sisi lain alat ini bisa mengenalinya namun dengan pemakai yang salah.
Semakin banyak informasi, atau faktor, yang diminta dari subjek, semakin menjamin bahwa subjek adalah benar-benar entitas yang diklaimnya. Oleh karenanya, otetikasi dua faktor lebih aman dari otentikasi faktor tunggal. Masalah yang timbul adalah bila subjek ingin mengakses beberapa sumber daya pada sistem yang berbeda, subjek tersebut mungkin diminta untuk memberikan informasi identifikasi dan otentikasi pada masing masing sistem yang berbeda. Hal semacam ini dengan cepat menjadi sesuatu yang membosankan. Sistem Single Sign-On (SSO) menghindari login ganda dengan cara mengidentifikasi subjek secara ketat dan memperkenankan informasi otentikasi untuk digunakan dalam sistem atau kelompok sistem yang terpercaya. User lebih menyukai SSO, namun administrator memiliki banyak tugas tambahan yang harus dilakukan. Perlu perhatian ekstra untuk menjamin bukti-bukti otentikasi tidak tidak tersebar dan tidakdisadap ketika melintasi jaringan. Beberapa sistem SSO yang baik kini telah digunakan. Tidak penting untuk memahami setiap sistem SSO secara detail. Konsep-konsep penting dan kesulitan-kesulitannya cukup umum bagi semua produk SSO.

C. Penggunaan Retina Scan
Si pengguna memusatkan mata pada satu titik sampai ada cahaya inframerah yang memaparkan cahayanya ke mata si pengguna dan secara otomatis akan mengverifikasikan identitas si pengguna. Adapun langkah–langkah spesifiknya:
Subjek akan melakukan permintaan akses ke suatu objek kemudian objek akan mengirimkan ID kepada subjek sesuai permintaan si subjek
Memanggil AS ( Authentication Service ) untuk melakukan otentikasi terhadap subjek Kemudian subjek mengirim permintaan akses bersama ID lengkapnya ke objek Dan jika ke dua sisi sudah bersesuaian maka akses dikabulkan.
Biasanya ini dilakukan 2 – 3 dalam satu minggu karena selain dari tuntutan juga untuk menjaga kestabilan mata. Pemilik retina scan ditugaskan untuk memelihara mata mereka demi melaksanakan kebijakan keamanan sesuai dengan procedure yang telah disepakati oleh pemilik retina scan. Pemilik retina scan sering kali melupakan bahwa dia harus manjaga selaput matanya jika tidak bias menimbulkan problem yang fatal. Pemilik data memikul tanggung jawab terbesar terhadap proteksi retina scan. Pemilik data umumnya adalah anggota manajemen dan berperan sebagai wakil dari organisasi dalam tugas ini. Ia adalah pemilik yang menentukan tingkat klasifikasi retina scan dan mendelegasikan tanggung jawab pemeliharaan sehari-hari kepada pemelihara data. Jika terdapat pelanggaran keamanan, maka pemilik data-lah yang memikul beban berat dari setiap masalah kelalaian.

d. Keuntungan dan Kerugian Penggunaan Retina Scan
a. Keuntungan 
  • Rendah terjadinya positif palsu
  • Sangat rendah (hampir 0%) negatif suku palsu
  • Sangat handal karena tidak ada dua orang memiliki pola retina yang sama
  • Hasil Speedy: Identitas subjek diverifikasi sangat cepat

b.      Kekurangan 
  • Akurasi pengukuran dapat dipengaruhi oleh penyakit seperti katarak
  • Akurasi pengukuran juga dapat dipengaruhi oleh berat Silindris
  • Pemindaian prosedur yang oleh beberapa orang dianggap invasif
  • Tidak sangat user friendly
  • Subyek dipindai harus dekat dengan optik kamera
  • Tinggi biaya peralatan

2.2.3        Pengenalan Wajah.
Pengenalan bentuk-bentuk dan posisi dari ciri-ciri wajah seseorang adalah tugas yang kompleks. Pertama sebuah kamera menangkap gambar dari sebuah wajah dan kemudian software memilah-milah pola informasi yang selanjutnya dibandingkan dengan template user.

2.2.4        Pengenalan Bagian Mata.
 Pola bagian mata adalah rumit, dengan keanekaragaman dari karakteristik yang unik dari tiap-tiap orang. Sebuah sistem pengenalan iris menggunakan sebuah kamera video untuk menangkap contoh dan perangkat lunak membandingkan data hasil dengan template-template yang disimpan.

2.2.5        Geometri Lengan.
 Dengan sistem ini, pengguna meluruskan lengan menurut petunjuk tanda pada perangkat keras pembaca lengan (reader), menangkap gambar tiga dimensi dari jari-jari dan tulang kemudian menyimpan data dalam sebuah template. Geometri lengan telah digunakan selama beberapa tahun dan dimanfaatkan untuk sistem keamanan pada perlombaan Olympiade 1996.

2.2.6        Geometri Jari.
Peralatan ini sama untuk sistem-sistem geometri. Pengguna menempatkan satu atau dua jari di bawah sebuah kamera yang menangkap bentuk dan panjang wilayah jari serta tulang-tulangnya. Sistem menangkap gambar tiga dimensi dan mencocokkan data dengan template-template yang disimpan untuk menentukan identitas.

2.2.7        Pengenalan Telapak Tangan.
Sama dengan pengenalan sidik jari, biometric telapak tangan memusatkan pada susunan-susunan yang beragam, misalnya bagian-bagian tepinya dan bagian-bagian yang tidak berharga yang ditemukan pada telapak tangan.

2.2.8        Pengenalan Suara.
Metode ini menangkap suara dari speaker menurut sifat-sifat bahasa. Penggunaan utamanya adalah aplikasi keamanan berbasis telepon. Keakurasiannya dapat dipengaruhi oleh hal-hal berikut seperti suara gaduh dan pengaruh-pengaruh dari penyakit atau kelelahan pada suara. Satu masalah nyata dengan pengenalan suara adalah sistem dapat dikelabui oleh suara tape dari suara seseorang. Untuk alasan ini sistem suara lanjutan harus mampu memperluas atau memperpanjang proses verifikasi dengan memberikan  perkataan-perkataan yang lebih sulit dan panjang, membacanya dengan keras atau meminta sebuah perkataan yang berbeda yang dibaca setiap waktu.

2.2.9        Pengenalan Tanda Tangan.
Sistem verifikasi tanda tangan memerlukan satu hal utama yaitu penerimaan masyarakat umum (publik). Di segala hal dari deklarasi kemerdekaan sampai slip sebuah kartu kredit. Masyarakat cenderung untuk menerima tanda tangan seseorang sebagai bukti dari identitasnya. Sebenarnya sistem pengenalan tanda tangan atau sering disebut dengan sistem verifikasi tanda tangan dinamis (dynamic signature verification system). Betapa pun terlihat sederhana sebuah tanda tangan, peralatan mengukur baik ciri-ciri yang membedakan tanda tangan dan ciri-ciri yang membedakan dari proses penulisan tanda tangan. Ciri-ciri ini mencakup tekanan pena, kecepatan dan titik-titik ketika pena diangkat dari kertas.
Pola-pola ini ditangkap melalui sebuah pena yang dirancang khusus atau tablet (bisa juga kedua-duanya) dan dibandingkan dengan pola-pola template. Permasalahannya adalah tanda tangan kita berbeda secara berarti dan dari satu contoh ke contoh yang lain, sehingga keakurasian yang sangat kuat membutuhkan banyak contoh dan sebuah proses verifikasi lanjutan. Terdapat sistem biometric utama yang sedang dalam pengembangan, ilmuwan-ilmuwan sedang mengembangkan dan menguji kemungkinan-kemungkinan terjadinya sistem yang didasarkan pada analisa DNA, pola-pola pembuluh darah dan bahkan bau tubuh manusia.


BAB 3
PENUTUP
3.1 Kesimpulan
            Ada banyak perangkat bio scanner yang sudah berkembang saat ini, tetapi sebagian besar dari perangkat-perangkat ini sangat mahal tergantung dengan fitur teknologi yang digunakan.
Teknologi Sistem data biometrik dilakukan secara otentik dengan tiga langkah :
  1. Pendaftaran : Pertama kali penduduk menunjukkan biometrik-nya, sistem mencatat informasi dasar pengguna. Kemudian menangkap gambar atau merekam suatu sifat data spesifik pengguna.
  2. Penyimpanan : Setelah mendapatkan data biometrik pengguna, sistem akan menyimpan data biometrik pengguna ke database.
  3. Perbandingan : Pada saat pengguna menggunakan bio scanner tersebut, maka sistem biometrik akan membandingkan sifat fisik pengguna pada database.
Teknologi Sistem biometrik juga menggunakan tiga komponen yang sama :
  • Sebuah sensor yang mendeteksi karakteristik yang digunakan untuk identifikasi
  • Sebuah komputer yang membaca dan menyimpan informasi serta mengirimkan data
  • Software yang menganalisis karakteristik tersebut, diterjemahkan ke dalam grafik atau kode dan melakukan perbandingan secara actual.
3.2 Saran
            Dengan Pembahasan makalah ini maka disarankan kepada pembaca untuk lebih bias memahami teknologi yang berkembag saat ini, dan bisa menggunakannya guna untuk melindungi data atau informasi yang memiliki sifat rahasia.










 

2 komentar:

  1. makasih ats latar belakangnya,, dapat saya petik sedikit pemahamannya

    BalasHapus
  2. kerennn, saya suka seperti ini.. kira kira buat sendiri bisa gak ya? http://pembelajarenjoy.blogspot.com/

    BalasHapus