Types de données biométriques
Home » Biométrie » Exposition et directives étape par étape » Définitions » Types de données biométriques

Comme nous l’avons déjà mentionné, différentes données biométriques peuvent être dérivées de différentes caractéristiques d’une personne physique – physiques, physiologiques, comportementales. La présente section illustre ces différents types de données biométriques. La taxonomie suivante n’est pas établie comme une norme et certains types de données biométriques peuvent être catégorisés différemment par différents experts. Par exemple, les taxonomies regroupent parfois les données biométriques physiologiques en données biométriques physiques.

Données biométriques physiques

Les données biométriques physiques peuvent être générées en capturant les caractéristiques corporelles distinctives des individus. Le caractère distinctif de ces caractéristiques peut ensuite être utilisé comme identifiant. Les caractéristiques biométriques physiques les plus courantes sont les empreintes digitales, la forme de la main, les caractéristiques faciales (telles que la rondeur du visage, la distance entre les yeux, etc.) et les caractéristiques de l’iris.

Données biométriques physiologiques

Les données biométriques physiologiques peuvent être générées en observant les fonctions corporelles et en capturant les schémas distinctifs qui leur sont associés. Certaines des données biométriques physiologiques les plus courantes sont générées à partir des électrocardiogrammes (ECG), des schémas respiratoires et des électroencéphalogrammes (EEG).

Bien que les données biométriques physiques soient souvent utilisées comme synonyme de données biométriques physiologiques – et vice versa – les auteurs estiment qu’une distinction pourrait être bénéfique pour mieux cadrer la discussion, surtout si l’on considère les études récentes sur la relation entre la technologie biométrique et certaines fonctions physiologiques, comme les fonctions neurophysiologiques[1] .

Données biométriques comportementales

Les données biométriques comportementales peuvent être générées en observant le comportement des individus, afin d’identifier des modèles distinctifs dans ce comportement. Certains comportements sont inhérents aux individus – comme la démarche ou la voix – tandis que d’autres nécessitent l’interaction avec des outils spécifiques pour se manifester – comme l’écriture manuscrite, la dynamique de la frappe au clavier et le mouvement de la souris.

Contrairement aux données biométriques physiques, les données biométriques comportementales nécessitent une observation des individus qui introduit une variable temporelle dans l’évaluation[2] . On prétend souvent que, bien qu’elles soient plus sujettes aux fluctuations et aux changements momentanés au cours de la vie, les données biométriques comportementales ont l’avantage d’être moins intrusives et moins coûteuses[3] . Cependant, certains chercheurs ont observé que les données biométriques comportementales pouvaient présenter plus de risques pour la vie privée que d’autres types de données biométriques[4] , en raison de leur capacité à révéler d’autres informations sur les personnes concernées, parfois de nature très sensible comme l’état de santé[5] .

 

 

  1. Voir par exemple , Patrizio Campisi and Daria La Rocca, ‘Brain Waves for Automatic Biometric-Based User Recognition’, IEEE Transactions on Information Forensics and Security 9, no. 5 (May 2014): 782–800, https://doi.org/10.1109/TIFS.2014.2308640. ↑
  2. VoirRoman V. Yampolskiy and Venu Govindaraju, ‘Behavioural Biometrics: A Survey and Classification’, International Journal of Biometrics 1, no. 1 (2008): 81, https://doi.org/10.1504/IJBM.2008.018665. ↑
  3. VoirMadeena Sultana, Padma Polash Paul, and Marina Gavrilova, ‘A Concept of Social Behavioral Biometrics: Motivation, Current Developments, and Future Trends’, in 2014 International Conference on Cyberworlds (2014 International Conference on Cyberworlds (CW), Santander, Cantabria, Spain: IEEE, 2014), 271–78, https://doi.org/10.1109/CW.2014.44. ↑
  4. VoirGünter Schumacher, ‘Behavioural Biometrics: Emerging Trends and Ethical Risks’, in Second Generation Biometrics: The Ethical, Legal and Social Context, ed. Emilio Mordini and Dimitros Tzovaras (Springer, 2012). ↑
  5. Voir par exempleMarcos Faundez-Zanuy et al., ‘Handwriting Biometrics: Applications and Future Trends in e-Security and e-Health’, Cognitive Computation 12, no. 5 (September 2020): 940–53, https://doi.org/10.1007/s12559-020-09755-z. ↑

 

Aller au contenu principal