फिंगरप्रिंट विश्लेषण के नकारात्मक प्रभाव

फिंगरप्रिंट विश्लेषण एक सटीक विज्ञान नहीं है।हालांकि, ठंड के मामले में आपराधिक जांच को बंद करने, निर्दोष कैदियों को निर्वासित करने और उच्च तकनीक सुरक्षा और सुरक्षा उपायों को प्रदान करने के लिए इसकी सही प्रशंसा की गई है, फिंगरप्रिंट विश्लेषण पहचान का एक सटीक, मूर्ख और विफल-सुरक्षित तरीका होने से बहुत दूर है। एक गलत विश्लेषण का गंभीर प्रभाव - किसी व्यक्ति की नौकरी के नुकसान से किसी व्यक्ति की स्वतंत्रता या जीवन के नुकसान के लिए - एक स्वीकार्य त्रुटि दर के लिए कोई जगह नहीं छोड़ता है।

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मानव त्रुटियां

फिंगरप्रिंट विश्लेषण में मानवीय त्रुटि असंगत और गलत निष्कर्ष है। 2006 में साउथेम्प्टन विश्वविद्यालय के इतिल ड्रोर ने एक परीक्षण किया, जिसमें उन्होंने दुनिया भर के विशेषज्ञों को फिंगरप्रिंट साक्ष्य दिए। प्रत्येक परीक्षक को जांच के लिए आठ मामले दिए गए थे। हालाँकि, ड्रोर ने उन्हें यह नहीं बताया कि ये वही मामले थे, जिन पर उन्होंने पहले फैसला सुनाया था। दूसरी बार, आठ में से केवल दो परीक्षार्थी अपने आठ मामलों में से एक ही निष्कर्ष पर पहुँचे। अन्य छह विशेषज्ञों में, 32 मामलों में से छह में, एक ही परीक्षार्थी दूसरी बार एक अलग निष्कर्ष पर पहुंचा, जब उन्होंने साक्ष्य का मूल्यांकन किया।

कंप्यूटर त्रुटियां

2005 में, एफबीआई ने सीरियल किलर जेरेमी जोन्स को रिहा करने के लिए माफी मांगी, जब उनकी उंगलियों के निशान सिस्टम में मौजूद नहीं थे। जोन्स को तीन बार मामूली उल्लंघन के लिए गिरफ्तार किया गया था, लेकिन हर बार उन्हें छोड़ दिया गया क्योंकि एफबीआई का एकीकृत स्वचालित फिंगरप्रिंट पहचान प्रणाली (आईएएफआईएस) प्रत्येक गिरफ्तारी में लिए गए नए उंगलियों के निशान के साथ अपने मौजूदा उंगलियों के निशान से मेल करने में विफल रहा। IAFIS को 98 प्रतिशत सटीक माना जाता है, लेकिन "A Cautionary Tale About Fingerprint Analysis and Reliance on Digital Technology": "के अनुसार अगर FBI एक साल में 40 मिलियन तुलना करती है, तो 800,000 परिणाम गलत हैं।"

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फ़िंगरप्रिंट मोल्स

बॉयोमीट्रिक फिंगरप्रिंट सुविधाओं और कंप्यूटर तक पहुंच के लिए किसी व्यक्ति की पहचान को प्रमाणित करता है। हालांकि, इन विश्लेषणों की वैधता से गंभीर रूप से समझौता किया जा सकता है। जापान के योकोहामा राष्ट्रीय विश्वविद्यालय के त्सुतोमु मात्सुमोतो ने एक मानव उंगली का एक साँचा बनाया। यह साँचा "गमी" उंगली के रूप में जाना जाता है क्योंकि यह गुमी बियर के समान सामग्री से बना था। उन्होंने तब प्रदर्शित किया कि कैसे एक अवशिष्ट फिंगरप्रिंट नमूना प्राप्त किया जाए; डेस्कटॉप प्रोग्राम का उपयोग करके छवि बढ़ाएं; और एक कृत्रिम फिंगरप्रिंट क्लोन में छवि को प्रिंट, विकसित और ढालना। सस्ते और अपेक्षाकृत आसान बनाने के लिए चिपचिपा उंगली को 11 फिंगरप्रिंट विश्लेषण प्रणालियों को बेवकूफ बनाया।

अन्य सुरक्षा मुद्दे

फिंगरप्रिंट मोल्ड के अलावा, बायोमेट्रिक फिंगरप्रिंट विश्लेषण अतिरिक्त प्रकार के सुरक्षा उल्लंघनों के लिए अतिसंवेदनशील है। "बॉयोमीट्रिक्स: जोखिम और नियंत्रण" कई अन्य जोखिमों का हवाला देता है। फिंगरप्रिंट संचार डेटा चोरी करने से एक घुसपैठिए को इलेक्ट्रॉनिक प्रतिरूपण द्वारा पहुंच प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। फिंगरप्रिंट स्कैनर के तापमान में हेरफेर करने से अनियमित व्यवहार हो सकता है और एक गलत प्रमाणीकरण हो सकता है। कई फिंगरप्रिंट सेंसर हैं। अवशिष्ट हमलों के लिए भी संवेदनशील है जिसमें वैध उपयोगकर्ता एक फिंगरप्रिंट छाप को पीछे छोड़ते हैं जिसे सेंसर पर धूल या साँस लेने से पकड़ा जा सकता है।