ABIS son las siglas de «Sistema Automatizado de Identificación Biométrica». En el ámbito de la biometría, este término hace referencia a algo concreto: un sistema que registra datos biométricos, los almacena y compara los datos biométricos facilitados con toda la base de datos para identificar a una persona.
Esta sigla se utiliza para referirse a otros conceptos en otros sectores, como el software de punto de venta para el comercio minorista y un sistema de clasificación de libros. Esta página trata sobre el sistema biométrico, que es el significado que le dan el NIST y los programas gubernamentales de identificación de todo el mundo.
La definición que importa
El NIST utiliza este término en su propio glosario para describir IDENT, el sistema del Departamento de Seguridad Nacional que almacena registros biométricos con fines de inmigración, control fronterizo y aplicación de la ley. Esto nos ofrece una definición práctica: un repositorio a gran escala, junto con un motor de comparación, diseñado para responder a cuestiones de identificación más que a cuestiones de autenticación.
Un ABIS se diferencia de un AFIS en su ámbito de aplicación. Un AFIS gestiona huellas dactilares. Un ABIS gestiona varias características biométricas, normalmente el rostro y las huellas dactilares, y a menudo también el iris, y puede combinarlas en una única decisión.
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¿Qué hay dentro de un ABIS?
Proceso de registro. El sistema acepta muestras biométricas, comprueba su calidad, extrae características y crea plantillas en formatos estandarizados. La norma ISO/IEC 19794 y la serie más reciente ISO/IEC 39794 definen cómo se estructuran dichas plantillas para que diferentes sistemas puedan intercambiarlas.
Almacenamiento cifrado de plantillas. Se almacenan plantillas, no imágenes sin procesar, y en un sistema bien diseñado estas se cifran tanto en reposo como en tránsito. Una plantilla es una representación matemática de las características biométricas. La norma ISO/IEC 2382-37 establece explícitamente que una imagen almacenada no es una plantilla.
Búsqueda basada en representaciones. Una comparación por fuerza bruta con millones de registros habría resultado en su día demasiado lenta para su uso operativo. Los sistemas modernos evitan por completo esa limitación: cada plantilla se codifica como una representación, y la búsqueda de similitudes en toda la galería se realiza con tanta rapidez que no se necesitan atajos de indexación ni filtrado para llegar a todos los candidatos.
Motor de comparación. Este es el núcleo. Realiza tanto comparaciones 1:1 —en las que se compara un dato biométrico introducido con un registro específico— como búsquedas 1:N —en las que se compara con toda la base de datos—.
Motor de deduplicación. En el momento de la inscripción, el sistema comprueba si el sujeto ya existe con otra identidad, utilizando umbrales de coincidencia configurables.
Servicios operativos. Cuadros de mando, registros de transacciones, supervisión del rendimiento y registros de auditoría. En entornos regulados, esta capa tiene tanta importancia como el módulo de coincidencia, ya que es lo que permite justificar una decisión a posteriori.
Tanto 1:1 como 1:N se encuentran dentro de un ABIS y no son intercambiables
Una comparación 1:1 responde a la pregunta «¿Es esta la persona a la que pertenece este registro?». Una búsqueda 1:N responde a la pregunta «¿Quién es esta persona, si es que hay alguna?».
El segundo es un problema mucho más complejo, y se complica a medida que crece la base de datos. Cada comparación en la galería conlleva una pequeña probabilidad de que se produzca una coincidencia errónea, por lo que cuantos más registros se comparen, más posibilidades hay de que aparezca un candidato erróneo. Por eso los sistemas 1:N se evalúan por separado de los sistemas 1:1. El NIST lleva a cabo el FRTE 1:N para la identificación facial, el FRIF TE E1N para la identificación dactilar y el NIST IREX para la identificación del iris, todos ellos distintos de las pruebas uno a uno, como el FRTE 1:1 o el NIST MINEX III.
Cualquier dato sobre la precisión facilitado por un proveedor que no especifique qué operación se ha medido ni con qué tamaño de galería no es válido para realizar comparaciones.
Modelos de implementación
Centralizado. Todas las comparaciones se realizan en un único lugar. Se trata del modelo clásico y resulta adecuado para los registros nacionales y las listas de vigilancia.
En las propias instalaciones o en un entorno híbrido. El motor de coincidencia se ejecuta dentro de la propia infraestructura del cliente o en una combinación de entorno privado y en la nube. Es habitual en el sector público y en el sector financiero regulado, donde la residencia de los datos es un requisito.
Captura de contornos con comparación centralizada. La captura y la validación se realizan en el dispositivo, y solo se envía al comparador central la información necesaria. Esto reduce la latencia, disminuye la dependencia del ancho de banda y garantiza que el proceso de registro siga funcionando en condiciones de baja conectividad.
Identy.io se basa en el tercer modelo. La captura de datos biométricos se procesa en el propio dispositivo, y el ABIS se encarga de la identificación centralizada 1:N y la deduplicación en toda la población registrada. El sistema está diseñado para el escalado horizontal y admite implementaciones locales e híbridas.
Normas y evaluación independiente
A la hora de evaluar cualquier ABIS, conviene conocer tres familias de puntos de referencia.
Formatos de intercambio. Las normas ISO/IEC 19794 e ISO/IEC 39794 para los formatos de plantilla, y la norma ANSI/NIST-ITL para el intercambio de datos biométricos entre organismos. Estas normas determinan si más adelante se podrá realizar la migración o la interoperabilidad.
Detección de ataques de presentación. La norma ISO/IEC 30107-3 define cómo se evalúa y se informa sobre la detección de ataques de presentación (PAD), incluidas las métricas utilizadas. La tecnología biométrica facial de Identy.io cuenta con la certificación iBeta para los niveles 1 y 2 de la norma ISO/IEC 30107-3, con una tasa de coincidencia de presentación en ataques de impostor (IPMR) del 0 % en las condiciones de dicha prueba.
Rendimiento de los algoritmos. El NIST lleva a cabo evaluaciones continuas, públicas y de participación gratuita. MINEX III para plantillas de huellas dactilares interoperables, PFT III para la comparación de huellas dactilares 1:1 propietaria, FRTE para el reconocimiento facial y FRIFTE E1N para la identificación de huellas dactilares. Los resultados se publican por participante y por propuesta presentada.
Pide el identificador del participante y la fecha de envío, no una captura de pantalla. Las evaluaciones siguen en curso y un resultado de hace tres años describe un algoritmo diferente.
Dónde se utilizan los sistemas ABIS
Emisión de documentos nacionales de identidad y registros civiles, donde la eliminación de duplicados protege la integridad del censo de población. Control fronterizo y tramitación de viajeros. Aplicación de la ley, incluidas aplicaciones civiles y penales con gestión completa del ciclo de vida. Incorporación financiera y KYC en mercados donde la normativa exige la identificación, en lugar de una simple verificación. Inscripción en el censo electoral. Registro de tarjetas SIM de telecomunicaciones.
La solución ABIS de Identy.io ha completado el proceso de cumplimiento de requisitos para socios de MOSIP y figura en el MOSIP Marketplace, donde los gobiernos que implementan una identidad digital básica en dicha plataforma pueden evaluarla directamente.
Qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir uno
Declaraciones de precisión vinculadas a una evaluación concreta, un identificador de participante y el tamaño de la galería. Compatibilidad con formatos de intercambio, para que no te quedes atado a un único sistema. Un flujo de trabajo de deduplicación detallado que incluye la retroalimentación en registros históricos. Medidas de protección en la capa de captura, no solo precisión en el comparador. Flexibilidad de implementación que se adapta a tus requisitos de residencia de datos. Una capa operativa y de auditoría que podrías defender ante un organismo regulador.
Sigue leyendo: la comparación práctica entre AFIS y ABIS, la diferencia operativa entre la verificación 1:1 y la identificación 1:N, o nuestra guía de compra de software ABIS.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa ABIS?
ABIS son las siglas de «Sistema Automatizado de Identificación Biométrica». Se trata de un sistema a gran escala que registra datos biométricos, los almacena como plantillas cifradas y compara los datos biométricos introducidos con toda la base de datos para verificar la identidad. El NIST utiliza este término para describir el sistema IDENT del Departamento de Seguridad Nacional.¿Cuáles son los componentes principales de un ABIS?
Un ABIS suele incluir la gestión de altas con controles de calidad y extracción de plantillas, el almacenamiento cifrado de plantillas, la generación de índices consultables, un motor de coincidencia que realiza tanto comparaciones 1:1 como búsquedas 1:N, un motor de deduplicación con umbrales de coincidencia configurables y servicios operativos que abarcan paneles de control, registros de transacciones y pistas de auditoría.¿Cuál es la diferencia entre ABIS y AFIS?
Un AFIS solo gestiona huellas dactilares. Un ABIS gestiona múltiples modalidades biométricas, normalmente el rostro y las huellas dactilares, y a menudo el iris, y puede combinar las pruebas de todas ellas en una única decisión. Además, un ABIS elimina los duplicados en toda la población, en lugar de limitarse a una sola modalidad.¿Cómo se mide la precisión del ABIS?
A través de programas de evaluación independientes, en lugar de pruebas realizadas por los propios proveedores. El NIST lleva a cabo evaluaciones públicas continuas, entre las que se incluyen MINEX III para plantillas de huellas dactilares interoperables, PFT III para la comparación de huellas dactilares uno a uno con tecnología propietaria, FRTE para el reconocimiento facial y FRIFTE E1N para la identificación de huellas dactilares. Cualquier cifra de precisión debe indicar a qué evaluación, a qué propuesta de los participantes y a qué tamaño de galería se refiere.¿Se puede ejecutar un ABIS en las propias instalaciones?
Sí. Los modelos de implementación incluyen el modelo totalmente centralizado, el modelo local o híbrido, y la captura en el borde con comparación centralizada. Los modelos local e híbrido son habituales en el sector público y en el sector financiero regulado, donde se aplican requisitos de residencia de datos. Identy.io admite la implementación local e híbrida con escalabilidad horizontal y procesa la captura biométrica en el propio dispositivo.Referencias
- NIST. Glosario: Sistema automatizado de identificación biométrica (IDENT). https://www.nist.gov/glossary-term/18926
- Departamento de Seguridad Nacional. DHS/OBIM/PIA-001: Sistema Automatizado de Identificación Biométrica. https://www.dhs.gov/publication/dhsnppdpia-002-automated-biometric-identification-system
- NIST. Evaluación de la tecnología de reconocimiento facial (FRTE): identificación 1:N. https://pages.nist.gov/frvt/html/frvt1N.html
- NIST. FRIFTE E1N — Resultados de la identificación de huellas dactilares 1:N. https://fingerprint.nist.gov/frifte/e1n/results/
- NIST. Plantilla de huellas dactilares patentada (PFT) III. https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/proprietary-fingerprint-template-pft-iii
- NIST. Descripción general del Intercambio de Minucias (MINEX). https://www.nist.gov/programs-projects/minutiae-interoperability-exchange-minex-overview
- ISO/IEC 2382-37:2022. Tecnología de la información — Vocabulario — Parte 37: Biometría. https://www.iso.org/standard/73514.html
- ISO/IEC 30107-3:2023. Detección de ataques de presentación biométrica. Parte 3: Ensayos y elaboración de informes. https://www.iso.org/standard/79520.html
- Serie ISO/IEC 39794. Formatos extensibles de intercambio de datos biométricos.
- MOSIP Marketplace. Ficha del producto ABIS de Identy.io. https://marketplace.mosip.io/products/305
