Los últimos resultados de Identy.io en la prueba FRIF TE E1N del NIST demuestran lo que ocurre cuando se mantienen simultáneamente la precisión, la velocidad y la escalabilidad, precisamente allí donde la identificación biométrica es más exigente.
Un ABIS existe para responder a una pregunta: ¿Quién es esta persona? No parte de una identidad declarada que deba verificarse. En su lugar, busca una huella dactilar entre millones de registros para identificar a la persona a la que pertenece. Esto se conoce como «identificación 1».
Esta es también la razón por la que los resultados del NIST tienen tanto peso en el sector. El NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) es el organismo de normalización del Gobierno de EE. UU. y evalúa de forma independiente la tecnología biométrica. Su evaluación FRIF TE E1N mide precisamente esta capacidad: la eficacia con la que un algoritmo puede identificar a una persona dentro de bases de datos que contienen millones de registros, de un tamaño comparable al de los que utilizan los sistemas nacionales de identificación.
Resultados de Identy.io
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Índice de identificación correcto del 99,99 % utilizando diez huellas dactilares frente a una base de datos de 3 millones de personas, con un índice de falsos positivos limitado al 0,1 % (FPIR ≤ 0,001).
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Tiempo medio de búsqueda de 2,9 segundos por cada búsqueda de huella dactilar sin características distintivas en una base de datos de 3 millones de personas.
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Rendimiento constante en las pruebas con el dedo índice, las impresiones por palmada, las búsquedas con los diez dedos, las comparaciones entre la huella plana y la enrollada, y en las tres categorías de pruebas (A, B y C).
Precisión, rapidez y alcance: las tres o ninguna
Cada una de estas métricas es importante porque, en un proceso de identificación, ninguna variable por sí sola resulta suficiente.
La precisión sin límites de velocidad afecta a la eficiencia operativa. Un motor que ofrece resultados precisos, pero tarda varios minutos en hacerlo, obliga a las organizaciones a sobredimensionar la infraestructura o a aceptar colas, retrasos y tiempos de respuesta que los clientes finales no están dispuestos a tolerar.
La rapidez sin precisión genera riesgos. Cada coincidencia errónea significa que se ha identificado incorrectamente a una persona y que un examinador debe revisar a los candidatos equivocados. Por eso el NIST mide la precisión en función de un umbral de tasa de identificación de falsos positivos (FPIR): sin ese límite, las cifras de precisión pueden verse infladas artificialmente.
Y ambas deben mantener su consistencia a medida que crecen las bases de datos. Un algoritmo que funcione bien con miles de registros no tiene por qué ofrecer los mismos resultados con millones. Las galerías utilizadas en esta evaluación, que contienen hasta 5 millones de sujetos, están diseñadas específicamente para poner a prueba esa capacidad.
Qué significa esto para quienes desarrollan proyectos basados en esta tecnología
Para los integradores de sistemas y los proveedores de tecnología, esto se traduce en una ventaja competitiva tangible: la capacidad de ofrecer a los clientes finales una identificación oportuna, precisa y rápida, independientemente del tamaño de la base de datos.Pueden respaldar sus propuestas con resultados validados de forma independiente, que a menudo sirven como referencia en los procesos de licitación competitivos. Pueden planificar y dimensionar los proyectos con confianza, ya que cada segundo que se ahorra por búsqueda reduce la infraestructura adicional necesaria para mantener el mismo nivel de servicio.Además, pueden abordar la principal preocupación de sus clientes con pruebas convincentes: el motor ya ha demostrado su rendimiento a gran escala.
El NIST no comercializa algoritmos ni representa a ningún proveedor. Evalúa a todos los participantes siguiendo el mismo protocolo, utilizando datos que no están bajo el control de los participantes. Su evaluación no sustituye a las pruebas que se realizan en el entorno específico de cada proyecto, pero constituye una de las bases más sólidas para la comparación antes de llegar a esa fase.
Cómo se aplica esto en la práctica, según el tipo de sistema
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Identidad nacional y registro civil: Cada nueva inscripción requiere una consulta en la base de datos de toda la población para descartar identidades duplicadas. Un motor preciso y de alta velocidad permite a los sistemas expedir documentos de identidad sin atascos ni registros duplicados.
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Control fronterizo e inmigración: Los tiempos de respuesta se miden en las colas de los aeropuertos. Los registros que se completan en segundos permiten a los sistemas comprobar las listas de vigilancia y los antecedentes sin ralentizar el flujo de pasajeros, mientras que el control de las coincidencias erróneas ayuda a evitar que se señale indebidamente a viajeros inocentes.
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Fuerzas del orden y seguridad pública: Cuando una huella dactilar es la pista principal, una identificación correcta puede orientar una investigación, mientras que una incorrecta puede llevarla por el camino equivocado. En este contexto, limitar las coincidencias erróneas protege a las personas y preserva la credibilidad del sistema.
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Deduplicación a gran escala: Los registros de población, los programas sociales y las bases de datos de clientes deben garantizar que cada persona tenga un único registro. Realizar millones de comparaciones con precisión permite depurar y deduplicar bases de datos que contienen millones de registros sin sacrificar los tiempos de respuesta ni la precisión.
Resultados que mejoran con cada evaluación
Entre las dos últimas evaluaciones del NIST a las que se ha sometido Identy.io, la tasa media de error de identificación se redujo del 0,117 % al 0,095 %. Esto supone una reducción del 19 %, sin que se haya producido ningún deterioro del rendimiento en ninguna categoría.Para quienes integran el algoritmo, esto significa que el motor de identificación sigue mejorando con cada nueva versión.
Entre millones de registros, tu huella dactilar es única. Y eso es lo que confirman estos resultados del NIST.
Identificador HumanKey
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