ФОРЕНЗИКА У КРИМИНАЛИСТИЦИ

1. ФОРЕНЗИКА У КРИМИНАЛИСТИЦИ Проф. др Љиљана Машковић Криминалистичко-полицијска академија 2012 БИОМЕТРИЈСКЕ ИДЕНТИФИКАЦИЈЕ

2. БИОМЕТРИЈЕ

3. ФОРЕНЗИКА • Мултидисциплинарна научна област • Користи методе ФУНДАМЕНТАЛНИХ И ПРИМЕЊЕНИХ НАУКА

4. ПОДЕЛА форензике према научним областимакојекористи • Форензика • фундаменталних наука • Форензика • примењених наука

5. ПОДЕЛА форензике према областима примене

6. КРИМИНАЛИСТИЧКА ФОРЕНЗИКА • Област форензике која се бави научним испитивањем и обрадом догађаја који су везани за криминалне радње - криминалистичка форензика Примењује методе основних и примењених наука заоткривање,разјашњења,разрешења и реконструкцију криминалних догађајау циљу прибављања доказа за суд. • Криминалистичка форензика је само други назив за Криминалистичку технику .

7. ДРЖАВНА ФОРЕНЗИКА Развој рачунарске технологије омогућио је проширење спектра апликација форензичких метода од криминалистичких на објекте од интереса за државу. • Идентификациона документа са биометријским подацима, • Прелази,улази и излази –државне институције, • Форензичкаметеорологија,екологија,лимнологија • Заштита података државних компјутерских система, • Ограничења приступа и кориштења одређених рачунарских апликација,...

8. Биометријска идентификациона документа • Код нас грађани поседују лична документа: путне исправе и личне карте са биометријским подацима (отисак прста,потпис и дигитална слика лица)

9. Приступ систему са ИД картицом

10. КОМЕРЦИЈАЛНА ФОРЕНЗИКА • Форензичка генетика -утврђивање очинства, • Електронско пословање, • Биометријски потписи, • Форензичкааутентификација уметничких дела, • Аутоматски идентификациони системи-приступи комерцијалним системима,...

11. ОБЈЕКТИКРИМИНАЛИСТИЧКЕ ФОРЕНЗИКЕ • Примарни објекти - готово увек присутни на МКД • Секундарни објекти - ретко присутни на МКД

12. ПРИМАРНИОБЈЕКТИ

14. Особа-криминалистички аспект

15. ПРЕДМЕТИ

16. ТРАГОВИ материјала

17. ВРСТЕ трагова

18. Најшира подела

19. СЕКУНДАРНИ ОБЈЕКТИ

20. БИОМЕТРИЈА • Биометрија је наука која се бави развојем аутоматских метода за идентификацију особа, базираним на мерљивим карактеристикама људског тела. • Биометрија је грана биологије која примењује математичко-статистичке методе у испитивању постојећих разлика у живом свету и њиховог настајања, односно променљивости особина.

21. Биометријске карактеристике Јединствене карактеристике људског тела. Непроменљиве током живота. Могу се мерити. Дају најпоузданије идентификацијe. За сваку биометријску карактеристику (биометрију) успостављен је метод идентификације -биометријски потпис.

23. Отисак прста, длана и табана Слика лица Термограм лица и тела Генетски материјали Шака Уво Усне Зуби и кости Нокти Ирис и ретина Мождани отисак Физиолошке карактеристике

24. Карактеристике понашања Глас Ход Рукопис Динамика куцања Покрети усана Гестикулације

25. БИОМЕТРИЈСКЕ ИДЕНТИФИКАЦИЈЕ МЕРЕЊА БИОМЕТРИЈСКИХ КАРАКТЕРИСТИКА АУТОМАТСКИ БИОМЕТРИЈСКИ СИСТЕМИ

26. КЛАСИЧНА БИОМЕТРИЈА Традиционална мерења биометријских карактеристика

27. Парада идентификација Франсоа Видок

28. Парада идентификација До 18. века у Европи форензичка идентификација се заснивала углавном на “фотографском памћењу” криминалаца од стране полицијских службеника. Творац методапараде идентификација јеФрансоа Видок,припадник француске полиције,који је памтио карактеристике лица криминалаца, и на основу њих вршио препознавања. Како људски мозак није у стању да меморише велики број података, са годинама је склон забораву, а и изглед лица криминалаца се током времена мења, самим тим овакав метод идентификације особе није поуздан јер није заснован на непроменљивим карактеристикама људског тела.

29. Антропометрија

30. АлфонсБертијон Сматрао је да се кости човека и њихове димензије не мењају током живота.

31. За мерења је користио: • мерну траку • сетмерних чељусти • спрва за мерење других делова тела.

34. САВРЕМЕНА БИОМЕТРИЈА Примене информационих техмологија

35. АУТОМАТСКИ БИОМЕТРИЈСКИ СИСТЕМ • Информациони систем. • Користи дигиталне форме биометријских карактеристика. • Дигитална слика је строго уређена. • Докази се чувају у БАЗИ ПОДАТАКА. • Идентификација се врши аутоматски. • Резултат је верификација или идентификација

36. Аутоматски систем Састоји се из 5 модула: • Сензорски модул • Модул екстракције карактеристика за поређење • Модул за компарацију понуђених карактеристика и одговарајућих из базе • Модул База података • Модул приказивања резултата идентификације

37. Биометријскамерења Биометријски подаци се прикупљају помоћу сензора који их претварају у дигитални облик и шаљу на анализу. Помоћу њих се ствара биометријски узорак који репрезентује поједину биолошку карактеристику која може да послужи за идентификацијуособа.

38. Аутоматски системи • Једномодулни системиидентификација особе се врши преко једне биометријске карактеристике • Вишемодулни системиидентификација особе се врши преко више биометријских карактеристика

39. база података читач ekстрактор узорак читач ekстрактор резултат koмпаратор Биометријски систем

40. Вишемодулни систем црте лица геометрија шаке отисак прста

41. Резултат: аутентификација • Идентификација( 1:N) систем одговара на питање о којем се објекту ради • Верификација (1:1) систем потврђује да јеидентификовани објекат онај за који се представља

42. ЗАХТЕВИуспешности биометријске идентификације • УНИВЕРЗАЛНОСТ- описује колико је честа биометрија код појединца • ЈЕДИНСТВЕНОСТ- показује колико добро биометрија разликује једног појединца од другога • НЕПРОМЕНЉИВОСТ- показује колика је мера старости биометрије • ПРИСТУПАЧНОСТ- показује колико је лако прикупити биометрију за мерење • ПРИКАЗИВОСТ- показује колика је прецизност, брзина и робустност система који мери биометрију • ПРИХВАТЉИВОСТ - показује степен одобравања технологије у јавности • ПРЕВАРЉИВОСТ - показује колико је лако преварити систем за идентификацију

43. ОЦЕНА ефикасности биометријског система Базирана је на два коефицијента: • FAR(False Acceptance Rate) односприхваћених лажних узорака и укупног броја обрађених узорака • FRR(False Rejection Rate)односодбачених исправних узорака и укупног броја обрађених узорака Циљ квалитетног система је да се постигне што нижа вредност заFAR иFRR.

44. Статус биометријских система Како расте потреба за вишим нивоом поузданости, тако ибиометриски системи испуњавају следеће карактеристике: • све су мањи • прецизнији • поузданији • бржи Налазе све већу примену у свим делатностима где је неопходно недвосмислено утврдити или потврдити идентитет особе. Људски фактор и даље представља основну „рупу” у поузданости бројних биометријских система.

45. ПРИМЕРИ биометријских идентификација

46. ОТИСАК ПРСТА ИДЕНТИФИКАЦИОНА биометријска карактеристика : МИНУЦИЈСКЕ ТАЧКЕ

47. Отисак прста • Отисак прста је геометријска форма коју приликом контакта оставља структура бразди папиларних линија које се налазе на јагодици људског прста, на некој подлози или предмету.

48. ФИЗИОЛОГИЈА - људска кожа • Епидерм спољашњи слој коже (мртве ћелије) • Дерм унутрашњи слојкоже (живе ћелије: крвни судови,нерви, корен длаке,лојне и знојне жлезде)

49. кратак размак између гребена рачвање тачке минуције острво центар отиска делта завршетак гребена

50. АФИС – аутоматски биометријски систем • Сензорски модул–Скенира отиске прстију и даје дигиталну слику структуре бразди и удубљења за сваки прст. • Екстрактор модул– Истиче индивидуалне особине - позицију и оријентацију минуцијских тачака. • Компаративни модул– Вршипоређење особина. • Модул за одлучивање- Приказује број поређења минуција између унетих и проверених отисака – идентификација или верификација- • Модул базе података–обезбећује квалитетну и стабилну контролу унетих индивидуалности.