تشخیص هویت مجرمان با استفاده از الگوریتمهای بیومتریک مبتنی بر هوش مصنوعی

با گسترش فناوریهای نوین و افزایش پیچیدگی جرایم در جوامع معاصر، استفاده از ابزارهای هوشمند برای شناسایی و مقابله با مجرمان بیش از پیش ضرورت یافته است. یکی از رویکردهای نوین در این حوزه، بهره گیری از الگوریتمهای بیومتریک مبتنی بر هوش مصنوعی است که امکان تشخیص هویت افراد را با دقت و سرعت بالا فراهم می سازد. فناوری های بیومتریک شامل شناسایی ویژگی های منحصر به فرد انسانی همچون چهره، اثر انگشت، عنبیه، الگوی صدا و حتی شیوه راه رفتن هستند که با ترکیب آنها با مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قابلیت های چشمگیری در تحلیل داده های پیچیده و شناسایی دقیق مجرمان ایجاد می شود. الگوریتم های هوش مصنوعی، به ویژه شبکه های عصبی عمیق توانسته اند محدودیت های روش های سنتی را کاهش داده و در مواجهه با چالش هایی مانند تغییرات نوری، زاویه های مختلف تصویربرداری یا تغییرات ظاهری افراد عملکردی قابل اعتماد ارائه دهند. علاوه بر این، ترکیب داده های بیومتریک چندگانه (Multimodal Biometrics) با هوش مصنوعی منجر به افزایش ضریب اطمینان و کاهش خطای تشخیص می شود. با وجود این، استفاده گسترده از چنین فناوری هایی با دغدغه های اخلاقی و حقوقی همراه است؛ به ویژه در زمینه حفظ حریم خصوصی افراد، احتمال سوگیری الگوریتم ها و سوء استفاده های احتمالی از داده های بیومتریک. این مقاله با بررسی آخرین دستاوردها و پژوهش های انجام شده در حوزه بیومتریک مبتنی بر هوش مصنوعی به تحلیل قابلیت ها، محدودیت ها و کاربردهای آن در شناسایی مجرمان می پردازد. همچنین به چالش های اخلاقی و امنیتی این فناوری اشاره شده و راهکارهایی برای توسعه سیستم های قابل اعتماد، شفاف و منطبق بر اصول حقوق بشری ارائه می گردد. نتایج نشان می دهد که تلفیق هوش مصنوعی و بیومتریک می تواند تحولی بنیادین در فرآیندهای جنایی و عدالت کیفری ایجاد کرده و به عنوان ابزاری کارآمد در ارتقای امنیت عمومی به کار رود.

کلیدواژه ها:

بیومتریک ، داده کاوی ، کانولوشنی ، اصالت ، سنجی ، الگوریتم هوش مصنوعی