que es la biometria
Robot formado con líneas de color azul.

¿Qué Es La Biometría? ¿Qué Usos Tiene?

En el entorno digital y físico actual, la biometría se ha consolidado como una de las tecnologías clave para la identificación y autenticación de personas, aportando soluciones que combinan precisión, eficiencia y seguridad. En este artículo se explica en qué consiste, sus principales aplicaciones, retos y el papel fundamental de la ciencia de datos en su desarrollo y protección, sin dejar de lado los desafíos éticos y regulatorios que acompañan a su expansión.

Explicación

La biometría es un campo interdisciplinario que se ocupa de la medición y análisis de datos biológicos a través de diversas técnicas y métodos con el objetivo de estudiar los organismos vivos y sus características, tales como rasgos físicos, de comportamiento y fisiológicos. Este campo de estudio ha experimentado un crecimiento exponencial gracias a los avances tecnológicos en almacenamiento, procesamiento de datos y algoritmos computacionales, permitiendo aplicaciones cada vez más sofisticadas en múltiples sectores como la medicina, la genética, la agricultura, la ecología, la seguridad, la banca y el control de accesos.

Tipos De Datos Biométricos

Los datos biométricos se pueden clasificar en tres categorías principales, cada una con características y aplicaciones específicas que los hacen adecuados para diferentes contextos de identificación y verificación:

  1. Biometría física: se basa en las características físicas del individuo, como su estructura facial, huella digital, iris y geometría de la mano. Estos datos se utilizan con fines de autenticación e identificación. Según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), estos se consideran datos personales sensibles que requieren medidas especiales de protección. La biometría física resulta especialmente efectiva porque se fundamenta en características que son prácticamente invariables a lo largo de la vida del individuo, lo que garantiza una identificación consistente y fiable.
  2. Biometría conductual: se basa en los patrones de comportamiento de un individuo, como su caligrafía, pulsación de teclas, patrón de marcha o voz. Estos datos se utilizan comúnmente para la detección de fraudes y la autenticación continua. La ventaja de la biometría conductual radica en que puede aplicarse de forma pasiva, sin requerir acciones específicas del usuario, lo que la hace muy útil para la autenticación permanente. Sin embargo, estos parámetros pueden variar con el tiempo o según las condiciones físicas o emocionales del sujeto.
  3. Biometría fisiológica: se basa en las características fisiológicas del individuo, como ADN, tipo de sangre, retina y otros parámetros que pueden medirse mediante técnicas específicas. Estos datos se utilizan con fines de identificación, verificación y, en algunos casos, diagnóstico médico. La biometría fisiológica suele ofrecer un nivel de precisión muy elevado, pero generalmente requiere procedimientos más invasivos o equipos más especializados para su captura y análisis.

Tecnologías Biométricas

Existen diversas tecnologías utilizadas para la recopilación y el análisis de datos biométricos, cada una con sus propias características, niveles de precisión y aplicaciones:

  • Reconocimiento de huellas dactilares: se detectan y analizan patrones únicos en las huellas dactilares de un individuo para identificarlo y permitir o denegar su autentificación. Los algoritmos modernos de reconocimiento de huellas dactilares pueden extraer minucias incluso de un fondo complicado y ofrecen un equilibrio entre velocidad y precisión. La novena generación de Sistemas de Identificación Biométrica Automatizados (ABIS) presenta algoritmos avanzados que son cuatro veces más rápidos y utilizan solo una cuarta parte de la memoria en comparación con versiones anteriores.
  • Reconocimiento facial: se utilizan técnicas como el procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para identificar a las personas en función de sus rasgos faciales. Las redes neuronales profundas juegan un papel fundamental en este proceso, comenzando por recortar la imagen facial y seleccionando aproximadamente 30.000 valores para, después de un proceso de filtrado y aproximación, resumirlos en unos 600 que conforman la huella biométrica del individuo. Esta tecnología ha evolucionado significativamente gracias al aprendizaje profundo, mejorando la precisión en diferentes grupos demográficos y reduciendo problemas históricos como los falsos rechazos relacionados con diferentes tonos de piel.
  • Reconocimiento del iris: considerada una de las tecnologías biométricas más precisas, consiste en el análisis de los patrones del iris de un individuo para poder verificar su identidad. El iris contiene patrones únicos que se forman antes del nacimiento y permanecen estables a lo largo de la vida, lo que lo convierte en un identificador biométrico excepcionalmente fiable. Los sistemas modernos de ABIS integran algoritmos avanzados para la identificación del iris que han demostrado ofrecer resultados excepcionales en términos de precisión y velocidad de procesamiento.
  • Reconocimiento de la geometría de la palma de la mano: presente en sistemas de control de acceso, se analiza el tamaño y la forma de la mano de una persona para poder identificarla. Esta tecnología resulta útil en entornos donde se requiere un equilibrio entre seguridad y facilidad de uso, como en instalaciones industriales o laboratorios. Según estudios recientes, la geometría de la mano puede complementarse con otros métodos biométricos para crear sistemas multimodales más robustos.
  • Reconocimiento de voz: se analiza la voz para comprobar la identidad del individuo, usado a menudo en sistemas de seguridad de la información y aplicaciones de servicio al cliente automatizadas. Esta tecnología ha evolucionado hasta poder detectar estados emocionales como el estrés a través de la voz, lo que amplía sus aplicaciones más allá de la mera identificación. Los sistemas actuales utilizan redes neuronales profundas para analizar no solo el timbre y tono, sino también patrones lingüísticos específicos del hablante.

Data Science & Biometría

La ciencia de datos tiene un papel fundamental en el análisis de datos biométricos, donde se emplean técnicas avanzadas para extraer información y patrones de conjuntos de datos que suelen ser grandes y complejos. Los algoritmos de machine learning y deep learning se utilizan extensivamente para entrenar modelos capaces de identificar con extrema precisión a las personas en función de sus datos biométricos, reduciendo además el riesgo de falsos negativos-positivos.

El aprendizaje profundo ha revolucionado el campo de la biometría, especialmente en el reconocimiento facial. Las redes neuronales profundas simulan el funcionamiento del cerebro humano y son capaces de analizar características sutiles que serían imposibles de detectar con métodos tradicionales. En el caso del reconocimiento facial, estas redes pueden aplicar más de 100 filtros diferentes que captan colores, formas y texturas para generar una huella biométrica única e irreversible.

La inteligencia artificial aplicada a la biometría ha demostrado resolver complicados problemas de seguridad y mejorar significativamente las tasas de aceptación y rechazo en diferentes grupos demográficos. Técnicas como las redes neuronales artificiales (ANN), las redes neuronales profundas (DNN), las máquinas vectoriales de soporte (SVM) y diversos algoritmos específicos han permitido avances significativos en el procesamiento de imágenes de huellas dactilares de baja calidad, antiguas, recortadas o dañadas.

Usos De La Biometría

La biometría tiene numerosas aplicaciones en diversos sectores, desde la seguridad hasta la medicina y las finanzas:

  • Seguridad y control de fronteras: las tecnologías de reconocimiento de huellas dactilares y reconocimiento facial se utilizan comúnmente para identificar y rastrear a delincuentes y controlar el paso de fronteras. Los Sistemas de Identificación Biométrica Automatizados (ABIS) se han adaptado específicamente para escenarios de aplicación de la ley, garantizando una experiencia de usuario intuitiva y fluida. La velocidad de estos sistemas es crucial en entornos como el control fronterizo, donde la identificación rápida y precisa resulta fundamental.
  • Control de acceso: los sistemas biométricos se integran en mecanismos de control de acceso para restringir la entrada a áreas seguras de edificios y otras instalaciones. Las tecnologías de reconocimiento de la geometría de la mano y del iris son especialmente útiles en estos contextos. Sin embargo, es importante señalar que, según directrices de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), el uso de sistemas biométricos para control de acceso debe someterse a un análisis de riesgos, una evaluación de impacto y una prueba de adecuación, necesidad y proporcionalidad.
  • Medicina y atención sanitaria: la biometría se utiliza en el sector sanitario para identificar a los pacientes y garantizar que reciban el tratamiento correcto. Estudios recientes han analizado parámetros biométricos oculares en pacientes candidatos a cirugía de catarata, demostrando la utilidad de estas mediciones en procedimientos médicos específicos. Además, los datos biométricos pueden aportar información valiosa sobre el estado de salud del paciente, permitiendo diagnósticos más precisos.
  • Banca y finanzas: las tecnologías biométricas, como el reconocimiento de voz y facial, se utilizan para verificar la identidad de los usuarios en transacciones bancarias y centros de atención al cliente. BBVA, por ejemplo, ha desarrollado soluciones basadas en machine learning que analizan rasgos biométricos para crear identidades digitales más seguras en escenarios online. La biometría conductual también está ganando terreno en este sector, permitiendo la autenticación continua del usuario durante toda su sesión.
  • Deporte y rendimiento: los datos biométricos se utilizan cada vez más en el ámbito deportivo para analizar y mejorar el rendimiento de los atletas. Los avances tecnológicos permiten la recolección y almacenaje de una amplia cantidad de variables biométricas asociadas al rendimiento deportivo, aunque esto plantea cuestiones sobre la regulación de la recolección, uso y almacenaje de estos datos sensibles.

Biometría & Seguridad De La Información

La biometría juega un papel crucial en la seguridad de la información, ya que los métodos de autenticación biométrica se consideran más seguros que los métodos tradicionales basados en contraseñas. Esto se debe a que los datos biométricos son únicos para cada individuo y extremadamente difíciles de replicar, lo que complica significativamente el acceso no autorizado a sistemas y datos confidenciales.

Sin embargo, precisamente por su naturaleza única e irrevocable, la protección de los datos biométricos representa un desafío crucial. A diferencia de una contraseña, que puede cambiarse si se ve comprometida, los datos biométricos son permanentes: no podemos cambiar nuestras huellas dactilares o patrones de iris si son robados o filtrados. Por este motivo, se han desarrollado técnicas específicas para proteger las plantillas biométricas.

Una de estas técnicas es el cifrado caótico de plantillas de huella dactilar, que utiliza algoritmos basados en mapas logísticos y llaves secretas de 128 bits para proteger la información antes de su almacenamiento. Estos algoritmos tienen como objetivo prevenir el robo de identidad mediante un proceso de cifrado que hace que la información sea prácticamente imposible de descifrar sin la clave correcta, incluso mediante ataques por fuerza bruta.

La tecnología blockchain también ha emergido como una solución prometedora para el uso indebido de datos biométricos. Según Evin McMullen, cofundadora de Privado ID, “Podemos usar nuestras claves de blockchain como una forma de controlar quién tiene acceso a la información sobre nuestra biometría”. Esta tecnología permitiría mantener los datos biométricos en el dispositivo del usuario, crear pruebas de conocimiento cero para la verificación y limitar significativamente la exposición de datos sensibles a terceros.

Ver también

Beneficios De La Biometría

Los avances en la biometría tienen el potencial de impactar significativamente a la sociedad de múltiples maneras, aportando ventajas sustanciales en diversos ámbitos:

  • Seguridad mejorada: la biometría proporciona un método más confiable para identificar a individuos, reduciendo significativamente el riesgo de fraude. En aeropuertos, por ejemplo, el reconocimiento facial ha demostrado ser una herramienta eficaz para identificar posibles amenazas y prevenir incidentes. La implementación de sistemas multi-biométricos, que combinan diferentes modalidades (como huella dactilar y reconocimiento facial), ofrece niveles de seguridad aún más elevados, con tasas de error considerablemente reducidas.
  • Experiencia de usuario mejorada: los sistemas biométricos bien implementados pueden ofrecer una experiencia más fluida y conveniente que los métodos tradicionales. La experiencia de desbloquear un teléfono con un simple vistazo o acceder a servicios bancarios con la voz elimina la necesidad de recordar contraseñas complejas, reduciendo la fricción en la interacción con sistemas digitales. BBVA, por ejemplo, ha desarrollado soluciones que utilizan biometría para eliminar el tedio de rellenar formularios en compras online.
  • Gestión laboral y educativa más eficiente: las tecnologías biométricas optimizan procesos de gestión en entornos laborales y educativos, con sistemas de fichaje por huella dactilar y monitorización de desempeño mediante reconocimiento facial. Sin embargo, este uso debe equilibrarse cuidadosamente con consideraciones éticas sobre la privacidad y los derechos de los trabajadores y estudiantes. Las directrices de la AEPD, por ejemplo, recomiendan realizar evaluaciones de impacto antes de implementar sistemas biométricos para el control de presencia laboral.
  • Contribución a la justicia social: los sistemas biométricos pueden proporcionar métodos más justos y precisos para la identificación de personas en procesos legales y electorales, ayudando a prevenir la discriminación y garantizando la igualdad ante la ley. No obstante, para que esto sea efectivo, es fundamental asegurar que los algoritmos estén libres de sesgos y que funcionen con precisión similar en personas de diferentes características físicas y étnicas.

Limitaciones Presentes

Pese a sus numerosas ventajas, la biometría presenta varias limitaciones y desafíos que deben considerarse:

  • Falsos positivos y falsos negativos: los sistemas biométricos pueden producir identificaciones incorrectas (falsos positivos) o rechazos erróneos (falsos negativos). Estos errores pueden deberse a factores como cambios en la apariencia física, condiciones ambientales o limitaciones técnicas de los sistemas. La investigación en aprendizaje profundo ha logrado avances significativos en la reducción de estos errores, pero siguen siendo un desafío, especialmente en condiciones no óptimas o con características biométricas dañadas o alteradas.
  • Protección de datos y privacidad: los datos biométricos pueden revelar información confidencial sobre la salud, la genética o incluso estados emocionales de una persona. El almacenamiento seguro de estos datos representa un reto mayúsculo, pues su filtración podría tener consecuencias graves y permanentes. El RGPD clasifica los datos biométricos como “categoría especial” de datos personales, sujetos a condiciones de procesamiento más estrictas, incluyendo la obtención de consentimiento explícito y la aplicación de medidas sólidas de protección.
  • Costes de implementación: las tecnologías biométricas avanzadas suelen requerir inversiones considerables en hardware, software y mantenimiento, lo que puede resultar prohibitivo para organizaciones con recursos limitados. El despliegue de sistemas ABIS de última generación, por ejemplo, implica costes significativos, aunque los fabricantes trabajan en optimizar el rendimiento para reducir la necesidad de actualizaciones de hardware costosas.
  • Adopción limitada: a pesar de sus ventajas, la biometría aún no está completamente integrada en todos los ámbitos, debido tanto a barreras tecnológicas y económicas como a preocupaciones sobre privacidad y seguridad. La aceptación por parte de los usuarios también varía considerablemente según factores culturales, generacionales y contextuales, lo que puede ralentizar la adopción generalizada de estas tecnologías.
  • Complejidad regulatoria: las normativas sobre recopilación, uso y almacenamiento de datos biométricos varían significativamente entre países y regiones, lo que complica su implementación global. En Estados Unidos, por ejemplo, existen leyes específicas como la Ley de Privacidad de la Información Biométrica (BIPA) de Illinois, que permite indemnizaciones entre 1.000$ por infracciones negligentes y 5.000$ por infracciones intencionadas. Esta diversidad regulatoria obliga a las empresas a adaptar sus sistemas a múltiples marcos legales.

Cuestiones Éticas

El uso de datos biométricos plantea importantes cuestiones éticas que deben abordarse para garantizar un desarrollo responsable de estas tecnologías:

  • Privacidad y vigilancia: las tecnologías biométricas pueden utilizarse para rastrear y monitorizar a individuos sin su conocimiento o consentimiento, planteando serias preocupaciones sobre la privacidad personal y la libertad individual. La identificación biométrica en tiempo real con fines policiales, por ejemplo, está siendo regulada por la inminente Ley de IA de la UE, que contempla su prohibición con algunas excepciones específicas como la prevención de atentados terroristas.
  • Discriminación y sesgos: los sistemas biométricos pueden presentar sesgos que resulten en tasas de error más altas para ciertos grupos demográficos, lo que podría reforzar o amplificar desigualdades existentes. Investigaciones recientes han demostrado que los algoritmos de reconocimiento facial pueden tener diferentes niveles de precisión según el género, la edad o el tono de piel. El aprendizaje profundo y el machine learning están ayudando a abordar estos problemas, pero se requiere una evaluación constante y una mejora continua para minimizar estos sesgos.
  • Consentimiento informado: obtener un consentimiento verdaderamente informado para la recopilación y uso de datos biométricos puede ser complicado, especialmente cuando las implicaciones técnicas y de privacidad son difíciles de comprender para el usuario medio. Las regulaciones como el RGPD exigen un consentimiento explícito para el procesamiento de datos biométricos, pero la implementación práctica de este requisito sigue siendo un desafío.
  • Propiedad y control de los datos: surge la pregunta de quién posee y controla los datos biométricos una vez recopilados. Esto es particularmente relevante cuando estos datos se comparten entre múltiples entidades en una cadena de suministro de servicios. Las tecnologías descentralizadas como blockchain ofrecen posibles soluciones, permitiendo a los individuos mantener mayor control sobre quién accede a su información biométrica y bajo qué circunstancias.
  • Seguridad a largo plazo: a diferencia de las contraseñas, los datos biométricos no pueden “restablecerse” si se ven comprometidos, lo que plantea preocupaciones sobre la seguridad a largo plazo de los sistemas que dependen exclusivamente de la biometría. Por este motivo, muchos expertos recomiendan enfoques de autenticación multifactor que combinen biometría con otros métodos de verificación.

Para abordar estas preocupaciones éticas, es fundamental establecer marcos regulatorios sólidos y principios éticos claros que guíen el desarrollo y la implementación de tecnologías biométricas. Organizaciones y empresas deben adoptar enfoques de “privacidad por diseño” y realizar evaluaciones de impacto ético antes de implementar sistemas biométricos.

Conclusión

La biometría representa un campo en rápida evolución que está transformando nuestra forma de interactuar con la tecnología, desde desbloquear dispositivos hasta verificar transacciones bancarias y garantizar la seguridad en fronteras, ofreciendo niveles sin precedentes de seguridad y conveniencia; sin embargo, su implementación efectiva requiere un equilibrio cuidadoso entre innovación tecnológica y protección de derechos fundamentales como la privacidad y la no discriminación, lo que demanda tanto avances en seguridad técnica -como el cifrado caótico o la aplicación de blockchain- como marcos regulatorios sólidos que contemplen la naturaleza única e irrevocable de los datos biométricos.