{"id":44499,"date":"2022-11-24T09:02:30","date_gmt":"2022-11-24T09:02:30","guid":{"rendered":"https:\/\/veridas.com\/?p=44499"},"modified":"2024-08-13T08:08:50","modified_gmt":"2024-08-13T08:08:50","slug":"que-es-el-nist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/veridas.com\/es\/que-es-el-nist\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el NIST? Significado, cumplimiento y ciberseguridad"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00bfQu\u00e9 es el NIST?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl National Institute of Standards and Technology<\/span><\/a>, (NIST) es una instituci\u00f3n estadounidense encargada de velar por la innovaci\u00f3n y la competitividad industrial. Tiene laboratorios encargados de programas de todo tipo, desde ciencias b\u00e1sicas hasta ingenier\u00eda, y realiza evaluaciones peri\u00f3dicas de tecnolog\u00edas e innovaciones que son punteras.<\/span>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\u00bfEn qu\u00e9 se diferencia el NIST de la ISO?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl NIST participa en la elaboraci\u00f3n de est\u00e1ndares internacionales siendo miembro activo en la <\/span>Organizaci\u00f3n Internacional de Normalizaci\u00f3n<\/span><\/a>, ISO por sus siglas en ingl\u00e9s (International Organization of Standardization). Muchas de las evaluaciones realizadas por el NIST sirven para establecer los criterios t\u00e9cnicos que luego se trasladan a muchos est\u00e1ndares de ISO.<\/span>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\u00bfQu\u00e9 papel juega en NIST en el campo de la biometr\u00eda y la verificaci\u00f3n de la identidad?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl NIST lleva midiendo y evaluando el rendimiento de los sistemas biom\u00e9tricos desde hace m\u00e1s de 60 a\u00f1os, desde huellas hasta caras, pasando por voz, iris, palma de la mano, etc. Estas evaluaciones les han permitido tener un conocimiento \u00fanico en torno a cu\u00e1les son las bondades y los defectos de las diferentes biometr\u00edas. Tambi\u00e9n les ha ayudado a establecer bajo qu\u00e9 criterios las tecnolog\u00edas est\u00e1n listas para su uso masivo en diferentes situaciones, como por ejemplo, el uso de la <\/span>biometr\u00eda facial para la verificaci\u00f3n de la identidad<\/span><\/a>.<\/span>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\u00bfPor qu\u00e9 est\u00e1 considerado el NIST como el evaluador de referencia a nivel mundial? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDe lo comentado arriba, deducimos que el conocimiento que atesora el NIST al respecto de la biometr\u00eda es muy grande, lo que le permite definir evaluaciones acertadas y completas. Se une a esto que tiene acceso a recursos federales americanos \u00fanicos, y con \u00e9stos preparan escenarios de evaluaci\u00f3n con datos de operaci\u00f3n real. Adem\u00e1s, son conjuntos de datos tremendamente grandes, lo que les permite medir el funcionamiento de los sistemas con una precisi\u00f3n del orden de decenas de miles, o incluso del orden de un error por cada mill\u00f3n.<\/span>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\u00bfQu\u00e9 tecnolog\u00edas biom\u00e9tricas eval\u00faa el NIST y en qu\u00e9 aspectos de las mismas se focaliza? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Actualmente, el NIST tiene evaluaciones de biometr\u00eda facial, voz, huella dactilar, iris y ADN. Dichas evaluaciones se focalizan en escenarios tanto de verificaci\u00f3n como de identificaci\u00f3n, entendiendo como <\/span>verificaci\u00f3n<\/span><\/a> la confirmaci\u00f3n o negaci\u00f3n de una identidad mediante la comparaci\u00f3n de dos factores biom\u00e9tricos entre s\u00ed (ej. dos im\u00e1genes de caras o dos voces), o comparaci\u00f3n 1:1. Y como <\/span>identificaci\u00f3n<\/span><\/a>, el proceso de descubrir una identidad entre una colecci\u00f3n o conjunto de personas (ej. conjunto de im\u00e1genes o voces), tambi\u00e9n conocido como comparaci\u00f3n 1:N.\u00a0<\/span><\/p>

Concretamente, las evaluaciones de biometr\u00eda facial se centran en la m\u00e9trica denominada \u201c<\/span>False Non Match Rate<\/a>\u201d (FNMR o tasa de falsos negativos en verificaci\u00f3n) para el 1:1 o \u201cFalse Negative Identification Rate\u201d (FNIR o tasa de falsos negativos en identificaci\u00f3n) para el 1:N, siendo esta m\u00e9trica la que mide el porcentaje de veces que una operaci\u00f3n con una imagen \u201cfidedigna\u201d no logra verificarse o identificarse positivamente, es decir las veces que para una persona conocida el sistema da un resultado negativo, cuando deber\u00eda ser positivo.\u00a0<\/span><\/p>

La otra m\u00e9trica relevante en el \u00e1mbito de la biometr\u00eda facial es el \u201c<\/span>False Match Rate<\/a>\u201d (FMR o tasa de falsos positivos en verificaci\u00f3n) para el 1:1 o \u201cFalse Positive Identification Rate\u201d (FPIR o tasa de falsos positivos en identificaci\u00f3n) para el 1:N, midiendo aqu\u00ed el porcentaje de veces que una operaci\u00f3n con una imagen de un \u201cimpostor\u201d logra verificarse o identificarse positivamente, es decir, las veces que para una persona que debiera de ser desconocida el sistema da una respuesta positiva. Estas m\u00e9tricas permiten conocer la conveniencia de uso del sistema (funnel) y la seguridad del mismo (robustez ante impostores).\u00a0<\/span><\/p>

En cambio, cuando hablamos de las evaluaciones de <\/span>biometr\u00eda de voz<\/a>, tambi\u00e9n conocido como <\/span>Speaker Recognition Evaluation<\/a> (SRE), y centr\u00e1ndonos en las \u00faltimas evaluaciones (SRE19, SRE20 y SRE 21) la m\u00e9trica que se est\u00e1 utilizando es una \u201c<\/span>Primary Metric<\/i>\u201d, que consiste en un modelo de coste b\u00e1sico para medir el rendimiento de verificaci\u00f3n del hablante. Esta m\u00e9trica se define como una suma ponderada de probabilidades de \u201c<\/span>False Rejection Rate<\/a>\u201d (FRR o tasa de\u00a0 falso rechazo) y de \u201c<\/span>False Accept Rate<\/a>\u201d (FAR o tasa de falsa aceptaci\u00f3n), dando m\u00e1s peso a esta \u00faltima en la ponderaci\u00f3n (se le da un peso 30 veces superior al FAR que al FRR).\u00a0<\/span><\/p>

Dicha ponderaci\u00f3n es impuesta por el NIST, y la misma puede diferir de los intereses de cada caso de uso, por lo que a la hora de comparar sistemas en el \u00e1mbito comercial se suele preferir utilizar el \u201cEqual Error Rate\u201d (EER o tasa de error igual). El EER es el lugar de la curva donde la tasa de falsa aceptaci\u00f3n y de falso rechazo son iguales.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 bases de datos utiliza el NIST para evaluar los motores biom\u00e9tricos? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El NIST eval\u00faa los motores biom\u00e9tricos sobre diferentes bases de datos que se asemejan a diferentes casos de producci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>

Fij\u00e1ndonos exclusivamente en las evaluaciones de biometr\u00eda facial, las bases de datos son conjuntos de fotograf\u00edas de caras que sirven para medir el comportamiento de los sistemas en las diferentes evaluaciones. En el NIST se utilizan bases de datos de diferente tipo, como por\u00a0 ejemplo:<\/span><\/p>