Технологии для разработки системы идентификации личности. Современные биометрические методы идентификации

ФБР объявило внедрение системы следующего поколения идентификация личности под названием национальная система Next Generation Identification (NGI).

Система заменила комплексную автоматизированную программу идентификации личности по отпечаткам пальцев системы (IAFIS), которая была запущена в начале 2000- ых годов, со значительно улучшенными показателями точности на запросы. В результате новых высокотехнологичных инструментов и алгоритмов система более эффективно ищет не менее из 100 миллионов записей. Совпадения отпечатков пальцев составляет точность 99%, по сравнению с 27 процентами точности в старой системе IAFIS.

NGI даст возможность не только обновить и улучшить технологии, что использовались, но также позволит использовать новые технологии, которые могут помочь делать поиски.

NGI система включает следующее:

Хранилище данных для подозрительных лиц (RISC) : развернуто в 2011 году, это подмножество баз данных преступников, в том числе террористов и опасных беглецов. С помощью мобильного устройства, полиция может взять отпечатки двух пальцев от субъекта и удаленно запросить базу данных и получить немедленные результаты. NGI обеспечивает быструю мобильную идентификацию.
Национальная система распознавания ладони : В мае 2014 года, NGI расширило пределы традиционных возможностей отпечатков и включило отпечаток ладони. Большинство оставивших отпечатки на месте преступления содержат ладонь.
Проверка лиц, занимающих должности руководителей и преподавателей могут получать уведомления, если человек участвовал в преступной деятельности. Запущена в начале 2014 года для процесса представления докладов, когда человек участвует в преступной деятельности.
Межгосударственное хранилище фото запущено в 2015 году. Имеется возможность для поиска миллионов изображений, связанных с преступной личностью и потенциальными нарушителями. Файлы находятся в репозитории, разделенной на группы личностей, поэтому образ невинной учительницы не собирается появляться в массиве из возможных кандидатов в запросе уголовного прошлого.

Система идентификация личности не подключена к Интернету или социальным сетям. Это технология, которая позволяет в цифровом виде сравнить фотографии, которые есть в базе данных.

Расширенные возможности следующего поколения идентификации личности (NGI) снизили погрешность в определении преступников. Биометрические методы включили в себя не только отпечатки пальцев, но и отпечатки ладони, родинки, шрамы или комбинированные варианты, которые могут представить убедительные аргументы. Следующим этапом идентификации очевидно послужит база данных .

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

Подобные документы

Классификация и основные характеристики биометрических средств идентификации личности. Особенности реализации статических и динамических методов биометрического контроля. Средства авторизации и аутентификации в электронных системах охраны и безопасности.

курсовая работа , добавлен 19.01.2011

Биометрические системы защиты от несанкционированного доступа к информации. Система идентификации личности по папиллярному рисунку на пальцах, голосу, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза человека, рисунку вен руки. Пароли на компьютере.

презентация , добавлен 28.05.2012

Анализ биометрических систем идентификации личности по отпечаткам пальцев, форме кисти руки, оболочке глаза. Лицо как биометрический идентификатор. Анализ рынка систем распознавания личности. Оценка эффективности систем идентификации по геометрии лица.

курсовая работа , добавлен 30.05.2013

Подсистема анализа изображения отпечатка пальца в составе системы идентификации личности по отпечаткам пальцев на основе папиллярного узора для дальнейшего распознавания личности. Характеристика функциональных возможностей системы и код програмы.

дипломная работа , добавлен 01.07.2008

Общие принципы работы систем биометрической идентификации личности. Программные инструменты для разработки приложения, осуществляющего идентификацию пользователя на основе его клавиатурного почерка. Проектирование базы данных и структуры нейронной сети.

дипломная работа , добавлен 20.12.2013

Разработка аппаратно-программного комплекса для осуществления идентификации объектов управления на основе вещественного интерполяционного метода. Анализ работоспособности аппаратно-программного комплекса, пример идентификации объекта управления.

магистерская работа , добавлен 11.11.2013

Область применения и требования создаваемого Web-приложения. Требования к техническому и программному обеспечению. Разработка структуры Web-приложения и выбор средств программной реализации. Программная реализация Web-приложения. Структура базы данных.

дипломная работа , добавлен 03.06.2014

Разработка программного средства идентификации личности по голосу ВЫПОЛНИЛ: СТАРИКОВ К. А. НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: К. Т. Н. , ДОЦЕНТ ПАРСАЕВ Н. В.

Цели и задачи Изучение теоретических основ биометрической идентификации по голосу; Анализ существующих методов реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработка программного средства идентификации личности по голосу; Расчет экономической себестоимости программного средства; Расчет напряженности труда при разработке программного средства.

Биометрические методы идентификации Геометрия лица Отпечаток пальца Геометрия руки Радужная оболочка глаза Рисунок вен Почерк Голос

Система распознавания личности по голосу Работа систем распознавания состоит из двух этапов: регистрация нового пользователя; идентификация зарегистрированного пользователя (процесс распознавания). Основная программа База данных Регистрация пользователя Успешная/неуспешная регистрация Идентификация пользователя Успешная/неуспешная идентификация Обработка запроса и выполнение операции

Информационная схема Не Зарегистрирован зарегистрирован Пользователь База данных Пользователь Микрофон Обработка записанного голоса Преобразовани е записи Сравнение Вывод на экран результата

Извлечение признаков из речевого сигнала Признаки можно разбить на два вида: низкоуровневые (анатомическое строение речевого аппарата); высокоуровневые (манера произношения). Рассматриваемые методы извлечения признаков Мел-частотные кепстральные коэффициенты Кепстральные коэффициенты на основе линейного предсказания

Мел-частотные кепстральные коэффициенты АЛГОРИТМ МЕТОДА 1. Подача по частям входного сигнала (речи человека) Длительность одного сегмента (мс) вычислялась по формуле: 2. Применение весовой функции (окно Хэмминга) для уменьшения искажений 3. Дискретное преобразование Фурье

Мел-частотные кепстральные коэффициенты 4. Разбиение на диапазоны с помощью треугольных фильтров (границы фильтров рассчитываются в шкале мел) Треугольные фильтры на шкале мел 5. Треугольные фильтры на шкале частот Дискретное косинусное преобразование (вычисление мел-частотных кепстральных коэффициентов)

Запись речевого сигнала Частота дискретизации 44100 Гц; Кодирование – 16 бит; Ключевая фраза – «звукозапись» .

Пример вычисление коэффициентов для сегмента произнесенной фразы 1. Сегмент сигнала длительностью 23 мс; 2. Отфильтрованный сегмент 3. Спектр сегмента

Графики сравнения мел-частотны кепстральных коэффициентов Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов двух разных пользователей (один сегмент) Мел-частотные коэффициенты речевых сигналов одного и того же пользователя (один сегмент) 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 -20 -40 Первый пользователь Второй пользоваттель Первый запись Второй запись

Выбор решающего правила Вычисление расстояний (евклидово) Метод опорных векторов Модель гауссовых смесей Метод ближайшего соседа Экспериментальным методом был найден порог евклидового расстояния, который равняется 0, 4. Расчет евклидового расстояния Да Нет > 0, 4 Не идентификация Идентификация

Вероятность ошибки первого рода Формула Вероятность ошибки второго рода N / N* , M/M* , где N* – общее количество злоумышленников (20 человек), N - количество злоумышленников, получивших несанкционированный доступ (1 человек) Расчет где M* – количество попыток идентификации одного и того же пользователя (20 попыток), M - количество неудачных попыток идентификации (0 попыток) 5% 0% Ошибки первого рода - злоумышленник получает доступ к системе; Ошибка второго рода – зарегистрированный пользователь не может получить доступ к системе.

Интерфейс программы 1 2 3 4 1 - панель инструментов (выход из программы, справка о программе); 2 - поле ввода логина; 3 - кнопка «идентификации» , после которой идет запись речи пользователя; 4 – регистрация нового пользователя, с вводом логина и записью речи.

Результат работы программы Результатом программы является вывод на экран двух спектрограмм (записанный голос из БД) и информация о совпадении или не совпадении речевых признаков, соответственно идентификация или не идентификация:

Выводы Изучены теоретические основы биометрической идентификации по голосу; Проанализированы существующие методы реализации программного средства идентификации личности по голосу; Разработано программное средство идентификации личности по голосу; Рассчитана себестоимость программного средства – 32639 рублей; Присвоен второй класс напряженности труда (допустимый) при разработке программного средства.

Биометрией называется совокупность способов и устройств для идентификации человека, которые основаны на его уникальных физиологических или поведенческих характеристиках.

Этот вид идентификации может применяться для предотвращения запрещенного доступа в здания, к компьютерам, банкоматам, мобильным телефонам и так далее.

Биометрические свойства это:

отпечатки пальцев;
геометрия лица;
радужная оболочка глаз;
рисунок сетчатки;
голос;
почерк;
печать на клавиатуре;
узор вен на руках и др.

Наука 2.0 Идентификация личности

Преимущества биометрической идентификации

Биометрическая защита дает больший эффект по сравнению, например, с использованием паролей, смарт-карт, PIN-кодов, жетонов или технологии инфраструктуры открытых ключей. Это объясняется возможностью биометрии идентифицировать не устройство, но человека.

Обычные методы защиты чреваты потерей или кражей информации, которая становится открытой для незаконных пользователей. Исключительный биометрический идентификатор, например, отпечатки пальцев, является ключом, не подлежащим потере.

Классификация способов биометрии

По типу используемой информации биометрическая идентификация делится на:

Статические способы, основанные на уникальных свойствах, данных человек от рождения и неотъемлемых от него. Физиологические показатели (геометрия ладони или папиллярный узор пальцев) являются неизменными для человека’
Динамические способы, основанные на поведенческой (то есть динамической) характеристике личности. Эти особенности характерны для подсознательных движений при воспроизведении каких-либо действий (речи, подписи, динамики клавиатурного набора). Такие поведенческие характеристики испытывают влияние управляемых и не очень управляемых психических факторов. Из-за их переменчивости биометрические образцы должны обновляться при их использовании.

Способы идентификации личности по биометрическим параметрам

Этот метод опознавания является самым распространенным. Он использует неповторимость папиллярных узоров пальцев для каждого человека. Специальным сканером получают изображение пальцевого отпечатка. Оно трансформируется в цифровой код и сопоставляется с шаблоном, введенным ранее.

Процесс идентификациидлитсяне больше нескольких секунд. Определенный недостаток, сдерживающий развитие этого метода, состоит в предубеждении некоторых людей, не желающих оставлять данные о своих отпечатках пальцев. Контраргумент разработчиков аппаратуры заключается в том, что информация о папиллярном узоре не хранится, а хранится только короткий идентификационный код, выстроенный по отпечатку пальца и не позволяющий воссоздать узор для сравнения. Преимуществом метода является простота в использовании, надежность и удобство.

Отождествление по форме руки

Этот статический метод основан на измерении формы кисти руки. Она также является уникальным биометрическим параметром человека. Специальное устройство позволяет получить трехмерный вид кисти. В результате получают измерения для создания уникального цифрового кода, идентифицирующего человека.

Данный метод по своей технологии и точности сопоставим с методом отождествления по отпечатку пальца, хотя само устройство для реализации метода занимает много места. Чрезвычайно мала вероятность наличия двух идентичных кистей рук, имеющих одинаковую геометрию, хотя руки с возрастом меняются.

Сегодня идентификация по геометрии руки применяется в законодательных органах, больницах, международных аэропортах и т. д.

Аутентификация радужной оболочки

Основой этого метода является исключительность узора на радужной оболочке глаза. Для его выполнения нужна камера, чтобы получать изображение глаза с достаточным разрешением, и специальное программное обеспечение для выделения из полученного изображения рисунка на радужной оболочке. По нему и создается цифровой код, служащий для идентификации человека.

Достоинством сканеров является то, что от человека не требуют сосредотачиваться на цели, поскольку образец пятен радужной оболочки сосредоточен на поверхности глаза. Сканирование возможно на расстоянии меньше 1 м. Это удобно для использования, например, в банкоматах.

Идентификация по сетчатке глаза

Сетчатки сканируется с помощью низкоинтенсивного инфракрасного света, который направляется к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок. Сканеры сетчатки широко распространены в системах доступа на секретные объекты, поскольку у них почти не бывает неправильного разрешения доступа. Ошибки могут объясняться отклонением головы от эталонного положения и неправильной фокусировкой взгляда на источнике света.

Даже у близнецов различается капиллярный рисунок сетчатки. Вот почему этот способ может успешно использоваться для идентификации личности.

Недостатком таких систем можно отнести психологический фактор: не каждый человек может смотреть в темное отверстие, в котором в глаз что-то светит. Кроме того, эти системы чувствительны к неверной ориентации сетчатки, поэтому надо внимательно следить за положением глаза по отношению к отверстию.

Форма лица как объект для идентификации

Этот статический метод идентификации заключается в создании двух- или трехмерного образа лица человека. Камерой и специализированным программным обеспечением на изображении лица подчеркиваются контуры глаз, губ, бровей, носа и т. д. Затем вычисляют расстояния между этими элементами и прочие параметры. По этим сведениям создается образ, который для сравнения преобразуется в цифровую форму.

Этот способ относится к наиболее динамично развивающимся направлениям в индустрии биометрии. Его привлекательность основана на том, что не требуется специального дорогого оборудования. Достаточно персонального компьютера и видеокамеры. Кроме того, отсутствует физический контакт с устройствами. Не нужно прикасаться ни к чему, либо останавливаться, специально ожидая срабатывания системы.

Распознавание по рукописному почерку

Основой идентификации по почерку служит уникальность и стабильность этого фактора для каждого человека. Характеристики измеряются, переводятся в цифровой вид и подвергаются компьютерной обработке. То есть для сравнения выбирается не письмо как продукт, а сам процесс.

Распространены два метода обработки данных: обычное сравнение с образцом и динамическая верификация. Первый ненадежен, потому что подпись не всегда одинакова. Такой метод приводит к большому проценту ошибок. Динамическая верификация состоит в более сложных вычислениях. Этим методом в реальном времени регистрируются параметры самого процесса подписи: скорость движения руки на различных участках, силу давления и длительность разных этапов подписи. Это исключает подделку, так как невозможно в точности скопировать движения руки автора подписи.

Распознавание по клавиатурному почерку

Этот метод, в общем, аналогичен описанному выше, однако подпись в нем заменяется неким кодовым словом, а из оборудования нужна лишь обычная клавиатура. Основной идентификационной характеристикой является динамика клавиатурного набора кодового слова.

Согласно современным исследованиям, клавиатурный почерк обладает определенной стабильностью, благодаря чему можно однозначно идентифицировать личность. Исходными данными является время между нажатием клавиш и их удержания. Причем время между нажатием показывает темп работы, а удержания – стиль работы, то есть плавное нажатие либо резкий удар.

Вначале на этапе фильтрации удаляются данные о «служебных» клавишах – функциональных, управления курсором и т. д.

Потом выделяются следующие характеристики пользователя:

число ошибок в процессе набора;
время между нажатиями на клавиши;
скорость набора.
время на удержание клавиш;
аритмичность при наборе.

Распознавание по голосу

Биометрический метод идентификации голоса удобен в применении. Причинами его внедрения являются широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в компьютеры. Недостатками можно считать факторы, оказывающие влияние на распознавание: помехи в микрофонах, окружающие шумы, ошибки в процессе произнесения, разное эмоциональное состояние человека при идентификации и т. п.

Главное в построении устройств аутентификации по голосу – выбор параметров, лучше всего описывающих индивидуальность голоса. Эти параметры сигнала называются признаками индивидуальности. Такие признаки, кроме данных об особенностях голоса, должны иметь и другие свойств. Например, они должны легко измеряться, и мало зависеть от шумов и помех. Кроме того, они должны обладать стабильностью во времени и сопротивляться имитации.

Разработаны системы с применением метода комбинированного анализа голоса с мимикой. Оказывается, мимика говорящего отличает только его и будет иной у произносящего те же слова другого человека.

Термографическое наблюдение лицевых артерий и вен

Идентификация человека по лицу сильно упрощаются, если перейти в инфракрасный диапазон световых волн. Термография идентифицируемого лица выявляет уникальность расположения на лице артерий, снабжающих кожу кровью. Вопроса подсветки для этих биометрических устройств не существует, поскольку они воспринимают лишь температурные перепады лица и свет им не нужен. Эффективность распознавания не зависит от перегрева или переохлаждения лица, естественного старения личности, пластических операций, так как они не изменяют внутреннее положение сосудов.

Способом лицевой термографии можно различать близнецов, лицевые кровеносные сосуды которых сильно различаются.

В этом способе идентификации используется специализированная видеокамера инфракрасного дальнего диапазона.

Идентификация по венам руки

На биометрическом рынке присутствуют устройства, которые построены на анализе индивидуального расположения вен на руках. Во внимание принимается рисунок вен, расположенных на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки. Наблюдение за рисунком вен осуществляет телевизионная камера при инфракрасной подсветке. При вводе изображения производится его бинаризация, выделяющая вены. Подобное оборудование производит единственная английская фирма Vinchek.

Перспективы биометрии

Доминирующим способом идентификации личности по-прежнему остается распознавание отпечатков пальцев. Для этого существуют две главные причины:

во многих странах начался переход на паспорта с биометрическими данными;
разработка обновленных моделей сканеров пальцевых отпечатков для применения в маленьких устройствах (сотовые телефоны, карманные ПК, ноутбуки).

Существенное расширение можно ожидать в секторе идентификации по подписи в связи с широким внедрением цифровой электронной подписи. Распознавание голоса тоже может набрать обороты благодаря реализации крупных проектов в строительстве интеллектуальных зданий.

Основные прогнозы сводятся к тому, что внедрение биометрических устройств безопасности в скором будущем приобретет лавинный характер. Борьба с глобальным терроризмом потребует практического использования любых достижений в этой сфере. Благодаря интенсивному развитию мультимедийных и цифровых технологий и дальнейшее их удешевление позволят разработать и внедрить принципиально новые системы идентификации.

Определенные биометрические технологии сейчас проходят стадию разработки и некоторые из них признаны перспективными:

термограмма лица в инфракрасном диапазоне;
характеристики ДНК;
спектроскопия кожи пальцев;
отпечатки ладоней;
форма ушной раковины;
параметры походки человека;
индивидуальные запахи человека;
уровень солености кожи.

Эти способы биометрической идентификации на сегодняшний день можно считать сформировавшимися. Возможно, скоро они перейдут от научных исследований к коммерческим технологиям.

Большинство жителей развитых стран воспринимают способность подтвердить свою личность как должное. Этот простой ритуал современного общества позволяет совершать множество операций, которые иначе были бы невозможны — например, открывать банковские счета или получать водительские права. Но миллионы людей из развивающихся стран лишены такой возможности и остаются заложниками технологического «средневековья».

Так, многие представители беднейших слоев населения Индии не имеют паспорта, водительских прав или документа, подтверждающего место жительства. Часто они живут в деревнях, где имена и фамилии у многих людей совпадают. В результате для них такие простые задачи, как получение чека на оплату социальных нужд в электронном виде или кредита оператора сотовой связи, связаны с многочисленными трудностями или вообще становятся неразрешимой проблемой. А пройдохи-предприниматели пользуются отсутствием надежной системы идентификации, создавая «рабочих-призраков», чтобы получать средства по государственным программам общественных работ.

Однако все это уходит в прошлое благодаря национальной программе биометрической идентификации — грандиозному проекту, которому, когда он будет полностью реализован, потребуется в 10 раз больше емкости хранения данных, чем сети Facebook. Известная под аббревиатурой UIDAI (Администрация Индии по однозначной идентификации), это, бесспорно, крупнейшая в мире программа идентификации, которой уже охвачены более половины из 1,2 миллиарда жителей Индии.

Несмотря на политических и идеологических противников, проект находит поддержку среди беднейших слоев населения, видящих в нем возможность упрочить связь с государством, способным повысить уровень их жизни. В сельских района Индии люди приходили на регистрацию большими группами, подолгу ожидая в очередях, пока «регистраторы» со своими ноутбуками сфотографируют каждого, отсканируют отпечатки пальцев и радужные оболочки глаз. После внесения в систему человеку присваивается 12-значный индивидуальный идентификационный номер.

К настоящему моменту регистрацию прошли около 700 миллионов жителей Индии, что почти равно численности населения Европы. Это тем более примечательно, если учесть, что программа носит добровольный характер. К июлю 2015 года планируется зарегистрировать все население Индии.

«Индия — социально-оринтерованное государство, где в рамках дотационных программ населению предоставляется большое число пособий, — отмечает заместитель генерального директора Технологического центра UIDAI в Бангалоре Ашок Далваи (Ashok Dalwai). — Получение пособий основывается на установлении личности человека. При этом из-за недостатков систем идентификации многие представители бедных слоев, как правило, не могут получить пособие, тогда как другие получают его по несколько раз. Наш проект призван решить эту проблему».

В сравнении с системой UIDAI крупнейшие в мире биометрические базы данных, включая базы ФБР и программы оформления гостевых виз в США (в ней 120 миллионов записей), кажутся карликами. «UIDAI производит сотни миллионов операций, работая с миллиардами записей и осуществляя сотни триллионов биометрических сопоставлений каждый день», — рассказывает Далваи.

Систему UIDAI отличает не только размер. Это поистине революционное технологическое решение. Основанная на сети интернет-класса с открытым исходным кодом, система способна расширяться по мере роста населения. Ее основные требования — безопасность и конфиденциальность. Биометрические данные передаются зашифрованными пакетами и хранятся в ЦОД с тройным уровнем защиты. При этом процедура проверки и установления личности человека проста и малозатратна: необходим лишь сотовый телефон, смартфон, планшет или другое подключенное устройство. Никакие печатные документы или смарт-карты не требуются.

Благодаря своей открытой архитектуре, стандартным интерфейсам прикладного программирования и независимости от разработчиков система UIDAI, по существу, представляет собой платформу идентификации, пригодную для использования сторонними приложениями, которым требуется подтверждение личности. По словам Далваи, со временем предполагается создать условия для развития экосистемы сторонних приложений.

Некоторые приложения уже разработаны и внедрены — например, электронная платформа «знай своего клиента» (eKYC), используемая для проверки подлинности паспортов и открытия банковских счетов, «подключенная платежная система» (обеспечивает направление пособий, таких как пенсии и школьные стипендии, непосредственно их получателям) и государственные системы распределения продуктов питания, керосина и других предметов первой необходимости среди бедных слоев населения.

По мнению Далваи, развертывание таких сложных приложений и внедрение их в систему UIDAI - лишь одна из многих трудностей на пути реализации программы. Можно также отметить обеспечение экономически эффективной стандартизации огромного числа устройств аутентификации и решение задач подключения в огромной стране, где лишь 1,1% жителей имеют стационарный широкополосный доступ в Интернет. (Согласно отчету Комиссии по широкополосной связи за 2013 год, Индия занимает 122-е место в мире по распространенности стационарных широкополосных соединений).

Другие проблемы связаны не с технологиями, а с тем, чтобы убедить людей добровольно участвовать в программе и развеять их опасения насчет конфиденциальности и защиты данных. Несмотря на это, Далваи уверен, что люди оценят многочисленные преимущества системы UIDAI: «Самый оптимистичный сценарий заключается в развертывании большого числа приложений для социальных программ и других сфер, где требуется установление личности».

Метки: Индия, биометрическая идентификация личности.

О компании Cisco

Cisco, мировой лидер в области информационных технологий, помогает компаниям использовать возможности будущего и собственным примером доказывает, что, подключая неподключенное, можно добиться поразительных результатов.

Чистый объем продаж компании в 2014 финансовом году составил 47,1 млрд долларов. Информация о решениях, технологиях и текущей деятельности компании публикуется на сайтах www.cisco.ru и www.cisco.com.

Cisco, логотип Cisco, Cisco Systems и логотип Cisco Systems являются зарегистрированными торговыми знаками Cisco Systems, Inc. в США и некоторых других странах. Все прочие торговые знаки, упомянутые в настоящем документе, являются собственностью соответствующих владельцев.