Введение

Системы контроля и управления доступом сегодня рассматриваются не как изолированный элемент входной группы, а как часть общей архитектуры безопасности объекта. Нормативную основу данной области в России задает ГОСТ Р 51241–2008, а с 1 февраля 2025 г. введено в действие изменение № 1 к данному стандарту. Это означает, что разговор о современных СКУД неизбежно выходит за пределы описания отдельных считывателей и замков и затрагивает вопросы классификации, испытаний, надежности, совместимости и условий эксплуатации [1; 2].

К тому же, не менее важен и правовой контур. Базовые требования к обработке персональных данных закреплены в Федеральном законе № 152-ФЗ, специальный порядок идентификации и аутентификации с использованием биометрических персональных данных — в Федеральном законе № 572-ФЗ, а вопросы локализации баз данных российских граждан получили развитие после принятия Федерального закона № 242-ФЗ. В разъяснениях Роскомнадзора также указывается, что фото- и видеоизображения могут относиться к биометрическим персональным данным, если используются именно для установления личности [3–6]. Для проектирования СКУД это означает простую, но принципиальную вещь: выбор технологии всегда связан не только с удобством и безопасностью, но и с режимом обработки данных.

Вместе с тем в учебных и прикладных публикациях часто встречается одна и та же методическая неточность: RFID, биометрия, облачные и гибридные решения сопоставляются как равные “типы СКУД”. На практике это не вполне корректно, поскольку RFID и биометрия описывают прежде всего способ идентификации, тогда как облачность и гибридность характеризуют архитектурный профиль системы. Смешение уровней делает сравнение менее строгим и затрудняет практический выбор решения [7–11]. Дополнительную сложность создает то, что одна и та же технология по-разному ведет себя в разных условиях эксплуатации. Например, для потокового объекта решающей может оказаться пропускная способность, а для режимной зоны устойчивость к передаче учетных данных и наличие резервного сценария допуска. Таким образом, неверный выбор параметров и устройств доступа способен приводить к простоям и потерям, а материалы по распознаванию лиц демонстрируют заметную чувствительность точности к качеству изображения и к частичному перекрытию лица маской.

Исходя из этого, исследовательская проблема формулируется так, что в литературе и проектной практике недостаточно формализованы критерии выбора архитектурного профиля СКУД в зависимости от режима доступа, эксплуатационной нагрузки и правовых ограничений. Цель работы — разработать компактную и воспроизводимую модель выбора архитектурного профиля СКУД по совокупности технологических и эксплуатационных критериев. Гипотеза исследования состоит в том, что для объектов со средними и высокими требованиями к безопасности наилучший результат обеспечивает не “наиболее современная” технология сама по себе, а профиль СКУД, в котором способ идентификации согласован с архитектурой управления, резервным сценарием допуска и правовым режимом обработки данных.

Исследование выполнено в формате обзорно-аналитического сравнения с элементами формализованного сценарного оценивания. В корпус источников включены: нормативные акты и официальные правовые публикации Российской Федерации, разъяснения Роскомнадзора, официальные материалы по программам FRVT и FRTE, рецензируемые статьи по пропускной способности RFID-систем, безопасности RFID и точности биометрической идентификации.

В работе используется двухуровневый подход. На первом уровне выделяются

1. идентификационный фактор — карта/RFID/мобильный идентификатор, PIN-код, биометрический признак, комбинация факторов;
2. архитектура системы — локальная/серверная, облачная, гибридная.

На втором уровне сравниваются уже не типы, а четыре распространенных архитектурных профиля:

P1 — токенная RFID-/карточная локальная или серверная СКУД;

P2 — биометрическая локальная или серверная СКУД;

P3 — облачная СКУД с централизованным управлением;

P4 — гибридная многофакторная СКУД.

Для оценки были выбраны восемь критериев

C1 — устойчивость к передаче или клонированию учетных данных;

C2 — пропускная способность в пиковом режиме;

C3 — стабильность работы в неидеальных условиях;

C4 — инфраструктурная простота внедрения;

C5 — масштабируемость;

C6 — интеграция с другими подсистемами;

C7 — правовая и организационная нагрузка;

C8 — отказоустойчивость и наличие резервного сценария.

Интегральный показатель рассчитывается по формуле I = Σ (wᵢ × bᵢ) × 20, где wᵢ — вес критерия в конкретном сценарии, bᵢ — базовый балл профиля по данному критерию. Умножение на 20 переводит результат в шкалу от 0 до 100. Полученные значения не являются нормативным стандартом; это авторский аналитический инструмент для предварительного выбора решения до этапа детального проектного обследования.

1. Двухуровневая модель классификации СКУД

Прежде всего, главный тезис работы состоит в том, что СКУД целесообразно описывать сразу по двум осям: по идентификационному фактору и по архитектуре, что, собственно, позволит снять распространенную для обзорных текстов путаницу, когда карта, биометрия, облако и гибридность оказываются в одном ряду, хотя фактически отвечают на разные проектные вопросы [7–11].

Таблица 1

Двухуровневая модель описания решений СКУД

Иначе говоря, “облачная биометрическая СКУД” и “гибридная RFID-СKУД” — это не конкурирующие сущности одного порядка, а комбинации двух независимых проектных решений. Такая рамка делает дальнейшее сравнение методически чище и практически полезнее.

2. Обоснование шкалы оценки, весовых коэффициентов и базовых баллов

Для того, чтобы сравнительная матрица не выглядела как набор произвольных оценок, в работе заранее задана логика как взвешивания критериев,так и присвоения баллов .

2.1. Логика весовых коэффициентов

Вес критерия определялся по принципу функционального доминирования в конкретном сценарии эксплуатации. Так, если без соблюдения критерия система фактически теряет практическую пригодность, критерию присваивался высокий вес в диапазоне 0,20–0,25. С другой стороны, если критерий существенно влияет на качество функционирования, но не определяет саму возможность эксплуатации, использовался средний вес 0,10–0,18. И в завершении, если критерий обязателен, но не является основным фактором выбора именно в данном сценарии, ему присваивался пониженный вес 0,05–0,09. Сумма весов в каждом сценарии равна 1,0. Исходя из вышеперечисленного, подход опирается на содержание самих сценариев. Для учебного корпуса или типового офисного объекта главными становятся пропускная способность и инфраструктурная простота, так как именно они определяют отсутствие очередей и приемлемую стоимость развертывания. Для режимной зоны первостепенное значение имеют устойчивость к передаче учетных данных, стабильность и отказоустойчивость, так как цена ошибочного допуска или блокировки прохода здесь выше. Для самого сложного по архитектуре, распределенной сети объектов, решающими оказываются масштабируемость, интеграция и наличие резервного режима при сбоях связи [3–10].

2.2. Логика баллов

Учитывая это, базовые баллы по каждому профилю присваивались по шкале:

— 1 балл — профиль систематически проигрывает по критерию;

— 2 балла — имеются выраженные ограничения;

— 3 балла — приемлемый, но не доминирующий уровень;

— 4 балла — высокий уровень при наличии отдельных ограничений;

— 5 баллов — профиль демонстрирует наилучшее соответствие критерию в большинстве типовых условий.

Стоит отметить тот факт, что при этом оценки заданы относительно других профилей, а не в абсолютном смысле. Как пример, P1получает 5 баллов по пропускной способности не потому, что любая RFID-система всегда идеальна, а из-за того, что в потоковых сценариях она обычно удобнее и быстрее монофакторной биометрии. Следуя дальше, P2 зарабатывает высшую оценку по устойчивости к передаче учетных данных, так как биометрический признак теснее связан с конкретным человеком, однако снижается по стабильности и инфраструктурной простоте вследствие чувствительности к качеству сенсоров, изображения и условий съемки. Далее, P3присущ максимальный балл по масштабируемости и интеграции, но хуже по отказоустойчивости из-за зависимости от каналов связи. Наконец, P4 получает высокую оценку по защищенности и резервируемости, но уступает по простоте внедрения из-за многофакторности и более сложного сопровождения. Подводя итог, весовые коэффициенты отражают приоритеты сценария, а баллы — сравнительную силу профиля по данному критерию.

3. Базовая матрица оценки архитектурных профилей

Таблица 2

Базовые баллы профилей СКУД по критериям (1–5)

Начнем с RFID-/карточного профиля. Низкий балл по критерию C1 связан с тем, что токенный доступ допускает передачу носителя и требует защиты от клонирования и несанкционированного чтения. В то же время, высокие оценки по C2 и C4 объясняются хорошей пропускной способностью и сравнительной простотой внедрения. Тем временем, высокий балл по C7 обусловлен тем, что такой профиль, как правило, не несет той правовой нагрузки, которая характерна для биометрии.

Следующим идет биометрический профиль. Прочную связь допуска с личностью пользователя отражает максимальный балл по C1, однако по C3 и C4 профиль получает сниженные оценки, поскольку биометрические системы чувствительны к качеству сенсоров, освещению, положению лица, состоянию интерфейса пользователя и защите шаблонов. Кроме того, дополнительное понижение по C7 связано с юридической значимостью обработки биометрических персональных данных.

К последующему рассмотрению облачный профиль — средняя оценка по C1 можно объяснить тем, что защищенность зависит не столько от облачности как таковой, сколько от применяемого идентификационного фактора. Напротив, высокие оценки по C5 и C6 отражают естественные преимущества централизованного администрирования, быстрого изменения прав доступа и интеграции журналов событий. Снижение по C8 связано с тем, что без локального резервирования облачная архитектура уязвима к сбоям связи.

Последним профилем для анализа выступает гибридный. Возможность сочетать два и более фактора аутентификации и предусматривать резервный сценарий допуска заслуженно является причиной его высоких оценок по C1 и C8. Тем не менее, оценка по C4 снижена, так как многофакторность почти всегда означает более сложное внедрение, настройку и сопровождение. Гибридный профиль выглядит сильнее не всегда и не везде, а прежде всего там, где риск ошибки доступа особенно чувствителен.

4. Сценарная матрица выбора

Чтобы сравнение не осталось обобщенным, в работе использованы три типовых сценария:

A — учебный корпус или офисный объект с массовым доступом;

B — лаборатория, серверная, режимная зона;

C — распределенная сеть филиалов или удаленных площадок.

4.1. Весовые коэффициенты по сценариям

Таблица 3

Весовые коэффициенты критериев

Исходя из данных приведенной ранее таблицы, здесь логика распределения весов существенно различна. В сценарии A максимальные веса получают C2 и C4, потому что для объектов с большим потоком пользователей ключевыми становятся скорость прохода и умеренная сложность инфраструктуры. Иным образом показывает себя сценарий B, там на первый план выходят C1, C3 и C8, так как режимная зона требует не просто удобного, а устойчивого и контролируемого допуска. Более сложный в архитектурном плане сценарии C, он демонстрирует доминирование C5, C6 и C8, поскольку распределенный объект живет за счет централизованного управления, интеграции и предсказуемой работы при перебоях связи.

4.2. Итоговые расчеты

Таблица 4

Итоговые оценки профилей СКУД по сценариям, баллы из 100

Результаты показывают, что для массового доступа лучший итоговый балл получает RFID-/карточный профиль. Итог довольно закономерен по причине того, что высокая пропускная способность и простота внедрения оказываются важнее, чем максимальная привязка допуска к личности. Следующим лидирует P4, поскольку многофакторность и резервируемость дают выигрыш там, где цена ошибочного допуска выше, чем цена некоторого усложнения эксплуатации. Завершающим, для распределенной сети снова лидирует P4, а P3 занимает второе место. Централизованное управление действительно полезно для филиальной структуры, но без локального резервирования облачная архитектура уступает гибридной по устойчивости. Наименьшим по итогу, но не менее показательным является результат P2. Биометрический профиль, несмотря на сильную персонализацию допуска, не становится универсальным решением. Это связано не с особенностями биометрии по своей сути, а с тем, что в настоящих условиях ее преимущества компенсируются более сложной инфраструктурой, чувствительностью к условиям применения и более жестким правовым контуром. Отсюда следует важный практический вывод, биометрия приносит наибольшую пользу не как одиночное решение, а как усиливающий фактор внутри гибридной архитектуры.

5. Карта ключевых рисков внедрения

Таблица 5

Карта рисков внедрения СКУД

Карта рисков показывает, что выбор СКУД нельзя сводить к спору о том, какая технология лучше. На практике, проблемы возникают именно на стыке техники, регламента и пользовательского поведения. RFID может быть удобной, но уязвимой к передаче носителя, биометрия —персонализированной, но чувствительной к среде, облако — управляемым, но зависимым от связи. Вот поэтому, качественное проектное решение — это всегда не один компонент, а согласованная конфигурация объекта.

Обсуждение результатов

Полученная модель свидетельствует, что универсального профиля СКУД не существует. Вместе с тем, она позволяет уйти от слишком общих формул вроде биометрия надежнее или облако современнее, что позволяет отойти от распространенной практики внедрения ради внедрения. Для потоковых объектов решающее значение имеют скорость прохода, простота обслуживания и умеренная правовая нагрузка, отчего традиционные решения по-прежнему сохраняют сильные позиции. Для режимных зон, напротив, критичны устойчивость к передаче учетных данных, стабильность и резервируемость, и именно здесь гибридный профиль закономерно выходит на первое место [3–11].

С научной точки зрения, основной результат работы состоит не в повторении известных достоинств RFID, биометрии или облачной архитектуры, а в том, что предложен воссоздаваемый способ сравнения, где логика выбора раскрыта явно, заданы критерии, объяснены веса, описана шкала и показан переход от базовых баллов к итоговому сценарию, что и делает модель полезной для прикладных работ и исследований.

Вместе с тем, у исследования есть ограничения. Во-первых, модель не заменяет действительные испытания на конкретном объекте. Во-вторых, в нее не включен отдельный экономический модуль, то есть стоимость внедрения и обслуживания рассмотрена только через инфраструктурную сложность и организационную нагрузку. В-третьих, итоговые баллы формировались как авторская аналитическая процедура, а не общепринятый отраслевой стандарт. Но, именно в этом виде модель и ценна, она позволяет еще до этапа закупки увидеть, где СКУД действительно подходит объекту, а где решение выглядит эффектно только на уровне описания.

Заключение

В статье разработана авторская модель выбора архитектурного профиля СКУД по технологическим и эксплуатационным критериям. Продемонстрировано, что сравнивать RFID, биометрию, облачные и гибридные решения как однопорядковые типы методически некорректно, для корректного анализа необходимо разделять уровень идентификационного фактора и уровень архитектуры системы.

Введенная система критериев, шкала балльной оценки и сценарное взвешивание позволили установить, что для объектов массового доступа наиболее рационален RFID-/карточный профиль, для режимных зон наилучшие результаты демонстрирует гибридный многофакторный профиль, для распределенной сети объектов наиболее эффективен гибридный профиль, облачная архитектура выступает сильным вторым вариантом при условии резервирования, биометрия в большинстве практических случаев приносит максимальную пользу не как единственное решение, а как усиливающий фактор в составе гибридной СКУД.

Тем самым, гипотеза исследования подтверждается. Оптимальная СКУД определяется не уровнем технологической новизны как таковой, а степенью соответствия архитектурного профиля режиму объекта, эксплуатационной нагрузке и правовому контексту обработки данных.

Литература:

1. ГОСТ Р 51241–2008. Средства и системы контроля и управления доступом. Классификация. Общие технические требования. Методы испытаний. [Электронный ресурс]. URL: https://meganorm.ru/Data2/1/4293829/4293829931.pdf (дата обращения: 16.04.2026)
2. Изменение № 1 к ГОСТ Р 51241–2008, утв. приказом Росстандарта от 27.01.2025 № 26-ст. [Электронный ресурс]. URL: https://meganorm.ru/mega_doc/norm_update_29032025/gost-r_gosudarstvennyj-standart/0/gost_r_51241–2008_natsionalnyy_standart_rossiyskoy.html (дата обращения: 16.04.2026)
3. Разъяснения Роскомнадзора по вопросам отнесения фото-, видеоизображений, дактилоскопических данных и иной информации к биометрическим персональным данным и особенностям их обработки. [Электронный ресурс]. URL: https://rkn.gov.ru/docs/Raz6jasnenija_RKN_po_biometrii_okonchatel6naja_versija.doc (дата обращения: 16.04.2026)
4. Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/12148567/ (дата обращения: 16.04.2026)
5. Федеральный закон от 21.07.2014 № 242-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части уточнения порядка обработки персональных данных в информационно-телекоммуникационных сетях». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_165838/ (дата обращения: 16.04.2026)
6. Федеральный закон от 29.12.2022 № 572-ФЗ «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных…». [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/48740/page/1 (дата обращения: 16.04.2026)
7. Face Recognition Vendor Test (FRVT) / National Institute of Standards and Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://pages.nist.gov/frvt/html/frvt_facemask.html (дата обращения: 16.04.2026)
8. Face Recognition Technology Evaluation: Face Mask Effects / National Institute of Standards and Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt (дата обращения: 16.04.2026)
9. Munoz-Ausecha C., Ruiz-Rosero J., Ramirez-Gonzalez G. RFID Applications and Security Review // Computation. 2021. Vol. 9. No. 6. Art. 69. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/352295274_RFID_Applications_and_Security_Review (дата обращения: 16.04.2026)
10. Veľas A., Boroš M., Kuffa R., Lenko F. Testing of Permeability of RFID Access Control System for the Needs of Security Management // Applied Sciences. 2024. Vol. 14. No. 10. Art. 4227. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mdpi.com/2076–3417/14/10/4227 (дата обращения: 16.04.2026)
11. Yang W., Wang S., Hu J., Zheng G., Valli C. Security and Accuracy of Fingerprint-Based Biometrics: A Review // Symmetry. 2019. Vol. 11. No. 2. Art. 141. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mdpi.com/2073–8994/11/2/141 (дата обращения: 16.04.2026)