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各种各样的生物识别方法有望达到一百亿个市场前景| HFSecurity

  • 作者:高频安全
  • 发布时间::2019-11-11
据国外媒体报道,本周,密歇根州立大学和纽约大学的研究人员联合发布了一项关于指纹识别的研究报告:利用人类指纹的一些共同特征来制造假指纹,很容易欺骗智能手机的指纹传感器。




在当今的智能设备上, 指纹识别模块 几乎是标准的。人们越来越依赖它。可以通过指纹识别各种应用程序,例如解锁和付款。除了指纹识别之外,诸如面部识别和虹膜识别之类的各种生物识别技术也层出不穷。

在许多人看来,生物识别技术具有独特的品质,从理论上讲应该非常安全,但是就技术和实际应用而言,生物识别技术不是问题。当然,这不会影响生物识别技术作为未来的主流趋势,也不会阻止其成为数百亿个市场。在精神和利益的双重探索的驱动下,人类最终将找到一种可靠的生物识别方法,以促进该行业的进一步发展。

首先,生物特征识别方法有很多种,但该理论是可行的,但实践仍存在缺陷。

生物识别技术与光学,声学,生物传感器和生物统计学等高科技手段紧密集成,利用人体固有的生理特征(例如指纹,面部,虹膜等)和行为特征(例如手写) ,声音,步态等)来识别个人。

在出现各种生物识别技术之前,我们通常通过识别物品,文档或用户名,密码和其他识别知识的身份来识别个人身份。但是,一旦这些异物被盗,它们的身份就可以轻松使用甚至替换。随着技术的发展,生物特征识别由于其独特性和不可重复性而成为一种新型的身份识别。


带有实时指纹扫描仪的android手持设备



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目前,主要的生物识别方法是触摸(指纹识别,掌纹识别,手指静脉识别,手掌静脉识别)和非触摸(面部识别,虹膜识别,眼图识别,DNA识别,行为步态识别)。 )。不同的识别方法在理论上有其自身的优势,但是在实践过程中仍然存在许多问题。

1.指纹识别:最常见的生物特征识别方法,但安全隐患不容忽视

就当前情况而言,指纹识别是生物识别的最简单,最准确和最先进的形式。

传统的指纹识别方法是打孔和访问控制,但是随着移动互联网,移动支付,信息安全和其他领域的普及,对生物识别技术也有需求。最早且使用最广泛的指纹识别已逐渐扩展到移动端。

在全球生物识别市场上,指纹识别占了总数的近60%,拥有数千个制造商和数百种产品。其他生物识别技术制造商的指纹识别不到十分之一。毫无疑问,指纹识别已成为主流智能设备制造商和消费者最认可和接受的方式。在移动支付爆发的前夕,基于智能终端的指纹识别也迎来了大规模的爆发。

但是,在实际应用中,指纹识别存在很多问题。例如,容易伪造,接触类型不够健康,天气变化影响稳定性等,并且其安全性也受到质疑。上面有关指纹识别的报告深刻反映了这种潜在的危险。研究人员通过计算机模拟了一系列人工“主指纹”,发现传感器中人工指纹与真实指纹的匹配率达到了65%。

尽管此方法尚未在实际的手机上进行测试,但信息安全专家认为这种可能性在实践中会下降,但这项研究仍可以使我们思考指纹识别的可靠性。尽管每个人的指纹都是唯一的,但是手机上的传感器尺寸很小,只能扫描一部分指纹。用户启用指纹识别后,手机通常会获取8到10个指纹图像进行匹配,更不用说很多了。用户已记录了多个指纹。一旦此信息泄漏,将带来巨大的安全风险。

科技界对这项研究的结果有不同的看法。一些人认为研究的局限性不足以证明任何事情,但更多的意见认为该结果确实反映了指纹识别的风险,加拿大卡尔顿大学系统与计算机工程教授安迪·阿德勒(Andy Adler)表示:“这不是的确令人担忧,但这确实很糟糕。如果我要做的是拿起手机并用Apple Pay买东西,如果我能破解1/10的手机,那么情况就非常严重。”

2。 人脸识别:该理论可用于商业用途,但与实际应用场景仍有一段距离。

自从出现以来,人脸识别经历了相当长的发展时间。此方法从输入到识别都是非接触式的。时间短,精度得到保证。它已在中国逐渐被接受,并且引导解锁,注册,付款,文件加密等在移动端的应用也逐渐得到加强。增加。此外,在计划生育社会保障,司法公安,住房建设和教育领域也有普及。

在中国,很少有公司具有深厚的面部识别能力。在BAT中,阿里(Ali)在2104年定义了DT(数据技术)策略,并在2015年收购了face ++。腾讯成立了一支致力于图像处理和模式识别的“优秀团队”。吴恩达离开时,百度成立了一个深度学习团队,并在LFW数据库上获得了最高分,该数据库被称为“最困难的人脸图像库”。 360等其他公司聘请新加坡国立大学副教授严水成担任人工智能研究所所长。四川智胜,汉王科技和Green Squat等公司也参与了人脸识别。

可以看出,人脸识别在商业上已经达到了相对频繁的水平。但是,深挖技术和实际应用会发现许多缺陷。

在技​​术层面上,LFW上的数据实际上不是很好。例如,在LFW上,人脸识别的准确性达到了99.7%,这似乎非常高。但是,当在实际场景中验证99.7%的技术时,它的准确性可能仅为75%。 。实际情况是,LFW中的许多图片都是从Internet下载的。面孔的质量差别很大。有人认为这更接近现实,但与大多数应用程序场景仍然相去甚远。

生物指纹扫描仪无线




在LFW中,画笔是面部与面部之间的对比度,即1:1、1:N和N:N。但是,在实际应用中,所有制造商都必须减少N样本,或添加其他方法以确保便利性和安全性。例如,如果我们出去吃饭,我们将面对镜头,然后在退房时离开。这是在验证1:N。半小时后,服务器未找到用户的头像。毕竟,有必要在数亿个数据库中进行搜索,并且可以想象用户体验。但是,如果您同时输入用户名或其他信息,则N会大大减少,从1:N切换为1:1,从而提高了效率。


问题在于,如果有人攻击用户的帐户,风险就会增加。当前的面部识别有两个主要条件,一个是身份,另一个是生存。如果您拍摄别人的照片并扫描相机,然后在ID号上签名,是否成功?根据生活条件,面部识别需要进行几种表情转换以提高安全性,但是如果捕获受害者的视频该怎么办?这也是一个值得深思的问题。

3.虹膜识别:提高准确性,但需要合作和培训

虹膜识别是一种新型的识别技术,因为人的虹膜组织在整个生命中都不会改变,并且比指纹和外观具有更高的稳定性,因此识别率也很高,其非接触式识别方法也更加容易。接受。然而,由于技术的复杂性,有必要能够在一定角度下平稳地识别并避免直接照明,并且作用范围较大。因此,早期用户有必要建立积极的合作机制,即接受培训的过程。

但是,生物识别技术受到青睐。除了安全性,效率也是一个重要因素。如果您花费太多时间进行身份识别,最好直接使用指纹或面部识别。

综上所述,不同的生物特征识别方法各有千秋,但由于技术和产业还不成熟,其弊端也存在。即使在这种情况下,许多公司仍然可以看到公司的继任者,除了追求新技术和创新外,还因为这块蛋糕确实具有吸引力。可以预料,生物特征识别市场将在未来更加流行,并将能够逆转技术的进一步发展。

其次,要开发数百亿的市场,可以期待生物识别技术的前景

根据准工业研究院发布的《中国生物识别技术市场前景与投资战略规划分析报告》,2009年全球生物识别技术市场规模为34.22亿美元,2013年规模将近98亿美元。突破100亿美元大关。到2020年,全球生物识别市场预计将达到250亿美元。
根据《中国生物识别产业市场分析及2015-2020年发展战略研究报告》,2010年至2014年国内生物识别市场的平均增长率超过60%。2014年。生物识别市场规模为80亿元。预计到2020年,生物识别市场规模将突破300亿元。

如此诱人的蛋糕,也难怪相关公司已经进入了数百亿个市场的市场,谁不想占一小部分呢?当然,获得利润并不是那么容易。在315派对上,通过APP图像识别和动态合成技术可以轻松破解静态照片。

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诸如此类的安全风险在生物识别技术中并不罕见。尽管生物特征识别是科学技术发展的必然趋势,但是不同识别方法中的不同漏洞确实在一定程度上阻碍了该行业的发展。

目前,许多公司已经针对不同的生物识别方法开发了自己的算法。下一步应该是在模块获取和应用方面取得一些突破。过去,指纹识别发展迅速,而面部识别正在兴起。未来,虹膜识别,声纹识别和静脉识别都是可以深化和探索的领域,也是可以相互结合的热点技术。


实际上,生物识别技术的真正发展趋势应该是进入普通人的生活,并满足人们在各种场景下的识别需求。但是,只有一种生物识别技术永远无法满足现场的所有需求。高安全级别的环境将不可避免地需要多个生物特征来相互补充。指纹,面部,虹膜,步态等识别方法的结合是一条良好的发展道路。

生物识别技术的结合为相关技术部门和企业提供了参考。毕竟,生物识别领域仍有100亿个市场在等待发展,这有利于提高准确性和安全性,并可能进一步促进该行业的发展。

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