多年来，生物特征认证技术一直是重要的行业趋势，尤其是在 2021 年，由于市场上出现了最新的人工智能创新。据 IBM 称，20% 的漏洞是由泄露的凭据造成的。更糟糕的是，识别和响应数据泄露平均需要 287 天。
基于人工智能的安全性的使用正在增加，对于在任何行业中保持竞争力都是必要的。 IBM 报告称，截至 2021 年，25% 的企业已完成基于 AI 的安全性部署，而另外 40% 的企业已部分部署。剩下的 35% 尚未开始此过程，如果您的业务属于第三类，您可能会将您的客户置于危险数据泄露的巨大风险中。到 2021 年，投资于基于人工智能的安全性预计将帮助企业节省高达 381 万美元。
能够使用人工智能来识别和自动响应数据泄露对于保护公司及其客户的数据和隐私非常重要。 AI 生物识别身份验证提供了另一种防止数据泄露的保护措施，使其对任何规模的企业都至关重要。不仅如此，IBM 的研究表明，从长远来看，正确使用 AI 安全平台将使企业成本更低。了解并咨询安全领域的专家以开发适合您业务的解决方案非常重要。
2021 年，我们将拥有比以往任何时候都更先进的生物特征认证、验证和识别技术，我们可以使行业系统更加安全，同时保持效率和可访问性。让我们谈谈生物识别认证的工作原理，以及人工智能生物识别等最重要的新趋势。
生物识别技术概述
乍一看，生物识别技术似乎只是一种在保持安全性的同时更快速地访问手机的方式，但除了这种便利之外，还有更多好处。就其核心而言，生物识别安全技术的目标是通过使用我们身体中不易复制的部分来提高安全性。尽管机器学习和量子计算可能能够猜出密码，但指纹、面部和虹膜等生物特征信息并不那么容易确定或模拟。
根据 Statista 的数据，到 2027 年，生物识别技术市场的价值将达到 554.2 亿美元。
从 2017 年到 2027 年的 10 年间，全球身份验证市场的支出预计将增长超过 130 亿美元，从 2017 年的 49.3 亿美元增加到 2027 年的超过 180 亿美元。身份验证是身份验证的一个重要方面。信息安全，因为它确保只有具有合法权限的人才能访问信息，从而防止对受保护信息的有害或恶意入侵。
生物识别的类型
生物识别技术可以分为三个领域：识别、验证和认证。当系统想知道用户是谁时使用标识。验证是关于使用该生物特征信息来确定它是否与与用户关联的其他信息一致。最后，身份验证的目标是了解用户声称的身份是否正确以及是否有权访问他们请求的服务和数据。
例如，生物特征识别可用于根据面部数据库确定用户的身份。执法人员面部识别数据库使用这项技术取得了巨大的效果，并且可以比人类更准确地调查安全摄像头证据镜头。验证有助于确保用户和存储在数据库中的关于他们的信息匹配。身份验证可能是三者中最关键的，它使授权用户能够访问敏感信息，同时限制未经授权的人员。
下表显示了每种生物识别技术的各种特征。
资料来源：MobiDev
对于任何考虑生物识别安全方法的企业来说，最重要的一点是，仅依赖一种形式的生物识别技术（即单模态）并不总是明智的。相反，使用多种生物识别技术的多模式方法要安全得多。
人脸识别技术
面部识别市场在 2020 年估计为 38 亿美元。这个市场预计将在未来几年增长，到 2025 年将达到 85 亿美元。
多年来，使用面部识别的生物特征认证技术一直是一项重要的安全功能，已应用于数百万部 iPhone 和 Android 智能手机。随着增强现实和机器学习的进步专注于帮助计算机识别人脸，到 2021 年，面部识别技术变得比以往任何时候都更加复杂。
今年面部识别技术在身份识别和授权方面有所改进的原因之一是因为大流行带来的必需品。由于越来越多地使用口罩等面罩，面部识别变得更加困难，因为匹配一个人身份的数据点越来越少。但是，许多面部识别解决方案现在可以解决诸如面罩之类的障碍。这不仅有利于消费者的方便，而且有助于执法人员试图识别犯罪分子。通过将对象的面部与数据库进行匹配，即使对象戴着口罩也能被识别。
由于 3D 相机可以获得比二维相机更多的人脸信息，因此面部识别现在作为生物特征认证技术也更加安全。以前，计算机更容易被某人脸部的照片甚至只是一张相似的脸的照片所迷惑。然而，机器学习有助于缩小错误范围以防止黑客利用基于面部识别的安全性，并且现在存在各种反欺骗方法。
语音识别技术
预计全球语音识别市场规模将从 2020 年的 107 亿美元增长到 2026 年的 271.6 亿美元。
用于语言处理目的的语音识别生物识别技术极大地丰富了免提通信。然而，语音识别还有另一个目的：识别。像 Google Home 这样的智能家居设备生态系统经过训练后，可以通过使用语音识别来区分家庭中的不同成员。这有助于显示与该个人相关的信息，例如他们的日历和通知。
语音识别在身份验证和验证方面还有其他应用。能够识别某人并根据他们的声音验证他们的访问权限可以节省大量时间，尽管我们现在已经到了语音可能不如其他生物识别方法安全的地步。深度学习算法使使用称为声音合成的技术使用计算机真实地模仿声音成为可能。 “深度虚假”声音已被用于成功的欺诈活动，其中一个案例在 2019 年使英国的一家能源公司损失了 250,000 美元。
随着机器学习技术的进步，随着时间的推移，人声合成将变得更加逼真。除非技术改进以更好地识别合法语音和虚假语音，否则语音识别生物识别技术更适合非安全应用，尤其是身份识别。这在基于消费者的系统（如智能家居）或企业解决方案（如会议录音的自动转录，可按姓名确定发言人）中可能很有用。
虹膜扫描技术
这种形式的生物识别技术经常出现在科幻小说中。它类似于面部识别，因为它是非接触式的，但只关注一个特定的面部特征，即眼睛。这样做的一个优点是要考虑的复杂性较低。不需要先进的面部识别系统；相反，系统只需要识别虹膜的特征。您也不一定非要靠近眼睛才能扫描虹膜。卡内基梅隆大学的测试展示了可以扫描 40 英尺外虹膜的技术。
这项技术的一个优点是，由于它使用红外传感器来分析虹膜，因此甚至可以在弱光条件下进行眼睛扫描。
执法部门使用这项技术来识别嫌疑人绝对是人们首先想到的事情之一。但是，这对于消费者和企业应用程序来说也是一种有用的身份验证和验证方法。三星的 Galaxy S9 和 Note 9 智能手机都具有虹膜扫描技术，表明这种生物识别方法可用于便携式设备。这不仅对消费者很有价值，对企业级设备安全也很有价值。
与单个授权用户的生物特征数据相比，虹膜扫描仪几乎可以立即对用户进行身份验证。当针对包含数十万个主题的大型数据库识别或验证用户时，不到 20 秒的时间就足以进行身份??验证。
指纹认证技术
数千年来，指纹已被用于识别。它们在取证技术中特别有用，但最近它们也被用于消费者和企业安全解决方案。 2003 年，富士通 F505i 率先推出了第一款带有指纹传感器的手机。后来随着 Apple iPhone 上的 Touch ID 和 Android 手机上的各种扫描仪而普及。
指纹认证技术的工作原理与任何其他生物识别方法一样。通过将个人手指的凹槽和谷底与预先授权的图像或此类图像的数据库进行比较，他们可以被识别、验证和/或认证。这可以非常快速地完成，而不会中断用户体验。
然而，指纹扫描的一个缺点是它通常不是非接触式的。用户必须将手指按在传感器上才能进行注册。在某些情况下，出于健康考虑，这可能是不可取的，尤其是在 SARS-CoV-2 病毒在全球传播的情况下。但是，可以通过非接触式方法扫描指纹或整个手。 LG G8 ThinQ 智能手机使用飞行时间 (ToF) 传感器和红外摄像头来检测用户手中的血管，而无需用户将手按在表面上。
指纹识别的另一个缺点是残障人士可能无法使用它。由于这种限制，投资多种形式的生物识别身份验证以保持可访问性可能是明智之举。
人工智能如何改进生物识别认证系统
在安全方面，提高生物识别认证系统的准确性和效率并不总是通过人工编程来完成的。人工智能和机器学习可以帮助我们提高系统的安全性和效率。
生物识别技术可以分为物理和行为两个领域。
物理生物识别技术
物理生物识别包括我们在本文中已经讨论过的所有内容。这些是人的客观特征，例如面部或指纹、DNA 等。这必须转换为人工智能系统可以分析的数据，并与数据库进行比较以进行身份??验证。
人工智能和机器学习证明最有用的案例之一是面部识别。人工智能广泛用于增强现实解决方案，通过分析面部特征并将其与数据库进行匹配，可以帮助计算机更轻松地进行面部识别。
行为生物识别技术
人工智能使之成为可能的最有趣的趋势之一是行为生物识别技术。这使用了主体如何与世界互动的独特行为特征，用户甚至可能没有意识到他们自己的事情。这是抵御深度虚假欺诈企图的最有效防线之一。一些比较流行的测量行为生物特征的方法是：
- 鼠标活动
- 击键动作
- 触摸屏印刷尺寸、面积和压力
- 移动设备动作
马德里自治大学的生物识别和数据模式分析实验室开发了 BeCAPTCHA，这是一种使用行为生物识别的机器人检测系统。完全有可能在用户不知情的情况下使用行为生物识别技术，无需像 CAPTCHA 挑战多年来那样对用户的人性进行烦人的测试。在接下来的几年里，用户在浏览互联网时可能再也不需要点击人行横道和红绿灯的图片来证明他们“不是机器人”。
重要的是，行为生物识别技术可以帮助确保整个会话的安全性。例如，如果用户对自己进行身份验证然后离开房间，无意中使未经授权的用户能够访问他们的计算机，这可能会带来严重的安全风险。但是，行为生物识别技术可以检测第二个用户的不一致行为并动态限制他们的访问。
多模式生物特征认证解决方案的工作原理
每种形式的生物识别技术都有其独特的优缺点。 它们都不是普遍有效的。 为了提高生物特征认证技术的准确性和有效性，使用多模态生物特征识别解决方案进行安全分层非常重要。 我们可以在下图中看到这一点：
* 移动应用程序上的神经网络可能难以开发和实施。 可以使用 TensorFlow Lite 将神经网络集成到应用程序中，但是存在各种限制。 使用 TensorFlow 库训练您的神经网络模型会有所帮助。 您需要事先周密地设计应用程序的架构，并将这些需求考虑在内。
** 如果本地应用程序不可用，则可以将此过程卸载到云中，以像 Rest API 一样处理数据。 但是，这会产生额外的网络资源并需要 Internet 连接。
有一个 Nvidia Docker 可以简化系统的部署，而服务提供商（例如 AWS）可以提供不间断的通信通道、神经网络的计算能力以及用于扩展系统的便捷接口。
测试 #1：面部识别
用户使用相机创建存储在设备上的照片印记。 此生物特征印记使用 OpenCV 库进行转换和标准化。
使用照片识别人脸，并突出显示 OpenCV 检测到的所有 64 个地标。 生物识别验证标志包括从鼻梁到眼睛的距离和其他面部特征。
这些地标和人脸的剪切图像被传输到深度神经网络，该网络使用 TensorFlow 库进行训练。
神经网络处理完成后形成eDNA特征向量。特征向量收集特定人的生物特征。向量的长度通常为 2048 位，但实际向量长度取决于 DNN 架构。
在验证过程中，会发布 eDNA 并与之前形成的锚记录进行比较。逆向工程是不可能的，因为无法访问向量。生物识别系统将定期更新此锚记录以匹配个人不断变化的外观。
测试 #2：语音验证
用户通过麦克风提供语音样本，然后由 Librosa 库处理。该库读取音频，对其进行转换和转换，然后将生物识别信息传输到神经网络 (DNN)。
形成了一个 eDNA 特征向量（2048 位），它考虑了诸如音色、语调、节奏、音高等生物特征，以及神经网络被训练来响应的其他特征。
案例研究：基于人工智能的生物特征认证解决方案
通过结合基于微服务的架构、WebRTC 和机器学习驱动的生物特征识别，我们为一家美国公司开发了单点登录 (SSO) 生物特征认证解决方案。利用语音和面部识别技术，我们开发了一种企业验证即服务 (EVaaS) 解决方案，该解决方案使用前面讨论的技术和趋势。
该产品证明了生物识别身份验证系统可以高度定制且易于使用，从幕后为非常简单的用户界面提供支持。 此外，该示例能够通过 API 与现有系统集成。
生物认证解决方案开发
保护系统不是一件容易的事。 当受保护的健康信息或机构数据等敏感信息在线时，采取必要措施防止数据泄露极为重要。 未能保持围绕这些信息的高度安全性可能会导致欺诈，从而使企业损失数千万甚至数亿美元。
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