多年來，生物特征認證技術一直是重要的行業趨勢，尤其是在 2021 年，由于市場上出現了最新的人工智能創新。據 IBM 稱，20% 的漏洞是由泄露的憑據造成的。更糟糕的是，識別和響應數據泄露平均需要 287 天。

基于人工智能的安全性的使用正在增加，對于在任何行業中保持競爭力都是必要的。 IBM 報告稱，截至 2021 年，25% 的企業已完成基于 AI 的安全性部署，而另外 40% 的企業已部分部署。剩下的 35% 尚未開始此過程，如果您的業務屬于第三類，您可能會將您的客戶置于危險數據泄露的巨大風險中。到 2021 年，投資于基于人工智能的安全性預計將幫助企業節省高達 381 萬美元。

能夠使用人工智能來識別和自動響應數據泄露對于保護公司及其客戶的數據和隱私非常重要。 AI 生物識別身份驗證提供了另一種防止數據泄露的保護措施，使其對任何規模的企業都至關重要。不僅如此，IBM 的研究表明，從長遠來看，正確使用 AI 安全平臺將使企業成本更低。了解并咨詢安全領域的專家以開發適合您業務的解決方案非常重要。

2021 年，我們將擁有比以往任何時候都更先進的生物特征認證、驗證和識別技術，我們可以使行業系統更加安全，同時保持效率和可訪問性。讓我們談談生物識別認證的工作原理，以及人工智能生物識別等最重要的新趨勢。

生物識別技術概述

乍一看，生物識別技術似乎只是一種在保持安全性的同時更快速地訪問手機的方式，但除了這種便利之外，還有更多好處。就其核心而言，生物識別安全技術的目標是通過使用我們身體中不易復制的部分來提高安全性。盡管機器學習和量子計算可能能夠猜出密碼，但指紋、面部和虹膜等生物特征信息并不那么容易確定或模擬。

根據 Statista 的數據，到 2027 年，生物識別技術市場的價值將達到 554.2 億美元。

從 2017 年到 2027 年的 10 年間，全球身份驗證市場的支出預計將增長超過 130 億美元，從 2017 年的 49.3 億美元增加到 2027 年的超過 180 億美元。身份驗證是身份驗證的一個重要方面。信息安全，因為它確保只有具有合法權限的人才能訪問信息，從而防止對受保護信息的有害或惡意入侵。

生物識別的類型

生物識別技術可以分為三個領域：識別、驗證和認證。當系統想知道用戶是誰時使用標識。驗證是關于使用該生物特征信息來確定它是否與與用戶關聯的其他信息一致。最后，身份驗證的目標是了解用戶聲稱的身份是否正確以及是否有權訪問他們請求的服務和數據。

例如，生物特征識別可用于根據面部數據庫確定用戶的身份。執法人員面部識別數據庫使用這項技術取得了巨大的效果，并且可以比人類更準確地調查安全攝像頭證據鏡頭。驗證有助于確保用戶和存儲在數據庫中的關于他們的信息匹配。身份驗證可能是三者中最關鍵的，它使授權用戶能夠訪問敏感信息，同時限制未經授權的人員。

下表顯示了每種生物識別技術的各種特征。

資料來源：MobiDev

對于任何考慮生物識別安全方法的企業來說，最重要的一點是，僅依賴一種形式的生物識別技術（即單模態）并不總是明智的。相反，使用多種生物識別技術的多模式方法要安全得多。

人臉識別技術

面部識別市場在 2020 年估計為 38 億美元。這個市場預計將在未來幾年增長，到 2025 年將達到 85 億美元。

多年來，使用面部識別的生物特征認證技術一直是一項重要的安全功能，已應用于數百萬部 iPhone 和 Android 智能手機。隨著增強現實和機器學習的進步專注于幫助計算機識別人臉，到 2021 年，面部識別技術變得比以往任何時候都更加復雜。

今年面部識別技術在身份識別和授權方面有所改進的原因之一是因為大流行帶來的必需品。由于越來越多地使用口罩等面罩，面部識別變得更加困難，因為匹配一個人身份的數據點越來越少。但是，許多面部識別解決方案現在可以解決諸如面罩之類的障礙。這不僅有利于消費者的方便，而且有助于執法人員試圖識別犯罪分子。通過將對象的面部與數據庫進行匹配，即使對象戴著口罩也能被識別。

由于 3D 相機可以獲得比二維相機更多的人臉信息，因此面部識別現在作為生物特征認證技術也更加安全。以前，計算機更容易被某人臉部的照片甚至只是一張相似的臉的照片所迷惑。然而，機器學習有助于縮小錯誤范圍以防止黑客利用基于面部識別的安全性，并且現在存在各種反欺騙方法。

語音識別技術

預計全球語音識別市場規模將從 2020 年的 107 億美元增長到 2026 年的 271.6 億美元。

用于語言處理目的的語音識別生物識別技術極大地豐富了免提通信。然而，語音識別還有另一個目的：識別。像 Google Home 這樣的智能家居設備生態系統經過訓練后，可以通過使用語音識別來區分家庭中的不同成員。這有助于顯示與該個人相關的信息，例如他們的日歷和通知。

語音識別在身份驗證和驗證方面還有其他應用。能夠識別某人并根據他們的聲音驗證他們的訪問權限可以節省大量時間，盡管我們現在已經到了語音可能不如其他生物識別方法安全的地步。深度學習算法使使用稱為聲音合成的技術使用計算機真實地模仿聲音成為可能。 “深度虛假”聲音已被用于成功的欺詐活動，其中一個案例在 2019 年使英國的一家能源公司損失了 250,000 美元。

隨著機器學習技術的進步，隨著時間的推移，人聲合成將變得更加逼真。除非技術改進以更好地識別合法語音和虛假語音，否則語音識別生物識別技術更適合非安全應用，尤其是身份識別。這在基于消費者的系統（如智能家居）或企業解決方案（如會議錄音的自動轉錄，可按姓名確定發言人）中可能很有用。

虹膜掃描技術

這種形式的生物識別技術經常出現在科幻小說中。它類似于面部識別，因為它是非接觸式的，但只關注一個特定的面部特征，即眼睛。這樣做的一個優點是要考慮的復雜性較低。不需要先進的面部識別系統；相反，系統只需要識別虹膜的特征。您也不一定非要靠近眼睛才能掃描虹膜?？▋然仿〈髮W的測試展示了可以掃描 40 英尺外虹膜的技術。

這項技術的一個優點是，由于它使用紅外傳感器來分析虹膜，因此甚至可以在弱光條件下進行眼睛掃描。

執法部門使用這項技術來識別嫌疑人絕對是人們首先想到的事情之一。但是，這對于消費者和企業應用程序來說也是一種有用的身份驗證和驗證方法。三星的 Galaxy S9 和 Note 9 智能手機都具有虹膜掃描技術，表明這種生物識別方法可用于便攜式設備。這不僅對消費者很有價值，對企業級設備安全也很有價值。

與單個授權用戶的生物特征數據相比，虹膜掃描儀幾乎可以立即對用戶進行身份驗證。當針對包含數十萬個主題的大型數據庫識別或驗證用戶時，不到 20 秒的時間就足以進行身份??驗證。

指紋認證技術

數千年來，指紋已被用于識別。它們在取證技術中特別有用，但最近它們也被用于消費者和企業安全解決方案。 2003 年，富士通 F505i 率先推出了第一款帶有指紋傳感器的手機。后來隨著 Apple iPhone 上的 Touch ID 和 Android 手機上的各種掃描儀而普及。

指紋認證技術的工作原理與任何其他生物識別方法一樣。通過將個人手指的凹槽和谷底與預先授權的圖像或此類圖像的數據庫進行比較，他們可以被識別、驗證和/或認證。這可以非?？焖俚赝瓿?，而不會中斷用戶體驗。

然而，指紋掃描的一個缺點是它通常不是非接觸式的。用戶必須將手指按在傳感器上才能進行注冊。在某些情況下，出于健康考慮，這可能是不可取的，尤其是在 SARS-CoV-2 病毒在全球傳播的情況下。但是，可以通過非接觸式方法掃描指紋或整個手。 LG G8 ThinQ 智能手機使用飛行時間 (ToF) 傳感器和紅外攝像頭來檢測用戶手中的血管，而無需用戶將手按在表面上。

指紋識別的另一個缺點是殘障人士可能無法使用它。由于這種限制，投資多種形式的生物識別身份驗證以保持可訪問性可能是明智之舉。