多输入识别：组合不同的生物识别信息

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  量子运行远见
• 2023 年 2 月 24 日

寻找皮肤表面下独特的识别特征是识别人的聪明方法。 发型和眼睛的颜色可以很容易地改变或掩盖，但例如，某人几乎不可能改变他们的静脉结构。 生物识别身份验证提供了额外的安全层，因为它需要活人。

多输入识别上下文

在实际应用中，多模态生物识别系统比单模态生物识别系统更常用，因为它们不存在相同的漏洞，例如受数据噪声或欺骗的影响。 然而，依赖于单一信息源进行识别（例如虹膜、面部）的单模系统在政府和民用安全应用中很流行，尽管已知它不可靠且效率低下。

确保身份认证的更安全方法是将这些单模系统结合起来以克服其各自的局限性。 此外，多模式系统可以更有效地登记用户，并提供更高的准确性和对未经授权访问的抵抗力。

根据布拉德福德大学 2017 年的一项研究，设计和实施多模式生物识别系统通常具有挑战性，需要考虑许多可能极大影响结果的问题。 这些挑战的例子包括生物识别特征的成本、准确性、可用资源以及所使用的融合策略。 

多模态系统最关键的问题是选择最有效的生物特征并找到融合它们的有效方法。 在多模式生物识别系统中，如果系统在识别模式下运行，则每个分类器的输出可以被视为登记候选者的排名，即表示按置信度排序的所有可能匹配的列表。

破坏性影响

由于可用于测量替代生物识别技术的不同工具，多输入识别越来越受欢迎。 随着这些技术的进步，身份识别将变得更加安全，因为静脉和虹膜图案不会被黑客入侵或窃取。 一些公司和研究机构已经在开发用于大规模部署的多输入工具。 

一个例子是国立台湾科技大学的双因素身份验证系统，该系统查看骨骼拓扑和手指静脉图案。 手指静脉生物识别（血管生物识别或静脉扫描）使用人手指中独特的静脉模式来识别它们。 这种方法之所以可行，是因为血液中含有血红蛋白，当暴露在近红外或可见光下时，血红蛋白会显示出不同的颜色。 因此，生物识别读取器可以扫描用户的独特静脉图案并将其数字化，然后将其存储在安全服务器上。

与此同时，总部位于旧金山的 Imageware 使用多种生物识别技术进行身份验证。 管理员在实施平台安全措施时可以选择一种生物识别技术或生物识别技术的组合。 可用于该服务的生物识别类型包括虹膜识别、面部扫描、语音识别、手掌静脉扫描仪和指纹识别器。

借助 ImageWare Systems 的多模式生物识别技术，用户可以在任何地点、任何条件下验证其身份。 联合登录意味着用户不必为每个企业或平台创建新的凭据，因为他们的身份创建一次并随之移动。 此外，与不同平台交叉兼容的单一身份可以减少遭受数据黑客攻击的风险。

多输入识别的含义

多输入识别的更广泛影响可能包括： 

• 网络安全标准的人口规模改进，因为（长期）大多数公民将利用某种形式的多输入识别作为传统密码和物理/数字密钥的替代品，以跨多种服务保护其个人数据。
• 随着有权访问敏感位置和数据的（长期）员工将被要求使用多输入识别系统，建筑安全和敏感的公共和私人数据将经历增量安全改进。
• 部署多输入识别系统的公司使用深度神经网络 (DNN) 来正确排序和识别这些不同的生物识别信息。
• 初创公司专注于开发更多具有各种组合的多模态识别系统，包括语音、心形和面部识别。
• 增加对保护这些生物识别库的投资，以确保它们不会被黑客攻击或欺骗。
• 政府机构生物识别信息因欺诈和身份盗窃而被黑客攻击的潜在事件。
• 公民团体要求公司在收集多少生物识别信息、如何存储以及何时使用这些信息方面保持透明。

要评论的问题

• 如果您尝试过多模式生物识别系统，它有多简单和准确？
• 多输入识别系统还有哪些其他潜在好处？