生物特征评分：行为生物特征可以更准确地验证身份

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  量子运行远见
• 2023 年 2 月 13 日

洞察总结

行为生物识别数据可以揭示人们的行为模式，并揭示很多关于他们是谁、他们在想什么以及他们下一步可能做什么的信息。 行为生物识别学采用机器学习来解释数百种不同的生物测量值，以识别、验证、推动、奖励和惩罚。

生物特征评分上下文

行为生物识别数据是一种用于分析人类行为中最小变化的技术。 该短语经常与描述虹膜或指纹等人类特征的物理或生理生物识别技术形成对比。 行为生物识别工具可以根据个人的活动模式（例如步态或击键动态）来识别个人。 这些工具越来越多地被金融机构、企业、政府和零售商用于用户身份验证。 

与收集个人数据（例如按下按钮）时起作用的传统验证技术不同，行为生物识别系统可以自动进行身份验证。 这些生物识别技术将个人独特的行为模式与过去的行为进行比较，以确定他们的身份。 这个过程可以在整个活动会话中连续完成，也可以通过记录特定行为来完成。

行为可以由现有设备（如智能手机或笔记本电脑）或专用机器（如专门设计用于测量脚步（例如，步态识别）的传感器）捕获。 生物识别分析产生的结果反映了执行这些动作的个人是建立系统基线行为的人的可能性。 如果客户的行为不符合预期，将采取额外的身份验证措施，例如指纹或面部扫描。 与传统的生物识别技术相比，此功能可以更好地防止帐户接管、社会工程诈骗和洗钱。

破坏性影响

基于行为的方法，例如移动、按键和电话滑动，可以帮助当局在隐藏身体特征的情况下（例如，使用面罩或手套）安全地识别某人。 此外，依靠击键进行基于计算机的身份验证的解决方案已表明能够根据个人的打字习惯（频率和节奏似乎足以确定身份）来识别个人。 因为打字是一种数据输入形式，所以算法可以在继续跟踪和分析击键信息时得到改进。

然而，在某些情况下，上下文限制了这种行为生物识别的准确性。 不同键盘上的个别模式可能会有所不同； 腕管综合症或关节炎等身体状况可能会影响运动。 很难在没有标准的情况下比较各种供应商训练有素的算法。

同时，图像识别为分析师提供了更多可用于行为研究的数据。 尽管它们不如其他生物识别方法准确或可靠，但步态和姿势生物识别正在成为越来越有用的工具。 例如，这些特征足以在人群或公共场所建立身份。 实施欧盟 (EU) 通用数据保护条例 (GDPR) 的国家/地区的警察部队使用步态和运动等生物识别数据来立即评估威胁情况。

生物特征评分的意义

生物识别评分的更广泛影响可能包括： 

• 人们越来越担心人工智能 (AI) 可能会错误识别/误解人类行为，尤其是在执法方面，这可能会导致错误逮捕。
• 欺诈者模仿步态和键盘打字节奏来渗透系统，特别是在金融机构中。  
• 生物识别计分扩展到消费者计分，其中可能会歧视残疾人/行动不便的人。
• 关于行为生物识别数据（包括心率）是否可以包含在数字隐私法规中的争论越来越多。
• 人们只需输入用户名即可登录网站和应用程序。

需要考虑的问题

• 您是否同意行为生物识别技术对身份验证更有用？
• 这种生物特征识别还有哪些潜在问题？