用自己"证明"自己 生物识别技术成验明正身利器

“用自己证明自己”或成密码验证的完美解决方案

　　苹果公司今年推出的iPhone5s内置了指纹传感器，微软也表示即将推出的Windows8.1操作系统也将针对指纹识别技术进行优化。与此同时，谷歌、PayPal、联想等公司共同组建了一家名为“快速身份验证联盟”的组织，意欲为生物识别和其他形式的“强认证”模式制定行业标准。传统的数字与字母密码越来越不安全，新型的量子密码还难以广泛应用，具有唯一性的“生物识别”，是否能完美“验明正身”？

　　身体的生物特征，既是“钥匙”又是“锁”

　　一大早，你离开家准备驾车上班的时候，不需要钥匙启动，只要对着它讲一句“引擎启动”；当你到达办公大楼，不需要门禁卡，只要简单地抬下手，大门就能打开；在办公室，你把手轻轻放在鼠标上，电脑自动解锁开机，进入个人管理系统；在银行，你也不需要带任何证件和银行卡，只要将手掌放在服务器的扫描口，系统便可以自动识别；当你完成一天的工作回到家，不用钥匙，只要面朝着门站立一会儿，门就会自动打开；出国时，再也不用担心护照遗失，因为你根本无需携带护照，出入关时，只需要用眼镜看一下扫描器，系统就可以自动识别出你的身份……

　　语音识别、静脉识别、指纹识别、掌纹识别、面部识别、虹膜识别……今天，生物识别技术的发展让这些曾经只能见诸科幻中的场景，成为现实。

　　所谓生物识别技术，就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型，甚至血管、DNA、骨骼等来进行个人身份的鉴定。

　　相信你也曾经过这样的尴尬：为了证明自己是自己，你必须提供一大堆卡片，背下一串串密码、口令；这些东西一旦遗失或被篡改，你就不再是你了。

　　因此，科学家们想到了人类的生物特征。人体特征具有不可复制的唯一性，而且这种“生物密钥”不会失窃或被遗忘，因此利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确，被认为是信息社会中认证身份最好的方法之一。

　　另外，在交易过程中，生物识别与传统身份识别采用的验证方法不同，确保了生物识别的安全性。生物识别是采用大数据量的相似匹配方法来验证身份，而传统密码采用的是相等验证方法。简单地说，当传统密码在网络传输中被拦截后，假冒验证的成功率是100%；生物特征信息由于每次采集的数据并不完全相同，若被拦截并进行假冒验证，系统可以判定出存在完全相同的两次数据，就会拒绝服务，从而在一定程度上提高了交易的安全性。

　　生物识别技术是怎样证明“身份”的

　　生物识别技术一般有三个步骤：

　　第一步：登记。首次使用生物识别系统时，系统将会记录你的基本信息，例如姓名或身份证号码。然后对生物特征进行取样，并转化成数字代码；

　　第二步：存储。大多数系统并不存储完整的记录，而是分析特征，然后将其转换成代码或图形，并进一步将这些代码组成特征模板，某些系统还能将这些数据记录在可随身携带的智能卡上；

　　第三步，比较。识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝。

　　生物识别系统均使用相同的三个组件：传感器，检测用于识别的特征；计算机，读取和存储信息；软件，分析特征，将特征转换成图形或代码，并执行具体的比较。

　　我国的生物识别技术几乎与国外同步，开始集中于指纹识别，后续延伸到人脸识别、虹膜识别、掌形识别等，如今在DNA、静脉等各个具体的领域，也都有一些创新。值得一提的是，中国还最早展开了掌纹识别技术的研发。掌纹主要是采集从手指末端到手腕部分的手掌图像。因为掌纹是由遗传基因控制的，即便手掌受伤，伤口愈合后，掌纹线仍按照原来的样子生长，因此具有稳定性。即使是双胞胎，掌纹也不可能完全相同。

　　但迄今为止，还没有哪项生物特征能达到完美无缺的要求，每种生物特征都有其自身的优点和缺点，有其自身的适用范围。在对安全有严格要求的应用领域，人们往往需要融合多种生物特征的高精度识别系统。

　　生物识别技术还有一个必须解决的问题：数据库的安全性。预先采集的指纹、人脸和虹膜等信息必须存储在对应的数据库内，由于这些生物信息具有唯一性，一旦被入侵，身体既是钥匙又是锁的局面就被会打破，到时候恐怕是一个更难收拾的烂摊子。

　　面临的难题

　　指纹识别。有些人天生指纹特征较少，很难采集到图像；而指纹采集对于周围环境的要求也很高，对手指湿度、清洁度等很敏感，脏、油、水都可能影响识别的结果；而伤痕、脱皮甚至老茧都会影响指纹识别的效果。指纹相对来讲也容易被仿冒，现在已经出现了一种指纹膜，只要把自己的指纹制成这种指纹膜，就能由别人代打卡了。

　　人脸识别。人脸识别依赖于提取特征与比对技术的提高，使用者面像的位置和周围的光环境都可能影响系统的精确性。人脸识别技术在所有生物识别技术中最不准确，也最容易受欺骗，一旦人们化妆、改变发型和整容，都可能破坏系统的识别能力，甚至丰富的表情都会影响识别结果。