據(jù)外媒消息，本周美國密歇根州立大學(xué)與紐約大學(xué)的研究人員共同發(fā)布了一項(xiàng)關(guān)于指紋識(shí)別的研究成果：利用人類指紋的某些共同點(diǎn)制造虛假指紋能夠輕松欺騙智能手機(jī)的指紋傳感器。

在如今的智能設(shè)備上，指紋識(shí)別模塊幾乎成為了標(biāo)配。人們對它的依賴性日益增加。解鎖、支付等各種應(yīng)用都能通過指紋加以識(shí)別。除了指紋識(shí)別之外，人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等各種生物識(shí)別技術(shù)層出不窮。

在許多人的觀念中，生物識(shí)別具備獨(dú)一無二的特質(zhì)，理論上應(yīng)當(dāng)是十分安全的，但在技術(shù)層面和實(shí)際應(yīng)用中，生物識(shí)別的問題不在少數(shù)。當(dāng)然，這并不能影響生物識(shí)別成為未來的主流趨勢，更不妨礙其成為百億級市場。在探索精神與利益的雙重驅(qū)動(dòng)下，人類最終會(huì)找到靠譜的生物識(shí)別方式，推動(dòng)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

一、生物識(shí)別方式種類繁多，理論可行但實(shí)踐尚存缺陷

生物識(shí)別，即通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性（如指紋、臉象、虹膜等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態(tài)等）來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。

在五花八門的生物識(shí)別技術(shù)未出現(xiàn)之前，我們一般靠能夠標(biāo)識(shí)身份的物品、證件或用戶名、密碼等身份標(biāo)識(shí)知識(shí)鑒定個(gè)體身份。然而這類外物一旦被盜，身份就極易被人冒用甚至取代。隨著技術(shù)的發(fā)展，生物識(shí)別因其唯一性與不可復(fù)制性成為新型的身份識(shí)別方式。

目前，主要的生物識(shí)別方式分為觸摸式（指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別、掌靜脈識(shí)別）及非觸摸式（人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、眼紋識(shí)別、DNA識(shí)別、行為步態(tài)識(shí)別）。不同的識(shí)別方式在理論上各有優(yōu)勢，但在實(shí)踐過程中依然出現(xiàn)了諸多問題。

1．指紋識(shí)別：最普遍的生物識(shí)別方式，但安全隱患不容忽視

就當(dāng)前的情況來看，指紋識(shí)別是最簡單、最準(zhǔn)確、發(fā)展形式最好的生物識(shí)別方式。

傳統(tǒng)的指紋識(shí)別方式是打卡和門禁，但隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，移動(dòng)支付、信息安全等各個(gè)領(lǐng)域都對生物識(shí)別有了需求。發(fā)展最早、應(yīng)用最為廣泛的指紋識(shí)別便逐漸普及至移動(dòng)端。

縱觀全球生物識(shí)別市場，指紋識(shí)別占了將近60％的份額，廠商達(dá)到數(shù)千家，產(chǎn)品也有幾百種，與之相比，其他生物識(shí)別技術(shù)廠商還不足指紋識(shí)別的十分之一。毫無疑問，指紋識(shí)別已成為主流智能設(shè)備廠商及消費(fèi)者最為認(rèn)可和接受的方式，在移動(dòng)支付爆發(fā)的前夜，基于智能終端的指紋識(shí)別亦迎來了大規(guī)模爆發(fā)。

然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，指紋識(shí)別暴露出大量問題。比如易偽造、接觸式錄入不夠健康、天氣變化影響穩(wěn)定性等，其安全性也受到質(zhì)疑。上文關(guān)于指紋識(shí)別的報(bào)告更是深刻地反映了這一隱患。研究人員通過計(jì)算機(jī)模擬了一系列人造“主指紋”，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人造指紋與傳感器中真實(shí)指紋的匹配率達(dá)到65％。

雖然并未在真實(shí)手機(jī)上測試此種方式，信息安全專家也認(rèn)為在實(shí)際中幾率會(huì)下降，但這項(xiàng)研究仍能引發(fā)我們對于指紋識(shí)別可靠性的思考。盡管每個(gè)人的指紋都是獨(dú)一無二的，但手機(jī)上傳感器的尺寸很小，只能掃描到部分指紋，用戶在啟用指紋識(shí)別之后，手機(jī)通常會(huì)為了匹配方便獲取8～10幅指紋圖像，更何況許多用戶記錄的還不只一個(gè)指紋。一旦這些信息泄露，就會(huì)產(chǎn)生極大的安全隱患。

對于此項(xiàng)研究成果，科技界的說法不一而同。有的認(rèn)為研究存在局限，不足以證明什么，但更多的觀點(diǎn)認(rèn)同了此成果確實(shí)能夠反映出指紋識(shí)別存在的風(fēng)險(xiǎn)，正如加拿大卡爾頓大學(xué)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)工程教授Andy Adler所言：“情況并非如此令人擔(dān)憂，但確實(shí)很不妙。如果我想做的是拿你的手機(jī)，使用你的Apple Pay去買東西，如果我能破解1／10的手機(jī)，那么情況就很嚴(yán)重。”

2．人臉識(shí)別：理論向好商用廣泛，但距實(shí)際應(yīng)用場景仍有距離

人臉識(shí)別從出現(xiàn)到現(xiàn)在，也經(jīng)歷了相當(dāng)長的發(fā)展時(shí)間。此種方式從錄入到識(shí)別均為非接觸方式，時(shí)間較短，準(zhǔn)確率也有一定保障，目前在國內(nèi)已逐漸被接受，在移動(dòng)端的開機(jī)解鎖、注冊、支付、文件加密等方面的應(yīng)用力度也逐步加大。除此之外，在計(jì)生社保、司法公安、住建、教育等領(lǐng)域也有普及之勢。

在中國，深耕人臉識(shí)別的公司不在少數(shù)。BAT中，阿里在2104年明確了DT（data technology）戰(zhàn)略，2015年收購了face＋＋。騰訊組建了專注于圖像處理及模式識(shí)別的“優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)”。百度在吳恩達(dá)未離開之時(shí)成立了深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，在號(hào)稱“最難人臉圖像庫”的LFW數(shù)據(jù)庫上刷到最高分。其他公司如360聘請了新加坡國立大學(xué)副教授顏水成出任人工智能研究院院長。川大智勝、漢王科技、格林深瞳等公司也都涉足了人臉識(shí)別。

由此可見，人臉識(shí)別在商用層面已然達(dá)到比較頻繁的程度。然而深挖技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用層面，會(huì)發(fā)現(xiàn)存在諸多缺陷。

就技術(shù)層面而言，LFW上的數(shù)據(jù)其實(shí)也并不是非常優(yōu)質(zhì)的。比如人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率在LFW上達(dá)到了99．7％，看似極高，但將這個(gè)99．7％的技術(shù)拿到實(shí)際場景中加以驗(yàn)證之時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)其準(zhǔn)確率可能只有75％。真實(shí)的情況是，LFW中的許多圖片都是從網(wǎng)上下載的，人臉的質(zhì)量更是千差萬別，有人認(rèn)為這樣更接近實(shí)際，但距離絕大多數(shù)的應(yīng)用場景依然很遙遠(yuǎn)。

在LFW中，刷的是人臉與人臉的對比，即1：1、1：N和N：N。但在實(shí)際應(yīng)用中，所有的廠商都不得不降低N的樣本，或加入其他方法以保障便捷性和安全性。比如我們?nèi)ネ饷娉燥垼Y(jié)賬的時(shí)候?qū)χ鴶z像頭刷臉然后走人，這是在驗(yàn)證1：N。結(jié)果過了半小時(shí)服務(wù)器還沒找到用戶的臉，畢竟要在上億數(shù)據(jù)庫中搜索，用戶體驗(yàn)可想而知。但此時(shí)如果同時(shí)輸入用戶的姓名或其他信息，那么這個(gè)N就減少了許多，由1：N切換為1：1，從而使效率得以提升。

然而這其中的問題在于，如果有人攻擊該用戶的賬戶，危險(xiǎn)性也會(huì)隨之增加。當(dāng)前人臉識(shí)別有兩個(gè)主要條件，一是身份，二是活體。拿著別人的照片對著鏡頭掃一下再報(bào)出身份證號(hào)，是否能成功？基于活體的條件，人臉識(shí)別要求幾個(gè)表情的變換，以此來提高安全性，但如果采集到被攻擊者的視頻呢？這同樣也是值得深思的問題。

3．虹膜識(shí)別：日漸興起準(zhǔn)確率高，但需要主動(dòng)配合與培訓(xùn)

虹膜識(shí)別是一種新型的識(shí)別技術(shù)，因?yàn)槿梭w虹膜組織一生都不會(huì)改變，而且與指紋、容貌等相比穩(wěn)定性更高，因而識(shí)別通過率也高，其非接觸的識(shí)別方式也更易讓人接受。然而，由于該技術(shù)較為復(fù)雜，需要在一定角度且避免光照直射的條件下才能順利識(shí)別，動(dòng)作幅度大，因此需要前期用戶具備主動(dòng)配合的機(jī)制，即接受培訓(xùn)的過程。

但是，生物識(shí)別之所以受青睞，除了安全保障之外，高效也是一個(gè)重要因素，如果在識(shí)別上花費(fèi)過多時(shí)間，倒還不如直接使用指紋或人臉識(shí)別來的方便。

綜上所述，不同的生物識(shí)別方式固然有其自身優(yōu)勢，但由于技術(shù)與行業(yè)尚未成熟，劣勢也同樣存在。可即使是在這樣的情況下，依然可以看到許多企業(yè)前赴后繼的入局，除了對于新技術(shù)的追求與創(chuàng)新之外，還因?yàn)檫@塊蛋糕著實(shí)誘人。可以期待的是，生物識(shí)別的市場在未來會(huì)更為火爆，并且能夠反推技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

二、百億級市場待開發(fā)，生物識(shí)別前景可期

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》顯示，2009年，全球生物識(shí)別市場規(guī)模為34．22億美元，2013年規(guī)模直逼98億美元，2014年突破了百億美元大關(guān)。預(yù)計(jì)到2020年，全球生物識(shí)別市場規(guī)模將達(dá)250億美元。

而根據(jù)《中國生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場分析及2015－2020年發(fā)展策略研究報(bào)告》顯示，2010至2014年，國內(nèi)生物識(shí)別市場平均增長率均為60％以上。2014年。生物識(shí)別市場規(guī)模為80億元，預(yù)計(jì)到2020年，生物識(shí)別市場規(guī)模將突破300億元。

如此誘人的蛋糕，也無怪乎相關(guān)企業(yè)紛紛入局，百億級的市場，誰不想從中分一杯羹？當(dāng)然，利潤并不那么容易獲得。315晚會(huì)上，一張靜態(tài)照片通過圖像處理和動(dòng)態(tài)合成技術(shù)，就輕易破解了APP人臉識(shí)別。

諸如此類的安全隱患在生物識(shí)別呈普及趨勢的情況下不在少數(shù)。雖然生物識(shí)別是科技發(fā)展的必然趨勢，但不同的識(shí)別方式中存在的不同漏洞確實(shí)在一定程度上阻礙著這一行業(yè)的發(fā)展。

目前，許多公司已經(jīng)就不同的生物識(shí)別方式開發(fā)出了自己的算法，下一步應(yīng)當(dāng)會(huì)在模塊采集和應(yīng)用層面實(shí)現(xiàn)一些突破。過去指紋識(shí)別發(fā)展較快，如今人臉識(shí)別也逐漸興起。以后包括虹膜識(shí)別、聲紋識(shí)別、靜脈識(shí)別都是可以加深探索的領(lǐng)域，也是可以相互結(jié)合的熱點(diǎn)技術(shù)。

實(shí)際上，生物識(shí)別技術(shù)真正的發(fā)展趨勢，應(yīng)該是走進(jìn)普通人的生活，能夠滿足人們在各類場景下的識(shí)別需求。然而，僅靠某一種生物識(shí)別技術(shù)永遠(yuǎn)無法滿足全部的場景需求。一個(gè)高安全級別的環(huán)境，必然需要多種生物識(shí)別相互彌補(bǔ)而完成，指紋、人臉、虹膜、步態(tài)等多種識(shí)別方式的組合，是一條不錯(cuò)的發(fā)展道路。

生物識(shí)別的組合對相關(guān)技術(shù)部門和企業(yè)而言是一種可參考的發(fā)展方向，畢竟生物識(shí)別領(lǐng)域還有百億級市場等待開發(fā)，而且有利于提高準(zhǔn)確性和安全性，并可能促使行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。