据外媒消息，本周美国密歇根州立大学与纽约大学的研究人员共同发布了一项关于指纹识别的研究成果：利用人类指纹的某些共同点制造虚假指纹能够轻松欺骗智能手机的指纹传感器。

　　在如今的智能设备上，指纹识别模块几乎成为了标配。人们对它的依赖性日益增加。解锁、支付等各种应用都能通过指纹加以识别。除了指纹识别之外，人脸识别、虹膜识别等各种生物识别技术层出不穷。

　　在许多人的观念中，生物识别具备独一无二的特质，理论上应当是十分安全的，但在技术层面和实际应用中，生物识别的问题不在少数。当然，这并不能影响生物识别成为未来的主流趋势，更不妨碍其成为百亿级市场。在探索精神与利益的双重驱动下，人类最终会找到靠谱的生物识别方式，推动行业的进一步发展。

　　一、生物识别方式种类繁多，理论可行但实践尚存缺陷

　　生物识别，即通过计算机与光学、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、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。

　　在五花八门的生物识别技术未出现之前，我们一般靠能够标识身份的物品、证件或用户名、密码等身份标识知识鉴定个体身份。然而这类外物一旦被盗，身份就极易被人冒用甚至取代。随着技术的发展，生物识别因其唯一性与不可复制性成为新型的身份识别方式。

　　1．指纹识别：最普遍的生物识别方式，但安全隐患不容忽视

　　就当前的情况来看，指纹识别是最简单、最准确、发展形式最好的生物识别方式。

　　传统的指纹识别方式是打卡和门禁，但随着移动互联网的普及，移动支付、信息安全等各个领域都对生物识别有了需求。发展最早、应用最为广泛的指纹识别便逐渐普及至移动端。

　　纵观全球生物识别市场，指纹识别占了将近60%的份额，厂商达到数千家，atv，产品也有几百种，与之相比，其他生物识别技术厂商还不足指纹识别的十分之一。毫无疑问，指纹识别已成为主流智能设备厂商及消费者最为认可和接受的方式，在移动支付爆发的前夜，基于智能终端的指纹识别亦迎来了大规模爆发。

　　然而，在实际应用过程中，指纹识别暴露出大量问题。比如易伪造、接触式录入不够健康、天气变化影响稳定性等，其安全性也受到质疑。上文关于指纹识别的报告更是深刻地反映了这一隐患。研究人员通过计算机模拟了一系列人造“主指纹”，结果发现人造指纹与传感器中真实指纹的匹配率达到65%。

　　虽然并未在真实手机上测试此种方式，信息安全专家也认为在实际中几率会下降，但这项研究仍能引发我们对于指纹识别可靠性的思考。尽管每个人的指纹都是独一无二的，但手机上传感器的尺寸很小，只能扫描到部分指纹，用户在启用指纹识别之后，手机通常会为了匹配方便获取8~10幅指纹图像，更何况许多用户记录的还不只一个指纹。一旦这些信息泄露，就会产生极大的安全隐患。

　　对于此项研究成果，科技界的说法不一而同。有的认为研究存在局限，不足以证明什么，但更多的观点认同了此成果确实能够反映出指纹识别存在的风险，正如加拿大卡尔顿大学系统和计算机工程教授Andy Adler所言：“情况并非如此令人担忧，但确实很不妙。如果我想做的是拿你的手机，使用你的Apple Pay去买东西，如果我能破解1/10的手机，那么情况就很严重。”

　　2．人脸识别：理论向好商用广泛，但距实际应用场景仍有距离

　　人脸识别从出现到现在，也经历了相当长的发展时间。此种方式从录入到识别均为非接触方式，时间较短，准确率也有一定保障，目前在国内已逐渐被接受，在移动端的开机解锁、注册、支付、文件加密等方面的应用力度也逐步加大。除此之外，在计生社保、司法公安、住建、教育等领域也有普及之势。

　　在中国，深耕人脸识别的公司不在少数。BAT中，阿里在2104年明确了DT（data technology）战略，2015年收购了face++。腾讯组建了专注于图像处理及模式识别的“优图团队”。百度在吴恩达未离开之时成立了深度学习团队，在号称“最难人脸图像库”的LFW数据库上刷到最高分。其他公司如360聘请了新加坡国立大学副教授颜水成出任人工智能研究院院长。川大智胜、汉王科技、格林深瞳等公司也都涉足了人脸识别。

　　由此可见，人脸识别在商用层面已然达到比较频繁的程度。然而深挖技术和实际应用层面，会发现存在诸多缺陷。