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        推動生物識別技術可持續利用的四個主要趨勢
        發布時間:2019-06-17 09:26:34   閱讀次數:

        推動生物識別技術可持續利用的四個主要趨勢(圖1)

        今天,生物識別技術已經成為整合全球數字經濟中安全性和信任的基本要素,因為它可以加強數字身份管理,邊境控制,欺詐管理和實時事件管理等解決方案。


        生物識別數據是個人的,敏感的和親密的。生物識別數據的數量正在增加,因此對這些敏感數據的攻擊次數也在增加。好消息是,人們越來越關注安全性,包括加密存儲的數據,確保與生物統計交換相關的通信以及在安全的環境中執行生物識別匹配。還有其他方法可以操縱更少的數據并使其不敏感。讓我們在下面探討它們:


        1.降低數據可用性


        生物識別技術涉及四個關鍵步驟,以便成功和安全地工作:數據的登記/捕獲,在云中或在本地設備上的數據存儲,生物識別的匹配(這是與面部/手指的另一次捕獲進行比較的時候初始圖片)和身份驗證(在設備上和云端)。


        大多數這些步驟通常在云中完成,但我們主張在設備上執行更多操作。這就是我們所說的邊緣預處理。這意味著只有不像原始生物識別數據那樣敏感的數學表示才會傳輸到云端。當然,這要求設備和云仍然實施一些安全措施。


        2.機器學習和節儉學習


        機器學習是生物識別驗證的絕佳推動因素,因為它提供了極高的準確性。但是,為了使其正常工作,需要大量數據收集。這是因為在擁有表現良好的機器學習模型之前,您需要擁有數百萬對。這就是為什么我們提倡采用新的機器學習技術,稱為節儉學習,需要7000倍的數據來訓練模型。


        3.道德使用的新方式


        我們都熟悉指紋,面部,語音,虹膜等生物識別技術。但是,有些替代方案使用較少量的敏感數據并且同樣安全。這些包括:

        • 數字行為生物識別技術。這包括您在鍵盤上鍵入或移動PC鼠標的方式。行為生物識別技術可能隨時間和背景而變化

        • 短暫的生物識別。這些包括您穿的衣服和配件或頭發的顏色。但是,這些數據可能不那么具有侵入性。

        • 監控人們的事件。這意味著尋找實例而不是人來支持人群管理。


        4.確保使用的算法公平有效


        用于管理生物識別匹配和驗證的機器學習算法不會嵌入偏差,這一點很重要。這意味著無論人們使用它,它們都應該從種族和性別的角度提供相同水平的性能和準確性。

        要確保生物識別的性能和準確性,需要尋找三種互補的品質:

        • 數據可表示性:使用培訓數據(包括目標代表數據)確保算法針對正確的上下文和人員進行培訓

        • 數據質量:確保數據正確平衡和標記

        • 解決方案審計和測試:確保數據能夠理解解決方案,基本原理,流程和決策。


        由于生物識別技術越來越多地用于安全和身份驗證,我們需要確保我們負責任地使用它們。


        【攬閣觀點】

        生物識別,當前以面部識別、指紋識別、虹膜識別為主。

        其中虹膜識別的成本造價較高。


        但無論哪種識別,都是將采集到的信息轉換成數據,與已存儲的信息數據進行匹配。

        保障已存儲信息數據的安全,就成為了信息安全的一個重要維度。

        在確保已存儲信息數據安全方面,才用的加密算法,和相應算法的密鑰安全,是重中之重!


        國產加密機與海外HSM產品,是確保密鑰安全的基石。


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