大多數(shù)人對于指紋的認識,僅限于用來辨別身份的加密技術。隨著指紋識別軟板技術的發(fā)展,指紋識別軟板的應用場景越來越多。
軟板廠:指紋一按酒駕無處遁形
大多數(shù)人對于指紋的認識,僅限于用來辨別身份的加密技術。然而最近研究人員開發(fā)出一種檢測手段,能夠快速精準檢測出手指上殘留的可卡因及代謝物,同時識別出指紋主人的身份??萍加肋h在進步,無論加密或解密,指紋識別fpc研究領域的進展同樣勢不可擋。
代謝指紋分析或將淘汰血檢尿檢
說起指紋技術,我們最為熟悉的非“指紋傳感器”莫屬。除了智能手機的指紋識別技術之外,指紋U盤、指紋打火機、指紋銀行卡、指紋保險箱、指紋門禁卡、指紋POS機……在生活的不同領域,都能見到電容式指紋加密移動終端解決方案的“身影”。然而近年來,除了“加密”領域之外,研究者更將視線集中“解密”的領域——利用指紋來識別身份。
或許這聽起來并不新奇,利用指紋痕跡辨認“主人”的技術,早已應用于各種犯罪現(xiàn)場的偵察工作中。但這一次指紋科技所放的大招兒,不僅限于形態(tài)識別,而是更深入到生物科技的范疇。不久前,薩里大學的研究人員與荷蘭法醫(yī)研究所、智能指紋研究機構共同合作,使用了一種名為“紙噴霧質譜分析”的技術進行代謝指紋分析,用以辨別受試者是否服用過可卡因等其他非法藥物。與現(xiàn)有的藥物測試方法相對比,代謝指紋的優(yōu)勢更加明顯。專家推測,如果這個測試在不久的將來被廣泛應用于可卡因,以及其他非法藥物的檢測,傳統(tǒng)的尿液、血液或唾液藥物檢測將有可能遭到淘汰。
代謝指紋檢測技術的優(yōu)點,就是能夠快速、可靠且無創(chuàng)地完成“任務”,因此它有很大優(yōu)勢成為未來藥物測試的“首選”。試想一下,無論對于酒駕人士抑或癮君子,今后都無需大費周章地進行各種檢測,只需要簡簡單單地采集指紋,就能一錘定音。研究者表示,指紋在簡化藥物篩查過程中所起的重要作用肯定了指紋的診斷基質價值,對日后同步進行的便攜式、即時性診斷的研發(fā)也是一種補充。
“人造指紋”技術
影響指紋識別安全性
從第一部具備指紋開鎖功能的手機發(fā)布開始,指紋識別技術就被為人們所關注。而后幾年,無論是高端機還是入門機,指紋技術被作為“標簽”隨處可見,同一時間,指紋識別也成為了智能手機的標配功能。雖然說“刷臉”技術以“后來者居上”的姿態(tài),吸引了大部分人的眼球,然而不可否認的是,指紋技術依然是智能電子產(chǎn)品的主流,在不少手機銀行應用中,指紋識別可以幫助用戶支付賬單或轉賬。
然而隨著指紋識別技術的普及,相應的安全問題也隨之而來,不少用戶紛紛表示,手機上的指紋識別傳感器“很好騙”。為了測試指紋技術是否靠譜,前段時間,來自紐約大學和密歇根州立大學的研究人員開發(fā)了一種“萬能指紋”,結果發(fā)現(xiàn)解鎖成功率高達65%。利用這種“萬能指紋”,研究人員還可以輕松解鎖,進入應用完成支付。
在實驗中,研究者利用人類指紋某些共同點制作的虛假指紋,可以很容易地騙過智能手機的指紋傳感器,如果可以利用這一系列人造的“主指紋”制造“魔術手套”,那么只需5次嘗試,就可以解鎖40%至50%的智能手機。換句話說,指紋識別確實存隱私泄露或身份盜竊的風險,這聽起來令人很難過。
科技推動未來,雖然說“虹膜識別”開始成為新的手機保護神,但有專家預測,全面屏的流行不會加速指紋識別的死去,指紋識別也不會徹底被手機拋棄。
專家聲音
改進指紋識別的精確度
曾幾何時,指紋識別一直都是最安全的手機衛(wèi)士,可今時今日卻被研究人員輕易地破解了。“每個人的皮膚表層是不導電的細胞,也通常稱為非活體細胞,它們等同于一系列小電阻,在微量電流情況下能形成一定的形狀。指紋采集器其實就是一個簡單的電容式讀取器,它通過讀取電阻變化而形成唯一的電阻變化圖,也就是我們通常見到的指紋圖案。” 在硅谷從事計算機技術領域工作多年的高級工程師張穎博士告訴記者,指紋認證的好處就是方便,因為每個人的指紋都是唯一的,所以能唯一的鑒別每個人的個體身份,而且電容式讀取器的造價相對便宜,可以很容易集成到手機、平板電腦,甚至其他的嵌入式設備和物聯(lián)網(wǎng)設備中。
無論是“刷指紋”還是“刷臉”,在黑客的沖擊下,加密技術在不斷地接受挑戰(zhàn)。對此張穎博士表示,指紋破解主要是因為指紋容易采集和被復制,甚至有黑客能夠從指紋的圖片直接復制成指紋。“另一個致命的缺點在于,指紋匹配是近似匹配,因為指紋每次的采集會有一定的容錯率,因為有時候你按壓的力氣大了一些,或者你的手指劃破了一些,匹配算法都是會通過的。”
在人臉識別還未達到滿意的應用級別,而屏下指紋又未正式應用的空窗期內,電容式指紋識別如何能更好地參與手機新趨勢下的競爭呢?“指紋識別本身就是一個圖像匹配的方法,只不過它是一個特別的圖像,所以是相對簡單的,能進行精度很高的匹配。” 張穎博士告訴記者,今年來學術界很火的“深度學習”對圖像識別有著革命性的改進,“深度學習”也將進一步改進指紋識別的精確度。
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