近年來，人工智能領域碩果累累，生物識別技術也迎來了發(fā)展機遇期，無論是技術還是市場，都取得了長足的進步。在這一領域中，除“當紅炸子雞”人臉識別、指紋識別以外，靜脈識別也開始發(fā)力。Nok Nok實驗室產(chǎn)品副總裁Rolf Lindeman表示：“雖然靜脈生物特征識別仍然是一個相對年輕的領域，但它正在為安全領域的發(fā)展展現(xiàn)出豐富的前景。”

與其他生物識別方式相比，靜脈識別有其自身優(yōu)勢。指靜脈作為可識別一個人身份的生物特征，具有穩(wěn)定性和唯一性。據(jù)悉，成年人的手指靜脈分布特征終身不變且兩個人手指靜脈結構恰好相同的幾率是34億分之一。而指靜脈分布在皮膚下，不僅形狀錯綜復雜，且手指中的血紅素吸收近紅外光才能形成靜脈圖像，日常生活中不會被輕易獲取。此外，手指在脫離人體后，靜脈中的血液特性也會發(fā)生變化，無法通過驗證。因此，指靜脈識別安全性和精確性較高。

早在1983年，柯達公司的Joseph Rice發(fā)明了手背靜脈特征識別技術，并在1987年獲得世界范圍內指靜脈識別技術的第一個專利。只不過由于條件限制該技術并未普及并且僅限于指靜脈。

由于目前的智能手機已涵蓋近紅外傳感器，Lindeman認為，行業(yè)應該專注于實現(xiàn)該技術的大規(guī)模應用。

他指出，一般血管的直徑只有10到15微米。手指和掌靜脈生物識別技術可在沒有高分辨率攝像頭的情況下進行采集，而基于人臉的圖像采集要在較大的距離內進行。不過，據(jù)Lindeman介紹，CMOS相機分辨率的進步已使面部靜脈生物識別技術成為一種實用的選擇。

當被問及靜脈識別相對于基于面部識別的活度檢測系統(tǒng)的優(yōu)勢時，Lindeman回答，Jelly Bean的Face Unlock和顯示3D打印頭解鎖移動設備的測試揭示了圍繞該技術安全擔憂的持續(xù)存在。

雖然3D成像讓演示攻擊變得更加困難，但Lindeman認為，2D照片被用來3D打印面具，可成功欺騙Face ID；其他研究證據(jù)也表明了這項技術的局限性。

Lindeman表示，靜脈識別的兩大優(yōu)勢之一是難以被抓拍或非自愿捕捉，“目前還沒有臉部靜脈圖像的‘Facebook’，”他指出。另外將某人的靜脈惡意建立于面部面具上難度極大。除這些優(yōu)勢之外，面部識別系統(tǒng)無法區(qū)分雙胞胎，而雙胞胎的靜脈模式也會不同。

Lindeman 指出，蘋果在靜脈識別專利中提到了使用紅外或近紅外光；智能手機中通常使用的CMOS圖像傳感器便可檢測到近紅外光，但大多數(shù)智能手機還有 “近紅外阻擋濾鏡”。

“這些 ‘ 近紅外阻擋濾光片 ’必須由安全‘ 認證組件 ’來切換。如今大多數(shù)設備在可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）內部已擁有安全認證組件，”Lindeman解釋道。“因此，缺少的部分將是打開或關閉這種過濾器的動態(tài)方式。”

靜脈識別可代表與許多應用中使用的人臉識別系統(tǒng)集成為另一層生物識別安全。

“靜脈識別最重要的考慮因素之一便是其應對其他現(xiàn)有面部識別技術帶來的安全挑戰(zhàn)。例如，面部靜脈檢測可以提高演示攻擊防護能力，該技術依賴于紅外光檢測，而如今的打印面部圖像甚至是面部面具并不包括靜脈模式。”

Lindeman表示，遵守FIDO協(xié)議使得人臉靜脈識別系統(tǒng)的安全性更加強大，隨著時間的推移，F(xiàn)IDO聯(lián)盟可能會對演示攻擊檢測提出更加嚴格的具體要求。Lindeman總結道 ，“通過靜脈識別，安全協(xié)議可以被放大，以更好地防范最困擾公司和消費者的攻擊。”

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