當安全系統依賴于我們獨特的人類特征時——比如我們的指紋和眼球——規避這些系統的技術遠比僅僅猜測密碼可怕得多。例如，如果有人想騙過你的虹膜掃描儀，他們真正需要的就是你的眼睛。有鑒于此，本月發表的一篇研究論文提出了一個重要的問題:是否有一種方法可以確認被掃描的眼球是否還活著?

虹膜識別系統曾經是一種科幻小說里的修辭手法，它通過測量人眼的有色圈來驗證一個人的身份，現在已經成為一種日益普遍的生物特征安全形式。因此，波蘭的研究人員最近研究了機器學習系統能否區分活眼球和死眼球。他們的方法能夠始終區分兩種，但如果眼球屬于最近剛剛去世的人，則不能。

研究人員收集了華沙BioBase尸檢后虹膜數據集的圖像，收集了574張近紅外虹膜圖像，這些圖像來自17位在5小時到34天內死亡的人。他們還使用了256張活人虹膜圖像。研究小組在這個數據集上訓練了一個深度神經網絡，對一個虹膜圖像進行分類。根據這篇論文，他們的方法最終能夠正確地識別出“虹膜”的死亡或生命“接近99%”。

他的研究人員得出的結論是，在死亡后不到五小時拍攝到的眼睛的變化“還不夠明顯”，以至于他們的神經網絡不能正確地將他們歸類為“活著的”或“死去的”。這些死后指標包括虹膜邊緣模糊和瞳孔變化。然而，他們的系統對死后至少16小時拍攝的虹膜圖像沒有問題。如果這樣一種系統——可以標記眼球是活的還是死的——被集成到虹膜掃描儀中，那么就會有一個很窄的時間范圍來提取眼球并欺騙掃描儀。

令人不安的是，這種場景不再局限于虛構的好萊塢形象:研究人員指出，根據新聞報道，警方已經在試圖利用死者的指紋來解鎖iphone。

隨著越來越多的人使用生物特征認證，我們的指尖和虹膜有可能解鎖高度安全的位置，或授予訪問個人信息的權限。從安全的角度來看，開發對用戶進行身份驗證的措施是有意義的。但是像這樣的研究也提出了一個重要的問題(如果你的身體是你的密碼的話，那么誰能在你死后訪問你的密碼呢?