篇1

中图分类号：D918.2 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）08-0044-02

1 生物特征识别技术

美国好莱坞电影中经常会涉及到许多高科技的情节，比如某人要到某一重要的场所（实验室、机房或者博物馆等），一般没有钥匙，而是通过指纹录入、虹膜扫描、声音识别、人脸识别等方式来确认身份。电影中的这些高科技元素经常会让我们惊叹不已，其实这些利用人体生物特进行验证和识别人物身份的高科技技术就是生物特征识别技术。其中这种技术主要是通过运用计算机、声学、光学、生物统计学、生物传感器等技术相互配合，并通过利用人体的行为特征比如声音、步伐、笔迹等和指纹、人脸和虹膜等固有生理特征等进行鉴别人们身份的一种技术。

2 生物特征识别技术的发展过程

早在公元前7 000年前～公元前6 000年前，在古中国和古叙利亚，人们就用指纹进行身份验证，具体可以追溯到古埃及人通过测量人的尺寸进行鉴别人的身份。而现在的生物特征识别技术主要是运用计算机技术实现的。其中在20世纪60年代，因为计算机技术能够进行处理图形，所以人们开始探究利用计算机技术进行处理指纹，从此，基于计算机技术的自动指纹识别系统的研究和应用在世界上的许多国家展开。我国的生物特征识别最早发展的也是指纹识别技术，早在20世纪80年代初就开始了研究。20世纪90年代，我国开始对人脸识别、虹膜识别、掌形识别等生物特征识别技术进行研究，并且在部分领域取得了国际领先的研究成果。最近几年，我国的生物特征识别技术发展很快，已经达到了较高的水平。由于奥运和公安保卫的需要，生物特征识别技术受到了国家的高度重视，许多大专院校、科研院所都参与了生物特征识别技术及其应用的研究。以国内顶级科研单位和著名高校的生物特征识别科研成果为依托，一批生物特征识别领域的高新技术公司也迅速发展起来。生物特征识别设备也从早期的仅限于安全级别较高的场所和军事用途，逐渐应用于商业领域，如出入口控制、考勤管理等。目前，生物特征识别技术可广泛用于政府、军队、银行、电子商务和安全防务等多个领域。

3 几种常用的生物特征识别技术

利用生物特征来进行个人身份识别， 其不需要携带如智能卡样的东西，也不需要记住身份证号以及密码等一系列的数字，而用于证明自己的就是自己本身，利用生物特征识别身份不仅不会出现丢失、遗忘，而且也很难进行造假。是目前最为方便和安全的识别技术，得到了各个国家的普遍重视和大力发展。目前，国内外研究的生物特征识别技术有指纹、手型、掌纹、静脉、虹膜、视网膜、耳廓、语音、步态以及人脸等识别技术。这里介绍几种常用的生物特征识别技术及其应用情况。

3.1 指纹识别技术

指纹识别技术通常采用特征点法，抽出指纹上山状曲线的分歧点或指纹中切断的部分（端点）等特征来识别。特征点是一个三维向量，包含了位置和方向等信息。在特征点法的识别中，手指按压或流汗、指纹线的愈合和伤痕对识别影响不大。

每个人的指纹都是不同的，两个人之间没有相同的指纹，同时由于指纹与其他生理特征或者行为特征相比更容易获取，所以指纹识别技术应用是非常广阔的。在现代社会中，指纹识别技术最早应用在公安刑侦领域中，后逐渐被应用到军队、武警以及民用领域中。目前指纹识别技术已经成为国际公认的应用最为广泛、价格低廉以及使用最为方便的生物特征认证技术之一。但是目前指纹识别也存在着一定的安全隐患，因为在每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下指纹痕迹，而这些指纹痕迹很容易被非法分子复制。

3.2 手掌静脉识别技术

手掌静脉身份识别就是通过近红外线读取手掌静脉的模式数据，与预先登记的手掌静脉数据进行对比，确认本人身份的生物识别技术。由于静脉比动脉更接近于皮肤，当红外线照射手掌时，更容易读取信息。此外，静脉中的红血球具有吸收特定的近红外线的特性，利用这一特性可以实现只读取静脉的功能。当近红外线照射到手掌时，静脉部分会有微弱的反射，从而形成静脉纹路图像。简单地说，就是通过反射回来的近红外线的强弱来识别静脉的位置。

静脉血管位于人体内部，不会轻易被他人所获知，因此非常适合用于个体认证。手掌静脉识别的全过程采用非接触式，简单易行。但由于成本等原因，目前在我国应用还比较少。随着成本的不断降低和技术的成熟性越来越好，相信未来几年这项技术在我国会得到一定程度的推广。

3.3 人脸识别技术

所谓人脸识别， 就是利用计算机分析人脸视频或者图像， 并从中提取出有效的识别信息， 最终判别人脸对象的身份。识别的特征有眼、鼻、口、眉的形状和位置关系，以及脸的轮廓等。人脸识别系统主要包括人脸检测和人脸识别两个环节，其中人脸检测主要是指首先对人脸进行定位和检测，也就是指从输入图像中找到人脸及其位置，从而将人脸从背景中分割出来；而人脸识别主要是对人脸的特征进行提取，识别以及模拟匹配等。

人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，人脸识别由于使用方便，普通的摄像头都能够作为传感器，同时这种技术主要是根据人脸识别软件和算法进行处理，所以其成本低，容易推广，而且也容易被广大人民群众接受。人脸识别相对于指纹识别最大的优点是非接触式的，更加方便与卫生，而且不干扰使用者，不侵犯使用者的隐私权，因此成为目前实际应用广泛程度仅次于指纹识别的生物特征识别手段。尤其是近几年，由于国际反恐和社会安全的需要，世界各国也都加强了人脸识别技术及其应用的研究。2008年我国在奥运会的历史上第一次采用人脸识别技术为之提供安全保障。目前，人脸识别技术可广泛用于人脸识别门禁、人脸识别考勤、公安布控对象监控、车站机场安检以及人脸识别出入境边检等多个领域，甚至我们可以让自己的个人计算机进行人脸识别开机，还可以让自己的手机进行人脸识别解锁。人脸识别技术在实际生活中为人们工作和生活提供极大的便利，比如在北京奥运会期间，运动员不需要门卡以及钥匙，只需要面朝门静立一会，然后房门就能够自动打开，这里就使用了人脸识别技术。

虽然人脸识别技术已经得到了长足的发展和广泛的应用，但是也存在着许多问题，如周围环境的光照问题、人脸的姿态问题、遮挡物问题以及化妆整容问题等，这些都需要技术的不断发展和对问题的深入研究去逐渐解决。

3.4 声音识别技术

声音识别技术是一种非接触的生物特征识别技术，其能够很自然被人们接受，并且人们的行为特征以及心理特征等语音参数会反应在声音的波形中，声音识别就是利用分析使用者的声音的物理特性进行身份识别的技术。声音识别技术主要是通过话筒录入语音，然后通过数字信号处理技术，最后提取使用者声音特征信息并将其保存在数据库中。在使用的过程中主要将采集的声音与数据库中的特征信息进行对比，实现身份识别和身份判断。目前声音识别技术主要应用于语音拨号、声控玩具中等。但是声音识别技术和其他技术相比，由于声音的变化范围太大，所以导致很难进行精确匹配，同时由于声音很容易随着速度、音量以及音质的变化影响采集和对比结果。

3.5 其他生物特征识别技术

目前，除了指纹识别技术和人脸识别技术等常用的几种技术外，现在科学技术人员正致力于研究开发的还有身体气味以及耳朵、心音和行走步态等技术。有趣的是，日本科学家还开发了一项臀部形状识别技术，他们在汽车驾驶座上安装数百个微型压力传感器，汽车内的电脑通过压力传感器采集到的数据即可制作出坐车人的臀部形状数据库，然后与原录入数据库作比对，从而识别驾驶人是否车主。

4 展 望

生物特征识别技术的应用给我们的生活和工作带来极大的便利，但是由于每一种技术都有自身的缺点和优点，都有自己使用的范围，所以采用多种生物特征融合技术可以获得比单一生物特征识别系统更好的识别性能和可靠性，提高系统的安全性。可以预见，多种生物特征识别技术的联合应用将是身份识别领域未来发展的必然趋势，未来的生活将会因为生物特征识别技术而变得更安全、更轻松。

参考文献：

[1] 孙冬梅.裘正定.生物特征识别技术综述[J].电子学报，2001，（1）.

[2] 魏育成，赵彩云.身体就是身份证——生物特征识别技术及其在安防领域的应用[J].中国安防，2009，4.

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1． 引言

信息化高速发展的一大特征是个人身份的数字化和隐性化，如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决得一个关键性社会问题。生物特征身份鉴别技术是身份鉴别领域的一个研究热点。生物特征识别技术是指利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别认证的技术。生物特征识别技术包括采用人体固有的生理特征（如人脸、指纹、虹膜、静脉、视网膜）进行的身份认证技术和利用后天形成的行为特征（如签名、笔迹、声音、步态）进行的身份认证技术。与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有如下优点：（1）不会遗忘或丢失；（2）防伪性能好，不易伪造或被盗；（3）“随身携带”，随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述优点，基于生物特征的身份识别认证技术受到了各国的极大重视。

2.  生物特征识别技术的现状及发展趋势

目前，常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如视网膜、人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势进行讨论研究。

2.1．视网膜识别

人体的血管纹路也是具有独特性的，人的视网膜表面血管得图样可以利用光学方法透过人眼晶体来测定。用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞得最远处。如果视网膜不被损伤，从三岁起就会终身不变，如同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能具有最可靠，最值得信赖得生物识别技术，但它运用起来的难度较大。视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征得唯一性。

视网膜技术的优点：视网膜是一种及其固定得生物特征，因为它是隐藏的，故而不易磨损，老化；非接触性得；视网膜是不可见得，不会被伪造。缺点是：视网膜技术未经过任何测试，可能会给使用者带来健康的损坏。

2.2.人脸识别

人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术，与目前广泛应用的以密码、IC卡为媒

介的传统身份认证技术相比，具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点；而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，具有非侵犯性、采集方便等特点。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。

人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等一系列相关的技术。

为了评测基于面部图像的人脸识别算法的性能。美国ARPA和ARL于1993年至1996年建立了FERET数据库，用于评测当时的人脸识别算法的性能。共举行了三次测试FERET94、FERET95、FERET96。FERET测试的结果指出，光照、姿态和年龄变化会严重影响人脸识别的性能。

FERET的测试结果也表明了基于面部图像的方法的缺点。人脸是一个三维非刚体，具有姿态、表情等变化，人脸图像采集过程中易受到光照、背景、采集设备的影响。这些影响会

降低人脸识别的性能。

为了克服姿态变化对人脸识别性能的影响，也为了进一步提高人脸识别性能，20世纪90年代后期，一些研究者开始采用基于3D的人脸识别算法。这些算法有的本身就采用三维描述人脸，有的则用二维图像建立三维模型，并利用三维模型生成各种光照、姿态下的合成图像，利用这些合成图像进行人脸识别。2000年后，人脸识别算法逐渐成熟，出现了商用的人脸识别系统。为了评测这些商用系统的性能，也作为FERET测试的延续，美国有关机构组织了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006测试。测试结果表明，人脸识别错误率在FRVT2006上下降了至少一个数量级，这种性能的提升在基于图像的人脸识别算法和基于三维的人脸识别算法上都得到体现。此外，在可控环境下，虹膜、静态人脸和三维人脸识别技术的性能是相当的。此外，FRVT2006还展现了不同光照条件下人脸识别性能的显著提高，最后，FRVT2006表明人脸自动识别的性能优于人。值得一提的是，清华大学电子工程系作为国内唯一参加FRVT2006的评测的学术机构，其人脸自动识别性能优于人类。FRVT2006为人脸识别后续的研究指明了方向，人脸识别中光照、年龄变化依然对人脸识别性能有很大影响，二维人脸识别的性能不比三维人脸识别差。

人脸识别得优点：非接触性的。缺点是：要是比较高级得摄像头才也有效地扑捉面部图像；使用者面部的位置与周围得光环境都可能影响系统的精确性，而且面部识别容易受欺骗；

对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。

2.2. 指纹识别

指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。指纹识别技术通常由三个部分组成：对指纹图像进行预处理；提取特征值，并形成特征值模板；指纹特征值比对。指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响，以便有效提取指纹特征值。常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。

特征提取的目的就是从预处理后的指纹图像中，提取出能够表达该指纹图像与众不同的特征点的过程。最初特征提取是基于图像的，从图像整体中提取出特征进行比较，但该方法的精度和性能较低。现在一般采用基于特征点的方法，从图像中提取反应指纹特性的全局特征（如纹形、模式区、核心区、三角点、纹数等）和局部特征（如终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点等）。得到特征点后就可以对特征点进行编码形成特征值模板。指纹特征值比对就是把当前获得的指纹特征值与存储的指纹特征值模板进行匹配，并给出相似度的过程。

    指纹识别的优点:技术相对成熟；成本较低。缺点是：具有侵犯性；指纹易磨损，手指太干或太湿不易提取图像。

2.3. 虹膜识别

虹膜相对而言是一个较新的生物特征。1983年，Flom与Safir申请了虹膜识别专利保护，使得虹膜识别方面的研究很少。1993年，Daugman发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作，奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。随着Flom和Safir专利在2005年的失效和CASIA及ICE2005中虹膜数据集的提供，虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。I CE2006首次对虹膜识别算法性能进行了测试。虹膜识别中需要解决如下两个难点问题：一是虹膜图像的获取，二是实现高性能的虹膜识别算法。

3.  结论

本文讨论了一些常用的生物特征识别技术的技术特点及发展趋势。随着各国对生物特征识别技术的越来越重视，生物特征识别技术必将获得更快的发展。

参考文献：

[1]张敏贵，潘泉，等.多生物特征识别[J].信息与控制,2002,31(6).

[2]杨俊，景疆.浅谈生物认证技术——指纹识别[J].计算机时代，2004,(3）.

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1． 引言

信息化高速发展的一大特征是个人身份的数字化和隐性化，如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决得一个关键性社会问题。生物特征身份鉴别技术是身份鉴别领域的一个研究热点。生物特征识别技术是指利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别认证的技术。生物特征识别技术包括采用人体固有的生理特征（如人脸、指纹、虹膜、静脉、视网膜）进行的身份认证技术和利用后天形成的行为特征（如签名、笔迹、声音、步态）进行的身份认证技术。与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有如下优点：（1）不会遗忘或丢失；（2）防伪性能好，不易伪造或被盗；（3）“随身携带”，随时随地可用。正是由于生物特征身份识别认证具有上述优点，基于生物特征的身份识别认证技术受到了各国的极大重视。

2.  生物特征识别技术的现状及发展趋势

目前，常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如视网膜、人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势进行讨论研究。

2.1．视网膜识别

人体的血管纹路也是具有独特性的，人的视网膜表面血管得图样可以利用光学方法透过人眼晶体来测定。用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞得最远处。如果视网膜不被损伤，从三岁起就会终身不变，如同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能具有最可靠，最值得信赖得生物识别技术，但它运用起来的难度较大。视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征得唯一性。

视网膜技术的优点：视网膜是一种及其固定得生物特征，因为它是隐藏的，故而不易磨损，老化；非接触性得；视网膜是不可见得，不会被伪造。缺点是：视网膜技术未经过任何测试，可能会给使用者带来健康的损坏。

2.2.人脸识别

人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术，与目前广泛应用的以密码、IC卡为媒

介的传统身份认证技术相比，具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点；而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，具有非侵犯性、采集方便等特点。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。

人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等一系列相关的技术。

为了评测基于面部图像的人脸识别算法的性能。美国ARPA和ARL于1993年至1996年建立了FERET数据库，用于评测当时的人脸识别算法的性能。共举行了三次测试FERET94、FERET95、FERET96。FERET测试的结果指出，光照、姿态和年龄变化会严重影响人脸识别的性能。

FERET的测试结果也表明了基于面部图像的方法的缺点。人脸是一个三维非刚体，具有姿态、表情等变化，人脸图像采集过程中易受到光照、背景、采集设备的影响。这些影响会

降低人脸识别的性能。

为了克服姿态变化对人脸识别性能的影响，也为了进一步提高人脸识别性能，20世纪90年代后期，一些研究者开始采用基于3D的人脸识别算法。这些算法有的本身就采用三维描述人脸，有的则用二维图像建立三维模型，并利用三维模型生成各种光照、姿态下的合成图像，利用这些合成图像进行人脸识别。2000年后，人脸识别算法逐渐成熟，出现了商用的人脸识别系统。为了评测这些商用系统的性能，也作为FERET测试的延续，美国有关机构组织了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006测试。测试结果表明，人脸识别错误率在FRVT2006上下降了至少一个数量级，这种性能的提升在基于图像的人脸识别算法和基于三维的人脸识别算法上都得到体现。此外，在可控环境下，虹膜、静态人脸和三维人脸识别技术的性能是相当的。此外，FRVT2006还展现了不同光照条件下人脸识别性能的显著提高，最后，FRVT2006表明人脸自动识别的性能优于人。值得一提的是，清华大学电子工程系作为国内唯一参加FRVT2006的评测的学术机构，其人脸自动识别性能优于人类。FRVT2006为人脸识别后续的研究指明了方向，人脸识别中光照、年龄变化依然对人脸识别性能有很大影响，二维人脸识别的性能不比三维人脸识别差。

人脸识别得优点：非接触性的。缺点是：要是比较高级得摄像头才也有效地扑捉面部图像；使用者面部的位置与周围得光环境都可能影响系统的精确性，而且面部识别容易受欺骗；

对于采集图像的设备会比其他技术昂贵得多。

2.2. 指纹识别

指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。指纹识别技术通常由三个部分组成：对指纹图像进行预处理；提取特征值，并形成特征值模板；指纹特征值比对。指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响，以便有效提取指纹特征值。常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。

特征提取的目的就是从预处理后的指纹图像中，提取出能够表达该指纹图像与众不同的特征点的过程。最初特征提取是基于图像的，从图像整体中提取出特征进行比较，但该方法的精度和性能较低。现在一般采用基于特征点的方法，从图像中提取反应指纹特性的全局特征（如纹形、模式区、核心区、三角点、纹数等）和局部特征（如终结点、分叉点、分歧点、孤立点、环点等）。得到特征点后就可以对特征点进行编码形成特征值模板。指纹特征值比对就是把当前获得的指纹特征值与存储的指纹特征值模板进行匹配，并给出相似度的过程。

    指纹识别的优点:技术相对成熟；成本较低。缺点是：具有侵犯性；指纹易磨损，手指太干或太湿不易提取图像。

2.3. 虹膜识别

虹膜相对而言是一个较新的生物特征。1983年，Flom与Safir申请了虹膜识别专利保护，使得虹膜识别方面的研究很少。1993年，Daugman发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作，奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。随着Flom和Safir专利在2005年的失效和CASIA及ICE2005中虹膜数据集的提供，虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。I CE2006首次对虹膜识别算法性能进行了测试。虹膜识别中需要解决如下两个难点问题：一是虹膜图像的获取，二是实现高性能的虹膜识别算法。

3.  结论

本文讨论了一些常用的生物特征识别技术的技术特点及发展趋势。随着各国对生物特征识别技术的越来越重视，生物特征识别技术必将获得更快的发展。

参考文献：

[1]张敏贵，潘泉，等.多生物特征识别[J].信息与控制,2002,31(6).

[2]杨俊，景疆.浅谈生物认证技术——指纹识别[J].计算机时代，2004,(3）.

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一、引言

在电子商务应用日益广泛的今天，从某种角度看，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。它是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。

目前的应用主要是以“用户ID+口令＋数字证书”来进行用户的身份认证。从根本上说这种身份认证不能解决访问者的物理身份和电子身份的一致性问题，即无法确认通过身份认证的访问者即获授权者。

启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。人的指纹、虹膜、视网膜等都具有惟一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。

用户最关注的问题是因特网的网络安全性和保密性。保障网络中数据传输的安全性通常需要借助信息安全功能来实现。在开放系统中对具有重要价值的信息或私密信息进行通信时，可使用数字签名等密码技术进行加密。

生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。如果将生物特征识别技术和数字签名技术有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。

二、生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机与光学、声学传感器和生物统计学原理等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份的鉴定。其核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。

1.指纹识别——成熟的身份认证技术

在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是理想的。

第一，理论上，每个人的指纹是独一无二的。

第二，指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。

第三，指纹识别中使用的模板而是由指纹图中提取的关键特征，使系统对模板库的存储量较小。也可以大大减少网络传输的负担，便于支持网络功能。

第四，指纹识别是生物特征识别中研究最早、技术最成熟、应用最广泛的技术，有着坚实的市场后盾。

指纹识别具有很高的实用性、可行性。随着固体传感器技术的发展。指纹传感器的价格正逐渐下降，在许多应用中基于指纹的生物认证系统的成本是可以承受的。

指纹识别原理和过程如下：首先，通过指纹读取设备读取到人体指纹图像，并对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。然后，指纹辨识算法建立指纹的数字表示——特征数据。特征文件存储从指纹上找到被称为“细节点”(minutiae)的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉点或末梢点。这些数据称为模板（至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种标准的抽象算法，各厂商自行其是）。最后，通过计算机把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，得到两个指纹的匹配结果。

2.虹膜和视网膜——更准确、更可靠的身份认证技术

虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。世界上两个指纹相同的几率为1/109，而两个虹膜图像相同的几率是1/1011，虹膜在人的一生中均保持稳定不变。因此，利用虹膜来识别身份能够成为独一无二的标识，其可靠性超过了指纹识别。

从直径11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，一个虹膜约有266个量化特征点，而指纹识别技术只有40多个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。这在生物识别技术中，所获得特征点的数量是相当大的。

关于虹膜的特征提取方面较有成效的主要有Daugman的利用多分辨率Gabor滤波器提取虹膜纹理的相位信息；Wildes的基于4种不同决策标准的拉普拉斯金字塔提取虹膜纹理特征；Boles和Boashash的基于小波变换过零检测虹膜识别算法以及中科院采用Gabor滤波和aubechies-4小波变换相结合的纹理分析方法。

虹膜技术上有一些地方有待完善；当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的惟一性认证的试验；目前图像获取设备相当昂贵。

视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经（一英寸的1/50），它是人眼感受光线并将信息通过视神经传给大脑的重要器官，用于生物识别的血管分布在神经视网膜周围，即视网膜四层细胞的最远处。

在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。所以，同虹膜识别技术一样，视网膜扫描可能是最可靠、最值得信赖的生物特征识别技术。视网膜扫描设备可以从使用者的视网膜上可以获得400个特征点，创建模板和完成确认。由此可见，视网膜扫描技术的录入设备的认假率低于0.0001%。但拒假率（FAR，指系统不正确地拒绝一个已经获得权限的用户）比较高，相信在进一步的研究中可以大大降低。

因为对视网膜难于采样，也无标准的视网膜样本库供系统软件开发使用，这就导致视网膜识别系统目前阶段难以开发，可行性较低。

与指纹识别技术的主要步骤以及原理相似，虹膜识别与视网膜识别一般包括图像采集、图像处理、特征提取、保存数据、特征值的比对和匹配等过程。

综上所述，指纹识别是最容易实现的；而虹膜识别与视网膜识别受到某些限制，目前除了一些高端应用外很难普及应用，但其有着巨大的技术优势和潜在的商业价值，必将是下一代生物特征识别技术的发展方向。

三、基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份认证系统解决方案

1.方案设计要求

要确保基于指纹特征的用户身份认证系统的整体安全性，必须对基于指纹特征的网络身份认证方案设计一个安全的身份认证协议。良好的身份认证协议应该满足以下几个要求：

(1)能够准确识别被认证对象的身份；

(2)能够明确重要事件的责任人，并实现签名，避免事后抵赖；

(3)能够保障数据在存储和传送时的安全。

2.基于生物特征和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统结构

基于秘密信息的身份认证协议：保证通信认证可以防止第三方的重放攻击，但由于客户端密钥存储和管理存在问题。基于生物特征的身份认证：能解决口令窥视和密钥管理难等问题，但很难阻止第三方的重放攻击。因而，笔者提出了综合前述的生物特征识别技术和数字签名后得到的电子商务身份认证系统的解决方案。

在网络环境下(B/S结构），用户（客户端）如果要访问远程服务器所管理的信息资源，在获得相关资源访问权限之前，必须通过生物特征身份认证，所有的信息资源访问权限都在身份认证系统（服务器端）管理之下，未通过身份认证的用户不能访问信息资源。当模板内置于服务器时，通过客户端的生物特征获取仪器获得用户的生物特征信息，该信息被加上数字签名后传送到服务器，在服务器首先校验签名是否有效，再与预先注册的模板进行比较，并完成身份认证。

3.身份认证步骤与协议

在生物认证系统中，为了保证生物特征值这不被非法用户所获得，采用数字签名技术。我们在此对协议中采用的符号做如下定义：A为用户，AS为认证服务器，KUAS为认证服务器公钥，TAS为认证服务器的时限，NA为A的现时数据，FA为A的生物特征值，IDA为A的标识。还需说明的是这里采用的是单向认证协议。基本协议如下：

(1)A用自己标识的签名向认证服务器AS请求认证。使用签名技术能有效地阻止一个虚假认证服务器对用户A的欺骗性连接。因为只有合法的认证服务器才保存有用户的公钥，从而能验证这个签名来获得IDA来为下面的认证过程来使用。

(2)认证服务器产生时限TAS，现时数据NA，并将自己的公钥KUAS、NA和时限TAS用用户A的公钥KUA加密后返回给客户端的A用户。

(3)客户端A接受到认证服务器公钥、时限和现时数据NA，同时在客户端的生物特征传感器读取用户的生物特征图像，并获得特征FA，把元组{TAS，NA，FA}用认证服务器的公钥KUAS加密后发送给认证服务器。

(4)认证服务器AS通过生物特征信息数据库进行比对，若匹配则A的身份通过认证。

这个方案与现时使用的认证体制基本类似，所以电子商务交易系统不必作重大改变。但因为引入了生物特征识别，安全性可以获得有效的加强。

四、结束语

在信息化日趋成为主流的今天，电子商务的业务已随着互联网的普及而飞速发展，与此同时，电子商务的安全性也成为业界的一个热点研究方向。本方案设计将基于生物特征的身份认证技术和数字签名相结合应用于电子商务，加强系统安全性，具有一定的研究和实用意义。

参考文献

[1]DAUGMAN J G. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence[J]. Tran Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1915(11): 1148-116

[2]MA Li， TAN Tieniu， WANG Yunhong. Efficient iris recognition by characterizing key local variations[J]. IEEE Transactions on Image Processing， 2004，13(6)739-750

[3]BOLES W W， BOASHASH B. A human identification technique using images of the iris and wavelet transform[J]. IEEE Transon Signal Processing. 1998，46(4): 1185-1188

[4]WILDS R P. Iris recognition: an emerging biometric technology[A]. Proceedings of the IEEE[C].Sanjuan Puertorico， 1997

[5]孟浩徐翠平：虹膜识别算法的研究[J].哈尔滨工程大学学报，2006，27(3): 400-403

[6]祝连庆穆婕马龙:虹膜识别技术的研究[J]. 仪器仪表学报，2006，26(6): 753-755

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2、生物识别技术的特点与应用优势生物特征是与生俱来的，与传统身份识别方式相比，生物识别技术具有以下优势：

（1）能够进行身份识别。传统身份认证识别采用用户名+口令验证的方式来验证用户身份。生物特征同样可以完成身份识别的功能。

（2）生物特征具有唯一性，防伪性好，难以被伪造或盗用。传统身份识别技术中的用户名和密码会因为信息泄露而带来身份认证漏洞。生物特征则是个人特有的，极难被仿造或盗用。

（3）携带方便，不会遗忘或丢失。传统身份识别技术采用口令验证或实物验证，两者都有遗忘和丢失的风险。而生物特征是人类的体貌和行为特征，携带方便，也不存在丢失和遗忘的风险。

（4）用户使用体验好，不容易被损坏。传统身份识别技术依赖数据库记录用户名和密码，常因为字符输入错误而被拒识；IC卡一类的实物验证技术则有因损坏而被拒识的风险。生物特征大大降低了此类风险。即使是容易受到手指表层皮肤破损而影响验证的指纹识别也可以通过存储多个手指的指纹来达到顺利验证身份的目的。此外因为生物识别技术使用友好度高，用户体验好。

3、常用生物识别技术的特性分析在众多的生物特征中,最常使用的用户接受度较高的是指纹识别、人脸识别和签名识别。指纹识别是应用最早、应用面最广的生物特征识别技术。早在几千年前人们就已经发现了指纹的特点，开始使用指纹进行身份的识别。指纹识别主要是利用指纹记录仪和计算机等电子设备，通过人类手指表层皮肤上交替出现的脊和谷进行指纹图像的读取、提取指纹特征、制成特征模板，再通过模式匹配，最终实现身份的自动识别。每一个人都有自己独特的而且终身不会变化的指纹。指纹识别技术可靠性高，识别简便，是一项成熟的生物特征识别技术。在应用面上也体现出无与伦比的优势，目前国内外指纹识别应用已经覆盖了公安刑侦领域、公共安全领域等。由于指纹识别技术是将输入的指纹和数据库中预存的指纹模板进行比对从而验证身份，因此要求指纹信息数据库的容量足够大，并且要不断更新。人脸识别技术是近年来迅速发展的生物识别技术一种生物识别技术。人脸识别技术涉及了计算机视觉、人工智能、感知学习和模式识别技术等科学领域。人脸识别是通过摄像机读取人类脸部特征信息，分析现实人脸的空间图像映射到机器空间的过程，分析人类脸部共有特征和个体人脸特征之间的关系，形成人脸图像模板，最终实现人脸自动识别。人脸识别技术具有方便、直接、友好等特点，在使用者接受度方面表现极好。但是人脸图像信息的数据量巨大，为了提高人脸识别的运算速度，必须对原始图像数据进行压缩，这就有可能降低识别率，造成一定的误识率和拒识率。签名识别是通过分析使用者签署自己名字的方式来进行身份鉴别。签名识别与指纹识别、人脸识别不同，它属于人类行为识别技术。签名识别分成在线验证和离线验证两种形式。离线验证是使用纸张上的字迹通过扫描仪等电子设备转化成数字图像再与数据库中模板信息比对；在线验证则通过手写板或压敏笔等传感器设备记录签名过程中的各项动态特征数值（写字速度、力度、角度、加速度等）。签名的动态特征是难以模仿的，因此签名的在线验证方式比离线验证方式要更加可靠。此外签名识别与人们平时的签字行为极为相似，因此具有很高的用户接受度。

二、生物识别技术在电子商务中的应用

伴随电子商务的发展，解决电子商务中的安全问题和寻找更加可靠方便的身份认证方式成为进一步发展电子商务的新需求。另一方面，随着全球信息化的发展，生物识别技术在技术发展和市场培育上都日趋完善，人们对生物识别技术的认知度和认可度也不断提高。全球生物识别技术产业化发展程度在不断扩大。2002年11月，中国科学院计算机技术研究所承担的“面像检测与识别核心技术”项目获得突破性成果，该系统能够在1/10~1/20秒之内自动检测到人脸，并且在1秒内完成身份识别。2003年阿拉伯联合酋长国宣布启用基于虹膜认证技术的针对被驱逐外国人的国界控制系统。2006年北京农村商业银行在国内试点使用指纹识别认证，用户可以通过指纹识别认证进入银行系统，自助完成各项操作。2007年中国建设银行和中国邮政储蓄银行分别在全国营业网点内推广应用柜员指纹身份认证系统。2008年北京奥运会，奥运村使用了基于人脸识别的酒店门禁管理系统。2010年波兰BPSSA银行宣布引入采用生物识别技术的自动取款机。国际民航组织确定从2010年起，其所有的成员国和地区必须使用基于人脸识别的机读护照，此项规定已经成为国际标准。此外日本三菱银行开发了基于手指静脉的认证系统用于金库管理。欧美国家将生物认证技术广泛用于医院病人资料库管理、政府信息中心出入境管理、小学生信息管理等多个领域。由此可以期待，在不远的将来，基于生物特征识别技术的更加平民化的电子商务应用走入我们的生活，带来更加安全更加便利的使用体验。

三、生物识别技术对电子商务的影响趋势

现代社会生活各方面都需要可靠方便的身份认证识别技术，尤其是在电子商务领域内，目前电子商务的运营过程中不乏因为过程监控不够周密而出现的货物丢失、冒领，并由此引发纠纷事件。未来，基于生物识别技术的身份认证识别能够覆盖电子商务的全领域，彻底解决电子商务运营过程中的身份认证问题。

1、在电子商务领域内的全领域覆盖电子商务在运行过程中涉及了买卖双方的身份认证、订单信息认证、支付安全认证、物流运输安全认证等多项认证。其流程之繁琐，认证技术运用频率之高是其他行业所无法比拟的。可靠便利的生物特征识别认证技术能够确保电子商务系统的正常运转。未来，电子商务的买卖双方可以通过生物特征认证技术证明自己的身份；通过生物特征认证和数字签名的双因子认证确定订单的真实有效，并完成相应的支付；物流公司的物流派送人员通过指纹验证确认接收到需要派发的货物；最终收货人通过提供带有生物特征信息的签收信息表明身份，确保货物安全送达。由此，生物特征技术确保了电子商务安全领域内的安全性、可用性、可控性、保密性和不可否认性，保障电子商务系统正常有序运行。

2、多项生物特征融合应用从目前的应用看来生物识别技术虽然前景良好，但仍存在有漏洞。例如，利用塑胶可塑性的特点采集指纹应对指纹验证系统；利用3D打印技术欺骗静态人脸识别验证系统。多项生物特征的融合使用就是生物特征识别技术的多因子验证。这种对多项生物特征的采集、融合、联合验证的新型理论和技术就是生物特征识别的未来发展趋势。该项技术能够对所采集的生物特征信息进行多方面、多级别的处理，得到更加完备的数据特征信息，从而完成精准度更高的身份认证，为安全可靠的身份认证技术的实施奠定了基础。

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2、生物识别技术的特点与应用优势生物特征是与生俱来的，与传统身份识别方式相比，生物识别技术具有以下优势[4]：（1）能够进行身份识别。传统身份认证识别采用用户名+口令验证的方式来验证用户身份。生物特征同样可以完成身份识别的功能。（2）生物特征具有唯一性，防伪性好，难以被伪造或盗用。传统身份识别技术中的用户名和密码会因为信息泄露而带来身份认证漏洞。生物特征则是个人特有的，极难被仿造或盗用。（3）携带方便，不会遗忘或丢失。传统身份识别技术采用口令验证或实物验证，两者都有遗忘和丢失的风险。而生物特征是人类的体貌和行为特征，携带方便，也不存在丢失和遗忘的风险。（4）用户使用体验好，不容易被损坏。传统身份识别技术依赖数据库记录用户名和密码，常因为字符输入错误而被拒识；IC卡一类的实物验证技术则有因损坏而被拒识的风险。生物特征大大降低了此类风险。即使是容易受到手指表层皮肤破损而影响验证的指纹识别也可以通过存储多个手指的指纹来达到顺利验证身份的目的。此外因为生物识别技术使用友好度高，用户体验好。

3、常用生物识别技术的特性分析在众多的生物特征中,最常使用的用户接受度较高的是指纹识别、人脸识别和签名识别。指纹识别是应用最早、应用面最广的生物特征识别技术。早在几千年前人们就已经发现了指纹的特点，开始使用指纹进行身份的识别。指纹识别主要是利用指纹记录仪和计算机等电子设备，通过人类手指表层皮肤上交替出现的脊和谷进行指纹图像的读取、提取指纹特征、制成特征模板，再通过模式匹配，最终实现身份的自动识别。每一个人都有自己独特的而且终身不会变化的指纹。指纹识别技术可靠性高，识别简便，是一项成熟的生物特征识别技术。在应用面上也体现出无与伦比的优势，目前国内外指纹识别应用已经覆盖了公安刑侦领域、公共安全领域等。由于指纹识别技术是将输入的指纹和数据库中预存的指纹模板进行比对从而验证身份，因此要求指纹信息数据库的容量足够大，并且要不断更新。人脸识别技术是近年来迅速发展的一种生物识别技术。人脸识别技术涉及了计算机视觉、人工智能、感知学习和模式识别技术等科学领域。人脸识别是通过摄像机读取人类脸部特征信息，分析现实人脸的空间图像映射到机器空间的过程，分析人类脸部共有特征和个体人脸特征之间的关系，形成人脸图像模板，最终实现人脸自动识别。人脸识别技术具有方便、直接、友好等特点，在使用者接受度方面表现极好。但是人脸图像信息的数据量巨大，为了提高人脸识别的运算速度，必须对原始图像数据进行压缩，这就有可能降低识别率，造成一定的误识率和拒识率。签名识别是通过分析使用者签署自己名字的方式来进行身份鉴别。签名识别与指纹识别、人脸识别不同，它属于人类行为识别技术。签名识别分成在线验证和离线验证两种形式。离线验证是使用纸张上的字迹通过扫描仪等电子设备转化成数字图像再与数据库中模板信息比对；在线验证则通过手写板或压敏笔等传感器设备记录签名过程中的各项动态特征数值（写字速度、力度、角度、加速度等）。签名的动态特征是难以模仿的，因此签名的在线验证方式比离线验证方式要更加可靠。此外签名识别与人们平时的签字行为极为相似，因此具有很高的用户接受度。

二、生物识别技术在电子商务中的应用

伴随电子商务的发展，解决电子商务中的安全问题和寻找更加可靠方便的身份认证方式成为进一步发展电子商务的新需求。另一方面，随着全球信息化的发展，生物识别技术在技术发展和市场培育上都日趋完善，人们对生物识别技术的认知度和认可度也不断提高。全球生物识别技术产业化发展程度在不断扩大。2002年11月，中国科学院计算机技术研究所承担的“面像检测与识别核心技术”项目获得突破性成果，该系统能够在1/10~1/20秒之内自动检测到人脸，并且在1秒内完成身份识别。2003年阿拉伯联合酋长国宣布启用基于虹膜认证技术的针对被驱逐外国人的国界控制系统。2006年北京农村商业银行在国内试点使用指纹识别认证，用户可以通过指纹识别认证进入银行系统，自助完成各项操作。2007年中国建设银行和中国邮政储蓄银行分别在全国营业网点内推广应用柜员指纹身份认证系统。2008年北京奥运会，奥运村使用了基于人脸识别的酒店门禁管理系统。2010年波兰BPSSA银行宣布引入采用生物识别技术的自动取款机。国际民航组织确定从2010年起，其所有的成员国和地区必须使用基于人脸识别的机读护照，此项规定已经成为国际标准。此外日本三菱银行开发了基于手指静脉的认证系统用于金库管理。欧美国家将生物认证技术广泛用于医院病人资料库管理、政府信息中心出入境管理、小学生信息管理等多个领域。由此可以期待，在不远的将来，基于生物特征识别技术的更加平民化的电子商务应用走入我们的生活，带来更加安全更加便利的使用体验。

三、生物识别技术对电子商务的影响趋势

现代社会生活各方面都需要可靠方便的身份认证识别技术，尤其是在电子商务领域内，目前电子商务的运营过程中不乏因为过程监控不够周密而出现的货物丢失、冒领，并由此引发纠纷事件。未来，基于生物识别技术的身份认证识别能够覆盖电子商务的全领域，彻底解决电子商务运营过程中的身份认证问题。

1、在电子商务领域内的全领域覆盖电子商务在运行过程中涉及了买卖双方的身份认证、订单信息认证、支付安全认证、物流运输安全认证等多项认证。其流程之繁琐，认证技术运用频率之高是其他行业所无法比拟的。可靠便利的生物特征识别认证技术能够确保电子商务系统的正常运转。未来，电子商务的买卖双方可以通过生物特征认证技术证明自己的身份；通过生物特征认证和数字签名的双因子认证确定订单的真实有效，并完成相应的支付；物流公司的物流派送人员通过指纹验证确认接收到需要派发的货物；最终收货人通过提供带有生物特征信息的签收信息表明身份，确保货物安全送达。由此，生物特征技术确保了电子商务安全领域内的安全性、可用性、可控性、保密性和不可否认性，保障电子商务系统正常有序运行。

2、多项生物特征融合应用从目前的应用看来生物识别技术虽然前景良好，但仍存在有漏洞。例如，利用塑胶可塑性的特点采集指纹应对指纹验证系统；利用3D打印技术欺骗静态人脸识别验证系统。多项生物特征的融合使用就是生物特征识别技术的多因子验证。这种对多项生物特征的采集、融合、联合验证的新型理论和技术就是生物特征识别的未来发展趋势。该项技术能够对所采集的生物特征信息进行多方面、多级别的处理，得到更加完备的数据特征信息，从而完成精准度更高的身份认证，为安全可靠的身份认证技术的实施奠定了基础。

篇7

一、前言

随着网络经济和网络社会时代的到来， 我国的经济、军事、社会各方面都越来越依赖于网络， 特别是金融和电子商务方面。同传统的金融管理方式相比， 金融电子化如同将金库建在计算机数据库中， 资金在计算机网络中流动，金融计算机系统已成为犯罪活动的新目标。为了保障金融、电子商务的安全性，认证技术是一个重要方面。身份认证用于鉴别用户身份， 以保证通信双方身份的不可抵赖性。生物识别技术是利用人体生理特征进行身份认证和识别的一种技术，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有防伪性能好，不易伪造或被盗等优点。因此近年来在金融、电子商务中， 生物识别技术正成为一个重要应用方向。

二、主要的生物识别技术

1.在金融、电子商务中。常用的生物识别技术有以下几种：

指纹识别技术 指纹识别技术是最早的通过计算机实现的身份识别手段。指纹识别技术涉及到许多高新技术，如指纹样本的采集和存储技术以及计算机数据处理技术等等。指纹的识别属于“模式识别”，该系统的核心是OCR（光学字符识别）技术。通过摄像头提取指纹，然后输入计算机，再通过一系列复杂的指纹识别算法，现代技术就能在极短的时间内完成任何人的身份识别认证。随着科技的进步，指纹识别技术正在走向金融、电子商务领域，指纹识别身份的ATM提款机已经有所应用。

2.掌形识别掌。人类手掌的立体形状， 就如同指纹一样， 是每个人都互不相同的可以作为身份确认的识别特征。手掌特征是指手掌长度、宽度、厚度以及手指的表面特征。首先， 掌形识别系统获取手掌的三维图像，然后经过分析确定每个手指的长度、手指不同部位的宽度以及靠近指节的表面和手指的厚度。可得到近百个掌形的数据， 从而与模板进行比较， 并得出结果。手掌的几何特征的稳定性极高， 不易受外在环境的影响而改变。缺点是掌形识别容易受生理状况改变的影响， 而造成识别率的不稳定。

3.人脸识别。人脸识别技术具有非接触性、对被识别对象侵扰少和识别手段隐蔽，可广泛用于公安部门的犯人管理及案犯查找、医学诊断、信用卡、人机交互、证件核对等。其识别技术主要有: 获取人脸图像、进行特征提取、分类器根据特征来进行决策分类、匹配识别。其不足是处理技术较复杂， 人脸易受影响的因素太多(表情、光照、环境等)， 给特征提取增加了困难。

4.签名识别技术。笔迹是人的一种稳定的行为特征，具有一定的不变性和独特性。因此可以利用人的签名来识别个人身份。手写签名识别技术，是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与真实签名样本进行比对，以实时鉴别手写签名真伪的技术。签名识别技术装置一般使用有线笔、灵敏的图形输入板或二者相互结合使用。其过程分为签名采集和签名识别：签名采集提取了签名中的百余种生物特性，对每个人的签名建立一个惟一模板。签名识别系统通过签名识别，完成用户合法身份的确认。可用于电子政务、电子商务、金融机构、安全防范等领域。

虹膜识别 虹膜即为人们所称的黑眼珠部分，是眼球前一层圆盘状的薄膜，中央部分是瞳孔。经计算两个人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿分之一。眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶，采用的是红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络特征图信息输入计算机，成为特殊的可供自动识别的人体身份证。与其他识别技术相比， 虹膜识别的错误率是最低的。其不足是图像获取设备复杂、价格较高。

三、生物识别技术在金融、电子商务中的主要应用

目前，我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能IC 卡，这类卡在使用时是通过“用户ID+用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融IC 卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的IC 卡标准不统一，我国目前所进行的EMV 大迁移主要是解决这一问题。在EMV 大迁移的过程中，符合EMV 国际标准的IC 卡加密就显得尤为重要。基于生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个生物特征数据库，那么将全球拥有IC卡的用户特征学习到生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到识别过程的快速性。因此，该方法是不可行的。为此，一般是将拥有IC卡的用户的生物特征信息集成到IC 卡上，用户在使用IC卡进行金融交易时，只需与卡上的特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。将指纹识别技术应用于金融卡，也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，虹膜技术在金融卡身份识别中将更有前途。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器（自动取款机，ATM）需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。

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一、前言

随着网络经济和网络社会时代的到来, 我国的经济、军事、社会各方面都越来越依赖于网络, 特别是金融和电子商务方面。同传统的金融管理方式相比, 金融电子化如同将金库建在计算机数据库中, 资金在计算机网络中流动,金融计算机系统已成为犯罪活动的新目标。为了保障金融、电子商务的安全性，认证技术是一个重要方面。身份认证用于鉴别用户身份, 以保证通信双方身份的不可抵赖性。生物识别技术是利用人体生理特征进行身份认证和识别的一种技术，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有防伪性能好，不易伪造或被盗等优点。因此近年来在金融、电子商务中, 生物识别技术正成为一个重要应用方向。

二、主要的生物识别技术

1.在金融、电子商务中。常用的生物识别技术有以下几种：

指纹识别技术 指纹识别技术是最早的通过计算机实现的身份识别手段。指纹识别技术涉及到许多高新技术，如指纹样本的采集和存储技术以及计算机数据处理技术等等。指纹的识别属于“模式识别”，该系统的核心是ocr（光学字符识别）技术。通过摄像头提取指纹，然后输入计算机，再通过一系列复杂的指纹识别算法，现代技术就能在极短的时间内完成任何人的身份识别认证。随着科技的进步，指纹识别技术正在走向金融、电子商务领域，指纹识别身份的atm提款机已经有所应用。Www.133229.Com

2.掌形识别掌。人类手掌的立体形状, 就如同指纹一样, 是每个人都互不相同的可以作为身份确认的识别特征。手掌特征是指手掌长度、宽度、厚度以及手指的表面特征。首先, 掌形识别系统获取手掌的三维图像,然后经过分析确定每个手指的长度、手指不同部位的宽度以及靠近指节的表面和手指的厚度。可得到近百个掌形的数据, 从而与模板进行比较, 并得出结果。手掌的几何特征的稳定性极高, 不易受外在环境的影响而改变。缺点是掌形识别容易受生理状况改变的影响, 而造成识别率的不稳定。

3.人脸识别。人脸识别技术具有非接触性、对被识别对象侵扰少和识别手段隐蔽,可广泛用于公安部门的犯人管理及案犯查找、医学诊断、信用卡、人机交互、证件核对等。其识别技术主要有: 获取人脸图像、进行特征提取、分类器根据特征来进行决策分类、匹配识别。其不足是处理技术较复杂, 人脸易受影响的因素太多(表情、光照、环境等), 给特征提取增加了困难。

4.签名识别技术。笔迹是人的一种稳定的行为特征，具有一定的不变性和独特性。因此可以利用人的签名来识别个人身份。手写签名识别技术，是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与真实签名样本进行比对，以实时鉴别手写签名真伪的技术。签名识别技术装置一般使用有线笔、灵敏的图形输入板或二者相互结合使用。其过程分为签名采集和签名识别：签名采集提取了签名中的百余种生物特性，对每个人的签名建立一个惟一模板。签名识别系统通过签名识别，完成用户合法身份的确认。可用于电子政务、电子商务、金融机构、安全防范等领域。

虹膜识别 虹膜即为人们所称的黑眼珠部分，是眼球前一层圆盘状的薄膜，中央部分是瞳孔。经计算两个人同一只眼虹膜特征相同的概率是十万分之一，两眼相同的概率是一千亿分之一。眼睛虹膜纹络识别技术是计算机技术与成像技术的结晶，采用的是红外成像技术，将人眼中的虹膜纹络特征图信息输入计算机，成为特殊的可供自动识别的人体身份证。与其他识别技术相比, 虹膜识别的错误率是最低的。其不足是图像获取设备复杂、价格较高。

三、生物识别技术在金融、电子商务中的主要应用

目前,我国在金融、电子商务中使用的基本上是智能ic 卡，这类卡在使用时是通过“用户id+用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融ic 卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的ic 卡标准不统一，我国目前所进行的emv 大迁移主要是解决这一问题。在emv 大迁移的过程中，符合emv 国际标准的ic 卡加密就显得尤为重要。基于生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个生物特征数据库，那么将全球拥有ic卡的用户特征学习到生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到识别过程的快速性。因此，该方法是不可行的。为此，一般是将拥有ic卡的用户的生物特征信息集成到ic 卡上，用户在使用ic卡进行金融交易时，只需与卡上的特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。将指纹识别技术应用于金融卡，也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，虹膜技术在金融卡身份识别中将更有前途。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器（自动取款机，atm）需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。

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因此，只有将安全措施绑定到本人身上，才更加安全。而能够绑定到生物个体的安全措施，就依赖生物识别了。

生物识别采用生物体上具有唯一性的特征，可以准确地区分每一个人，在信息安全领域广泛使用，如我们最常用到的指纹识别、人脸识别等。

生物识别，依赖特征

人类的某些个体生物特征具有唯一性，可以测量和验证，并且往往有遗传性或终身不变等特点。通过这些生物特征进行身份认证，就是生物识别（Biometric Identification Technology）。

目前的生物识别技术，常常通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定。

传统的身份鉴别方法一般要使用特定标识物品，如钥匙、身份证、智能卡等，在计算机上的身份鉴别方法则是用户名和密码。前面提到，这二者都可能丢失、被盗或遗忘，即使使用了一定的“绑定”措施，其身份仍然容易被他人冒充。

生物识别认证技术较传统认证技术有明显优势，不仅安全，而且易用。生物特征无需记忆、不会遗忘、不易伪造、随身“绑定”，随时随地可用。

人体某些特征具有不可复制的唯一性，作为生物密钥时无法复制，进行身份认定安全、可靠、准确，但需要借助计算机技术来实现自动识别。

生物识别由生物识别技术和生物识别系统来共同完成。计算机上的相应识别系统先对人的生物特征进行取样并数字化，形成用于比对的特征模板。此后在对人自动识别时，就是重新采集人体生物特征与计算机中存储的样本进行比对，相似度达到规定值时，即认为身份符合，可以确认身份。确定身份之后的用途，取决于使用场合，如嫌疑人识别、系统登录、考勤打卡、门禁等。

可用于生物识别的生物特征分为生理特征和行为特征。生理特征有手形、指纹、掌纹、脸形、虹膜、视网膜、静脉纹、脉搏、耳廓等，行为特征有步态、声音、签字等。基于这些特征，现在已经应用成熟的有指纹识别、面部识别、虹膜识别、声音识别、签名识别等多种生物识别技术。

指纹识别，携带终身

早在19世纪初，科学研究就发现了指纹的两个重要特征：一是两根不同手指的指纹纹脊的式样不同；二是指纹纹脊的式样与生俱来，而且终身不会改变。

“指纹终身不变”理论，由德国人类学家威尔克（Welker）在1856年提出。他对自己34岁和75岁时的指纹进行了对比，发现指纹的纹形类型和细节点特征没有变化。“指纹各不相同”理论，由英国人亨利・福尔茨（Henry Fulds）于1889年提出，并在总结前人研究成果的基础上，首次提出了基于指纹特征点进行指纹识别的理论。1892年，英国人类学家弗朗西斯・戈顿（Francis Galton）出版《指纹》一书，首先确定斗纹、箕纹、弧纹三种基本分类法（如上页图1），并指出指纹的构造和生理作用，指纹的应用开始受到重视，并逐渐为政府和法律认可。

在各种生物识别技术中，指纹识别是应用最为广泛的一种。从服务器的系统登录、身份认证，到智能手机的解除锁定、防盗报警，从公司机构的考勤打卡、出入门禁，到公安系统的网上追逃、嫌犯确认，都有指纹识别的身影。

目前，商务笔记本以及中高配置的手机一般都配备了指纹识别组件。基于不同厂商技术方案的指纹识别系统，所使用的指纹识别器也各不相同，最常见的有按压式（如图2）和滑动式（如图3），手机上应用的样式则更为丰富（如图4）。

实现指纹识别的方法很多，可以比较指纹的局部细节（如公安部门），也可以通过全部特征进行识别，甚至还可以用波纹边缘模式和超声波来进行识别。相应的设备也多种多样。

高通Snapdragon Sense ID 3D指纹技术能够通过超声波技术来读取指纹信息，这样不管你的手指放在手机上的任何位置，都能通过外壳来“感知”到你的指纹，设备厂商就无需考虑指纹阅读器在平板电脑或者手机上的位置。

指纹识别已为大部分国家政府接受和认可，广泛地应用到政府、军队、司法、银行、电子商务和安全领域，成为生物识别中的佼佼者。

与指纹识别类似的，还有手掌几何学识别，包括手形掌形识别、掌纹识别。手掌几何学识别是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别的，甚至还可以识别三维图像，不仅性能好，而且使用方便，准确性可以达到很高的程度，并且可以灵活调整。相应的识别设备为手形读取器，适应范围广，容易集成到其他系统中，使用逐渐增多。

声音识别，如影随形

声音识别也称声纹识别（Voiceprint Recognition， VPR）、说话人识别，是通过分析使用者声音的物理特性来进行识别的技术。

人说话声音的产生是语言中枢与发音器官配合进行的复杂的生理物理过程，人在讲话时各个发音在形态方面差异很大，所以任何两个人的声纹图谱（用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱）都有差异。每个人的语音声学特征既有相对稳定性，又有变异性，不是绝对一成不变的。但一般情况下，人们仍能区别不同人的声音或判断是不是同一人的声音。

声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别，优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受（如图5）。

声音识别所提供的安全性可以在实际生活中应用，并且语音采集装置成本较低，一般的电话、手机、麦克风均可，无需特殊的设备。声音信号便于远程传输和获取，在基于电信和网络的身份识别中得天独厚，优势明显。

然而，由于生理、病理、心理、模拟、伪装、语速、音量变化、环境干扰等的原因，人的声音可能会发生变化。同样，不同声音传感器的音质也会导致采集结果出现偏差，识别过程也比较复杂。对声纹进行采集和建模时，系统需要多次的“训练”和“学习”，这方面还有很多研究工作需要进行和完善。目前主要应用于刑侦辨认、电话银行交易确认、战场环境监听、门禁系统、自动总机系统和呼叫中心等领域。

与声音识别容易混淆的，还有语音识别。语音识别不是用来识别说话人的身份的，而是将语音识别为文字，它不属于生物识别的范畴。

虹膜识别，应运而生

虹膜是眼睛中位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含很多相互交错的斑点、细丝、条纹、隐窝、凹点、射线、皱纹等细节特征。据称，没有任何两个虹膜是一样的。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中都将保持不变。这些特点决定了虹膜特征的唯一性，因此可以将眼睛的虹膜特征作为身份识别要素。

虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用普通的相机成像元件，不需要用户与机器发生接触，就能实现更高的模板匹配性能。

虹膜识别技术被认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术。在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种（如图6）。到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的，约为十万分之一。

与虹膜识别类似的，还有视网膜识别。

视网膜是眼睛底部的血液细胞层（如图7）。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式因此被捕捉下来。视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并紧盯某一点，让人不太舒服，用户不太能够接受。

视网膜也是一种固定的生物特征，并且它是隐藏于眼底的，不会受到磨损等影响，也无法像指纹那样伪造和欺骗，使用者更无需和设备进行直接接触。

但是，视网膜识别技术的设备较为昂贵，识别过程要求也高，还可能会给使用者带来健康损害，其影响需要进一步确认，在推广上受到了一定阻碍，因而不能成为主流的生物识别技术。

面部识别，全面跟进

面部特征是非常显著的个体特点，成为个人在社交中的标志性符号。生活中我们对人的面容印象非常深刻，即使有了发型和服饰的改变，也不会影响从面貌认出某人。

面部识别就是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，因此也称为人脸识别（如图8）。在人工智能领域，可以通过分析比较人物视觉特征信息进行身份鉴别，即人物识别，而面部识别就是最常用的人物识别手段。通过比较人物和照片来核实身份，就是一种原始的面部识别方法。

面部识别的算法有多种，有的基于人脸特征点，有的基于整幅人脸图像，有的基于模板，还有的是利用神经网络进行识别。在实现技术上，有标准视频识别和热成像识别两种。

标准视频识别是通过摄像头记录下人的眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，将其转换成数字信号，再利用计算机进行比对。标准视频识别是一种常见的身份识别方式，广泛应用于公共安全领域。

热成像识别主要通过面部血液产生的热辐射来产生面部图像，因此不需要良好的光源，即使在黑暗环境下也能正常使用。

面部识别技术已经应用在很多方面，如住宅小区的安全管理、银行门禁、单位考勤系统、电子护照及身份证、人脸识别防盗门、信息安全登录、自助服务、监狱犯人管理、边境安检通关、军队安保、考生身份验证、司法和刑侦等。天网工程中的高清摄像头，也为面部识别在刑侦中的应用立下汗马功劳。

基因识别，匹配精准

基因是生命的遗传物质，支持着生命的基本构造和性能。同一生物物种之所以千差万别，就是因为基因的不同，因此基因可以用来鉴别和确定人的身份及相互之间的遗传关系。

生物体内的遗传物质有DNA和RNA，而基因就是具有遗传效应的DN段，是每个人独一无二、永不改变的生物指征。因此基因的鉴定就是DNA的鉴定（如图9）。

人体细胞中DNA分子的结构因人而异，除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA外，每个人的DNA在整个人类范围内具有唯一性和永久性，这是基因识别的基础。基因识别的准确性优于其他任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性，因而具有绝对的权威性，鉴定结果可为法律认可。

人类基因组计划的开展，使人们对基因结构和功能认识不断深化，DNA鉴定在身份识别中的应用越来越普遍。因为DNA存在于细胞中，因此人体的毛发、血液、组织液及其他含有细胞的体液、各种组织器官甚至脱落的上皮细胞，都可以作为DNA的检材。但是DNA的提取难度和鉴别过程的复杂性使得DNA鉴定技术只有在有条件的机构才能进行。

基因识别是一种高级的生物识别技术，由于技术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这限制了它的广泛应用，目前多用于亲子鉴定、犯罪嫌疑人识别等方面。

静脉识别，颇有前景

人体手指的静脉分布具有个体特征，并可通过其中的血液表现出来。

静脉识别的工作原理，就是依据手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，得到手指静脉的清晰图像。利用计算机对获取的影像进行分析，得到手指静脉的生物特征并进行数字处理，形成个人的静脉特征模板。识别时，使用指静脉识别器读取人体手指静脉信息，与系统中注册的静脉特征数据进行比对，从而确定身份（如上页图10）。

静脉识别系统一般采用红外线摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，运用滤波、图像二值化等细化手段和匹配算法进行比对，实现身份鉴定。

静脉识别设备简单，采样方便，很有发展前景。在2015年的高考中，内蒙古自治区已率先使用指静脉生物识别技术验证考生身份。

与静脉识别类似的，还有脉搏识别，但是应用较少。

步态识别，尚存疑问

对于熟识的人，即使我们没有看清他的面目，仅仅从远处看到他走路的姿态，就可以辨认这人是谁。这说明，步态也是一种人体语言，不同的人其行走步态各有特点，这正是步态识别的基础。

步态识别属于行为特征识别，使用摄像头采集人行走过程的图像序列，进行计算机处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的（如图11）。

在不被注意的情况下，一般人不会伪装步态。步态识别的独特优势在于，远距离或低视频质量情况下的识别潜力很高，在天网工程摄像头模糊的视频图像中常能发挥意想不到的鉴别作用。

但是步态识别的准确程度尚有疑问，由于衣着变化、携带行李、拍摄角度等因素的影响，在提取图像轮廓时就会出现偏差，最终可能识别错误。

步态识别技术现处在初期阶段，其发展还面临许多挑战。但它在远距离的身份识别和主动防御上的突出性能可以借鉴和结合到其他生物识别技术中，在多模式识别中发挥作用。

签字识别，简便易行

签字是一种传统身份认证手段，人们早已习惯将签字作为一种在交易中确认身份的方法，很多信用卡在办理时都会采集办卡人的签名。

签字识别技术主要是通过测量签字者的字形及不同笔画间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。

签字识别很容易被接受，笔迹鉴定也为法律所采用。签名模仿其实并不那么容易，经过实践检验，签字识别尤其是签名识别的准确率还是相当高的。

与声音和步态一样，签字也是一种行为特征，同样会受人为因素的影响。

除了上面提到的生物识别技术以外，还有通过气味、耳垂和其他特征进行识别的技术，但是发展不成熟的技术还不能走进日常生活。

在识别技术应用的过程中，越来越多的生物特征被发现和开发，如皮肤识别。由于每个人的皮肤厚度和皮下层结构的不同，人类的皮肤也都有其个性特点和专一特性，这些会影响反射光的不同波长。通过把红外光照进一小块皮肤并通过测定反射光波长，就可以用来确认人的身份。

篇10

所谓生物识别技术，就是通过计算机与各种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和行为特征，来进行个人身份的鉴定。与传统的身份鉴定手段相比，生物特征是唯一的、稳定的、可以验证的，基于生物特征识别的身份鉴定技术更具有防伪性能好、不易伪造或被盗等优点。由此，其在互联网金融领域的应用也是大势所趋。

一、生物识别技术的研发应用情况

（一）生物识别技术主要种类

近年来，生物识别技术发展迅速，并在不同行业范围内得以应用。当前在互联网金融领域中，有所介入、涉及的生物识别技术主要有指纹识别、虹膜识别、面部识别、掌形识别、签名识别等。

（二）生物识别技术在互联网金融发展背景下的应用情况

目前，对于对安全防范控制有着极高要求的金融业，在金库的安全设施、保险柜、自动柜员机等方面已使用到了生物特征识别这种直观、准确、可靠的识别系统，并且，今后随着互联网技术的逐渐发展，对借助生物识别技术来解决金融业务方面的身份识别、确认或者支付的呼声越来越高，运用关注度将更多，银行也在积极探索和尝试这方面的运用。但是目前想要进行大规模推广和运用的并不多，更多的做为辅助手段。

二、以生物技术开展客户身份识别的优势与不足

指纹、虹膜、面部识别等生物特征识别技术与传统的身份鉴别技术相比，基于人体生物特征识别技术的安全性显然要高得多。但在实际应用中，生物识别技术也并非完美无缺，还不是很成熟，难以避免存在着一些漏洞。

（一）优势方面

一是生物识别技术认定的是人本身，由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，方便、安全、可靠；二是生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理；三是生物识别技术可有效避免传统短信验证手段潜在风险。随着手机木马，伪基站等黑客活动日渐增多，短信验证码被拦截的可能性大幅增加，而生物识别技术的身份认证具有不可替代性，能有效规范被网络攻击的风险；四是由于生物识别技术具有高服务附加值和高安全性的潜在优势，符合商业银行需要高效益、高性能的应用程序来助力其运行环境的目的，已成为非常吸引商业银行的一项新型应用技术，为风险防范又增加了一道坚固的壁垒。

（二）不足之处

任何技术都可能存在一定的针对性和局限性。同样，相对传统的身份识别，生物识别技术是有较大的优势，但其也存在着一定的缺陷。一是准确性方面的局限。比如说人手指受伤时，指纹这个生物特征在被识别过程中的准确性就可能受到影响。另外，非法用户制造有着相同指纹的橡胶手指冒认合法用户在技术上也是可能实现的；二是同传统身份识别认证方法一样，生物特征信息在传输过程中也有可能被截获或篡改，存储在数据库中的信息也可能会被修改，这些都会使得合法用户的身份认证受到影响，这也是今后生物识别技术所面临的主要问题之一；三是要求用户配合的程度高，如从指纹锁的实际应用情况来看要求用户配合的程度高，用户在指纹采集过程中需要直接接触指纹采集仪，容易产生被侵犯的感觉，导致用户对指纹识别技术的接受度降低，用户指纹难以采集；四是存在使用专用设备、价格昂贵等缺点，用较高的代价来保障安全。

三、应用中存在的困难与潜在的风险

就目前来看，虽然关注度高，但由于生物识别技术的尚不成熟，其在金融领域的运用暂时还难以大规模的推广使用，还面临着政策和宣传不到位等诸多因素的困扰，如何理性、务实的直面存在的问题困难，加强对该项技术的投入和监督，是金融业在未来一个时期内应重点解决的问题。

（一）困难

一是使用成本高。如通过掌静脉识别身份进行支付的方式比较安全可靠，但问题是这个设备的成本是比较高的，这就导致它更多的是在一定范围内使用，很难大规模推广使用，同样，指纹、虹膜等技术都面临类似的问题；二是使用范围受限。相对来说，人脸识别方面，利用摄像头扫描就相对容易，只需要配备一个手机就可以解决，可以大面积推广使用，但目前也不能保证这个技术就绝对安全，未来的使用可能更多的还是规定这种技术支持一定的业务范围。

（二）风险

生物识别技术具有使用便捷的优点，同时风险与之并存：生物特征的生物身份识别技术存在着一旦被盗用将无法吊销的风险，这也是目前导致仅依赖生物识别技术进行身份认证的措施还不适用于大范围的金融业务的原因所在。同时，互联网银行业务发展的技术障碍也未解决，无论人脸识别、指纹等多重生物识别技术有多成熟，只要是网络远程传输方式都能够被黑客截取复制，金融业务潜在风险。

四、相关建议

（一）加强互联网金融业务的监管

近年互联网金融业务如火如荼，但监管严重薄弱，传统金融监管部门并不十分了解信息网络安全的相关技术。因此，迫切需要设立相关信息安全部门的联席会议制度或者监管协调机制，对有关互联网金融的规则从源头介入，制定监管制度办法，避免监管部门事后被动的尴尬。

（二）加大宣传推广力度

当前生物识别技术还不够成熟，人们对其的心理接受程度，还有待从不熟悉该技术到熟悉这样的过程和时间。因此，金融业所须做的是加大对生物识别技术技术的研发以及加强宣传工作。

（三）建立个人生物特征信息中央数据库

有效的生物特征识别应用必须由强大的数据后台作保障，应建立一个大型个人生物特征信息数据库，能够采集和存储指纹扫描、虹膜扫描、掌纹和语音数据及其他生物识别符号，以更快、更好并且将更有效地提升部门间的数据共享和可操作性。