生物識(shí)別技術(shù)談安全尚早但百億級(jí)市場(chǎng)前景可期
生物識(shí)別技術(shù)談安全尚早但百億級(jí)市場(chǎng)前景可期!據(jù)外媒消息,本周美國(guó)密歇根州立大學(xué)與紐約大學(xué)的研究人員共同發(fā)布了一項(xiàng)關(guān)于指紋識(shí)別的研究成果:利用人類指紋的某些共同點(diǎn)制造虛假指紋能夠輕松欺騙智能手機(jī)的指紋傳感器。
在如今的智能設(shè)備上,指紋識(shí)別模塊幾乎成為了標(biāo)配。人們對(duì)它的依賴性日益增加。解鎖、支付等各種應(yīng)用都能通過指紋加以識(shí)別。除了指紋識(shí)別之外,人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等各種生物識(shí)別技術(shù)層出不窮。
在許多人的觀念中,生物識(shí)別具備獨(dú)一無二的特質(zhì),理論上應(yīng)當(dāng)是十分安全的,但在技術(shù)層面和實(shí)際應(yīng)用中,生物識(shí)別的問題不在少數(shù)。當(dāng)然,這并不能影響生物識(shí)別成為未來的主流趨勢(shì),更不妨礙其成為百億級(jí)市場(chǎng)。在探索精神與利益的雙重驅(qū)動(dòng)下,人類最終會(huì)找到靠譜的生物識(shí)別方式,推動(dòng)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。
一、生物識(shí)別方式種類繁多,理論可行但實(shí)踐尚存缺陷
生物識(shí)別,即通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合,利用人體固有的生理特性(如指紋、臉象、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態(tài)等)來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。
在五花八門的生物識(shí)別技術(shù)未出現(xiàn)之前,我們一般靠能夠標(biāo)識(shí)身份的物品、證件或用戶名、密碼等身份標(biāo)識(shí)知識(shí)鑒定個(gè)體身份。然而這類外物一旦被盜,身份就極易被人冒用甚至取代。隨著技術(shù)的發(fā)展,生物識(shí)別因其唯一性與不可復(fù)制性成為新型的身份識(shí)別方式。
目前,主要的生物識(shí)別方式分為觸摸式(指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別、掌靜脈識(shí)別)及非觸摸式(人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、眼紋識(shí)別、DNA識(shí)別、行為步態(tài)識(shí)別)。不同的識(shí)別方式在理論上各有優(yōu)勢(shì),但在實(shí)踐過程中依然出現(xiàn)了諸多問題。
1.指紋識(shí)別:最普遍的生物識(shí)別方式,但安全隱患不容忽視
就當(dāng)前的情況來看,指紋識(shí)別是最簡(jiǎn)單、最準(zhǔn)確、發(fā)展形式最好的生物識(shí)別方式。
傳統(tǒng)的指紋識(shí)別方式是打卡和門禁,但隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,移動(dòng)支付、信息安全等各個(gè)領(lǐng)域都對(duì)生物識(shí)別有了需求。發(fā)展最早、應(yīng)用最為廣泛的指紋識(shí)別便逐漸普及至移動(dòng)端。
縱觀全球生物識(shí)別市場(chǎng),指紋識(shí)別占了將近60%的份額,廠商達(dá)到數(shù)千家,產(chǎn)品也有幾百種,與之相比,其他生物識(shí)別技術(shù)廠商還不足指紋識(shí)別的十分之一。毫無疑問,指紋識(shí)別已成為主流智能設(shè)備廠商及消費(fèi)者最為認(rèn)可和接受的方式,在移動(dòng)支付爆發(fā)的前夜,基于智能終端的指紋識(shí)別亦迎來了大規(guī)模爆發(fā)。
然而,在實(shí)際應(yīng)用過程中,指紋識(shí)別暴露出大量問題。比如易偽造、接觸式錄入不夠健康、天氣變化影響穩(wěn)定性等,其安全性也受到質(zhì)疑。上文關(guān)于指紋識(shí)別的報(bào)告更是深刻地反映了這一隱患。研究人員通過計(jì)算機(jī)模擬了一系列人造“主指紋”,結(jié)果發(fā)現(xiàn)人造指紋與傳感器中真實(shí)指紋的匹配率達(dá)到65%。
雖然并未在真實(shí)手機(jī)上測(cè)試此種方式,信息安全專家也認(rèn)為在實(shí)際中幾率會(huì)下降,但這項(xiàng)研究仍能引發(fā)我們對(duì)于指紋識(shí)別可靠性的思考。盡管每個(gè)人的指紋都是獨(dú)一無二的,但手機(jī)上傳感器的尺寸很小,只能掃描到部分指紋,用戶在啟用指紋識(shí)別之后,手機(jī)通常會(huì)為了匹配方便獲取8~10幅指紋圖像,更何況許多用戶記錄的還不只一個(gè)指紋。一旦這些信息泄露,就會(huì)產(chǎn)生極大的安全隱患。
對(duì)于此項(xiàng)研究成果,科技界的說法不一而同。有的認(rèn)為研究存在局限,不足以證明什么,但更多的觀點(diǎn)認(rèn)同了此成果確實(shí)能夠反映出指紋識(shí)別存在的風(fēng)險(xiǎn),正如加拿大卡爾頓大學(xué)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)工程教授Andy Adler所言:“情況并非如此令人擔(dān)憂,但確實(shí)很不妙。如果我想做的是拿你的手機(jī),使用你的Apple Pay去買東西,如果我能破解1/10的手機(jī),那么情況就很嚴(yán)重?!?/p>
2.人臉識(shí)別:理論向好商用廣泛,但距實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景仍有距離
人臉識(shí)別從出現(xiàn)到現(xiàn)在,也經(jīng)歷了相當(dāng)長(zhǎng)的發(fā)展時(shí)間。此種方式從錄入到識(shí)別均為非接觸方式,時(shí)間較短,準(zhǔn)確率也有一定保障,目前在國(guó)內(nèi)已逐漸被接受,在移動(dòng)端的開機(jī)解鎖、注冊(cè)、支付、文件加密等方面的應(yīng)用力度也逐步加大。除此之外,在計(jì)生社保、司法公安、住建、教育等領(lǐng)域也有普及之勢(shì)。
在中國(guó),深耕人臉識(shí)別的公司不在少數(shù)。BAT中,阿里在2104年明確了DT(data technology)戰(zhàn)略,2015年收購了face++。騰訊組建了專注于圖像處理及模式識(shí)別的“優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)”。百度在吳恩達(dá)未離開之時(shí)成立了深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì),在號(hào)稱“最難人臉圖像庫”的LFW數(shù)據(jù)庫上刷到最高分。其他公司如360聘請(qǐng)了新加坡國(guó)立大學(xué)副教授顏水成出任人工智能研究院院長(zhǎng)。川大智勝、漢王科技、格林深瞳等公司也都涉足了人臉識(shí)別。
由此可見,人臉識(shí)別在商用層面已然達(dá)到比較頻繁的程度。然而深挖技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用層面,會(huì)發(fā)現(xiàn)存在諸多缺陷。
就技術(shù)層面而言,LFW上的數(shù)據(jù)其實(shí)也并不是非常優(yōu)質(zhì)的。比如人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率在LFW上達(dá)到了99.7%,看似極高,但將這個(gè)99.7%的技術(shù)拿到實(shí)際場(chǎng)景中加以驗(yàn)證之時(shí),會(huì)發(fā)現(xiàn)其準(zhǔn)確率可能只有75%。真實(shí)的情況是,LFW中的許多圖片都是從網(wǎng)上下載的,人臉的質(zhì)量更是千差萬別,有人認(rèn)為這樣更接近實(shí)際,但距離絕大多數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景依然很遙遠(yuǎn)。
在LFW中,刷的是人臉與人臉的對(duì)比,即1:1、1:N和N:N。但在實(shí)際應(yīng)用中,所有的廠商都不得不降低N的樣本,或加入其他方法以保障便捷性和安全性。比如我們?nèi)ネ饷娉燥垼Y(jié)賬的時(shí)候?qū)χ鴶z像頭刷臉然后走人,這是在驗(yàn)證1:N。結(jié)果過了半小時(shí)服務(wù)器還沒找到用戶的臉,畢竟要在上億數(shù)據(jù)庫中搜索,用戶體驗(yàn)可想而知。但此時(shí)如果同時(shí)輸入用戶的姓名或其他信息,那么這個(gè)N就減少了許多,由1:N切換為1:1,從而使效率得以提升。
然而這其中的問題在于,如果有人攻擊該用戶的賬戶,危險(xiǎn)性也會(huì)隨之增加。當(dāng)前人臉識(shí)別有兩個(gè)主要條件,一是身份,二是活體。拿著別人的照片對(duì)著鏡頭掃一下再報(bào)出身份證號(hào),是否能成功?基于活體的條件,人臉識(shí)別要求幾個(gè)表情的變換,以此來提高安全性,但如果采集到被攻擊者的視頻呢?這同樣也是值得深思的問題。
3.虹膜識(shí)別:日漸興起準(zhǔn)確率高,但需要主動(dòng)配合與培訓(xùn)
虹膜識(shí)別是一種新型的識(shí)別技術(shù),因?yàn)槿梭w虹膜組織一生都不會(huì)改變,而且與指紋、容貌等相比穩(wěn)定性更高,因而識(shí)別通過率也高,其非接觸的識(shí)別方式也更易讓人接受。然而,由于該技術(shù)較為復(fù)雜,需要在一定角度且避免光照直射的條件下才能順利識(shí)別,動(dòng)作幅度大,因此需要前期用戶具備主動(dòng)配合的機(jī)制,即接受培訓(xùn)的過程。
但是,生物識(shí)別之所以受青睞,除了安全保障之外,高效也是一個(gè)重要因素,如果在識(shí)別上花費(fèi)過多時(shí)間,倒還不如直接使用指紋或人臉識(shí)別來的方便。
綜上所述,不同的生物識(shí)別方式固然有其自身優(yōu)勢(shì),但由于技術(shù)與行業(yè)尚未成熟,劣勢(shì)也同樣存在??杉词故窃谶@樣的情況下,依然可以看到許多企業(yè)前赴后繼的入局,除了對(duì)于新技術(shù)的追求與創(chuàng)新之外,還因?yàn)檫@塊蛋糕著實(shí)誘人??梢云诖氖?,生物識(shí)別的市場(chǎng)在未來會(huì)更為火爆,并且能夠反推技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。
二、百億級(jí)市場(chǎng)待開發(fā),生物識(shí)別前景可期
據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》顯示,2009年,全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為34.22億美元,2013年規(guī)模直逼98億美元,2014年突破了百億美元大關(guān)。預(yù)計(jì)到2020年,全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)250億美元。
而根據(jù)《中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)分析及2015-2020年發(fā)展策略研究報(bào)告》顯示,2010至2014年,國(guó)內(nèi)生物識(shí)別市場(chǎng)平均增長(zhǎng)率均為60%以上。2014年。生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為80億元,預(yù)計(jì)到2020年,生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模將突破300億元。
如此誘人的蛋糕,也無怪乎相關(guān)企業(yè)紛紛入局,百億級(jí)的市場(chǎng),誰不想從中分一杯羹?當(dāng)然,利潤(rùn)并不那么容易獲得。315晚會(huì)上,一張靜態(tài)照片通過圖像處理和動(dòng)態(tài)合成技術(shù),就輕易破解了APP人臉識(shí)別。
諸如此類的安全隱患在生物識(shí)別呈普及趨勢(shì)的情況下不在少數(shù)。雖然生物識(shí)別是科技發(fā)展的必然趨勢(shì),但不同的識(shí)別方式中存在的不同漏洞確實(shí)在一定程度上阻礙著這一行業(yè)的發(fā)展。
目前,許多公司已經(jīng)就不同的生物識(shí)別方式開發(fā)出了自己的算法,下一步應(yīng)當(dāng)會(huì)在模塊采集和應(yīng)用層面實(shí)現(xiàn)一些突破。過去指紋識(shí)別發(fā)展較快,如今人臉識(shí)別也逐漸興起。以后包括虹膜識(shí)別、聲紋識(shí)別、靜脈識(shí)別都是可以加深探索的領(lǐng)域,也是可以相互結(jié)合的熱點(diǎn)技術(shù)。
實(shí)際上,生物識(shí)別技術(shù)真正的發(fā)展趨勢(shì),應(yīng)該是走進(jìn)普通人的生活,能夠滿足人們?cè)诟黝悎?chǎng)景下的識(shí)別需求。然而,僅靠某一種生物識(shí)別技術(shù)永遠(yuǎn)無法滿足全部的場(chǎng)景需求。一個(gè)高安全級(jí)別的環(huán)境,必然需要多種生物識(shí)別相互彌補(bǔ)而完成,指紋、人臉、虹膜、步態(tài)等多種識(shí)別方式的組合,是一條不錯(cuò)的發(fā)展道路。
生物識(shí)別的組合對(duì)相關(guān)技術(shù)部門和企業(yè)而言是一種可參考的發(fā)展方向,畢竟生物識(shí)別領(lǐng)域還有百億級(jí)市場(chǎng)等待開發(fā),而且有利于提高準(zhǔn)確性和安全性,并可能促使行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。