隨著終端用戶對無密碼、無接觸體驗的期望越來越高，安全專業人員正在轉向先進的生物識別技術，將其作為傳統身份驗證方法的更安全、更友好的替代方案。

對終端用戶更容易管理的增強安全性的需求日益增長，這將生物識別技術的普及推向了前所未有的水平。根據Statista的數據，澳大利亞的收入預計將顯示出3.37%的年增長率(2024-2028年復合年增長率)，到2028年，預計市場規模將達到1.941億美元。

與密碼、物理身份證或鑰匙等傳統安全措施不同，生物識別技術使用指紋、面部、虹膜甚至行為特征來驗證用戶身份。無縫的用戶體驗、增強的安全性和便利性使生物識別身份驗證成為醫療保健組織、金融機構、政府機構和需要改進其網絡安全策略的組織的一個引人注目的選擇。

生物識別技術的吸引力和受歡迎程度已經顯而易見，市場上已經出現了具有嵌入式生物識別認證功能的新一代智能設備，能夠解鎖手機，并提供銀行、醫療保健和數字錢包的應用程序。因此，終端用戶在使用他們的技術時越來越期待這種無密碼、無接觸的體驗。

當今的生物識別技術

據 Statista 稱，目前估計有 47 億人使用智能手機，較新的智能手機型號至少配備了一項用于生物識別身份驗證的集成功能，通常涉及面部或指紋識別。 生物識別身份驗證是傳統密碼或 PIN 的安全且便捷的替代品。

FIDO 密鑰就是一個例子。 當用戶被要求登錄應用程序或網站時，他們現在只需使用與解鎖移動設備或計算機相同的生物識別信息即可。 密碼的快速普及使得一些專家預測它將很快成為無密碼身份識別的主要形式。 谷歌、微軟和蘋果等科技巨頭以及 HID 等關鍵身份驗證供應商已經將該技術納入其生態系統。 事實上，到 2030 年，無密碼識別系統的全球市場收入預計將增長 27%，達到 536 億美元。

面部識別也越來越受歡迎，部分原因是政府利用駕駛執照、國民身份證和護照來防止身份欺詐。 澳大利亞的其他用途包括自我排除登記冊，以促進更好的賭博習慣，許多持牌場所采用面部識別和自我排除顧客登記冊，以幫助促進自我實施的規則。 此外，由于計算機圖形學的進步，照片和視頻質量有了顯著的提高，面部識別技術也取得了顯著的進步。 例如，結合人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的最新增強功能，面部識別變得非常準確和方便。 盡管人們對匹配偏差、誤差幅度和錯誤匹配率存在擔憂，但安全專家表示，面部識別用例在未來幾年將顯著增加。

事實上，具有人工智能功能和多光譜成像 (MSI) 技術的現代相機可以應對具有挑戰性的照明條件，并提供卓越的演示攻擊檢測 (PAD) 來檢測欺詐活動。

此外，邊緣設備現在可以處理算法和匹配功能，而這些功能過去只屬于大型服務器數據庫。 因此，現在可以在邊緣處理先進的生物識別技術，從而使處理速度更快并顯著改善用戶體驗。

通過行為生物識別將身份驗證提升到新的水平

隨著數字欺詐變得猖獗且更加復雜，行為生物識別技術還利用人工智能和機器學習來識別人類行為中獨特且可測量的模式。 行為生物識別數據包括識別和學習實際用戶活動，以便驗證身份并理解意圖。

用戶活動(例如登錄應用程序、導航到特定頁面、交易結帳)以及表征用戶作為人類的數據(例如鼠標移動、打字節奏、觸摸事件和滑動模式)都代表行為生物統計， 它可以通過合理數量的分析和適當的處理來唯一地表征用戶。

該配置文件不斷實時更新、改進和豐富，因此可用于唯一且無縫地識別用戶。 這些標記加上 IP 地址、設備、時間和導航模式等用戶特定信息，可提供最佳的上下文價值，從而提高欺詐檢測率并減少錯誤拒絕的用戶數量。

監管合規與信任的悖論

監管問題與技術進步密切相關，生物識別也不例外。 隱私法隨著生物識別技術在全球范圍內不斷擴展，包括澳大利亞政府的《數據隱私法》、歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)、《加州消費者隱私法》(CCPA)、《健康保險流通與責任法》 (HIPAA) 等。

毫無疑問，保護個人的生物識別數據并確保公司負責任地使用這些數據非常重要。 但矛盾的是，這種生物識別信息被用來保護某人的身份、資產和進入場所的完整性和隱私。

復雜的監管環境可能成為生物識別技術更廣泛采用的障礙。 許多較小的組織對某些法律以及這些法律的頒布和執行方式感到恐懼，并面臨昂貴的訴訟和罰款。

還有其他挑戰阻礙了生物識別技術的更廣泛采用。 一是公眾擔心他們的生物識別數據將得到安全和道德管理。 第二個是與其所保護的設備的一致性。 生物識別技術高度依賴于捕獲它們的環境——更廣泛地說是設備。 例如，如果信息位于相機上，則該相機和讀取器必須可靠地工作。

考慮任何特定部署的適用性也很重要。 例如，當用戶駕駛汽車時，要求面部或指紋識別并不理想。 在這種情況下，語音識別會更合適。

提高采用率的最佳實踐

與客戶和最終用戶的教育和溝通將幫助他們更好地了解生物識別技術的工作原理以及數據會發生什么。 例如，雇主在考勤或銷售點使用生物識別技術來預防欺詐和濫用行為時，應解釋該技術如何幫助客戶、收集什么以及為什么。

為此，與采用模塊化生物識別方法的公司合作非常重要，因為沒有一刀切的解決方案。 換句話說，嘗試為每個用例或行業部署相同的解決方案并不理想。 相反，重要的是要通過減少摩擦程度、使用數據加密、獲得用戶同意以及創建不同的組件以允許經銷商和最終用戶將生物識別技術盡可能無縫地集成到他們的應用程序中來專注于最終用戶體驗 。 這樣，就可以針對各種用例甚至地理區域定制解決方案。

期待

隨著公眾對該技術安全性的滿意度不斷提高，生物識別技術的前景一片光明。

隨著生物識別技術的不斷進步，安全提供商采取道德和隱私考慮，并解決其解決方案中的所有潛在漏洞，公眾的信任和信心將繼續增強。