生体認証とAI vs. 虹彩認識：デジタルアイデンティティセキュリティの未来を形作る

主要なポイント：

ボット生成トラフィックの急増: 2018年以降、ボット生成トラフィックがオンライン上のすべての相互作用の約半分にまで急増し、高度な人間認証システムの必要性が強調されています。

従来の認証の陳腐化: 従来の人間の検証および識別システムが時代遅れになりつつあり、AI支援の生体認証技術のような革新的なアプローチの必要性が浮き彫りになっています。

生体認証と人工知能: 生体認証と人工知能の融合は、インターネットのセキュリティとプライバシーを強化する上で重要な技術的飛躍を示し、従来の識別方法を凌駅しています。

Diditでデジタルアイデンティティを保護: Diditは、インターネット上のユーザーデータとプライバシーを保護するための分散型デジタルアイデンティティを提供し、ウェブの人間化への一歩を表しています。

2018年から現在まで、ボット生成トラフィックが急増し、オンライン上のすべての相互作用の約半分（47％）にまで達しています。これらの数字から、いくつかの結論を導き出すことができます：技術がインターネット上で人間の行動を模倣するために急速に進化していること、そして画面の向こう側にいる人間性を確認する従来のシステムが今や時代遅れになっていることです。

人工知能は、開発の初期段階にあるにもかかわらず、Captchaパズルを解く能力、個人を偽装する能力、そしてインターネット上での彼らの行動様式を模倣する能力を証明しています。これは、私たちのデータのセキュリティとプライバシーを保護する上で懸念される問題の範囲を開きます。ほとんどの場合、これらのボットの意図は人間の利益からかけ離れています。

このような状況下で、オンライン上の個人の人間性を検証する新しいシステムがこれまで以上に必要となっています。Diditは、AI支援の生体認証技術で、非常に考慮に値するオプションであることを証明しています。虹彩認識のみで人間性を確認するものよりもさらに優れています。

検証および識別システムの陳腐化

しかし、現在の問題をさらに深く掘り下げてみましょう：人間の検証および識別システムが陳腐化しています。信じられないなら、一瞬立ち止まって、あなたが何個のオンラインサービスにプロフィールを持っているか考えてみてください。それぞれが追加のセキュリティのために異なるユーザー名とパスワードを持っています。これは私たちに無数の組み合わせを覚えることを強いており、Web2の方法の非効率性も示しています。あなたが一人の人間であるなら、なぜ自分が誰であるかを証明するための単一のアカウントを持たないのでしょうか？

しかし、これらの方法もボットを検出することに失敗しています。私たちの生活をより良くするために働くものもある一方で（カスタマーサービスに送る前に会話を支援するものなど）、他のものは人間を偽装しています。実際、多くの連絡ページで一般的に見られます。Ashley Madisonの社長であるJames Millershipがインタビューで認めたように、「それは一般的な慣行です」と彼は弁解しました。

しかし、これはアイデンティティレイヤーのないこのインターネットにおける氷山の一角に過ぎず、だからこそ重要な解決策が必要なのです。

生体認証（および人工知能）による対応

生体認証は、個人を識別できる物理的特徴の集合として定義できます。例えば、指紋、虹彩認識、または顔認識について話しています。人工知能との融合は、技術的進化を表すとともに、このほぼデジタル化された世界でのセキュリティとプライバシーへのアプローチの改善を意味します：これらはインターネット上のアイデンティティの欠如に対する解決策の種です。

生体認証は、単純な物理的特徴に基づく識別から大きく進化しました。人工知能の統合により、より洗練された正確な方法で生体認証データを分析し処理できるようになりました。この進化は識別の効率性と精度を向上させるだけでなく、より適応性が高く安全なシステムを可能にします。AIはパターンと異常の検出を容易にし、偽装や詐欺の試みがますます複雑化する世界で重要です。例えば、ディープフェイクについて話しています。これは、それに苦しむ人々に多大な害を与えます。

なぜ虹彩認識は限界があるのか？

虹彩認識による人間性の検証は、ここ数ヶ月流行しています。2つの虹彩が同一であることはほぼ不可能であり（双子でも異なります）、単一のスペクトル下で人間の個性をカプセル化できることは事実ですが、スケーリングが困難でいくつかのギャップがある技術です。

一つには、この技術は眼球に基づいており、機能するために特別なデバイスを必要とします。それ自体が経験ですが、物理的な技術を通じて個性テストを克服する必要性は、その拡張性の欠如を示しています。

さらに、これは簡単にハッキングできる技術です。カラーコンタクトレンズのような美容的な修正があり、人の虹彩を簡単に変更することができます。したがって、個性の原則が疑問視されることになります。

考慮すべき別の問題は、上記とは密接に関連していませんが、収集されたデータのプライバシーと虹彩を提供することで人々が晒されるリスクです。これらも考慮に入れる必要があります。

生体認証の進化：指紋から顔認識まで

生体認証は初期の頃から長い道のりを歩んできており、技術との相互作用を変革し、個人のセキュリティを再定義しています。この旅は指紋に焦点を当てることから始まりました。指紋は最も古く信頼できる生体認証識別の形式の一つで、歴史的に法執行機関で使用されてきました。しかし、私たちはどのようにしてインクと紙から日常のデバイスに統合されたスキャナーに移行したのでしょうか？

• 現代の生体認証のパイオニア：AppleとTouch ID: 2013年、AppleはiPhone 5SでTouch IDシステムを実装し、パラダイムシフトをもたらしました。この進歩は新しい形のセキュリティを提供しただけでなく、大量消費における生体認証の始まりを示しました。シンプルなタッチで電話のロックを解除したり支払いを承認したりする能力は、私たちがデバイスと相互作用する方法を革新し、銀行業務から自動車産業まで多くの分野で生体認証の広範な採用の基礎を築きました。
• '音声認識'の時代: 生体認証が指紋を超えて拡大するにつれ、音声認識がデジタル世界で自らの位置を見出し始めました。Google、Apple、Microsoft、Amazonなどの技術大手は、SiriやAlexaなどの音声アシスタントを通じて、ユーザーとデバイスおよびサービスとの相互作用を変革しました。これらの開発は日常的なタスクをよりアクセスしやすく便利にし、生体認証の多様性を示しました。
• 顔認識: 顔認識は2017年のAppleのiPhone X発売と共に大きな飛躍を遂げました。このデバイスはセキュリティのために顔の生体認証を使用しただけでなく、Face IDという高度なスキャンシステムを統合し、最先端の技術でユーザーの顔をマッピングしました。この進歩は生体認証の新時代の始まりを告げ、セキュリティと利便性が前例のない方法で融合しました。
• 血管生体認証、新たな地平線: 生体認証は進化を続けており、血管認識などの開発が注目を集めています。血管の独自のパターンを分析するこの技術は、さらに高いレベルの精度とセキュリティを提供します。中国の革新的な決済システムから、モバイルデバイスへの血管生体認証の統合に関する進行中の研究まで、私たちは生体認証識別の新しいフロンティアの誕生を目撃しています。

これらは、生体認証が初期の指紋使用からより洗練された顔認識や血管認識などの技術へとどのように進化したかを示す例です。デバイスとの相互作用方法を変革し、個人のセキュリティとユーザーの快適性を向上させました。

これらの技術の発展についてより深く掘り下げるには、Telefónicaのこの投稿をチェックしてください。

生体認証における人工知能：精度とセキュリティの向上

人工知能を生体認証に統合することで、識別システムの精度とセキュリティに大きな変化がもたらされました。この融合により、生体認証は適応性と効率性の新時代へと推進されました。この進歩は十分に文書化されており、これらのシステムが新しい変動に学習し適応できることを示しています。Diditで見られるように、変化する条件下でも高い精度を維持しています。

AIを活用した生体認証の重要な成果は、詐欺と戦う能力です。高度なシステムは今や、偽造やアイデンティティ盗難の試みを効果的に区別することができ、従来の生体認証では盲点だった課題を克服しています。この進歩は、詐欺の戦術がますます洗練されている世界で極めて重要です。

Diditでデジタルアイデンティティを保護する最初の一歩を踏み出しましょう

Diditの目標はインターネットを人間化することです。そのために、私たちは誰もが自分自身を強化し、自分のデータとプライバシーを管理し、分散型デジタルアイデンティティを通じてオンラインとオフラインの両方で人間性を証明するために必要なツールを提供し、インターネット上のすべての相互作用を再定義します。

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