生物识别和人工智能 vs. 虹膜识别：塑造数字身份安全的未来

关键要点：

机器人生成流量激增：自2018年以来，机器人生成的流量已激增至近半数的在线互动，突显了先进人类验证系统的需求。

传统验证方式过时：传统的人类验证和身份识别系统正在变得过时，强调了创新方法（如人工智能支持的生物识别技术）的必要性。

生物识别和人工智能：生物识别与人工智能的融合标志着增强互联网安全和隐私的重大技术飞跃，超越了传统的身份识别方法。

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从2018年至今，机器人生成的流量已飙升至近半数的所有在线互动（47%）。从这些数据中，我们可以得出几个结论：技术正在迅速进步以模仿互联网上的人类行为，而验证屏幕另一端人性的传统系统现在已经过时。

人工智能，尽管仍处于发展的早期阶段，但已经证明能够解决Captcha难题、冒充个人，并模仿他们在互联网上的行为模式。这打开了一系列令人担忧的问题，涉及到我们数据的安全和隐私保护。在大多数情况下，这些机器人的意图远非对人类利益有益。

在这种背景下，验证在线个人人性的新系统比以往任何时候都更加必要。Didit凭借其人工智能支持的生物识别技术，证明是一个非常值得考虑的选择。甚至比那些仅通过虹膜识别验证人性的系统更胜一筹。

验证和身份识别系统已经过时

但让我们更深入地探讨当前的问题：人类验证和身份识别系统已经过时。如果你不相信我们，花点时间想想你在多少在线服务上有个人资料，每个都有不同的用户名和密码以增加安全性。这迫使我们记住无数组合，也证明了Web2方法的低效率。如果你是一个人，为什么不用一个账户来证明你是谁呢？

然而，这些方法也无法检测机器人。虽然有些机器人的工作是让我们的生活更好（比如在将我们转接到客户服务之前协助对话的机器人），但其他的则冒充人类。事实上，它们常见于许多联系页面，正如Ashley Madison的总裁James Millership在一次采访中承认的那样。"这是一种常见做法，"他为自己辩解道。

但这只是没有身份层的互联网冰山一角，这就是为什么需要有分量的解决方案。

生物识别（和人工智能）作为回应

生物识别可以定义为允许识别个人的一组物理特征。我们谈论的是指纹、虹膜识别或面部识别等。它与人工智能的融合代表着技术的进化，以及我们在这个几乎完全数字化的世界中处理安全和隐私方式的改进：它们是解决互联网上缺乏身份问题的种子。

生物识别技术已经从基于简单物理特征的识别显著发展。通过与人工智能的整合，我们现在可以以更复杂和精确的方式分析和处理生物识别数据。这种进化不仅提高了识别的效率和准确性，还允许更适应性强和安全的系统。人工智能促进了模式和异常的检测，这在冒充和欺诈尝试日益复杂的世界中至关重要。我们谈论的是，例如，深度伪造，它对受害者造成如此大的伤害。

为什么虹膜识别有限？

通过虹膜识别验证人性在最近几个月很流行。虽然确实几乎不可能有两个完全相同的虹膜（即使在双胞胎中也不同），并且允许在单一光谱下封装人的个性，但这是一种难以扩展且存在一些漏洞的技术。

首先，这项技术基于眼球，需要特殊设备才能运作。虽然这本身就是一种体验，但通过物理技术来克服个性测试的需求表明了其缺乏可扩展性。

此外，这是一种容易被黑客攻击的技术。有一些美容修改，如彩色隐形眼镜，可以对一个人的虹膜进行简单的改变。因此，个性原则就会受到质疑。

另一个需要考虑的问题，虽然与上述不密切相关，是收集数据的隐私和人们放弃虹膜所面临的风险，这也必须考虑在内。

生物识别的演变：从指纹到面部识别

生物识别技术自早期以来已经走过了漫长的道路，改变了我们与技术的互动，并重新定义了个人安全。这段旅程始于对指纹的关注，这是最古老和最可靠的生物识别识别形式之一，历史上用于执法。但我们是如何从墨水和纸张转移到集成在我们日常设备中的扫描仪的呢？

• 现代生物识别的先驱：苹果和Touch ID：2013年，苹果通过在iPhone 5S中实施Touch ID系统引入了一个范式转变。这一进步不仅提供了一种新的安全形式，还标志着生物识别在大众消费中的开始。通过简单的触摸即可解锁手机或授权支付的能力，彻底改变了我们与设备的互动方式，为生物识别在银行到汽车等多个领域的广泛采用奠定了基础。
• "语音识别"时代：随着生物识别技术超越指纹，语音识别开始在数字世界中找到自己的位置。谷歌、苹果、微软和亚马逊等科技巨头通过Siri和Alexa等语音助手改变了用户与设备和服务的互动。这些发展使日常任务变得更加便捷，展示了生物识别的多功能性。
• 面部识别：面部识别在2017年随着苹果iPhone X的推出获得了显著提升。这款设备不仅将面部生物识别用于安全目的，还集成了一个先进的扫描系统Face ID，使用尖端技术来映射用户的面部。这一进步标志着生物识别新时代的开始，安全性和便利性以前所未有的方式融合。
• 血管生物识别，新的视野：生物识别技术继续发展，血管识别等发展正在获得关注。这种分析血管中独特模式的技术提供了更高水平的精确度和安全性。从中国创新的支付系统到正在进行的将血管生物识别集成到移动设备中的研究，我们正在见证生物识别识别新前沿的诞生。

这些例子说明了生物识别技术如何从早期使用指纹发展到更复杂的技术，如面部和血管识别，改变了我们与设备互动的方式，提高了个人安全性和用户舒适度。

要深入了解这些技术的发展，请查看Telefónica的这篇文章。

生物识别中的人工智能：提高精确度和安全性

人工智能与生物识别的结合导致了识别系统精确度和安全性的显著变化。这种融合将生物识别推向了适应性和效率的新时代。 进展有据可查，展示了这些系统如何能够学习和适应新的变化，在不断变化的条件下保持高精度，正如Didit所展示的那样。

生物识别与人工智能结合的一个重要成就是其打击欺诈的能力。先进系统现在可以有效区分伪造或身份盗窃的尝试，克服了传统生物识别中的盲点。在欺诈策略日益复杂的世界中，这一进步至关重要。

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