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脫離“活體檢測”的生物識別技術都是紙老虎

不少科幻片中都曾出現特工拿著照片或視頻等方法“騙”過生物識別的橋段。在現實生活中，能夠分辨真人與照片、視頻區別的活體檢測是最核心的技術，也是生物識別必須解決的問題。

斯坦福大學一份變臉研究，通過提取視頻中演員的面部表情和運動參數，最終合成在目標頭像上，合成后動作逼真真假難辨。當然，這種非接觸式生物體征的數據安全性還很脆弱。

游戲中的變臉術，也相當地逼真。但在生物識別的活體檢測中會立馬顯形

活體檢測的算法目前已趨于成熟，一類是與傳感器相關的解決方案，一類是純軟件的方法。例如，指紋識別是通過電容、電感傳感器來檢測是否是活體、是否真實；虹膜識別是通過紅外攝像頭來完成識別活體的。

對人臉識別而言，將紅外攝像頭等設備部署于手機上難以實現，因此我們通過研發軟件算法實現基于動作交互和圖像分析的識別模型。動作交互識別模型讓用戶完成眨眼、搖頭、張嘴等隨機動作，從中檢測動作的連續性，確保照片不可能通過；針對軟件模擬或者視頻剪輯來產生預定的動作，我們則使用基于圖像分析的識別模型來分辨正常圖像與模擬、剪輯圖像之間的差別。

此外，我們引入眼紋識別技術結合采用針對眼部區域專門研發的活體檢測專利技術，也能夠有效抵抗人臉照片和視頻攻擊。

“眼”“腦”并用——生物識別與大數據風控技術構筑的雙保險

安全是一場攻防戰，生物識別技術提高安全壁壘的同時，黑色產業鏈也想方設法攻破這一防線。除了生物識別技術外，我們也構建基于大數據技術的實時安全決策系統，通過地理位置、設備指紋、消費習慣等多維因素形成綜合的決策，以此進一步完善對用戶的身份核實——而這一切的決策過程，都發生在一眨眼之間，這是幫助實現“活體檢測”的另一種手段。

“閱后即焚”的“天書”讓信息竊取者無從下手

用戶隱私保護是生物識別需要跨越的第三道門檻。為此，生物識別必須對生物特征進行數據加密和脫敏，確保即使數據泄露，也無法被還原。

以人臉識別為例，肖像即是用戶隱私，但在技術實現上，用戶的“肖像”并不存在，通過對生物特征進行多重加密和脫敏后，通過網絡傳輸和在服務器端進行存儲和比對的僅僅是一長串數字密碼，由于擁有核心知識產權的的人臉圖像脫敏技術和非對稱密鑰的作用，即使這串密碼被泄露，也不過是沒人能懂的“天書”，無法還原為用戶的“肖像”。

生物識別必須對生物數據進行加密盒脫敏，在技術上，用戶的肖像信息就是沒人懂的天書，即使被泄密，也無法還原為肖像

此外，這一長串密碼本身具有令牌（Token）屬性，也就是說只要被使用過一次或者經過幾分鐘時間，這串密碼就失去作用，是名副其實的“閱后即焚”。

將生物識別技術應用于金融領域已成為全球一大趨勢

隨著生物識別技術不斷趨于成熟，在金融領域的應用也不斷得到豐富。

在去年G20發布的《數字普惠金融高級原則》中明確提出“加強數字金融服務的客戶身份識別”原則，并提到生物識別的優勢在于“提供了獨一無二的機遇，可以跳過傳統、紙質的身份驗證模式，打造出一個穩定而高效的身份識別系統，并且達到此前無法企及的規模?！?

放眼全球，英國Atom銀行在去年獲得金融監管當局——審慎監管局（PRA）授予的銀行牌照，成為全球首家應用人臉識別技術驗證客戶身份、為客戶開戶的銀行；新韓銀行的新用戶可在無人網點內使用靜脈識別技術作為認證手段自助開戶；印度政府為全國11億人口（超過八成）在個人身份識別庫中登記生物識別特征，并基于此宣布在未來三年內所有印度人都將通過指紋和虹膜識別進行支付。

在國內，不少銀行也已經允許用戶通過指紋識別來登錄賬戶，招商銀行更是推出人臉識別大額轉賬功能，為銀行客戶提供安全便捷的金融服務。支付寶4.5億用戶中已有超過1.5億用戶使用過生物識別進行登錄和實名認證等。網商銀行使用生物識別和證件自動核驗技術為超過千萬用戶開通II類賬戶，自動通過率達到95.5%，人工抽檢環節未發生一起誤識。這些實踐為我國金融行業實現彎道超車，在互聯網背景下獲得領先位置探索出一條可行的路徑。

結語

推開邁向未來金融的大門，我們可以看到科技的力量讓她變得如此美好——云計算讓金融更普更惠，人工智能讓金融更懂用戶，區塊鏈讓金融金融更透明可信……在這其中，生物識別不可或缺，因為她讓我們每一個人成為鑰匙，開啟通往未來之門。

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