「顔認証」と「指紋認証」どちらが安全でしょうか?多くの人が間違っていた

「顔認証」と「指紋認証」どちらが安全でしょうか?多くの人が間違っていた

今日のスマートフォンの発達により、顔認証や指紋認証によるロック解除は大きな利便性をもたらし、一般的に使用されるロック解除および支払いツールになりました。

顔スキャンと指紋スキャンはどちらも人間の生体認証情報を使用して作業を実行し、その使用シナリオは非常に幅広いので、どちらがより安全であるか考えたことがありますか?

[[376973]]

今日は教授の主導で全員対決をします。

顔認識

既存の技術の観点から見ると、顔認識は2D画像認識技術と3D構造化光技術に分けられます。

2D画像認識技術は、宇宙科学と同様に、平面画像を使用して識別と検証を行う技術で、体積が小さく、コストが低いという特徴があります。現在、多くのAndroidメーカーがこの技術を採用しています。

[[376974]]

しかし、生体検知や顔認識の精度は低く、モデルや写真によって簡単に破られてしまう可能性があります。

したがって、お金などの重要な状況になると、システムは通常、携帯電話の認証コードなどの補助的な方法を使用します。

3D構造化光技術は、iPhoneの既存の顔認識技術です。

使用時には、数万本の赤外線が人の顔に投影され、赤外線受信機を使用して情報が収集され、3次元の顔モデルが形成されます。

モデルが詳細であればあるほど、安全性が高まります。

この技術は解読可能ですが、解読は困難であり、セキュリティ指数は比較的高いです。

しかし、モジュールのサイズが大きいこと、フルスクリーンデザインへの影響、開発の難しさやコストの高さから、多くの国内メーカーは断念を選択しました。

[[376975]]

したがって、顔認識が安全かどうかを問うには、技術的な観点から答える必要があります。

指紋ロック解除

指紋認証というと、誰もが無意識のうちに指紋画像に依存していると考えますが、鍵となるのは画像の背後にある特殊なアルゴリズムによって計算されたコードです。

[[376976]]

指紋パターンが形成されると、システムは指紋の特徴点に基づいて新しい指紋特徴マップを形成します。

グラフには、さまざまな分岐点、発散点、ループ点などの重要な情報が含まれており、データは対応するバーコードの文字列に変換されてデータベースに保存されます。

[[376977]]

長年の開発を経て、指紋認識技術は徐々に成熟してきました。

超音波画面下指紋認証、静電容量認識センサー、半導体認識センサーなどの技術が次々と登場し、セキュリティ指数は絶えず向上しています。

[[376978]]

さらに、指紋認識モジュールは小型で場所を取らず、開発も容易であるため、多くのメーカーに人気があります。

しかし、それは絶対に安全でしょうか?と飛び出して否定する人もたくさんいるでしょう。

はい、欠点はあります。

実験により、携帯電話の型やシリコンケースの中には、人の指紋を簡単にコピーできるものがあることがわかった。

[[376979]]

一般的に、顔認証であれ指紋認証であれ、100% のセキュリティを保証することはできません。

既存技術のセキュリティの観点から見ると、3D構造化光技術 > 指紋 > 2D画像認識技術の順になります。

したがって、iPhone をお持ちの場合は、顔スキャンが最も安全です。

Android スマートフォンをお持ちで、3D 構造化光技術が搭載されていない場合は、指紋認識を使用することをお勧めします。

「顔認証」と「指紋認証」、どちらがお好みですか?

<<:  AIの奇妙な使い方:マクドナルドはゴミ箱の監視にAIを活用

>>:  3大分野で需要が解放され、2021年には検査ロボットの開発が期待される

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

運輸・物流におけるAIと自動化のユースケース

[[343865]] [51CTO.com速訳]調査によると、コロナウイルスの流行により、多くの国と...

2024年のテクノロジートレンド

2024年を見据えて、多くの技術リーダーや観察者は、AIが依然として会話や企業計画の中心となるだろう...

SIZEアルゴリズム: データストレージセキュリティの革命

スケンダーさん、あなたの発明の本質から始めましょう。 SIZEアルゴリズム開発とは何ですか?このアル...

2020年、全国の産業用ロボット出荷台数は前年比19.1%増加した。

工業情報化部が発表したデータによると、2020年1月から12月まで、全国の産業用ロボットの生産台数は...

インテリジェントコンピューティングセンター構築の「サンゴ礁」と「灯台」

インテリジェント コンピューティング センターを「誰でもアクセス可能かつ無料」にする時が来ています。...

...

アンサンブル学習: 3人の頭脳は1人の頭脳よりも優れている

[51CTO.com からのオリジナル記事] 「靴屋が 3 人いれば、諸葛亮 1 人より優れている」...

自動車AI市場は2027年までに70億ドルに達する

世界の自動車人工知能市場規模は、2022年の23億米ドルから2027年には70億米ドルに成長すると予...

AIがITリーダーにコストの最適化とリスクの軽減をどのように支援するか

AI は近い将来、IT リーダーにとって最優先事項となる可能性が高いものの、レポートでは、世界中で経...

Tencent TRS: 産業実践におけるメタ学習とクロスドメイン推奨

1. メタ学習1. パーソナライズモデリングの問題点推奨シナリオでは、データの 80% 分布の問題に...

5つのAI技術トレンドが私たちの労働環境を根本的に変える

[51CTO.com クイック翻訳] 現在、人工知能技術に対する人々の見解は主に2つの陣営に分かれて...

トップ 10 のディープラーニング フレームワークの比較分析

2016 年が過ぎ、BEEVA Labs のデータ アナリスト Ricardo Guerrero G...

...

RPA がコロナウイルス危機を乗り越えるために組織をどのように支援しているか

世界中でコロナウイルスが流行しているため、多くの組織が優先順位を変更しました。その結果、組織がコスト...