生物识别技术有望解决身份识别问题，让身份识别更加的方便快捷

　　Google 希望在其即将推出的 Android P 中改进生物识别技术。该公司宣布开发人员可以开始使用 BiometricPrompt API 将生物识别身份验证集成到他们的应用程序中。

　　据 Google 称，生物识别技术是保持用户安全的重要组成部分。 应用程序和设备通常利用知识因素(Knowledge factors)，拥有因素(possession factors)和生物识别因素(biometrics factors)进行认证机制。 知识因素通常包括 PIN 和密码，拥有因素包括令牌生成器或安全密钥，而生物识别因素包括指纹，虹膜或用户的脸部。

　　所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

　　根据IBG(International Biometric Group，国际生物识别小组)2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。

　　Google 的安全工程师 Vishwath Mohan 在一篇博文中写道：

　　生物识别认证机制正变得越来越流行，而且很容易明白其中的原因。它们比输入密码更快，比携带单独的安全密钥更容易，并且它们可以防止基于知识因素的身份验证的风险。

　　借助 Android P，Google 希望为测量生物识别安全性提供更好的模型，限制较弱的身份验证方法，并为开发人员提供一个通用平台和入口点，以便轻松集成该功能。

　　生物统计学通常使用两个指标：假接受率(FAR)和错误拒绝率(FRR)。 尽管这两个指标都提供了机器学习的准确性和精确性，但 Google 表示，他们不会考虑主动攻击者或提供有关抵御攻击的弹性的信息。FAR 侧重安全问题，它衡量了一个非法用户被偶然识别为设备所有者的频率，FRR 侧重可用性问题，它衡量合法设备所有者必须重新尝试其认证的频率。

　　在 Android 8.1 中，该公司引入了欺骗接受率(SAR)和冒充接受率(IAR)来衡量攻击绕过生物特征认证服务的容易程度。“欺骗”是指使用已知良好的录音(例如重放录音或使用人脸或指纹图片)，而“冒充”意味着成功模仿其他用户的生物特征(例如试图听起来或看起来像目标用户)。

　　生物识别技术目前在那些方面被应用呢，与技术成熟度及应用场景相关，指纹识别是目前市场上应用最为广泛的识别技术，在门禁、考勤和智能手机中被广泛使用，而人脸识别等其他技术也在加速渗透，市场仍处于加速上升时期。据数据统计，指纹识别产品在所有识别产品中的比例为56.7%，占绝对主导地位，人脸识别产品次之，比例为16.4%，虹膜识别产品比例为5.1%。

　　随着近几年生物识别技术的持续升温，人脸识别与指纹识别仍旧是最受青睐的领域，而虹膜、静脉、声纹等识别技术也在逐步取得资本的认可，步态识别作为比较新兴的一种生物特征识别技术，虽然商业化应用尚不完备，但已有获得资本支持，进入商业视野的公司。

　　所以在我国生物识别技术应该发展的相当迅速了，估计在不远的将来，更多的生物识别产品将进入我们的生活，为我们的生活带来十足的便利。