问开始使用生物识别锁吗？

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在锁中，您有一个键(在普通锁中，它是一个实际的键)，它具有一些特性(沟槽、缩进、折线)。

• 难以复制(理想情况下是不可能的)
• 很难(“")篡改，并且不会随着时间的推移而退化/改变。
• 很容易证实
• 生成一个非常大的键空间(降低了蛮力方法的可行性)
• 是便宜的;-)

在生物识别锁中，关键是一个活的有机体(例如，你)，因此是生物部分，其特征是对所述生物体的一些测量(因此是-metric)。

可以从一个人身上进行一些测量，但是当你用上面的清单检查它们时，就会发现一些困难：

• 指纹很容易复制
• 视网膜图像的获取非常复杂。
• 声纹容易发生变化
• 肌肉记忆又容易发生变化。
• DNA扫描要么速度慢，要么不够精确。

在所有情况下，您还需要验证样品是否有效(例如，DNA是“纯的”，来自于一个实际活着的人，而不是被偷来的手帕拼接)。

当一项测量容易发生变化时，它需要以很高的精度和多次尝试进行测量(这变得很尴尬)，或者需要放宽接受标准；在这种情况下，“关键空间”缩小，测量的可复制性可能变得容易(例如，计算机生成的录音语音样本)。

混合几个测量值，并在混合中添加一些本身不可靠的数据，可以提高准确性并降低脆弱性。例如，指纹阅读器可以配备几个单独不可靠的传感器来验证：

• 红外辐射(被动)是一个活的人类手指的发射。
• 红外发射(无源)显示了大约心跳频率的波动。
• 红外光谱和可见光反射率(活性)是指在传感器和皮肤之间没有任何物质(如薄指纹打印硅酮层)的人肉的红外和可见反射率(我们可以选择测量氧和CO2饱和度)。
• 介电特性是指.

这样，问题就变成了成本问题(假阴性:一根出汗的手指可能会被电误读，指甲釉质或污垢可能会改变或损害血液读数，血氧饱和度可能因医疗原因而变化……)。

一旦“防御”传感器确定了它们的性能，您就可以在原始信号上运行一个特征提取器，从基本特征和平均特征调查中可以建立与每个特征相关联的信息。

对于指纹来说，“特征”可以是特定标记的存在和(相对)位置--脊、轮、环等。对于人类的声音来说，光谱的内容是一样的。对于肌肉记忆，一些众所周知的和重复的任务，如在键盘上键入一个人的名字的时间和精确性。对于DNA来说，它可以是一个给定的DNA序列(...ACTGATTTCAAC.)。诸若此类。

最终，这会产生一串比特，它表示信号也“清除”了不想要的变化(在指纹箱中，这些变化将由手指的压力、速度、排列引起；在DNA情况下，我们将寻找两个容易识别和唯一的‘标记’序列之间的序列，可能是从几个样本中扩增和重建的)和噪声(在手指的情况下，可能是污垢或汗液)。

然后，问题是搜索用户数据库以获得所需的字符串。最后，这将产生一个基本信息(“已发现”或“未找到”)，并可能产生用户标识(“查找:用户ID 123456")。