生物特徵評分：行為生物特徵可以更準確地驗證身份

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  量子運行遠見
• 2023 年 2 月 13 日

洞察總結

行為生物識別數據可以揭示人們的行為模式，並揭示很多關於他們是誰、他們在想什麼以及他們下一步可能會做什麼的信息。 行為生物識別技術利用機器學習來解釋數百種不同的生物識別測量結果，以進行識別、驗證、推動、獎勵和懲罰。

生物識別評分背景

行為生物識別數據是一種用於分析人類行為最小變化的技術。 該短語經常與物理或生理生物識別技術形成對比，後者描述虹膜或指紋等人類特徵。 行為生物識別工具可以根據個人的活動模式（例如步態或擊鍵動態）來識別個人。 這些工具越來越多地被金融機構、企業、政府和零售商用於用戶身份驗證。 

與收集個人數據（例如按下按鈕）時起作用的傳統驗證技術不同，行為生物識別系統可以自動進行身份驗證。 這些生物識別技術將個人獨特的行為模式與過去的行為進行比較，以確定其身份。 這個過程可以在整個活動會話中連續完成，也可以通過記錄特定行為來完成。

該行為可以由現有設備（例如智能手機或筆記本電腦）或專用機器（例如專門為測量腳步（例如步態識別）而設計的傳感器）捕獲。 生物識別分析產生的結果反映了執行操作的個人是建立系統基線行為的人的可能性。 如果客戶的行為超出預期，我們將採取額外的身份驗證措施，例如指紋或面部掃描。 與傳統的生物識別技術相比，此功能可以更好地防止帳戶盜用、社會工程詐騙和洗錢。

破壞性影響

基於行為的方法，例如移動、擊鍵和刷手機，可以幫助當局在隱藏身體特徵（例如使用口罩或手套）的情況下安全地識別某人。 此外，依靠擊鍵進行基於計算機的身份驗證的解決方案已被證明能夠根據個人的打字習慣來識別個人（頻率和節奏似乎足夠獨特，足以建立身份識別）。 由於打字是數據輸入的一種形式，因此算法可以在繼續跟踪和分析擊鍵信息時得到改進。

然而，在某些情況下，環境限制了這種行為生物識別的準確性。 不同鍵盤上的個別模式可能會有所不同； 腕管綜合症或關節炎等身體狀況可能會影響運動。 如果沒有標準，很難比較各個提供商訓練有素的算法。

同時，圖像識別為分析師提供了更多可用於行為研究的數據。 儘管步態和姿勢生物識別技術不如其他生物識別方法準確或可靠，但它們正在成為越來越有用的工具。 例如，這些功能足以在人群或公共場所建立身份。 實施歐盟 (EU) 通用數據保護條例 (GDPR) 的國家/地區的警察部隊使用步態和運動等生物識別數據來立即評估威脅情況。

生物識別評分的影響

生物識別評分的更廣泛影響可能包括： 

• 人們越來越擔心人工智能 (AI) 可能會錯誤識別/誤解人類行為，尤其是在執法領域，這可能導致錯誤逮捕。
• 欺詐者模仿步態和鍵盤打字節奏來滲透系統，特別是金融機構的系統。  
• 生物識別評分擴展到消費者評分，殘疾人/行動不便的人可能會受到歧視。
• 關於行為生物識別數據（包括心率）是否可以納入數字隱私法規的爭論越來越多。
• 人們只需輸入用戶名即可登錄網站和應用程序。

需要考慮的問題

• 您是否同意行為生物識別技術對於身份驗證更有用？
• 這種生物特徵識別還存在哪些潛在問題？