信息与通信网络安全技术——生物识别技术

方植彬

（工业和信息化部电子第五研究所，广东广州510610）

信息与通信网络安全技术
——生物识别技术

方植彬

（工业和信息化部电子第五研究所，广东广州510610）

随着社会公共安全和个人的自身信息安全要求的提高，生物识别技术成为安全验证的首选方式，它是一种利用人体生物特征对人进行身份识别的高科技技术。简要地介绍了生物识别技术出现的背景、生物识别技术的概念、生物识别的基本过程和生物识别技术的发展动态，以及发展前景。对当前比较流行的几种生物识别技术指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、人脸识别、签名识别和声音识别等，从原理及其特点上予以了论述和比较。

信息安全；生物识别；生物特征

0 引言

随着互联网的迅速发展，电子商务已成为潮流，人们可以通过互联网进行网上购物、银行转账等许多商业活动。现在商业贸易、金融财务和其他经济行为中，不少已经以数字化信息的方式在网上流动着。在21世纪中，伴随着电子商务的不断发展和普及，全球电子交易一体化将成为可能。“数字化经济”初具规模，电子银行及电子货币的研究、实施和标准化开始普及[1]。

在日常生活和网上交易中，经常需要验证人的身份，或者去确认某个人是谁，这就涉及到身份的认证，也就是身份识别。以信息化、数字化、网络化为特点的国家，以及社会生活对安全性有更高的要求，传统的身份鉴定方法包括身份标识物品（如钥匙、证件、ATM卡等）和身份标识知识（如用户名和密码），由于是借助体外物，一旦标识物品和标识知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代，存在无法解决的重大缺陷。

开放的信息系统必然存在众多潜在的安全隐患，黑客和反黑客、破坏和反破坏的斗争仍将继续。在这样的斗争中，安全技术作为一个独特的领域越来越受到全球网络建设者的关注。比如美国，对于证件的丢失或管理失误，每年就有上亿美元的福利款被冒领；全球知名的信用卡巨头MasterCard公司估计每年约有4.5亿美元的信用卡诈骗案。而因为密码被破解，则使移动通信每年至少损失10亿美元，单单自动取款机即ATM业务，其相关的诈骗案每年损失就不下3亿美元。

因此，我们迫切需要一种方便、有效、安全的身份认证技术，于是产生了生物识别技术。

1 生物识别技术

所谓生物识别技术，就是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。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的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样，运用图像处理和模式识别的方法提取特征进行数字化处理，转换成数字代码，并将代码组成特征模板存于数据库中。在人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定并确定身份。其关键的技术在于如何获取生物特征，并将其转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份[2]。

人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性方面经历了3个阶段的发展。第一阶段也就是最初的方法，是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥，如登录上网的个人密码（Password），以及使用银行自动提款机所需的身份识别码（PIN）、身份证（IDCards）或条形码等，它是当今数字化生活中较为流行的一种安全密钥系统。进入21世纪，一种更加便捷、先进的信息安全技术将全球带进了电子商务时代，它就是集光学、传感技术、超声波扫描和计算机技术于一身的第三代身份验证技术——生物识别技术。

图1 生物识别技术处理流程图

用于身份鉴别的生物识别特征主要有声纹、指纹、脸纹、虹膜、笔迹、步态和红外温谱图等，另外还包括耳形、DNA、视网膜、手形、掌纹、体味和足迹等。目前，国内外研究和应用较多的是指纹、虹膜、人脸和掌纹等。

生物识别技术是依靠这些人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案，由于人体特征具有不可复制的特性，这一技术的安全系数较传统意义上的身份验证机制有很大的提高。与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有以下优点:不易遗忘或丢失；防伪性能好，不易伪造或被盗；“随身携带”，随时随地可用。

2 生物识别的原理和步骤

2.1 基本原理

生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。

2.2 工作流程

一般而言，生物识别技术包括采集、预处理、特征提取和特征比对等模块，处理流程如图1所示[3]。

3 生物识别的发展现状

根据International Biometrics Group的研究资料显示，2006年全球生物识别市场总值约21亿美元，预计至2010年市场总值将会增至57亿美元。当前，生物识别技术正成为一个蓬勃发展的领域，成为计算机工业的一个重要应用方向。其中，人体特征识别技术市场占有率最高的是指纹机和手形机，这两种识别方式也是目前技术发展中最成熟的。

近年来。在一些工业发达的国家，利用生物学防伪的技术，根据人体生物特征识别个人的方法，已在一些海关、安全通道，以及金融部门中应用，从而阻止了那些盗用证卡、护照、钥匙、密码从事闯关、提款、开门、开锁和开车，以及开机的违法犯罪活动。在我国，近年也有这类技术推出，为揭茸和防范持证卡诈骗提供了有力的鉴识工具，如北大方正指纹电子公司推出的彩照指纹卡验证身份的防伪技术等。

生物特征识别技术近年来在全球范围内发展迅速，全球生物识别市场根据不同的应用主要可分为以下几个方面:电子门禁控制与考勤管理、计算机终端的进入控制、政府及司法部门（指纹自动识别系统）、消费者或商家用于买卖交易及其他多种应用。

生物识别行业的发展日趋成熟，生物识别产品已经开始为消费品市场所接受；生产商在市场上的竞争也表现为从以前的快速淘汰转到现在的持久竞争；各国政府部门越来越多地采纳生物识别技术。尽管中国生物识别产业在全球生物识别产业中还处于比较落后的水平，但中国生物识别产业的增长速度却在全球生物识别产业中处于较高的水平，而市场的发展空间亦非常庞大。“平安城市计划”和“2008北京奥运”为中国生物识别市场带来了巨大的商机，同时生物识别已不仅仅是企业所关注的一项技术，也正逐渐地成为与人们日常生活息息相关的科学技术。

4 生物识别技术的分类

生物特征指的是每个个体都有唯一的、可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，有生理特征（如指纹、面像、虹膜和掌纹等）和行为特征（如步态、声音和笔迹等）之分，这些特征具有遗传性或终身不变等特点。可以被用来区别人身份的生物特征主要有人的生理特征和行为特征两类。其中生理特征是人与生俱来的，相对来说是稳定不变的，目前可以利用的生理特征有:指纹、掌纹、面相、眼膜和手血管等。而行为特征是人后天形成的，当主体状态和使用环境发生变化时，这些特征在一定程度上具有可变性。目前常用的行为特征主要有人的声音、笔迹和步态，以及击键状态等。两者比较，生理特征在生物识别领域中的应用价值更高一些。

4.1 指纹识别

指纹识别在整个生物识别的应用中占据一半还要多，不仅在门禁、考勤系统中我们可以看到指纹识别技术的身影，市场上还有了更多指纹识别的应用:如笔记本电脑、手机、汽车和银行支付等。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列而形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，被称为指纹的细节特征点。虽然指纹人人皆有，但各不相同，至今仍找不出两个指纹完全相同的人。

古装剧里无论是进行交易还是大堂逼供，经常有按手印的镜头。可见，指纹就代表着自己。指纹具有很强的相对稳定性，从胎儿6个月指纹完全形成到尸体腐烂，指纹纹线类型、结构、统计特征的总体分布等始终没有明显的变化。指纹识别指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。据史书记载，远在3 000年前的西周，中国人已利用指纹来签文书、立契约了。非洲的一些土著部落在1 000年前也会运用指纹订立契约。1684年，植物形态学家格鲁发表了第一篇研究指纹的科学论文。1809年比伊克把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家普肯野将指纹分为9类。在西斯·高尔顿提出著名的高尔顿分类系统后，英国、美国、德国等国的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。目前，世界各地的警察局已经广泛地采用了指纹自动识别系统。20世纪90年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。指纹识别系统经过人工识别到机器识别的发展之后，进入自动识别阶段，被称为自动指纹识别系统。指纹注册又叫指纹登记，是从指纹图像中提取指纹特征值，形成指纹特征值模板，并与人的身份信息结合起来，存储在指纹识别系统中的过程，它相当于为指纹报户口。所以指纹注册的时候，需要保证指纹与身份信息之间的正确对应。

每个人的指纹皮肤纹路是唯一的，并且终身不变，具有唯一性和稳定性。指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从指纹中抽取的特征值。平均每个指纹都有几个独一无二、可测量的特征点，每个特征点都有大约7个特征，10个手指产生最少4 900个独立、可测量的特征，这说明指纹识别是一个足够可靠的鉴别方式。

指纹识别技术的优点包括:实用性强，指纹样本便于获取，易以开发识别系统；可靠性易以增加，可以通过登记更多的指纹，鉴别更多的手指来提高其准确度；方便性好，扫描指纹的速度很快，使用非常方便；应用广泛，指纹识别技术占领了大部分市场；指纹识别产品的性价比较好，指纹采集头更加小型化，并且价格低廉。指纹识别技术的缺点包括:指纹的广泛性较差，个别人或某些群体的指纹因为指纹特征很少，成像很难，对该技术的应用有一定的影响；用户接受性较差，过去因为在犯罪记录中使用指纹，使用户在使用上存在一定的心理障碍。

实现指纹识别有多种方法。其中，有些是通过比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用指纹的波纹边缘模式和超声波。在所有的生物识别技术中，指纹识别是当前应用最广泛的一种[4]。

4.2 人脸识别

面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，早期主要采用特征脸、神经网络等方法，需要人工智能和机器知识学习系统，用于捕捉面部图像的两项技术是标准视频和热成像技术。

人脸识别，又被称为面纹识别，是利用人体面部的不重复性特征来实现身份识别。眉毛、眼睛、鼻子等部位属于最为典型的区域。例如:将人眼睛黑色部位的颜色像素统计出来，就可以明显地区别于面部的其他部位，从而确定眼睛的大小和位置。同理，利用这种方法也可以检测出人脸的大小、位置，并将五官定位，从而得到整个人脸模板的特征向量，以供系统进行对比分析。

早在20世纪50年代，人脸识别技术就已经出现；到90年代中期，该技术达到了一定的成熟度，陆续出现一些应用人脸识别技术的商业系统。人脸识别技术中广泛采用的区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。人脸识别主要应用于刑侦破案，例如:在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。

面像识别技术的优点是:人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等优点。面像识别技术的缺点有:精确性低，目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面，由于受到光照、姿势、表情变化的影响，识别的准确度受到很大的限制；成本较高，面像识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高，采集图像的设备较为昂贵。

在欧美等发达国家，人脸识别技术已被普及到许多场所。英国伦敦警察局使用了人脸识别系统后，在3个月内破案率提高了34%。2008年奥运会，经过中科院自动化所的研究人员坚持不懈的努力，中国拥有完全自主知识产权的人脸识别系统成功地在奥运会开幕式上经受了最严格的检验，同时也开创了人脸识别技术奥运会应用的先河。为了保证2010年上海世博会的顺利召开，在世博园的各个出入口和多个公共交通站点，安装了“嵌入式人脸识别器”。这些仪器能对监控系统进行利用，采集到人群中的人脸信息，并与后台数据库的可疑分子信息进行高速比对，从而锁定疑似危险人物，可疑分子即便混迹人海，也难以逃脱人脸识别系统的鉴别[5]。

4.3 声音识别

声音识别是一种行为识别技术，声音识别设备不断地测量、记录声音的波形和变化，并进行频谱分析，经数字化处理之后做成声音模板并加以存储，使用时将现场采集到的声音同登记过的声音模板进行精确的匹配，以识别该人的身份。这种技术的精确度较差，使用困难，不适用于直接数字签名和网络传输。声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。目前，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。

声音识别技术的优点包括:声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受；声音识别技术具有较好的方便性、经济性和准确性。声音识别技术的缺点有:精确度较低，声音因为变化的范围太大，很难进行精确的匹配；技术复杂度较高，声音的音量、速度和音质会受一定的条件，如感冒的影响，需增加系统功能以适应该变化；成本较高，声音采集设备，如高保真的麦克风，是很昂贵的。

4.4 虹膜识别

虹膜位于眼睛的巩膜和瞳孔之间，由许多腺窝、皱褶和色素斑等构成，包含了极为丰富的纹理信息。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因的表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到8个月左右，虹膜就基本上发育到了足够的尺寸，进入了相对稳定的时期。每个人的虹膜花纹都是不同的，即使是双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像也不相同。虹膜识别技术就是应用计算机对虹膜花纹特征进行量化数据分析，用于确认被识别者的真实身份。在识别过程中，先通过红外摄像头摄取来者的面部，接着对虹膜进行定位并取出特征进行计算，然后与数据库的库存数据进行对比，最后做出判断并采取措施。

从普通家庭门卫、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，虹膜识别技术都能有效地简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”，即使丢失也不用担心信息泄露。首都机场的出入境检验检疫处已经应用了面部识别系统，也部分采用了虹膜识别技术，因此将逐步地实现自动入关、报关。使用虹膜进行身份识别的想法，最初是由眼科专家弗兰克·伯奇在1936年提出来的，1987年另两个眼科专家伦纳德·弗洛姆和埃尔朗·萨菲尔用伯奇的概念申请了专利，但他们没开发出这样的处理器。他们转而求助于约翰·道格曼，寻求实际的虹膜识别算法。现在虹膜识别算法的研究都是基于1994年道格曼申请的专利的基础上。

虹膜识别技术的优点包括:生物特征的采集较为方便，准确性较高。据统计，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。虹膜识别技术的缺点有:应用普及程序较低，虹膜识别系统已经进行了许多测试，但还没有更大规模的应用；成本较高，很难将图像获取设备的尺寸小型化，同时需要昂贵的摄像头[6]。

4.5 视网膜识别

视网膜识别技术是利用激光照射眼球的背面，扫描摄取几百个视网膜的特征点，经数字化处理后形成记忆模板存储于数据库中，供以后的比对验证。视网膜是一种极其稳定的生物特征，作为身份认证是精确度较高的识别技术。但使用困难，不适用于直接数字签名和网络传输。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以，尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。

视网膜识别技术的优点包括:视网膜的生物特征具有较强的优势，视网膜是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，不易磨损、老化或者受疾病的影响；视网膜识别技术有较高的准确性和防伪性。视网膜识别技术的缺点有:应用技术的广泛性差，应用普及程度不高；消费者的接受性较低，视网膜技术是否会给使用者带来健康的损坏有待进一步的医学证实，影响了其应用前景；视网膜识别技术的成本较高。

4.6 掌纹识别

手掌几何学是基于这样一个事实:几乎每个人的手的形状都是不同的，而且这个手的形状在人达到一定的年龄之后就不再发生显著的变化。当用户把他的手放在手形读取器上时，一个手的三维图像就被捕捉下来。接下来，对手指和指关节的形状和长度进行测量。手形读取技术可划分为下列3种范畴:手掌的应用，手中血管的模式，以及手指的几何分析。映射出手的不同特征是相当简单的，不会产生大量的数据集。但是，即使有了相当数量的记录，手掌几何学不一定能够将人区分开来，这是因为瘦的特征是很相似的。与其他生物识别方法相比较，手掌几何学不能获得最高程度的准确度。

人类手掌的立体形状，就如同指纹一样，是每个人都互不相同的、可以作为身份确认的识别特征。手掌特征是指手掌长度、宽度和厚度，以及手指的表面特征。首先，掌形识别系统获取手掌的三维图像，然后经过分析并确定每个手指的长度、手指不同部位的宽度，以及靠近指节的表面和手指的厚度。可得到近百个掌形的数据，从而与模板进行比较，并得出结果。手掌的几何特征的稳定性极高，不易受外在环境的影响而改变。缺点是掌形识别容易受生理状况改变的影响，而造成识别率的不稳定[7]。

4.7 签名识别

签名识别，也被称为签名力学识别（DSV: Danamic Signature Verification），它是建立在签名时的力度上的，分析笔的移动，例如:加速度、压力和方向，以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名力学的关键在于区分出不同的签名部分，有些是习惯性的，而另一些在每次签名时都不同签名的使用已经被广泛地接受，应用范围从独立宣言到信用卡都可见到。然而，签名辨识的问题仍然存在于获取在辨识过程中使用的度量的方式，以及签名的的重复性。DSV系统已被控制在某种方式上去接受变量。但是，如果不降低接受率，它就无法持续地衡量签名的力度。

签名识别技术的优点有:较好的接受性，使用签名识别是一种公认的身份识别的技术，易以被大众接受。签名识别技术的缺点包括:技术复杂度较高，随着人的性情与生活方式的改变，签名也会随着改变，需增加系统功能以适应该变化；价格较高，用于签名的手写板结构复杂而且价格昂贵。如图2所示[8]。

图2 签名图像的几何特征点

4.8 静脉识别

我们的手背静脉血管分布图纹，就如同指纹一样，千差万别，因此可以作为身份确认的识别特征。静脉血管属于皮下组织，不同于人体表皮的指纹，不容易受外界环境的影响，是非接触性的信息采集，很难伪造，因此可以满足高安全要求的身份识别。

静脉识别安防管理系统的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影，即可将血管的阴影处摄出图像来。将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。进行静脉比对时，实时地采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。

与其他生物识别技术相比，静脉识别具有很多优点:1）通过例证和收集数据证明，所有人的静脉是不同的，完全相同静脉特征的人几乎没有，而且这种差异将会在他们的一生中都不会消失；2）由于静脉分布藏匿于身体内部，其特征属天赋密码，不会遗失，不会遗忘，使用简便，所以不存在仿制或失窃的风险；3）高精密判断，不受外部污染、轻伤影响，人类手部表面的皮肤条件不会对认证工作造成影响；4）非侵入性和非接触性成像技术对红外线的采用，可以确保使用者的便捷性和清洁性；5）由于静脉形状的相对稳定性和捕捉影像清晰性，所以，可对低分辨率相机拍摄的图样资料进行小型的简单数据影像技术处理。因此，其准确率比指纹识别还高。实验显示，其无法识别的几率仅有0.01%，识别错误的概率则只有0.00 00 8%，识别率已经达到了99.9%[9]。

4.9 其他生理特征的识别技术

其他生理特征的识别技术:味纹识别、手形识别、人耳识别、DNA和红外温谱图。这里除DNA识别具有绝对的权威性和准确性外，其他识别方式适合安全要求较低的场所[10]。

5 生物识别技术的发展趋势

实际上，到目前为止，研究者已经对将近20种特征进行了研究，从DNA、脸像、虹膜、红外脸温谱、耳形、颅骨、牙形、声音、指纹、掌纹、静脉、签名和笔迹等等都可以鉴别，但还有很多问题有待解决，比如人脸识别中光照、姿态变化的问题；虹膜识别、视网膜识别中戴眼镜的，戴隐型眼镜的，还有患白内障的，老花眼的问题；指纹识别中用力大小、方位，人手脱皮，出汗问题等等。这些无疑都会影响到识别准确率，需要研究者做进一步广泛而深入的研究[11]。

由于生物识别技术开始在市场中获得发展动力，并得到向设备集成的推动，因此价格可能将继续下降，而且这项技术将不断地得到完善。与任何类型的产品一样，使用它的人数越多，对它的需求就越大。随着更多的人采用生物识别技术，将推动芯片价格的下降，激发创新。到目前为止，还没有100%准确的技术，误报可能令尝试访问自己数据的用户感到沮丧。不过，随着公司努力使这项技术变得更加优化、准确和廉价，这一领域在过去几年里取得了长足的进步。厂商还关注使生物识别技术变得更加适合大众的胃口，使从CEO到6年级学生的每一个人都可以依靠生物识别产品，不用去担心不正确地使用它们。

生物识别下一步研究的几个特别关注的地方是:1）针对大规模人群的身份鉴别的技术，比如机场通关、车站码头、大型集会等都可以用到生物识别技术；2）在摄像机监控状态下，实时识别是一个难题；3）多模态生物识别技术将会得到广泛的应用，比如手上的掌纹和手型加起来，还有人脸、虹膜、指纹，以及步态和人脸加起来，实现远距离的生物识别。

生物识别在全球市场呈上升趋势，亚太市场更是将成为潮流的引导者，尤其是生物识别技术被亚太地区的快速接受将会影响世界生物识别技术的发展。随着美国“911事件”的发生，美国及欧洲一些国家已逐步地将生物识别列人政府行为，中国政府也已经对生物识别产业有高度的重视[12]。

6 结束语

10年前，人们对生物识别普遍的看法是，那不过是一种科学幻想而已。现在，由于技术的进步，一切有了很大的不同，出现了更准确、更精致的产品，而且价格也降到了更容易接受的地步。此外，人们关于生物识别如何应用于其他领域的知识也显著地增加了，这一切使得它越来越接近日常生活。上述介绍了诸多种生物识别技术，这些生物识别技术均已研制成功，并成功地运用于军事、商业、民用安防上[13]。

总之，网络安全是一个综合性的课题，涉及技术、管理、使用等许多方面，既包括信息系统本身的安全问题，也有物理的和逻辑的技术措施，一种技术只能解决一方面的问题，而不是万能的。因此，只有严格的保密政策、明晰的安全策略，以及高素质的网络管理人才才能完好、实时地保证信息的完整性和确证性，为网络提供强大的安全服务——这也是21世纪网络安全领域的迫切需要。

[1]王广胜.网络安全技术浅析[J].湖北生态工程职业技术学院学报，2007，5（1）:35-38.

[2]陈洪京.几种生物识别方法的比较研究[J].河北省科学院学报，2007，24（4）:33-37.

[3]杨强，谭礼俊.生物识别技术对比浅析[J].大众科技，2005（2）:50-51.

[4]李锦，薛江炜，马克生.基于生物识别IC技术的应用展望[J].中国防伪技术，2009（4）:57-59.

[5]MORENO B，SANCHEZ A，VELEZ J F.On the use of outer ear images for personal identification in security applications[C]//Proceedings of IEEE 33rd Annual 1999 International CarnahanConference onSecurityTechnology. Madrid.1999:469-476.

[6]吴作好，曾洁.几种人体生物特征的生物识别技术比较[J].现代电子技术，2007（14）:121-124.

[7]白杉.美国推行生物识别电子护照[J].智能建筑与城市信息，2005（2）:50-52.

[8]张立智.国际生物识别技术及其发展趋势[J].能建筑与城市信息，2007（1）:88-90.

[9]BURGE M，BURGER W（To appear）.Using earbiometrics forpassive identication[C]//In 14th International Information Security Conference.Klu-wer Academic.2012.

[10]陶红艳.多模态生物识别中生物特征组合的最优化设计[J].压电与声光，2007，29（3）:356-359.

[11]王景艳.生物识别技术与应用朱珍[J].佛山科学技术学院学报，2003，21（3）:66-69.

[12]盛曦.生物识别技术在旅游景区的应用[J].电子技术应用，2006（12）:7-10.

[13]邢书宝.电子商务环境下生物识别技术综述[J].商场现代化，2008（534）:146-147.

Overview of Biometric Identification Technology

FANG Zhi-bin
（CEPREI，GuangZhou 510610，China）

With the improvement of social public security and personal information security's requirement，biometric identification technology has become the first choice of secure verification. It's a high technology which uses body biology characteristics to identify identity.In this paper，the background，concept，basic process and future prospect of biometric identification technology areintroduced.Severalpopularbiometricidentificationtechniquessuchasfingerprint identification，iris identification，retina identification，face identification，signature identification and sound identification are discussed and compared in terms of the principle and characteristics.

information security；biometric identification；biological characteristic

TP 391.4

：A

：1672-5468（2014）05-0055-07

10.3969/j.issn.1672-5468.2014.05.011

2014-04-18

2014-09-18

方植彬（1981-），男，广东揭阳人，工业和信息化部电子第五研究所广州环宇标准及检测技术有限公司总经理，从事产品检测与管理工作。