最近，谷歌剛剛發(fā)布的新旗艦手機Pixel 4在安全性上翻了車。具體來說，盡管這臺手機配備了完整、昂貴的結構光面部識別器件，還搭配了用于快速喚醒識別功能的雷達芯片以及自研的獨立加密芯片，但它卻忘記加入檢測用戶是否睜眼的代碼。于是乎，這就意味著你身邊的那個人真的可以趁你睡著的時候解鎖手機，然后任意妄為了~

眾所周知，對于現(xiàn)代的智能手機來說，“生物加密”早已是全行業(yè)標配的技術。無論是面部識別還是指紋識別，它們的意義都在于讓消費者無需記住冗長的密碼，可以直接拿自己的身體特征作為手機的“安全鑰匙”。而且，從一般消費者的認知角度出發(fā)，“生物識別”顯然比密碼更加高大上，也更加安全。然而，真的是這樣么?

Pixel 4為了面部識別設計了寬大的“額頭”

很顯然，這是一個非常低級、但后果卻非常嚴重的安全事件。嚴重到什么程度呢?在海外的科技媒體中，甚至一度又掀起了“要面部識別還是要屏下指紋”的大討論。比如說，在知名的海外手機網站GSMArena上，相關的投票短短數(shù)天之內就已經吸引了超過6000名網友參加，其中74%的人選擇了屏下指紋，足可見谷歌Pixel 4面部識別安全性“翻車”所造成的惡劣影響。

可是，如果屏下指紋也不靠譜呢?畢竟，同樣是在數(shù)天之前，騰訊安全實驗室已經在GeekPwn 2019國際安全極客大賽上公開演示了如何破解指紋識別的方法。據他們表示，即便是使用專用的指紋提取、偽造設備，成本也才不過1000多元，卻可以同時搞定電容、光學、超聲波三種不同的指紋識別裝置。換句話說，目前所有的指紋考勤機、屏下指紋手機在這種新的攻擊手段下基本都是形同虛設。如果說谷歌的面部識別漏洞讓用戶防不住“枕邊人”的話，那么最新的指紋復制技術則足以讓小偷、黑客、黑手機維修店歡呼雀躍。

短短一個月之內，當前智能手機上最流行的兩大生物識別技術先后“告破”。這可能會讓一些手機消費者感到擔憂了。不過別怕，智能手機行業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，實際上已經商用化的生物識別技術也遠不只有指紋和面部兩種。今天，我們就來給大家介紹幾種已經出現(xiàn)在實際產品上的，可能更加靠譜的手機生物識別技術。

面部可被復制，那么更精細的面部細節(jié)呢?

自從面部識別技術出現(xiàn)以來，對于其安全性的擔憂就主要集中在人臉的“可復制性”上：最初的平面面部識別就是因為可以被照片輕易蒙騙所以“出師未捷身先死”了。以至于后來的手機廠商們要么使用特殊算法進行活體和深度檢測，要么就是像蘋果、谷歌那樣直接采用高成本的點陣投射方案直接偵測人臉立體模型。

但是，對于基于視覺圖像的生物識別技術來說，要想提升其安全性，除了增加立體形狀的檢測能力之外，其實還有一條思路就是將檢測的對象盡可能地縮小并且提高分辨率。而這，就是在許多科幻/諜戰(zhàn)大片中常常出現(xiàn)，近年來也終于來到手機上的虹膜識別技術。

2017年年初，三星發(fā)布了自家全面屏時代的第一款旗艦手機Galaxy S8。它那略顯奇怪的背部指紋位置直到今天看來也不算是好的設計，但與此同時，S8所搭載的獨立紅外線虹膜識別單元也令它的安全性得到了很好的補充。

和普通的面部識別相比，紅外虹膜識別至少有三大好處：一是因為它的識別對象是人眼中虹膜的形狀，而虹膜的唯一性比面相更甚，也基本上不可能經由簡單的拍照進行復制，可以確保生物特征與用戶身份的嚴格“一對一”。二是紅外線虹膜識別在工作方式上類似于結構光面部識別，同樣是基于主動的紅外光發(fā)射器+專用傳感器，這意味著它不依賴于可見光，在全黑的環(huán)境也可以使用。三是因為虹膜本身就是人眼內部的結構，因此虹膜識別當然是需要睜眼的，這樣就直接杜絕了睡覺時被人“刷臉”的可能性。

微軟Lumia950是一款更小眾的虹膜識別手機

可惜的是，和結構光面部識別一樣，紅外虹膜識別技術由于也需要獨立的紅外發(fā)射器+紅外光攝像頭才能實現(xiàn)，因此這也就直接決定了其傳感器本身會嚴重侵占邊框面積。結果，在整個手機行業(yè)追求“極致屏占比”的大環(huán)境下，這一優(yōu)秀的生物識別技術，自然沒能在手機上存在太久。

指紋可以模仿，但血管的走向總不行吧

近年來，隨著可穿戴健康設備的概念逐漸為大眾消費者所接受，光學式心率計這一曾經的“黑科技”大家也早已見怪不怪了。但是，絕大多數(shù)人可能從沒想過，光學式心率計到底是為什么能夠測量心率呢?

其實原理并不復雜：光學心率計使用的只不過是以特定波長的光線(一般是綠光)透過肌理，從外部“照亮”血管(其實是血液吸收光線而使得血管比其他部分顏色更深)，再以傳感器捕捉血管因為心跳而發(fā)生的收縮·擴張變化，從而測出一段時間里的心率。而這種“以特殊光源在體外捕捉血管圖像”的工作方式，如今也已經發(fā)展為了一種全新的手機生物識別技術。

這就是配備在LG G8 ThinQ上的光學靜脈識別技術，官方稱之為“Hand ID”。論原理，它和光學式心率計如出一轍。只不過光學靜脈傳感器的光線投射范圍更大，可以直接照亮整片手掌，從而直接識別出皮下的靜脈圖像作為用戶的生物特征。

很顯然，和指紋相比，靜脈識別的對象由于是位于皮下，這使得不法分子很難通過一般的方式(比如誘導采集指紋或者偷拍)來獲得一個人的靜脈圖像。當然，這不是說靜脈識別不能被“破解”：據說德國的兩名黑客就曾公開演示過用紅外相機采集靜脈圖像，配合人工血管技術和蠟質手掌騙過靜脈識別器的方法。但是很顯然，如此麻煩的“造假”方式，恰恰說明了光學靜脈識別的有效性。

如果圖像總有漏洞，聲紋或能擔當未來大任?

當然，無論是虹膜識別還是靜脈識別，它們都是基于特殊的光學圖像識別機制來實現(xiàn)的。這意味著什么呢?這意味著它們天生和“真全面屏”不對付。對于那些有志于追求手機極致外觀設計，同時又還不滿足于屏下指紋方案的手機廠商而言，就總得想出一些新的、不依賴于攝像頭就能做到的生物特性識別機制。

有人要擔心，聲紋僅僅依靠錄音進行特征采集，這難道不會很容易造假么?其實還真不見得。一方面來說，目前的智能手機錄音降噪技術已經相當成熟，基本上只要是合格的旗艦型號，3mic定向錄音都已經是標配技術了，更好一些的手機甚至還可以做到錄音變焦(比如HTC、三星的某些旗艦)，在濾除環(huán)境噪聲的能力上毋庸置疑。

比如說，只需要在手機上多設置幾個降噪麥克風，就可能實現(xiàn)的聲紋識別技術，便有望成為未來真全面屏手機、甚至是折疊屏手機的又一個標配生物加密選項。顧名思義，所謂“聲紋”，其實就是用戶的聲音特征信息。它不僅包括語音語調等基本聲線特征，甚至也包括諸如特殊字符念法、有地區(qū)特征的口音、細小的停頓習慣等等。在刑偵司法領域，聲紋特征很早就被用于進行人物身份比對了，從某種意義上來說，它甚至或許是僅次于指紋的“老牌”生物特征之一。目前的主流AI語音合成軟件其實也都已經考慮到了對于聲音偽造的預防措施：它們會在人工合成的語音中添加只有機器才能察覺到的特殊數(shù)字聲紋，從而將其與真人的聲線區(qū)別開來，避免被惡意利用。當然，這也意味著，只有當這樣的“聲紋防偽造”技術徹底成為了音頻類軟件的標配之后，才算是為手機聲紋加密技術的安全普及真正地打好了基礎。而在此之前，我們似乎還必須要在屏占比和手機安全性之間忍耐一陣子“二選一”的狀況才行。