现在指纹登录是一种很常见的登录方式 ， 特别是在金融类APP中 ， 使用指纹进行登录、支付的特别多 。指纹登录本身是一种指纹身份认证技术 ， 通过识别当前用户的指纹信息 ， 进而确认用户在系统内的注册身份 。
指纹认证得以流行 ， 我认为有两个关键点：
一是简便 ， 没有了忘记密码的烦恼 ， 也免去了输入密码的繁琐 。
二是安全 ， 能够用在支付环节 ， 这就说明其可以达到金融级别的安全 。
这篇文章就来简单看下指纹认证是如何做到以上两点的 ， 其中有哪些坑 ， 有哪些坎 。
指纹识别的原理指纹认证的历史其实是很悠久的 ， 在我国唐代指纹已经广泛应用于文书契约 ， 宋代手印已正式成为刑事诉讼的物证 ， 这说明人们早就认识到了个体指纹的独特性 ， 并且有了成熟的识别方法 。对于计算机指纹识别 ， 也是去寻找指纹的独特性 ， 这里仅做简单的介绍：
有一个关键概念：指纹特征点 ， 常见的特征点有指纹中的端点和分叉点 ， 算法中通常记录它们的位置和方向 。程序通过光学传感器采集指纹图像 ， 提取指纹特征点 ， 用数学表达式描述它们 ， 称为指纹模版 。注册指纹时把指纹模版保存到数据库或其它存储中；验证指纹时 ， 先提取当前指纹的特征点 ， 再和已记录的指纹模版进行比对 ， 匹配度达到一定的阈值就算匹配成功 。

文章插图

对于指纹识别的两个安全问题：

• 指纹图像泄漏问题：程序可以不保存指纹图像；指纹模版进行某种加密处理后 ， 可以做到无法还原出指纹图像 。当然能做和做不做是两码事 。指纹泄漏还有另一种情况 ， 2014年德国黑客从照片中成功提取了德国国防部长的指纹 ， 所以以后拍照时不要比划剪刀手了 ， 但是大部分人的账户应该不值得冒着巨大的风险、花费很大的力气这样搞 ， 所以平常也不用太担心 ， 注意下就行了 。
• 假指纹识别问题：万一指纹被别人采集到了 ， 或者制作成了指模 ， 是不是就可以畅通无阻了呢？对应这类问题 ， 有活体指纹检测技术 。硬件上采用电容传感器采集温度、心率等数据 ， 加上光学传感器的指纹纹路数据 ， 进行综合判断；软件上的实现则一般通过机器学习的方式进行识别 。但是两者对假指纹的识别率可能都不太理想 ， 可见的厂商宣传也不多 ， 其中原因可能是因为仿生技术太牛逼了 ， 这里也没找到太多有价值的信息 。实际应用在金融领域时 ， 金融服务商必然采取了更多的手段来降低安全风险 ， 而不是单纯地看指纹认证结果 ， 毕竟出了问题生意可能就做不下去了 ， 所以大规模应用时的安全风险应该是有所控制的 。

门禁中的指纹认证在移动设备广泛采用指纹认证之前 ， 这一技术已经得到了大范围的应用 ， 很多人应该都接触过刷指纹的门禁或者考勤机 。从老板的角度看 ， 刷指纹比刷卡更能有效地验证员工的身份 ， 而且成本也不高 。从员工的角度看 ， 不用多带一张卡 ， 更方便高效 。从安全的角度考虑 ， 指纹识别技术比较成熟 ， 只要不泄漏 ， 一般也不会出问题 ， 设备做得好安全性还更高一些；出问题也仅在门禁这个环节 ， 即使没有指纹认证 ， 也有别的方法开门 ， 复制门禁卡或者钥匙可能更方便；对于更重要的保护对象 ， 应该还有更安全的保护措施 。

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