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基于生物特征的身份认证系统概述
作用：判别用户的身份、保障信息系统安全 。
是识别操作者 身份的过程，要保证其**物理身份（现实）与数字身份（网络）**相对应。
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两种认证
用户与主机之间的认证 --- 认证人的身份，单机 / 网络环境。
主机与主机之间的认证 --- 通信的初始认证握手，网络环境。
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四种基本认证途径
（1）基于你所知道的（What you know）知识、口令......
（2）基于你所拥有的（What you have）密钥、身份认证......
（3）基于你的个人特征（What you are）指纹......
（4）双因素、多因素认证
下面对（3）进行详述。
基于生物特征的身份认证
定义：基于个人独特的生理或行为特性 进行自动身份识别的技术。
- 优点：
（1）普遍性：特征普遍存在。指纹这种东西大部分人都有
（2）方便性：易于携带，不易丢失。生物特征总不能丢了吧
（3）难复制性：难以被伪造盗用。虽然网络上仿造指纹很常见，但现实里倒也没有太多吧，这个还是不太好做的
（4）部分生物特征能够提供主动监控技术。
常见的生物特征：人脸、虹膜、指纹、手型、视网膜、签名、语音、手部血管分布、脸部热量图......
- 流程：
（1）注册模块：注册用生物特征数据的捕获、提取和存储 。
（2）识别模块：认证用生物特征数据的捕获和提取 。
（3）匹配模块：识别的特征和数据库信息对比，两种应用情况，验证和鉴别 。
（3 - 1）验证：证明所声称身份即可。确认某人的身份是否为声称的那个人
（3 - 2）鉴别：必须要挨个比对得到具体身份。确定某人的具体身份。
一个例子：A 字自称张三，认证只要查下身份证，确认是张三就行。但鉴别需要挨个对比出 A 的真实身份。
（4）判定模块：给质量分数 和匹配分数 各设置一个阈值，前者决定是否重输入，后者决定是否失败。
（5）评价指标：FAR，FRR
几种攻击：指纹攻击、虹膜呈现攻击、人脸合成攻击、面具攻击
人脸活体检测
常见的人脸仿真方式：Print、Replay、3D Mask、Makeup、Partial Attack......
检测方法
分为传统人脸活体检测 和基于深度学习的活体检测。
传统人体活脸检测有下列方法：
- 眨眼检测
缺点：（1）真人也会一段时间不眨眼；（2）无法检测视频重放；（3）剪切眼部后的照片攻击。 - 嘴部动作检测
缺点：（1）重放视频攻击；（2）面具攻击；（3）相机必须不动。 - 交互式活体检测
原理：（1）借助内置传感器；（2）借助设备闪光；（3）借助近红外成像；（4）心率检测。
重放攻击数据库的三种重放类型：打印照片、手机照片、平板照片。
未解决问题
（1）训练集与测试集的分布差异。
（2）可解释性。
（3）未知类型的攻击。