• head_banner_03
  • head_banner_02

指紋、虹彩、顔、パームプリントアクセスコントロール、より安全な?

指紋、虹彩、顔、パームプリントアクセスコントロール、より安全な?

最も安全なパスワードは、大文字と小文字、数字、シンボルの複雑な組み合わせであると何度も聞いたことがあるかもしれませんが、これは、長くて難しい文字列を覚えておく必要があることを意味します。複雑なパスワードを覚えていることに加えて、ドアにアクセスする他のよりシンプルで安全な方法はありますか?これには、生体認証技術を理解する必要があります。

バイオメトリックが非常に安全である理由の1つは、機能が一意であり、これらの機能がパスワードになることです。しかし、この技術革命のカーニバルでは、普通のユーザーはジレンマに直面しています。指紋を使用してコーヒーショップでラテのカップにお金を払うとき、残留指紋が悪意を持って収集される可能性があることに気付きますか?空港のセキュリティチャネルの虹彩スキャナーが赤く照らされたとき、この技術のプライバシー保護メカニズムを本当に理解している人は何人ですか?

現在、市場で最も一般的なアクセス制御バイオメトリックテクノロジーには、指紋認識、顔認識、手のひらの印刷認識、音声(音声プリント)認識、手のひら静脈認識などが含まれます。

Cashly Technology Companyは、指紋認識、顔認識、手のひらの印刷認識、音声(VoicePrint)認識、およびヤシの静脈認識の利点と欠点を紹介します。

指先での利便性 - 指紋アクセス制御
最も初期の人気のある生体認識技術であるため、指紋解除は現代人の相互作用習慣をほとんど変えました。スマートフォンからスマートドアロックまで、容量性センサーの0.3秒の応答速度は、従来のパスワードを歴史のほこりに掃引しました。このテクノロジーは、指紋を識別することによりアイデンティティを確認します。

ただし、この利便性は多くの問題を隠しています。映画のクリップが現実に反映されると、残りの指紋は人によって収集され、通常のユーザーの指紋情報露出のリスクが高まります。しかし、ほとんどのユーザーにとって、実際の安全ルールは簡単です。オープンな場所で指紋の支払いを使用する場合、センサーを自由に拭く習慣を身に付けてください。

顔の両刃の剣 - 顔認識アクセス制御
早朝には、オフィスワーカーが停止する必要がなく、カメラで撮影された顔の特徴がパスになります。操作のないこの方法は、顔認識の魔法です。他のテクノロジーがまだユーザーの協力を必要とする場合、Face認識は存在によって認証を達成しました。
便利さとスピードの背後には、多くの場合、大きな隠れた危険があるかもしれません。報告によると、静的な写真はコミュニティアクセス制御システムの半分以上をクラックする可能性があり、動的なビデオは出席機器の70%をバイパスできます。さらに深刻なことは、顔のデータが機密情報に関連付けられている場合、漏れたら、オンライン詐欺の正確な弾薬になる可能性があることです。 「フェイススキャン時代」の利便性を享受している間、私たちは他の人が利益を上げるために顔をデジタル通貨に変えていますか?

IRISロック - IRIS認識アクセス制御
「バイオメトリック技術のクラウン」として知られる認証方法であるIRIS認識技術は、人間の目に260以上の定量化可能な特徴ポイントに依存して、指紋よりも20倍複雑なアイデンティティパスワードを構築します。そのカウンターファイティング防止性能は非常に強いため、同一の双子の虹彩パターンでさえ正確に区別できます。
しかし、技術的利点の反対側はアプリケーションの制限です。他の識別方法と比較して、虹彩認識はより技術的に困難であり、関連製品のコストも高くなります。金融や軍事産業などのハイエンドの分野に限定されており、普通の消費者はめったにそれを見ることはありません。操作中の正確なアライメントに関する厳しい要件は、時間に対して競っている一部のユーザーを思いとどまらせます。

手のひらのパスワード - 手のひら静脈アクセスコントロール
手のひらの静脈認識の微妙さは、皮膚の表面に指紋を記録しないが、皮膚の半分下の血管ネットワークをキャプチャすることです。この「リビングパスワード」は、のぞき見たり、コピーすることはできません。
他の技術と比較して、Palm Vein認識技術には驚くべき干渉能力があります。実験データは、手のひらにほこりや小さな傷がある場合でも、98%の認識率があることを示しています。さらに安心しているのは、静脈パターンが安定しており、外側からは観察できないため、プライバシー保護主義者にとって理想的な選択肢となることです。さらに、ヤシの静脈のコストは高くなく、通常のユーザーにとって「生体認識」に理想的な選択肢となっています。

著者:Cashly Technology Co.


投稿時間:Mar-28-2025