Ist der Fingerabdruckscanner zu Hause noch sicher?

Aufgrund des kleinen Sensorbereichs des Mobiltelefons ist es erforderlich, alle gesammelten biometrischen Informationen innerhalb des Einheitsbereichs so weit wie möglich zu verwenden, damit nur die vollständige Bilderkennung verwendet werden kann, und nicht die Funktionsstrukturerkennung von Texturstruktur, die einzigartig ist, Fingerabdrücke. Die vollständige Bilderkennung kann nicht zwischen Fingerabdruckbildern und Nicht-Fingerabdruckbildern unterscheiden. Dies ist die Hauptursache für das aktuelle Anwesenheitssystem für Fingerabdruckerkennungszeiten von Mobiltelefonen, die von orangefarbenen Peelings und Filmaufklebern angegriffen werden. Darüber hinaus wird das selbstlernende Anwesenheitssystem der Fingerabdruckerkennungszeit von Mobilfunkherstellern, ohne zwischen "Feind und Feind" zu unterscheiden Nachfilm-Knacken.

Diese Probleme sind jedoch nicht unlösbar. Aufgrund der kurzen Zeit der Fingerabdruckanwendung auf Mobiltelefonen haben verwandte Hersteller die Anhäufung der Sicherheitstechnologie für die Besucherzahlen für die Erkennung von Fingerabdrücken nicht erlebt, und es gibt keine Möglichkeit, solche Angriffe zu vermeiden. Die Methode zum Vermeiden ist ebenfalls sehr einfach, dh anhand einer passenden Methode, die auf Feature -Punkten basiert, um das Ansauigkeitssystem für die Erkennung von Fingerabdrücken zu erstellen, und zuerst "Feind und Feind" -Identifikation durchführen und dann lernen, gefälschte Informationsangriffe zu vermeiden.

Grundsätzlich gibt es in traditionellen Schlössern im Grunde keine solche Anfälligkeit. Da Schlösser in der Regel große Sensoren verwenden und die Anwesenheitssysteme für Fingerabdruckerkennungszeiten, die großen Bereichsensoren entsprechen, basieren auf der Erkennung von Merkmalspunkten. Natürlich ist nicht ausgeschlossen, dass einige Hersteller sehr kleine Flächensensoren verwenden oder Algorithmusfehler aufweisen, die solche Probleme verursachen können.

Der Fingerabdruck-Scanner-Fingerabdruck-Leser verwendet 360 ° Blindfleckerkennung, Nanokeramic Semiconductor Live-Sensor, passt sich Deep Learning an den Hochsicherheitspunkt-Algorithmus-Engine an und verwendet 3 verschiedene Algorithmen für den Vergleich des Datenvergleichs für Fingerabdruckdaten. Der Algorithmus basiert auf strukturellen Merkmalspunkten, und auf dieser Grundlage wird der Bildalgorithmus eingeführt, um die Vergleichsgenauigkeit zu verbessern. Die Passrate des Bildalgorithmus auf einem allgemeinen Mobiltelefon ist hoch, aber die Fehlererkennungsrate ist ebenfalls hoch, im Allgemeinen etwa eins von fünfzigtausend. Der vom Fingerabdruckscanner mit einem Hochgeschwindigkeits-Fingerabdruck-Algorithmus-Chip verwendete großen Bereichssensor kann aufgrund der umfassenden Sammlung biologischer Informationen eine Fehlererkennungsrate von einem von einer Million erreichen, und die Sicherheit ist viel höher als die Erkennung von Fingerabdrücken Zeitbesuchersystem.