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          生物識別技術不僅僅是指紋和虹膜掃描

          導讀很快你可能不僅能聽到你的心在歌唱,還能用旋律來唯一地識別你。西班牙和伊朗的研究人員建議使用心跳作為生物識別工具,通過記錄其音樂特征

          很快你可能不僅能聽到你的心在歌唱,還能用旋律來唯一地識別你。

          西班牙和伊朗的研究人員建議使用心跳作為生物識別工具,通過記錄其音樂特征(如節奏和音高)來唯一識別人。在測試中,該系統成功地達到了 99.6% 的準確率。

          “我們可能會在建筑物的訪問控制系統中使用該解決方案,在該系統中,預先注冊的用戶提供模板(簡短的心電圖記錄)以進入設施,”研究人員在他們的論文中寫道,該論文展示了他們基于心跳的生物識別系統的用例.

          反了

          研究人員承認,將心臟甚至大腦信號作為有效生物識別標識符的研究并不是獨一無二的。但是,以前從未嘗試過基于心跳的某些獨特特征進行識別。

          為了促進這一點,研究人員從一個人的心電圖 (ECG) 記錄中分析了五種音樂品質:動態、節奏、音色、音高和音調。

          研究人員在論文中解釋說,動力學決定了聲音的響亮或柔和,而節奏則衡量了聲音的長短運動。同樣,音色是特定樂器或聲音所具有的特定品質,音高根據其振動頻率對聲音進行分類,而音調與音樂作品圍繞中心音符組織的想法有關。

          研究人員聲稱,當這些特征結合在一起時,就會揭示出每個人獨有的音樂模式。

          該研究的最大優勢之一是提議的基于 ECG 的生物特征識別的普遍應用。盡管指紋和視網膜掃描等傳統生物識別技術得到了廣泛使用,但它們仍然無法識別能力不同的人以及那些受傷或患有糖尿病等健康狀況的人。

          “[我們研究的]普遍性得到保證,因為每個活著的人都有一顆跳動的心臟,我們可以記錄他們的心電圖。此外,該信號隨時可供記錄,”研究人員在論文中指出。

          實施麻煩

          研究人員意識到,在他們的工作可以在現實世界中使用之前,需要進一步測試以消除任何問題。

          他們注意到的一個問題是年齡對心跳的影響。研究人員承認:“隨著人類年齡的增長,我們的心臟信號多年來略有變化,我們可能會認為心電圖記錄由于其持久性而對生物識別技術無效,”并補充說,因此,心跳生物識別技術將需要更新至少每五年一次。

          網絡安全公司LogicHub的首席營銷官Willy Leichter將研究中提出的生物特征認證模型視為心跳的語音識別系統。

          “雖然這是有道理的,而且準確性可能會提高到目前無法接受的 96% 范圍之外,但目前尚不清楚這比語音識別或其他行為模型有什么優勢,”Leichter 通過電子郵件告訴 Lifewire。

          此外,萊希特還對這項研究的實際應用持懷疑態度。在表達他的擔憂時,他指出生物識別技術通常不會因其準確率而受到阻礙,而是因為它們對人們的干擾程度。Leichter 說:“這讓人感覺很麻煩——許多人會在允許共享他們的心電圖數據之前停下來。”

          然而,研究人員相信,Apple Watch或Withings Move ECG等便攜式設備的心電圖軌跡經過醫學驗證,已經使人們適應了非侵入性心電圖記錄儀。他們建議該系統可以作為身份驗證應用程序提供,用戶只需用另一只手觸摸配備智能 ECG 的手表即可記錄他們的信號。

          萊希特仍然不完全相信。“在過去的 20 年里,我們看到了廣泛的實驗性生物識別解決方案,從指紋到視網膜掃描、面部識別和各種行為模型,”Leichter 分享道。“薄弱環節通常不是特定的生物特征,而是它是如何實施的,以及供應商如何平衡隱私和身份識別。

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