前腳剛剛開始嘗試指紋支付，后腳已經邁入刷臉時代。隨著技術升級，生物識別技術未來將會應用到各行各業，滲透人們生活的方方面面，你的面部、眼睛、步態乃至表情都在告訴識別系統：你是誰。

單一生物識別風險較大

不過，生物識別并非萬無一失。Idiap研究所研究了當前人臉識別技術對DeepFake（一個AI深度換臉軟件）的檢測效果，結果發現，目前人臉識別模型和檢測方法在面對DeepFake時基本可以說是束手無策：性能非常優秀的圖像分類模型VGG和基于Facenet的算法，分辨真假視頻時錯誤率高達95%；基于唇形的檢測方法也基本檢測不出視頻中人物說話和口型是否一致。

當然，并非只有人臉識別能夠被破解，指紋識別、虹膜識別、靜脈識別等生物特征識別方式都有破解方法。

多模態識別可抗擊更高風險

這是否說明生物識別技術不安全？答案是否定的。不同模態的生物特征有其自身特性，抗偽造能力也不盡相同，人天生帶著很多“傳感器”——耳朵、鼻子、眼睛、手、等感官，人工智能的最終目標是和人一樣去做所有事情，也需要這些傳感器。若要抗擊更高級別的假體攻擊風險，可以采取多模態融合的識別方式。

例如：步態和面部一體化識別，人臉識別識別條件相對略高，而步態即使在遠距離復雜場景下亦可清晰成像，因此就可以把人臉決策權重和步態決策權重相結合，這樣既能大幅度增加數據偽造難度，又能提升識別安全性。

金融與門禁市場是切入點

目前市場上已經出現指紋和指靜脈復合識別、人臉和指紋復合識別等技術，生物特征識別廠商除了鞏固各自細分市場優勢外，還可適當開發新復合技術，或與其他廠商進行合作，以復合生物特征產品贏得更大的市場份額。

在眾多應用領域中，金融行業對多模態識別有著非常大的需求。多模態生物識別技術有助于降低金融詐欺所造成的損失，確保用戶信息或數據安全，優于單一生物識別，或將成為金融科技未來趨勢。不過，全國銀行分支網點以十萬計，從產品形態規劃、后臺服務系統搭建等整個謀劃準備工作體量巨大，需要一定時間去推廣落地。

另外值得注意的是，目前智慧社區設備存量市場更新迭代需求較大，很多社區門禁和閘道都使用了人臉識別設備，但隨著人臉識別設備規模越來越大，其弱點將會逐漸暴露，而與其他識別技術相結合的多模態設備將打破單純人臉識別產品的局限性，成為門禁市場主流產品。智慧社區門禁和閘機將成為多模態識別的新興潛力市場。

結語：毫無疑問，在安全形勢日益嚴峻的今天，多模態識別將是未來生物識別的發展趨勢。不過，不存在絕對安全的技術，設計上再安全的系統，都可能因人為或意外因素而產生漏洞，但這并不意味著這些技術不可應用，而是應該警鐘長鳴，更好地把控風險，嚴格遵循標準，努力將風險降至低水平。