Er fingeravtrykksskanneren hjemme fortsatt trygg?

På grunn av det lille sensorområdet på mobiltelefonen, er det nødvendig å bruke all den innsamlede biometriske informasjonen i enhetsområdet så mye som mulig, slik at den bare kan bruke full bildegjenkjenning, og ikke teksturstrukturfunksjonen som er unik for Fingeravtrykk. Full bildegjenkjenning kan ikke skille mellom fingeravtrykkbilder og ikke-fingerprint-bilder. Dette er den viktigste årsaken til det nåværende fremmøtet for fingeravtrykk av timesnitt for mobiltelefoner som blir angrepet av appelsinskall og filmklistremerker. I tillegg vil selvlæringen av Fingerprint Recognition Time-deltakelsessystemet til mobiltelefonprodusenter uten å skille mellom "fiende og fiende" lære den smidde biometriske informasjonen i fingeravtrykkgjenkjenningstidsopptakssystemet, som også er en av de viktige grunnene til det Post-Film sprekker.

Disse problemene er imidlertid ikke uløselige. På grunn av den korte tiden med fingeravtrykksapplikasjon på mobiltelefoner, har relaterte produsenter ikke opplevd akkumulering av sikkerhetsteknologi for fremmøte på fingeravtrykk, og det er ingen måte å unngå slike angrep på. Metoden for å unngå er også veldig enkel, det vil si å bruke en samsvarende metode basert på funksjonspunkter for å gjøre fingeravtrykkgjenkjenningstidsopptakssystemet, og først gjør "fiende- og fiendens" identifikasjon, og deretter lære for å unngå forfalskede informasjonsangrep.

Det er i utgangspunktet ingen slik sårbarhet i tradisjonelle låser. Fordi låser vanligvis bruker sensorer med store områder, og systemets fremmøte-systemer som tilsvarer store områder som tilsvarer store områder, er i utgangspunktet bygget basert på funksjonspunktgjenkjenning. Selvfølgelig er det ikke utelukket at noen produsenter bruker veldig små områdesensorer eller har algoritmefeil, noe som kan forårsake slike problemer.

Fingeravtrykkskanneren fingeravtrykkleser bruker 360 ° blind flekkgjenkjenning, nano-keramisk halvleder live sensor, tilpasser seg til høysikkerhetsfunksjonspunktalgoritmemotor dyp læring, og bruker 3 forskjellige algoritmer for sammenligning av fingeravtrykkdata. Algoritmen er bygget basert på strukturelle funksjonspunkter, og på dette grunnlaget introduseres bildealgoritmen for å forbedre sammenligningsnøyaktigheten. Passhastigheten til bildealgoritmen på en generell mobiltelefon er høy, men feilgjenkjenningshastigheten er også høy, vanligvis rundt en av femti tusen. Sensoren med stor område som brukes av fingeravtrykksskanneren med en høyhastighets fingeravtrykkalgoritmebrikke, kan oppnå en feilgjenkjenningshastighet på en av en million på grunn av den rike samlingen av biologisk informasjon, og sikkerheten er mye høyere enn mobiltelefonen Fingeravtrykkgjenkjenning Tidsdeltakssystem.