2017科技、传媒和电信欧亿·体育（中国）有限公司预测
指纹魔法：生物识别安全规模达数十亿
DDoS攻击进入太比特时代
5G：发展中的革新，即便在2017年
边缘“大脑”：机器学习移动化
数字化变革：
从组织战略走向行动，从生产工具到生产关系
平板电脑后继无力
电视广告逆势而行
尾注
德勤中国科技、传媒和电信欧亿·体育（中国）有限公司团队
主要联系方式
德勤中国的业务联络详情720
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目录
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2017科技、传媒和电信欧亿·体育（中国）有限公司预测|目录
指纹魔法：生物识别安全规模达数十亿
认证的因素
确定某人是他（她）表明的身份取决于认证的因素。认证的因素包括
三大类：
叫什么名字？”之类的质询-响应。）
膜、脸或视网膜模式8）
供硬件或软件令牌的数字化设备）
过去被视为可靠的认证因素现在变得不那么可靠了。我们之前讨论过
密码所面临的一些挑战，而且实物有可能被遗失，签名又不是非常安
全的先天内在因素

智能手机有可能被视为一种功能强大的一体式认证工具，因为它可
以方便地将三种因素综合在一起：
PIN。从中期看来，它们有可能被用作指纹识别器的补充。如果在生
物识别输入之外还需要额外的认证，可以致电手机提出安全问题
进行质询-响应认证

现成的

机主很快就能知道。与之相比，如果周五的时候将办公室的门禁卡
落在了上班的地方，可能要到周一才会想起来。护照持有人可能要
在好几个月之后才发现找不到护照了。智能手机作为互联设备，如
果丢失的话，锁定它们的位置更容易。如果手机被盗，可以远程抹
去欧亿·体育（中国）有限公司和禁用。如果设备的软件被攻击，可以通过无线的方式进
行更新

根据德勤全球的预测，装配指纹识别器
的活跃设备将在2017年初首次突破10
亿。此外，我们预估每一个有源传感器
每天平均使用30次，这就意味着一年
当中全球的总计使用次数为10万亿1

德勤全球进一步预测截至2017年年底，
在发达国家的所有智能手机当中，大约
40%都将配置指纹识别器。截止2016
年年中，这一比例是30%2。我们预计
在配置指纹识别器的智能手机用户当中，
至少80%的用户会经常用到这一传感器

在2016年年中，这一比例是69%3

在配置指纹识别器的活跃设备中，智能
手机和平板电脑所占比例将有可能超过
90%4。三年前，只有一些高端型号才采
用了这些传感器；到了2017年，大部
分中端产品都会采用。截至2026年底，
指纹识别器将如同智能手机上的前置摄
像头一样普遍存在。除了那些最便宜的
型号，所有的智能手机和平板电脑都将
具备这一功能。到那个时候，指纹识别
器有可能被集成到一系列的其他设备当
中，从笔记本电脑到遥控设备，用于身
份识别与验证

智能手机指纹识别器的成功在于：相较
密码，它提供了一种快速而且谨慎的解
锁手机和认证交易的方法（参见侧栏：
认证的因素）。对于大多数人而言，要
记住愈来愈多的在线帐号的密码并非易
事。截至2020年，平均每个用户将拥
有200个在线帐号5/6。在智能手机上输
入密码尤其麻烦，但大多数人全天都离
不开智能手机

就指纹识别器而言，每个指纹的设置流
程通常需要花费15-30秒。相应的数据
一般保存在设备上的安全区域中，不会
上传到云端。当识别器上的指纹与保存
在设备上的“图像”相匹配，完成认证

对于采用电容式传感器的智能手机（截
至2017年初的大部分手机用户），捕
捉到的 这个“图像”是对指纹特征的描
述，包括弓型、环型、螺旋型以及各种
变化，比如毛孔7

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2017科技、传媒和电信欧亿·体育（中国）有限公司预测| 指纹魔法：生物识别安全规模达数十亿
指纹识别器的总计使用次数将在2017
年达到数万亿次，主要目的可能就是解
锁手机和平板电脑，这种操作通常每天
要进行几十次。2013年年末，第一批商
业化、配置指纹识别器的手机进入市场，
自那以后，这种操作显著增长。当时，
极少人会提供生物识别数据（可能只在
少数特定国家），也极少进行这样的操作

随着指纹识别器越来越普及，我们估计
会有越来越多的应用程序和网站支持这
种技术，主要用于替代密码输入

指纹识别器的可靠性，尤其是发现假指
纹的能力，有可能在2017年不时受到
挑战。相对而言早期的指纹识别器更容
易受到电子欺骗9。事实上，要在一部
已经使用两年的手机上捕捉可以用来欺
骗识别器的指纹，需要目标受害人一定
程度的配合，这是不太现实的。要创建
一个指纹的副本，需要将受害者的手指
在牙科印模膏或木胶当中放几分钟，然
后做一个模型。这种欺骗手段可以在贸
易展会上做令人大饱眼福的演示，但是
不太可能出现在现实生活中10

最新的指纹识别器采用了超声技术，捕
捉指纹的细节图像，电子欺骗很难得逞

它们甚至还可以判断正在识别的是真人
手指还是模型11

超声传感器的另一项优点就是在潮湿的
条件下也可以使用。传统识别器配置的
是电容式传感器，手指表面的水可能会
让传感器失效。超声指纹识别器读取由
超声波创建的3D图像，不会受水影响

因此，手在干湿状态下都可以操作

指纹是生物识别的开路先锋
数十亿部智能手机和平板电脑有望在
2017年实现多种类型的生物识别输入的
处理和采集，包括人脸识别、声音模式
和虹膜扫描。不过，首先发展的将是指纹

根据德勤全球的预测，截至2017年年底，
利用人脸、声音或虹膜识别来进行认证
的智能手机或平板电脑用户所占的比例
不会超过5%，而采用指纹识别器的用户
则占到40%12

指纹识别器虽然是最近才推出的传感器，
却一路遥遥领先。自从移动手机植入麦
克风，声音识别就成了可行的生物识别
输入。对于装配前置摄像头的设备，虹
膜和人脸识别是可行的，但是镜头和处
理器的质量会对速度和准确度产生影响

声音识别的难题在于——在嘈杂的环境
下，这一技术可能会出问题。 此外，有
人认为声音识别会让人分心或不利于社
交，比如在开放式设计的办公室或在就
餐期间。潜在的罪犯可以通过录音轻松
获得声音欧亿·体育（中国）有限公司。可行的方案是将声音识
别同质询-响应技术结合起来，比如重
复特定短语或是回答安全提问

人脸识别通常需要与拍摄参考图像时相
似的光照条件。如果没有，就可能出现
漏报的情况13。甚至眼镜、帽子和围巾
都会影响效果。虹膜识别需要精准的定
位和特定的照明条件，而且对反光敏感，
因此配戴隐形眼镜或眼镜都会对它产生
影响。人脸和虹膜识别面临的另外一个
难题就是容易遭遇电子欺骗：两者都容
易被人脸或眼睛的照片欺骗。变通方案
就是采用互动式的人脸识别。比如，有
的系统会要求目标对象眨眼睛。但是，
制作巧妙的视频或系列照片还是能骗过
系统14

对比而言，指纹识别可以在黑暗的环境
中使用，在用户在走路的过程中也可以
进行，即便是坐在一辆高速行驶在颠簸
道路上的汽车的后排座上也没有问题

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