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雷鋒網(wǎng)AI金融評論報道，隨著金融科技迅猛的發(fā)展，日益凸顯的金融風(fēng)險和安全隱患也對金融監(jiān)管提出了越來越高的新要求。金融科技在推動引發(fā)著金融領(lǐng)域的創(chuàng)新變革的同時，也正促進(jìn)著關(guān)于監(jiān)管本身，其監(jiān)管科技（Regtech）的不斷升級。
近日，“中英金融監(jiān)管科技高峰論壇”在深圳舉辦。其中，在《對身份認(rèn)證的攻擊與防范辦法》為主題的演講中，來自牛津大學(xué)計算機科學(xué)系的教授Ivan Martinovic詳細(xì)介紹了其正主導(dǎo)研究的生物行為特征識別技術(shù)，在身份識別和保障金融信息安全中的作用。
關(guān)于金融科技中的生物計量認(rèn)證，據(jù)介紹，生物計量認(rèn)證技術(shù)中的生物信息類別有面部、指紋、眼球運動、心跳活動等。相較傳統(tǒng)方式而言，生物信息具有永不丟失、無法轉(zhuǎn)移、無認(rèn)知負(fù)荷、強制審計（enforces accountability）的優(yōu)點。
但是，Martinovic 教授強調(diào)，生物識別信息可以被觀測和收集，現(xiàn)階段的生物識別認(rèn)證存在著安全隱患。一般會采用不同的參數(shù)來進(jìn)行人臉識別，例如強度和活體檢測。但事實上，活體檢測技術(shù)不是非常完善。而目前學(xué)術(shù)界針對生物識別信息漏洞的研究方向之一，便是生物行為特征識別。
他表示，在當(dāng)今階段的生物識別技術(shù)存在著安全漏洞，而這也是他目前努力解決分方向。通過視頻和PPT，Martinovic 教授展示了如何使用3D打印面具破解人臉識別系統(tǒng)，從而為我們防范金融信息領(lǐng)域和識別系統(tǒng)的安全隱患敲響了警鐘。
“針對這些基于獨特的人體生物信息認(rèn)證系統(tǒng)的攻擊威脅進(jìn)行防范研究，是十分有必要且具有研究價值的。”翌日，雷鋒網(wǎng)就生物行為特征識別技術(shù)和現(xiàn)階段的生物識別技術(shù)運用現(xiàn)狀對Martinovic 教授進(jìn)行了采訪。在對話中，Martinovic 教授表示，在當(dāng)前金融科技高速發(fā)展推動監(jiān)管科技不斷向前的大背景下，“生物行為特征識別，在未來的學(xué)術(shù)化和產(chǎn)業(yè)化道路上，都具有廣闊的發(fā)展前景。”
以下為采訪內(nèi)容整理，雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯：
雷鋒網(wǎng)：關(guān)于“生物行為特征識別”（Behavioral Biometrics）這一技術(shù)，關(guān)于這一概念您可以再給我們介紹多點知識嗎？這項技術(shù)最大的意義在哪？
Ivan Martinovic：生物行為特征識別，作為一條識別不同個體的重要途徑，就通常而言，我們通過設(shè)置密碼來保守秘密，而這個密鑰機制對于人來說，存在著容易遺忘和錯記的問題，而生物行為信息不同于那些復(fù)雜冗長的密碼串，不需要人去強制記憶，沒有認(rèn)知負(fù)荷。現(xiàn)在，生物行為特征識別越來越受歡迎，原因在于它是一項關(guān)乎“你是誰”的技術(shù)，不需要個體去記憶密碼，它所需要的信息每時每刻都存在于每個人身上。舉個例子，比如現(xiàn)在智能手機上越來越風(fēng)靡的指紋識別技術(shù)，讓身份識別變得更加便捷和方便。
Ivan Martinovic：但與此同時，安全問題也逐漸凸顯出來——指紋是能夠被捕捉、被采集的，其他的生物信息也是如此，是能夠被觀察到的。別有用心的人會觀察你，收集你的生物統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從而偽裝成你騙過識別系統(tǒng)。針對這些面對獨特的人體生物信息認(rèn)證系統(tǒng)的攻擊威脅進(jìn)行防范研究，是十分有必要且具有研究價值的。
比如，基于眼動信號（eye movement）的眼紋識別技術(shù)是當(dāng)下非常熱門的話題。關(guān)于眼動信號的錄入和識別非常快，你的眼睛向我的手指這邊一瞥再望回來（邊說邊打了一個響指），就在這一瞬間通過掃描這樣一個眼球動作，你的眼紋就能被記錄下來。所以收集生物行為特征信息可以非常快速迅捷。
其次，該項技術(shù)還具有不受時間地點限制的優(yōu)勢。無論何時何地，識別系統(tǒng)要求個體提供生物信息進(jìn)行識別，每個人都能實時提供專屬于自己的生物信息從而滿足識別要求。打個比方，識別系統(tǒng)要求對個體進(jìn)行面部識別，這樣它就會對你的臉拍張照片，這樣一個步驟就能完成識別。這樣的臉部識別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用到Iphone X和其他智能手機上，使得破解智能手機的難度大大提高了。
雷鋒網(wǎng)：您剛才提到，捕捉行為生物信息是生物計量認(rèn)證技術(shù)其中必不可少的一環(huán)。在實現(xiàn)“捕捉”技術(shù)上有什么難度嗎？需要克服哪些困難？
Ivan Martinovic：在研究中，無論何時，當(dāng)你需要對生物行為進(jìn)行模擬，你必須確認(rèn)，如何對這些行為做出“改變”,“模仿”和“改變”是完全不同性質(zhì)的。
雷鋒網(wǎng)：目前，您的生物行為特征識別技術(shù)研究還應(yīng)用到哪些領(lǐng)域呢？
Ivan Martinovic：其中一個應(yīng)用最為廣泛的就是在智能手機上識別不同個體。現(xiàn)在的智能手機上裝載了許多傳感器，比如在屏幕上你就可以通過手勢下達(dá)許多指令給它，這使得我們在這基礎(chǔ)上開發(fā)出許多優(yōu)質(zhì)的模型來完成生物識別。
雷鋒網(wǎng)：在今后和信中歐金融科技研究院進(jìn)行項目研究時，您在生物識別領(lǐng)域的研究在區(qū)塊鏈、智能合約等領(lǐng)域上有什么交叉互補的地方嗎？
Ivan Martinovic：Bill Roscoe教授專注區(qū)塊鏈的研究、Jim Davis教授負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項目，我在生物行為認(rèn)證上有研究計劃，這些研究項目都是中歐研究院在未來著重研究的方向，我相信未來都能開拓學(xué)術(shù)上、產(chǎn)業(yè)化上的廣闊前景。
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