生物辨識技術是什麼？生物特徵資料是否安全？

生物辨識係指為了辨識目的，針對獨特的物理或生物特徵進行統計和數理測量。在網路安全領域，生物辨識的定義是指利用獨特的生物特徵進行數位身分驗證和存取控管。

生物辨識的應用廣泛，尤其是在未來的網路安全和數位隱私方面。一方面，生物辨識技術可讓使用者更快速、便利地登入帳戶和其他安全通訊協定，也更難遭駭客入侵。

另一方面，生物辨識的廣泛應用也引發了一連串隱私和安全問題，因為其在公共監控領域的使用上有增多的趨勢。如果生物特徵資料暴露，身份盜竊和詐騙的風險也會上升。

雖然自動生物辨識系統的出現只有短短幾十年，但其所基於的概念卻有上百年的歷史。19 世紀中葉，工業革命的快速城市化增加了對正式身份辨識方法的需求，進而掀起了生物辨識的熱潮。如今，生物辨識被廣泛應用於執法、商業應用、移民控管、公民身份辨識、醫療保健等領域。以下是有關生物辨識的幾個關鍵時間點。

• 1892 年，法蘭西斯・高爾頓爵士（Sir Francis Galton）開發了第一個指紋分類系統。
• 1903 年，紐約州監獄開始使用指紋辨識。
• 1960 年，由於伍德羅・布萊索（Woodrow W. Bledsoe）的研究，人臉辨識首次實現了半自動化。
• 1969 年，美國聯邦調查局（FBI）試圖將指紋辨識自動化。
• 1994 年，美國移民及歸化局開發了 IDENT，作為美國邊境巡邏隊的執法工具。截至 1999 年，IDENT 已包含 180 萬筆生份辨識身份。
• 1999 年，「鐵道殺手」拉斐爾・雷森迪茲－拉米雷茲（Rafael Resendez-Ramirez）被捕，他與多起謀殺案有關。儘管他早在 1997 年就因各種罪行在美國被多次定罪，並曾七次遭到美國邊境巡邏隊逮捕，但他仍被例行允許自願返回墨西哥，因為邊境巡邏隊人員並不知道他在聯邦調查局和當地執法部門還有尚未執行的逮捕令。此案引發了針對 IDENT 的審查，並引起人們呼籲將 IDENT 與聯邦調查局的指紋資料庫整合。
• 2011 年，美國國防部和國土安全部簽署了一份合作備忘錄，為國防部的自動生物辨識系統（ABIS）和 IDENT 之間的互相操作性提供了政策框架。

生物特徵資料是關於個人身體特徵的任何資訊。DNA 定序是最準確的生物特徵資料類型，其次則是視網膜、指紋和臉部結構等生理特徵。準確度較低的生物特徵資料包含聲紋、手幾何學和心電圖（ECG）。

生物特徵資料必須具備唯一性、永久性和可收集性，才能發揮實用目的，因此不同類型的生物特徵資料，其適用性因應用而有所差異。例如，我們大多數人現在會使用數位指紋和臉部辨識技術形式的生物特徵資訊來快速、輕鬆地解鎖手機。而物理 DNA 樣本就似乎無法實現此類應用。

雖然生物特徵資料的定義保持不變，但隨者科技的進步，資料的種類和使用方法也在發生變化。隨著駭客學會偽造生物辨識資訊，現在常用的生物特徵資料最終也可能會過時。竊取密碼的語音機器人已經興起，視網膜和指紋機器人的出現可能也不遠了。

生物特徵對每個人來說都是獨一無二的，難以偽造或複製，因此成為安全性、存取控管和身份辨識系統中的重要工具。以下是一些常見的生物特徵資料類型。

• 人臉識別：人臉識別掃描工具會捕捉臉部圖像，並將其予以通過身份驗證的臉部生物特徵資訊進行比對。眼睛寬度、骨骼結構、鼻子長度和其他所有細節的加總，構成了現代生物辨識技術的獨特臉部掃描系統。
• 指紋掃瞄：指紋生物辨識掃描工具可以測量指尖上獨特突起的紋路圖案。光學掃描工具透過捕捉視覺圖像辨識，而其他類型的掃描工具則是使用電流、超音波或是熱成像來繪製指紋的脊線和谷線。
• 虹膜或視網膜辨識：掃描視網膜（眼球後部的神經組織）速度較慢，但非常準確，而且只能近距離進行。虹膜（瞳孔周圍的彩色部分）的生物辨識掃描速度較快，可以在距離較遠的地方進行，但準確度較低。最新的智慧型手機開始採用視網膜和虹膜掃瞄的生物辨識安全功能。
• 語音辨識：語音辨識技術可測量音頻、音調和重音，並將其轉換為電子訊號，然後整理成不同的語音單元，以協助識別軟體辨識出個人。Apple 和 Android 的數位助理會使用語音辨識來了解您的發音模式，進而使其能夠更加快速和準確地運作。
• 手掌和手指靜脈辨識：手掌和手指靜脈掃描工具使用紅外線，來捕捉手掌或手指表面附近血管紋路的圖像。血流也有助於偵測偽造的資料紀錄，因為可以利用複製的指紋來欺騙指紋掃描工具。

生物特徵資料在各領域中都有不同的關鍵應用，為提升安全性、便利性和效率提供了強而有力的工具。以下介紹一些較著名的應用。

• 安全性和存取控管：生物辨識被廣泛用於保護物理和數位空間的安全。在企業環境中，員工可以通過指紋或虹膜掃瞄取得辦公大樓和電腦的存取權。同樣地，智慧型手機也使用人臉識別和指紋生物特徵來防止未經授權的存取。
• 移民和邊境管制：機場和移民局採用人臉識別和虹膜掃瞄等生物特徵資料，來進行旅客驗證。這簡化了入境流程，加強了邊境安全，並有助於發現持有偽造證件的個人。
• 金融服務：銀行和金融機構使用生物特徵資料進行客戶身份驗證。語音和指紋辨識可以保護手機銀行應用程式的安全，一些自動櫃員機也採用虹膜掃瞄來防止卡片盜刷。
• 醫療保健：生物特徵資料可確保院所和機構準確識別病患身份，減少醫療錯誤。其可實現對電子健康記錄的安全存取，以及針對醫療機構內限制區域的存取控管。
• 執法：生物辨識技術在刑事鑑定中有著至關重要的作用。指紋和臉部辨識資料庫有助於執法機構搜查案子和查找嫌疑人。
• 選舉：某些國家在選舉期間會使用指紋或臉部掃描等生物特徵資料來驗證選民身份，進而減少舞弊情形，確保選舉過程的公正性。
• 智慧城市：生物特徵資料可用於城市服務，從大眾交通的安全存取到交通管理和公共安全監控。
• 教育：在教育機構中，生物辨識有助於確保只有幾過授權的人才能存取敏感資料或是限制區域。

生物辨識技術並非無懈可擊，而且存在一些既有的風險。雖然生物辨識通常比起其他身份驗證方法來得安全，但生物特徵資訊的外洩可能會造成更嚴重的危險。此外，對於政府和企業如何使用個人的生物特徵資料，我們也都應抱持合理擔憂。

隱私風險

iPhone 的生物辨識系統會記錄使用者對 Siri 說的話，以便更好理解其聲音，這讓人們不經懷疑 Alexa 是否總是在監聽使用者在家說的話。隨著持有生物特徵資料的裝置越來越多，這些資料落入不法份子手中且被濫用的風險也越來越大。當然，還有其他相關的物聯網安全風險。

如要防範網路追蹤、瀏覽器指紋辨識以及其他用於收集您個人資料和監控您活動的技術，請使用 VPN 加密流量，並使用反追蹤工具隱藏自己的數位足跡。另外，NordVPN 的威脅防護 Pro 功能，也可協助您封鎖追蹤程式的侵擾。

克隆風險

您的指紋可以從鍵盤等實物上提取，甚至可以藉由高清照片來複製。研究人員甚至發現，人臉識別掃描工具可能會被依據 Facebook 和其他社群媒體網站上的照片來建立的模型所騙。

意志堅定的駭客可以竊取或克隆生物特徵。2015 年，網路犯罪份子竊取了 560 多萬美國政府僱員的指紋，德國的 Chaos Computer Club 在 iPhone 的 Touch ID 指紋讀取功能發布的兩天後就成功欺騙了該功能。

人為錯誤

生物辨識的便利性可能會導致錯誤的安全感。切勿向任何人展示您的登入過程，也別讓裝置無人看管，也不要免除其他安全協定。對於生物特徵憑證要格外小心——一旦外洩，就永遠無法挽回。

生物辨識驗證仰賴統計演算法。因此，當單獨使用時，不可能百分之百可靠。

• 錯誤拒絕：意指某種情形下，機器無法辨識確實與本人相對應的生物特徵資料。
• 錯誤接受：反之，若是機器同化了兩個並非來自同一人的生物特徵資料，就為錯誤接受。

在一個日益數位化和互相通聯的世界中，生物辨識是提昇安全性、簡化身份驗證流程和保護個人資料的重要工具。密碼和個人識別碼等傳統方法容易受到駭客攻擊，造成使用者的不便。生物辨識提供了一種更加安全且使用者友善的替代方案，有助於保護關鍵基礎設施、金融交易和敏感資訊。其還可以無縫存取裝置和服務，同時降低身份盜竊的風險。然而，生物辨識的使用也引起了重要道德和隱私考量，需要負起責任和透明化的實施，才能在安全和個人權益中取得適當的平衡。總歸來說，生物辨識技術在現今不段發展的數位環境中至關重要，但其部署應謹遵道德規範，並以法律考量為指導方針。

目前，美國尚未有保護生物特徵資料的聯邦法律，但一些州已採取措施規範生物特徵資料的處理和生物辨識技術的使用。

伊利諾州要求生物特徵資料的收集必須遵守明文書面政策並取得知情首肯。紐約州規定，任何涉及生物辨識資訊的資料外洩都必須通報州當局。

在歐盟，嚴格的 GDPR（一般資料保護規定）立法對包含生物特徵資料在內的所有個人資料的收集和處理，都有實施嚴格規範。歐盟對於不當處理生物特徵資料的行為會處以鉅額罰款。

在台灣，目前關於生物特徵資料的收集、管理和運用的行政命令，是內政部移民署的《個人生物特徵識別資料搜集管理及運用辦法》。其只規範了移民署如何管理出入境人員的資料，其他關於一般行政機關、企業和學校等機構的收集、管理和運用，在台灣政府的規範等同於《個人資料保護法》。因此，還有待相關部會的重視和立法行動，才能真正保護到台灣人民關於生物特徵資料的隱私權。

隨著科技的不斷進步，生物辨識和生物特徵資料的未來大有可為。我們可以預見，各行各業的使用者體驗會變得越來越無縫和安全。例如，在金融業，生物辨識技術可能會在打擊詐騙和簡化交易方面發揮核心作用。此外，生物辨識驗證將擴展到關鍵基礎設施，加強智慧城市和公共服務的安全性。然而，隱私和道德問題會持續存在，這就需要有健全的法規和創新的解決方案，優先考量資料保護和使用者同意，才能防範潛在的威脅和濫用。

此外，人工智慧和機器學習等新興技術可完善生物特徵資料分析，使辨識更加準確可靠。智慧眼鏡或手錶等可穿戴式生物辨識裝置也可能會更加普及，從而提升個人安全和醫療監控的便利性。隨著生物特徵資料更加融入我們的日常生活，負責任的部署和道德方面的考量仍然是最重要的，才可確保這項技術在尊重個人隱私權的同時，繼續提高安全性和便利性。

生物特徵資料似乎會繼續存在，其使用在未來只會更加普遍。然而，保持安全第一的心態和一些常識可能有助於您保護自己免於此種技術的負面影響。

• 在選擇使用生物特徵資料之前，請審慎評估。生物辨識身份驗證會變得越來越流行，但這並不表示您一律都得使用它。在允許新的應用程式掃描您的指紋之前，請花點時間考量一下安全風險。也許在網銀應用程式中使用生物辨識技術是安全的，但新的社群媒體服務還是可以繼續使用密碼保護。每次的使用都應視具體情況而定。
• 使用生物特徵資料和高強度密碼進行多重要素驗證。密碼不會消失。與生物辨識不同，您可以隨時變更密碼。請專注於建立高強度且難以猜出的密碼，並使用如 NordPass 這類可靠的密碼管理器；如果想使用生物特徵資料，建議將其作為多重要素驗證的一部分。
• 將生物特徵資料隱藏在所謂的「權杖」中。此舉可降低生物辨識裝置遭到駭客攻擊的風險。掃描後，生物辨識資料會轉換成隨機的虛擬權杖或代碼。此種加密的生物特徵資料只有擁有正確解密金鑰的人才能讀取，進而可以限制個人生物特徵的暴露。
• 務必確保軟體更新至最新狀態。與其他安全協定一樣，生物辨識技術在使用過時的軟體時也會遭受威脅，因為駭客可能會利用其中的漏洞入侵。更新軟體是保護敏感資料的安全，簡單又有效的方法。