2019 年，一位安全研究人员发现了一件令人震惊的事情：一个包含2780 万条记录的生物识别数据库暴露在互联网上，完全不受保护。Suprema Biostar 2 的漏洞不仅暴露了可以更改的密码，还暴露了受害者将终身携带的100 多万个指纹和面部识别图案。与密码泄露不同，你无法重置你的脸部或指纹。这一基本事实使生物识别身份盗窃成为最具破坏性的网络犯罪形式之一，仅在 2024 年，此类事件就将增加 1300%。由于生物识别身份验证的便利性和可感知的安全性，企业急于实施生物识别身份验证，但却造成了永久性的漏洞，国家级黑客正通过人工智能驱动的深度伪造、合成生物识别和有针对性的数据库入侵等手段，越来越多地利用这些漏洞。
这种威胁的范围远远超出了个别受害者。美国人事管理局丢失了 560 万联邦雇员的指纹2015 年，美国人事管理办公室的 560 万名联邦雇员的指纹被国家支持的黑客窃取，这不仅危及当前的安全系统，还危及这些人未来可能使用的所有系统。全球生物识别市场价值 342.7 亿美元，年增长率为 20.4%，已成为网络犯罪分子的主要目标，他们知道被盗的生物识别数据代表着某人身份的永久密钥。目前，”深度伪造”（deepfake）欺诈给大型企业造成的平均损失为每起事件 68 万美元，因此企业必须了解这些攻击的技术机制以及能够防范这些攻击的新兴防御技术。
从技术层面了解生物识别身份盗窃
生物识别身份盗窃利用的是我们用于数字身份验证的独特身体和行为特征–指纹、面部图案、虹膜扫描、声纹，甚至像击键动态这样的行为模式。但是，要了解这些攻击为何具有如此大的破坏性，我们必须首先研究生物识别系统究竟是如何工作的，是什么让它们变得如此脆弱。
当你把手指放在扫描仪上时，系统不会存储你的指纹图像。相反，系统会提取明显的特征–脊端、分叉及其相对位置–并将它们转换成数学模板，通常是200-2000 字节的数据。这种模板生成过程被设计为不可逆的，理论上可以防止攻击者重建你的原始生物特征。然而，密歇根州立大学和其他机构的研究表明，这些模板可以以60-80% 的成功率被逆向工程，从而创造出能够骗过身份验证系统的合成生物识别技术。
原始生物识别数据和模板之间的区别造成了一种虚假的安全感。虽然模板较小，而且据说不可逆转，但学术研究表明，复杂的攻击可以从细微特征模板重建可用的指纹图像，以 40-70% 的成功率生成与面部识别模板相匹配的合成人脸，甚至可以从二进制虹膜代码创建人工虹膜图案。 一旦攻击者获取了你的生物识别模板–无论是通过数据库漏洞、恶意软件还是截取–他们就拥有了你身份的永久密钥。
恶意使用的处理流程遵循一种可预测的模式。攻击者首先通过数据库漏洞（最常见的来源）、物理监控、社交工程或从表面收集潜在生物识别数据来获取生物识别数据。然后，他们使用人工智能工具处理这些数据，以提高质量、提取特征并与其他数据库进行交叉比对。合成生物识别技术的制作越来越复杂，攻击者使用3D 打印技术进行物理指纹伪造，成功率高达 80-90%；使用深度伪造技术进行面部识别攻击；人工智能语音合成只需要一分钟的源音频。
攻击者如何窃取生物识别数据并将其武器化
针对生物识别系统的攻击载体已经远远超出了简单的照片欺骗。现代演示攻击采用复杂的技术，利用生物识别基础设施从传感器到数据库各个层面的漏洞。
物理欺骗攻击的复杂程度令人震惊。克拉肯安全实验室（Kraken Security Labs）的研究人员证明，仅用价值 5 美元的材料–木胶、醋酸纤维纸和激光打印机–就可以绕过指纹扫描仪创建合成指纹。更先进的攻击使用医疗级硅胶模具，在保持皮肤纹理的同时复制脊纹，对基本传感器的成功率高达 85-90%。在人脸识别方面，价格为 300-1000 美元的专业硅胶面具对先进系统的绕过率可达到 90% 以上，而使用人工智能生成的合成人脸进行的深度伪造攻击，根据系统复杂程度的不同，成功率在 67-99% 之间。
但最具破坏性的攻击针对的是基础设施本身。Biostar 2 的漏洞不仅暴露了加密模板，还暴露了明文的实际指纹和面部识别数据，影响了全球 150 万个地点的银行、警察部队和国防承包商。印度的 Aadhaar 系统包含 12 亿公民的生物识别数据，但也遭遇了多次漏洞，其中包括 有人通过 WhatsApp 以 8 美元的价格出售管理员权限这些漏洞凸显了一个关键漏洞：许多生物识别系统存储的数据加密不足、访问控制不力、监控不足。
系统级漏洞加剧了这些风险。最近发现的漏洞包括ZKTeco 生物识别终端中的24 个 CVE，这些漏洞允许通过 QR 码进行 SQL 注入、具有根权限的命令注入，以及允许操作数据库的任意文件操作。供应链攻击带来了更多风险，生物识别设备在发货时可能预装了未经授权的模板或含有后门的受损固件。专门针对生物识别子系统的恶意软件（如从 iOS 设备中窃取面部识别数据的 GoldPickaxe.iOS 木马）的出现表明，攻击者正在不断改进其技术，以大规模获取生物识别数据。
人工智能攻击的兴起代表着生物识别威胁的模式转变。生成式对抗网络（GANs）现在可以创建与真实生物识别技术无异的合成生物识别技术，而使用精心制作的扰动的对抗性攻击可以欺骗生物识别系统，成功率超过 90%。这些通用对抗扰动–可在多个生物识别系统中使用的单一模式–凸显了现代生物识别身份验证所依赖的机器学习模型的根本漏洞。
当前防御技术的反击
尽管攻击者和防御者之间的 “猫捉老鼠 “游戏仍在迅速发展，但生物识别安全行业已通过越来越先进的防御技术来应对这些不断升级的威胁。
现代动态侦测是抵御演示攻击的第一道防线。目前，被动式临场感检测系统利用深度神经网络实时分析纹理模式、深度信息和生理指标，在 0.5 秒内处理图像，准确率达到 97-99%。基于硬件的方法使用红外线和三维深度传感技术，对二维照片攻击的准确率接近 100%，而远程照相心动图（rPPG）通过面部肤色变化检测心跳，准确率达到 95-98%。然而，这些系统一直面临着复杂的深度伪造和环境因素的挑战，这些因素都会降低系统的性能。
模板保护方案旨在解决永久生物识别数据的基本弱点。可取消生物识别技术采用基于转换的方法，允许模板撤销–如果转换后的模板被破坏，可以应用新的转换从相同的生物识别数据生成不同的模板。同态加密可在不解密的情况下对加密模板进行匹配操作，确保明文生物识别数据永远不会到达服务器。先进的系统可在保持隐私的同时实现低至 0.12% 的等效错误率，但这些改进往往会增加计算开销和存储需求。
硬件安全已成为保护生物识别系统的关键。苹果的 Secure Enclave 和谷歌的 Titan M2提供了专用的安全子系统，生物识别模板永远不会离开受保护的环境。这些可信执行环境（TEE）提供硬件级保护，防止物理攻击，对系统完整性进行加密验证，并提供隔离处理，即使有权限的系统软件也无法访问生物识别数据。Windows Hello 增强登录安全功能需要专用硬件，包括 3D 摄像头和 TPM 2.0+ 模块，这表明业界正在向硬件支持的安全性转变。
多因素身份验证方法将生物识别技术与其他因素结合起来，形成深度防御。现代系统集成了面部识别和语音验证，可在 300 毫秒内实现身份验证，同时显著提高准确性。基于风险的身份验证框架可根据设备识别、位置分析和行为模式等环境因素动态调整安全要求，使系统在发现异常时要求进行额外验证。
反欺骗技术的实施取得了显著的成功。符合ISO/IEC 30107标准的演示攻击检测（PAD）算法可实现低于 0.2% 的攻击演示分类错误率，同时保持低于 1% 的错误拒绝率。结合近红外和可见光谱成像的多光谱分析在受控条件下可实现0% 的错误率，但实际性能会因环境因素而异。
2025 年不断升级的威胁环境
近年来，生物识别威胁形势发生了巨大变化，2024-2025 年将成为攻击复杂程度和事件频率的拐点。统计数据描绘了这一演变的严峻形势。
深度伪造欺诈已从理论上的担忧爆发为现实中的危机。仅在 2024 年，欺诈事件就增加了 1300%，其中换脸攻击增加了 704%，保险公司的语音欺诈增加了 475%。其财务影响也是惊人的–一个深度伪造的视频通话就使奥雅纳工程公司的一名员工向冒充该公司首席财务官的欺诈者转账 2500 万美元。这些并非孤立事件；现在，每起深度伪造欺诈事件给企业造成的平均损失达 50 万美元，其中大型企业的损失高达 68 万美元。
消费者信任度急剧下降。2022 年至 2024 年期间，对生物识别数据泄露的担忧从 69% 上升到 86%，而对科技公司保护生物识别数据能力的信任度则从 28% 骤降至仅 5%。这种信任危机反映出一个现实，即生物识别数据一旦泄露，损失将是永久性的。与2013年塔吉特（Target）公司在几周内就更换了4000万张信用卡的漏洞不同，在OPM漏洞事件中指纹被盗的560万联邦雇员仍会无限期地受到威胁。
监管机构正在奋起直追。美国已有 20 多个州颁布或提出了生物识别隐私法，其中伊利诺伊州的《生物识别信息隐私法》（BIPA）堪称典范，尽管最近的修正案限制了损害计算。欧盟《人工智能法》现在禁止在公共场所为执法目的进行实时生物识别，而 GDPR 则将生物识别数据归类为需要明确同意和加强保护的特殊类别信息。如果违反 GDPR，涉及生物识别数据的组织将面临高达 2,000 万欧元或全球营业额 4% 的罚款，这将带来重大的合规风险和安全问题。
新兴攻击方法利用尖端技术。使用 DeepFaceLive 等工具进行实时深度伪造，可在 KYC 验证过程中操纵实时视频，此类攻击在 2024 年上半年增长了 1400%。人工智能驱动的语音合成现在只需 3-10 分钟的样本音频就能克隆声音，从而实现复杂的社交工程攻击。在使用部分指纹验证的系统中，使用人工生成指纹的主指纹攻击可与 41-65% 的用户匹配，这表明人工智能可以发现生物识别系统中的普遍漏洞。
暗网生物识别数据市场的兴起虽然不像传统的身份盗窃市场那么明显，但却代表着一种日益严重的威胁。虽然生物识别数据的具体定价仍然不透明，但将被盗身份货币化的基础设施已经成熟，2024 年暗网市场上将出现超过 800 万条信息窃取者凭证广告。被盗生物识别数据与人工智能驱动的合成工具的融合形成了一场完美风暴，攻击者不仅可以窃取身份信息，还可以实时主动冒充受害者。
技术标准和监管框架塑造了国防
生物识别安全行业在日益复杂的技术标准和监管要求网络中运行，这些标准和要求旨在建立基本安全，同时保护个人隐私权。了解这些框架对于实施合规、安全的生物识别系统至关重要。
ISO/IEC 标准为生物识别安全提供了技术基础。ISO/IEC 24745:2022 规定了生物识别信息保护的要求，包括保密性、完整性以及存储和传输过程中的可更新/可撤销性等关键能力。ISO/IEC 30107 涉及呈现攻击检测，2023 年的更新引入了新的指标，如稳健图像攻击呈现率 (RIAPAR)，以衡量安全性和用户便利性。 这些标准要求生物识别系统达到 90% 的抗呈现攻击能力–鉴于现代欺骗技术的复杂性，这一门槛极具挑战性。
NIST 的全面指导原则决定了美国联邦生物识别技术的部署，并影响着全球的实践。NIST SP 800-76-2 规定了生物识别身份验证的最低准确度规格，要求系统在连续 5 次失败后（或使用 PAD 时为 10 次）实施速率限制，并规定生物识别样本在使用后立即清零。该框架强调生物识别数据只能通过经过认证的受保护通道传输，并要求实施符合 ISO/IEC 24745 标准的模板保护方案。
FIDO 联盟通过确保生物识别数据不离开用户设备，彻底改变了生物识别身份验证。FIDO2/WebAuthn 标准将本地生物识别验证与公钥加密技术结合起来，创建了一种保护隐私的验证模式，服务提供商永远不会接收或存储实际的生物识别数据。这种方法既能解决安全和隐私问题，又能保持用户的便利性，但需要兼容的硬件和软件基础设施。
隐私法规又增加了一层复杂性。根据 GDPR，生物识别数据被归类为特殊类别个人数据，一般禁止处理，除非在明确同意或重大公共利益等特定情况下。各组织必须在实施生物识别系统前进行数据保护影响评估（DPIA），并在任何泄露事件发生后 72 小时内通知当局。挑战在于如何协调 GDPR 的删除权与生物识别特征的永久性–你可以删除存储的模板，但不能改变基本的生物识别特征。
IEEE 2410-2021 生物识别开放协议标准通过生物识别无关的安全协议应对这些挑战，确保符合 GDPR、CCPA、BIPA 和 HIPAA 要求。该标准采用同态加密技术，确保明文生物识别信息永远不会到达服务器，从而无需复杂的密钥管理，同时提供全面的隐私保护。这种方法既支持一对一身份验证，也支持一对多身份验证，为保护隐私的生物识别系统提供了一个实用的框架。
离线冷藏成为重要的保护手段
随着生物识别技术泄密事件的不断升级，业界越来越认识到，将生物识别数据离线保存–与网络完全断开–可提供最有力的保护，防止远程攻击。向离线和冷存储解决方案的转变是对生物识别系统架构的根本性反思。
空气屏蔽生物识别存储系统与任何网络基础设施保持完全的物理隔离，从而抵御基于网络的攻击。这些系统只能通过受控物理介质（如光盘或硬件安全模块）传输数据，每次交互都有严格的程序控制。虽然这种方法能有效消除远程攻击载体，但却带来了操作复杂性，限制了可扩展性。实施空气屏蔽系统的组织必须在安全优势与系统更新、维护和日常操作所需的劳动密集型流程之间取得平衡。
硬件安全模块（HSM）提供了一种更实用的安全离线存储方法。这些经过FIPS 140-2 3 级或 4 级标准认证的专用加密处理器提供防篡改硬件，可在不暴露密钥或敏感数据的情况下执行加密操作。现代 HSM 可以每秒处理数千次生物识别操作，同时通过篡改检测和响应机制保持物理安全性。当配置为离线操作时，HSM 以加密形式存储生物识别模板，密钥不会离开硬件边界，从而提供了安全性和性能。
量子计算威胁的出现加速了用于生物识别存储的抗量子加密技术的发展。NIST 标准化的后量子算法，如 ML-KEM（基于晶格）和 Classic McEliece，可提供长期保护，防止 “现在采集，稍后解密 “的攻击，在这种攻击中，对手今天收集加密的生物识别数据，希望用未来的量子计算机进行解密。Trust Stamp 的 IT2 令牌已经实现了防量子 的生物识别模板，这表明今天已经可以实现实用的防量子生物识别系统，尽管需要更大的密钥规模和更多的计算开销。
基于智能卡的生物识别存储是另一条发展道路。通过直接在用户控制的智能卡上存储加密的生物识别模板，这些系统完全消除了中央数据库。卡上生物识别匹配确保生物识别数据不离开卡，安全元件在本地执行所有加密操作。这种方法为用户提供了对其生物识别数据的实际控制，同时实现了离线验证，不过它需要兼容的读卡器，并且面临卡片丢失或损坏的挑战。
不同存储方法之间的权衡反映了生物识别系统设计中的基本矛盾。集中式在线存储可实现便捷的多设备身份验证和轻松的凭据恢复，但却会成为攻击者的目标。分布式离线存储大大降低了入侵风险，但却使系统管理和用户体验变得复杂。将本地模板存储与加密云备份相结合的混合方法试图平衡这些问题，但它们在同步和一致性管理方面带来了额外的复杂性。
为未来建立弹性生物识别安全系统
生物识别身份盗窃危机要求我们从根本上重新考虑如何设计、部署和保护生物识别身份验证系统。生物识别数据的永久性意味着每一次泄露都会造成不可挽回的损失，因此预防比事件响应更重要。
实施生物识别系统的机构必须采用多层次的安全方法，解决整个身份验证流程中的漏洞。首先要进行严格的有效性检测，既要能打败当前的演示攻击，也要能打败新出现的人工智能欺骗。通过 TEE 和 HSM 实现的基于硬件的安全性应被视为强制性而非可选性，它能提供仅靠软件无法实现的加密保护。使用可取消生物识别技术或同态加密技术的模板保护方案提供了重要的保障，但必须正确实施，以避免引入新的漏洞。
向分散和离线存储架构的转变不仅仅是技术上的进步，更是一种理念上的调整，即认为集中式生物识别数据库从根本上不符合隐私和安全要求。无论是通过空气屏蔽系统、SNAPPASS 这样的智能卡存储，还是分布式加密方法，将生物识别数据从集中式存储库中分离出来，都能消除大规模生物识别泄露的灾难性风险。
法规遵从将继续推动生物识别安全的改进。各组织必须做好准备，应对有关同意、数据最小化和违规通知的更严格要求，同时建立足够灵活的系统，以适应不断变化的法规。各辖区隐私法的趋同表明，最大公约数–可能接近 GDPR 的严格要求–将成为事实上的全球标准。
展望未来，在能够破解当前加密的量子计算机出现之前，必须立即开始将抗量子加密技术整合到生物识别系统中。现在收获，稍后解密 “的威胁意味着，今天用传统算法加密的生物识别数据可能在未来十年内就会受到攻击，因此迁移到后量子加密技术是当务之急，而不是未来的考虑因素。
生物识别安全的发展轨迹指向这样一个未来：用户对自己的生物识别数据拥有主权，而企业仍然可以利用生物识别身份验证的便利性和安全性优势。像SNAPPASS 这样既能消除集中存储，又能保持可用性的解决方案表明，这种未来在技术上是可以实现的。随着生物识别身份验证在数字和物理环境中变得无处不在，我们现在对架构、存储和保护所做的选择将决定生物识别是增强安全性还是成为我们最大的弱点。 生物识别数据的永久性意味着我们只有一次机会来做好这件事。
