2019 年，一位安全研究人員發現了一些令人震驚的事情：一個包含 27,800,000 條記錄 的生物識別數據庫暴露在互聯網上，完全不受保護。Suprema Biostar 2 的洩露事件不僅暴露了可以更改的密碼，還揭示了受害者將終生攜帶的超過 一百萬個指紋和面部識別圖案 。 與洩露的密碼不同，您無法重設臉部或指紋。 這一基本事實使生物識別身份盜竊成為最具破壞性的網絡犯罪形式之一，光是 2024 年，事件就增加了 1,300%。 隨著組織急於實施生物辨識身份驗證以提高便利性和感知安全性，他們正在創造永久性漏洞，州級駭客越來越多地透過人工智慧驅動的深度偽造、合成生物辨識和有針對性的資料庫外洩來利用這些漏洞。
這種威脅的範圍遠遠超出了個人受害者的範圍。當美國人事管理辦公室在 2015 年因國家支持的黑客而丟失 了五百六十萬名聯邦僱員的指紋 時，它不僅損害了當前的安全系統，還損害了這些人未來可能使用的每個系統。全球生物辨識市場價值 34.27 億美元，年成長 20.4%，已成為網路犯罪分子的主要目標，他們明白被盜的生物辨識資料是某人身分的永久鑰匙。由於深度偽造詐欺現在在大型企業中每起事件平均造成 680,000 萬美元的損失，組織必須了解這些攻擊的技術機制以及可以防範這些攻擊的新興防禦技術。
在技術層面了解生物識別身份盜竊
生物辨識身分盜竊利用了我們用於數位身份驗證的獨特身體和行為特徵——指紋、臉部圖案、虹膜掃描、聲紋，甚至擊鍵動態等行為模式。但要理解為什麼這些攻擊如此具有破壞性，我們必須首先研究生物辨識系統的實際運作方式以及是什麼讓它們容易受到攻擊。
當您將手指放在掃描器上時，系統不會儲存您的指紋影像。相反，它提取獨特的特徵——脊末端、分叉及其相對位置——並將它們轉換為數學模板，通常為 200-2000 位元組的資料。此範本產生過程被設計為不可逆轉的，理論上可以防止攻擊者重建您的原始生物特徵。然而，密西根州立大學和其他機構的 研究表明 ，這些模板可以進行逆向工程，成功 率為 60-80%，從而創建能夠欺騙身份驗證系統的合成生物識別技術。
原始生物辨識資料和範本之間的區別造成了一種錯誤的安全感。雖然模板較小且據稱不可逆，但學術研究表明，複雜的攻擊可以從細節模板中重建可用的指紋圖像，生成與面部識別模板匹配的合成人臉，成功率為 40-70%，甚至從二進制虹膜代碼創建人工虹膜圖案。 一旦攻擊者獲得您的生物辨識模板（無論是透過資料庫外洩、惡意軟體或攔截），他們就擁有您身分的永久金鑰。
惡意使用的處理管線遵循可預測的模式。攻擊者首先透過資料庫外洩（最常見的來源）、物理監視、社會工程或從表面收集潛在的生物特徵來獲取生物辨識資料。然後，他們使用 AI 驅動的工具處理這些數據，以提高質量、提取特徵並與其他數據庫進行交叉引用。合成生物辨識技術的創建變得越來越複雜，攻擊者使用 3D 列印進行實體指紋欺騙，成功率達到 80-90%，深度偽造技術進行臉部辨識攻擊，人工智慧語音合成只需一分鐘的來源音訊。
攻擊者如何竊取生物辨識資料並將其武器化
針對生物辨識系統的攻擊媒介已經遠遠超出了簡單的照片欺騙。現代演示攻擊採用複雜的技術來利用從感測器到資料庫等生物辨識基礎設施各個層級的漏洞。
物理欺騙攻擊已經達到了令人震驚的複雜程度。Kraken 安全實驗室的研究人員證明， 僅使用價值 5 美元的材料（木膠、醋酸紙和雷射印表機）創建的合成指紋就可以繞過指紋掃描器。更高級的攻擊使用醫用級矽膠模具，複製脊狀圖案，同時保持皮膚般的紋理，對基本感測器的成功率為 85-90%。對於臉部辨識，售價 300-1000 美元的專業矽膠口罩可以實現超過 90% 的先進系統繞過率，而使用 AI 生成的合成臉部的深度偽造攻擊的成功率在 67-99% 之間，具體取決於系統的複雜程度。
但最具破壞性的攻擊針對的是基礎設施本身。Biostar 2 的漏洞不僅暴露了加密模板，還暴露了明文形式的實際指紋和面部識別數據，影響了全球一百五十萬個地點的銀行、警察部隊和國防承包商。印度的 Aadhaar 系統包含 1.2 億公民的生物識別數據，遭受了多次違規事件， 通過 WhatsApp 僅以 8 美元的價格出售管理員訪問權限，而生成假身份證的軟件以 233 美元的價格流通。這些違規行為凸顯了一個嚴重漏洞：許多生物辨識系統儲存的資料加密不充分、存取控制不力且監控不足。
系統級漏洞加劇了這些風險。最近發現的 ZKTeco 生物辨識終端中存在 24 個 CVE，其中存在允許透過二維碼注入 SQL 的漏洞、以 root 權限進行命令注入以及允許資料庫操作的任意檔案操作。供應鏈攻擊帶來了額外的風險，生物辨識設備可能附帶預先註冊的未經授權的模板或包含後門的受損韌體。專門針對生物辨識子系統的惡意軟體的出現，例如從 iOS 裝置竊取臉部辨識資料的 GoldPickaxe.iOS 木馬，這表明攻擊者正在發展其技術以大規模收集生物辨識資料。
人工智慧攻擊的興起代表了生物辨識威脅的範式轉變。 生成對抗網路 （GAN） 現在可以創建與真實生物識別無法區分的合成生物識別技術，而使用精心設計的擾動的對抗性攻擊可以以超過 90% 的成功率欺騙生物識別系統。這些普遍的對抗性擾動（跨多個生物識別系統工作的單一模式）凸顯了現代生物識別身份驗證背後的機器學習模型中的基本漏洞。
當前防禦技術反擊
生物辨識安全產業透過日益複雜的防禦技術來應對這些不斷升級的威脅，儘管攻擊者和防禦者之間的貓捉老鼠的遊戲繼續快速發展。
現代活躍度檢測是抵禦演示文稿攻擊的第一道防線。 被動活體檢測系統現在使用深度神經網絡實現 97-99% 的準確率 ，實時分析紋理模式、深度信息和生理指標，在 0.5 秒內處理圖像。使用紅外線和 3D 深度感測的基於硬體的方法可實現近 100% 的準確度來對抗 2D 照片攻擊，而遠端光電體積描記法 （rPPG） 透過臉部膚色變化檢測心跳，有效率為 95-98%。然而，這些系統面臨著複雜的深度造假和可能降低效能的環境因素的持續挑戰。
模板保護方案旨在解決永久生物辨識資料的根本漏洞。 可取消的生物特徵辨識 使用以轉換為基礎的方法 ，允許撤銷範本 – 如果轉換後的範本遭到入侵，則可以套用新的轉換，從相同的生物特徵辨識產生不同的範本。同態加密無需解密即可對加密模板進行匹配操作，確保明文生物辨識資料永遠不會到達伺服器。先進的系統在保持隱私的同時實現了低至 0.12% 的等錯誤率，儘管這些改進通常會伴隨著計算開銷和存儲需求的增加。
硬體安全對於保護生物辨識系統至關重要。 Apple 的 Secure Enclave 和 Google 的 Titan M2 提供專用的安全子系統，其中生物識別模板永遠不會離開受保護的環境。這些可信任執行環境 （TEE） 提供針對物理攻擊的硬體級保護、系統完整性的加密驗證以及隔離處理，甚至可以防止特權系統軟體存取生物辨識資料。Windows Hello 增強型登入安全性需要專用硬件，包括 3D 相機和 TPM 2.0+ 模組，這表明該行業正在向硬體支援的安全性轉變。
多因素身份驗證方法將生物識別技術與其他因素相結合，以創建深度防禦。現代系統將臉部辨識與語音驗證結合，在 300 毫秒內實現身份驗證，同時顯著提高準確性。 基於風險的身份驗證框架 根據設備識別、位置分析和行為模式等上下文因素動態調整安全要求，使系統能夠在檢測到異常時要求額外的驗證。
反欺騙技術的實施已顯示出可衡量的成功。符合 ISO/IEC 30107 標準的演示攻擊檢測 （PAD） 算法可實現 低於 0.2% 的攻擊演示分類錯誤率 ，同時將誤拒絕率保持在 1% 以下。結合近紅外和可見光譜成像的多光譜分析可以在受控條件下實現 0% 的錯誤率 ，儘管實際性能因環境因素而異。
2025 年不斷升級的威脅形勢
近年來，生物辨識威脅格局發生了巨大變化，2024 年至 2025 年標誌著攻擊複雜性和事件頻率的轉折點。統計數據描繪了這一演變的發人深省的圖景。
深度偽造欺詐已經從理論上的擔憂爆發為現實危機。 光是 2024 年，事件就增加了 1,300%，換臉攻擊增加了 704%，保險公司的語音詐欺增加了 475%。財務影響是驚人的——一次深度偽造的視訊通話就說服了奧雅納工程公司的一名員工將兩千五百萬美元轉給冒充公司財務長的詐欺者。這些不是孤立的事件;組織現在每次深度造假詐欺嘗試平均面臨 500,000 萬美元的損失，大型企業的損失高達 680,000 萬美元。
消費者的信任度急劇下降。2022 年至 2024 年間，對生物辨識資料外洩的擔憂從 69% 上升至 86%，而 對科技公司保護生物辨識資料能力的信任度從 28% 驟降至僅 5%。這種信任危機反映了這樣一個現實：一旦生物辨識資料受到損害，損害將是永久性的。與 2013 年的 Target 違規事件不同，在幾週內更換了四千萬張信用卡，在 OPM 違規事件中指紋被盜的五百六十萬聯邦僱員仍然無限期地受到攻擊。
監管環境正在爭先恐後地迎頭趕上。美國 20 多個州已頒布或提議生物辨識隱私法，儘管最近的修正案限制了損害計算，但伊利諾伊州的《生物辨識資訊隱私法》（BIPA） 仍是一個典範。歐盟人工智慧法案現在禁止在公共場所進行即時生物辨識以供執法，而 GDPR 將生物辨識資料歸類為需要明確同意和加強保護的特殊類別資訊。組織因涉及生物辨識資料的違反 GDPR 而 面臨高達兩千萬歐元或全球營業額 4% 的罰款 ，這在安全問題的同時造成了重大的合規風險。
新興的攻擊方法利用尖端技術。使用 DeepFaceLive 等工具的即時深度偽造可以在 KYC 驗證期間實現即時視訊操縱，2024 年上半年此類攻擊數量將成長 1,400%。AI 驅動的語音合成現在只需 3-10 分鐘的樣本音頻即可克隆語音，從而實現複雜的社會工程攻擊。 使用人工生成的指紋的大師指紋攻擊 可以與使用部分指紋身份驗證的系統中 41-65% 的用戶相匹配，展示了 AI 如何發現生物識別系統中的普遍漏洞。
暗網上生物辨識資料市場的興起雖然不像傳統的身分盜竊市場那麼明顯，但卻代表著日益增長的威脅。儘管生物辨識資料的具體定價仍然不透明，但將被盜身分貨幣化的基礎設施已經成熟，到 2024 年，暗網市場上將出現超過 8,000,000,000 個資訊竊取憑證廣告。被盜生物辨識資料與人工智慧驅動的合成工具的融合創造了一場完美風暴，攻擊者不僅可以竊取身份，還可以即時主動冒充受害者。
技術標準和監管框架塑造了防禦
生物辨識安全產業在日益複雜的技術標準和監管要求網絡中運作，旨在建立基線安全性，同時保護個人隱私權。了解這些框架對於實施合規且安全的生物辨識系統至關重要。
ISO/IEC 標準為生物辨識安全提供了技術基礎。 ISO/IEC 24745：2022 規定了生物辨識資訊保護的要求，涵蓋機密性、完整性以及儲存和傳輸過程中可續訂性/可撤銷性的關鍵能力。ISO/IEC 30107 解決了演示攻擊檢測問題，2023 年更新引入了新指標，例如穩健的圖像攻擊演示率 （RIAPAR），用於衡量安全性和用戶便利性。 這些標準要求生物辨識系統能夠實現 90% 的演示攻擊抵抗力——考慮到現代欺騙技術的複雜性，這是一個具有挑戰性的門檻。
NIST 的綜合指南塑造了美國聯邦生物辨識部署並影響全球實踐。 NIST SP 800-76-2 為 生物識別身份驗證制定了最低精度規範，要求系統在連續 5 次故障（或 10 次實施 PAD 故障）後實施速率限制，並要求生物識別樣本在使用後立即歸零。該框架強調，生物辨識資料只能透過經過身份驗證的受保護通道傳輸，並要求實施符合 ISO/IEC 24745 的模板保護方案。
FIDO 聯盟透過確保 生物辨識資料永遠不會離開使用者的裝置，徹底改變了生物辨識身份驗證。FIDO2/WebAuthn 標準將本地生物辨識驗證與公鑰加密相結合，創建了一種隱私保護身份驗證模型，其中服務提供者永遠不會接收或儲存實際的生物辨識資料。這種方法解決了安全和隱私問題，同時保持了用戶的便利性，儘管它需要相容的硬體和軟體基礎設施。
隱私法規增加了另一層複雜性。根據 GDPR，生物辨識資料被歸類為特殊類別的個人資料，除非在明確同意或重大公共利益等特定情況下，否則通常禁止處理。 組織必須在實施生物辨識系統之前進行資料保護影響評估 （DPIA）， 並在發生任何違規行為後 72 小時內通知當局。挑戰在於協調 GDPR 的刪除權與生物特徵的永久性質——您可以刪除儲存的模板，但無法更改底層生物特徵。
IEEE 2410-2021 生物辨識開放協定標準透過與生物辨識無關的安全協定來應對這些挑戰，確保符合 GDPR、CCPA、BIPA 和 HIPAA 要求。該標準使用同態加密，確保 明文生物辨識永遠不會到達伺服器，無需複雜的金鑰管理，同時提供全面的隱私保護。這種方法支援一對一身份驗證和一對多識別場景，為隱私保護生物辨識系統提供了實用的框架。
離線冷儲存成為關鍵保護
隨著生物辨識違規行為的升級，業界越來越認識到，保持生物辨識資料離線（與網路完全斷開連接）可以提供最強大的遠端攻擊保護。這種向離線和冷儲存解決方案的轉變代表了對生物辨識系統架構的根本性重新思考。
氣隙生物辨識儲存系統透過保持與任何網路基礎設施的完全實體隔離，提供對網路攻擊的免疫力。這些系統僅透過光碟或硬體安全模組等 受控實體媒體傳輸數據 ，並採用嚴格的程序控制來控制每次互動。雖然這種方法有效地消除了遠端攻擊媒介，但它引入了操作複雜性並限制了可擴展性。實施氣隙系統的組織必須平衡安全優勢與系統更新、維護和日常營運所需的勞動密集型流程。
硬體安全模組 （HSM） 提供了一種更實用的方法來保護離線儲存。這些專用加密處理器經過 FIPS 140-2 3 級或 4 級標準認證，提供防篡改硬件，可在不暴露金鑰或敏感資料的情況下執行加密操作。現代 HSM 每秒可以處理數千個生物辨識操作，同時透過竄改偵測和回應機制維護實體安全。當設定為離線操作時，HSM 會以加密形式儲存生物辨識範本，其金鑰永遠不會離開硬體邊界，從而提供安全性和效能。
量子計算威脅的出現加速了用於生物識別存儲的抗量子加密的發展。 NIST 標準化的後量子演算法 ，如 ML-KEM（基於晶格）和 Classic McEliece，可針對「先收穫，稍後解密」攻擊提供長期保護，在這些攻擊中，對手今天收集加密的生物辨識數據，希望用未來的量子電腦解密它。Trust Stamp 的 IT2 代幣已經實現了 量子證明 生物識別模板，表明實用的抗量子生物識別系統在今天是可以實現的，儘管密鑰大小更大，計算開銷增加。
基於智慧卡的生物辨識儲存代表了另一條進化路徑。透過將加密的生物辨識範本直接儲存在使用者控制的智慧卡上，這些系統完全消除了集中式資料庫。 卡上生物辨識匹配可確保生物辨識資料永遠不會離開卡片，安全元件在本地執行所有加密操作。這種方法為用戶提供了對其生物辨識資料的物理控制，同時實現離線驗證，儘管它需要相容的讀卡機，並且面臨卡片遺失或損壞的挑戰。
不同儲存方法之間的權衡反映了生物辨識系統設計中的根本緊張關係。集中式線上儲存可實現方便的多裝置身份驗證和輕鬆的憑證恢復，但對攻擊者來說卻是有吸引力的目標。分散式離線儲存可大幅降低外洩風險，但會使系統管理和使用者體驗變得複雜。將 本機範本儲存與加密雲端備份相結合的混合方法 試圖平衡這些問題，儘管它們在同步和一致性管理方面引入了額外的複雜性。
為未來建立彈性生物辨識安全性
生物辨識身分盜竊危機要求我們從根本上重新考慮我們如何設計、部署和保護生物辨識身份驗證系統。生物辨識資料的永久性意味著每次違規都會造成不可挽回的傷害，因此預防比事件回應更重要。
實施生物辨識系統的組織必須採用多層安全方法來解決整個身份驗證管道中的漏洞。這始於 嚴格的活躍度檢測，能夠擊敗當前的演示攻擊和新興的人工智慧驅動的欺騙。透過 TEE 和 HSM 進行的硬體型安全性應被視為強制性，而不是可選性，提供僅靠軟體無法實現的加密保護。使用可取消生物辨識或同態加密的範本保護方案提供了重要的保障措施，但必須正確實施以避免引入新的漏洞。
向去中心化和離線儲存架構的轉變不僅代表了技術演變，更是一種哲學上的重新調整，認識到集中式生物辨識資料庫從根本上與隱私和安全要求不相容。無論是透過氣隙系統、 SNAPPASS 等智慧卡存儲，還是分散式加密方法， 將生物辨識資料排除在集中式儲存庫之外，都可以消除大規模生物辨識洩露的災難性風險。
法規遵從性將繼續推動生物辨識安全性的改進。組織必須為有關同意、資料最小化和違規通知的更嚴格要求做好準備，同時建立足夠靈活的系統以適應不斷變化的法規。跨司法管轄區隱私法的趨同表明，最高共同點（可能接近 GDPR 的嚴格要求）將成為事實上的全球標準。
展望未來，在能夠破解當前加密的量子計算機出現之前，必須立即開始將抗量子密碼學集成到生物識別系統中。「現在收穫，稍後解密」的威脅意味著 目前使用傳統演算法加密的生物辨識資料在未來十年內可能容易受到攻擊，這使得遷移到後量子密碼學成為當務之急，而不是未來的考慮因素。
生物辨識安全的發展軌跡指向未來，使用者將維護對其生物辨識資料的主權，而組織仍然可以利用生物辨識身分驗證的便利性和安全優勢。像 SNAPPASS 這樣的解決方案消除了集中式存儲，同時保持了可用性，這表明這一未來在技術上今天是可以實現的。隨著生物辨識身份驗證在數位和實體環境中變得無處不在，我們現在在架構、儲存和保護方面所做的選擇將決定生物辨識技術是增強安全性還是成為我們最大的漏洞。 生物識別數據的永久性意味著我們只有一次機會來做到這一點。
