L’escàner d’empremtes dactilars a casa continua segur?

A causa de la petita àrea de sensor del telèfon mòbil, cal utilitzar tota la informació biomètrica recollida dins de l'àrea de la unitat, de manera que només pot utilitzar el reconeixement complet d'imatges i no el reconeixement de la funció de l'estructura de textura única a Empremtes dactilars. El reconeixement complet de la imatge no pot distingir les imatges d’empremtes digitals i les imatges que no siguin de l’impressió. Aquesta és la causa principal del sistema d’assistència a temps de reconeixement d’empremtes actuals dels telèfons mòbils que estaven atacats per pells taronja i adhesius de pel·lícules. A més, l’autoaprenentatge del sistema d’assistència a temps de reconeixement d’empremtes digitals dels fabricants de telefonia mòbil sense distingir entre “enemic i enemic” aprendrà la informació biomètrica forjada al sistema d’assistència al temps de reconeixement d’empremtes dactilars, que també és un dels motius importants de les raons importants Cracking post-film.

Tot i això, aquests problemes no són insolvables. A causa del curt temps d’aplicació d’empremtes digitals als telèfons mòbils, els fabricants relacionats no han experimentat l’acumulació de tecnologia de seguretat per a l’assistència al temps de reconeixement d’empremtes dactilars i no hi ha manera d’evitar aquests atacs. El mètode d’evitar també és molt senzill, és a dir, mitjançant un mètode de concordança basat en punts de característica per fer el sistema d’assistència al temps de reconeixement d’empremtes dactilars i primer feu la identificació “enemiga i enemiga” i, a continuació, apreneu per evitar atacs d’informació forjats.

Bàsicament no hi ha aquesta vulnerabilitat en els panys tradicionals. Com que els panys solen utilitzar sensors de gran àrea i els sistemes d’assistència al temps de reconeixement d’empremtes dactilars corresponents a sensors de gran àrea es construeixen bàsicament en funció del reconeixement del punt de característica. Per descomptat, no es descarta que alguns fabricants utilitzin sensors d’àrea molt petits o tinguin defectes d’algorisme, cosa que pot causar aquests problemes.

El lector d’empremtes digitals d’empremtes digitals utilitza un reconeixement de punts cecs a 360 °, un sensor en viu de semiconductor nano-ceràmic, s’adapta a l’algoritme de l’algoritme de l’algoritme d’aprenentatge profund i utilitza 3 algoritmes diferents per a la comparació de dades d’empremtes digitals. L’algoritme es basa en els punts de característiques estructurals i, sobre aquesta base, s’introdueix l’algoritme d’imatges per millorar la precisió de comparació. La velocitat de pas de l'algoritme d'imatge en un telèfon mòbil general és alta, però la taxa de reconeixement d'errors també és alta, generalment al voltant d'un de cinquanta mil. El sensor de gran àrea utilitzat per l’escàner d’empremtes dactilars amb un xip d’algoritme d’empremta digital d’alta velocitat pot aconseguir una taxa de reconeixement d’errors d’un en un milió a causa de la rica col·lecció d’informació biològica i la seguretat és molt superior al reconeixement d’empremtes digitals del telèfon mòbil Sistema d’assistència a temps.