1、2017 科技 、 传 媒 和 电信 行业预 测指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿 DDoS攻击进入太比特时代 5G ： 发展中的革新 ， 即便在2017年 边缘 “ 大脑 ”： 机器学习移动化 数字化变革 ： 从组织战略走向行动 ， 从生产工具到生产关系 平板电脑后继无力 电视广告逆势而行? 尾注 德勤中国科技 、 传媒和电信行业团队 主要联系方式 德勤中国的业务联络详情 2 7 12 20 25 34 40 44 51 52 目录 01 2017科技 、 传媒和电信行业预测 | 目录指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿 认证 的 因 素 确定 某 人 是 他 （ 她 ） 表明的身 份
2、取 决 于 认 证的因素 。 认证 的因素 包括 三大 类 ： 认 知因素 （用 户所 了解 的 内 容 ， 比如密码 、 PIN或像 “ 你 的 第一 条狗 叫 什 么名 字？” 之 类 的 质询-响应。） 内在因素 （ 用户所具 备 的 特 征 ， 比如签名 、 生物 识 别 指 纹 、 声纹 、 虹 膜 、 脸 或视 网 膜 模式 8 ） 所有权 属性 （ 用户 拥 有的实 物 ， 比如身 份 证 、 护照 、 银行卡 或 者 提 供 硬件 或 软 件 令牌的数字化 设 备 ） 过 去 被 视 为 可靠的 认 证因素 现在变得 不那 么 可靠 了 。 我 们 之前讨 论 过 密码 所面临
3、的 一 些挑 战 ， 而且实 物 有 可 能 被 遗 失 ， 签 名又不 是非 常安 全 的 先 天内在因素 。 智能手 机 有 可 能被 视 为 一种功 能强 大的一 体 式认 证 工 具 ， 因 为它 可 以 方 便 地 将 三种 因素 综合 在一 起 ： 认知 ： 智能手 机 的 使用基 于 一 系列的 认 知因素 ， 比如通 过 输 入 PIN 。 从中 期 看 来 ， 它 们 有 可 能被用作 指 纹识 别器 的补 充 。 如果 在 生 物识 别输 入 之 外 还 需 要 额外 的 认 证 ， 可 以 致 电 手 机提出 安 全问题 进 行质询-响 应 认证 。 内在 ： 正如之前所
4、 提 到的 那 样 ， 多因素 认证 的 生物 识 别 数 据 都 是 现 成的 。 所有权 ： 人 们 一 般都随身 携 带 智 能 手 机 ， 如 果 手 机被 落 下或 遗 失 ， 机主 很 快 就能 知 道 。 与之相比 ， 如果周五的时 候 将 办公室的门禁 卡 落 在 了上 班 的 地 方 ， 可能要到周一 才会想 起 来 。 护 照 持 有 人可 能 要 在 好几个月之 后 才 发 现 找 不 到 护 照了 。 智能手 机 作为 互 联设 备 ， 如 果 丢 失的 话 ， 锁 定 它 们 的位 置 更 容易 。 如 果 手 机被 盗 ， 可以 远 程抹 去 资 料 和 禁用 。
5、如果设备 的 软 件 被 攻击 ， 可 以通过无 线 的 方式 进 行更 新 。 根据德勤全球的预测 ， 装配指纹识别器 的活跃设备将在 2017 年初首次突破 10 亿 。 此外 ， 我们预估每一个有源传感器 每天平均使用 30 次 ， 这就意味着一年 当中全球的总计使用次数为 10 万亿 1 。 德勤全球进一步预测截至2017 年年底 ， 在发达国家的所有智能手机当中 ， 大约 40% 都将配置指纹识别器 。 截止 2016 年年中 ， 这一比例是 30% 2 。 我们预计 在 配置指纹识别器的智能手机用户当中 ， 至少80% 的用户会经常用到这一传感器 。 在 2016 年年中 ， 这一
6、比例是 69% 3 。 在 配 置指纹识别器的活跃设备中 ， 智能 手机和平板电脑所占比例将有可能超过 90% 4 。 三年前 ， 只有一些高端型号才采 用了这些传感器 ； 到了 2017 年 ， 大部 分中端产品都会采用 。 截至 2026 年底 ， 指纹识别器将如同智能手机上的前置摄 像头一样普遍存在 。 除了那些最便宜的 型号 ， 所有的智能手机和平板电脑都将 具备这一功能 。 到那个时候 ， 指纹识别 器有可能被集成到一系列的其他设备当 中 ， 从笔记本电脑到遥控设备 ， 用于身 份识别与验证 。 智能手机指纹识别器的成功在于 ： 相较 密码 ， 它提供了一种快速而且谨慎的解 锁手机和
7、认证交易的方法 （ 参见侧栏 ： 认证的因素 ）。 对于大多数人而言 ， 要 记住愈来愈多的在线帐号的密码并非易 事 。 截至 2020 年 ， 平均每个用户将拥 有 200 个在线帐号 5/6 。 在智能手机上输 入密码尤其麻烦 ， 但大多数人全天都离 不开智能手机 。 就指纹识别器而言 ， 每个指纹的设置流 程通常需要花费 15-30 秒 。 相应的数据 一般保存在设备上的安全区域中 ， 不会 上传到云端 。 当识别器上的指纹与保存 在设备上的 “ 图像 ” 相匹配 ， 完成认证 。 对于采用电容式传感器的智能手机 （ 截 至 2017 年初的大部分手机用户 ）， 捕 捉到的 这个 “ 图
8、像 ” 是对指纹特征的描 述 ， 包括弓型 、 环型 、 螺旋型以及各种 变化 ， 比如毛孔 7 。 02 2017科技 、 传媒和电信行业预测 | 指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿指纹识别器的总计使用次数将在 2017 年达到数万亿次 ， 主要目的可能就是解 锁手机和平板电脑 ， 这种操作通常每天 要进行几十次 。2013 年年末 ， 第一批商 业化 、 配置指纹识别器的手机进入市场 ， 自那以后 ， 这种操作显著增长 。 当时 ， 极少人会提供生物识别数据 （ 可能只在 少数特定国家）， 也极少进行这样的操作 。 随着指纹识别器越来越普及 ， 我们估计 会有越来越多的应用程序和网站支
9、持这 种技术 ， 主要用于替代密码输入 。 指纹识别器的可靠性 ， 尤其是发现假指 纹的能力 ， 有可能在 2017 年不时受到 挑战 。 相对而言早期的指纹识别器更容 易受到电子欺骗 9 。 事实上 ， 要在一部 已经使用两年的手机上捕捉可以用来欺 骗识别器的指纹 ， 需要目标受害人一定 程度的配合 ， 这是不太现实的 。 要创建 一个指纹的副本 ， 需要将受害者的手指 在牙科印模膏或木胶当中放几分钟 ， 然 后做一个模型 。 这种欺骗手段可以在贸 易展会上做令人大饱眼福的演示 ， 但是 不太可能出现在现实生活中 10 。 最新的指纹识别器采用了超声技术 ， 捕 捉指纹的细节图像 ， 电子欺
10、骗很难得逞 。 它们甚至还可以判断正在识别的是真人 手指还是模型 11 。 超声传感器的另一项优点就是在潮湿的 条件下也可以使用 。 传统识别器配置的 是电容式传感器 ， 手指表面的水可能会 让传感器失效 。 超声指纹识别器读取由 超声波创建的 3D 图像 ， 不会受水影响 。 因此 ， 手在干湿状态下都可以操作 。 指纹是生物识别的开路先锋 数十亿部智能手机和平板电脑有望在 2017 年实现多种类型的生物识别输入的 处理和采集 ， 包括人脸识别 、 声音模式 和虹膜扫描 。 不过 ， 首先发展的将是指纹 。 根据德勤全球的预测 ， 截至 2017 年年底 ， 利用人脸 、 声音或虹膜识别来进
11、行认证 的智能手机或平板电脑用户所占的比例 不会超过 5% ， 而采用指纹识别器的用户 则占到 40% 12 。 指纹识别器虽然是最近才推出的传感器 ， 却一路遥遥领先 。 自从移动手机植入麦 克风 ， 声音识别就成了可行的生物识别 输入 。 对于装配前置摄像头的设备 ， 虹 膜和人脸识别是可行的 ， 但是镜头和处 理器的质量会对速度和准确度产生影响 。 声音识别的难题在于 在嘈杂的环境 下 ， 这一技术可能会出问题 。 此外 ， 有 人认为声音识别会让人分心或不利于社 交 ， 比如在开放式设计的办公室或在就 餐期间 。 潜在的罪犯可以通过录音轻松 获得声音资料 。 可行的方案是将声音识 别同
12、质询 - 响应技术结合起来 ， 比如重 复特定短语或是回答安全提问 。 人脸识别通常需要与拍摄参考图像时相 似的光照条件 。 如果没有 ， 就可能出现 漏报的情况 13 。 甚至眼镜 、 帽子和围巾 都会影响效果 。 虹膜识别需要精准的定 位和特定的照明条件 ， 而且对反光敏感 ， 因此配戴隐形眼镜或眼镜都会对它产生 影响 。 人脸和虹膜识别面临的另外一个 难题就是容易遭遇电子欺骗 ： 两者都容 易被人脸或眼睛的照片欺骗 。 变通方案 就是采用互动式的人脸识别 。 比如 ， 有 的系统会要求目标对象眨眼睛 。 但是 ， 制作巧妙的视频或系列照片还是能骗过 系统 14 。 对比而言 ， 指纹识别
13、可以在黑暗的环境 中使用 ， 在用户在走路的过程中也可以 进行 ， 即便是坐在一辆高速行驶在颠簸 道路上的汽车的后排座上也没有问题 。 03 2017科技 、 传媒和电信行业预测 | 指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿小结 有 许 多 私 营以 及 公 共 组 织 应 该考 虑 如 何以 最 好的方 式利 用数 量 日 益增多 的 指 纹识 别器和 习惯 在手 机 上 使用 它 们的 庞 大 人 群 。 挑 战 在 于 确定 还 有哪些 应用 程 序 可 以 采 用 指 纹识 别器和其 他的生 物 识 别 输 入 ， 从而提 供 快 速而且安 全 的 认 证 。 金融机构 ： 德 勤 研
14、究 发 现在 发 达市场的成 人 手 机用 户 当 中 ， 43% 会使用 手 机 查 看 自 己 的 银 行账户 17 。 银 行可以研 究如 何 更 好地在 欺 诈 检 测 、 客户 访 问 或 开 设 新 账 户 、 支 付 认 证等 领域 利 用 生 物 识 别系 统 ， 从中 获 益 。 零售商 电子商务 ： 可以 采用指 纹 识 别 器 提 供 一触 式 结 算 ， 但 是 消费 者必须下载 相 关 应用程 序 ， 同 时 还 得输入 必要 信 息 ， 比 如 信用卡 数 据 和首 选的 账 单 地 址 。 德 勤 研 究还 发 现 大 部分 手机 用 户 下 载 到 手机 上 的
15、 应 用 程 序 不会 超 过20 个 18 。 不过 ， 能 够 让 支付变 得 快 速 而 安 全 ， 这一 点 足 以吸引 用户多下载 一 个应用程 序 。 零售商 实体 商务 ： 实 体店支 付 应用 程 序利 用 近 场 通信 （NFC ） 技术 ， 通过 消 费 者 将手 指放 在 传 感器 上 ， 再 把手 机 靠近NFC 识 别器 ， 就可以 完 成 支付 认证 。 这样一 来 ， 就不需 要 输 入PIN 。 企 业用户 读 取 数 据 。 生物 识 别 可以替 代密 码 输 入 ， 授 权 用户 读 取 邮件 、 访问企 业内部网站 和 获 取其 他类似 服务 。 只需 轻
16、 轻 触 碰 ， 即可完成 工 时 表 的 读 取与认证 。 德 勤 研 究 发 现 目 前企 业 应用程 序的 利 用程 度非常低 。 作 为一 种 简单而安 全 的 认证 方 式 ， 生 物 识 别的 采 用有 望得到推 广 。 企 业用户 物理 安 全 。 生 物 识 别可 用 于控制 大 楼的进 出 ， 不用 再 依 赖 门 禁 卡 。 生物 识 别 与门 禁 卡不 同 ， 无 需刷 卡操 作 ， 也不 会落 在 家 里 。 媒 体公司 在 线 订阅 服务 。 音乐 、 优 质新闻 、 电视 或其他 内容 的 供 应 商位于 付费 墙 的 后面 ， 它 们 可 以 要 求 用 户使用
17、指 纹验 证 身 份 ， 从而控制 非法 的用户 帐 号及密 码 的 分享 。 单用户 帐 号可以与一 组 指 纹 绑定 ， 指 纹 远 比密 码 更 难 分享 。 政 府服务 ： 可以 使 用生物 识 别 提 供 另一种 获 取 服务 的方 式 ， 比如 税 款 缴 纳 、 查阅病历 ， 甚至 是电子投 票 19 。 这 种 方 式可能 会 吸引年 轻 人参 与 投票 。 目前 ， 这 个 群 体 拥 有和 使用智能手 机 的 程 度都 相 当高 ， 不 过他 们 的 投 票 参 与度 低 于 平均 水平 。 这 里的 预测主 要 着眼 于 指 纹识 别器的 使用 ， 但 是我 们日 常 生
18、活的 方 方面 面都 离 不开 智能手 机 ， 这 让 它可 以 结 合 其 他的 独有 数 据 综 合 使用 ， 比 如 输 入模 式 和定位信 息 。 在我 们 看来 ， 各 种生 物 识 别 输入 的综 合 使用 （ 即多因素 认证 ） 将越 来 越 流行 20 。 它可以提 供 更 加 可靠的 认 证 。 例如 ， 银 行 业 务 应 用 程 序可 以 同 时 采 用 指 纹 和 声 音识别 ， 通 过 指纹 获得 初始 访 问 权 限 ， 再 利用声音 输 入 进 一 步 验 证 。 从生物识别电话到其他设备 像指纹这样的生物识别对于智能手机而 言还是全新的尝试 ， 然而它在几十年前
19、 就已经投入了使用 。 不过 ， 智能手机让 大家更熟悉生物识别的日常使用 ， 同时 还消除了一些同生物识别数据相关的禁 忌 。 根据德勤全球的预测 ， 智能手机生物识 别的广泛采用将成为把生物识别传感器 部署到其他环境的催化剂 。 例如 ， 采用红外线来查看静脉组织的手 指静脉和手掌静脉扫描仪可以集成到自 动取款机上 ， 替代 PIN 输入 ； 或者将它 们纳入公司之间大额转账的认证流程 。 学校可以使用静脉扫描仪证实学生已经 进入或离开大楼 。 学生也可以采用这项 技术在课堂上签到和签退 ， 或者在购买 食物和学习用品时付款 。 越来越多的国家可能都在考虑将生物识 别用于国民身份确认计划
20、。 截至目前 ， 印度的规模最为庞大 ， 它采集了人脸 、 指纹和虹膜数据 。 截至 2016 年 ， 登记 人数已经超过十亿 15 。 生物识别可以追溯到一千年之前 ， 不过 在现代科技中被大规模采用还是最近几 年的事情 ， 而且有可能在 2017 以及之 后数年里变得更加复杂而有效 16 。 04 2017科技 、 传媒和电信行业预测 | 指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿指纹识别跃升成重要认证方式 指纹识别方式相较于密码识别来说更具 安全性 ， 不易被破解 ， 且能有效解决为 提高密码安全性增加密码复杂程度带来 的输入不便问题 。 此外 ， 指纹识别的唯 一性能有效规避多个账号多个密
21、码 ， 记 忆不便的问题 ， 提高解锁效率 。 生物识别技术在中 国 德勤在 2016 中国移动消费者调研 中 发现 ， 中国安装指纹识别的智能手机占 比已达 49% ， 其中 43% 的用户使用指纹 识别作为身份认证方式 ， 智能手机指纹 识别技术使用率明显高于发达国家 。 指 纹识别在 2016 年经历高速增长 ， 智能 手机生产商已将其作为中高端手机的标 配 。 指纹识别有着传统密码识别无法比 拟的优势 ， 有望在 2017 年超过密码识 别成为智能手机首要认证方式 。 图表1 ： 手机是否安装指纹识别 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 是 否 不知道 图表2 ： 手
22、机使用的身份认证方式 来源 ： 德勤中国 来源 ： 德勤中国 50% 43% 14% 14% 3% 2% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 密码 指纹识别 面部识别 语音识别 不知道 其他 49% 48% 3% 05 2017科技 、 传媒和电信行业预测 | 指纹魔法 ： 生物识别安全规模达数十亿指纹识别方式相较于密码识别来说更具 安全性 ， 但仍存在一些问题需要技术提 供商解决 。 首先 , 提高指纹识别精度 。 指 纹识别的安全性主要通过指纹的唯一性 来实现 ， 但是指纹可以通过复制造假来 欺骗指纹识别设备 ， 因此提高指纹识别 设备精度可有效提高指纹识别的安全性 。
23、其次 , 与定位技术相结合提高指纹识别安 全性 。 在进行指纹识别的同时通过定位 判定是否存在安全问题 ， 若指纹识别使 用地点出现变动则需用户通过第三种方 式进行进一步核验 。 再者 , 提高指纹识别 便捷性 ， 通过提高设备性能实现在潮湿 环境下不影响指纹解锁使用 。 人脸识别应用范围进一步扩大 人工智能人脸识别机器人识别准确率已 达到九成以上 ， 人脸识别技术算法准确 率不断提升推动人脸识别技术覆盖范围 扩张 。 各大银行也在金融领域布局人脸 识别技术 ， 招商银行开启刷脸支付业务 ， 人脸识别 ATM 机也已通过验收 。 医疗领 域的运用主要在发卡 、 医疗检查等领域 ， 通过支持人脸
24、识别的医院信息系统将自 己的面部特征与医院就诊卡绑定 ， 在医 疗检查过程中通过人脸识别对患者进行 身份核对以降低医疗差错的发生 。 教育 领域主要运用在监考系统中 ， 通过精确 对比考场考生 、 阅卷办公室人员脸部信 息 ， 防止证件伪造 、 替考等行为 。 同时 ， 国内智慧城市不断深入发展 ， 城市监控 设施覆盖范围不断扩大 ， 清晰度不断提 升 ， 摄像头密度不断加大 ， 人脸数据采 集阻碍降低推动人脸识别在公共安全领 域所发挥的作用不断扩大 。 此外 , BAT 引领技术相关探索 ， 预计人脸 识别将应用于更加丰富的场景 。 阿里巴 巴同外界合作研发人脸识别技术以提高 移动支付安全性
25、 ， 腾讯各产品将逐步采 用人脸识别技术 ， 百度将人脸识别作为 深度学习重点研究项目 。 虹膜识别或有所突破 虹膜识别技术是当前最为精确的生物识 别技术之一 。 虹膜是指瞳孔中的织物状 各色环状物 ， 包含许多类似于斑点 、 细丝 、 皱纹 、 隐窝等纹理特征 ， 通过专用光学 图像设备对其进行拍摄 ， 并运用虹膜识 别系统图像预处理软件 ， 采用独特算法 从图像中提取识别所需特征点 ， 对其进 行编码 。 在进行身份认证时将提取的编 码和数据库中的编码进行逐一匹配从而 达到身份认证的目的 。 随着三星部分手 机搭载虹膜识别技术 ， 首次在国际主流 品牌手机得到应用 。 与目前大量应用的指纹
26、识别方式相比 ， 虹膜识别技术错误率远低于诸如指纹 、 人脸等生物识别方式 ， 其错误率最低可 至 500 万分之一 。 同时 ， 清晰虹膜纹理 的获取需用户配合 ， 所以一般情况下较 难盗用他人的虹膜图像 ， 即使是照片 、 视频甚至使用失去活性的虹膜也无法通 过虹膜识别匹配 。 此外 ， 虹膜也不会产 生磨损状况而导致无法识别 。 在应用技 术方面 ， 中国的虹膜算法技术 、 硬件基 础已经成熟 ， 随着手机行业巨头涉足虹 膜识别领域 ， 虹膜识别普及将呈现加速 的趋势 。 除了手机制造领域 ， 虹膜识别技术覆盖 范围也有可能进一步拓展 。 由于移动支 付覆盖范围拓宽 ， 单笔交易金额提高
27、 ， 移动支付的安全性成为影响支付产品客 户体验的首要因素 ， 而移动支付平台也 在积极迈进虹膜识别领域 ， 支付宝的安 全架构方案已经支持虹膜识别功能 ， 并 对其进行重点推广 。 在公共安全领域 ， 中国尚未建立统一的数据库 ， 但在印度 、 墨西哥等人口大国已经开始推动全民虹 膜的注册项目 。 语音识别认证发展有限 语音识别无需依赖成本昂贵的设备 ， 只 需麦克风即可采集数据 ， 用户通甀輀昀氀攀砀瀀愀瀀攀爀搀搀愀猀瀀砀琀砀膖吀殷舁葦/u后台访问/flexpaper/Add.aspx?t=156242188845727.38.240.1140陹甀輀昀氀攀砀瀀愀瀀攀爀搀搀愀猀瀀砀琀稀膖殹舁
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