指紋と顔は本当に生体認証を表現できるのでしょうか?

今年初めから現在まで、ToFセンサーはApple、Samsung、GD、AMSなどのセンサー企業やスマートハードウェア企業が常に注目している技術です。ToFセンサーの最も広く使用されている分野は顔認識です。

顔認識は、政府業務、アクセス制御、支払いなどの応用場面でほぼすべての人が使用しています。調査によると、90％の人が関連技術を使用したことがあります。非常に便利ですが、顔認識の安全性は技術の誕生以来疑問視されてきました。顔認識だけでなく、指紋認識、音声認識、虹彩認識、静脈認識などの生体認証技術も、AI分野では常にホットな話題となっています。

しかし、顔認証のセキュリティ侵害が頻発し、生体認証のセキュリティに対する懸念が高まっています。では、生体認証とはどのようなビジネスなのでしょうか?

指紋と顔認証は最良の生体認証ではない

アプリケーションの傾向から判断すると、指紋認識と顔認識は現在最も広く使用されている生体認証技術ですが、技術的およびセキュリティの観点からは、どちらも理想的な生体認証方法とは言えません。

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生体認証の分野では、第一世代と第二世代の認証技術に分けられます。上記の指紋認証、顔認証、虹彩認証、掌紋認証、DNA認証、署名認証、声紋認証、歩容認証はすべて第一世代の生体認証技術に属します。静脈認証（指静脈認証と手のひら静脈認証に分かれる）と網膜認証は、生体認証技術の第 2 世代に属します。

セキュリティと技術の反復の面では、第 2 世代の生体認証技術は第 1 世代の認識技術よりも多くの利点があります。

2 世代のテクノロジーの違いは、特徴の可視性と生体認識によって区別できます。

• 特徴の可視性。生理的または行動的特徴が肉眼で見える場合、それらは簡単に模倣され、コピーされます。この生理的/行動的特徴に基づく生体認証技術は、第一世代の生体認証技術と呼ぶことができます。指紋認識、顔認識、虹彩認識、掌紋認識、署名認識、声紋認識、歩様認識、これらの認識技術の動作または特徴は目に見えるものです。その中でも、指紋、顔、掌紋は、いくつかの技術またはソフトウェアおよびハードウェアツールを使用して抽出またはコピーできますが、声紋、署名、歩様は、意図的な模倣を通じて取得され、非常に類似した動作特徴を取得できます。

• 生体認証とは、外力によって置き換えたり、模倣したりできない生体の検出と認識を指します。つまり、顔モデルのコピーや3Dプリントを通じて人工認識を行う場合、それは第1世代の生体認証技術としかみなせません。生体認証は、実際の生物であるかどうかを判断できます。可視性と生体認証の要件を満たす生物だけが、第2世代の生体認証技術とみなすことができます。

例えば、静脈認識。まず、静脈は指や手のひらの中に隠れていて、目に見えません。また、静脈認識技術は、特定の波長の赤外線を使用して人体を照らします。皮膚と皮下血管の血液中のヘモグロビンの赤外線に対する反射の違いにより、血管の画像をリアルタイムで取得し、その特徴を保存された画像と比較・照合して、本人認証と識別を実現します。そのため、偽の指や指の画像は静脈では認識できません。静脈認証は識別の 2 つの要件を満たしており、生体認証技術の第 2 世代に属します。

網膜認識は静脈認識に似ており、生体認証技術の第 2 世代に属します。網膜は目の底にある血液細胞の層で、その特徴は目に見えません。また、血流がなかったり、生きていない場合は、網膜認識は不可能です。ただし、網膜認識は眼球の裏側にレーザーを照射する必要があり、眼球にダメージを与える可能性があり、コストも抑えにくいため、本稿では比較は行いません。

下の図からわかるように、指紋認証と顔認証は、多くの技術的指標の観点から見て最良の生体認証方法ではありません。

しかし、上記のコスト、利便性、受容性から判断すると、指紋認証と顔認証は確かに生体認証を普及させる最良の方法であり、現在では市場シェアの面でもどちらも名声に値するものとなっています。 Transparency Marketの最新データによると、指紋認証は生体認証全体の58%を占め、顔認証は18%を占め、上位2位を占めています。

しかし、今年の流行病によって刺激された非接触型経済と技術の成長により、より高いセキュリティを備えた静脈認証市場も人々の注目を集め続けています。アップルは今年7月、「生体認証が困難なケースの静脈マッチング」という特許を申請した。この特許では顔認証に顔の静脈を使うことに言及している。この技術は指静脈や手のひら静脈と比べて静脈構造が複雑で、模倣が難しい。アップルと同様に、アマゾンも今年1月に手のひら静脈技術を開発し、手スワイプ決済をテストした。

市場の成長性では、2020年の静脈認識の市場シェアは2015年に比べて約4倍に増加し、市場規模は約20億米ドルとなりました。スマートフォンに近赤外線センサーが徐々に搭載されるようになると、静脈認証の市場成長率はさらに加速すると筆者は考えています。

日本では、銀行ATM、大量の個人情報が保存されているPCへのアクセス、入退室管理システム、金庫管理、コピー機管理、電子決済など、本人認証が必要な分野で指静脈技術が広く利用されています。一方、上記分野では、日立や富士通をはじめとする日本企業がほぼ全ての特許を保有しています。

マルチモーダルとマルチセンサーの融合が生体認証の未来

弁証法的な観点から見ると、静脈認証は非常に安全ですが、その普及には大きな課題があります。

まず、血管は3Dであり、異なる位置や角度での画像パターンは大きく異なります。特に指静脈認識では、わずかなずれでも誤認識や誤認識につながり、ユーザーエクスペリエンスに大きな影響を与えます。第二に、コストも静脈認識製品の大規模なプロモーションを制限する最も重要な要因です。

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指紋認識と顔認識を組み合わせた、市場の需要に完全に応えられる単一の生体認証技術は現在のところ存在しません。同時に、実際の識別システムの構築とアプリケーション環境の複雑さにより、単一の生体認証ではさまざまな問題が発生します。例えば、静脈認証に用いられる近赤外線センサーや顔認証に用いられるToFセンサーは、データ収集の過程でノイズを発生し、データの精度に影響を及ぼします。また、障害者など対象者が普遍的ではありません。さらに、指紋や顔認証は簡単にコピーできるという前述のセキュリティ上の問題もあります。したがって、単一の生体認証では、実際のアプリケーション シナリオでは制限があります。

これを踏まえ、生体認証分野では、マルチモーダル、マルチタイプの生体認証融合技術が近年の将来トレンドとして注目されており、スマートフォン、スマートドアロック、セキュリティ分野では、マルチ生体認証技術融合の応用事例がすでに登場している。

この傾向は、現在センサー企業が提唱しているマルチセンサー融合技術とも一致しています。主張されているマルチセンサー融合であれ、マルチモーダル生体認証技術であれ、本質的には異なるセンサーや生体認証アルゴリズムを使用して対応する結果を個別に得るのではなく、融合アルゴリズムを通じて複数のデータを総合的に判断して最終的な認識結果またはデータを得ることであると指摘しておくべきである。この処理方法は、生体認証データと IoT データの処理速度とセキュリティの向上に役立ちます。

マルチモーダル生体認証融合は、まずセンサー融合とアルゴリズム融合に基づく必要があることがわかります。国内市場を見ると、指紋や顔は広く使用されているものの、より安全で精度の高い静脈認証などの第2世代生体認証技術は中国では比較的遅れており、中国におけるマルチモーダル生体認証の発展にはまだ時間が必要である。