生物特征识别技术在小型可穿戴计算机中应用及挑战研究

丢失的手机或平板电脑很难恢复；以及丢失移动设备带来的后果是巨大的：太多信息存储在我们的移动设备中，以至于我们立即面临亏损，被盗，甚至身份被盗的风险。想一想。除了必须重新创建电子邮件，更改密码和登录名，恢复图片和保护财务帐户外，在线零售商（如Amazon，eBay和其他点击购买服务）都认为对方是您结束-即使不是。如果我们在设备上使用“记住我”或“保持我已登录”标签，那么我们创建和记住密码的无用尝试将全部无效，并且我们当中有多少人携带我们的登录名和密码的硬拷贝？基于云的服务也同样受到黑客的威胁，因此，正如我们经常看到名人帐户遭到黑客入侵一样，将信任放在基于云的数据存储或密码恢复系统中可能会带来风险。当固定位置的计算机是台式机和塔式机箱时，这不是问题，但是现在我们的计算设备体积小巧且便于运输，因此它们更容易丢失或被盗。尤其是可穿戴计算机，必须“知道”谁在佩戴它们，以确保安全和有用。本文探讨了如何将生物识别技术与可穿戴技术相结合，以帮助确保使用可穿戴计算机的人是被授权这样做的人。本文研究了一些可以验证用户身份并保护敏感数据，信息和控制的技术。所有设备，数据表，教程，

问题与疑虑

考虑在小型可穿戴计算机中使用生物识别技术时，尺寸是个问题。如果您的计算机是邮票大小或更小（对于可穿戴式手表计算机来说），那么如何证明比可穿戴设备更大的生物识别读取器的大小，重量和功耗呢？放置也是关键。如果验证设备以永久的方式物理地连接到可穿戴计算机，则它比插入式或无线链接连接更安全。例如，指纹检测器甚至是视网膜扫描仪的面积可以达到几平方英寸。它们很容易安装在笔记本电脑，平板电脑甚至智能手机上，但太大而笨重，无法放入邮票大小的设备中。面部识别系统也可能如此。如果要使用用户验证系统的插件或无线连接，最好是将其作为“系留”外围设备。在这里，独立验证系统可以进行检测，处理和验证，而无需主机的任何干预。这样，当敏感操作即将发生时，主机就可以查询验证系统。通过有线和无线链接，用户播种的加密密钥可以在不链接到可穿戴设备的情况下锁定您的硬件。然后，即使您的验证外围设备和可穿戴计算机都被盗，生物特征测试仍将是必须通过的安全屏障。易于使用还规定了一些限制。如果您在一些偏僻的地方运动可穿戴设备，那么您不想每次登录电子邮件服务，购买东西或希望处理机密公司文档时都进行搜索和挖掘。

生物技术和威慑

生物识别是基于生物学的。这些可以是物理属性，例如指纹，身高，体重，视网膜模式，语音成分频率和共鸣，甚至是思维模式。这些的组合也可以使用。DNA验证等更复杂的技术可以作为解决方案的一部分，但尚未成为可行的实时且经济高效的解决方案。（由于DNA在合适的紫外线波长下发出荧光，因此诸如半导体紫外线激光器等较新技术的可用性可能会加快这一步。）易于使用和安全性齐头并进。密码和通行码易于使用，但是智能手机已经有了应用程序，可以通过拍摄某人的密码或密码来拍摄他们的长途视频，从而找出密码或密码。算法根据虚拟计算的键盘来计算手部动作，并找出正在按下的键。我们的生物识别设计的理想功能是重复使用或多功能。例如，如果我们可以使用可穿戴计算机现有的外围CCD相机作为指纹读取器，面部识别系统和/或手势检测器，那么我们将大大降低全功能安全系统的成本。我们不再需要四个摄像机和相关的电路。就像窗户上的警报贴纸一样，这些技术将阻止大量潜在的入侵者。但是，有经验的或持久的攻击者可能可以通过。到目前为止，这些技术都没有被证明是100％有效的。有时可以通过雾化孔径来欺骗指纹扫描仪。高质量的录音有时会掩盖声纹识别。面部识别有时会被照片欺骗。甚至DNA传感器也可能被您欺骗。

设计用户验证外设

将可验证计算机设计为外围设备的用户验证系统可以缩小我们对处理器的选择范围。例如，到目前为止，我们已经讨论过的具有混合信号功能和某些DSP功能的中等功率处理器可以成为所有安全系统的任务负责人。例如，意法半导体（STMicroelectronics）的STM32 F3系列采用具有DSP和FPU功能的32位ARM Cortex-M4处理器。先进的模拟外设以72 MHz的频率运行，使其成为与生物识别系统和传感器接口的理想选择。

快速（5 Msample / s）的12位A / D级和一个精度为1％的16位过采样sigma-delta转换器与内部DSP功能很好地集成在一起，可提供事件检测和排序功能。高速运算放大器和比较器的添加还允许内部信号通过多路复用器进行路由，该多路复用器接受直接输入或经过运算放大器滤波（例如）的信号。

该系列的示例零件包括小型48针STM32F303CCT6和较大的100针STM32F303VCT6，它们可以提供通信外围设备以及I / O和混合信号功能的完整组合。请注意，这些部分针对医疗和生物接口系统（图1）。可在Digi-Key的网站上找到有关使用F3系列处理器进行医疗保健的产品培训模块。发现套件STM32F3DISCOVERY和评估板STM32373C-EVAL也支持该系列，以进行开发和测试。

图1：外围设备和医疗系统都在人体区域网络中捆绑在一起，其中可以包括用于用户验证的生物传感器。一旦可以可靠地建立用户身份，甚至可以确保外围功能。

功率越低越好

请注意，即使是更为适中的处理器也可以利用高端外部信号处理和调节系统来实现所需的性能。当功率敏感度在约束列表中处于较高位置时，尤其如此。德州仪器（TI）流行的MSP430低功耗处理器系列可以属于此类，尤其是F2系列，例如MSP430F2001IPWR。这些部件包括一个“斜率A / D转换器”，可以与内部比较器一起使用，以精确测量电阻和电容传感器元件以及变化率。当需要更高的精度时，也可以使用TI的外部小型ADS1118IRUGR 16位，4通道860 Msample / s外部A / D转换器。它的体积小，可以更靠近被监控的传感器，其串行接口允许更小，更非侵入式的访问。该器件还包含一个内部基准电压源和一个温度传感器。可在Digi-Key的网站上获得MSP430上的几个培训模块，其中包括TI的便携式医学培训模块。当需要更高的分辨率时，有几种不错的混合信号嵌入式处理器选择，具有20位和24位A / D转换步骤。例如，ADI公司ADuCM系列处理器的32位宽基于ARM Cortex-M3的Analog Devices ADUCM360BCPZ128，该处理器具有11个24位宽A / D转换器。ADI公司还为人体传感器和调节器提供线性接口和电极接口解决方案（图2）。

图2：除了微控制器的保护电路外，还需要考虑用于精密线性传感器的前端保护，尤其是在医疗环境中，可能存在高压除颤器脉冲时。赛普拉斯提供其CY8C3866AXI-040 67 MHz 8位基于8051的处理器，该处理器具有20位A / D转换器和电容检测技术。作为PSoC3系列的成员，该处理器具有全面的混合信号和低功耗功能，非常适合放置在某人的个人局域网通信的近场中的某处的分立传感器。

图3：将参考设计用于指纹识别等已建立的生物识别系统，可以通过可预先评估的剪切粘贴解决方案来缩短设计时间。虽然某些生物识别解决方案基本上是模拟领域中的传感器，但其他解决方案可能是数字的且需要大量过程。例如，指纹，声纹和视网膜识别可能需要短时间的非常高性能的处理，以便能够快速做出确定。这意味着在大多数情况下，使用低功耗技术将使其进入睡眠状态。但是，在运行时，它会在很短的时间内进行大量处理。对于那些过程密集型突发事件，您可能需要查看高端设备，例如Atmel ATSAMA5D31A-CUR，它们是基于32位536 MHz ARM ARM Cortex-M5的高性能SAMA5D3系列的成员。同样，

综上所述，生物识别技术是已经发展并完善到一定程度的技术领域。存在证明其潜在功能的系统。随着我们可穿戴设备的安全性问题变得越来越普遍，人们期望看到这些用户验证系统的更多实施，采用巧妙的技术来缩小尺寸，提高有效性并使其更具用户吸引力。

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