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| 指纹识别器 |
工作方式编辑本段回目录
指纹识别器产品的工作方式
更低的复杂性：与访问计算机、web 站点及公司应用程序所需的大量密码不同，指纹不会被忘记、放错位置或共享。
增强的安全性：当今，计算机经常保存敏感和机密数据。它们还是公司网络的接入点。当系统更加小巧且更具移动性时，它们面临的丢失或被盗的风险也在增加。与仅凭一种身份验证形式实现的安全性相比，指纹识别器与密码结合使用可在访问数据或网络方面提供更高的身份验证安全级别。
主要用途编辑本段回目录
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| 使用指纹识别器轻松登陆Vista |
使用指纹以及密码管理器访问 Web 站点及应用程序。密码管理器可将多个 Web 及应用程序密码保存在一个受硬件保护的位置中，以及通过一个密码和刷动手指访问这些密码。
登录到 Windows 时刷动手指以及使用 网络自适应软件（Access Connections）进行无线身份验证。
在访问 Windows、Web 站点及某些应用程序时实现安全的双重身份验证（密码与指纹）。客户端安全解决方案使这一点成为可能。
使用指纹访问加密数据。可使用文件与文件夹加密软件进行数据加密。
外形编辑本段回目录
按压式传感器：传统的邮票型指纹传感器称为按压式传感器。即，手指需平压在该设备上以让识别器获取指纹印痕。
滑动式传感器：为进行读取，必须在识别器上滑动或拖动手指，或将手指刷过识别器。当手指在滑觉传感器表面上滑动时，它会对手指连续进行“快照”。然后，滑觉传感器将这些快照“缝合”在一起，形成尺寸可如同触觉传感器所拍摄的图像一般大甚至更大的指纹图像。
与按压式传感器相比，滑动式传感器有如下优势：
滑动可实现读取更大的指纹图像。即，匹配器软件对更多数据进行分析，因此出错率非常小。
滑动式传感器的尺寸仅为按压式传感器的 20%。与按压式传感器相比，滑动式传感器更小的“占地面积”是符合人体工程学方面是一个关键特性。
指纹识别技术编辑本段回目录
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| 指纹识别器 |
电容式传感器技术在指纹界中占有主导地位；其它所有指纹识别技术均为技术跟随者。该技术还非常成熟、稳定可靠，并且是当今市场中价格相对最低廉的指纹传感技术之一。
产生指纹图像的其它方式还有：
光学。该技术实质上是对手指表层进行拍照。警察使用印台获取指纹，这是光纤图像的一个示例。它是一种较早的数字技术。
红外线。其测量手指的温度。这一因素的使用之一是验证是否存在活体手指（死的或非常冷的手指不会通过验证）。
雷达。它是一种光学变异，可发射雷达能量并读取从呈现的手指上反射的信号。通过雷达可构建图像并进行比较。
激光。激光的种类有多种。一种是使用激光灯来读取皮肤表层下的毛细血管。激光有多种优势。一种是您无法利用从玻璃等物体上盗取的指纹来以假乱真。它不会在意皮肤的外观，只关注皮肤下毛细血管的排列。另一种是如果手指是死的（切断的或仍在尸体上），毛细血管便会干瘪（无心搏），传感器根本不会传导图像。该技术非常昂贵。
指纹匹配编辑本段回目录
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| 指纹管理 |
匹配过程中第一步为注册。信息技术中，生物匹配的目的是验证。这意味着必须首先定义用户 ID，然后注册与该用户 ID 相关的指纹。当注册指纹时，必须重复将一个手指呈现给传感器，直至注册软件已从该手指上捕获了在未来进行指纹验证时足以能够识别指纹的信息。通常，三次测量足以实现这一目的。 如果放置一个手指进行验证，连接在指纹识别器上的软件匹配器便对所放置的手指图像进行分析，并将其与该指纹识别器所具有的已注册指纹进行比较。如果匹配，便通过了验证。如果不匹配，便通不过验证。
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| 指纹匹配技术 |
1. 细节匹配器。如同大多数警匪剧中所使用的，这是指纹匹配的原始方法。其寻找指纹中嵴线形成的唯一模式，包括嵴线末端的位置和它们分*的方式。嵴线末端或分*点称为“节点”。一些节点数被视为指纹注册的一部分。当指纹与已注册指纹进行比较时，匹配器会寻找所呈现的指纹中与保存的已注册指纹中相同的节点。如果各点间出现足够的匹配，则有效 ID 便被确定。从计算上讲，这很容易快速执行，并且需要的程序较小。执行匹配时，它在这三种方式中错误率最高。保存的数据就是一系列节点，而非手指图像。
2. 相关匹配器。这种方法更加复杂，它将两种指纹的所有方面进行比较，以寻找匹配。这些特性包括嵴线宽度、沟宽度、嵴线的方向与排列，以及其它众多因素。从计算上讲，这比细节更苛刻。其程序较大且缓慢。总体上它比细节匹配器更可*。相关匹配器保存了已注册指纹的图像。
3. 细节匹配器与相关匹配器的组合。这是一种新的方法，它将这两种战略相结合，获得了如同细节匹配器一般小和快、如同相关匹配器一样可靠的优势。
可靠性编辑本段回目录
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| 用指纹识别技术登录邮箱 |
1. 拒识率。是指实际匹配，但匹配器觉得不匹配的情况。实际上存在匹配时匹配器确定没有匹配。当安全性不太重要，重要的是仅通过一次测量便可顺利登录时，用户需要较低的拒识率。
2. 误识率。是指实际不匹配，但匹配器误以为匹配的情况。实际上不存在匹配时匹配器确定存在匹配。当真正重要的是确信存在匹配时，您需要极低的误识率。
3. 交叉错误率。总体上，匹配器程序可加以调谐，以改善拒识率而牺牲误识率，或者反过来。为进行这两个操作，您必须改善匹配器程序或更改为本身更精确的匹配器程序类型（本质上相关匹配器优胜于细节匹配器，但比细节匹配器更大、更缓慢。）交叉错误率是误识率等同于拒识率的点。
随着匹配技术与传感器技术的发展，错误率一直在平稳地降低。总体而言，指纹识别器厂商将对该软件进行调谐，以提高拒识率而降低误识率。其原因是如果您被错误的拒绝，您只要再次刷一下手指即可。但如果您被错误的通过验证，您便能够访问您本应没有访问权的内容。
一次测量时，最新传感器的错误率为 3% 左右的拒识率和 1% 或更低的误识率。即，随便一个人在您的 PC 上滑动手指时，通过验证的几率不足 1%。对于 IBM 集成指纹识别器而言，进行三次指纹验证时，拒识率不足 0.5%。
已知的指纹识别器攻击有许多种。有些非常具有想象力，例如用弹道凝胶或软塑料等物体造一个假手指，将从玻璃上采集的指纹用胶带绑在该手指上，然后用它来触摸传感器。在实验室设置中，对传感器技术的攻击成功次数有限。该传感器制造商将这些攻击放在首要位置，并且不断更新他们的匹配器，以抵制这些攻击。到现在为止，所有已知的现有攻击均针对触觉传感器。
