继续“现代身份验证方法”系列，上周我们回顾了现在、过去、未来和身份验证因素，这就是为什么今天我想与大家分享可以在系统用作安全措施的身份验证技术。
根据信息和软件技术《身份验证方案和方法：系统文献综述》中的一篇文章，大约有十五种身份验证技术可在单因素身份验证或混合身份验证（2FA）中单独使用。根据标准，我们将这些技术分组如下：
研究上表，我们发现，与知识和拥有标准相比，生物特征技术有更多不同的类型。生物识别技术以个体为基础，因此其特征对于用户来说是独一无二的，能够提供高度个性化和安全的身份验证机制。然而，提交生物特征识别信息的费用通常很昂贵，这就是为什么它们只在特殊情况下才会被纳入。在 MFA 中结合两种或多种技术的情况下，从每组中选择一个选项并将它们组合成高度安全的身份验证过程被认为是一种很好的做法。
值得注意的是，在很多情况下，建立身份验证时也会考虑 亚美尼亚电报筛选 用户的实际位置信息。此身份验证过程使用个人的位置来协助识别。该标准通常使用全球定位系统（GPS）系统或用户的 IP 地址。系统使用用户的地理位置并确定是否可以进行登录尝试。例如，如果在某个地理位置成功登录，而几分钟后在完全不同的位置又尝试登录，则可能会拒绝该尝试并冻结帐户以防止可疑行为。
目前，MFA 最常见的用途之一是在访问敏感数据时进行识别和身份验证。
让我们分析一下这些身份验证技术：
1. 密码
要求输入 PIN、密码或其他形式的身份验证是传统的身份验证方法。知识方面由秘密单词、短语或数字序列（只有用户知道）表示。为了验证用户身份，所需的只是一个输入设备。由于 ATM 的广泛采用和移动电话的广泛使用，PIN 码在世界各地被普遍接受。
2. 代币
可以使用有形令牌来增强身份验证以证明真实性。用户可以制作智能卡、智能手机、移动设备或其他设备，这些设备更难以委托。最著名的软件令牌是一次性程序生成的密码/通行码 (OTP)。
3. 语音生物识别
大多数移动设备都配有麦克风，允许人们在身份验证过程中使用他们的声音。尽管目前，语音欺骗可以重新创建声音，包括音调，以潜在地欺骗这种类型的系统。然而，即将到来的技术改进可以检测语音模式中的特征，从而增加误报检测并解决使用语音作为验证机制的缺陷。据最近的报道，现在设备只要听到一个简短的句子就能辨别出无数种不同的声音。然而，与面部识别不同，这些方法更容易受到网络钓鱼攻击。
4. 面部生物识别技术
面部识别是通过测量人的眼睛之间的距离、鼻子的宽度、颧骨之间的距离以及用户的其他独特特征来完成的。面部识别可能会被视为未来的一种选择。最初，该系统基于对历史图像的分析，只需向系统展示一张照片就可以相当容易地复制。过去二十年，三维面部识别技术取得了显著的进步。这项技术终于发展到可以识别用户真实表情的地步。
5. 眼部生物测量
眼睛识别方法是一种拍摄虹膜照片的生物特征识别方法。虹膜识别算法已经存在了20多年。该方法分析图像中的数据并从中开发出单独的模式。该技术包括识别虹膜的边界、形状和轮廓以及检测瞳孔的位置。这些因素结合起来形成了每种虹膜的特征的总结。用于虹膜识别的现代相机使用红外线 (IR) 照亮虹膜。在检查人眼的颜色模式时，用户无需靠近设备即可使用此方法。视网膜分析是另一种眼睛识别技术。在此过程中，将捕获并分析眼睛后部的血管。在高度安全的环境下，视网膜扫描被认为是验证用户身份的最有效和最强大的方法之一；但这会带来高昂的设备成本。
6. 手部生物识别
手掌的形状和尺寸由生物特征手部识别系统监测和测量。计算手部几何形状时还会考虑手部表皮的不同方面，例如褶皱和线条。用户将手掌放在阅读区域上，并将手放置在始终完全切线的位置。然后，扫描设备记录手的几何形状并提取属性。这些特征与存储在数据库中的用户记录进行比较。身份验证需要几秒钟来确认人员身份。基于手部的生物识别技术主要取决于手和手指的几何形状，因此这种技术或任何生物识别技术即使在脏手的情况下也可以工作。当今的一些系统使用不需要与捕获表面近距离接触的标准相机。光电容积描记法 (PPG) 是某些系统用来评估可穿戴设备（例如手表）是否戴在用户手腕上的技术。该过程与确定心率的过程相同。