2017.2-德勤-2017科技、传媒和电信行业预测-56页

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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

2、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。

3、 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。 如果设备的软件被攻击， 可以通过无线的方式进

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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

9、 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

10、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

11、过 系统 14。 对比而言，指纹识别可以在黑暗的环境 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

12、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，

13、 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

14、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

15、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 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

16、物识 别用于国民身份确认计划。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