ທ່ານຮູ້ຈັກຄວາມດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງ biometrics ບໍ?

ຂໍ້ດີຂອງເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຊີວະປະຫວັດ
1. ປັບປຸງປະສິດທິພາບທາງສັງຄົມ

ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ດ້ານຊີວະວິທະຍາສາມາດກໍານົດບຸກຄົນໂດຍການອີງໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງໃນລັກສະນະການ Physiological ໃນເວລາແລະພະລັງງານຂອງການອອກແບບແລະບັນທຶກລະຫັດຜ່ານແບບດັ້ງເດີມ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມື, ການຮັບຮູ້ສຽງ, ແລະອື່ນໆທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນຊີວິດຂອງຄົນເຮົາ.

2. ເສີມຂະຫຍາຍປະກັນໄພແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື
ລະຫັດລັບແບບດັ້ງເດີມມີຄວາມສ່ຽງຂອງການສູນເສຍ, ການລັກແລະການຖອດລະດັບ, ແລະຄວາມເປັນເອກະລັກຂອງການກໍານົດ biometric ເຮັດໃຫ້ການກໍານົດລະຫັດຜ່ານ, ຍົກເລີກການກໍານົດຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວແລະການປະກັນໄພສ່ວນຕົວ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ເສັ້ນທາງນິ້ວມືຂອງຮ່າງກາຍແມ່ນເປັນເອກະລັກສະເພາະ, ແລະການພິເສດຂອງຮູບຊົງຂອງນັກຮຽນແລະຄວາມທົນທານຈະບໍ່ຖືກດັດແກ້ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງການປະກັນໄພແລະການປົກປ້ອງແມ່ນສູງ.
3. ຫລີກລ້ຽງການຕິດຕໍ່
ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມື, ການຮັບຮູ້ສຽງແລະວິທີການອື່ນໆທີ່ຫລີກລ້ຽງການກວດສອບການຕິດຕໍ່ແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປົກປ້ອງສຸຂະອະນາໄມແລະສ່ວນຕົວແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສົ່ງຕໍ່ຕ້ານລະດັບ.
4. ການຕໍ່ສູ້ກັບກິດຈະກໍາທີ່ຜິດກົດຫມາຍແລະອາຍາ
ໂດຍຜ່ານການເກັບກໍາຂໍ້ມູນດ້ານຊີວະວິທະຍາແລະພະແນກສະຫນັບສະດຸນ, ສາມາດກໍານົດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ສຸດໂດຍອີງໃສ່ການກວດພົບການລັກ, ການຂົ່ມຂືນ, ການຂົ່ມຂືນແລະກໍລະນີອື່ນໆ.
ຂໍ້ເສຍປຽບຂອງເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຊີວະປະຫວັດ
1. ຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນດ້ານວິຊາການດ້ານຊີວະປະຫວັດນໍາໄປສູ່ອັດຕາການສະແດງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສູງ
ພິຈາລະນາຄວາມແຕກຕ່າງໃນສະພາບຮ່າງກາຍທີ່ແທ້ຈິງຂອງບຸກຄົນ, ວິທີການກໍານົດຂໍ້ມູນດ້ານຊີວະປະຫວັດຕ່າງໆມີບັນຫາກ່ຽວກັບການລວບລວມແລະການກໍານົດໃນການປະຕິບັດ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ບາງນິ້ວມືຂອງປະຊາຊົນເສຍຫາຍ, ແລະມັນຍາກທີ່ຈະປະຕິບັດການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມື; ປັດໃຈຕ່າງໆເຊັ່ນວ່າປະເຊີນກັບການຜ່າຕັດເຄື່ອງສໍາອາງ, ຄວາມເສຍຫາຍ, ແລະການປັບຕົວໃຫ້ເຫມາະສົມກັບສິ່ງແວດລ້ອມການເຂົ້າຮຽນຂອງໃບຫນ້າ; ມັນເປັນເລື່ອງຍາກສໍາລັບຄົນເຈັບທີ່ເປັນໂຣກຕາຕໍ້ທີ່ຈະປະຕິບັດການຮັບຮູ້ IRIS. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນ biometric ປອມແປງແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການກໍານົດແລະຕາມຮອຍ, ເຊັ່ນ Tech-Ai ທີ່ປ່ຽນເຕັກໂນໂລຢີ.
2. ມັນຍາກທີ່ຈະແຜ່ລະພິດເຕັກໂນໂລຢີ
ເຕັກໂນໂລຢີຊີວະພາບແບບດັ້ງເດີມແມ່ນຂື້ນກັບເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງອີເລັກໂທຣນິກ, ການເກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆເປັນລະບົບຂອງ Software Software ແລະ Systems. ໃນນັ້ນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດງານ, ການປະຕິບັດງານແລະການບໍາລຸງຮັກສາຂອງອຸປະກອນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງສູງ, ເຊິ່ງໄດ້ນໍາເອົາອຸປະສັກທີ່ສູງ, ເຊິ່ງໄດ້ນໍາເອົາອຸປະສັກສູງຂື້ນໄປສູ່ການນິຍົມເຕັກໂນໂລຢີຊີວະພາບ. ເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ Iris ຍອມຮັບແລະການຮັບຮູ້ເສັ້ນເລືອດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄໍານວນຫຼາຍ, ແລະເວລາຮັບຮູ້ຂອງອຸປະກອນແມ່ນສູງແລະບໍລິໂພກພະລັງງານແມ່ນສູງ.
3. ບັນຫາການປະກັນໄພຂອງຂໍ້ມູນທາງຊີວະພາບ
ລະຫັດຜ່ານບັນຊີແບບດັ້ງເດີມ, ລະຫັດຢືນຢັນ, ແລະອື່ນໆສາມາດດັດແກ້ຫຼືໄດ້ຮັບການປ່ຽນແປງຫຼືອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ເມື່ອໄດ້ຮັບການຮົ່ວໄຫລ, ຄະດີອາຍາອາດຈະສ້າງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການປອມແປງ, ເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຂໍ້ມູນຂອງຄົນ, ປະກັນໄພຊັບສິນ. ອັນທີສອງ, ຂໍ້ມູນຂ່າວສານດ້ານຊີວະພາບບາງຢ່າງແມ່ນໄດ້ຮັບຢ່າງງ່າຍດາຍຈາກຊ່ອງທາງອື່ນແລະໃຊ້ໂດຍຜູ້ອື່ນ, ເຊັ່ນວ່າການໃຊ້ງານການປ້ອງກັນເຊັນເຊີໂດຍບໍ່ຕ້ອງການໂຈມຕີແບບໂຕ້ຕອບ. ອຸປະກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນມີລະດັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການໂຈມຕີທີ່ສັບສົນແລະປ່ຽນແປງໄດ້. ຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນການເຂົ້າຮຽນການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການນໍາໃຊ້ການໂຈມຕີຄັ້ງທີ 2 ແລະການໂຈມຕີແບບສະແດງໃຫ້ເຫັນການສະຫມັກສະຫມັກ. ອຸປະກອນ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມສາມາດໃນລະບົບ algorithm ເນື່ອງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງໃນຄວາມສາມາດໃນການຄາດຫມາຍ algorithm. ອັນຕະລາຍປະກັນໄພ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການໃຊ້ biometrics ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການປະກັນໄພຂໍ້ມູນຂອງຊາດ. ດ້ວຍການມາເຖິງຂອງຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ລັດຖະບານແລະຕົວແທນການບໍລິການສາທາລະນະອື່ນໆໄດ້ກາຍເປັນຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນຂ່າວສານສໍາຄັນ, ການປະກັນໄພ, ແລະການປະກັນໄພ, ແລະການປະກັນໄພຖານຂໍ້ມູນກໍ່ແມ່ນປະກັນໄພແຫ່ງຊາດ. ສະນັ້ນ, ມັນແມ່ນຄວາມຕ້ອງການແລະພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຊີວະປະຫວັດເພື່ອການປົກປ້ອງລະບົບຂໍ້ມູນດີຈີຕອນເຊັ່ນ: ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອງໄວ້.