为此，技能职员发明了一系列依赖生物识别身份验证(比如指纹识别、语音识别和面部扫描)的新设备来办理(或者说某种程度上)这个问题。
然而，近日纽约大学和密歇根州立大学的研究职员对生物识别技能是否足够安全提出了质疑。
纽约大学博士生、本次研究紧张研究员PhillipBontrager表示，
“基于指纹的身份验证仍旧是保护设备或系统的一种有效方法，但大多数系统都不会验证指纹或其他生物识别特色是来自真人还是复制品。”
而问题就出在大多数指纹传感器的事情办法上。
纽约大学教授纳NasirMemon以前的研究详细描述了一些系统中的致命毛病。比如大多数此类系统依赖部分指纹来确认身份，而不是利用完全的指纹。为此，大多数设备许可用户提交多个指纹图像，只要与任何已保存部分的匹配常日就足以确认身份。
最近，研究职员利用这些创造创建了一种新的机器学习算法，通过网络存储在指纹可访问系统中的指纹图像来天生所谓的“指纹”。将来，可能有人会利用这些假冒合成产品来对真实系统或验证设备发起攻击，测试系统库中的所有指纹，直到终极打开设备。
目前，该系统尚未在真实设备上进行测试。
我们相信生物识别设备能够保护我们不断增加的敏感数据，以是我们认为这项创造也同样非常主要。