生体認証

生体認証とは、人間の特徴や特性に関する身体測定と計算です。生体認証（またはリアル認証）は、識別とアクセス制御の手段としてコンピュータサイエンスで使用されています。また、監視下にあるグループ内の個人を識別するためにも使用されます。^[1]

生体認証識別子は、個人にラベルを付けて記述するために使用される、測定可能な特徴です。生体認証識別子は、多くの場合、体の形に関連する生理学的特徴として分類されます。例としては、指紋、^[2]、手のひらの静脈、顔認識、DNA、手のひらの紋、手形、虹彩認識、網膜、匂い、声、耳の形、歩き方などがありますが、これらに限定されません。行動特性は、マウスの動き、^[3]、 タイピングのリズム、歩き方、署名、声、行動プロファイリングなど、人の行動パターンに関連しています。一部の研究者は、後者のクラスの生体認証を説明するために、行動測定学（行動生体認証）という用語を作り出しています。 ^{[4] [5]}

より伝統的なアクセス制御手段には、運転免許証やパスポートなどのトークンベースの識別システムや、パスワードや個人識別番号などの知識ベースの識別システムがあります。生体認証識別子は個人に固有のものであるため、トークンや知識ベースの方法よりも本人確認の信頼性が高くなりますが、生体認証識別子の収集はプライバシーに関する懸念を引き起こします。

生体認証には、人間の生理、化学、行動のさまざまな側面を利用できます。特定のアプリケーションで使用する特定の生体認証を選択するには、いくつかの要素を重み付けする必要があります。Jain ら( 1999) ^{[6] は、}生体認証で使用する特性の適合性を評価する際に使用する 7 つの要素を特定しました。生体認証は、個人の生物学的および行動的特徴を認識する高度な方法である生体認証認識に基づいています。

• 普遍性とは、システムを使用するすべての人がその特性を備えている必要があることを意味します。
• 独自性とは、関連する集団内の個体間で特性が十分に異なり、互いに区別できることを意味します。
• 永続性は、特性が時間の経過とともに変化する様子に関係します。より具体的には、永続性が良好な特性は、特定のマッチングアルゴリズムに関して時間の経過とともにかなり不変になります。
• 測定可能性（収集可能性）は、特性の取得または測定の容易さに関係します。さらに、取得されたデータは、関連する特徴セットを後で処理および抽出できる形式である必要があります。
• パフォーマンスは、使用されるテクノロジーの精度、速度、堅牢性に関係します (詳細については、パフォーマンスのセクションを参照してください)。
• 受容性は、関連する集団内の個人が、生体認証特性の取得と評価を希望するほどにテクノロジーをどの程度受け入れるかに関係します。
• 回避とは、人工物や代替品を使用して特性を模倣する容易さを指します。

生体認証の適切な使用は、アプリケーションに大きく依存します。特定の生体認証は、必要な利便性とセキュリティのレベルに基づいて、他の生体認証よりも優れています。^[7]単一の生体認証では、あらゆるアプリケーションの要件をすべて満たすことはできません。^[6]

ブロック図は、生体認証システムの 2 つの基本モードを示しています。^[8]まず、検証(または認証) モードでは、システムはキャプチャされた生体認証と生体認証データベースに保存されている特定のテンプレートを 1 対 1 で比較し、個人が本人であるかどうかを検証します。人物の検証には 3 つのステップがあります。^[9]最初のステップでは、すべてのユーザーの参照モデルが生成され、モデル データベースに保存されます。2 番目のステップでは、いくつかのサンプルが参照モデルと照合され、本物と偽物のスコアが生成され、しきい値が計算されます。3 番目のステップはテスト ステップです。このプロセスでは、比較に使用するテンプレートを示すために、スマート カード、ユーザー名、または ID 番号 ( PINなど) が使用される場合があります。 ^{[注 1]} 肯定的な認識は、検証モードの一般的な使用法であり、「複数の人が同じ ID を使用することを防ぐことが目的です」。^[8]

第二に、識別モードでは、システムは生体認証データベースに対して 1 対多の比較を実行し、未知の個人の身元を確定しようとします。生体認証サンプルとデータベース内のテンプレートとの比較が事前に設定されたしきい値内であれば、システムは個人の特定に成功します。識別モードは、肯定的な認識(ユーザーは使用するテンプレートに関する情報を提供する必要がありません) または否定的な認識(システムが、その人が (暗黙的または明示的に) 否定している人物であるかどうかを確認します) のいずれかに使用できます。^{[8]後者の機能は、}パスワード、PIN、キー などの他の個人認識方法が無効であるため、生体認証を通じてのみ実現できます。

個人が初めて生体認証システムを使用することを登録と呼びます。登録中に、個人の生体認証情報が取得され、保存されます。その後の使用では、生体認証情報が検出され、登録時に保存された情報と比較されます。生体認証システムを堅牢にするには、このようなシステム自体の保存と検索が安全であることが重要であることに留意してください。最初のブロック (センサー) は、現実世界とシステムの間のインターフェイスです。必要なデータをすべて取得する必要があります。ほとんどの場合、これは画像取得システムですが、必要な特性に応じて変更できます。2 番目のブロックは、必要なすべての前処理を実行します。センサーからアーティファクトを除去し、入力を強化し (たとえば、背景ノイズを除去し)、何らかの正規化を使用するなどする必要があります。3 番目のブロックでは、必要な特徴が抽出されます。このステップは、正しい特徴を最適な方法で抽出する必要があるため、重要なステップです。数値のベクトルまたは特定のプロパティを持つ画像を使用して、テンプレートを作成します。テンプレートは、ソースから抽出された関連する特性の合成です。比較アルゴリズムで使用されない生体認証測定の要素は、ファイルサイズを削減し、登録者の身元を保護するためにテンプレート内で破棄されます。^[10]ただし、生体認証システムの範囲に応じて、連邦職員および請負業者の連邦情報処理標準個人識別検証 (PIV) (FIPS 201) で使用される PIV カードなど、元の生体認証画像ソースが保持される場合があります。^[11]

登録フェーズでは、テンプレートは単にどこか（カード上またはデータベース内、またはその両方）に保存されます。 マッチングフェーズでは、取得されたテンプレートがマッチャーに渡され、マッチャーはそれを他の既存のテンプレートと比較し、任意のアルゴリズム（ハミング距離など）を使用してそれらの間の距離を推定します。 マッチングプログラムは、入力を使用してテンプレートを分析します。 これは、指定された使用または目的（制限区域への入場など）のために出力されますが、生体認証データの使用はミッションクリープに直面する恐れがあります。^{[12] [13]} 実際のアプリケーションでの生体認証の選択は、特性測定とユーザー要件によって異なります。^[9]特定の生体認証を選択する際に考慮すべき要素には、パフォーマンス、社会的受容性、回避および/またはスプーフィングの容易さ、堅牢性、人口カバー率、必要な機器のサイズ、および個人情報盗難の抑止力が含まれます。 生体認証の選択は、ユーザー要件に基づいており、センサーとデバイスの可用性、計算時間と信頼性、コスト、センサーサイズ、および消費電力が考慮されます。

マルチモーダル生体認証システムは、複数のセンサーや生体認証を使用して、ユニモーダル生体認証システムの限界を克服します。^[14]たとえば、虹彩認識システムは虹彩の老化によって危険にさらされる可能性があり^[15]、電子指紋認識は摩耗したり切断された指紋によって悪化する可能性があります。ユニモーダル生体認証システムは識別子の完全性によって制限されますが、複数のユニモーダルシステムが同一の制限に悩まされることはほとんどありません。マルチモーダル生体認証システムは、同じマーカーから情報セットを取得できます (つまり、虹彩の複数の画像、または同じ指のスキャン)、または異なる生体認証から情報を取得できます (指紋スキャンと、音声認識を使用した音声パスコードが必要)。^{[16] [17]}

マルチモーダル生体認証システムは、これらのユニモーダルシステムを順次、同時、組み合わせ、または直列に融合することができ、それぞれ順次、並列、階層、および直列統合モードを指します。生体認証情報の融合は、認識システムのさまざまな段階で発生する可能性があります。特徴レベルの融合の場合、データ自体または複数の生体認証から抽出された特徴が融合されます。マッチングスコアレベルの融合は、異なるモダリティに関連する複数の分類器によって生成されたスコアを統合します。最後に、決定レベルの融合の場合、複数の分類器の最終結果は、多数決などの手法を使用して結合されます。特徴セットには、分類器のマッチングスコアや出力決定よりも豊富な入力生体認証データに関する情報が含まれているため、特徴レベルの融合は他のレベルの融合よりも効果的であると考えられています。したがって、特徴レベルでの融合により、より優れた認識結果が得られると期待されます。^[14]

さらに、進化する生体認証市場の動向は、技術統合の重要性を強調しており、マルチモーダル生体認証システムの進歩に合わせて、セキュリティと本人確認を強化するために複数の生体認証方式を組み合わせる方向への移行を示しています。^[18]

スプーフィング攻撃は、生体認証システムに偽の生体認証特性を送信することであり、生体認証システムのセキュリティを低下させる大きな脅威です。マルチモーダル生体認証システムは、本質的にスプーフィング攻撃に対してより堅牢であると一般的に考えられていますが、最近の研究^[19]では、単一の生体認証特性を偽装するだけでもスプーフィング攻撃を回避できることが示されています。

^{Prasanalakshmi [20]}による、顔、指紋、手のひら静脈を含むマルチモーダル生体認証暗号システムの提案システムがあります。暗号システム統合は、生体認証と暗号化を組み合わせたもので、手のひら静脈が暗号キーとして機能し、手のひら静脈は固有で偽造が難しいため、高いレベルのセキュリティを提供します。指紋には、特徴点抽出(終端と分岐) と照合技術が含まれます。手順には、画像強調、2 値化、ROI抽出、特徴点細分化が含まれます。顔システムでは、クラスベースの散布行列を使用して認識用の特徴を計算し、手のひら静脈は解読不可能な暗号キーとして機能し、適切なユーザーのみがシステムにアクセスできるようにします。キャンセル可能な生体認証の概念により、生体認証特性をわずかに変更してプライバシーを確​​保し、盗難を回避できます。侵害された場合、生体認証データの新しいバリエーションを発行できます。暗号化指紋テンプレートは、XOR演算を介して手のひら静脈キーを使用して暗号化されます。この暗号化された指紋は、ステガノグラフィー技術を使用して顔画像内に隠されます。生体認証データ (指紋、手のひら静脈、顔) の登録と検証がキャプチャされ、暗号化されて顔画像に埋め込まれます。システムは生体認証データを抽出し、検証のために保存されている値と比較します。システムは指紋データベースでテストされ、25% の等エラー率で 75% の検証精度を達成し、登録に約 50 秒、検証に約 22 秒の処理時間を実現しました。手のひら静脈の暗号化による高いセキュリティ、生体認証のなりすましに対する有効性、および 1 つの生体認証が失敗した場合でもマルチモーダル アプローチによって信頼性が確保されます。スマート カードまたはオンカード システムとの統合が可能で、個人識別システムのセキュリティを強化できます。

すべての生体認証技術の識別力は、エンコードして照合に使用できるエントロピーの量に依存します。 ^[21] 生体認証システムの性能指標として以下が使用されています。^[22]

• 誤一致率（FMR、FAR = 誤承認率とも呼ばれる）：システムが入力パターンをデータベース内の一致しないテンプレートと誤って一致させる確率。誤って受け入れられた無効な入力の割合を測定します。類似度スケールの場合、実際には偽者であっても、一致スコアがしきい値よりも高い場合は、本物として扱われます。これにより FMR が増加しますが、これはしきい値にも依存します。^[9]
• 誤った不一致率(FNMR、FRR = 誤った拒否率とも呼ばれます): システムが入力パターンとデータベース内の一致するテンプレートとの一致を検出できない確率。誤って拒否された有効な入力の割合を測定します。
• 受信者動作特性または相対動作特性 (ROC): ROC プロットは、FMR と FNMR のトレードオフを視覚的に表現したものです。一般に、マッチング アルゴリズムは、入力がテンプレートにどの程度近ければ一致とみなされるかを決定するしきい値に基づいて決定を行います。しきい値を下げると、誤った不一致は減りますが、誤った承認は増えます。逆に、しきい値を上げると、FMR は減りますが、FNMR は増えます。一般的なバリエーションは、両方の軸で通常の偏差スケールを使用して得られる検出エラー トレードオフ (DET)です。このより直線的なグラフは、より高いパフォーマンス (よりまれなエラー) の違いを明らかにします。
• 等エラー率またはクロスオーバーエラー率 (EER または CER): 受け入れエラーと拒否エラーの両方が等しい率。EER の値は、ROC 曲線から簡単に取得できます。EER は、異なる ROC 曲線を持つデバイスの精度をすばやく比較する方法です。一般に、EER が最も低いデバイスが最も正確です。
• 登録失敗率(FTE または FER): 入力からテンプレートを作成する試行が失敗する割合。これは通常、入力の品質が低い場合に発生します。
• 捕捉失敗率(FTC): 自動システム内で、生体認証入力が正しく提示されたにもかかわらずシステムがそれを検出できない確率。
• テンプレート容量: システムに保存できるデータの最大セット数。

指紋の初期のカタログ化は、フアン・ブセティッチがアルゼンチンで犯罪者の指紋収集を始めた1885年に遡る。 ^[23]ジョシュ・エレンボーゲンとニッツァン・レボヴィックは、バイオメトリクスはアルフォンス・ベルティヨン(1853-1914) が開発した犯罪行為の識別システムとフランシス・ゴルトンの指紋と人相学の理論に由来すると主張した。 ^[24]レボヴィックによると、ゴルトンの研究は「絶対的な識別」と「集団の包含と排除の両方の鍵」の一部として「指紋、骨相学、顔の特徴への数学的モデルの応用につながった」。^[25]したがって、「バイオメトリクスシステムは私たちの時代の絶対的な政治的武器」であり、「ソフトコントロール」の一形態である。^[26]理論家デビッド・リヨンは、過去20年間にバイオメトリクスシステムが民間市場に浸透し、政府による管理形態と民間企業の管理形態の境界が曖昧になったことを示した。^[27]ケリー・A・ゲイツは、9/11を現代の文化言語の転換点と位置づけた。「文化研究の言葉で言えば、9/11の余波は、必ずしも関係のない物や出来事が集まり、新しい言説が確立される瞬間であった。それは、国土安全保障技術としての自動顔認識である。」^[28]

適応型バイオメトリクスシステムは、運用データのクラス内変動に合わせてテンプレートまたはモデルを自動的に更新することを目的としています。^[29]これらのシステムの2つの利点は、トレーニングデータが限られているという問題を解決し、適応を通じて入力データの時間的変動を追跡することです。最近、適応型バイオメトリクスは研究コミュニティから大きな注目を集めています。この研究方向は、その主要な利点により、勢いを増すと予想されます。第一に、適応型バイオメトリクスシステムを使用すると、登録プロセス中に大量のバイオメトリックサンプルを収集する必要がなくなります。第二に、変化する環境に対処するために、再度登録したり、システムを最初から再トレーニングしたりする必要がなくなります。この利便性により、バイオメトリクスシステムの維持コストを大幅に削減できます。これらの利点にもかかわらず、これらのシステムにはいくつかの未解決の問題があります。バイオメトリクスシステムによる誤分類エラー（誤った受け入れ）は、偽のサンプルを使用した適応を引き起こします。ただし、適応型バイオメトリクスの分野に関連する未解決の問題を解決するために、継続的な研究努力が向けられています。適応型生体認証システムの詳細については、Rattaniらによる批評的レビューをご覧ください。

最近では、脳（脳波）や心臓（心電図）の信号に基づく生体認証が登場している。^{[30] [31] [32]} 一例として、人間の血管パターンの画像に基づくパターン認識技術を使用した指静脈認識がある。この新しい技術の利点は、指紋などの従来の生体認証に比べて不正行為に強いことである。しかし、このような技術は一般的に扱いにくく、精度が低い、時間の経過とともに再現性が悪いなどの問題が残っている。

生体認証製品の携帯性に関しては、大幅に小型化された生体認証システム (BAS) を採用するベンダーが増えており、特に大規模な導入では、コストの大幅な削減が実現しています。

オペレータ署名は、デバイスや複雑なシステムを使用する人の方法が検証テンプレートとして記録される生体認証モードです。^{[33]このタイプの生体認証署名の潜在的な用途の1つは、通信に公衆ネットワークを利用する}遠隔ロボット手術システムの遠隔ユーザーを区別することです。^[33]

元アメリカ海軍中将、元アメリカ国家情報長官、ブーズ・アレン・ハミルトンの上級副社長であるジョン・マイケル（マイク）・マコーネルは、 2009年のバイオメトリックコンソーシアム会議での 基調講演^[34]で、特定の公共ネットワークにアクセスするために生体認証を要求する将来の機能の開発を推進した。

上記の提案の基本的な前提は、生体認証を使用してコンピュータで一意に認証された人物は、実際にはそのコンピュータから潜在的に悪意のあるアクションを実行するエージェントでもあるということです。ただし、コンピュータの制御が破壊された場合、たとえばコンピュータがハッカーによって制御されるボットネットの一部である場合、端末のユーザーの身元を知っても、ネットワークセキュリティが大幅に向上したり、法執行活動を支援したりするわけではありません。^[35]

タグやタトゥーの代わりに、生体認証技術を使って個々の動物を識別することもできます。シマウマの縞模様、げっ歯類の耳の血管のパターン、鼻先の跡、コウモリの羽の模様、霊長類の顔認識、コアラの斑点などがすべて試されてきました。^[36]

生体認証は国家権力の発展にも役立つと考えられてきた^[37]（フーコー流に言えば、規律と生権力^[38]）。生体認証は人間を生体認証パラメータの集合体に変えることで、人間性を奪い、^{[39]身体の完全性を侵害し、最終的には人間の尊厳を傷つけることになる[40]}。

よく知られている事例として、^[41]イタリアの哲学者ジョルジョ・アガンベンが、米国訪問者・移民ステータス表示 (US-VISIT) プログラムで訪問者に指紋採取と写真撮影を義務付けたことに抗議して、米国への入国を拒否したことがある。アガンベンは、生体認証データの収集は、ホロコースト中のユダヤ人の入れ墨に似た、生政治的入れ墨の一種であると主張した。アガンベンによると、生体認証は人間のペルソナをむき出しの身体に変える。アガンベンは、古代ギリシャ人が「生命」を示すために使用した 2 つの単語、動物と人間に共通する生命、単なる生命を意味するzoeと、意味と目的を伴う、人間の文脈における生命を意味するbios に言及している。アガンベンは、全人類がむき出しの身体に還元されることを構想している。^[42]彼にとって、市民と国家の間の新しい生政治的関係は、市民を純粋な生物学的生命 ( zoe ) に変え、人間性 ( bios ) を奪うことである。そして生体認証がこの新しい世界の到来を告げるでしょう。

監視学者のシモーヌ・ブラウンは、著書『ダーク・マターズ：黒人の監視について』の中で、アガンベンと同様の批判を展開し、バイオメトリクスの研究開発に関する最近の研究^[43]を引用している。その研究では、研究対象の性別分類システムは「アフリカ人を男性、モンゴロイド人を女性に分類する傾向がある」ことがわかった。^[43]その結果、ブラウンは、そのようなシステムが主観的に設計され、上記の研究で説明されているようにエラーを引き起こす可能性がある場合、客観的なバイオメトリクス技術の概念化は困難であると主張している。公的部門と民間部門の両方でバイオメトリクス技術が著しく拡大していることで、この懸念は拡大している。民間部門によるバイオメトリクスの商品化が進むことで、人間の価値が失われる危険性が増している。実際、企業は個人よりもバイオメトリクス特性を重視している。^[44]ブラウンはさらに、現代社会は「生体認証意識」を取り入れるべきであり、「これらの技術とその応用について情報に基づいた公的な議論と、国家と民間部門による説明責任を伴う。そして、自分の身体データと、身体データから生成されるその他の知的財産の所有権とアクセス権は、権利として理解されなければならない」と示唆している。^[45]

しかし、他の学者^[46]は、グローバル化した世界は、市民としてのアイデンティティが弱い、または存在しない膨大な数の人々に直面することを強調している。ほとんどの発展途上国は、市民としてのアイデンティティが弱く、信頼できない文書しか持っておらず、これらの国の貧しい人々は、信頼できない文書さえ持っていない。^[47]認証された個人アイデンティティがなければ、権利の確実性はなく、市民の自由もない。^[48]識別可能な主体であり、公的なアイデンティティを持っている場合にのみ、識別を拒否する権利を含む権利を主張することができる。そのような意味で、生体認証は、人間の尊厳と基本的権利の尊重を支援し、促進する上で極めて重要な役割を果たす可能性がある。^[49]

生体認証登録中に取得されたデータは、登録された個人が同意していない方法で使用される可能性があります。たとえば、ほとんどの生体認証機能は、生理学的および/または病理学的医学的状態を明らかにする可能性があります（たとえば、一部の指紋パターンは染色体疾患に関連し、虹彩パターンは性別を明らかにする可能性があり、手の静脈パターンは血管疾患を明らかにする可能性があり、ほとんどの行動生体認証は神経疾患を明らかにする可能性があります、など）。^{[50]さらに、第2世代の生体認証、特に行動および電気生理学的生体認証（たとえば、}心電図、脳波、筋電図に基づく）は、感情検出にも使用できます。^[51]

プライバシーに関する懸念には3つのカテゴリーがある: ^[52]

1. 意図しない機能範囲: 認証は、腫瘍の発見など、認証の範囲を超えます。
2. 意図しない適用範囲: 主体が識別されることを望まなかった場合でも、認証プロセスは主体を正しく識別します。
3. 秘密識別: 対象者は身元確認や認証を求めることなく識別されます。つまり、対象者の顔が群衆の中で識別されます。

泥棒が安全な物件にアクセスできない場合、泥棒は所有者をストーカーして襲撃し、侵入する可能性があります。そのアイテムが生体認証デバイスで保護されている場合、所有者への損害は取り返しのつかないものになり、保護された物件以上の損害が発生する可能性があります。たとえば、2005年にマレーシアの自動車泥棒は、メルセデスベンツSクラスを盗もうとして男性の指を切断しました。^[53]

生体認証システムの文脈では、プレゼンテーション攻撃は「スプーフィング攻撃」とも呼ばれます。

最近のISO/IEC 30107規格^[54]によれば、プレゼンテーション攻撃は「生体認証システムの動作を妨害することを目的とした生体認証キャプチャサブシステムへのプレゼンテーション」と定義されています。これらの攻撃は、なりすまし攻撃または難読化攻撃のいずれかです。なりすまし攻撃は、他人になりすましてアクセスを試みます。難読化攻撃は、例えば、顔検出システムや顔認識システムを回避しようとする場合があります。

プレゼンテーション攻撃に対抗するためにいくつかの方法が提案されている。^[55]

危機的状況では、詐欺行為を防止し、必要とする人々に資源が適切に提供されるようにするために、多くの援助プログラムで生体認証が採用されています。人道的努力は、必要とする個人の福祉を促進することによって動機付けられますが、人道監視の一形態としての生体認証の使用は、特定の状況に関与するグループのさまざまな利益のために対立を引き起こす可能性があります。援助プログラムと党関係者の間で生体認証の使用をめぐる論争は、最も支援を必要とする人々への資源の分配を妨げます。2019年7月、国連世界食糧計画とフーシ反乱軍は、生命が脅かされているイエメンの何十万人もの民間人に資源が提供されるようにするための生体認証の使用をめぐって大きな論争に巻き込まれました。国連世界食糧計画の利益に協力することを拒否したため、イエメンの人々への食糧援助は停止されました。生体認証の使用は援助プログラムに貴重な情報を提供する可能性がありますが、その潜在的な解決策は、危機の混乱期には最適ではない可能性があります。根深い政治問題によって引き起こされる紛争では、生体認証の導入では長期的な解決策が得られない可能性がある。^[56]

パスワードが生体認証より優れている点の 1 つは、再発行できることです。トークンまたはパスワードを紛失または盗難された場合、それをキャンセルして新しいバージョンに置き換えることができます。これは生体認証では当然できません。データベースから誰かの顔が漏洩した場合、それをキャンセルまたは再発行することはできません。電子生体認証識別子が盗まれた場合、生体認証機能を変更することはほぼ不可能です。これにより、米国の人事管理局 (OPM) からセキュリティ クリアランス関連の経歴情報がハッキングされたケースのように、その人の生体認証機能が将来の認証での使用に疑問を抱くことになります。

キャンセル可能な生体認証は、生体認証に保護機能と代替機能を組み込んで、より安全なシステムを構築する方法です。これは、Rathaらによって最初に提案されました。^[57]

「キャンセル可能な生体認証とは、機密性の高いユーザー固有のデータを保護するために、生体認証の特徴を意図的かつ体系的に繰り返し歪曲することを指します。キャンセル可能な特徴が侵害された場合、歪みの特性が変更され、同じ生体認証が新しいテンプレートにマッピングされ、その後使用されます。キャンセル可能な生体認証は、生体認証暗号システムに加えて、生体認証テンプレート保護の目的の主要なカテゴリの1つです。」^[58]生体認証暗号システムでは、「クラス内変動を処理するためにエラー訂正コーディング技術が採用されています。」^[59]これにより、高いレベルのセキュリティが保証されますが、小さなクラス内変動のみの特定の入力形式などの制限があります。

新しい排他的生体認証を生成するためのいくつかの方法が提案されている。最初の指紋ベースのキャンセル可能な生体認証システムは、Tulyakovらによって設計および開発された。^[60]基本的に、キャンセル可能な生体認証は、照合の前に生体認証画像または特徴の歪みを実行する。歪みパラメータの可変性により、この方式はキャンセル可能な性質を持つ。提案された技術の中には、Teohら^[61]やSavvidesら^[62]のように独自の認識エンジンを使用して動作するものもあれば、 Dabbahら^[63]のように確立された生体認証研究の進歩を利用して認識フロントエンドで認識を行うものもある。これにより保護システムの制限は増えるが、キャンセル可能なテンプレートが既存の生体認証技術にとってよりアクセスしやすくなる。

ソフトバイオメトリクスは、個人情報の詐称や窃盗を助長する目的で提案された、 厳密ではないバイオメトリクス認識手法として理解されています。

特性とは、人間が通常仲間を区別する方法（身長、性別、髪の色など）から派生した身体的、行動的、または付着した人間の特徴です。これらは、主要な生体認証識別子によって提供されるアイデンティティ情報を補完するために使用されます。ソフト生体認証特性は、個人を一意かつ確実に認識するための識別性や永続性がなく、簡単に偽造できますが、ユーザーのアイデンティティに関する有益な証拠を提供します。言い換えれば、対象を個別化することはできないにもかかわらず、人々を区別するのに効果的です。性別、人種、目の色、身長、その他の目に見える識別マークなどの個人属性の組み合わせを使用して、従来の生体認証システムのパフォーマンスを向上させることができます。^[64]ほとんどのソフト生体認証は簡単に収集でき、実際には登録時に収集されます。ソフト生体認証によって、2つの主要な倫理的問題が生じます。^[65]まず、ソフト生体認証特性の一部は文化に強く基づいています。例えば、民族を判断するための肌の色は人種差別的なアプローチを支持するリスクがあり、生体認証による性別認識は、遺伝的および染色体の性別を判定することができず、せいぜい三次性徴から性別を認識す​​るに過ぎない。また、加齢認識のためのソフト生体認証は、年齢差別的な固定観念などに深く影響されることが多い。第二に、ソフト生体認証は人々を分類しプロファイリングする可能性が高いため、汚名化や排除のプロセスを支持するリスクがある。^[66]

米国を含む多くの国々が生体認証データを他国と共有することを計画している。

2009年に米国下院歳出委員会国土安全保障小委員会で行われた「生体認証」に関する証言の中で、キャスリーン・クラニンガーとロバート・A・モクニー^[67]は、生体認証データに関する国際協力と連携について次のようにコメントした。

テロリストのネットワークが米国に侵入する前に確実に阻止するためには、国際的な生体認証規格の推進も主導しなければなりません。互換性のあるシステムを開発することで、テロリストの情報を国際的に安全に共有し、防衛力を強化することができます。米国政府内でテロリストやその他の危険人物を特定して排除するための協力体制を強化しているのと同様に、テロリストが気付かれずに行動するのを防ぐために、海外のパートナーと協力する義務もあります。生体認証は、テロリストの正体を暴き、彼らの最大の利点である身元不明のままでいることを奪う新しい方法を提供します。

2009年にS・マグナソンがナショナル・ディフェンス・マガジンに書いた「生体認証データ共有の圧力を受ける国防総省」という記事によると、米国は生体認証データを共有することを目的とした二国間協定を他国と結んでいる。^[68]その記事を引用すると、

ミラー氏（国土防衛局と米国の安全保障問題のコンサルタント）は、米国は約25カ国と生体認証データを共有する二国間協定を結んでいると述べた。過去数年間、外国の首脳がワシントンを訪問するたびに、国務省はそうした協定に署名するよう求めてきた。

民間社会の一部のメンバーは、生体認証データがどのように使用されるかについて懸念しているが、完全な開示はすぐには行われない可能性がある。特に、米国国防科学委員会の防衛生体認証タスクフォースの非機密報告書では、安全保障関連活動の実施に直接関連する分野では、国家の能力の真の全範囲を保護し、場合によっては偽装することが賢明であると述べている。^{[69]これは生体認証にも当てはまる可能性がある。さらに、これは諜報活動と軍事作戦の古典的な特徴であると述べている。つまり、目標は「}情報源と方法」のセキュリティを保護することである。

生体認証を使用している国には、オーストラリア、ブラジル、ブルガリア、カナダ、キプロス、ギリシャ、中国、ガンビア、ドイツ、インド、イラク、アイルランド、イスラエル、イタリア、マレーシア、オランダ、ニュージーランド、ナイジェリア、ノルウェー、パキスタン、ポーランド、南アフリカ、サウジアラビア、タンザニア、トルコ、^[70] ウクライナ、アラブ首長国連邦、イギリス、アメリカ、ベネズエラなどがあります。

低所得国から中所得国では、すでに約12億人が生体認証プログラムを通じて身分証明書を受け取っています。^[71]

有権者登録や同様の選挙目的で生体認証を適用している国も数多くあります。国際IDEAの選挙におけるICTデータベース^[72]によると、 （2017年）生体認証有権者登録（BVR）を使用している国には、アルメニア、アンゴラ、バングラデシュ、ブータン、ボリビア、ブラジル、ブルキナファソ、カンボジア、カメルーン、チャド、コロンビア、コモロ、コンゴ民主共和国、コスタリカ、コートジボワール、ドミニカ共和国、フィジー、ガンビア、ガーナ、グアテマラ、インド、イラク、ケニア、レソト、リベリア、マラウイ、マリ、モーリタニア、メキシコ、モロッコ、モザンビーク、ナミビア、ネパール、ニカラグア、ナイジェリア、パナマ、ペルー、フィリピン、セネガル、シエラレオネ、ソロモンなどがある。諸島、ソマリランド、スワジランド、タンザニア、ウガンダ、ウルグアイ、ベネズエラ、イエメン、ザンビア、ジンバブエ。^{[73] [74]}

インドの国民IDプログラムであるAadhaarは、世界最大の生体認証データベースである。これは、個人の生涯に割り当てられる生体認証ベースのデジタルIDであり、いつでも、どこからでも、ペーパーレスで、パブリックドメインでオンラインで即座に検証可能^{[75] 。これは、政府機関が、個人の生体}認証データ（指紋、虹彩スキャン、顔写真）と人口統計データ（名前、年齢、性別、住所、親/配偶者の名前、携帯電話番号）に基づいて安全に小売公共サービスを提供できるように設計されています。データは、認証のためにインターネット上で暗号化された形式で送信され、特定の場所に人が物理的に存在するという制限から解放されることを目指しています。

2013年11月7日現在、約5億5000万人の住民が登録され、4億8000万のAadhaar国民識別番号が割り当てられている。 ^[76]数年以内に12億人の全人口をカバーすることを目指している。^[77]しかし、プライバシーの懸念や、国家が監視国家、あるいはバナナ共和国に変わる可能性について批評家から異議を唱えられている。^{[78] [79]} § このプロジェクトは、社会保護インフラの安全性に関する不信にも直面した。^[80]国民の恐怖に対処するため、インドの最高裁判所は、それ以降プライバシーは基本的権利とみなされると述べた新しい判決を実行に移した。^[81] 2017年8月24日にこの新しい法律が制定された。

MyKadとして知られる現在の身分証明書は、2001年9月5日にマレーシア国民登録局によって導入され、マレーシアはプラスチック片に埋め込まれた内蔵コンピュータチップに写真付き身分証明書と指紋生体認証データの両方を組み込んだ身分証明書を使用する 世界初^{[82]の国となりました。}

MyKadは、出生証明書以外の市民権の証明や検証ツールとしての主な目的のほかに、マレーシア政府多目的カード（GMPC）イニシアチブの一環として、所有者が機能を有効にすることを選択した場合 、 ^{[83]有効な運転免許証、ATMカード、電子財布、公開鍵などとしても機能します。}

• バイオメトリクス用語集 – 国立科学技術会議 (NSTC) のバイオメトリクス小委員会から得た情報に基づくバイオメトリクス用語集。Fulcrum Biometrics, LLC 発行、2013 年 7 月
• バイオメトリクス研究所 - バイオメトリクス解説辞典 バイオメトリクス用語集。既存のリソースを補足する詳細な定義を提供します。2023 年 5 月発行。
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• Oezcan, V. (2003) 「ドイツ、ビザ申請者に対する生体認証登録オプションを検討」、ベルリン・フンボルト大学。2006 年 6 月 11 日閲覧。
• ウルリッヒ・ホッテレット: 隠れたチャンピオン - ブームとビッグブラザーの間のバイオメトリクス、German Times、2007 年 1 月。
• Dunstone, T. および Yager, N.、2008。「生体認証システムとデータ分析」第 1 版。ニューヨーク: Springer。

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