生物识别安全领域近年来发展迅速，呈现以下新趋势和技术突破：
1. 多模态融合识别
单一生物特征（如指纹或面部）易受伪造攻击，多模态技术结合多种生物特征（如虹膜+声纹+步态），显著提升安全性。例如，智能手机同时采用3D结构光与人脸红外成像，有效防御照片或面具攻击。
2. 无接触式生物识别
疫情后兴起的非接触技术包括：
- 掌静脉识别：利用近红外光捕获皮下血管分布，难以复制，已应用于海关通关。
- 声纹识别升级：通过麦克风阵列捕捉声场特征，区分录音与真人发声。
3. AI对抗样本防御
针对Deepfake等伪造技术，新一代算法引入对抗训练（Adversarial Training），例如在指纹识别中通过生成对抗网络（GAN）模拟伪造指纹，反向优化传感器防伪能力。
4. 行为生物特征扩展
- 击键动力学：分析输入节奏和压力，用于远程办公身份验证。
- 心跳信号识别：通过毫米波雷达无感监测心脏电生理特征，误差率低于0.1%。
5. 边缘计算与隐私保护
本地化处理成为主流，如iPhone的Secure Enclave芯片实现数据“不离端”；联邦学习技术允许跨设备模型训练而不共享原始生物数据。
6. 量子加密结合
研究机构正尝试将量子密钥分发（QKD）与虹膜特征绑定，理论上可彻底杜绝中间人攻击，目前处于实验室验证阶段。
7. 反欺诈动态检测
实时活体检测技术升级，例如：
- 微表情分析：通过面部肌肉微动判断活体（眨眼频率、毛细血管血流变化）。
- 挑战应答机制：要求用户随机转动头部，防止静态图像欺骗。
8. 标准化与法规完善
中国已实施《GB/T 37036-2018 信息安全技术 生物特征识别防伪技术要求》，欧盟《AI法案》将深度伪造生物数据列为高风险应用，推动行业合规化。
未来挑战包括跨平台生物特征互操作性、生物模板保护算法（如模糊提取器），以及生物特征数据框架构建。清华团队2023年提出的“神经密钥”技术，将脑电波与密钥生成结合，可能成为下一代研究方向。
