生物识别技术是指通过个体独特的生理或行为特征进行身份识别与验证的技术，主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别、静脉识别以及步态识别等。其应用领域广泛，但同时也引发了隐私保护、数据安全等和法律问题。
应用领域
1. 安防与公共安全
在机场、车站、边境等场所部署人脸识别系统，可以快速筛查可疑人员。2020年北京大兴国际机场采用人脸识别自助通关，通关时间缩短至10秒以内。执法部门通过指纹或DNA比对提升效率，中国“天网”系统覆盖2000多万个摄像头，协助警方嫌疑人。
2. 金融与支付
支付宝和微信支付支持人脸或指纹验证，部分银行采用虹膜识别进行金库门禁管理。Visa的Biometric Payment Cards整合指纹识别技术，降低盗刷风险。但2021年曝出某支付平台因生物数据泄露导致用户账户被盗案件。
3. 医疗健康
医院通过指纹或虹膜识别确保患者身份准确性，避免用药错误。可穿戴设备如Apple Watch的心电图监测结合生物特征进行身份绑定。基因识别在精准医疗中应用时需注意遗传信息泄露风险。
4. 智能终端
iPhone的Face ID使用3万多个红外点建立面部模型，错误接受率仅百万分之一。屏下指纹识别技术已发展至超声波方案，相较光学方案防伪能力更强。
5. 考勤与门禁
企业考勤系统普遍采用指纹或人脸识别，但存在照片假冒等破解案例。特斯拉工厂使用掌静脉识别技术，因其难以伪造的特性提升安保等级。
隐私与安全问题
1. 数据泄露风险
生物特征具有不可更改性，一旦泄露将造成永久性威胁。2019年某安防企业被曝超过680万条人脸数据遭黑客窃取，包括号等敏感信息。
2. 技术滥用隐患
部分商场通过无感抓拍分析顾客消费行为，涉嫌侵犯隐私。美国旧金山2019年率先禁止政府使用人脸识别技术，欧盟《人工智能法》将远程生物识别列为高风险应用。
3. 法律监管滞后
中国《个人信息保护法》将生物识别数据列为敏感信息，但具体执行细则仍需完善。目前缺乏统一的生物特征数据存储标准，各企业加密方式差异较大。
4. 算法偏见问题
NIST研究显示，部分人脸识别算法对亚裔、非裔的误识率是白人的10倍。2018年亚马逊Rekognition系统错误将28名议员匹配为罪犯被捕记录。
5. 技术对抗案例
有研究者使用3D打印面具破解人脸识别系统，对抗样本攻击可使AI将停止标志误判为限速标志。德国黑客俱乐部曾用高清照片通过虹膜识别测试。
技术发展趋势
多模态生物识别成为方向，如人脸+声纹+步态的复合验证。活体检测技术要求提升，包括微表情分析、红外成像等技术应用。联邦学习可在不共享原始数据的情况下进行模型训练，降低隐私风险。中国《生物特征识别身份认证安全技术要求》等标准正在制定中。
生物识别技术的合理应用需要在技术创新与隐私保护之间寻求平衡，这需要技术改进、法律完善和公众监督的协同推进。
