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World File Search System生物识别
使用物联网和高级跨学科方法的基于指纹的生物识别智能电子投票机
摘要。印度是一个民主国家，人口庞大，投票起着重要作用。每个公民有权选择其领导人。这是通过在投票站使用电子投票机（EVM）来完成的。，但选举期间也可能存在一些故障。在这种情况下，举行选举是选举委员会的一项复杂任务，因为发生了索具。电子投票系统已进入图片，以防止在最大程度上进行操作。为此，我们使用的是R307指纹模块，该模块扫描指纹并输入Arduino uno。我们开发的算法将特定的指纹存储在存储驱动器中，并确保指纹在先前存储的数据中是唯一的。因此，当同一个人在选举期间投票投票时，如果他的指纹已经存在于存储的数据中，他需要在投票之前对指纹进行投票。如果两个数据都匹配。这个人可以有资格振作他的投票，否则蜂鸣器会给我们机敏的声音。先进的技术将通过指纹注册过程改善“生物识别投票系统”，从而使身份验证变得容易并增强安全性。
SFS 2025：131
在第28章支持下从样品中获得的DNA曲线。试验梁可以一次与消除数据库中的DNA曲线进行比较。如果DNA轮廓是指嫌疑人，则必须在将档案输入犯罪嫌疑人的生物识别或被定罪的人的生物识别物中进行比较，这些被定罪者的生物识别能在《刑事数据法》领域中保留的个人数据。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：
人工智能、数字身份、生物识别、区块链：移民管理中技术应用的入门指南
作者要感谢 GMF 实习生 Samuel Davidoff-Gore 和 Jassin Irscheid 在编写本入门书的学习过程中提供的出色研究支持。我们还要感谢众多采访伙伴，他们耐心地帮助我们了解新术语和技术发展及其对移民政策制定的影响。我们感谢所有审阅者提供的宝贵反馈和评论，包括大量进一步研究的灵感。保持入门书简短易懂是一项特殊技能，我们的 GMF 编辑 Rachel Tausendfreund 和 Nicolas Bouchet 非常感激地分享了这一点。我们还要感谢 TAU 的优秀设计团队。最后但并非最不重要的是，我们感谢来自贝塔斯曼基金会和罗伯特博世基金会的项目合作伙伴对国际合作与发展移民战略小组的支持。特别感谢 Raphaela Schweiger 和 Najim Azahaf 的持续支持和鼓励。
增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
传感器与诊断 - RSC 出版
生物传感器是一种分析装置，它包含一个生物识别元件来捕获分析物，以及一个传感器来将识别相互作用转换为可测量信号。生物识别元件可以是核酸（DNA 和 RNA）、适体、肽、酶、抗体和微生物。生物识别元件的生化特性使生物传感器对检测分析物具有高度灵敏度和高度选择性，并且在测试样品中存在其他生物活性分子或物种的情况下干扰最小。传感器将生物识别事件转换为可测量信号，该信号可以是电化学信号（安培法、电位法和阻抗法）、光学信号（例如等离子体、发光和比色法）、压电信号、微机械信号等。生物传感器具有许多吸引人的优势，包括高灵敏度和特异性、响应迅速、尺寸相对紧凑、用户友好且经济高效，可进行时间分析。因此，生物传感器在许多应用领域都有着非常光明的未来，包括疾病的早期诊断和健康监测。
确保下一代生物识别系统
生物识别系统面临高级和未来派威胁，例如对抗性生成攻击，恶意演员使用生成的对抗网络（GAN）来实时误解无察觉的扰动，以实时误导生物识别识别系统；通过动态对抗输入进行上下文欺骗，利用不断变化的环境因素（例如照明，运动或声学干扰）来降低系统的可靠性；量子辅助生物识别解密，利用量子算法破坏了保护存储的生物识别模板的当前加密方案；时间身份漂移开发，使用行为生物识别技术的微妙的，基于时间的基于时间的变化（例如，输入Cadence，步态）创建攻击模式，随着时间的推移模仿了授权用户的攻击模式；合成的多模式融合攻击，通过融合AI生成的指纹，面部图案和语音信号来产生人工生物识别身份，以绕过绕过电流检测机制的统一轮廓；边缘AI
报告编号DODIG-2024-016
根据国防部指令 8521.01E，生物识别是基于可测量的解剖、生理或行为特征识别个人的过程。该指令将生物识别数据定义为在生物识别过程中创建的计算机数据。生物特征数据包括原始传感器观测值、生物特征样本、模型、模板和相似度得分。执行海外行动的军事单位使用生物特征识别在战场上遇到的个人，包括友军和其他协助美国的个人，并与其他单位和其他联邦机构共享此信息。生物特征数据用于描述在注册、验证或识别过程中收集的信息，但该术语不适用于最终用户信息，例如用户名、人口统计信息或授权。
完成测试相沙箱实体产品描述
该产品是一种离线数字支付解决方案，该解决方案利用分布式分类帐技术（DLT）与私人生物识别授权结合使用，以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术，在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关，以确保双重支出。