《生物特徵識別技術及其在金融領域的套用》是2023年機械工業出版社出版的圖書，作者是孟茜、姚丹。
基本介紹
- 中文名：生物特徵識別技術及其在金融領域的套用
- 作者：孟茜、姚丹
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2023年2月1日
- 頁數：185 頁
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787111713838
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書對各類生物特徵識別技術開展全面性、系統性分析，總結了各類生物特徵識別技術的特性、優勢和不足，研究了不同生物特徵識別技術在金融業務場景的適用性，建立了一套適用於金融領域的生物特徵識別技術套用評價體系、套用採集規範及套用場景實踐案例，為業務場景匹配合適的生物識別方式以及選擇合理的生物識別算法，選擇套用場景驗證評價體系的正確性及可行性，同步搭建原型系統開展系統實施框架及關鍵技術的驗證，總結研究實踐經驗，結合國內外法律和監管相關要求，詳細分析生物特徵識別技術未來發展趨勢，並就其進一步套用與發展提出意見和建議。
本書作為分析生物特徵識別技術及研究其在金融領域的套用的著作，對生物特徵識別技術、金融領域生物特徵識別安全體系的發展具有長遠的指導意義。本書可作為國內金融領域從業人員、生物特徵識別安全體系相關研究人員的研究、參考資料，也可以作為高等院校金融及信息技術相關專業的教材。
作者簡介
1987年入職中國銀行總行，現任中國銀行首席信息官，兼任企業級架構建設辦公室主任。曾任中國銀行數據中心、測試中心、軟體中心和信息科技部總經理。親歷了中國銀行信息科技電子化、網路化、大集中到全球化、智慧型化發展全歷程，是我國銀行業信息科技領域具有豐富經驗的專家型管理人員，在中國銀行信息科技重大工程中做出過突出貢獻，享受國務院政府特殊津貼。
姚丹
曾任中銀金融科技有限公司董事長、總經理。歷任中國銀行巴黎分行科技部經理、湖南省分行科技處處長、軟體中心開發總監、軟體中心副總經理。在銀行業信息科技領域，耕耘多年，成果豐碩，先後主持編纂了多部金融科技領域專業著作。
圖書目錄
推薦序
前言
第1章 概述 / 1
第2章 指紋識別技術 / 4
2.1 指紋識別技術概述 / 4
2.2 指紋識別技術發展沿革 / 5
2.3 指紋識別算法性能 / 6
2.4 指紋識別技術特性 / 9
2.5 指紋識別技術主流套用 / 10
2.5.1 辨認型指紋識別套用 / 10
2.5.2 確認型指紋識別套用 / 11
第3章 人臉識別技術 / 13
3.1 人臉識別技術概述 / 13
3.2 人臉識別技術發展沿革 / 15
3.3 人臉識別算法性能 / 17
3.3.1 人臉識別算法測試 / 17
3.3.2 人臉識別算法性能 / 20
3.4 人臉識別技術特性 / 22
3.5 人臉識別技術主流套用 / 23
3.5.1 辨認型人臉識別套用 / 23
3.5.2 確認型人臉識別套用 / 25
3.5.3 關注名單型人臉識別套用 / 26
第4章 虹膜識別技術 / 27
4.1 虹膜識別技術概述 / 27
4.2 虹膜識別技術發展沿革 / 28
4.3 虹膜識別算法性能 / 30
4.4 虹膜識別技術特性 / 32
4.5 虹膜識別技術主流套用 / 33
4.5.1 辨認型虹膜識別套用 / 33
4.5.2 確認型虹膜識別套用 / 34
第5章 聲紋識別技術 / 36
5.1 聲紋識別技術概述 / 36
5.2 聲紋識別技術發展沿革 / 37
5.3 聲紋識別算法性能 / 38
5.4 聲紋識別技術特性 / 40
5.5 聲紋識別技術主流套用 / 41
5.5.1 辨認型聲紋識別套用 / 41
5.5.2 確認型聲紋識別套用 / 42
第6章 靜脈識別技術 / 43
6.1 靜脈識別技術概述 / 43
6.2 靜脈識別技術發展沿革 / 44
6.3 靜脈識別算法性能 / 46
6.4 靜脈識別技術特性 / 48
6.5 靜脈識別技術主流套用 / 49
第7章 主流生物特徵識別技術比較 / 50
7.1 生物特徵特點 / 50
7.2 生物特徵信息採集 / 51
7.3 識別準確性 / 52
7.4 安全性 / 53
第8章 其他生物特徵識別方式 / 55
8.1 表情識別 / 55
8.2 簽名識別 / 57
8.3 擊鍵識別 / 58
8.4 心率識別 / 61
8.4.1 心率識別的原理 / 61
8.4.2 心率識別的套用 / 61
8.5 視網膜識別 / 62
8.6 動作識別 / 64
8.7 掌形識別 / 65
8.8 掌紋識別 / 67
8.9 最新研究技術 / 69
第9章 生物特徵識別技術在金融領域的套用類型及方式 / 71
9.1 生物特徵識別技術在金融領域的套用類型 / 71
9.1.1 身份確認 / 72
9.1.2 身份辨認 / 72
9.2 生物特徵識別技術在金融領域的套用方式 / 73
9.2.1 實名認證 / 73
9.2.2 生物密碼 / 74
9.2.3 生物ID / 75
第10章 生物特徵識別技術在金融領域的套用場景分析 / 77
10.1 套用場景 / 77
10.2 內控管理 / 77
10.2.1 櫃員簽到、簽退、業務授權 / 78
10.2.2 數據中心、金庫門禁系統 / 80
10.2.3 貴金屬、尾箱等金融押運 / 81
10.2.4 員工日常管理 / 81
10.3 客戶服務 / 82
10.3.1 櫃面業務 / 82
10.3.2 自助設備 / 83
10.3.3 手機銀行 / 87
10.3.4 電話銀行 / 89
10.3.5 客戶識別 / 90
10.3.6 保管箱業務 / 91
10.3.7 網際網路金融 / 92
第11章 生物特徵識別技術在金融領域套用選型體系 / 94
11.1 生物特徵識別技術篩選方法 / 94
11.1.1 生物特徵識別技術篩選流程 / 94
11.1.2 符合性篩選 / 95
11.1.3 選拔性篩選 / 98
11.2 生物特徵識別技術算法評測 / 104
11.2.1 生物特徵識別技術算法評測標準狀態 / 104
11.2.2 生物特徵識別算法評測項目與過程 / 104
第12章 系統實施框架 / 107
12.1 生物特徵信息的採集 / 107
12.2 客戶生物特徵信息平台 / 113
12.2.1 典型系統框架 / 113
12.2.2 統一生物特徵信息處理平台 / 115
12.2.3 套用場景實踐 / 119
第13章 生物特徵識別套用關鍵技術分析 / 132
13.1 生物特徵識別套用安全技術 / 132
13.1.1 安全攻擊分析 / 132
13.1.2 採集安全 / 135
13.1.3 傳輸安全 / 139
13.1.4 存儲安全 / 140
13.2 深度學習在生物特徵識別領域的技術套用 / 143
13.3 多生物特徵識別技術綜合套用 / 148
13.4 技術核心算法 / 149
13.4.1 生物特徵識別算法的準確度和穩定性 / 149
13.4.2 生物特徵識別技術算法的成熟性和局限性 / 150
13.4.3 自主算法與實用供應商提供的技術算法 / 150
第14章 生物特徵識別技術在金融領域的發展趨勢 / 152
14.1 技術發展趨勢 / 152
14.1.1 與大數據、區塊鏈、物聯網等技術的融合 / 152
14.1.2 多模態與多因子的融合 / 153
14.2 套用發展趨勢 / 155
第15章 法律和監管環境簡介 / 158
15.1 中國 / 158
15.2 美國 / 160
15.3 日本 / 162
15.4 新加坡 / 162
15.5 歐盟 / 164
第16章 生物特徵識別技術套用實踐思考與建議 / 166
16.1 生物特徵識別技術套用前景 / 166
16.2 客戶可接受程度分析 / 167
16.3 金融領域套用合理性分析 / 170
16.3.1 現階段在金融身份驗證領域的套用較為合理 / 170
16.3.2 套用場景的差異化要求使用不同的生物特徵識別技術 / 171
16.4 目前商業銀行生物特徵數據的保存方式及建議 / 173
16.5 金融領域套用安全風險分析 / 174
結束語 / 178
參考文獻 / 180
