市面上的指纹关卡技术主要还包括三种：电容式指纹识别、光学式指纹识别、超声波指纹识别。目前，除超声波指纹识别技术没被大规模普及之外，电容式指纹识别、光学式指纹识别是尤为常用的两种指纹识别技术解决方案。
随着近几年AI人工智能技术在全球范围内愈演愈烈，指纹识别技术的稳定性有可能比面部辨识更差。最近，美国纽约大学和密歇根州立大学公开发表的一篇论文详尽讲解了深度自学技术如何巩固生物识别的安全性系统。该研究项目在今年10月份的生物识别和网络安全峰会上取得了最佳论文奖。据近期研究表明，人工智能创立的假造数字指纹可以“愚弄”智能手机上的指纹扫描仪，黑客可以利用漏洞，盗取受害者网上银行的账户信息。
某些指纹识别系统中不存在的可怕级缺失，问题的根源在于大多数指纹传感器的工作方式。大多数人依赖部分指纹来证实身份，而不是用于原始的指纹。且多数设备容许用户递交多个指纹图像，给定其中任何一部分，之后可以证实用户身份。近期的研究成果，创建在纽约大学和密歇根州立大学的研究基础之上。
通过改动现实的指纹数据或者部分指纹图像来“愚弄”系统，这些假造指纹利用系统不能检验部分指纹图像，而不是整个原始指纹图像的漏洞，成功通过系统验证。当然，人是可以迅速地找到指纹是假造的，软件系统却不具备辨识真实性的能力。左侧为现实指纹，右侧为AI假造指纹近期论文表明，研究人员用于神经网络数据训练基础软件，创立出有令人信服的假造指纹，其图像甚至高于完整指纹素材。
假造的指纹真实度极高，包括了肉眼无法仔细观察到的隐蔽属性，不足以误解指纹扫描仪。这种“深度假造”一度引发了政府机构的忧虑，因为该项技术几乎可以制作公众无法分辨的假视频，被违法分子利用展开欺诈宣传活动。一些有意思的例子，研究人员曾利用AI人工智能技术，假造前总统奥巴马的演说视频。实质上，这些演说活动显然没再次发生过。
去年，研究人员制作了一张乌龟的图像，借以误解谷歌图像识别软件。通过特定技术，谷歌图像识别软件将乌龟误以为步枪。因为软件辨识出有图像中的某些隐蔽元素与步枪的属性相近，这些微小的元素人类肉眼根本无法分辨。
一般来说研究人员使用两种分解对付网络GAN的人组，一起工作，映射现实图像中，可以成功愚弄图像识别软件。其中一套神经网络，用于数千个公开发表、能用的指纹图像，训练神经网络辨识现实的指纹图像。
另一套神经网络，训练创立分解假造指纹。很多指纹识别系统加装了生物指纹热传感器。
对于想突破网络安全、银行、智能手机等机构、设备的犯罪分子而言，假造体温的可玩性就比较大多了。指纹传感器制造商Neurotechnology公司的研发经理JustasKranauskas对这项研究驳回，他回应，企业客户在用于产品时，扫瞄软件设置的安全级别，要比论文研究中低得多。
现在，AI“不实”风暴将要席卷而来，你还对指纹识别技术的安全性抱着有幸福幻想吗？是不是实在FaceID面部辨识技术也没那么差劲，最少，假造脸要比假造指纹无以多了。
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