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解手机密码锁 手机有密码怎么解开

来源： 最后更新：22-11-29 09:23:13

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撰文 Skin

自从需要戴上口罩出门后，你是不是也觉得手机上原本的面容识别不好用了？

在科技发展的近十几年来，我们已经经历了手机解锁方式的不断更新。从密码再到图形，然后再到指纹解锁和面容识别。不过，自从戴上口罩之后，大家似乎又回归了最传统的密码解锁。

戴上口罩之后，原本的面容识别不好用了。| Pixabay

那有没有既方便又安全的解锁手机新方法啊！科学家告诉你，还真的有，不过看着……好像都有点离谱。

近期，日本九州大学和东京大学的研究者们就提供了一种解锁手机的新方法——吹一口气。

手机也能闻到你的口气。| Giphy

也许很多人对“电子鼻”都并不陌生，利用嗅觉传感器系统，电子鼻可以解析空气中的种种味道，并准确识别出气味的成分。在一些食品行业，电子鼻就可以用来探测用了哪些食品，味道是不是合格。

不过，就算能够闻到气味，手机要怎么识别是“我本人”呢？毕竟不管是指纹还是面容，看起来都是独一无二的。但我们的口气，难道也是独一无二的吗？

我们每个人的口气似乎也是独一无二的。| Flickr

我们呼出来的口气成分十分复杂，而且如果吃了东西，口气也会随之变化。不过，就算是这样，我们每个人的口气还是会带有一些独特的化学成分。有研究就表明，我们呼出来的空气也许能用来识别一些疾病，比如糖尿病等。

因此在这项研究中，人们从中找出了28种化合物，用来作为“口气识别”的工具。他们使用一种16通道气味传感器，每个通道分别能识别几种气味，就能通过机器学习来分析每个人口气中的化学成分。

结果发现，这个传感器的确有点效果。共20个不同地方和不同年龄的人进行了吹气识别，结果准确率达到了97.8%。

不过，这些人在测试前6小时都没有吃饭。20人的样本量也太小，虽然气味识别是很有可能的，但如今的技术还并不成熟。也许在我们吃完了螺蛳粉这类重口味的食物后，就会发现怎么也“吹”不开自己的手机了。

吃了重口味食物后，手机还能识别出来吗？| Pixabay

吹气解锁手机还不是最离谱的。在生物特征认证领域，还有许多奇奇怪怪的方法能证明“我们是独一无二的”。除了常见的指纹、虹膜、DNA识别外，你还可以通过以下方法花式解锁：

比如抬起你的手，或者给手机看看你耳道的形状，再或者通过手指的静脉、走路的姿势，甚至打字的频率……

手的独特形状也可以用来生物识别。| Pixabay

我们每个人都拥有各类独特的生物特征。比如手的形状，手机可以通过录入你的手指长度和宽度，关节之间的距离等等信息，来识别是不是你本人。而当我们做出各种表情的时候，耳道的形状也会随之发生变化。科学家让人们戴上一种特制“耳机”，只要你对着屏幕变换表情，就可以通过耳道的变化来认人。

不过，这些方法真的靠谱吗？无论是何种生物识别的手段，都是通过物理方法来识别的，难免会有缺陷。气味识别会受到食物或疾病的影响，手和耳道的形状也有可能受伤。有时我们仅仅是戴上眼镜，面容识别也会忽然“不认识”我们了。

戴上眼镜之后，手机忽然不认人了。| Flickr

就连我们曾经用过的指纹识别，也是因为有着很大的安全隐患而被渐渐淘汰的。

早在2017年，一些研究者就实现了可以解锁任何手机的“万能指纹”。虽然我们每个人都有着独特的指纹，但无论有多“聪明”，手机上的指纹识别器却还是有缺陷。因为手机解锁指纹的按键一般都很小，而且还能存下好几个人的手指。

只需要通过学习大量指纹并匹配，就能生成“万能指纹”，破解成功率甚至达到76%。如果你一次性存了好几根手指，那能匹配到的可能性就更大了。

真实的指纹（左）和“万能指纹”（右）。| 参考资料<3>

更不要提那些“不太聪明”的指纹识别器，用纸或者橘子皮有时都能解开手机。

而在公共场合留下自己的指纹，其实也就留下了安全隐患。就有研究者通过收集残留指纹，再3D雕刻出一个“假指纹”，就能用残留的痕迹解锁手机和其他安全系统。

手机的指纹识别器非常小。| Pixabay

总而言之，保护个人信息安全十分重要。一旦手机被破解，个人隐私也会失去保护。就算科学家们正在通过花式的解锁办法努力寻找更加安全的“密码”，我们也要用更多的安全措施来保护自己。

更不要提戴着口罩的面容识别了。

封面来源：Flickr

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参考资料：

<1> Jirayupat, Chaiyanut, et al. "Breath odor-based individual authentication by an artificial olfactory sensor system and machine learning."Chemical Communications (2022).

<2> https://scienceblog.com/531548/forget-finger-scans-breath-may-be-your-best-id/

<3> Bontrager, Philip, et al. "Deepmasterprints: Generating masterprints for dictionary attacks via latent variable evolution."2018 IEEE 9th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS). IEEE, 2018.

<4> Amesaka, Takashi, Hiroki Watanabe, and Masanori Sugimoto. "Facial expression recognition using ear canal transfer function."Proceedings of the 23rd International Symposium on Wearable Computers. 2019.

<5> Kumar, Ajay, and Yingbo Zhou. "Human identification using finger images."IEEE Transactions on image processing 21.4 (2011): 2228-2244.

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