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不夸張地說，與各種密碼、驗證碼打交道是現代人最為煩惱的事情之一。

閉上眼睛想一想，自己到底有多少密碼呢？郵箱密碼、微信密碼、網盤密碼、工作密碼、門禁密碼還有銀行卡密碼、保險箱密碼......由于安全需要和系統強制，我們的大腦需要同時記憶許多套不同的密碼。

不同賬號設置同一密碼將會帶來巨大的風險，后果可以參見最近發生的網易郵箱過億密碼泄露，大批蘋果用戶手機被鎖遭到勒索這一事件。當然，就算我們記憶好、不怕麻煩，這些儲存在云端的密碼還是不可避免地經常丟失，就像許多人都會有過 QQ 被盜的經歷。

是時候有一些酷酷的科技公司來拯救我們這些深受密碼煩惱的人類了。

事實上，在我們的周圍，已經有了一些替代傳統密碼的解決方案，這些新的技術都瞄向了人類本身，指紋、虹膜、聲紋、靜脈和腦電波這些個體差異性極大的地方，這些技術統稱為生物識別技術。

旗艦手機標配的指紋識別

蘋果公司在 2013 年正式發布了搭載了 Touch ID 功能的 iPhone 5S，自此之后，指紋識別已經成為了各大旗艦手機的標配。指紋識別是目前最為成熟主流的生物識別技術，應用范圍極為廣泛，經過了數年發展之后，我們早已熟悉了用指紋在上班打卡、駕照考試、開關門禁等多種場景的應用。

經過數次更新迭代之后， Touch ID 的解鎖速度大大提高，并且支持了部分第三方應用。當然，手機廠商們也不滿足于這些，他們想要的是把這塊小小的識別區域整合到屏幕面板中去，讓整塊屏幕都可以識別指紋。廣泛應用的指紋識別似乎是傳統密碼最有可能的終結者。

當然，這也不是說用上指紋識別就可以高枕無憂了，指紋解鎖也有著致命的缺陷，一些困難手指（比如蛻皮、受傷）無法準確地完成識別。另外，指紋也容易被復制，存在容易偽造的問題。

支付寶的人臉識別

也許以后你看見美女在街上自拍，她不一定是在自拍發朋友圈，有可能是在淘寶買衣服。

就在今年 3 月，阿里巴巴也在德國漢諾威電腦展上發布了支付寶的人臉識別技術「Smile to Pay」。這項技術由螞蟻金服和 Face++ 合作開發。可以在購物后的支付認證階段通過「掃臉」取代傳統密碼。所謂的「掃臉」即是通過手機前置攝像頭拍照，并上傳后臺完成驗證的過程。

人臉識別是目前最具友好性和便利性的識別方式（不用特意地采集數據），搭配攝像頭，可以廣泛地應用到各種環境中，比如建筑工地、移動設備等等。人臉識別甚至不需要專門的硬件支持，性價比極高。

同樣熱衷于人臉識別的還有 Facebook 和微軟的 Windows 10。但更多的公司卻表現出了對人臉識別技術的擔憂：

萬事達（全球第二大信用卡組織）的安全專家表示刷臉支付確實很酷，但是用于支付，則需要更多的安全考慮。谷歌負責人也曾對外表示面部識別的安全性小于圖形解鎖、PIN碼和密碼這些傳統支付方式。

微軟的虹膜識別

虹膜是人眼球中的一個環形區域，被透明的角質層覆蓋，呈現出一種放射狀的紋理，這種紋理具有極高的復雜多樣性。利用復雜的虹膜紋理進行識別的技術則是虹膜識別技術。虹膜識別一直被譽為最精準、最安全的生物識別方式。

微軟是虹膜識別技術的布道者，今年 3 月 17 日，Microsoft 宣布 Windows 10 將引入生物識別特征，指紋、虹膜和臉都可以代替傳統密碼。10 月 6 日，微軟正式發布 Win10 旗艦Lumia950、Lumia950 XL，均支持虹膜識別，解鎖手機只需「瞄一眼」即可。同時，微軟還強調，現有的 WP 手機均可實現虹膜識別，只要手機升級至 Win10 系統即可。

除了微軟，花旗銀行近期也在測試一款支持虹膜識別的 ATM 機器，在這臺 ATM 機上取款無需銀行卡和密碼，你需要通過銀行 app 預約取款，通過 NFC、二維碼、眼球識別中的任意一種方式，就可以在取款機上完成取款操作。

就目前來看，虹膜識別的硬件設備成本較高，且需要搭配專業的硬件產品。不過伴隨著技術的成熟，一些小巧、性價比高的虹膜模組也逐漸得到應用。

微信登錄時的聲紋識別

根據百度百科的定義，聲紋是人類的語音信息在聲學儀器中顯示出的聲波頻譜。因為每個人的發聲器官——舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都可以認為是唯一的。也正是因為如此，通過聲紋來判斷一個人才具備了可能性。

新版的微信登錄也增加了聲音登錄這一方式。第一次使用時需要按住屏幕上的按鈕并說出屏幕上的數字，等到系統識別之后，再重復第一次操作就完成驗證了，之后再登錄微信的時候就可以通過聲音登錄了。

聲紋識別在一些專業領域也有應用。荷蘭國際集團旗下銀行就發布了一個應用程序，用戶可以使用聲音登入這個程序，完成轉賬、檢查賬單等一系列操作，這項語音識別技術由 Nuance 公司提供。

聲紋識別擁有成本低、遠程驗證、不涉及隱私等眾多優勢，但依舊存在著安全性不足的問題。

誰來替我們消滅討厭的密碼？

除了比較常見的指紋、人臉、虹膜、聲紋識別，我們還見到了靜脈識別、步態識別、心跳識別甚至腦電波識別等多種生物識別技術。受限于成本控制和技術難度，這些相對小眾的生物識別技術還并未廣泛運用，但依舊擁有著廣泛的想象空間。

回到題目本身，誰來消滅我們討厭的密碼？在現在，我們還沒法得出一個確切的答案，但可以肯定的是，隨著技術的推進和用戶習慣的養成，這些相對陌生的生物識別技術將會越來越多地出現在我們生活中，而各項技術之間，將會呈現出差異化、多樣性的發展趨勢。