生物安全认证技术： 人脸识别认证、声纹认证、指纹识别认证、虹膜识别认证。
传统的安全认证技术包括PIN、密码。
人脸识别认证的安全性能低于指纹和虹膜，故未能应用到银行、支付等场景。一些手机厂商声称是为了方便。
但苹果声称TouchID失效概率是5万分之一，FaceID失效概率是100万之一。
PIN: Personal Identification Number, SIM卡的个人识别密码, 防止SIM卡被盗用。
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生物特征
主要分为生理特征和行为特征两类，其中生理特征是先天具有的，包括手形、指纹 、脸形 、 虹膜 、视网膜 、脉搏、耳廓等；行为特征是后天形成的，包括签字、语音、步频、按键力度等。
最主要的5大生物技术
指纹识别，人脸识别，虹膜识别，静脉识别、语音识别。
1.虹膜识别
虹膜识别系统扫描虹膜表面进行模式比较，虹膜特征被认为是最可信的生物特征，虹膜识别使用唯一的虹膜图像在受控环境中获取时，系统精度非常高。
缺点：但当环境一旦不可控，由于眼睑，睫毛和反射等噪声因素的影响，系统性能就会显著下降。
视网膜识别系统扫描视网膜表面，并比较神经模式，血管和类似特征。
2声纹识别
对每个人而言年轻发育至老年声纹基本不变。声纹识别过程主要包含特征提取和模式识别两个过程，特征提取包含多个层面如词法、声学、方言、韵律等特征。模式识别过程主要包含几种算法如模板匹配、聚类、神经网络、隐马尔可夫等等模型，还可分为文本相关和文本无关的声纹识别模型，文本相关相对识别准确率较高。
3人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
缺点：当识别同一个人在微笑,年老,佩戴装饰或处于较差光照环境时，很多人脸识别系统就会发生错误。
4指纹识别
传统的指纹识别系统大多数采用细节点 作为识别特征，并且将细节点位置、方向等信息以裸数据的形式存储作为模板用于比对．通常人们认为，该模板存储的是指纹细节点信息，不是原始的指纹图像，不会泄露原始的指纹信息.
缺点：已有研究成果表明，完全可以自动的从指纹细节点模板恢复出原始的指纹图像，进而用该图像攻击原系统，成功率超过 95％。
5步态识别
步态是指通过人类行走产生的模式来进行人物识别，将步态用作生物特征的独特优势在于：当处于远距离或低分辨率时，其他生物特征都无法感知，而步态则为正确识别提供了可能。然而这必须和步态特征所呈现的大的目标变化相平衡。
缺点：但是制约其发展还存在很多问题，比如拍摄角度发生改变，被识别人的衣着不同，携带有不同的东西，所拍摄的图像进行轮廓提取的时候会发生改变影响识别效果。但是该识别技术却可以实现远距离的身份识别在主动防御上有突出的性能，如果能突破现有的制约因素，在实际应用中必定有用武之地。
6手掌几何学识别
通过光学元件获得手的图像后对手的掌型建模，通过 肌电传感器可以获得上肢前臂处肌肉组织收缩而产生的电位变化，电位显示成波形图从而表示出不同的手掌形态，通过测量人 的手指及手掌的物理特征或根据三维成像，提取人的手型特征及 不同人对同一含义手势的手型习惯特征如手指的长度、宽度、厚 度、指尖离掌心距离等即可根据手掌几何特征识别人的身份，该技术较为成熟使用比较方便
缺点：掌型不具有稳定性，因此不适合在安防系统中使用。
基于人脸识别的活体检测技术
活体检测技术在人脸识别领域, 活体检测技术作为提高人脸识别安全性的关键技术备受瞩目。活体检测技术可有效阻挡照片、视频、三维人脸模具等各种不同类型的攻击。如动作配合式活体检测，即通过实时检测张嘴、摇头、眨眼等随机动作序列。。判断是否为活体；
常见的基于多模态生物识别系统
常见的基于多模态生物识别系统包括：基于人脸和语音的识别、基于人脸和掌纹的识别、基于人脸和指纹的识别、基于人脸和指静脉的识别、基于指纹和指静脉的识别、基于人脸和虹膜的识别、基于人脸、唇动和声音的识别系统。大多都是采用基于指纹、人脸、声音、掌纹等的多模态融合识别策略。