不夸张地说，与各种密码、验证码打交道是现代人最为烦恼的事情之一。

闭上眼睛想一想，自己到底有多少密码呢？邮箱密码、微信密码、网盘密码、工作密码、门禁密码还有银行卡密码、保险箱密码......由于安全需要和系统强制，我们的大脑需要同时记忆许多套不同的密码。

不同账号设置同一密码将会带来巨大的风险，后果可以参见最近发生的网易邮箱过亿密码泄露，大批苹果用户手机被锁遭到勒索这一事件。当然，就算我们记忆好、不怕麻烦，这些储存在云端的密码还是不可避免地经常丢失，就像许多人都会有过 QQ 被盗的经历。

是时候有一些酷酷的科技公司来拯救我们这些深受密码烦恼的人类了。

事实上，在我们的周围，已经有了一些替代传统密码的解决方案，这些新的技术都瞄向了人类本身，指纹、虹膜、声纹、静脉和脑电波这些个体差异性极大的地方，这些技术统称为生物识别技术。

旗舰手机标配的指纹识别

苹果公司在 2013 年正式发布了搭载了 Touch ID 功能的 iPhone 5S，自此之后，指纹识别已经成为了各大旗舰手机的标配。指纹识别是目前最为成熟主流的生物识别技术，应用范围极为广泛，经过了数年发展之后，我们早已熟悉了用指纹在上班打卡、驾照考试、开关门禁等多种场景的应用。

经过数次更新迭代之后， Touch ID 的解锁速度大大提高，并且支持了部分第三方应用。当然，手机厂商们也不满足于这些，他们想要的是把这块小小的识别区域整合到屏幕面板中去，让整块屏幕都可以识别指纹。广泛应用的指纹识别似乎是传统密码最有可能的终结者。

当然，这也不是说用上指纹识别就可以高枕无忧了，指纹解锁也有着致命的缺陷，一些困难手指（比如蜕皮、受伤）无法准确地完成识别。另外，指纹也容易被复制，存在容易伪造的问题。

支付宝的人脸识别

也许以后你看见美女在街上自拍，她不一定是在自拍发朋友圈，有可能是在淘宝买衣服。

就在今年 3 月，阿里巴巴也在德国汉诺威电脑展上发布了支付宝的人脸识别技术「Smile to Pay」。这项技术由蚂蚁金服和 Face++ 合作开发。可以在购物后的支付认证阶段通过「扫脸」取代传统密码。所谓的「扫脸」即是通过手机前置摄像头拍照，并上传后台完成验证的过程。

人脸识别是目前最具友好性和便利性的识别方式（不用特意地采集数据），搭配摄像头，可以广泛地应用到各种环境中，比如建筑工地、移动设备等等。人脸识别甚至不需要专门的硬件支持，性价比极高。

同样热衷于人脸识别的还有 Facebook 和微软的 Windows 10。但更多的公司却表现出了对人脸识别技术的担忧：

万事达（全球第二大信用卡组织）的安全专家表示刷脸支付确实很酷，但是用于支付，则需要更多的安全考虑。谷歌负责人也曾对外表示面部识别的安全性小于图形解锁、PIN码和密码这些传统支付方式。

微软的虹膜识别

虹膜是人眼球中的一个环形区域，被透明的角质层覆盖，呈现出一种放射状的纹理，这种纹理具有极高的复杂多样性。利用复杂的虹膜纹理进行识别的技术则是虹膜识别技术。虹膜识别一直被誉为最精准、最安全的生物识别方式。

微软是虹膜识别技术的布道者，今年 3 月 17 日，Microsoft 宣布 Windows 10 将引入生物识别特征，指纹、虹膜和脸都可以代替传统密码。10 月 6 日，微软正式发布 Win10 旗舰Lumia950、Lumia950 XL，均支持虹膜识别，解锁手机只需「瞄一眼」即可。同时，微软还强调，现有的 WP 手机均可实现虹膜识别，只要手机升级至 Win10 系统即可。

除了微软，花旗银行近期也在测试一款支持虹膜识别的 ATM 机器，在这台 ATM 机上取款无需银行卡和密码，你需要通过银行 app 预约取款，通过 NFC、二维码、眼球识别中的任意一种方式，就可以在取款机上完成取款操作。

就目前来看，虹膜识别的硬件设备成本较高，且需要搭配专业的硬件产品。不过伴随着技术的成熟，一些小巧、性价比高的虹膜模组也逐渐得到应用。

微信登录时的声纹识别

根据百度百科的定义，声纹是人类的语音信息在声学仪器中显示出的声波频谱。因为每个人的发声器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都可以认为是唯一的。也正是因为如此，通过声纹来判断一个人才具备了可能性。

新版的微信登录也增加了声音登录这一方式。第一次使用时需要按住屏幕上的按钮并说出屏幕上的数字，等到系统识别之后，再重复第一次操作就完成验证了，之后再登录微信的时候就可以通过声音登录了。

声纹识别在一些专业领域也有应用。荷兰国际集团旗下银行就发布了一个应用程序，用户可以使用声音登入这个程序，完成转账、检查账单等一系列操作，这项语音识别技术由 Nuance 公司提供。

声纹识别拥有成本低、远程验证、不涉及隐私等众多优势，但依旧存在着安全性不足的问题。

谁来替我们消灭讨厌的密码？

除了比较常见的指纹、人脸、虹膜、声纹识别，我们还见到了静脉识别、步态识别、心跳识别甚至脑电波识别等多种生物识别技术。受限于成本控制和技术难度，这些相对小众的生物识别技术还并未广泛运用，但依旧拥有着广泛的想象空间。

回到题目本身，谁来消灭我们讨厌的密码？在现在，我们还没法得出一个确切的答案，但可以肯定的是，随着技术的推进和用户习惯的养成，这些相对陌生的生物识别技术将会越来越多地出现在我们生活中，而各项技术之间，将会呈现出差异化、多样性的发展趋势。