根據授權用戶的生物特徵進行身份鑑別,可信度高又很難偽造。因生物特徵有因人而異與隨身攜帶的特徵,不會丟還很難偽造,特別適合個人身份的鑑別。常見的基於生物特徵的鑑別方法如下：

1.指紋識別

指紋識別是用人類指紋的特性,藉助特殊的光電掃描與計算機圖像處理技術，採集、分析與對比活體指紋,自動、迅速、準確地認證出個人身份。自動指紋認證過程如下:按用戶姓名等信息把存在指紋數據庫里的模板指紋調出來,然後再比較用戶輸入的指紋與該模板指紋,來確定兩者是否是同一指紋。

2.語音認證

每個人的說話聲音均各有特點,人對語言的識別能力極強,儘管在強幹擾下還是可以辨別某個熟人說話的聲音。在軍事與商業通信中,常從辨別對方的語音進行個人身份的認證。比如,預先把每個人說話的聲音分析出來的特徵參數存起來,若他們的聲音特徵參數均不完全一樣,則可完成身份認證。需鑑別對方時,可先提取對方的聲音特徵參數,然後與預先保存的聲音特徵參數庫比較,如果相同,就可以確認對方的身份。按這種方式存儲的語音叫做語音聲紋。现在,電話與計算機的盜用非常嚴重,語音識別技術還能防止黑客進入語音函件與電話服務系統。

3.視網膜圖樣認證

人的視網膜血管圖樣的個人特徵良好。其基本原理是:拿光學與電子儀器把視網膜血管圖樣記下來。一個視網膜血管的圖樣可壓縮成不足35位元組的數字信息。可由圖樣的節點與分支的檢測結果分類識別。被識別人必須允許合作。研究表明,基於視網膜的身份認證成果很不錯,若註冊人數不足200萬時,錯誤率是0,花的時間是秒級。现在,在安全性與可靠性要求比較高的環境,如在軍事與銀行系統中,用此認證方式,不過成本較高。

4.臉形認證

用圖像識別、神經網絡與紅外線掃描探測,採樣、處理人臉的“熱點”,提取圖樣信息,顺利获得臉形自動認證系統直接進行身份認證。可把面部識別用在網絡環境中,和其他信息系統集成,給如金融、接入控制、電話會議、安全監視、護照管理、社會福利發放等系統给予安全、可靠的服務。