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Android Q 上的Biometric生物识别

2023-05-16

生物识别架构

Android Q版本不再使用相对独立的指纹识别或是人脸识别板块，而是转而使用一个相对大的笼统的架构。就是生物识别 Biometric，基于生物特征的因素允许在平台上进行安全身份验证，目前在Android Framework主要包括人脸和指纹生物身份验证两大部分。如果你明白其中的原理，自己也可以做一些别的生物验证的方式，比如声音识别什么的。

一、 第一个类

BiometricManager
包含生物识别实用程序的类，用于身份验证
开发者可以查询生物识别的可行性

二、 第二个类

BiometricPrompt
管理系统提供的生物识别对话框的类
包括指纹和人脸验证的集成

三、 实现

在Android 最新版本中，不是很赞成直接去修改FingerprintManager这个类。如果你要捆绑应用或者系统应用想要使用此类，更新他们去使用BiometricPrompt和BiometricManager去代替。
为了确保用户和开发人员无缝的生物识别体验，请将您的生物识别堆栈与BiometricPrompt整合在一起。为任何形式的BiometricPrompt设备提供可能，包括人脸，指纹，声音，必循遵守这些安全相关的强度要求。如果他们不满足安全强度要求，那么他们就不能实现这个类。

确保你的 < Modality >这个服务正确连接到BiometricService，并且正确连接到authenticate()方法，通用模式（人脸，指纹）从通用超类扩展而来，如果你想集成一套之前没有集成过的模式，可以仿照指纹和人脸的例子并遵循兼容性标准。

确保你的模式在SystemUI上也支持，指纹和面部有默认的BiometricPrompt用户界面。

更新framework的flag KEYGUARD_DISABLE_FACE_* 添加到生物识别中BiometricPrompt/BiometricManager去

确保你的设备通过CTS和CtsVerifier测试，测试您集成到 BiometricPrompt/BiometricManager的每个模式，举个例子，如果你同时含有指纹和人脸模块，必须通过每个模块的测试。

四、 HAL实施指南

遵循这些生物特征HAL指南，以确保生物特征数据不会泄露，并在用户从设备中移除时移除：

确保原始生物特征数据或衍生工具（如模板）永远无法从传感器驱动或安全隔离环境（如TEE或secure元素）外部访问

如果硬件支持它，请限制对安全隔离环境的硬件访问，并使用SElinux策略保护它。使通信通道（例如。SPI，I2C）仅对安全隔离环境访问，并对所有设备文件使用明确的对SElinux策略

生物特征信息采集、注册和识别必须在安全隔离的环境中进行，以防止数据泄露和其他攻击。此要求仅适用于强生物测定。

仅在文件系统上存储和吉米形式的生物特征数据衍生工具，即使文件系统本身已加密

为了防止重播攻击，请使用专用设备特定密匙对生物识别模板进行鉴定。对于高级加密标准（AES），模板必须至少通过绝对文件路径，群组和生物识别ID进行签名，这样一来，相应模板文件便无法在其他设备上使用，并且无法用于在同一设备上注册的任何其他用户。例如，您将无法复制同一设备上其他用户的生物识别数据，也无法从其他设备复制生物识别数据。

使用set_active_group() 函数提供的文件系统路径，或提供另一种能够在移除用户时一并清空所有用户模板数据的方法。强烈建议将生物识别模板文件以加密形式存储在提供的路径中。如果因安全隔离环境的存储要求而导致这种做法不可行，请添加一些钩子，以确保在移除用户或清空设备数据时一并移除相关数据。

五、 验证

您的生物识别实现必须通过以下测试

CTS BiometricManager
CTS BioMetricPrompt (健全性方面的深入测试依赖于验证程序)
CtsVerifer BiometricPromptBoundKeysTest ：必须通过针对设备支持的每种模态的各项测试
CtsVerifer BioMetricTest : 必须通过针对设备支持的每种模态的各项测试

此外，如果您的设备支持具有 AOSP HIDL 的生物识别技术，则必须通过
与之相关的VTS测试

六、 衡量生物识别解锁模式的安全性

如今，基于生物识别的解锁模式几乎仅通过（FAR）指标（即模型错误的接受随机选择的有误输入的概率）进行评估，虽然它是很有用的测量指标，但它时很有用的测量指标，但它无法提供足够信息来评估模型抵御针对性攻击的效果。

指标
Android 8.1引入了两项与生物识别解锁相关的新指标，旨在帮助设备制造商更准确地评估设备安全性：

IAR（冒名接受率）：生物识别模型接受意图模仿已知良好样本输入的概率。例如：攻击者模仿用户声音（使用相似的音调，口音）进行攻击

SAR（欺骗接受率）：生物识别模型接受事先录制的已知良好样本的概率。；例如：通过录制用户声音进行攻击

但是，SAR 适用于所有生物的识别模式

七、 指纹识别身份验证

此处涉及问题较多，另写一篇讲解
传送门：
https://blog.csdn.net/Easyhood/article/details/104278886

八、 人脸识别身份验证

此处涉及问题较多，另写一篇讲解
传送门：
https://blog.csdn.net/Easyhood/article/details/104353983

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