這Aerendir手機團隊在CNBC的進步計劃本月初，描述了公司用大腦計算機界面（BCIS）供電的生物識別技術代替傳統身份驗證方法的努力。
根據Aerendir首席科學官Doron Drusinsky的說法，傳統移動身份驗證的主要問題是典型的Catch-22問題。
“使用手機的人是擁有電話的人，這就是我們公司實際進來的地方。”
Aerendir使用專有的觸摸技術來提取獨特的本體感受簽名，稱為神經loprint，從用戶手中的微振動模式。
神經穿刺可以通過多種傳感器（包括智能手機的加速度計和陀螺儀）檢測到。
“這使我們能夠將身體轉換為類似於100萬個字符的密碼，這是非常無能的。”馬丁Zzi，Aerendir首席執行官。
“ Aerendir的人工智能不需要雲才能進行計算或現代化，並且由於沒有從雲中從設備轉移到它的設備，因此沒有數據盜用的風險。”
首席執行官說，Aerendir甚至都不使用數據庫，從而阻止了全身數據洩露。
傳統上，需要讀取神經肌肉活性電極，掃描儀或植入物。
Aerendir繞過對這種昂貴設備的需求，通過捕獲使用普通智能手機和平板電腦設備中的傳感器，
負責人學習工程師尼克·沙利文（Nick Sullivan）在該計劃中說：“這些信息代表了您的大腦狀態。” “如果您深入研究我們捕獲的微觀振動模式，則可以找到識別一個人的獨特功能。”
這使某人僅根據他們的生理學。
Sullivan補充說：“我們可以識別信息，例如活潑，年齡，性別，甚至血糖水平或其他神經系統變化。”
儘管收集了所有這些生物識別數據，但Aerendir聲稱該公司的技術特別保護用戶的隱私，與其他生物特徵識別方法不同，例如面部識別。
“這些系統收集了許多高度敏感的數據，盧克·斯托克（Luke Stork）是Aerendir的主要科學家。”不幸的是，大多數公司將這些數據存儲在雲中，留下容易受到攻擊者的影響。 ”
此外，鸛警告，其中許多系統都需要演示攻擊可以使用某人的Facebook個人資料圖片（例如）欺騙。
科學家說：“我們正在研究基於人體基本功能的生理信號，例如神經肌肉震顫。” “使用這些信號，我們可以通過告訴某人是人類還是機器人來恢復對在線環境的信任。”
根據Stork的說法，隨著時間的流逝，當前告訴某人是否還活著還是通過驗證機器人進行機器人的方法逐漸變得越來越困難，成為在線用戶的摩擦點。
“我們希望脫離這種貓和鼠標模型，但使用人類的生理學，以確保向廣告展示給真正的人類並識別關鍵的人口統計信息，而無需將其[將其]鏈接到某人的個人身份信息。
“因此，例如，我們可以知道某人的年齡，而無需將其鏈接回他們的Facebook個人資料。”
