克拉克森大學身份識別技術研究中心（CITER）以及FIDO Alliance的標準發展總監Stephanie Schuckers說，一旦對生物識別偏見進行測量的重要工作正在等待。
Schuckers在《生物識別識別的偏見：挑戰和機遇》中作了介紹身份驗證2022本週活動。
她歸功於Joy Buolamwini的2018年性別陰影研究引起人們對問題的關注，同時起訴將性別分類與面部識別混為一談的媒體中的人。
查看了最近的NIST報告中的一張表，該表顯示了不同人口統計學之間的虛假不匹配率的變化，Schuckers強調，“錯誤率因算法的差異很大，” NIST引用NIST。
對公平性和偏見的擔憂也有所不同，具體取決於實施。
由於Fido關注的是身份驗證，而不是識別，因此與生物識別偏差有關的一些問題對於聯盟替換密碼的方法並不是核心。在驗證方案中，由於舒克爾對用戶體驗的影響，假否定性是必須首先考慮的。作為安全考慮，誤報也很重要，但應該是次要考慮。
Schuckers說，應在生物識別捕獲，匹配和數據庫的水平上考慮偏差。
她還播放了有關訪問控制中的生物識別偏見的教育視頻，該視頻由CITER製作，很快就會上傳到其YouTube頻道。
演講審查了圍繞該問題建立標準的努力，以及考慮系統有效性以及公平性的重要性。這可能意味著為整體生物識別效果和不同人口組之間的較低變異性設定閾值。
Schuckers說，考慮到越來越多的群體，發現差異的可能性就越大，這使工作變得更複雜，以衡量真正的差異。有些差異可能是有些差異，有些是異常值，並且告訴差分是孤立還是系統性的是經典的統計問題。
在議程出版後，在活動中站起來的一個臨時小組，以幫助該領域朝著ISO標準邁進，目前在工作草案階段。
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