國際公司，包括無鑰匙，智能引擎和信任郵票以及學術研究人員，正在為許多基於AI的應用程序（包括生物識別驗證系統）保護專利。
無鑰匙系統分割設備和雲之間的生物識別
在生物識別更新獨家，倫敦的生物識別技術和無密碼身份驗證公司無鑰匙宣布其生物識別認證密鑰交換（Bake）技術已被批准為世界知識產權組織的專利專利合作條約。使用烘烤，生物識別數據哈希過程在用戶的設備和雲服務器之間分配，從而確保生物識別模板永遠不會以原始形式完全離開用戶的設備。
無鑰匙生物識別哈希在身份驗證中。
可以對哈希進行反向工程，以揭示其產生的原始模板。公司說，將設備和雲服務器之間的哈希過程分解 - 第一個這樣做的系統可以最大程度地減少數據損害的風險，因為完全哈希數據使用雲服務器返回秘密鍵，但保留了交易中的任何內容。
“我們不斷地推動生物識別驗證技術的界限，以創建更安全和更依賴隱私的解決方案，” Keyless CTO Paolo Gasti說。 “烘焙證明了我們對創新，合規性和用戶隱私的承諾。通過這種新的創新，我們現在提供了一種卓越的生物識別驗證方法，將本地生物識別技術的好處與加密協議的安全性結合在一起。”
Keyless說，Bake補充了現有的基於自拍的Hashed Hashed Suite零知識生物識別技術，並促進公司對用戶隱私的核心承諾。
智能引擎將神經網絡和經典算法混合
亞美尼亞公司智能引擎為計算機視覺，ID文檔處理和光學字符識別製造軟件，發布了一個宣布新的版本美國專利用於圖像分析和修改工具，該工具使用AI“從二維圖像中恢復三維空間的參數”。
智能發動機的系統建立了一個分層的神經網絡霍夫變換這是一種經典的算法，可檢測攝影圖像中的線條和幾何形狀，並使用該數據來預測不完整，遮蓋或扭曲形狀的線性元素和輪廓。霍夫變換可以搜索並突出文本的直線或諸如ID文檔之類的對象的邊界。通過將霍夫變換與A的捲積層相結合神經網絡，系統可以從圖像點檢測本地特徵，通過HT運行數據以沿直線映射這些值，然後利用神經網絡將局部特徵地圖轉換為原始坐標。
智能引擎的機器學習負責人亞歷山大·謝什庫斯（Alexander Sheshkus）解釋說：“在最後階段，獲得的結果是由另一個超專業層的塊處理，結果我們在原始坐標中收到圖像，但是在整個圖像中的每個點信息中都積累了信息。”
對於ID驗證空間，關鍵要點是AI可以恢復部分模糊的圖像 - 例如ID文檔被手指阻塞。因此，系統的強大對象檢測能力使其可以抵抗篡改和欺詐攻擊。
HT神經網絡組合是Smart引擎的第六份美國專利。
信任郵票獲取新加密專利申請的津貼通知
為了保持其最近的趨勢，總部位於亞特蘭大的生物識別數字身份服務公司信任郵票已從美國專利商標局獲得了公用事業專利申請的津貼通知17/401,504，其中涵蓋了“基於生物識別的，基於生物識別的系統和方法”。
在新聞稿中，Trust Stamp的首席科學官Norman Poh博士指出，由於人工智能工具的迅速加速將增加攻擊者的能力，因此，AI驅動的防禦能力必須保持領先一步。
“我們的LIVESITION檢測技術與我們的結合獲得專利的身份令牌化旨在防禦演示攻擊的升級。 ”他說，指出JP Morgan的最近的聲明在達沃斯，它每天正在抗擊約450億次滲透。
一對科學家Notch生物識別勝利
一支來自沙特阿拉伯的團隊沙特國王大學根據巴基斯坦今天的巴基斯坦，由巴基斯坦科學家穆罕默德·庫拉姆·汗（Muhammad Khurram Khan）博士領導，已獲得“生物識別安全發明”的專利。據報導，這項工作的重點是使用AI推進生物識別方法。
生物識別專利是第二名一年不到一年。
南佛羅里達大學的新聞稿說，Sudeep Sarkar教授被任命為傑出成員計算機協會（ACM），用於進步計算機視覺和步態生物識別技術。
