- Sinh trắc học sử dụng các đặc điểm thể chất hoặc hành vi, chẳng hạn như dấu vân tay, đường nét khuôn mặt và mẫu giọng nói, để xác minh danh tính. Chúng hiệu quả nhất khi được kết hợp với các phương thức xác thực khác.
- Dữ liệu sinh trắc học có thể bị đánh cắp hoặc lạm dụng qua các chiêu lừa đảo, vi phạm cơ sở dữ liệu và mạo danh do AI AI-hỗ trợ. Không giống như mật khẩu, đặc trưng sinh học vật lý không thể dễ dàng thay đổi sau khi bị rò rỉ.
- Deepfake và các cuộc tấn công injection đặt ra rủi ro ngày càng lớn cho việc xác thực sinh trắc học. Theo iProov, các cuộc tấn công injection tăng 741% trong năm 2025, nhấn mạnh nhu cầu về các kiểm tra danh tính mạnh hơn.
- Passkey cung cấp một giải pháp thay thế an toàn cho mật khẩu truyền thống bằng cách kết hợp chứng chỉ mật mã với xác thực dựa trên thiết bị, thường được mở khóa bằng sinh trắc học hoặc PIN.
Sinh trắc học đang nổi lên như một lớp bảo mật nâng cao cho nhiều hệ thống cá nhân và doanh nghiệp. Với các dấu hiệu nhận dạng độc đáo từ cơ thể và hành vi, điều này có vẻ là giải pháp chắc chắn. Tuy nhiên, việc dùng sinh trắc học làm phương thức xác thực đơn lẻ vẫn khiến nhiều người phải thận trọng.
An ninh mạng hiện đại tập trung vào giảm thiểu rủi ro cho giải pháp bảo mật mạnh mẽ này: mật khẩu truyền thống từ lâu vẫn là điểm yếu của hệ thống. Sinh trắc học nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách gắn chứng minh danh tính vào cơ thể và mẫu hành vi của chúng ta.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá những khái niệm cơ bản về cách an ninh mạng sử dụng sinh trắc học. Để giúp độc giả nắm rõ, chúng tôi sẽ trả lời một số câu hỏi thường gặp về sinh trắc học:
- Sinh trắc học là gì?
- Dữ liệu sinh trắc học là gì?
- Đầu đọc sinh trắc học là gì?
- Rủi ro của bảo mật sinh trắc học là gì?
- Làm thế nào để tăng cường an toàn cho sinh trắc học?
Sinh trắc học là gì?
Định nghĩa ngắn gọn: Sinh trắc học là các phép đo sinh học — hoặc đặc điểm thể chất — có thể dùng để nhận dạng cá nhân. Ví dụ, bản đồ vân tay, nhận dạng khuôn mặt và quét võng mạc đều là hình thức của công nghệ sinh trắc học, nhưng đây chỉ là những lựa chọn phổ biến nhất.
Các nhà nghiên cứu cho rằng hình dạng tai, cách một người ngồi và đi, mùi cơ thể đặc trưng, tĩnh mạch trên tay và ngay cả các biểu cảm khuôn mặt đều có thể là các dấu hiệu nhận dạng duy nhất. Những đặc điểm này mở rộng khái niệm về sinh trắc học.
Ba loại sinh trắc học trong an ninh
Mặc dù có những ứng dụng khác, sinh trắc học thường được dùng trong bảo mật, và bạn có thể phân nhóm sinh trắc học thành ba loại chính:
- Sinh trắc học sinh học
- Sinh trắc học hình thái
- Sinh trắc học hành vi
Sinh trắc học sinh học sử dụng các đặc điểm ở mức di truyền và phân tử. Điều này có thể bao gồm những yếu tố như DNA hoặc máu của bạn, được đánh giá thông qua mẫu dịch cơ thể.
Sinh trắc học hình thái liên quan đến cấu trúc cơ thể. Những đặc điểm vật lý như mắt, dấu vân tay hoặc hình dáng khuôn mặt có thể được lập bản đồ để sử dụng với các đầu đọc bảo mật.
Sinh trắc học hành vi dựa trên các mẫu đặc trưng của mỗi người. Cách bạn đi, nói hoặc thậm chí gõ trên bàn phím có thể cho biết danh tính nếu các mẫu này được theo dõi.
Cách hoạt động của bảo mật sinh trắc học
Nhận dạng sinh trắc học ngày càng đóng vai trò trong an toàn hàng ngày. Đặc điểm thể chất tương đối cố định và mang tính cá biệt — ngay cả với cặp song sinh — nên mỗi người có thể dùng sinh trắc học để thay thế hoặc bổ trợ cho hệ thống mật khẩu trên máy tính, điện thoại và các phòng, tòa nhà có kiểm soát truy cập.
Một khi dữ liệu sinh trắc học được thu thập và lập bản đồ, dữ liệu đó sẽ được lưu để so khớp với các lần truy cập sau này. Phần lớn dữ liệu này được mã hóa và lưu trữ trong thiết bị hoặc trên máy chủ từ xa.
Đầu đọc sinh trắc học là phần cứng dùng để chụp dữ liệu sinh trắc nhằm xác minh danh tính. Các bản quét này được so khớp với cơ sở dữ liệu đã lưu để cho phép hoặc từ chối truy cập hệ thống.
Nói cách khác, bảo mật sinh trắc học biến cơ thể bạn thành “chìa khóa” để mở quyền truy cập.
Sinh trắc học được ưa dùng vì hai lợi ích chính:
- Tiện lợi khi sử dụng: Sinh trắc học luôn đi theo bạn và không thể bị mất hay quên.
- Khó bị sao chép: Các đặc điểm sinh trắc nói chung khó đoán hoặc tái tạo hơn mật khẩu. Tuy nhiên, dữ liệu sinh trắc vẫn có thể bị đánh cắp và hệ thống xác thực có thể bị lừa đảo.
Mặc dù không hoàn hảo, chúng hứa hẹn nhiều cho tương lai của an ninh mạng.
Ví dụ về bảo mật sinh trắc học
Dưới đây là một số ví dụ phổ biến về bảo mật sinh trắc học:
- Nhận dạng giọng nói
- Quét dấu vân tay
- Nhận dạng khuôn mặt
- Nhận dạng mống mắt
- Cảm biến nhịp tim
Trong thực tế, bảo mật sinh trắc đã được áp dụng hiệu quả trong nhiều ngành nghề.
Xác thực sinh trắc được sử dụng trong các ngành như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và giao thông để xác minh danh tính và kiểm soát truy cập vào thông tin nhạy cảm. Các ứng dụng phổ biến bao gồm quét vân tay và nhận dạng khuôn mặt để truy cập tài khoản, xác minh danh tính và truy cập hệ thống hạn chế.
Sinh trắc học đã được tích hợp vào hộ chiếu điện tử trên toàn thế giới. Ở Hoa Kỳ, hộ chiếu điện tử có một con chip chứa ảnh kỹ thuật số của khuôn mặt, dấu vân tay hoặc mống mắt, cùng các cơ chế ngăn chặn việc đọc chip và trích xuất dữ liệu bởi thiết bị đọc trái phép.
Khi các hệ thống này được triển khai, lợi và hại của chúng đang được thể hiện trong thời gian thực.
Đầu đọc sinh trắc học có an toàn không? - Cải tiến và mối lo ngại
Đầu đọc sinh trắc đã trở thành tính năng tiêu chuẩn trên smartphone hiện đại. Bạn có thể thấy xác thực sinh trắc trong các hệ thống bảo mật điện thoại, nơi cảm biến vân tay và nhận dạng khuôn mặt cho phép người dùng mở khóa thiết bị, phê duyệt thanh toán và truy cập ứng dụng được bảo vệ. Nhiều thiết bị sử dụng phần cứng bảo mật chuyên dụng để bảo vệ thông tin sinh trắc và giảm khả năng truy cập trái phép.
Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đại có thể dùng camera hồng ngoại, cảm biến độ sâu và các công nghệ khác để phân biệt người thật với ảnh chụp. Một số đầu đọc vân tay cũng tích hợp biện pháp bổ sung để phát hiện dấu vân tay nhân tạo. Tuy nhiên, hiệu quả của các biện pháp này khác nhau giữa các thiết bị và hệ thống xác thực.
Nghiên cứu an ninh trước đây cho thấy đầu đọc sinh trắc, bao gồm hệ thống nhận dạng khuôn mặt, có thể bị đánh lừa trong một số điều kiện. Các nhà nghiên cứu tại University of North Carolina at Chapel Hill tải ảnh của 20 tình nguyện viên từ mạng xã hội và dùng chúng để dựng mô hình 3D khuôn mặt. Họ đã vượt qua thành công bốn trong số năm hệ thống bảo mật được thử nghiệm.
Ví dụ về sao chép dấu vân tay xuất hiện khắp nơi. Một minh họa từ hội nghị Black Hat cho thấy dấu vân tay có thể được nhân bản đáng tin cậy trong khoảng 40 phút với vật liệu trị giá khoảng 10 đô la, chỉ bằng cách tạo dấu vân tay trong nhựa đúc hoặc sáp nến.
Chaos Computer Club của Đức đã đánh lừa đầu đọc vân tay TouchID của iPhone trong vòng hai ngày sau khi phát hành. Nhóm này chỉ cần chụp ảnh một vết vân tay trên bề mặt kính và dùng nó để mở khóa iPhone 5s.
Sinh trắc học - Mối lo về danh tính & quyền riêng tư
Xác thực sinh trắc thuận tiện, nhưng những người bảo vệ quyền riêng tư lo ngại rằng nó xói mòn quyền riêng tư cá nhân. Mối quan ngại là dữ liệu cá nhân có thể bị thu thập dễ dàng và không có sự đồng ý.
Nhận dạng khuôn mặt đã trở thành một phần của đời sống ở các thành phố Trung Quốc, nơi nó được dùng cho các giao dịch hàng ngày, và London nổi tiếng với các camera CCTV. Hiện nay, New York, Chicago và Moscow đang liên kết các camera CCTV trong thành phố với cơ sở dữ liệu nhận dạng khuôn mặt để hỗ trợ cảnh sát địa phương chống tội phạm. Để mở rộng công nghệ, Carnegie Mellon University đang phát triển một camera có thể quét mống mắt người trong đám đông từ khoảng cách 10 mét.
Năm 2018, nhận dạng khuôn mặt được triển khai tại sân bay Dubai, nơi hành khách bị chụp ảnh bởi 80 camera khi họ đi qua một đường hầm trong một hồ ảo.
Camera nhận dạng khuôn mặt cũng hoạt động tại nhiều sân bay khác trên thế giới, bao gồm Helsinki, Amsterdam, Minneapolis-St. Paul và Tampa. Tất cả dữ liệu đó phải được lưu trữ ở đâu đó, làm dấy lên nỗi lo về giám sát liên tục và lạm dụng thông tin cá nhân.
Các cơ quan quản lý đã bắt đầu phản ứng với những mối lo này. Kể từ tháng 02/2025, Điều 5 của EU AI Act đã cấm việc sử dụng nhận dạng sinh trắc thời gian thực từ xa trong không gian công cộng cho mục đích thực thi pháp luật, ngoại trừ một số trường hợp ngoại lệ hạn chế và yêu cầu cấp phép chặt chẽ. Ngoài ra, theo Điều 9 của EU's GDPR, dữ liệu sinh trắc học được xử lý để nhận dạng duy nhất một người được phân loại là loại dữ liệu cá nhân đặc biệt. Việc xử lý loại dữ liệu này thường bị cấm trừ khi có ngoại lệ pháp lý cụ thể, chẳng hạn như có sự đồng ý rõ ràng.
Mối lo về bảo mật dữ liệu sinh trắc học
Vấn đề cấp bách hơn là các cơ sở dữ liệu chứa thông tin cá nhân trở thành mục tiêu của tin tặc. Ví dụ, khi Cơ quan Quản lý Nhân sự Hoa Kỳ bị hack năm 2015, tội phạm mạng đã lấy được dấu vân tay của 5,6 triệu nhân viên chính phủ, khiến họ có nguy cơ bị trộm danh tính.
Tội phạm mạng ngày càng nhắm mục tiêu vào thông tin sinh trắc thông qua lừa đảo. Theo nghiên cứu về phishing của Kaspersky năm 2025, các trang web lừa đảo có thể yêu cầu quyền truy cập camera với lý do xác minh danh tính để chụp ảnh khuôn mặt hoặc thông tin nhạy cảm khác. Kẻ tấn công cũng có thể sử dụng deepfake được tạo bởi AI và ghép giọng để mạo danh nạn nhân và cố gắng vượt qua các kiểm tra danh tính. Khác với mật khẩu, đặc trưng sinh trắc bị xâm phạm không thể đơn giản thay đổi được.
Lưu trữ dữ liệu sinh trắc trên thiết bị — như TouchID hoặc Face ID của iPhone — được coi là an toàn hơn so với lưu trữ với nhà cung cấp dịch vụ, ngay cả khi dữ liệu được mã hóa.
Rủi ro này tương tự như rủi ro đối với cơ sở dữ liệu mật khẩu, trong đó tin tặc có thể xâm nhập hệ thống và đánh cắp dữ liệu không được bảo vệ hiệu quả. Tuy nhiên, hậu quả thì khác biệt đáng kể. Nếu mật khẩu bị lộ, nó có thể được đổi. Ngược lại, dữ liệu sinh trắc học vẫn giữ nguyên mãi mãi.
Kỹ thuật lừa sinh trắc đã tiến xa hơn việc dùng ảnh và khuôn mẫu dấu vân tay. Trong một cuộc tấn công injection, tội phạm cố gắng vượt qua camera của thiết bị bằng cách đưa trực tiếp đoạn video bị thao túng hoặc do AI tạo vào hệ thống xác thực danh tính. Theo Báo cáo Tình báo Mối đe dọa 2026 của iProov, những cuộc tấn công này tăng 741% so với cùng kỳ năm trước vào năm 2025, trong khi các cuộc tấn công nhắm vào thiết bị iOS tăng 1.151% trong nửa sau của năm. Lực lượng Đặc nhiệm Hành động Tài chính cũng cảnh báo rằng deepfake do AI tạo có thể làm suy yếu việc xác minh danh tính và phát hiện gian lận, làm nổi bật nhu cầu về các biện pháp bảo mật mạnh hơn.
Cách bảo vệ danh tính sinh trắc học
Trước các rủi ro về quyền riêng tư và an toàn, cần áp dụng các biện pháp bảo vệ bổ sung trong hệ thống sinh trắc học.
Việc truy cập trái phép trở nên khó hơn khi hệ thống yêu cầu nhiều phương thức xác thực, chẳng hạn như kiểm tra sự sống (ví dụ chớp mắt) và so khớp mẫu đã được mã hóa với người dùng trong các miền mã hóa.
Một số hệ thống bảo mật cũng bổ sung các tính năng như độ tuổi, giới tính và chiều cao vào dữ liệu sinh trắc để đánh lừa kẻ tấn công.
Chương trình Aadhaar của Ấn Độ do ID Unique Authority of India là một ví dụ tốt. Khởi động từ 2009, chương trình xác thực nhiều bước này kết hợp quét mống mắt, dấu vân tay của cả 10 ngón và nhận dạng khuôn mặt.
Thông tin sinh trắc này được liên kết với một số nhận dạng 12 chữ số duy nhất. Theo Unique Identification Authority of India, hơn 1,4 tỷ số Aadhaar đã được cấp. Aadhaar được sử dụng rộng rãi để xác minh danh tính, bao gồm truy cập dịch vụ chính phủ và các chương trình phúc lợi, mặc dù việc sử dụng bị ràng buộc bởi các yêu cầu pháp lý và ngoại lệ cụ thể.
Sinh trắc học có thể là một yếu tố xác thực trong hệ thống xác thực đa yếu tố. Cách tiếp cận này kết hợp hai hoặc nhiều loại yếu tố xác thực khác nhau, chẳng hạn như:
- Điều bạn có (sinh trắc học)
- Điều bạn sở hữu (như token phần cứng) hoặc điều bạn biết (như mật khẩu)
Xác thực hai yếu tố tạo nên sự kết hợp mạnh mẽ, đặc biệt khi các thiết bị IoT ngày càng phổ biến. Bằng cách xếp chồng các lớp bảo vệ, các thiết bị internet được bảo vệ ít bị tổn thương hơn trước các vi phạm dữ liệu. Tuy nhiên, xác thực đa yếu tố vẫn chưa được sử dụng rộng rãi. Theo một khảo sát Kaspersky 2026, chỉ 46% người dùng Windows và 51% người dùng macOS báo đã bật xác thực hai yếu tố hoặc đa yếu tố. Kết hợp sinh trắc học với một yếu tố xác thực khác có thể giúp giảm rủi ro truy cập trái phép.
Sinh trắc học cũng có thể làm cho xác thực không dùng mật khẩu trở nên thuận tiện hơn thông qua passkey. Những chứng chỉ này sử dụng mật mã khóa công khai và cho phép người dùng đăng nhập bằng cách mở khóa khóa riêng tư với dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt hoặc PIN của thiết bị. Theo báo cáo FIDO Alliance's State of Passkeys 2026, khoảng 5 tỷ passkey đang được sử dụng trên toàn cầu, với 75% người tiêu dùng được khảo sát đã bật passkey trên ít nhất một tài khoản.
Ngoài ra, sử dụng trình quản lý mật khẩu — nhiều trình hiện nay tạo và mở khóa bằng passkey cũng như mật khẩu truyền thống — để lưu trữ mật khẩu cũ có thể là một lớp bảo vệ bổ sung cho bạn.
Được kiểm thử độc lập và trao giải bởi các phòng thí nghiệm hàng đầu trong ngành.
Những điều cần biết về sinh trắc học
Tóm lại, sinh trắc học vẫn là một phương thức ngày càng được sử dụng để xác minh danh tính cho các hệ thống an ninh mạng.
Sự kết hợp giữa chữ ký thể chất hoặc hành vi của bạn với các phương thức xác thực khác tạo ra một trong những bảo vệ mạnh nhất hiện biết. Hiện tại, nó ít nhất an toàn hơn so với việc chỉ dùng mật khẩu dựa trên ký tự làm phương thức xác thực đơn lẻ.
Công nghệ sinh trắc cung cấp các giải pháp hấp dẫn cho an ninh. Bất chấp rủi ro, các hệ thống này tiện lợi và khó sao chép. Hơn nữa, những hệ thống này sẽ tiếp tục phát triển trong thời gian dài sắp tới.
Bài viết liên quan:
- Nhận dạng khuôn mặt là gì và nó được dùng trong an ninh như thế nào?
- Xác thực không dùng mật khẩu là gì và nó tăng cường an ninh ra sao?
- An ninh Internet là gì và nó bảo vệ bạn trực tuyến ra sao?
- Tìm hiểu thêm về xác thực đa yếu tố
Sản phẩm đề xuất:
FAQs
Dữ liệu sinh trắc học có thể bị đánh cắp giống như mật khẩu không?
Có. Dữ liệu sinh trắc có thể bị đánh cắp qua các vi phạm cơ sở dữ liệu, lừa đảo hoặc hệ thống bị xâm nhập. Không giống mật khẩu, dấu vân tay và đặc điểm khuôn mặt không thể thay đổi sau một vụ rò rỉ, nên việc lưu trữ an toàn và áp dụng các phương thức xác thực bổ sung là đặc biệt quan trọng.
Có an toàn khi dùng mở khóa bằng vân tay hoặc khuôn mặt trên điện thoại của tôi không?
Có. Mở khóa bằng vân tay và nhận dạng khuôn mặt thường an toàn khi dữ liệu sinh trắc được lưu trữ an toàn trên thiết bị của bạn. Tuy nhiên, không có phương pháp xác thực nào là hoàn hảo. Hãy dùng PIN thiết bị mạnh hoặc mật khẩu và luôn cập nhật phần mềm.
Sự khác nhau giữa đầu đọc sinh trắc và passkey là gì?
Đầu đọc sinh trắc thu nhận các đặc điểm thể chất, như dấu vân tay hoặc đường nét khuôn mặt, để xác minh danh tính. Passkey là chứng chỉ đăng nhập mật mã thay thế mật khẩu truyền thống và có thể được mở khóa bằng sinh trắc học hoặc PIN của thiết bị.
Ai đó có thể mở khóa thiết bị hoặc tài khoản của tôi bằng một bức ảnh khuôn mặt của tôi không?
Một số hệ thống nhận dạng khuôn mặt cơ bản có thể bị đánh lừa bằng ảnh chụp. Hệ thống hiện đại dùng cảm biến độ sâu và kiểm tra sự sống để giảm rủi ro này. Tuy nhiên, các kỹ thuật lừa tiến tiến và deepfake do AI tạo vẫn là mối đe dọa tiềm ẩn.
