Biometric Security Trends 2025: Fusion Models and Behavioral Indicators

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.38124/ijisrt/25dec1561
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Biometric authentication has evolved substantially in recent years as security systems move away from single- modality physiological identifiers toward architectures that incorporate dynamic behavioral indicators. This transition is driven by limitations inherent in static biometric traits and by increasing adversarial sophistication in spoofing techniques capable of imitating fingerprints, facial structures or iris patterns with high fidelity. Research in 2025 places significant emphasis on multi-modal fusion models that integrate heterogeneous biometric signals into unified trust-evaluation frameworks. Behavioral biometrics, once considered secondary indicators, now play a central role in adaptive authentication systems because they offer temporal expressiveness and resistance to replication. This article examines current biometric security trends with a particular focus on fusion architectures, continuous identity verification and behavioral modeling.