1.方案背景 　　社保社会化以后，因为就业单位的搬迁、变更、关闭，退休人员异地养老等原因，造成投保人员频繁流动、分散。所以确定投保人的生存状况一直是社保支付理赔工作中的一个难题，全国各地陆续出现了社保基金被冒领的现象，尤其是养老保险金被冒领的情况更为严重；解决这一难题的唯一出路在于采用生物识别技术进行身份认证，而语音生物特征（声纹）识别是唯一可用于非接触式、通过电话网络远程安全控制的生物识别方法。 　　语音生物特征识别，又称说话人识别，俗称声纹识别，是根据说话人的发音生理和行为特征，自动识别说话人身份的一种生物识别方法。声纹识别所提供的安全性可与其他生物识别技术（如：指纹、掌形和虹膜）相媲

随着移动信息化的发展，移动应用的安全问题已成为用户关注的焦点。身份认证存在多种解决方案，其中动态口令技术是目前身份认证问题的最有效解决方案。在分析目前动态口令存在缺陷的基础上，提出了一种改进的基于手机令牌的挑战／应答动态口令身份认证方案，它以指纹作为令牌使用凭证，能双向可信认证，并以分段双通道方式进行加密通信。此外，对新方案进行了安全性分析。分析结果表明该方案具有安全性高、使用简便、成本低的特点，完全满足移动应用通信中安全级别较高的身份认证要求。

论述了一种基于公共密钥基础设施PKI体系结构的身份认证系统。数字证书是认证系统中的核心,随着PKI的建立和认证中心(CA)的建设,用于身份认证和实体鉴别的身份证书已形成了完备的体系。数据的数字签名不容易伪造，且由CA颁发的数字证书可以确定用户身份的合法性，因此，可以利用PKI技术，并结合数字签名的原理来进行通信双方身份的识别，并采用权威机构CA发放的证书作为通信双方的身份标识。

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python Deep Learning on身份件识别deepLearning_OCR-master.zip 系统共分为两部分：移动（Android）端和服务器端。移动端共分为两个模块：输入模块和输出模块；服务器端共分为三个模块：模型加载模块、模型处理模块和结果映射模块。

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使用 AES-CBC 和 HMAC-SHA2 进行身份验证的加密 解释见。 支持的算法： 算法 密钥长度 aes-128-cbc-hmac-sha-256 32 aes-192-cbc-hmac-sha-384 48 aes-256-cbc-hmac-sha-512 56 aes-256-cbc-hmac-sha-384 64 安装 $ npm install --save aes-cbc-hmac-sha2 用法 创建和使用密码/解密与节点的和方法没有什么不同 var aesHmac = require ( 'aes-cbc-hmac-sha2' ) ; //cipher var cipher = aesHmac . createCipheriv ( algo , key , iv ) ; //decipher var decipher = aesHmac .

神思二代身份证验证机具接口函数说明