指纹分析不是一门精确的科学。虽然对于结案冷案刑事调查，赦免无辜囚犯以及提供高科技安全和保安措施已经得到了正确的赞扬，但指纹分析远不是一种精确，万无一失且无法安全的识别方法。错误分析的严重影响 - 从失去一个人的工作到失去一个人的自由或生命本身 - 都没有留下可接受的错误率的空间。
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指纹分析中的人为错误导致不一致和不正确的结论。 2006年，南安普顿大学的Itiel Dror进行了一项测试，他向世界各地的专家提供了指纹证据。每位审查员都有8个案件要进行调查。然而，Dror没有告诉他们这些是他们之前做出判断的案件。第二次，八位审查员中只有两位在八个案件的每一个案件中都得出了同样的结论。在其他六位专家中，在32个案例中的六个案例中，同一审查员在第二次评估证据时得出了不同的结论。
计算机错误
2005年，当他的指纹与系统中的指纹不匹配时，FBI为发布连环杀手Jeremy Jones道歉。琼斯因轻微违规被逮捕三次，但每次他被释放是因为FBI的综合自动指纹识别系统（IAFIS）未能将他现有的指纹与每次逮捕时的新指纹相匹配。 IAFIS被认为是98％准确，但根据“关于指纹分析和依赖数字技术的警示故事”：“如果FBI每年进行4000万次比较，那么800,000个结果是不正确的。”
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Sapling带给你的Sapling给你带来了指纹模具
生物识别指纹分析验证用户访问设施和计算机的身份。但是，这些分析的有效性可能会受到严重影响。日本横滨国立大学的Tsutomu Matsumoto创造了一个人的手指模具。这种模具被称为“粘性”手指，因为它由与Gummi Bears相同的材料制成。然后他演示了如何获得残留的指纹样本;使用桌面程序增强图像;并将图像打印，开发并塑造成人工指纹克隆。便宜且相对容易制作的胶粘手指愚弄了11个指纹分析系统。
其他安全问题
除指纹模具外，生物识别指纹分析还容易受到其他类型的安全漏洞的影响。 “生物识别技术：风险和控制”引用了其他几个风险。窃取指纹通信数据将允许入侵者通过电子模拟获得访问权限。操纵指纹扫描仪的温度会产生不稳定的行为并可能导致错误的身份验证。许多指纹传感器都是也容易受到合法用户留下指纹印象的残留攻击，该指纹印象可以通过传感器上的灰尘或呼吸来捕获。
