正在攻读博士学位的索普正与渥太华安全技术权威研究人员保罗·范·奥斯乔特准备联手将她的这个想法变成现实。她的研究是建立在其他的研究基础之上的，这些研究的目标是制造一种人脑－电脑交互界面，可以帮助瘫痪病人控制自己所处的环境并与他人进行沟通。

　　但是，脑波的差异太小了，研究人员想利用这种差异制造普遍使用的工具还存在许多困难。索普希望她研究的生物识别系统能够将人的思想翻译成计算机命令，使脑波成为安全使用的理想工具。她说：“到时候，你可以用一种声音、音乐或儿童时期的记忆作为你的密码。”索普还必须证明人可以不断地重现清晰而又简单的信号。她说：“很多时候，在下意识思维时，也许你思想的背后是一首歌，它可能将信号变得模糊，毕竟人脑子里想的事情太多了。”另外，目前的人脑－电脑界面还没有达到实际使用的水平，最新的测量大脑电子信号的脑电图硬件由昂贵的一种碗状的帽子组成，上面布满电极，戴在人头上很费时间，而且需要在人的脑袋上涂上凝胶体，将电极粘在头皮上。索普说：“这种装置很不时髦，看起来就像是一个布满花点的游泳帽。”

　　连连看

　　生物识别安全技术

　　用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。

　　指纹识别技术：现在的指纹识别系统采用了电容传感器技术，由电容传感器发出电子信号，这个电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层，最终达到手指皮肤的活体层（真皮层），直接读取指纹图案，从而大大提高了系统的安全性。

　　虹膜识别技术：虹膜识别技术是基于自然光或红外光照射下，对虹膜上可见的外在特征进行计算机识别的一种生物识别技术。虹膜识别的误差率只有一百二十一万分之一。

　　面部识别：早在2003年，世界各地就开发研制出面部识别系统，甚至几乎一对毫无差异的双胞胎也可以准确地辨别。

　　视网膜识别技术：视网膜识别技术是利用激光照射眼球的背面以获得视网膜特征且技术含量较高的一种生物识别技术。视网膜识别技术可能是最古老的生物识别技术，在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论，进一步的研究表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。