Senzorii de amprentă, păcăliți cu ajutorul unei rețele neuronale

Senzorii de amprentă, păcăliți cu ajutorul unei rețele neuronale
Liviu Mihai
Liviu Mihai
scris 17 nov 2018

O echipă de cercetători în domeniul securității biometrice a pus la punct un sistem prin care sunt create artificial amprente care înșală senzorii.

Urmărește-ne și pe Google News
Evenimente

1 aprilie - Profit Health.forum Radiografia cheltuielilor din sănătate - cu sprijinul: Arpim, Bristol Meyers Squibb, Roche, Stada, MSD, UCB Pharma Romania
9 aprilie - Eveniment Profit.ro - Investiții vs Deficit: Provocări și riscuri sub impactul datoriei și deficitelor publice în creștere
23 aprilie - Maratonul de Educație Financiară

Cinci specialiști de la mai multe instituții de învățământ superior din Statele Unite au lucrat împreună pentru crearea unei rețele neuronale pe care au antrenat-o în crearea artificială a amprentelor cu scopul testării vigilenței senzorilor montați în prezent pe multe dispozitive, inclusiv pe smartphone-uri.

Rețeaua neuronală a procesat un număr foarte mare de imagini ale unor amprente reale, până în punctul în care a ajuns să poată crea singură amprente sintetice.

Validitatea amprentelor sintetice create de rețeaua neuronală a fost apoi testată cu ajutorul unui algoritm care simulează parametrii de funcționare ai senzorilor disponibili în prezent.

Motorola promite reduceri la smartphone-uri de până la 31% de Black Friday CITEȘTE ȘI Motorola promite reduceri la smartphone-uri de până la 31% de Black Friday

Amprentele, care nu au fost recunoscute inițial de algoritm, au suferit apoi un proces sensibil de modificarea până când au putut trece drept amprente reale, recunoscute de senzori.

Amprentele sintetice nu trebuie să se potrivească 100% cu cele reale, ci doar să se apropie suficient de mult. Asta pentru că orice senzor de amprente, pentru a funcționa rapid și a oferi o experiență bună, acceptă o anumită marjă de erori false pozitive. Acest procent diferă de la senzor la senzor și de la producător la producător.

Creațiile sintetice, numite de cercetători DeepMasterPrints, trebuie să se situeze în marja de eroare a senzorului vizat.

Huawei va lansa anul viitor un smartphone cu 10X zoom optic CITEȘTE ȘI Huawei va lansa anul viitor un smartphone cu 10X zoom optic

Această tehnică nu este necesar a fi construită în jurul unei anumite persoane targetate, ci poate fi folosită pentru a crea amprente sintetice în masă, care să fie folosite pe un număr mai mare de dispozitive.

Rata de succes depinde de procentul de eroare acceptat de senzori. În cazul unui senzor care acceptă erori în procent de 1%, amprentele DeepMasterPrints au păcălit senzorii în 77% din cazuri.

La scanerele mai stricte, cu rată de eroare de 0,1%, procentul de reușită a fost de 22%. Cu cât rata de erori acceptate este mai mică, cu atât crește nivelul de securitate dar, în același timp, se reduce și calitatea experienței oferite utilizatorilor, care ar trebui să acorde mai mult timp și atenție acestui tip de autentificare.

viewscnt
Afla mai multe despre
securitate
biometrica
senzori
amprenta
retea neuronala