?

Log in

No account? Create an account

masterok


Мастерок.жж.рф

Хочу все знать


Previous Entry Share Next Entry
Нейросеть научилась подделывать отпечатки пальцев
masterok


Сегодня различные биометрические датчики вроде сканера отпечатков пальцев являются необходимыми атрибутами современных смартфонов. Мы вполне успешно ими пользуемся и храним под этим замком массу персональных данных. Однако нет такой системы, которая гарантировала бы 100% безопасность.

А если говорить об отпечатках пальцев, то недавно нейросеть научилась их успешно подделывать и даже создавать на их базе “мастер-ключ” для взлома биометрических систем идентификации.

За разработку отвечает команда ученых из Нью-Йоркского Университета, а сама система получила название DeepMasterPrints. Как пояснил руководитель проекта Филипп Бонтрагер,





«Вероятно, наш метод будет иметь широкое применение в синтезе отпечатков пальцев. Как и в случае многих исследований в области безопасности, демонстрация недостатков существующих систем аутентификации считается важной частью разработки более безопасных их замен в будущем.»

DeepMasterPrints в своей работе использует два свойства систем аутентификации на основе отпечатков пальцев. Во-первых, в силу того, что сканеры зачастую гораздо меньше самого пальца, датчики не считывают весь палец сразу, а лишь его часть. При этом, если вы когда либо программировали системы наподобие Touch ID, то вы наверняка заметили, что вас заставляют приложить палец несколько раз и сделать это в нескольких положениях. Это нужно для того, чтобы составить несколько дактилоскопических карт. И тут начинается самое интересное: когда вы прикладываете палец, датчик сравнивает полученные данные не со всей базой, а с каким-то конкретным отпечатком, имеющимся в базе. Поэтому достаточно, чтобы совпала какая-то часть «рисунка» для того, чтобы система сработала корректно.

И тут мы переходим ко второму свойству. Дело в том, что некоторые признаки отпечатков вроде определенного построения линий и их завитков встречаются чаще, чем другие. Это означает, что поддельный отпечаток, который содержит много очень общих черт, с большей вероятностью будет соответствовать большинству отпечатков пальцев людей.

Нейросеть DeepMasterPrints проскандировала огромную базу данных отпечатков пальцев и выявила все основные закономерности. На основании полученных данных нейросеть не только смогла подделывать отпечатки пальцев, но и создавать искусственные отпечатки, которые могут соответствовать сразу нескольким реальным аналогам. На данный момент нейросеть может создать отпечатки пальцев, которые сработают в среднем на 23% сканеров, что довольно много. Хочется надеяться, что полученные данные помогут инженерам улучшить технологию дактилоскопической идентификации.

[источники]источники
https://www.theguardian.com/technology/2018/nov/15/fake-fingerprints-can-imitate-real-fingerprints-in-biometric-systems-research



Subscribe to  masterok

Posts from This Journal by “Технологии” Tag


promo masterok январь 2, 2018 12:00 47
Buy for 300 tokens
Вот так выглядит ушедший от нас 2017 год. А вот кстати, начало 2018 года показывает еще больший трафик, чем декабрь 2017: И вот один из дней - рекордсменов за всю историю журнала тоже уже в 2018 году: Красная цифра - это общее количество уникальных посетителей попавших в блог. В…

  • 1
Это всего лишь говорит о том, что методы цифрового сопоставления, основанные на присвоении каждому отпечатку в базе некоторого индекса, не совершенно. Если изменить методы индексации, возможно, это потребует переделки существующих сканеров, и переиндексации баз, но и только (хотя и дорого). Сам же принцип идентификации остается без изменений. Просто компьютер тупенький, а человек - сволочь беспринципная, экономит на любом, и врет на голубом глазу...

Я думал, что нейросеть начала использовать неоднозначные решения для индекса - вот это было бы реально круто... :) А это так, фигня... :)

Аналогично удивился.

А большинство диласкопических датчиков, в наше время, ставят на телефоны и компы, для быстроты разблокировки, но чтобы случайный человек не мог, с ходу, полазить по устройству или применить его. Там стойкость ко взлому, как правило, особая и не нужна. Или же, как "рабочая карточка" при регистрации входа/выхода на/с работы - тут тоже сверхточность не нужна.
Поэтому, переделка сканеров и изменение баз потребуются в очень узких сферах.

"Против лома нет приёма", выходит так?

Зачем подделывать если можно копию сделать?
И, современный сканер ты вообще никак не обманешь, он тупо живой палец от нормального отличает.

Меня больше всего двери смешат. У нас часто делают двери ценой по 100-500 тыс. и суют туда какой-то паршивый датчик за 100р. который даже как игрушка ни на что не годится.

Э... нейросеть научили в вычисление статистических совпадений? И для этого нужна была нейросеть? Серьезно? По мне, так за пару месяцев обычный ПК это бы обсчитал. Всего-то сопоставить массивы данных и найти совпадающие элементы и составить статистику.

  • 1