mamlas (mamlas) wrote in eto_fake,
mamlas
mamlas
eto_fake

Categories:

Уже не ваши пальчики, или ИИ взламывает человека...

Ещё цифрономика и безопасность здесь и здесь

Нейронная сеть может подделать отпечатки пальцев / А преступники — пользоваться этим
Учёные научили нейросети генерировать универсальные отпечатки пальцев, которые взламывают систему с пяти попыток / Гаджеты. Компьютеры, ИТ. Контроль и защита

Вы думали, ваш телефон с сенсором отпечатков пальцев хорошо защищён? Оказывается, это далеко от правды в эпоху развития искусственного интеллекта. ©

Ещё ИИ


___

Нейронные сети типа GAN научились создавать универсальные отпечатки пальцев, которые успешно обманывают системы безопасности.

Иногда бывает недостаточно указать, что существует уязвимость — нужно и показать, как можно фактически выполнить атаку.

Тип атаки, который исследуют учёные Филип Бонтрэйджер (Philip Bontrager), Адити Рой (Aditi Roy) и другие, не требует знания образца отпечатка пальца конкретного человека; вместо этого атака может быть запущена против произвольных субъектов — с некоторой вероятностью успеха. Для такой атаки уязвимы, в основном, устройства с небольшими датчиками отпечатков пальцев, например смартфоны, считывающие только часть отпечатка. Такие датчики просто физически не могут сканировать весь отпечаток пальца, и поэтому им доступны только частичные отпечатки. Эти системы обычно сохраняют несколько отпечатков одного пальца во время регистрации — потому что аффинные преобразования потом обойдутся вычислительно дорого. А заставить пользователя класть палец на сенсор всегда строго в одном положении — практически нереально.

Когда такой частичный отпечаток передаётся системе во время проверки, он сравнивается со всеми частичными отпечатками, хранящимися в устройстве. Если у субъекта хранится n пальцев в системе, и для каждого пальца есть k частичных отпечатков, тогда есть n × k возможностей для получения соответствия. Входное изображение должно соответствовать только одному из всех изображений в базе данных, чтобы пройти аутентификацию.


Сгенерированный нейронной сетью отпечаток пальца может быть похож на все эти сразу

В предыдущей статье авторы генерировали фрагменты отпечатков, где отображались основные минимумы и максимумы кожных покровов (минуции*). Для этого авторы использовали алгоритм поиска восхождением по выпуклой поверхности. Целевой функцией для процедуры оптимизации было увеличение количества отпечатков пальцев в учебной базе данных, которые бы совпадали со сгенерированными шаблонами. Всё это делалось с помощью состязательной нейронной сети (GAN).

В новой работе учёные непосредственно генерируют изображения отпечатков вместо фрагментов-шаблонов. Одно из преимуществ генерации именно изображений заключается в том, что их уже можно распечатать на 3D-принтере и тестировать не на уровне моделирования, а на физическом.

Авторы всё это проделывают, чтобы опередить потенциальных недоброжелателей и, зная процедуру взлома, разработать защитный алгоритм.
_______
* Minutiae («точки Гальтона») - участки папиллярного рисунка кожи, где отдельные линии сливаются, раздваиваются или обрываются, по которым определяется принадлежность отпечатка пальца. Другими словами, это уникальные для каждого отпечатка пальца точки, в которых изменяется структура папиллярных линий.

Источники: arXiv | «Коммерсантъ»
Александра «Renoire» Алексеева
«XXII ВЕК», 19 ноября 2018

Tags: безопасность и правопорядок, будущее и футурология, запад, идентификация, инновации, информация, компьютеры и роботы, криминал, нонсенс, нравы и мораль, прогресс, секреты и тайны, техника и технологии, ученые, факты и свидетели, фальсификации и мошенничества, хакеры, цифрономика, человек
Subscribe
promo eto_fake march 28, 2012 00:37 7
Buy for 10 tokens
Large Visitor Globe Поиск по сообществу по комментариям 2leep.com
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 8 comments