
Нейросеть научилась подделывать отпечатки пальцев
---

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
https://www.theguardian.com/technology/2018/nov/15/fake-fingerprints-can-imitate-real-fingerprints-in-biometric-systems-research
Взято: masterok.livejournal.com
Комментарии (0)
{related-news}
[/related-news]