Мы уже в «Матрице»? 7 мифов о системах распознавания лиц и отпечатков пальцев
---
Мифы о биометрии, преувеличивающие возможности и опасность использования персональных данных, вызывают настороженность пользователей и затрудняют распространение новых технологий. Этому способствуют сценарии фантастических фильмов и недостаток информации. О том, что представляет собой сбор биометрических данных и как они используются, рассказывает Алексей Новиков, технический директор Axoya.tech
Биометрия крадет приватность
В основе мифа — страх, что в современном мире у человека не останется никакого личного пространства, куда он может не пускать посторонних. Его изображения попадают в биометрическую систему, а значит — к третьим лицам, которые могут использовать их для каких угодно целей. Например, движение Ban the Scan, которое основала организация Amnesty International, призывает американцев — а затем и весь мир — бороться против биометрических систем, используемых для целей общественной безопасности. Организаторы движения считают, что распознавание лиц становится инструментом полицейского террора. При этом биометрия как неотъемлемая часть удобных, быстрых и персонализированных услуг, например в банках или каршеринге, ожидаемо вызывает гораздо меньше протестов. Однако из-за таких радикализированных точек зрения страдает репутация технологии в целом. Проблема в том, что люди не понимают, как происходит сбор, обработка и хранение данных.
Когда биометрические системы «захватывают» изображение лица или другой части тела, они обрабатывают полученную информацию и превращают ее в специальные цифровые объекты — биометрические шаблоны. Поэтому фотографии и другие изображения не хранятся в биометрических базах данных, как, например, изображения отпечатков пальцев в полицейских системах. Биометрические шаблоны можно сравнить со сложными формулами, абсолютно нечитаемыми для человека. При обработке изображения система сравнивает шаблон с другими — например, с тем, что уже хранится в базе данных или был одновременно считан с карты доступа. По сути, речь идет об определении близкого соответствия двух математических формул в некотором общем пространстве измерений. Они не содержат никакой личной информации: фамилии, имени, даты рождения, адреса и т. п.
Кроме того, миллионы людей давно поделились своими фото с друзьями в соцсетях, а отпечатками пальцев — с операционными системами смартфонов, ноутбуков и прочих гаджетов. Все эти данные не являются большой тайной. Но даже если представить Доктора Зло, который собирает их и накапливает, без привязки к личной информации извлечь из этого какую-то выгоду ему бы не удалось.
Биометрические системы с ИИ всесильны и самодостаточны
Иногда может показаться, что мы уже находимся в матрице почти виртуальной реальности, где искусственный интеллект (ИИ) с помощью биометрических данных скоро сможет управлять всей нашей жизнью. Люди начинают испытывать тревогу и бессилие перед близким будущим, где существование человека становится чуть ли не бессмысленным, поскольку технологии могут «сделать все гораздо лучше нас».
На самом деле технологии ИИ пока не получили такого всеобъемлюще широкого развития, так как стандартные общепринятые сценарии их использования еще только формируются, апробируются и утверждаются. Мы находимся в самом начале этого пути, и неизвестно, закончится ли он безусловным превосходством искусственного интеллекта. Пока же его приходится специально обучать почти для каждого отдельного типа решаемых задач. Правда, сама технология не стоит на месте и постоянно развивается. Сегодня уже существуют системы, которые могут обучаться самостоятельно в процессе работы с реальными данными при минимальной помощи со стороны экспертов.
Биометрия дорого стоит
Это не всегда и не совсем так. С одной стороны, биометрические системы — это действительно «большая» технология ИИ. Ежесекундно они производят огромный объем математических операций, а такая производительность просто не может быть дешевой. С другой стороны, биометрия стремительно коммодитизируется (становится общепринятой и широко распространенной), что приводит к быстрому снижению цены отдельного устройства или программного решения. К ним можно отнести системы доступа в квартиру или офис или системы идентификации клиентов со сбором аналитики в удобных облачных сервисах.
Важно, что появление на рынке нового класса «умных» устройств — биометрических смарт-камер, смарт-боксов, смарт-терминалов (названий и неологизмов множество) с необходимым функционалом, интегрированным в удобные приложения и API, делает биометрию еще более массовой, бюджетной и доступной. Использовать подобные типовые решения не намного сложнее, чем, например, такое «бытовое» воплощение ИИ, как умные колонки с распознаванием речи.
Конечно, крупные системы, охватывающие целые города, часто требуют применения дорогостоящего оборудования. Поэтому их стоимость остается высокой и не снижается столь же быстрыми темпами, как стоимость решений для частных пользователей или бизнеса.
На больших объемах биометрия дает сбои
Иногда мы сталкиваемся с сомнениями в том, что биометрические системы в масштабах страны достаточно надежны. На самом деле, у этих утверждений нет веских оснований. Современные биометрические алгоритмы тестируются на огромных массивах данных. В некотором предельном случае все население Земли можно поместить в одну большую базу данных и биометрическая технология вполне справится с успешным и точным поиском по этой базе — при условии высокого и ровного качества исходных данных. Если в процессе работы биометрическая система получает достаточно хорошие по качеству и детализации данные, она будет достаточно надежна для любого бизнеса. В некоторых случаях можно также использовать комбинацию биометрических модальностей (например, изображение лица и отпечаток пальца), тогда система станет, образно говоря, немного надежнее паспорта.
Биометрия недостаточно точно распознает лица
Раньше системы распознавания лиц могли ошибаться из-за условий освещенности, погодных условий, измененного облика пользователя или скрывающей его одежды. За последние шесть лет точность распознавания лиц нейросетями увеличилась в 50 раз, достигнув показателя выше 99% для баз данных, содержащих сотни миллионов лиц.
Почему не 100%? Потому что любое распознавание, построенное на технологиях нейронных сетей, является вероятностным методом — сравнение биометрических шаблонов для установления их схожести всегда производится с некоторой конечной точностью, иначе говоря, уровнем строгости алгоритма.
На практике на ограниченном массиве данных можно достичь точности практически в 100%, чисто технически задавая большую строгость биометрическому алгоритму. Однако тогда алгоритм станет более строг и к качеству входных данных. Использование системы может стать неудобным или некомфортным для пользователей, поскольку любые, даже незначительные несовпадения во входных данных по сравнению с эталонными алгоритм будет квалифицировать как расхождения, выдавая в результате отказ в обслуживании. Так, сегодня некоторые банки внедрили распознавание по лицу и голосу в приложениях. Это очень полезная функция, с помощью которой можно, например, быстро заблокировать карту в случае кражи, вместо того чтобы дожидаться ответа оператора на линии и диктовать ему данные паспорта. Так вот, более строгий алгоритм будет чувствителен даже к шумовому фону вокруг говорящего и случайным изменениям тембра голоса и будет просить образец голоса вновь и вновь, пока не получит ожидаемое качество данных. Именно поэтому на практике соблюдается некоторый приемлемый баланс между точностью и удобством.
Отпечаток пальца можно подделать с помощью пластилина или гипса
Когда известные бренды Samsung, Xiaomi, Huawei начали использовать разблокировку мобильного телефона по отпечатку пальца, оказалось, что достаточно приложить к дисплею кусок непрозрачного материала там, где оставались следы предыдущего соприкосновения, и телефон считал, что к нему приложили настоящий палец владельца. Компания Huawei открыто прокомментировала, что блокировку можно обойти, и предоставила отчет по устранению уязвимости. Брендовые производители стали использовать другие датчики и заверили, что проблема решена. Если гаджет сертифицирован Google и работает под управлением Android 6.0 или более новой операционной системы, то шансы использовать отпечаток для взлома значительно сокращаются.
Существует спор о том, что сохраненные данные можно использовать для восстановления изображений отпечатков пальцев. Но современные технологии просто рассчитывают и кодируют данные отпечатка всякий раз, когда вы прикладываете палец к сканеру. Алгоритмы обработки могут различаться в разных версиях операционной системы, во многих смартфонах биометрические данные периодически стираются и обновляются при одновременном введении пин-кода и прикосновении к сканеру — все это для повышения надежности и периодической актуализации реальных пользовательских данных.
Современные считывающие устройства уже учитывают пульсацию кровеносных сосудов, потожировое покрытие поверхности кожи и прочие признаки, сканируют папиллярный рисунок в различных спектрах и используют дополнительные программные методы для противодействия спуфингу.
Биометрия помогает мошенникам
Миф основан на реальных случаях, когда систему распознавания лиц в смартфонах удалось обмануть с помощью очень качественной 3D-маски. Однако сам по себе этот мошеннический процесс очень напоминает трюки из фильмов «Миссия невыполнима». Если вы мультимиллионер или первое лицо государства — словом, человек, доступ к смартфону которого может заинтересовать крупных злоумышленников, — не стоит полагаться на встроенную в гаджеты биометрию как единственный барьер между ними и «ядерным чемоданчиком» или счетом в банке. Во всех остальных случаях биометрия существенно повышает уровень безопасности. Она используется для того, чтобы посторонние люди не могли действовать от имени пользователя, осуществляя прямой подлог или используя захваченные пароли и документы. Например, она увеличивает надежность двухфакторной аутентификации, когда пароль подтверждается биометрическим признаком, вычисленным «на месте» на основе отпечатка пальца, изображения лица или радужной оболочки глаза.
Что касается взлома непосредственно биометрической базы данных, не стоит забывать, что данные хранятся в виде шаблонов. Эти математические модели трудно поддаются дешифровке и адаптации для произвольного использования. В таком виде кража биометрических данных не имеет смысла, в отличие от кражи номеров телефонов или адресов электронной почты. Мошенникам для достижения корыстных целей понадобится еще и действующая биометрическая система, способная осуществить дешифровку и научиться работать именно с этими данными. Осуществить это на практике очень трудно.
Биометрия крадет приватность
В основе мифа — страх, что в современном мире у человека не останется никакого личного пространства, куда он может не пускать посторонних. Его изображения попадают в биометрическую систему, а значит — к третьим лицам, которые могут использовать их для каких угодно целей. Например, движение Ban the Scan, которое основала организация Amnesty International, призывает американцев — а затем и весь мир — бороться против биометрических систем, используемых для целей общественной безопасности. Организаторы движения считают, что распознавание лиц становится инструментом полицейского террора. При этом биометрия как неотъемлемая часть удобных, быстрых и персонализированных услуг, например в банках или каршеринге, ожидаемо вызывает гораздо меньше протестов. Однако из-за таких радикализированных точек зрения страдает репутация технологии в целом. Проблема в том, что люди не понимают, как происходит сбор, обработка и хранение данных.
Когда биометрические системы «захватывают» изображение лица или другой части тела, они обрабатывают полученную информацию и превращают ее в специальные цифровые объекты — биометрические шаблоны. Поэтому фотографии и другие изображения не хранятся в биометрических базах данных, как, например, изображения отпечатков пальцев в полицейских системах. Биометрические шаблоны можно сравнить со сложными формулами, абсолютно нечитаемыми для человека. При обработке изображения система сравнивает шаблон с другими — например, с тем, что уже хранится в базе данных или был одновременно считан с карты доступа. По сути, речь идет об определении близкого соответствия двух математических формул в некотором общем пространстве измерений. Они не содержат никакой личной информации: фамилии, имени, даты рождения, адреса и т. п.
Кроме того, миллионы людей давно поделились своими фото с друзьями в соцсетях, а отпечатками пальцев — с операционными системами смартфонов, ноутбуков и прочих гаджетов. Все эти данные не являются большой тайной. Но даже если представить Доктора Зло, который собирает их и накапливает, без привязки к личной информации извлечь из этого какую-то выгоду ему бы не удалось.
Биометрические системы с ИИ всесильны и самодостаточны
Иногда может показаться, что мы уже находимся в матрице почти виртуальной реальности, где искусственный интеллект (ИИ) с помощью биометрических данных скоро сможет управлять всей нашей жизнью. Люди начинают испытывать тревогу и бессилие перед близким будущим, где существование человека становится чуть ли не бессмысленным, поскольку технологии могут «сделать все гораздо лучше нас».
На самом деле технологии ИИ пока не получили такого всеобъемлюще широкого развития, так как стандартные общепринятые сценарии их использования еще только формируются, апробируются и утверждаются. Мы находимся в самом начале этого пути, и неизвестно, закончится ли он безусловным превосходством искусственного интеллекта. Пока же его приходится специально обучать почти для каждого отдельного типа решаемых задач. Правда, сама технология не стоит на месте и постоянно развивается. Сегодня уже существуют системы, которые могут обучаться самостоятельно в процессе работы с реальными данными при минимальной помощи со стороны экспертов.
Биометрия дорого стоит
Это не всегда и не совсем так. С одной стороны, биометрические системы — это действительно «большая» технология ИИ. Ежесекундно они производят огромный объем математических операций, а такая производительность просто не может быть дешевой. С другой стороны, биометрия стремительно коммодитизируется (становится общепринятой и широко распространенной), что приводит к быстрому снижению цены отдельного устройства или программного решения. К ним можно отнести системы доступа в квартиру или офис или системы идентификации клиентов со сбором аналитики в удобных облачных сервисах.
Важно, что появление на рынке нового класса «умных» устройств — биометрических смарт-камер, смарт-боксов, смарт-терминалов (названий и неологизмов множество) с необходимым функционалом, интегрированным в удобные приложения и API, делает биометрию еще более массовой, бюджетной и доступной. Использовать подобные типовые решения не намного сложнее, чем, например, такое «бытовое» воплощение ИИ, как умные колонки с распознаванием речи.
Конечно, крупные системы, охватывающие целые города, часто требуют применения дорогостоящего оборудования. Поэтому их стоимость остается высокой и не снижается столь же быстрыми темпами, как стоимость решений для частных пользователей или бизнеса.
На больших объемах биометрия дает сбои
Иногда мы сталкиваемся с сомнениями в том, что биометрические системы в масштабах страны достаточно надежны. На самом деле, у этих утверждений нет веских оснований. Современные биометрические алгоритмы тестируются на огромных массивах данных. В некотором предельном случае все население Земли можно поместить в одну большую базу данных и биометрическая технология вполне справится с успешным и точным поиском по этой базе — при условии высокого и ровного качества исходных данных. Если в процессе работы биометрическая система получает достаточно хорошие по качеству и детализации данные, она будет достаточно надежна для любого бизнеса. В некоторых случаях можно также использовать комбинацию биометрических модальностей (например, изображение лица и отпечаток пальца), тогда система станет, образно говоря, немного надежнее паспорта.
Биометрия недостаточно точно распознает лица
Раньше системы распознавания лиц могли ошибаться из-за условий освещенности, погодных условий, измененного облика пользователя или скрывающей его одежды. За последние шесть лет точность распознавания лиц нейросетями увеличилась в 50 раз, достигнув показателя выше 99% для баз данных, содержащих сотни миллионов лиц.
Почему не 100%? Потому что любое распознавание, построенное на технологиях нейронных сетей, является вероятностным методом — сравнение биометрических шаблонов для установления их схожести всегда производится с некоторой конечной точностью, иначе говоря, уровнем строгости алгоритма.
На практике на ограниченном массиве данных можно достичь точности практически в 100%, чисто технически задавая большую строгость биометрическому алгоритму. Однако тогда алгоритм станет более строг и к качеству входных данных. Использование системы может стать неудобным или некомфортным для пользователей, поскольку любые, даже незначительные несовпадения во входных данных по сравнению с эталонными алгоритм будет квалифицировать как расхождения, выдавая в результате отказ в обслуживании. Так, сегодня некоторые банки внедрили распознавание по лицу и голосу в приложениях. Это очень полезная функция, с помощью которой можно, например, быстро заблокировать карту в случае кражи, вместо того чтобы дожидаться ответа оператора на линии и диктовать ему данные паспорта. Так вот, более строгий алгоритм будет чувствителен даже к шумовому фону вокруг говорящего и случайным изменениям тембра голоса и будет просить образец голоса вновь и вновь, пока не получит ожидаемое качество данных. Именно поэтому на практике соблюдается некоторый приемлемый баланс между точностью и удобством.
Отпечаток пальца можно подделать с помощью пластилина или гипса
Когда известные бренды Samsung, Xiaomi, Huawei начали использовать разблокировку мобильного телефона по отпечатку пальца, оказалось, что достаточно приложить к дисплею кусок непрозрачного материала там, где оставались следы предыдущего соприкосновения, и телефон считал, что к нему приложили настоящий палец владельца. Компания Huawei открыто прокомментировала, что блокировку можно обойти, и предоставила отчет по устранению уязвимости. Брендовые производители стали использовать другие датчики и заверили, что проблема решена. Если гаджет сертифицирован Google и работает под управлением Android 6.0 или более новой операционной системы, то шансы использовать отпечаток для взлома значительно сокращаются.
Существует спор о том, что сохраненные данные можно использовать для восстановления изображений отпечатков пальцев. Но современные технологии просто рассчитывают и кодируют данные отпечатка всякий раз, когда вы прикладываете палец к сканеру. Алгоритмы обработки могут различаться в разных версиях операционной системы, во многих смартфонах биометрические данные периодически стираются и обновляются при одновременном введении пин-кода и прикосновении к сканеру — все это для повышения надежности и периодической актуализации реальных пользовательских данных.
Современные считывающие устройства уже учитывают пульсацию кровеносных сосудов, потожировое покрытие поверхности кожи и прочие признаки, сканируют папиллярный рисунок в различных спектрах и используют дополнительные программные методы для противодействия спуфингу.
Биометрия помогает мошенникам
Миф основан на реальных случаях, когда систему распознавания лиц в смартфонах удалось обмануть с помощью очень качественной 3D-маски. Однако сам по себе этот мошеннический процесс очень напоминает трюки из фильмов «Миссия невыполнима». Если вы мультимиллионер или первое лицо государства — словом, человек, доступ к смартфону которого может заинтересовать крупных злоумышленников, — не стоит полагаться на встроенную в гаджеты биометрию как единственный барьер между ними и «ядерным чемоданчиком» или счетом в банке. Во всех остальных случаях биометрия существенно повышает уровень безопасности. Она используется для того, чтобы посторонние люди не могли действовать от имени пользователя, осуществляя прямой подлог или используя захваченные пароли и документы. Например, она увеличивает надежность двухфакторной аутентификации, когда пароль подтверждается биометрическим признаком, вычисленным «на месте» на основе отпечатка пальца, изображения лица или радужной оболочки глаза.
Что касается взлома непосредственно биометрической базы данных, не стоит забывать, что данные хранятся в виде шаблонов. Эти математические модели трудно поддаются дешифровке и адаптации для произвольного использования. В таком виде кража биометрических данных не имеет смысла, в отличие от кражи номеров телефонов или адресов электронной почты. Мошенникам для достижения корыстных целей понадобится еще и действующая биометрическая система, способная осуществить дешифровку и научиться работать именно с этими данными. Осуществить это на практике очень трудно.
Источник: polonsil.ru
Комментарии (0)
{related-news}
[/related-news]