Алгоритмы, которые могут обмануть сканеры отпечатков пальцев.

76

(Чтобы не читать статью — можете посмотреть видео)

Ученые использовали нейронную сеть для создания искусственных отпечатков пальцев, которые действуют как биометрический ключ к системам идентификации. Искусственный интеллект DeepMasterPrints может создавать поддельные отпечатки пальцев, благодаря которым он может обманывать сканеры отпечатков пальцев.

У каждой безопасности есть уязвимость. Сканеры отпечатков пальцев, которые все чаще используются для защиты даже смартфонов, также могут быть обмануты. Нью-йоркские исследователи, которые разработали искусственный интеллект — DeepMasterPrints — могут сделать это.

На конференции по безопасности в Лос-Анджелесе исследователи из Нью-Йоркского университета представили искусственный интеллект под названием DeepMasterPrints. Они могут генерировать поддельные отпечатки пальцев и обманывать сканеры отпечатков пальцев без каких-либо проблем.

Разработанный исследователями метод может найти широкое применение для защиты отпечатков пальцев, а также для синтеза отпечатков пальцев. В исследованиях безопасности демонстрация недостатков существующих систем аутентификации считается важной частью разработки более безопасных заменителей в будущем.

DeepMasterPrints использует две функции систем аутентификации на основе отпечатков пальцев. Большинство считывателей отпечатков пальцев не читают весь палец. Отчасти это связано с небрежностью самих пользователей системы. Вместо этого он показывает только ту часть пальца, которая касается сканера.

Самое главное, система аутентификации не объединяет все частичные изображения для сравнения полного пальца с полным сохранением. Он просто сравнивает частичное сканирование с частичным сохранением. Это означает, что для получения доступа фальшивомонетчику нужно только сопоставить одно из десятков или сотен сохраненных частичных изображений отпечатков пальцев.

Второе свойство, которое использует DeepMasterPrints, заключается в том, что некоторые функции отпечатков пальцев встречаются чаще, чем другие. Это означает, что поддельная печать со многими очень популярными функциями, скорее всего, будет соответствовать.

Основываясь на этих выводах, ученые использовали нейронную сеть для создания искусственных отпечатков пальцев, которые соответствуют как можно большему количеству частичных отпечатков пальцев.

Основываясь на библиотеке из более чем 6000 отпечатков пальцев, DeepMasterPrints создали базовый скелет отпечатка пальца. Алгоритмы сопоставляют фрагменты других отпечатков пальцев с этим шаблоном, пока не добьются успеха. Этот метод не может быть в состоянии взломать конкретную учетную запись, но при использовании в больших масштабах, он генерирует достаточно хитов, что стоит усилий.

«Без проверки, являются ли биометрия от реального человека, многие из этих атак становятся возможными», — сказал Филип Бонтрагер из Нью-Йоркского университета.

Источник: Engadget , The Guardian , фото: Рахманинов / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0