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
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