I dag, en bred vifte af biometriske sensorer som fingeraftryksscanner er nødvendige egenskaber for en moderne smartphone. Vi har med stort held brugt og er gemt under dette slot en masse af personlige data. Men der er ikke sådan et system, der garanterer 100% sikkerhed. Og hvis vi taler om fingeraftryk, for nylig, at det neurale netværk har lært held til falsk og selv at oprette på deres grundlag i en “master key” til at knække biometriske systemer til identifikation.
Som informerer udgave af Den Værge, ansvarlig for udvikling af et team af forskere fra new York University, og systemet kaldes DeepMasterPrints. Som forklaret af projektleder Philip Bontrager,
“Måske er vores metode vil have bred anvendelse i syntesen af fingeraftryk. Som det er tilfældet i mange studier inden for sikkerhed, demonstration af manglerne i de eksisterende ordninger anses for at være en vigtig del af at udvikle en mere sikker udskiftning i fremtiden.”
DeepMasterPrints fungerer ved hjælp af to egenskaber godkendelse systemer baseret på fingeraftryk. For det første, på grund af det faktum, at scannere er ofte meget mindre end den finger sensorer er ikke at læse hele finger på én gang, og kun en del af det. Hvis du nogensinde har programmeret system som Touch-ID, så har du sandsynligvis bemærket, at du er tvunget til at placere dine fingre et par gange og gør det i flere positioner. Dette er nødvendigt for at foretage flere fingeraftryk kort. Og så begynder det sjove: når du sætter en finger sensor sammenligner de modtagne data med hele base, og med en bestemt fingeraftryk i database. Så det er nok til at matche en del af “tegning” med henblik på, at systemet fungerede korrekt.
Og her kommer vi til den anden ejendom. Det faktum, at nogle tegn udskrives som en specifik opbygge, linjer og hvirvler er mere almindelige end andre. Dette betyder, at den falske fingeraftryk, som indeholder en masse meget almindelige, mere sandsynligt vil passe til de fleste af fingeraftryk af mennesker.
Det neurale netværk DeepMasterPrints råbte en enorm database af fingeraftryk og identificere de centrale mønstre. Baseret på disse data, er det neurale netværk var ikke kun i stand til at fake et fingeraftryk, men også for at skabe kunstige fingeraftryk, som kan opfylde flere virkelige modstykker. I det øjeblik, de neurale netværk, der kan generere fingeraftryk, der arbejder i gennemsnit 23% af scannere, som er en hel del. Det er håbet, at resultaterne vil hjælpe ingeniører med at forbedre teknologien af fingeraftryk identifikation.
Denne og andre nyheder kan du diskutere i vores chat i Telegrammet.