15.00.52
Вчені навчили нейромережу підробляти відбитки пальців
      Дослідники з Нью-Йоркського університету навчили нейронну мережу генерувати прототипи відбитків пальців, зображення яке потім можна використовувати в якості ключа для злому біометричних систем ідентифікації. Алгоритм отримав назву DeepMasterPrints.

Як повідомляється, щоб обдурити систему, вчені скористалися двома її нюансами. По-перше, з ергономічних міркувань багато сканерів зчитують не весь відбиток, а лише його частину, яку потім порівнюють з точно такою ж частиною відбитка з бази даних. Таким чином, фальшивим відбитком досить відповідати лише частині оригінального.

По-друге, дослідники відзначили, що деякі риси відбитків можуть повторюватися. Це означає, що штучний відбиток, що містить набір поширених ліній, буде відповідати відразу декільком справжнім відбитками і мати високі шанси обдурити систему.

Дослідження показало, що при рівні допустимої похибки системи в 0,1% штучні відбитки здатні підробити до 23% всіх відбитків з бази даних. Похибка в 1% дає нейромережі можливість підробити до 77% відбитків.

Фахівці порівнюють використання DeepMasterPrints з атакою перебором, коли при зломі системи перебираються всі можливі паролі, які відповідають певним критеріям. Звичайно, такий метод не особливо допоможе при зломі конкретного захищеного біометричними даними облікового запису. Але коли мова йде про цілу базі відбитків, це може спрацювати, підсумували вчені.

Наостанок зазначимо, що DeepMasterPrints дозволяє не тільки зламувати системи біометричних систем ідентифікації, а й обманювати людей. Якщо попередні нейромережі генерували зубчасті і мало не прямокутні лінії відбитків пальців, фальшивість яких легко помітити при візуальному огляді, то дітище американських учених створює відбитки, які виглядають, як справжні, не тільки для машин, а й для людей.

Джерела: The Guardiantproger
Переглядів: 258 | Додав: dvi | Рейтинг: 0.0/0
Всього коментарів: 0
der="0" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="2" class="commTable">
Ім'я *:Email:WWW:
Код *:
close