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    科學(xué)家創(chuàng)造了可以解鎖數(shù)字指紋保護(hù)設(shè)備的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    紐約大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)創(chuàng)建可以繞過(guò)手機(jī)鎖的假數(shù)字指紋。這些偽造被稱為“DeepMasterPrints”,它們給任何依賴這種生物識(shí)別數(shù)據(jù)認(rèn)證的設(shè)備帶來(lái)了嚴(yán)重的安全漏洞。利用蜂窩設(shè)備人體工程學(xué)要求的固有弱點(diǎn),DeepMasterPrints可以模仿測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中70%以上的指紋。

    科學(xué)家創(chuàng)建了可以解鎖數(shù)字指紋保護(hù)設(shè)備的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能,包括根據(jù)人腦識(shí)別模式的能力建模的計(jì)算機(jī)算法。DeepMasterPrints系統(tǒng)已經(jīng)過(guò)培訓(xùn),可以分析指紋圖像集,并根據(jù)最常見(jiàn)的特征生成新圖像。然后你可以用這個(gè)“主密鑰”用你的手機(jī)認(rèn)證用戶的指紋。

    在手機(jī)中,指紋讀取器的必要尺寸非常小,這將在驗(yàn)證打印內(nèi)容時(shí)造成缺陷。通常,當(dāng)用戶試圖解鎖設(shè)備時(shí),電話傳感器僅捕獲打印圖像的一部分,然后將該部分與電話的授權(quán)打印圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。因?yàn)椴糠执蛴∫馕吨韧耆蛴「俚奶卣鱽?lái)區(qū)分它,所以DeepMasterPrint需要匹配更少的功能來(lái)模仿指紋。值得注意的是,利用這一缺陷的概念并不是這一特定研究獨(dú)有的。然而,產(chǎn)生獨(dú)特的圖像而不是使用真實(shí)或合成圖像是一種新的發(fā)展。

    紐約大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)創(chuàng)建可以繞過(guò)手機(jī)鎖的假數(shù)字指紋。這些偽造被稱為“DeepMasterPrints”,它們給任何依賴這種生物識(shí)別數(shù)據(jù)認(rèn)證的設(shè)備帶來(lái)了嚴(yán)重的安全漏洞。利用蜂窩設(shè)備人體工程學(xué)要求的固有弱點(diǎn),DeepMasterPrints可以模仿測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中70%以上的指紋。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能,包括根據(jù)人腦識(shí)別模式的能力建模的計(jì)算機(jī)算法。DeepMasterPrints系統(tǒng)已經(jīng)過(guò)培訓(xùn),可以分析指紋圖像集,并根據(jù)最常見(jiàn)的特征生成新圖像。然后你可以用這個(gè)“主密鑰”用你的手機(jī)認(rèn)證用戶的指紋。

    科學(xué)家創(chuàng)建了可以解鎖數(shù)字指紋保護(hù)設(shè)備的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    在手機(jī)中,指紋讀取器的必要尺寸非常小,這將在驗(yàn)證打印內(nèi)容時(shí)造成缺陷。通常,當(dāng)用戶試圖解鎖設(shè)備時(shí),電話傳感器僅捕獲打印圖像的一部分,然后將該部分與電話的授權(quán)打印圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。因?yàn)椴糠执蛴∫馕吨韧耆蛴「俚奶卣鱽?lái)區(qū)分它,所以DeepMasterPrint需要匹配更少的功能來(lái)模仿指紋。值得注意的是,利用這一缺陷的概念并不是這一特定研究獨(dú)有的。然而,產(chǎn)生獨(dú)特的圖像而不是使用真實(shí)或合成圖像是一種新的發(fā)展。

    研究團(tuán)隊(duì)最終創(chuàng)建了DeepMasterPrint,并開始將其作為正在進(jìn)行的指紋識(shí)別系統(tǒng)漏洞評(píng)估的一部分。在所有帶有安全組件的數(shù)字系統(tǒng)中,找到可用的缺陷并修復(fù)它們是一場(chǎng)持久戰(zhàn)??紤]到這一現(xiàn)實(shí),科學(xué)家們已經(jīng)確定,僅僅暴露指紋系統(tǒng)的缺陷并不能提供有效的解決方案。反之亦然,達(dá)拉斯到禮堂如何執(zhí)行攻擊的有效示例為研究人員的設(shè)計(jì)和預(yù)防提供了更具體的數(shù)據(jù)。DeepMasterPrint系統(tǒng)就是為了滿足這一要求而創(chuàng)建的。

    DeepMasterPrint系統(tǒng)顯示的結(jié)果讓任何依賴智能手機(jī)進(jìn)行指紋認(rèn)證的人都感到擔(dān)憂??茖W(xué)家生成的假指紋與VeriFinger 9.0 SDK、Bozorth3和Innovatrics IDKit 5.3 SKD生成的模板進(jìn)行對(duì)比,這些都是全球指紋認(rèn)證系統(tǒng)中使用的軟件系統(tǒng)。在低誤匹配率(即嚴(yán)格的認(rèn)證要求)下,DeepMasterPrint生成的假指紋可以模仿測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中23%的指紋。如果假匹配率稍高(仍在標(biāo)準(zhǔn)電話認(rèn)證限值內(nèi)),假冒產(chǎn)品將模仿77%的測(cè)試指紋。

    紐約大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)創(chuàng)建可以繞過(guò)手機(jī)鎖的假數(shù)字指紋。這些偽造被稱為“DeepMasterPrints”,它們給任何依賴這種生物識(shí)別數(shù)據(jù)認(rèn)證的設(shè)備帶來(lái)了嚴(yán)重的安全漏洞。利用蜂窩設(shè)備人體工程學(xué)要求的固有弱點(diǎn),DeepMasterPrints可以模仿測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中70%以上的指紋。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能,包括根據(jù)人腦識(shí)別模式的能力建模的計(jì)算機(jī)算法。DeepMasterPrints系統(tǒng)已經(jīng)過(guò)培訓(xùn),可以分析指紋圖像集,并根據(jù)最常見(jiàn)的特征生成新圖像。然后你可以用這個(gè)“主密鑰”用你的手機(jī)認(rèn)證用戶的指紋。

    在手機(jī)中,指紋讀取器的必要尺寸非常小,這將在驗(yàn)證打印內(nèi)容時(shí)造成缺陷。通常,當(dāng)用戶試圖解鎖設(shè)備時(shí),電話傳感器僅捕獲打印圖像的一部分,然后將該部分與電話的授權(quán)打印圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。因?yàn)椴糠执蛴∫馕吨?

    著要比完全打印更少的特征來(lái)區(qū)分它,因此DeepMasterPrint需要匹配更少的功能來(lái)模仿指紋。值得注意的是,利用此缺陷的概念并不是該特定研究獨(dú)有的。然而,產(chǎn)生獨(dú)特的圖像而不是使用實(shí)際的或合成的圖像是新的發(fā)展。

    參與研究的團(tuán)隊(duì)最終創(chuàng)建了DeepMasterPrint,并將其作為正在進(jìn)行的指紋識(shí)別系統(tǒng)漏洞評(píng)估的一部分而啟動(dòng)。在具有安全組件的所有數(shù)字系統(tǒng)中,尋找可利用的缺陷并加以修復(fù)是一場(chǎng)持久戰(zhàn)??紤]到這一現(xiàn)實(shí),科學(xué)家們確定僅暴露指紋系統(tǒng)的缺陷將無(wú)法提供有效的解決方案;反之亦然。一個(gè)如何執(zhí)行攻擊的有效示例為研究人員提供了更具體的數(shù)據(jù),以供他們?cè)O(shè)計(jì)和防范。創(chuàng)建DeepMasterPrint系統(tǒng)旨在解決這一需求。

    科學(xué)家創(chuàng)建了可以解鎖數(shù)字指紋保護(hù)設(shè)備的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    DeepMasterPrint系統(tǒng)顯示的結(jié)果對(duì)于任何依靠智能手機(jī)進(jìn)行指紋認(rèn)證的人來(lái)說(shuō)都是令人擔(dān)憂的??茖W(xué)家將生成的偽造指紋與VeriFinger 9.0 SDK,Bozorth3和Innovatrics IDKit 5.3 SKD生成的模板進(jìn)行了比較,這些模板都是全球指紋認(rèn)證系統(tǒng)中使用的軟件系統(tǒng)。在低假匹配率(即嚴(yán)格的身份驗(yàn)證要求)下,DeepMasterPrint生成的假打印可以模仿測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中23%的指紋。如果假匹配率略高(仍在標(biāo)準(zhǔn)電話身份驗(yàn)證限制之內(nèi)),則假冒產(chǎn)品會(huì)模仿77%的測(cè)試指紋。

    這項(xiàng)研究中的科學(xué)家并未創(chuàng)造出物理指紋來(lái)嘗試解鎖實(shí)際的手機(jī),因此這項(xiàng)工作將在不久的將來(lái)完成。然而,即使成功的DeepMasterPrints尚未在真實(shí)的應(yīng)用程序而非虛擬環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試,所收集的數(shù)據(jù)仍證實(shí)了最初的安全隱患,這激發(fā)了實(shí)驗(yàn)的靈感。除了手機(jī)安全性外,指紋還在越來(lái)越多的應(yīng)用程序中用作身份驗(yàn)證,例如,解鎖入口,付款驗(yàn)證等。隨著生物識(shí)別認(rèn)證的不斷發(fā)展,DeepMasterPrint系統(tǒng)是幫助研究人員保護(hù)其安全性的另一種工具。

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