AI伪造指纹到来,指纹解锁还安全吗?【亚博网赌信誉有保障】

本文摘要:智能手机设备拥有生物指纹识别等级技术以来,输出密码这一复杂的等级过程逐渐被用户抛弃。

智能手机设备拥有生物指纹识别等级技术以来,输出密码这一复杂的等级过程逐渐被用户抛弃。2013年苹果公司首次在iPhone5s上发售TouchID功能后,指纹水平立即流行,在安卓阵营进行。三星、苹果、华为等终端产品具有指纹等级功能。

2017年9月,苹果公司又进入了先河,彻底抛弃了TouchID,推出了人脸关卡FaceID技术。今年9月,苹果发售的iPhoneXR、iPhoneXs、iPhoneXs、iPhoneXs、Xs、Max系列终端产品仍使用FaceID,作为唯一的水平技术方案。这次,苹果的计划落空了。

脸部水平FaceID没有给苹果带来意想不到的收益和热情,反而被朋友和用户批评和讽刺。例如,FaceID无法有效地区分双胞胎和相似的人,电力超过10%不会影响FaceID的长期使用,手机重新启动后,需要密码等级…总之,Face卡ID将来登场,各种错误频繁出现,苹果忙于防车消费者也批评这种面部识别技术的可靠性。相比之下,安卓阵营的终端制造商聪明得多,同时使用指纹识别和脸部水平两种技术方案,抑制脸部水平的功能表现出好坏、不稳定。市场上销售的指纹水平技术主要包括电容器式指纹认证、光学式指纹认证、超声波指纹认证三种。

目前,除了超声波指纹识别技术没有大规模普及外,电容指纹识别、光学指纹识别是特别常用的两种指纹识别技术解决方案。不仅是手机制造商,美国富国银行WELLS、FARGO等世界主流银行也偏向于让顾客用于指纹识别访谈银行账户系统。但是,随着近年来AI人工智能技术在世界范围内越来越激烈,指纹识别技术的稳定性可能比脸部识别差。

最近,美国纽约大学和密歇根州立大学公开发表的论文详细说明了深刻的自学技术如何巩固生物识别的安全系统。该研究项目在今年10月的生物识别和网络安全峰会上获得了最佳论文奖。根据最近的研究,人工智能创立的伪造数字指纹可以愚弄智能手机上的指纹扫描仪,黑客可以利用漏洞盗取受害者网上银行的账户信息。基于指纹的身份验证仍然是维护设备和系统的有效方法,但与此同时,大部分系统都检查指纹和其他生物识别,来自真人和复印件。

论文的主要作者之一,纽约大学博士生PhilliptBontrager说。纽约大学教授NasirMemon在之前的研究中概述过,一些指纹识别系统中不存在的可怕级缺失,问题的根源在于大多数指纹传感器的工作方式。

大多数人依靠部分指纹来证明身份,而不是原始指纹。此外,大多数设备允许用户提交多个指纹图像,并给出其中任何一部分,然后证明用户的身份。因此,纽约大学的NasirMemon教授和密歇根州立大学的ArunRoss教授用于主导指纹(记录:MasterPrint)这个工作方式。

最近的研究成果是基于纽约大学和密歇根州立大学的研究。论文作者通过改动现实的指纹数据或部分指纹图片来忽悠系统,这些伪指纹利用系统不能检验部分指纹图片,而不是整个原始指纹图片的漏洞,成功通过系统验证。当然,人们可以很快找到指纹是假的,但是软件系统没有辨别真实性的能力。

录音:左侧是现实指纹,右侧是AI假指纹最近的论文,研究者用于神经网络数据训练的基础软件,制作了令人信服的假指纹,其图像高于完整的指纹素材。假冒的指纹真实度极高,包括肉眼无法仔细观察的隐蔽属性,不足以误解指纹扫描仪。团队用于神经网络技术的变体,即分解网络(记录:GAN)伪造指纹。

论文作者之一,纽约大学计算机科学副教授Julian,Togelius说。研究人员用于GAN编制的照片和视频,学术名称被称为深度假造(公共编号:记录:deep指示器)。

这种深度造假一度引发了政府机构的担忧,因为该技术几乎可以制作公众无法辨别的假视频,被非法分子利用来开展欺诈公关。有趣的例子是,研究人员利用AI人工智能技术,伪造了前总统奥巴马的演说录像。实质上,这些演讲活动显然没有再发生过。

去年,研究人员制作了乌龟的图像,误解了谷歌的图像识别软件。通过特定的技术,谷歌图片识别软件将乌龟误认为是步枪。软件识别图像中的隐藏要素与步枪的属性相似,因此这些微小要素的人类肉眼无法识别。

一般来说,研究人员可以使用两种分解对付网络GAN的人群,一起工作,在现实图像中映射,成功愚弄图像识别软件。其中一套神经网络用于成千上万的公开发布和可用指纹图像,训练神经网络识别现实指纹图像。另一套神经网络,培训打造拆解造假指纹。

纽约大学计算机科学博士候选人Philip的Bontrager说明,将第二个神经网络的假指纹图像输出第一个神经网络,测试建模程度。随着时间的推移,第二个神经网络学会可以分解详细的指纹图像,隐瞒天空过海。

在检查测试中,Innovatrics、Neurotechnology等科技公司销售的指纹识别瞄准软件没有报关。PhilipBontrage解释说,负责管理虚拟图像神经网络的随机电脑代码。该代码的学名称为噪音数据(录:noisytdata),研究人员可以通过优化算法校准噪音数据,提高虚拟图像愚弄指纹识别软件的精度。

但是,研究者无法确认代码是如何发挥图像的。当然,伪造图像只是一种愚弄方式,许多指纹识别系统都安装了生物指纹热传感器。

对于想突破网络安全、银行、智能手机等机构、设备的犯罪者来说,伪造体温的可玩性很高。指纹传感器制造商Neurotechnology公司的研究开发经理Justaskranauskas拒绝了这项研究,他对企业客户用于产品时,瞄准软件设定的安全水平比论文研究低得多。研究员PhilipBontrager指出,指纹安全水平的设定越高,用户越不方便。用于低安全性的设定,可能可以防止欺诈性能,但客户必须反复放松,操作者非常不方便。

指纹识别软件安全水平低,耗时耗力,安全水平低,要警惕AI分解的深度假货。现在AI不现实风暴席卷而来,你对指纹识别技术的安全性抱有幸福的幻想吗?是否真的FaceID脸部识别技术也不那么差,至少伪造脸比伪造指纹多。是时候和手机指纹水平saygoodbye在一起了!via:TNW原创文章允许禁止发表。

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