Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры



 
 
XI Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

Нейросеть научили за считанные минуты подделывать любые отпечатки пальцев

17.11.2018

По результатам проведенных испытаний уникальная нейросеть, получившая название DeepMasterPrints, сумела использовать на различных утсройствах 23% отпечатков из 100% сгенерированных

Исследователи Нью-Йоркского университета во главе с ученым Филиппом Бонтрагером (Philipp Bontrager) научили нейросеть подделывать отпечатки пальцев людей. По результатам проведенных испытаний уникальная нейросеть, получившая название DeepMasterPrints, сумела использовать на различных устройствах 23% отпечатков из 100% сгенерированных. Тем самым доказано, что одну из наиболее надежных технологий защиты информации можно взломать при помощи алгоритмов машинного обучения в кратчайшие сроки.

Все современные биометрические системы идентификации лиц на основе отпечатков пальцев имеют две основные особенности, и в первую очередь они касаются мобильных устройств: смартфонов, ноутбуков, планшетов, портативных накопителей и др. Первая особенность – это несоразмерные габариты самих дактилоскопических сенсоров. Сканеры в 90% случаев меньше, нежели прикладываемые к ним пальцы, и в тоге они считывают отпечатки по частям, создавая несколько дактилоскопических карт. Другими словами, каждый отсканированный палец хранится в системе в виде ряда файлов, каждый из которых составляет определенную часть итогового отпечатка. Это позволяет тем же смартфонам идентифицировать пользователя без задержек и необходимости многократного прикладывания пальца к сенсору разными сторонами.

Вторая особенность вытекает из первой: один из постулатов дактилоскопии гласит, что некоторые признаки отпечатков пальцев встречаются чаще, чем другие. Это относится к определенному построений линий и их изгибов: общая картина отпечатка уникальна для каждого человека, однако некоторые его фрагменты могут быть очень похожими у нескольких людей.

Создатели нейросети DeepMasterPrints, основываясь на двух этих особенностях, провели сканирование крупномасштабной базы отпечатков пальцев и при помощи специальных алгоритмов выявили все основные закономерности среди них. Затем они открыли доступ нейросети к полученным данным, и та, приступила к подделке отпечатков. На момент публикации исследования из 100% отпечатков, сгенерированных DeepMasterPrints, около 23% могут сработать на сканерах различного рода, установленных как на мобильных устройствах, так и на входах в различные помещения. Исследователи намерены улучшить эти показатели уже в ближайшем будущем.

Источник:  CNews.ru


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

Chainway MC50
Chainway MC50
Высокопроизводительный мобильный компьютер с поддержкой 5G
Chainway C66 UHF
Chainway C66 UHF
Надежный мобильный компьютер со встроенным RFID модулем
RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
Chainway MC21
Chainway MC21
Терминал сбора данных промышленного класса
DASCOM DC-7600
DASCOM DC-7600
Карточный принтер с технологией ретрансферной печати
DASCOM DP-641
DASCOM DP-641
Мобильный принтер этикеток
UHF RFID метка TwinTag
UHF RFID метка TwinTag
UHF RFID метка для маркировки широкого спектра товаров в розничной торговле
Chainway U300
Chainway U300
Стационарный RFID-считыватель (Android 11)
Chainway R1
Chainway R1
Высокопроизводительный считыватель / записывающее устройство с возможностью считывания в HF и UHF диапазонах

Все продукты >>>

 
XI Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

Проекты и решения

События

Опрос





Комментарии