Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

II Форум «Технологии доверенного искусственного интеллекта»
23-й Форум «Информационные технологии в финсекторе»

 
 
IX 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 C71
Chainway C71
Широкий набор функций, гибкое применение во множестве отраслей
Chainway C3000 UHF RFID
Chainway C3000 UHF RFID
Ручной UHF RFID считыватель промышленного класса на базе Windows CE
Seaory S20R
Seaory S20R
Настольный карточный принтер для перезаписи карт
Postek EM210
Postek серия Ge
Postek серия Ge
Легкий промышленный принтер этикеток с UHF RFID кодированием
RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
Postek iQ200
Postek iQ200
Компактный настольный принтер этикеток Postek iQ200
Chainway C66
Chainway C66
Мобильный компьютер на базе OC Android
Postek серия TXr
Postek серия TXr
Высокопроизводительные промышленные RFID принтеры

Все продукты >>>

 
IX Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

Проекты и решения

События

Международная промышленная выставка «EXPO EURASIA KAZAKHSTAN 2024»
Вторая международная промышленная выставка «EXPO-RUSSIA IRAN 2024»

Опрос


Цифровая индустрия промышленной России - ЦИПР



Комментарии