Sztuczna inteligencja ma wiele zastosowań. Naukowcy starają się skorzystać z algorytmów uczenia maszynowego, żeby rozwiązać przeróżne zagadnienia. Jednym z nich jest opracowania wzorca uniwersalnego odcisku palca, który mógłby oszukać większość czytników linii papilarnych. Okazało się, że kluczem do sukcesu jest wykorzystanie ograniczanej tolerancji algorytmów weryfikujących odcisk palca użytkownika. Skuteczność takiego ataku może wynieść aż 77%.

Zabezpieczenia biometryczne mają jedną wadę. Niezależnie od tego, czy mówimy tutaj o czytniku linii papilarnych, rozpoznawaniu twarzy, czy też skanerze tęczówki, to mamy do czynienia z pewnym marginesem tzw. „fałszywych wyników pozytywnych”. Oznacza to, że algorytmy dopuszczają pewne odchyłki zeskanowanego odcisku od tego, który został zapisany jako wzorzec w pamięci urządzenia. Gdyby tak nie było, to smartfon nie chciałby się odblokować gdybyśmy kładli swój palec pod innym kątem niż podczas skanowania wzorca. Część skanerów posiada tolerancję na poziomie 1%. Oznacza to, że smartfon może zostać odblokowany 1 na 100 prób przy skanowaniu nieprawidłowego odcisku palca. Dlatego naukowcy chcieli sprawdzić, czy uda się wygenerować uniwersalny wzorzec, który poradzi sobie z zabezpieczeniami używanymi w smartfonach. Okazało się, że syntetyczne odciski palców DeepMasterPrints dość sprawnie radzą sobie z postawionym zadaniem.

Jak badacze wygenerowali syntetyczne odciski palców?

Z pomocą przyszły algorytmy uczenia maszynowego. Na początku naukowcy wyuczyli model sztucznej inteligencji, który generuje odciski palców. Nauka odbyła się z użyciem odcisków palców pochodzących od 6 tysięcy osób. Następnie wygenerowane w ten sposób wzorce oceniał algorytm dyskryminujący. Zadaniem dyskryminatora jest określenie, czy analizowany odcisk palca jest prawdziwy, czy fałszywy. Jeżeli algorytm rozpoznał fałszywy odcisk, to „generator” modyfikował dany wzór w taki sposób, żeby uzyskać wynik pozytywny. Metodyka ta jest powszechnie stosowana w tego typu projektach. Jednak generacja syntetycznych odcisków palców jest dopiero pierwszym krokiem. W końcu potrzebny jest uniwersalny wzór, który oszuka zabezpieczenia biometryczne.

Prawdziwe (z lewej) oraz syntetyczne (z prawej) odciski palców.

Tym razem w miejsce dyskryminatora naukowcy użyli algorytmu, z którego korzystają smartfony do rozpoznania użytkownika. Sztuczna inteligencja w taki sposób modyfikowała uniwersalny odcisk palca, żeby był on zbliżony do jak największej liczby wzorców. Okazało się, że jeżeli czytnik linii papilarnych posiada tolerancję na poziomie 1%, to pojedynczy DeepMasterPrint jest zgodny z odciskami 76,67% osób. Wskaźnik ten maleje do 22,50% dla skanerów z tolerancją 0,1%. Najdokładniejsze czytniki linii papilarnych mają tolerancję na poziomie 0,01%. W ich przypadku uniwersalny syntetyczny odcisk palca uzyskał pozytywną identyfikację dla 1,11% osób.

Uniwersalne odciski palców wygenerowane dla czytników z tolerancją (od lewej): 1%, 0,1% oraz 0,01%.

Źródło: arXiv

BS
Bernard to redaktor naczelny SpeedTest.pl. Jest analitykiem i pasjonatem gier. Studiował na Politechnice Wrocławskiej informatykę i zarządzanie. Lubi szybkie samochody, podróże do egzotycznych krajów oraz dobre książki z kategorii fantastyka.