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AI伪造指纹到来,指纹解锁还安全吗?_金脉娱乐官网

时间:2021-01-31
本文摘要:随着智能手机设备上出现生物指纹识别水平技术、输出密码等复杂水平过程,用户越来越被抛弃。2013年苹果公司首次在iphone 5S上推出Touch ID功能后,指纹检查站迅速“流行”,并在Android阵营推进。三星、苹果、华为等终端产品均具备指纹检查站功能。2017年9月,苹果又进入“良善”,彻底抛弃Touch ID,发行了面部关卡Face ID技术。

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随着智能手机设备上出现生物指纹识别水平技术、输出密码等复杂水平过程,用户越来越被抛弃。2013年苹果公司首次在iphone 5S上推出Touch ID功能后,指纹检查站迅速“流行”,并在Android阵营推进。三星、苹果、华为等终端产品均具备指纹检查站功能。2017年9月,苹果又进入“良善”,彻底抛弃Touch ID,发行了面部关卡Face ID技术。

今年9月,苹果公司发行的iphone XR、iphone XS和iphone XS MAX全终端产品仍然将Faceid作为唯一的水平技术方案。这次苹果的“计算”落空了。脸部关卡Face ID没有给苹果带来意想不到的收益和热度,反而受到偶像、用户的批评和讽刺。例如,Face ID不能有效区分双胞胎或相貌相似的人。

功率超过10%不会影响Face ID的长时间使用。手机重新启动后所需的密码水平。总之,Face ID今后上市,各种bug频繁出现,苹果忙于消防车,焦点不好。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)消费者对这种面部识别技术的可靠性也比较批评。

与此相比,Android阵营的终端企业同时使用指纹识别和面部关卡两种技术方案,表明了牵制面部关卡功能的好、好、不稳定。市面上的指纹水平技术包括电容式指纹识别、光学指纹识别、超声波指纹识别等三个主要功能。目前,除了超声波指纹识别技术没有大规模普及外,电容式指纹识别、光学指纹识别也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,美国富国银行威尔斯法戈等世界主流银行也倾向于在指纹识别采访银行账户系统中供客户使用。

但讽刺的是,近年来AI人工智能技术在全球范围内愈演愈烈,指纹识别技术的稳定性可能会比面部识别更差。最近美国纽约大学和密西根州立大学公开的一篇论文详细说明了深度自学技术如何巩固生物安全系统。该研究项目在今年10月的生物识别及网络安全峰会上获得了最佳论文奖。

最近的研究显示,人工智能制造的假数字指纹可以“愚弄”智能手机上的指纹扫描仪,黑客可以利用漏洞窃取受害者在线银行的账户信息。“基于指纹的认证仍然是维护设备或系统的有效方法,但大多数系统会在真实的人或复制品上确认指纹或其他生物识别。

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”论文的主要作者之一纽约大学博士生Phillip Bontrager说。纽约大学教授Nasir Memon在之前的研究中概述了一些指纹识别系统中不存在的可怕程度的遗漏,大部分指纹传感器的工作方式都是如此。大部分人依靠部分指纹而不是原始指纹来确认身份。

此外,大部分设备允许用户提交多个指纹图像,如果指定其中一部分,则以后可以确认用户身份。因此,纽约大学的Nasir Memon教授和密歇根州立大学的Arun Ross教授在“主导指纹”一词中阐述了这种工作方式。最近的研究结果是以纽约大学和密西根州立大学的研究为基础的。

论文作者称,通过更改实际指纹数据或部分指纹图像来“愚弄”系统,这种假指纹利用系统不是整个原始指纹图像的漏洞,而是无法检查部分指纹图像,从而成功地进行了系统验证。当然,人能很快找到指纹是假的,但软件系统没有识别真实性的能力。记录:左边是实际指纹,右边是AI假指纹,根据最近的论文,研究人员用在神经网络数据训练基本软件上,制作了令人信服的假指纹,创造了比整个指纹材料高得多的图像。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)伪造指纹的真实性不足以误解指纹扫描器,包括肉眼无法仔细观察的隐藏属性。

“团队用于分解神经网络技术变形,即处理网络(记录:GAN)假指纹。”论文作者之一纽约大学计算机科学副教授朱利安托吉里乌斯说。研究人员用于“制作”GAN推出的照片和视频,学术名称为“深度伪造”(公众号:)录音:deep fakes。

这种“深度伪造”一度引起政府机关的担忧。因为该技术几乎可以制作大众无法分辨的假视频,被违法者利用,正在进行欺诈宣传活动。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讲视频。本质上,这些演讲活动显然再也没有发生过。

去年,研究人员为了误解谷歌图像识别软件,制作了乌龟图像。通过特定技术,谷歌图像识别软件误认为乌龟是步枪。因为软件认识到图像中的一些隐藏元素与步枪的属性相似,所以这些小元素在人类的肉眼中是完全无法分辨的。一般来说,研究人员使用两种分解共同处理网络间(GAN)的人造,映射实际图像可以成功地欺骗图像识别软件。

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其中一组神经网络使用公开发布和可用的数千个指纹图像来训练神经网络,使其识别现实中的指纹图像。另一个神经网络进行制造分解伪造指纹的训练。纽约大学计算机科学博士候选人Philip Bontrager解释说,将第二个神经网络的假指纹图像输出到第一个神经网络上,测试建模程度。

随着时间的流逝,第二个神经网络可以“学习”分解细腻的指纹图像,瞒天过海。在检查测试中,Innovatrics、Neurotechnology等技术公司销售的指纹识别扫描软件都没有通关。据Philip Bontrage称,管理假照片神经网络被映射到一组名为“噪音数据”的随机计算机代码上,研究人员可以优化算法来校正“噪音数据”,提高假图像“乌龙”,但研究人员无法确定代码对图像有何影响。

当然,假照片只是愚弄,很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、智能手机等机关、设备的犯罪分子来说,伪造体温的玩笑性要大得多。指纹传感器制造商Neurotechnology的研发经理Justas Kranauskas驳回了这项研究,并回答说,企业客户在用于产品时扫描软件设置的安全级别远远低于论文研究。研究人员Philip Bontrager指出,指纹安全级别设置越高,用户使用就会越不方便。

“使用低安全设置可以提高欺骗性能,但需要客户反复解决,因此操作员不方便。”指纹识别软件安全水平低,耗时少,功耗低,安全水平低,要警惕AI分解的“深度假货”。

现在将会有AI“虚假”风暴,你对指纹识别技术的安全性有幸福的幻想吗?Face ID面部识别技术也没那么差。至少假脸比假指纹少得多。是时候和手机指纹检查站say goodbye在一起了!Via:TNW原创文章,发布许可禁令。

下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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