Сегодня различные биометрические датчики вроде сканера отпечатков пальцев являются необходимыми атрибутами современных смартфонов. Мы вполне успешно ими пользуемся и храним под этим замком массу персональных данных. Однако нет такой системы, которая гарантировала бы 100% безопасность. А если говорить об отпечатках пальцев, то недавно нейросеть научилась их успешно подделывать и даже создавать на их базе “мастер-ключ” для взлома биометрических систем идентификации.
Как сообщает издание The Guardian, за разработку отвечает команда ученых из Нью-Йоркского Университета, а сама система получила название DeepMasterPrints. Как пояснил руководитель проекта Филипп Бонтрагер,
«Вероятно, наш метод будет иметь широкое применение в синтезе отпечатков пальцев. Как и в случае многих исследований в области безопасности, демонстрация недостатков существующих систем аутентификации считается важной частью разработки более безопасных их замен в будущем.»
DeepMasterPrints в своей работе использует два свойства систем аутентификации на основе отпечатков пальцев. Во-первых, в силу того, что сканеры зачастую гораздо меньше самого пальца, датчики не считывают весь палец сразу, а лишь его часть. При этом, если вы когда либо программировали системы наподобие Touch ID, то вы наверняка заметили, что вас заставляют приложить палец несколько раз и сделать это в нескольких положениях. Это нужно для того, чтобы составить несколько дактилоскопических карт. И тут начинается самое интересное: когда вы прикладываете палец, датчик сравнивает полученные данные не со всей базой, а с каким-то конкретным отпечатком, имеющимся в базе. Поэтому достаточно, чтобы совпала какая-то часть «рисунка» для того, чтобы система сработала корректно.
И тут мы переходим ко второму свойству. Дело в том, что некоторые признаки отпечатков вроде определенного построения линий и их завитков встречаются чаще, чем другие. Это означает, что поддельный отпечаток, который содержит много очень общих черт, с большей вероятностью будет соответствовать большинству отпечатков пальцев людей.
