Современные системы безопасности, построенные на распознавании лиц сотрудников, для аутентификации используют различные биометрические данные, включая расстояние между глазами, расстояние от глаз до рта и высоту спинки носа. Для того, чтобы отличить фотографию лица сотрудника и настоящее его лицо, такие системы используют дополнительные проверки: движение бровей, моргание, улыбку или движение глаз. Эти действия системы просят людей проделать во время аутентификации в произвольном порядке.
Ученые из Университета Северной Калифорнии установили, что без дополнительных проверок системы распознавания лиц можно относительно легко обмануть. В своем эксперименте исследователи использовали смартфон Nexus 5X и пять систем распознавания лиц: KeyLemon, Mobius, True Key, BioID и 1U App. Все они способны различать фотографии и живые лица. В базах данных этих систем специалисты зарегистрировали лица 20 добровольцев.
Затем исследователи загрузили селфи добровольцев из их социальных сетей в Facebook и Google+, а также их фотографии, найденные через поисковые системы. На основе полученных фотографий с помощью специальных программ (каких именно, не уточняется) исследователи создавали трехмерные модели лица участников эксперимента. На эти модели накладывались текстуры кожи, глаз, бровей, волос, усов и бород, вырезанные из фотографий.
Для заполнения зон на моделях, для которых не удалось создать текстуры из фотографий, использовался метод соседних пикселей, когда отсутствующие участки воспроизводились на основе данных о соседних заполненных участках. Затем для созданной трехмерной модели лиц анимировалась мимика, запрашиваемая системами распознавания, а также повороты головы в стороны. Для полученных моделей с уже наложенными текстурами использовалась имитация равномерной освещенности рассеянным светом.
Некоторые из систем в эксперименте для распознавания настоящих лиц отслеживают их пространственное перемещение — обычно сотрудники, проходя аутентификацию по лицу, не стоят неподвижно. Для обхода этого ограничения исследователи задействовали тыльную камеру смартфона Nexus 5X и специальную метку. Метку наклеивали на стену, а смартфон незначительно перемещали из стороны в сторону. Программное обеспечение на смартфоне отслеживало перемещение метки и на основании этих данных корректировало трехмерную модель лица.
В результате специалистам из Университета Северной Калифорнии удалось обмануть все пять систем распознавания лиц, причем аутентификация с помощью поддельного «лица» производилась как в помещении, так и на улице.
По данным исследователей, введение дополнительных факторов проверки может существенно осложнить или вовсе сделать невозможным обман систем распознавания лиц при помощи трехмерных моделей. В частности, существенно осложнить процесс обманной аутентификации можно будет используя динамическое изменение освещенности и расположения источников света во время распознавания. Эту дополнительную проверку, полагают исследователи, можно будет обойти при помощи очков виртуальной реальности и датчика освещенности.
К другим способам защиты от взлома исследователи отнесли применение дополнительной оптической системы распознавания пульса или инфракрасной подсветки произвольных областей лица. Кроме того, в базах данных систем распознавания лица можно сохранять и температурные карты лиц с холодными и теплыми областями, уникальными для каждого человека. Параллельно с обычным оптическим распознаванием, инфракрасные карты сделают обман систем невозможным.
В начале августа текущего года ученые из Мичиганского университета смогли разблокировать разблокировать смартфон убитого мужчины с помощью отпечатков его пальцев, напечатанных на токопроводящей бумаге. Полицейские предоставили исследователям сканы отпечатков пальцев убитого, взятые еще при жизни, а те, с помощь специальной программы, восстановили на них мелкие детали, включая папиллярные линии и бороздки между ними. Фальшивыми отпечатками взломали телефон Samsung Galaxy 6.
Комментарии:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв