Nylonowe maski z nadrukowaną twarzą innej osoby potrafią wprowadzać w błąd zaawansowane systemy biometryczne – wynika z materiału Norweskiego Uniwersytetu Naukowo-Technicznego. Badacze wskazują, że takie maski są tańsze i łatwiejsze do zdobycia niż ich silikonowe odpowiedniki.
Raghavendra Ramachandra z NTNU w Gjøvik bada zabezpieczenia, które chronią telefony, bankowość online i systemy kontroli dostępu. Jak podaje Norweski Uniwersytet Naukowo-Techniczny, wiele z tych rozwiązań rozpoznaje twarz, odciski palców lub oczy, ale właśnie te cechy można próbować podrobić w tzw. atakach prezentacyjnych.
– Wiele z tych systemów opiera się dziś na biometrii. Oznacza to, że nie musimy już pamiętać haseł ani nosić tylu kluczy i tokenów dostępu jak dawniej. Zamiast tego systemy zabezpieczają nasze urządzenia przy użyciu naszych własnych, unikalnych cech biologicznych – powiedział Ramachandra.
WIDEO
Ta gwiazda ma 20 km średnicy. Co 20 dni produkuje intensywne błyski
Jak działają ataki na systemy biometryczne
Badacz tłumaczy, że napastnik może próbować przedstawić systemowi kopię potrzebnych cech biologicznych. Wskazuje na metody o różnym stopniu zaawansowania, takie jak papierowy wydruk zdjęcia twarzy, model 3D przygotowany na podstawie kilku selfie, realistyczna maska silikonowa lub nylonowa maska z nadrukowaną twarzą innej osoby.
Nowoczesne systemy rozpoznawania twarzy raczej nie dadzą się łatwo oszukać zwykłej kartce papieru. Ramachandra zaznacza jednak, że seria zdjęć z różnych kątów może wystarczyć do przygotowania znacznie lepszego narzędzia.
- To może stanowić podstawę do stworzenia modelu 3D mojej twarzy. A jeśli masz model 3D mojej twarzy, możesz przeprowadzać zaawansowane ataki prezentacyjne – wyjaśnił badacz NTNU.
Według Ramachandry silikonowe maski mają bardzo wysoki potencjał ataku, bo dobrze oddają głębię twarzy, proporcje nosa, oczu i ust, a nawet fakturę skóry. Z punktu widzenia przestępcy ich wadą pozostaje cena oraz konieczność dopasowania do konkretnej głowy, bo inaczej proporcje po założeniu się zniekształcą. Ta bariera nie dotyczy nylonu.
– Nylonowe maski, których użyliśmy w tych badaniach, można łatwo kupić w internecie. Obraz osoby, pod którą ktoś się podszywa, drukuje się bezpośrednio na powierzchni w wysokiej rozdzielczości w taki sposób, by po rozciągnięciu materiału zachować nawet najmniejsze rysy twarzy – powiedział Ramachandra.
Eksperymenty zespołu pokazały, że takie maski nie wyglądają tak realistycznie jak silikonowe, ale nadal mają relatywnie wysoki potencjał ataku i potrafią oszukiwać zaawansowane systemy biometryczne.
System wykrywa skórę, oczy i mikroruchy
Zespół pracuje nad narzędziem, które ma rozpoznawać kilka metod ataku naraz. W tym celu badacze wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego analizujące m.in. teksturę skóry, ruchy oczu i mikroruchy twarzy, czyli drobne, nieuświadomione ruchy człowieka, które pojawiają się np. podczas oddychania, przełykania albo lekkiego uniesienia brwi.
– Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego trenowanych na takich cechach jak tekstura skóry, ruchy oczu i tak zwane mikroruchy, opracowaliśmy narzędzie, które potrafi wykrywać te metody ataku i dobrze radzi sobie także z nowymi – powiedział Ramachandra.
Według materiału NTNU system mógłby trafić do telefonów komórkowych, usług bankowości online i innych rozwiązań kontroli dostępu. Ramachandra i jego współpracownicy sprawdzają teraz także, czy multispektralna kamera pozwoli rozpoznać osobę ukrytą za maską.
