Ученые обучили нейросеть генерировать “мастер-отпечатки” пальцев, которые можно использовать для взлома биометрических систем. Искусственное изображение создано таким образом, чтобы имитировать как можно больше человеческих отпечатков.
Отпечатки пальцев все чаще используют в различных схемах идентификации пользователя: от систем открывания дверей до платежей через смартфоны. В тех же мобильных устройствах датчики сравнивают только небольшую часть отпечатка, что увеличивает риск ошибки при сопоставлении образца с оригиналом. Исследователи и ранее обращали внимание на этот факт.
Так, команда из Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) на основании этой гипотезы представила понятие MasterPrints. Это набор реальных или синтетических отпечатков пальцев, которые могут случайно совпадать с большим количеством других отпечатков пальцев. Поэтому они могут быть использованы злоумышленниками для запуска атаки по словарю, что ставит под сомнение безопасность системы распознавания отпечатков пальцев. Это означает, что можно “подбирать” отпечатки пальцев субъекта, фактически не получая никакой информации о его оригинальных параметрах.
Идею об использовании реальных или синтезированных отпечатков развила команда из Нью-Йоркского университета Тендон и Университета штата Мичиган. Группа разработала методы машинного обучения, позволяющие создать поддельные отпечатки пальцев. DeepMasterPrints не только обманывают датчики смартфона, но и могут успешно маскироваться под отпечатки большого числа разных людей. Проще говоря, исследователи обучают нейросеть изучать базу отпечатков пальцев и на основе полученных данных генерировать “мастер-ключ”, который подходил бы для имитации максимального количества пользователей.
Реальные (слева) и сгенерированные (справа) отпечатки
Ученые обучали нейронную сеть на изображениях реальных отпечатков пальцев, чтобы система могла создавать множество реалистичных фрагментов. Затем они использовали технологию “эволюционной оптимизации” для оценки успешности сгенерированного отпечатка. Метод основан на том, что некоторые особенности отпечатков пальцев встречаются чаще других. Это означает, что искусственное изображение с большим количеством распространенных фрагментов можно использовать в качестве ключа для замены других отпечатков.
Разработанный алгоритм позволил создавать отпечатки пальцев, которые выглядят убедительно для человеческого глаза. Это усовершенствование предыдущей разработки, генерировавшей угловатые изображения, которые могли бы обмануть сканер, но легко обнаруживались при визуальном осмотре.
Затем исследователи протестировали синтезированные отпечатки на популярной системе VeriFinger, которая использовалась во многих схемах идентификации пользователей. При этом данные сравнивались с результатами команды из IEEE. В итоге одно изображение “от нейросети” было так же эффективно, как и пять шаблонов, сгенерированных предыдущей системой.
Чтобы понять, насколько хорошо оптимизация под одно решение работает на других, результаты были проверены в системах Bozorth3 и Innovatrics. Результаты показали, что “умный” отпечаток действует на порядок лучше, чем случайно сгенерированный.
По словам руководителя исследования Филиппа Бонтрагера, результаты работы могут быть использованы при проектировании реальных систем распознавания отпечатков, которые ранее не учитывали возможность использования искусственного “мастер-ключа”:
“Даже если биометрическая система имеет очень низкую степень принятия ложных совпадений для реальных отпечатков пальцев, теперь ее нужно точно настроить, чтобы учесть синтетические отпечатки пальцев… Большинство систем не имели защиты от спланированной атаки, поэтому в этом алгоритме есть нечто, о чем следует знать людям, проектирующим датчики”. Источник