指紋認証は本当に安全ですか?答えはそうではないかもしれない

指紋認証は本当に安全ですか?答えはそうではないかもしれない

科学技術の継続的な発展に伴い、ますます多くのブラックテクノロジーが私たちの生活に浸透し始めており、そのロックを解除する方法はますます多様化しています。指紋による出勤記録から Alipay の顔スキャンまで。生体認証システムはすでに一般に普及していますが、この方法は本当に安全で信頼できるのでしょうか? 将来的には、面倒な鍵やパスワードを捨てることができるのでしょうか?

[[322411]]

指紋認識とは何ですか?

一般的に、指紋認識とは、識別対象の指紋を分類し比較して識別することです。指紋認識技術は、生物学的特徴認識技術の一つとして、新世紀に入って徐々に成熟し、人類の生産と生活の分野に入り込んできました。

指紋認識プロセスは、4 つの部分に分かれた 2 つのサブプロセスに分かれています。 2 つのマイナー プロセスは、指紋の記録とクロスチェック プロセスです。指紋記録プロセスは、指紋収集、指紋前処理、指紋チェック、指紋テンプレート収集の 4 つの部分で構成されます。指紋照合プロセスには、指紋の収集、指紋の前処理、指紋の特徴の比較と照合の 4 つの部分が含まれます。どちらのプロセスにも指紋画像の前処理は存在しますが、指紋画像と指紋特徴の値は、同じ名前を持っているように見えますが、内部のアルゴリズムとプロパティはまったく異なります。指紋を導入する過程では、指紋画像がより頻繁に取得され、単一値抽出部分のアルゴリズムは、いくつかの特徴値の分析と取得プロセスにさらに重点を置きます。

指紋認識技術は近年急速に発展しており、多くの生体認証技術の中でも比較的成熟した認識方法です。さらに、スマートフォンの流行の到来により、指紋認識はスマートフォンの分野で広く使用され、携帯電話のロック解除、支払い情報、メッセージの確認などにも使用されています。

もちろん、携帯電話の分野で広く使用されているほか、指紋ロックや車載指紋も非常に一般的です。一部の高級車には指紋認証システムが搭載されており、指紋が認証されて初めて車を始動できるため、盗難防止の役割を果たしています。これは、指紋認証が日常生活で非常に普及していることを示しています。

指紋認証は本当に安全ですか?

生体認証モードである指紋認証は、今日の携帯電話ではすでに非常に一般的ですが、安全ではなく、むしろ装飾的なものになっています。

Talos Security Group の調査レポートによると、同グループは数か月間にわたり、Apple、Microsoft、Samsung などのメーカーの指紋認識デバイスをテストするために 2,000 ドルを費やしたとのことです。 結果によると、偽の指紋は 80% の成功率で携帯電話を騙し、ロックを解除できることがわかりました。さらに、この調査では、偽造指紋に対して最も脆弱なデバイスは、iPhone 8、MacBookPro 2018、Samsung S10の指紋認証などのAICase南京錠であり、成功率は90%以上であると指摘されています。その理由は、指紋ロック解除の中心的なロジックは、入力した指紋について合理的な推測を行うことだからです。

指紋認証には実はこんな欠点がある

指紋認識の応用にはまだいくつかの問題があります。親族の指紋の類似性を考えると、アルゴリズムの精度が低いと認識エラーが発生しやすくなります。また、何かに触れたときに残った指紋情報は他人に簡単に引用できるため、あまり安全ではありません。そのため、パターン認識プロセス中のアルゴリズムの精度を向上させ、指紋以外の情報を統合して総合的な認識を行う必要があります。

指紋は人それぞれ異なるが、ニューヨーク大学とミシガン州立大学の研究者らは、2つの指紋の局所的特徴には一般的に類似点があり、携帯電話やその他のデバイスの指紋ベースのセキュリティシステムは想像以上に脆弱であることを発見した。

このシステムの脆弱性は、認証に使用される指紋センサーがユーザーの指紋の完全な画像をキャプチャしないことです。代わりに、指紋の一部の領域のみをスキャンして保存し、多くの携帯電話ではユーザーが複数の指の指紋をシステムに入力できるようにしています。ユーザーの指紋がシステムに保存されている地域の指紋と一致する限り、携帯電話はロック解除されます。研究者らは、異なる人々の指紋領域の間には、携帯電話の指紋センサーを欺く偽の「スーパー指紋」を作成できるほどの類似性があるのではないかと推測している。生体認証技術である指紋認証には、確かに抜け穴があるようだ。

最後に

しかし実際には、真に安全なテクノロジーは存在しないと私たちは考えています。テクノロジーの繰り返しにより、100% 絶対的なセキュリティは存在しませんが、セキュリティ問題は常に攻撃と防御の対立が激化しているため、セキュリティ システムの設計は単一点の依存関係にとどまることはありません。より重要な問題は、それをどのように防ぐかです。

<<:  ディープラーニングがなぜディープラーニングと呼ばれるのかご存知ですか?

>>:  自然言語処理がCOVID-19に対する世界的な戦いに貢献

ブログ    

推薦する

...

ChatGPTへのチップは本当に効果があります! 10元や10万元は大きな効果がありますが、1セントでは増えるどころか減るだけです。

ChatGPT にチップを渡す「ふり」をすると、ChatGPT の働きが悪くなることを知らない人が...

グラフのディープラーニングのための 7 つのオープンソース ライブラリ

[51CTO.com クイック翻訳]ディープラーニングの愛好家であれば、強力なディープニューラルネッ...

午後を費やしてラベルのない画像10万枚にラベルを付け、上司の費用を3万ドル節約しました

[51CTO.com オリジナル記事] 上司がラベルのない写真 10 万枚を渡して、サンダル、パンツ...

...

MotionLM: 言語モデルとしてのマルチエージェント動作予測

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

ChatGPTはPyTorchなしでは構築できません。LeCunの発言は白熱した議論を引き起こしました。モデルメーカーが重量を公開しない理由は、

ここ2日間で、オープンソースの話題が再び人気を集めています。 「オープンソースがなければ、AI は何...

両者は負荷分散アルゴリズムを要約する

さまざまな負荷分散アルゴリズムが存在します。これらを研究する際には、まずこれらの方法の概念を理解する...

なぜ私たちは、AI による顔の変形が「偽物」だと今でも思っているのでしょうか?

『スター・ウォーズ』のスピンオフシリーズ『ボバ・フェットの書』には、ファンの間で刺激的な議論を巻き...

...

Google が Mirasol をリリース: 30 億のパラメータで、マルチモーダル理解を長時間動画にまで拡張

11月16日、Googleは、動画に関する質問に答えたり、新たな記録を樹立したりできる小型人工知能モ...

...

人間の仕事が危機に瀕しているか?この時代にいかに目立つかが非常に重要です

序文「データ奴隷」現象は、AI時代の新たなエリート層を生み出したが、同時に、すでに強大な企業をさらに...

...

北京冬季オリンピックと人工知能が出会うと、どんな火花が散るのでしょうか?

2008年、北京オリンピックのテクノロジーと壮大な雰囲気は世界に深い印象を残しました。 2022年...