يعد التعرف على مستخدم بصمة الإصبع أحد الطرق الموثوقة نسبيًا لتحديد هوية الشخص. بالطبع ، من الأفضل استخدامه بالاقتران مع طرق أخرى ، لم يقم أحد بإلغاء الطبيعة المتعددة العوامل. ومع ذلك ، يتم استخدام تقنية بصمات الأصابع من قبل مطوري البرامج والأجهزة المختلفة أكثر من أي طرق قياس حيوي أخرى.
قد يكون قد تم التخلي عن هذه الطريقة بعد مرور بعض الوقت. والحقيقة هي أن الولايات المتحدة طورت شبكة عصبية يمكنها أن تزييف بصمات الأصابع. علاوة على ذلك ، يقوم الكمبيوتر بإنشاء صور بطريقة تجعلها أجهزة الاستشعار المختلفة تعتبرها أجزاء من بصمات الأصابع لأشخاص حقيقيين.
من أجل تعليم شبكتهم العصبية لأداء هذا العمل ، استخدم مؤلفو المشروع بيانات حقيقية من 5400 شخص. العينة ليست كبيرة جدًا ، ولكنها كافية تمامًا لتدريب شبكة عصبية. نشر العلماء نتائج عملهم من خلال
نشر طبعة أولية من المقالة.
حتى الآن ، يمكن للنظام توليد أجزاء من بصمات الأصابع فقط - ولكن هذا يكفي للعديد من الأنظمة التي تستخدم الأجزاء. على الرغم من حقيقة أن بصمات الأصابع فريدة من نوعها ، مما سمح بتطوير بصمات الأصابع وعدد من آليات المصادقة لبصمات الأصابع ، فلا يزال بإمكانك خداع الحماية.
هذا صحيح بشكل خاص فقط للأنظمة التي تعمل مع الأجزاء ؛ اتضح أنه يمكنك إنشاء نمط اصطناعي يناسب أصابع العديد من الأشخاص في وقت واحد. هناك العديد من هذه الأنظمة - العديد من ماسحات بصمات الأصابع المدمجة في الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والأنظمة الإلكترونية الأخرى تعمل فقط مع جزء من بصمة المستخدم. يتم تخزينها في قاعدة البيانات التي تم تعيين بصمة الإصبع التي تم التحقق منها.
بعض أجزاء المطبوعات لها تكرار ، مما سمح للعلماء بتنفيذ مشروعهم.
سابقا ، تم تطوير شبكة عصبية ، والتي كانت تسمى
MasterPrints . عدلت تفاصيل المطبوعات الموجودة. مثل هذا النظام غير قادر على إنتاج مطبوعات جديدة تمامًا.
حقق فريق التطوير من جامعة نيويورك ، والذي تمت مناقشته في هذه المقالة ، المزيد. قدم العلماء مؤخرًا شبكة Deep MasterPrints العصبية ، القادرة على توليد "مفاتيح رئيسية" عالمية ، بصمات الأصابع وفقًا لنمط معين.
إن كفاءة الشبكة العصبية مثيرة للإعجاب - والحقيقة هي أن Deep MasterPrints قادر على توليد شظايا تتطابق مع 76 في المائة من العينة. أظهرت الشبكة العصبية السابقة نتيجة أكثر تواضعا بنسبة 33.4٪. من أجل تجنب الأخطاء ، قرر العلماء استخدام الأنظمة الموجودة لتوليد بصمات عشوائية. فحص هذا الأخير ، اتضح أنه يتزامن مع حوالي 7 ٪ فقط من عينة التحكم ، أي أقل فعالية بعشر مرات من الأنماط التي تم إنشاؤها بواسطة الشبكة العصبية الجديدة.
تجدر الإشارة إلى أن الخبراء يتقاسمون ثلاثة مستويات من حماية التعرف على بصمات الأصابع. الأكثر أمانًا ، حيث يكون احتمال المطابقات الزائفة 0.01٪ ، الوسط ، وهو الأكثر شيوعًا ، حيث يكون احتمال المطابقات الزائفة 0.1٪ والأدنى ، حيث تكون نسبة المطابقات الزائفة 1٪ فقط. مع مستوى أقل ، عمل متخصصون من جامعة نيويورك أيضًا. وهم يعرفون أن أجهزة الاستشعار البيومترية تعمل في الغالب مع احتمال بنسبة 0.1٪ للمطابقات الزائفة. هنا أداء النظام أقل - فقط 23٪. المستوى العلوي للشبكة العصبية غير متاح بعد - نجح 1.3٪ فقط من الحالات في خداع جهاز الاستشعار فائق الدقة.
كن على هذا النحو ، ولكن هذه التكنولوجيا تتطور ، بحيث يمكن توقع نتائج أكثر إثارة للإعجاب قريبًا. ميزة Deep MasterPrints هي أن الشبكة العصبية تعمل مع بصمات الأصابع الرقمية ، وليس قاعدة بيانات للصور النقطية مع نسخ من بصمات الأصابع لأشخاص مختلفين.
وفقا للعلماء ، فإن تطويرهم سيساعد على تحسين طرق الحماية ، وتحديد المستخدم ، والتي ترتبط بالتعرف على بصمات الأصابع.
بالمناسبة ، يتم الآن استخدام تقنية التعرف على الوجه بشكل متزايد بدلاً من بصمات الأصابع. على وجه الخصوص ، هذه الطريقة في تحديد المستخدم هي التي تعمل على هواتف Apple الذكية الجديدة - تسمى FaceID.