Die Identifizierung von Fingerabdruckbenutzern ist eine der relativ zuverlässigen Methoden zur Bestimmung der Identität einer Person. Natürlich ist es am besten, es in Verbindung mit anderen Methoden zu verwenden, niemand hat die multifaktorielle Natur aufgehoben. Dennoch wird die Fingerabdrucktechnologie von Entwicklern von Software und verschiedenen Geräten häufiger als jede andere biometrische Methode verwendet.
Es kann durchaus sein, dass diese Methode nach einiger Zeit aufgegeben werden muss. Tatsache ist, dass in den USA ein neuronales Netzwerk entwickelt wurde, das Fingerabdrücke fälschen kann. Darüber hinaus erstellt der Computer Bilder so, dass sie von verschiedenen Sensoren als Fragmente von Fingerabdrücken realer Personen betrachtet werden.
Um ihrem neuronalen Netzwerk die Durchführung dieser Arbeit beizubringen, verwendeten die Autoren des Projekts reale Daten von 5400 Personen. Die Stichprobe ist nicht so groß, aber ausreichend, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren. Wissenschaftler veröffentlichten die Ergebnisse ihrer Arbeit, indem
sie einen Vorabdruck des Artikels veröffentlichten.
Bisher kann das System nur Fragmente von Fingerabdrücken erzeugen - dies reicht jedoch für viele Systeme aus, die Fragmente verwenden. Trotz der Tatsache, dass Fingerabdrücke einzigartig sind, was die Entwicklung von Fingerabdrücken und einer Reihe von Authentifizierungsmechanismen für Fingerabdrücke ermöglichte, können Sie den Schutz dennoch täuschen.
Dies gilt insbesondere für Systeme, die mit Fragmenten arbeiten. Es stellt sich heraus, dass Sie ein künstliches Muster erstellen können, das den Fingern mehrerer Personen gleichzeitig passt. Es gibt viele solcher Systeme - viele Fingerabdruckscanner, die in Smartphones, Laptops und andere elektronische Systeme eingebaut sind, funktionieren nur mit einem Teil des Fingerabdrucks des Benutzers. Es wird in der Datenbank gespeichert, mit der der verifizierte Fingerabdruck zugeordnet ist.
Einige Teile der Drucke haben Wiederholungen, die es Wissenschaftlern ermöglichten, ihr Projekt zu realisieren.
Zuvor wurde ein neuronales Netzwerk namens
MasterPrints entwickelt . Sie modifizierte die Details bestehender Drucke. Ein solches System kann keine völlig neuen Drucke erzeugen.
Das Entwicklungsteam der New York University, das in diesem Artikel behandelt wird, hat mehr erreicht. Wissenschaftler haben kürzlich das neuronale Netzwerk Deep MasterPrints eingeführt, mit dem universelle „Hauptschlüssel“, Fingerabdrücke nach einem bestimmten Muster, erzeugt werden können.
Die Effizienz des neuronalen Netzwerks ist beeindruckend - Tatsache ist, dass Deep MasterPrints Fragmente erzeugen kann, die 76 Prozent der Stichprobe entsprechen. Das vorherige neuronale Netz zeigte mit 33,4% ein viel bescheideneres Ergebnis. Um Fehler zu vermeiden, beschlossen die Wissenschaftler, die vorhandenen Systeme zur Erzeugung zufälliger Fingerabdrücke zu verwenden. Letztere überprüften, es stellte sich heraus, dass sie nur mit etwa 7% der Kontrollprobe übereinstimmen, dh 10-mal weniger effektiv als die vom neuen neuronalen Netzwerk erzeugten Muster.
Es ist erwähnenswert, dass Experten drei Stufen des Schutzes der Identifizierung von Fingerabdrücken teilen. Die sicherste, bei der die Wahrscheinlichkeit falscher Übereinstimmungen 0,01% beträgt, die mittlere, bei der die Wahrscheinlichkeit falscher Übereinstimmungen 0,1% beträgt, und die niedrigste, bei der der Prozentsatz falscher Übereinstimmungen nur 1% beträgt. Mit einem niedrigeren Niveau arbeiteten auch Spezialisten der New York University. Sie wissen, dass biometrische Sensoren am häufigsten mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,1% für falsche Übereinstimmungen arbeiten. Hier ist die Systemleistung geringer - nur 23%. Die obere Ebene des neuronalen Netzwerks ist noch nicht verfügbar - nur 1,3% der Fälle haben es geschafft, den ultrapräzisen Sensor zu täuschen.
Wie dem auch sei, diese Technologie entwickelt sich weiter, sodass bald beeindruckendere Ergebnisse erwartet werden können. Der Vorteil von Deep MasterPrints besteht darin, dass das neuronale Netzwerk mit digitalen Fingerabdrücken arbeitet und nicht mit einer Datenbank von Bitmap-Bildern mit Kopien von Fingerabdrücken verschiedener Personen.
Laut Wissenschaftlern wird ihre Entwicklung dazu beitragen, die Schutzmethoden und die Benutzeridentifikation zu verbessern, die mit der Erkennung von Fingerabdrücken verbunden sind.
Übrigens wird jetzt zunehmend die Gesichtserkennungstechnologie anstelle von Fingerabdrücken verwendet. Insbesondere diese Methode der Benutzeridentifizierung funktioniert auf neuen Apple-Smartphones - sie heißt FaceID.