L'identification des empreintes digitales est l'un des moyens relativement fiables de déterminer l'identité d'une personne. Bien sûr, il est préférable de l'utiliser en conjonction avec d'autres méthodes, personne n'a annulé la nature multifactorielle. Néanmoins, la technologie des empreintes digitales est utilisée par les développeurs de logiciels et de divers appareils plus souvent que toute autre méthode biométrique.
Il se pourrait bien qu'après un certain temps cette méthode doive être abandonnée. Le fait est qu'aux États-Unis a développé un réseau neuronal qui peut truquer les empreintes digitales. De plus, l'ordinateur crée des images de telle manière qu'elles sont considérées par divers capteurs comme des fragments d'empreintes digitales de personnes réelles.
Afin d'enseigner à leur réseau neuronal à effectuer ce travail, les auteurs du projet ont utilisé des données réelles de 5400 personnes. L'échantillon n'est pas si grand, mais tout à fait suffisant pour former un réseau neuronal. Les scientifiques ont publié les résultats de leurs travaux en
publiant une préimpression de l'article.
Jusqu'à présent, le système ne peut générer que des fragments d'empreintes digitales - mais cela suffit pour de nombreux systèmes qui utilisent des fragments. Malgré le fait que les empreintes digitales sont uniques, ce qui a permis le développement des empreintes digitales et un certain nombre de mécanismes d'authentification pour les empreintes digitales, vous pouvez toujours tromper la protection.
Cela est particulièrement vrai uniquement pour les systèmes qui fonctionnent avec des fragments; il s'avère que vous pouvez créer un motif artificiel qui s'adaptera aux doigts de plusieurs personnes à la fois. Il existe de nombreux systèmes de ce type - de nombreux scanners d'empreintes digitales intégrés aux smartphones, ordinateurs portables et autres systèmes électroniques ne fonctionnent qu'avec une partie de l'empreinte digitale de l'utilisateur. Il est stocké dans la base de données avec laquelle l'empreinte digitale vérifiée est mappée.
Certaines parties des estampes ont des répétitions, ce qui a permis aux scientifiques de réaliser leur projet.
Auparavant, un réseau de neurones a été développé, appelé
MasterPrints . Elle a modifié les détails des gravures existantes. Un tel système n'est pas en mesure de générer des impressions complètement nouvelles.
L'équipe de développement de l'Université de New York, dont il est question dans cet article, a accompli plus. Les scientifiques ont récemment introduit le réseau neuronal Deep MasterPrints, qui est capable de générer des «clés principales» universelles, des empreintes digitales selon un modèle donné.
L'efficacité du réseau de neurones est impressionnante - le fait est que Deep MasterPrints est capable de générer des fragments qui correspondent à 76% de l'échantillon. Le réseau neuronal précédent a montré un résultat beaucoup plus modeste avec 33,4%. Afin d'éviter les erreurs, les scientifiques ont décidé d'utiliser les systèmes existants pour générer des empreintes digitales aléatoires. Ce dernier a vérifié, il s'est avéré qu'ils ne coïncident qu'avec environ 7% de l'échantillon témoin, soit 10 fois moins efficace que les schémas générés par le nouveau réseau neuronal.
Il convient de noter que les experts partagent trois niveaux de protection contre l'identification des empreintes digitales. Le plus sûr, où la probabilité de fausses correspondances est de 0,01%, le milieu, qui est le plus courant, où la probabilité de fausses correspondances est de 0,1% et le plus faible, où le pourcentage de fausses correspondances n'est que de 1%. Avec un niveau inférieur, des spécialistes de l'Université de New York ont également travaillé. Ils savent que les capteurs biométriques fonctionnent le plus souvent avec une probabilité de 0,1% de fausses correspondances. Ici, les performances du système sont inférieures - seulement 23%. Le niveau supérieur du réseau neuronal n'est pas encore disponible - seulement 1,3% des cas ont réussi à tromper le capteur ultra-précis.
Quoi qu'il en soit, mais cette technologie se développe, de sorte que bientôt des résultats plus impressionnants peuvent être attendus. L'avantage de Deep MasterPrints est que le réseau de neurones fonctionne avec des empreintes digitales numériques, et non avec une base de données d'images bitmap avec des copies d'empreintes digitales de différentes personnes.
Selon les scientifiques, leur développement permettra d'améliorer les méthodes de protection, l'identification des utilisateurs, associées à la reconnaissance des empreintes digitales.
Soit dit en passant, la technologie de reconnaissance des visages est désormais de plus en plus utilisée au lieu des empreintes digitales. En particulier, c'est précisément cette méthode d'identification des utilisateurs qui fonctionne sur les nouveaux smartphones Apple - elle s'appelle FaceID.