AI伪造指纹到来，指纹解锁还安全吗？“皇冠app网站”

本文摘要：自从智能手机设备有了生物指纹识别关卡技术，输出密码这种繁复的关卡过程，就渐渐被用户舍弃了。

自从智能手机设备有了生物指纹识别关卡技术，输出密码这种繁复的关卡过程，就渐渐被用户舍弃了。2013年苹果公司首度在iPhone 5s上发售Touch ID功能以后，指纹关卡很快“风行”，并在安卓阵营中推展进。三星、苹果、华为等终端产品皆配有指纹关卡功能。2017年9月，苹果公司又进“先河”，完全抛弃Touch ID，发售面部关卡Face ID技术。

今年9月，苹果发售的iPhone XR、iPhone Xs、iPhone Xs Max全系列终端产品仍然使用Face ID，作为唯一一种关卡技术方案。这一次，苹果的“算筹”落空了。

面部关卡Face ID并没给苹果带给意想不到的收益与热度，反而受到了来自于友商、用户的批评和讽刺。譬如，Face ID无法有效地区分开双胞胎或者相貌相近的人，电量高于10%将不会影响到Face ID的长时间用于，手机重新启动后，必需密码关卡……总之，Face ID日后面世，各种Bug频出，苹果忙着“消防车”，焦头烂额。消费者对于这种面部辨识技术的可靠性也较为批评。相比之下，安卓阵营的终端厂商就聪慧多了，同时使用指纹识别和面部关卡两种技术方案，以牵制面部关卡功能展现出时好时坏、不平稳。

市面上的指纹关卡技术主要还包括三种：电容式指纹识别、光学式指纹识别、超声波指纹识别。目前，除超声波指纹识别技术没被大规模普及之外，电容式指纹识别、光学式指纹识别是尤为常用的两种指纹识别技术解决方案。不仅手机厂商，像美国富国银行WELLS FARGO等世界主流银行，也更加偏向于让客户用于指纹识别采访银行账户系统。然而，极具嘲讽的是，随着近几年AI人工智能技术在全球范围内愈演愈烈，指纹识别技术的稳定性有可能比面部辨识更差。

最近，美国纽约大学和密歇根州立大学公开发表的一篇论文详尽讲解了深度自学技术如何巩固生物识别的安全性系统。该研究项目在今年10月份的生物识别和网络安全峰会上取得了最佳论文奖。

据近期研究表明，人工智能创立的假造数字指纹可以“愚弄”智能手机上的指纹扫描仪，黑客可以利用漏洞，盗取受害者网上银行的账户信息。“虽然说道，基于指纹的身份验证依然是维护设备或者系统的有效地方法，但与此同时，绝大多数的系统会检验指纹或者其他生物识别，来自于真人还是复制品。

”论文主要作者之一，纽约大学博士生Phillip Bontrager说道。纽约大学教授Nasir Memon在以前的研究中曾概述了，某些指纹识别系统中不存在的可怕级缺失，问题的根源在于大多数指纹传感器的工作方式。

大多数人依赖部分指纹来证实身份，而不是用于原始的指纹。且多数设备容许用户递交多个指纹图像，给定其中任何一部分，之后可以证实用户身份。因而，纽约大学的Nasir Memon教授和密歇根州立大学Arun Ross教授，用于“主导指纹”（录：MasterPrint）这一词叙述这种工作方式。

近期的研究成果，创建在纽约大学和密歇根州立大学的研究基础之上。论文作者通过改动现实的指纹数据或者部分指纹图像来“愚弄”系统，这些假造指纹利用系统不能检验部分指纹图像，而不是整个原始指纹图像的漏洞，成功通过系统验证。

当然，人是可以迅速地找到指纹是假造的，软件系统却不具备辨识真实性的能力。录：左侧为现实指纹，右侧为AI假造指纹近期论文表明，研究人员用于神经网络数据训练基础软件，创立出有令人信服的假造指纹，其图像甚至高于完整指纹素材。假造的指纹真实度极高，包括了肉眼无法仔细观察到的隐蔽属性，不足以误解指纹扫描仪。

“团队用于神经网络技术变体，即分解对付网络（录：GAN）假造指纹。”论文作者之一，纽约大学计算机科学副教授Julian Togelius说道。研究人员用于GAN“编造”出有的照片、视频，学术名被称作“深度假造”（(公众号：)录：deep fakes）。

这种“深度假造”一度引发了政府机构的忧虑，因为该项技术几乎可以制作公众无法分辨的假视频，被违法分子利用展开欺诈宣传活动。一些有意思的例子，研究人员曾利用AI人工智能技术，假造前总统奥巴马的演说视频。实质上，这些演说活动显然没再次发生过。去年，研究人员制作了一张乌龟的图像，借以误解谷歌图像识别软件。

通过特定技术，谷歌图像识别软件将乌龟误以为步枪。因为软件辨识出有图像中的某些隐蔽元素与步枪的属性相近，这些微小的元素人类肉眼根本无法分辨。一般来说研究人员使用两种分解对付网络GAN的人组，一起工作，映射现实图像中，可以成功愚弄图像识别软件。其中一套神经网络，用于数千个公开发表、能用的指纹图像，训练神经网络辨识现实的指纹图像。

另一套神经网络，训练创立分解假造指纹。纽约大学计算机科学博士候选人Philip Bontrager说明道，将第二个神经网络的假指纹图像输出第一个神经网络中以测试建模程度。随着时间的流逝，第二个神经网络“学会”了分解细致的指纹图像，可以瞒天过海。

在检验测试中，Innovatrics、Neurotechnology等科技公司出售的指纹识别扫瞄软件皆并未通关。Philip Bontrage讲解道，负责管理假造图片神经网络被映射一组随机的计算机代码，这种代码的学名称作“噪音数据”（录：noisy data），研究人员可以通过优化算法，来校准“噪音数据”，提升假造图像“愚弄”指纹识别软件的精度。但研究人员无法确认代码对于图像有何起到。

当然，假造图片只是一种愚弄方式，很多指纹识别系统加装了生物指纹热传感器。对于想突破网络安全、银行、智能手机等机构、设备的犯罪分子而言，假造体温的可玩性就比较大多了。

指纹传感器制造商Neurotechnology公司的研发经理Justas Kranauskas对这项研究驳回，他回应，企业客户在用于产品时，扫瞄软件设置的安全级别，要比论文研究中低得多。研究员Philip Bontrager却指出，指纹安全级别设置越高，用户用于不会就越不方便。“用于低安全性设置，也许可以提升以防欺骗性能，但客户必须重复松开，操作者十分不便捷。”指纹识别软件安全级别低，耗时、耗力，安全级别较低，又要警惕AI分解的“深度假货”。

现在，AI“不实”风暴将要席卷而来，你还对指纹识别技术的安全性抱着有幸福幻想吗？是不是实在Face ID面部辨识技术也没那么差劲，最少，假造脸要比假造指纹无以多了。是时候和手机指纹关卡say goodbye了！via：TNW原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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