Насколько безопасна биометрия в эпоху дипфейков

Эксперты исследовали уязвимости систем биометри...

Freepik

Эксперты Пермского Политеха:

Технология распознавания лиц стала широко использоваться в разных сферах, от обеспечения безопасности до удобства пользователей в интернете. Однако, как и любой другой инструмент, она имеет свои плюсы и минусы.


Система распознавания лиц использует алгоритмы машинного обучения и компьютерное зрение для определения личности по характеристикам лица, таким как форма глаз, скул, расстояние между ними и текстура кожи. Эти данные преобразуются в числовой код, который затем сравнивается с кодами, хранящимися в базе данных. Эта технология активно используется в различных сферах, включая банки, транспортные системы, и социальные сети.


Макияж, линзы и очки не сильно влияют на процесс распознавания, так как система ориентируется на строение костей черепа, которое невозможно изменить с помощью косметики. Однако существует риск, что специально спроектированные устройства, например, шляпы с инфракрасными проекторами, могут сбить систему с толку, сделав лицо нечитаемым для камеры.


Одной из основных проблем системы распознавания лиц является ее уязвимость к обману с помощью дипфейков или фотографий. Это становится возможным, если система использует устаревшие 2D-технологии. Злоумышленники могут подделывать лицо с помощью видео или фото, чтобы обмануть систему, особенно если она не использует 3D-сканирование или инфракрасные камеры.


Проблема кражи лиц через биометрические системы существует, но для этого нужен высокий уровень технической подготовки. Процесс использования украденных данных сложен и требует специальных навыков, что делает такие преступления менее привлекательными для киберпреступников. Например, даже если кто-то украдет лицо и попытаться использовать его для мошенничества, такие попытки легко пресекаются благодаря уведомлениям владельцев счетов и современных систем защиты.


Для повышения безопасности разработаны методы, такие как 3D-сканирование лица, инфракрасные камеры и анализ живости (liveness detection), чтобы отличить реальное лицо от статичного изображения. Эти усовершенствования значительно усложняют возможность обмана системы, делая кражу личных данных более трудной и рискованной.


Социальные сети используют распознавание лиц для ускорения процессов входа в аккаунты, повышения безопасности, а также для улучшения поиска людей по фотографиям. Эти технологии делают взаимодействие с платформами более удобным и безопасным для пользователей.

Источник: Naked-Science.