Дослідникам вдалось «навчити» нейронну мережу підробляти відбитки пальців

Американські розробники представили Deep MasterPrints - алгоритм, який вміє створювати зображення універсальних відбитків пальців, які підходять під фрагменти відбитків пальців реальних людей. Для цього автори використовували генеративно-змагальну мережу, яку навчили на біометричних даних 5400 осіб, інформує UkrMedia.

Унікальність папілярних ліній - тих, які утворюють візерунок на подушечках людських пальців - в кінці XIX століття привела до відкриття дактилоскопії - методом впізнання людини за відбитками пальців, дуже популярного в криміналістиці. Унікальність, а також незмінність візерунка з плином часу дозволяє відбитками служити валідними біометричними даними, які вже давно використовуються не тільки для впізнання злочинців, але і в якості особистого ідентифікатора, наприклад, для розблокування телефону або перетину кордону.

Тим не менш, деякі способи ідентифікації людини за відбитками пальців використовують не ціле його зображення, а лише їх частину. Такі системи можуть бути небезпечні: це, наприклад, показали американські розробники, які створили MasterPrints - систему, яка шукає або створює універсальні фрагменти відбитків пальців, які підходять відразу кільком людям. У новій роботі розробники під керівництвом Філіпа Бонтрейджера (Philip Bontrager) з Нью-Йоркського університету вирішили піти далі і запропонували алгоритм, який автоматично генерує універсальні зображення відбитків пальців; систему назвали Deep MasterPrints.

Для цього вони використовували генеративну змагальну нейромережу, яка навчалася на відкритій базі даних, що містять відбитки пальців 5400 осіб - в роботі автори використовували відбиток великого пальця на правій руці. Після успішного створення зображення алгоритм шукає приховані змінні, використані генератором, для вибору найбільш універсального відбитка - такого, який підійде для найбільшої кількості відбитків з навчальної вибірки.

При перевірці розробленого методу вчені з'ясували, що одне зображення відбитка приблизно збігається з 76,67% всієї вибірки, тоді як один фрагмент відбитка MasterPrints збігається лише з 33,4%. Також вчені перевірили отримані відбитки пальців на двох незалежних від використаної навчальної вибірки біометричних системах (Bozorth3 і Inovatrics): кожне створене зображення виявилося в десять разів ефективніше випадково створеного відбитка.

Отримана дослідниками система в майбутньому може бути використана для поліпшення алгоритмів ідентифікації користувачів за біометричними даними. Крім того, робота також може стати в нагоді і для поліпшення методів створення синтезованих відбитків пальців.

Останнім часом замість відбитків пальців використовують зображення людського обличчя: наприклад, трохи понад рік тому в смартфонах компанії Apple почали використовувати технологію FaceID. Тим не менш, такий метод вже показав свою вразливість. Замінити його пропонують, наприклад, скануванням візерунка вінок на обличчі.