Counterpoint Research 去年發(fā)表的一份報(bào)告顯示 ， 2017 年出貨的智能手機(jī)中 ， 指紋傳感器的裝配量已經(jīng)超過(guò)了 50% 。 預(yù)計(jì)到 2018 年底 ， 這一數(shù)字會(huì)增長(zhǎng)到 71% 。
問(wèn)題在于 ， 這些傳感器只能獲取用戶指紋的部分圖像 —— 即與掃描儀直接接觸的部分點(diǎn)位 。 論文指出 ， 部分指紋內(nèi)容的獨(dú)特性較為有限 ， 產(chǎn)生錯(cuò)誤匹配的可能性很高 。
研究人員打印了被稱作 DeepMasterPrints 的“主指紋” ， 然后充分利用上述漏洞 ， 準(zhǔn)確“模仿”了數(shù)據(jù)庫(kù)中 1/5 的指紋 。 （原數(shù)據(jù)庫(kù)的錯(cuò)誤匹配率為 1/1000）
此外 ， 研究人員利用了另一項(xiàng)漏洞 —— 一些天然的指紋特征（環(huán)與旋） ， 其‘流行’程度很高 。 基于此 ， 團(tuán)隊(duì)生成了一些包含此類常見(jiàn)特征的打印件 。
結(jié)果發(fā)現(xiàn) ， 這種人造指紋的錯(cuò)誤匹配率 ， 遠(yuǎn)高于其它形式 。 最后 ， 研究人員還借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用這些重復(fù)特征偽造了更加令人信服的假冒指紋 。
DeepMasterPrints 可用于欺騙那些需要指紋進(jìn)行身份驗(yàn)證的系統(tǒng) ， 而無(wú)需收集到任何真實(shí)的用戶指紋信息 ， 其或被用于向特定系統(tǒng)發(fā)起字典攻擊 。
【研究人員創(chuàng)建了可以欺騙生物識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)的“主密鑰”指紋】
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