Распознавание лиц и киберпреступность: легко ли обмануть биометрическую систему?
RSSМы уже рассказывали о создании и использовании технологии распознавания лиц, о положительных результатах тестирования искусственного интеллекта и высоких показателях эффективности биометрических систем. Но так ли надежна и безошибочна технология?
Можно ли обмануть систему распознавания лиц?
Оказывается, можно. Некоторые случаи получили широкую огласку, и это не единственные примеры «обхода» системы распознавания лиц.
- Российский гражданин Григорий Бакунов изобрел алгоритм, который проектирует уникальный случайный макияж, защищающий лицо пользователя от идентификации системой распознавания лиц и позволяющий обмануть программное обеспечение. Однако разработчик решил не выводить свой продукт на рынок, поскольку понял, что алгоритм может быть использован киберпреступниками.
- В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожий алгоритм, который назвал CV Dazzle. Он создает одежду со специальными узорами (на ткани изображены глаза и рты), которая позволит избежать обнаружения и идентификации системами видеоаналитики, запутав технологию распознавания лиц.
- В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лица Face ID в iPhone X от Apple. Однако этот способ оказался слишком сложным для массового внедрения, что позволило избежать его крупномасштабного использования (в том числе и в корыстных целях).
- Примерно в это же время исследователи из немецкой компании обнаружили уязвимость, которая позволила им обойти проверку подлинности Windows 10 Hello, просто напечатав изображение лица в инфракрасном диапазоне.
- В мае 2018 года журнал Forbes поведал о том, что исследователи из Университета Торонто разработали алгоритм, позволяющий нарушить работу технологии распознавания лиц: он изменяет определенные пиксели в изображении. Изменения незаметные для человеческого глаза, но в состоянии запутать алгоритмы распознавания лиц.
Конечно, такое количество уязвимостей не могло остаться незамеченным. В настоящее время специалисты в отрасли безопасности работают над созданием эффективных механизмов борьбы со спуфингом — подменой лиц и обманом при использовании биометрических систем.
Решение проблемы обмана технологии распознавания лиц
Специалисты выделяют два алгоритма, внедрение которых сделает систему распознавания лиц менее уязвимой.
- Проверка «живости»: система распознавания лиц должна убедиться, что захваченное изображение — это именно изображение человека, а не фотография (2D), экран смартфона, планшета или любого другого электронного устройства (2D) или маска (3D).
- Система распознавания лиц должна уметь определять, что изображения лиц двух или более людей не были объединены в одно и использованы в документах, подтверждающих личность.
Именно совершенствование этих механизмов будет приоритетной задачей для разработчиков алгоритмов систем распознавания лиц в ближайшем будущем. Внедрение этих разработок поможет пресечь спуфинг и сделать биометрические системы более надежными.