Распознавание лиц будет обмануто — взлом системы с помощью виртуальной реальности
системы безопасности видеонаблюдение
Исследователи из института южноамериканского штата Северная Каролина в Чепел-Хилле на публике показали способ, с внедрением которого можно ввести в заблуждение даже самые современные системы индивидуальной идентификации по чертам лица.
Международная команда исследователей поделилась своим открытием в рамках симпозиума ассоциации USENIX по безопасности, проходившего посреди августа 2016 года в Остине, шт.Техас. Результаты исследования были сведены в отчёт, находящийся в открытом доступе. Заглавие документа по-русски звучит приблизительно так: «Метод одурачить систему идентификации по чертам лица оковём построения виртуальной модели на базе размещенных в открытых источниках изображений».
Новизна способа заключается в том, что для доступа к системе определения от имени определенного юзера создаётся близкая к реальности текстурированная трёхмерная модель его(её) лица. Начальным материалом для сотворения модели могут служить фотоизображения, в том числе и те, которые опубликовал сам юзер — например, на собственной страничке в социальной сети. Модель приводится в движение с помощью технологий виртуальной действительности, формируя узнаваемую мимику — поднимая брови, улыбаясь и т.п. Опыты подтвердили, что системы индивидуальной идентификации по видеоизображениям пока ещё не в состоянии отличить имитацию — трёхмерную, текстурированную и анимационную — от физического объекта. Другими словами, от самого юзера.
http://www.lorval.ro/wp-content/uploads/2016/04/kit-supraveghere-video-ev-236-01.png
«Синтезированное лицо юзера выводится на экран девайса, работающего в режиме виртуальной действительности, и по мере того, как этот прибор перемещается в физическом окружении, трёхмерное лицо приводится в соответствие этим движениям. Система автоматического определения лиц, анализируя экран девайса, воспринимает этот объект за лицо реального человека,» — разъясняют учёные в своём отчёте.
Сообщник — виртуальная действительность
Киберпреступники могут использовать данный способ для получения доступа к индивидуальным данным жертв, и это ставит под вопрос принципную защищённость систем индивидуальной идентификации по видеоизображениям. Исследователи делают вывод о том, что однофакторная идентификация по изображениям с телевизионных камер уже не может считаться неопасным средством получения доступа куда бы то ни было: виртуальная действительность тут способна одержать верх над «реальной».
В последние пару лет системы идентификации по чертам лица быстро набрали популярность в самых различных приложениях — от доказательства подлинности юзера при совершении денежных операций до получения доступа к индивидуальным компьютерам и мобильным устройствам. Невзирая на то, что с технической стороны системы повсевременно совершенствуются, 1-го только уверенного определения, как выяснилось, недостаточно. Пора позаботиться о вероятных подделках.
Противодействие фальсификации лиц в имеющихся системах основано на использовании анализа текстур, который проводится в предположении, что поддельные лица по-иному текстурированы, чем реальные. Анализируется также и движение головы, по которому методы определяют, является ли объект трёхмерным. Самым последним достижением в этой области явились способы, призванные отличать «живы» объекты от «неживых»: в процессе определения подлинности юзера требуют совершить определённые обыкновенные деяния — улыбнуться, подмигнуть правым глазом и т.п.
Системы на базе анализа движения и определения «живости» в большинстве случаев употребляются вместе, образуя нечто вроде двухфакторной идентификации. Все же, как показало исследование, одурачить оба аналитических метода может быть одним и этим же инструментарием. Взяв фото из соцсетей, может быть не только лишь выстроить адекватную трёхмерную модель, да и вынудить её вести себя, как живое лицо. По последней мере, система определения поразмыслит конкретно так.
http://www.lorval.ro/wp-content/uploads/2016/04/kit-supraveghere-video-ev-236-01.png
Принципная схема способа, предлагаемого исследователями
Воссоздать лицо по фотографиям
В процессе опыта исследователи делали трёхмерные анимационные модели человечьих лиц и инспектировали их на промышленно выпускаемых системах с помощью 20 добровольческих помощников. Использовав реальные фото, размещённые волонтёрами в соцсетях, учёные смогли без заморочек взломать 5 фаворитных систем различных разработчиков: KeyLemon, Mobius, True Key, BioID и 1U App.
«Все добровольцы прошли регистрацию в 5 испытуемых системах идентификации по чертам лица при искусственном освещении. <> Мы сделали по одному фотоснимку каждого из волонтёров во переднем ракурсе в тех же самых критериях освещения, после этого выстроили надлежащие трёхмерные модели. Опыт показал, что эти модели способны одурачить все 5 систем со полностью удачным результатом,» — разъясняют исследователи.
Потом учёные сформировали трёхмерные модели лиц по фотографиям этих же юзеров, которые находились в открытом доступе в соц сетях. Количество успешных попыток доступа с применением моделей снизилось относительно «лабораторных» образцов, и это было полностью ожидаемым. Но приобретенные числа всё же позволяют прийти к выводу о том, что данный способ очевидно работоспособен. Всего только одна из систем — 1U App — показала себя полностью устойчивой к моделям «из соцсетей». Другие испытание не выдержали. Система BioID предоставила экспериментаторам-взломщикам доступ в 55% случаев, а с остальными всё оказалось ещё ужаснее: True Key — 70%, Mobius — 80%, а KeyLemon — 85%.
Но исследователи считают, что обольщаться относительно подходящими для систем 1U App и BioID плодами опыта не следует. Проведя контрольное тестирование систем в штатном режиме доступа юзеров, учёные нашли, что конкретно эти два решения владеют очень высочайшими показателями неверного отказа в доступе, а именно, при установке камер на улице. По воззрению исследователей, это связано с тем, что данные системы ужаснее других адаптированы к изменениям нрава освещённости в зоне съёмки.
«Для нас стало совсем естественным то, что разработчики систем идентификации по чертам лица заранее недооценивают опасности, исходящие от возможных взломщиков — считают, что злоумышленники слабо разбираются в технике и употребляют только дешёвые средства находящиеся под рукой. Такая практика является, мягко говоря, рискованной. К огорчению, технологии виртуальной действительности быстро входят в обыденную жизнь, дешевеют и становятся легче в освоении. Визуализации, приобретенные с помощью их, становятся всё более убедительными, и сейчас уже не является неувязкой сделать близкое к реальности трёхмерное изображение, способное одурачить видеосистему безопасности,» — заявил в своём выступлении на симпозиуме представитель исследовательской группы.
Может быть, итог исследования способен воздействовать на творческие планы разработчиков систем индивидуальной идентификации по видеоизображениям. По последней мере, сейчас уже ясно, что в одиночку — в режиме однофакторной идентификации — этим технологиям пока ещё работать рановато.
859

Системы видеонаблюдения камеры

наружные камеры видеонаблюдения Кишинев

Камера наблюдения для дома