这个GAN生成的指纹,可以破解半数手机的指纹锁

作者&投稿:全狠 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 一项由Philip Bontrager等人在arXiv上发表的研究揭示了深度生成的指纹(DeepMasterPrints)对现代手机指纹锁的潜在威胁。该研究指出,这些基于GAN生成的合成指纹能够破解大约半数手机的指纹解锁功能,其成功率在22%至78%之间,取决于手机指纹传感器的安全级别。这比先前提出的MasterPrints概念更具破坏性,它利用潜变量进化和深度学习技术,生成了与更多真实指纹相匹配的合成指纹。

指纹已成为身份验证的重要手段,广泛应用于门锁、手机解锁和支付等领域。由于小尺寸的传感器只能捕捉到部分指纹图像,这增加了部分指纹匹配错误的可能性。研究人员通过观察发现,部分指纹与部分指纹间的误匹配率更高,从而提出了MasterPrints的概念,它能通过合成或真实指纹与大量其他指纹重合,实现对特定用户指纹的伪造。

在Roy等人的早期工作中,他们利用爬山算法合成MasterPrints,但要进行视觉上真实的伪造攻击,需要生成图像级的MasterPrints。为此,研究者探索了使用神经网络,尤其是GAN来生成DeepMasterPrints。研究设计了一种结合神经网络生成和进化优化的方法,通过CMA-ES在潜在变量空间中寻找最佳指纹图像,确保其在视觉上真实且能匹配多个身份。

实验结果令人担忧,DeepMasterPrints在1%的错误匹配率下能伪造77%的主体指纹,显示出低分辨率传感器在指纹应用中的风险。这项研究不仅生成了图像级别的合成MasterPrints,还展示了如何利用它们进行有效的伪造攻击。未来,这一发现可能对指纹安全和合成技术产生深远影响。


这个GAN生成的指纹,可以破解半数手机的指纹锁
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