ที่Aerendir Mobileทีมพูดถึง CNBCโปรแกรมความก้าวหน้าเมื่อต้นเดือนที่ผ่านมาอธิบายถึงความพยายามของ บริษัท ในการแทนที่วิธีการตรวจสอบความถูกต้องแบบดั้งเดิมด้วยชีวภาพที่ขับเคลื่อนด้วยอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCIs)
ตามที่ Doron Drusinsky หัวหน้าเจ้าหน้าที่วิทยาศาสตร์ของ Aerendir ปัญหาหลักของการตรวจสอบความถูกต้องมือถือแบบดั้งเดิมเป็นปัญหา Catch-22 โดยทั่วไป
“ คนที่ใช้โทรศัพท์เป็นคนที่เป็นเจ้าของโทรศัพท์และนั่นคือที่ที่ บริษัท ของเราเข้ามาจริง”
Aerendir ใช้เทคโนโลยีสัมผัสที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อแยกลายเซ็นที่เป็นเอกลักษณ์ของ proprioceptive เรียกว่าลายเส้นประสาทจากรูปแบบการสั่นสะเทือนขนาดเล็กในมือของผู้ใช้
สามารถตรวจพบระบบประสาทโดยเซ็นเซอร์ที่หลากหลายรวมถึงเครื่องเร่งความเร็วและการหมุนรอบของสมาร์ทโฟน
“ สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถแปลร่างกายเป็นรหัสผ่านที่คล้ายกับตัวอักษรหนึ่งล้านตัวซึ่งไม่สามารถแตกหักได้มาก” กล่าวMartin Zzi, ซีอีโอของ Aerendir
“ ปัญญาประดิษฐ์ของ Aerendir ไม่จำเป็นต้องใช้ระบบคลาวด์สำหรับการคำนวณหรือการปรับปรุงให้ทันสมัยและ [เนื่องจาก] ไม่มีการถ่ายโอนจากอุปกรณ์ไปจากคลาวด์จึงไม่มีความเสี่ยงต่อการขโมยข้อมูล”
ตามที่ซีอีโอ Aerendir ไม่ได้ใช้ฐานข้อมูลดังนั้นจึงป้องกันความเสี่ยงของกการละเมิดข้อมูลระบบ-
ตามเนื้อผ้าเพื่ออ่านอิเล็กโทรดกิจกรรมประสาทและกล้ามเนื้อสแกนเนอร์หรือรากฟันเทียม
Aerendir ข้ามความต้องการอุปกรณ์ราคาแพงนี้โดยการจับข้อมูลนี้โดยใช้เซ็นเซอร์ที่มีอยู่ในอุปกรณ์สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตทั่วไป
“ ข้อมูลนี้เป็นตัวแทนของสถานะสมองของคุณ” Nick Sullivan วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักรศีรษะกล่าวในโปรแกรม “ ถ้าคุณมองลึกลงไปในรูปแบบการสั่นสะเทือนขนาดเล็กที่เราจับได้คุณสามารถค้นหาคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ที่ระบุบุคคลได้”
สิ่งนี้ช่วยให้ใครบางคนได้รับการรับรองความถูกต้องตามสรีรวิทยาของพวกเขา-
“ เราสามารถระบุข้อมูลเช่นความมีชีวิตชีวาอายุเพศแม้แต่ระดับน้ำตาลในเลือดหรือการเปลี่ยนแปลงทางระบบประสาทอื่น ๆ ” ซัลลิแวนกล่าวเสริม
แม้จะรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดนี้ แต่ Aerendir อ้างว่าเทคโนโลยีของ บริษัท ได้รับการปกป้องเป็นพิเศษความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ซึ่งแตกต่างจากวิธีการระบุไบโอเมตริกซ์อื่น ๆ เช่นการจดจำใบหน้า
“ [ระบบเหล่านั้น] รวบรวมข้อมูลที่มีความไวสูงจำนวนมากอธิบาย Luke Stork นักวิทยาศาสตร์นำที่ Aerendir“ และน่าเสียดายที่ บริษัท ส่วนใหญ่เก็บข้อมูลนี้ไว้ในคลาวด์ทิ้งไว้เสี่ยงต่อผู้โจมตี-
นอกจากนี้ Stork เตือนระบบเหล่านี้หลายระบบอยู่ภายใต้การนำเสนอการโจมตีและสามารถปลอมแปลงได้โดยใช้สิ่งง่าย ๆ เช่นรูปภาพโปรไฟล์ Facebook ของใครบางคน
“ เรากำลังดูสัญญาณทางสรีรวิทยาซึ่งมีพื้นฐานมาจากหน้าที่สำคัญของร่างกายมนุษย์เช่นการสั่นสะเทือนของกล้ามเนื้อและกล้ามเนื้อ” นักวิทยาศาสตร์กล่าว “ การใช้สัญญาณเหล่านี้เราสามารถคืนความไว้วางใจให้กับสภาพแวดล้อมออนไลน์โดยบอกว่ามีใครเป็นมนุษย์หรือบอท”
ตามที่ Stork วิธีการในปัจจุบันของการบอกว่ามีใครมีชีวิตอยู่หรือบอทผ่าน Captchas ได้ยากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไปกลายเป็นจุดเสียดทานสำหรับผู้ใช้ออนไลน์
“ เราต้องการแยกตัวออกจากโมเดลแมวและเมาส์ตัวนี้ แต่ใช้สรีรวิทยาของมนุษย์ดังนั้นเราจึงสามารถมั่นใจได้ว่าโฆษณาจะแสดงต่อมนุษย์จริงและระบุข้อมูลประชากรที่สำคัญโดยไม่ต้องเชื่อมโยง [ย้อนกลับ] กับข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ของใครบางคน
“ ตัวอย่างเช่นเราสามารถรู้อายุของใครบางคนโดยไม่ต้องเชื่อมโยงกลับไปที่โปรไฟล์ Facebook ของพวกเขา”
หัวข้อบทความ
ผู้ให้บริการ-AI-การรับรองความถูกต้อง-ไบโอเมตริกซ์-อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง-ชีวภาพมือถือ-อุปกรณ์มือถือ-ความเป็นส่วนตัว-เซ็นเซอร์
