เทมเพลตไบโอเมตริกซ์สามารถกลับด้านสำหรับการโจมตีได้ แต่ยังได้รับการปกป้องด้วยการแฮช

2023-09-12

เอกสารคู่หนึ่งจากกลุ่มความปลอดภัยทางชีวภาพและความเป็นส่วนตัวของสถาบันวิจัย IDIAP Research Institute แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นของเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ไปจนถึงการโจมตีแบบฟื้นฟู 3 มิติและวิธีที่เป็นไปได้ปกป้องเทมเพลตเหล่านั้นผ่านการแฮช

เอกสารทั้งสองถูกแชร์ผ่าน LinkedIn โดยคนโง่นักวิจัยอาวุโสSébastien Marcel ผู้ร่วมประพันธ์แต่ละคน

วิธีการใหม่ของการป้องกันเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ที่ยกเลิกได้ถูกนำเสนอใน“MLP-Hash: ปกป้องเทมเพลตใบหน้าผ่านการแฮชของ perceptron แบบหลายชั้นแบบสุ่ม” ที่ Eusipco 2023 ผู้เขียนคนอื่น ๆ คือ Vedrana Krivokuća Hahn และ Hatef Otroshi

คุณสมบัติไบโอเมตริกซ์ที่สกัดเพื่อสร้างเทมเพลตจะถูกส่งผ่านผ่านหลายเลเยอร์ Perceptron (MLP) แบบสุ่มแบบสุ่มโดยเฉพาะและเอาต์พุตแปลงเป็นไบนารี

Perceptron อธิบายว่า“ อัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ที่ง่ายขึ้นของตัวแยกประเภทไบนารี” โดยsimplilearn-

วิธีการทดสอบด้วยการประเมินตามISO/IEC 30136มาตรฐานการประเมินการป้องกันเทมเพลตไบโอเมตริกซ์พร้อมชุดข้อมูล MOBIO และ LFW มันแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการแข่งขันกับอัลกอริทึมการป้องกันแม่แบบเช่นการประเมินผลทางชีวภาพและการแฮช IOM ตามรายงาน

โดยทั่วไปแล้วเทมเพลตที่เข้ารหัสจะได้รับการพิจารณาในอุตสาหกรรมชีวภาพเพื่อให้เป็นไปได้ที่จะย้อนกลับวิศวกรเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับ อย่างไรก็ตามเทคนิคการโจมตีใหม่ยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องอย่างไรก็ตามอาจทำให้เทมเพลตที่ปลอดภัยก่อนหน้านี้มีช่องโหว่

“ การประเมินช่องโหว่ที่ครอบคลุมของระบบการจดจำใบหน้าเพื่อการโจมตีแบบผกผันของแม่แบบผ่านการสร้างใบหน้าแบบ 3 มิติ” โดย Marcel และ Otroshi เสนอวิธีการใหม่ที่นักวิจัยเรียกว่า Gafar สำหรับ“ การสร้างใบหน้าที่ตระหนักถึงเรขาคณิต”

นักวิจัยได้พัฒนาการโจมตีแบบผกผันของแม่แบบด้วย“ เครือข่ายการสร้างใบหน้าที่ตระหนักถึงรูปทรงเรขาคณิต” และการทำแผนที่ที่ได้รับการฝึกฝนบนใบหน้าจริงและสังเคราะห์

วิธีการที่ได้รับการทดสอบในการนำเสนอการโจมตีโดยใช้ภาพใบหน้าดิจิตอลและภาพพิมพ์ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการโจมตีทั้งระบบเดียวกันกับที่แม่แบบถูกขโมยจากและระบบการจดจำใบหน้าอื่น ๆ

กระดาษถูกตีพิมพ์ในไฟล์ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปแบบและความฉลาดของเครื่องจักร-