Riconoscimento facciale: come aumentare la sicurezza dello sblocco col sorriso
Proteggere un dispositivo utilizzando il tuo viso è molto più semplice che ricordare un PIN o una password, ma la tecnologia non è infallibile. Ci sono molti trucchi che possono essere utilizzati per aggirare vari sistemi di sicurezza del riconoscimento facciale (inclusa solo una foto statica del tuo viso), ma i ricercatori hanno sviluppato un nuovo algoritmo che potrebbe cambiarlo facendo in modo che gli utenti registrino invece un movimento facciale distinto.
Face ID di Apple è senza dubbio una delle migliori implementazioni del riconoscimento facciale come strumento di sicurezza perché la fotocamera TrueDepth frontale dello smartphone mappa e corrisponde alla geometria fisica del viso di un utente e il sistema non può essere ingannato solo con una foto piatta. Non è perfetto, tuttavia, poiché i ricercatori hanno trovato modi per aggirare Face ID e accedere all’iPhone di qualcuno mentre dorme.
D.J. Lee, professore di ingegneria elettrica e informatica presso la Brigham Young University, ritiene che ci sia un modo semplice (almeno in superficie) per migliorare notevolmente quanto sia difficile compromettere i sistemi di riconoscimento facciale. Chiamato Verifica simultanea dell’identità a due fattori, o C2FIV, in breve, consente agli utenti di registrarsi eseguendo un movimento facciale specifico e facilmente ripetibile, non più di un paio di secondi, insieme al loro volto unico. Potrebbe essere qualsiasi cosa, dal fare una faccia buffa, alla lettura silenziosa di una frase segreta che induce le labbra a fare movimenti distinti nel processo.
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Con C2FIV, vengono registrate sia le caratteristiche facciali dell’utente, sia i movimenti facciali: i modi sottili in cui l’intero viso di un utente cambia quando i muscoli si espandono e si contraggono. La forma del tuo viso non cambia molto da un giorno all’altro, ma chiedere a qualcuno di ricreare perfettamente uno specifico movimento del viso ogni volta che desidera utilizzare il proprio smartphone è quasi impossibile. Quindi, per tenere conto ogni volta di movimenti leggermente diversi, C2FIV utilizza un framework di rete neurale per comprendere meglio come un’azione eseguita più e più volte può variare ogni volta e lo utilizza per fare confronti intelligenti con ciò su cui è stato originariamente addestrato.
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Per testare il nuovo algoritmo, Lee e il suo dottorato di ricerca. lo studente Zheng Sun ha studiato 50 soggetti e ha registrato 8.000 videoclip di loro che eseguivano vari movimenti facciali come sbattere le palpebre, sorridere e alzare le sopracciglia, che è stato utilizzato per addestrare la rete neurale. Nonostante si tratti di un set di dati relativamente piccolo per l’addestramento di un’intelligenza artificiale, il sistema è stato in grado di identificare correttamente i movimenti facciali con una precisione superiore al 90%, che i ricercatori sperano di migliorare ulteriormente con un maggiore addestramento della rete neurale.
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