Tecnología

Utilizando Inteligencia Artificial podrían “hackear” las huellas digitales

Funcionaría como una llave maestra para violar sistemas de identificación biométrica

Investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Nueva York (EE.UU.), han desarrollado un sistema llamado DeepMasterPrints; que permitiría “hackear” las huellas digitales.

A través de un informe presentado en octubre, durante una conferencia sobre biométrica en Los Ángeles, destacaron que “utilizando una red neuronal se generan huellas dactilares artificiales, que podrían replicar al menos una de cada cinco huellas digitales reales en un sistema de identificación biométrica”.

El documento sugiere que esta técnica podría usarse como un ataque de diccionario, el cual se refiere a un método para averiguar una contraseña probando todas las palabras del diccionario. Pero en vez de contraseñas, una herramienta inspirada en DeepMasterPrints podría probar varias huellas dactilares falsas a través de un sistema, para ver si alguna coincide con una real.

Enfatizaron que es muy difícil que un atacante utilice algo similar a DeepMasterPrint, debido a que se requiere mucho trabajo para optimizar la inteligencia artificial para un sistema específico.

“Cada sistema es diferente, solo traemos un ejemplo de lo que podría pasar con el paso del tiempo; esto es algo a lo que se deberá estar atento”.

Algo similar se vio este año en la conferencia de seguridad Black Hat. Investigadores de IBM demostraron que era posible desarrollar un malware, que utilizando inteligencia artificial realizaría ataques basados en reconocimiento facial.

“hackear” las huellas digitales

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Explotando oportunidades

Los investigadores detallaron que para “hackear” las huellas digitales, DeepMasterPrints aprovecha dos propiedades de los sistemas de autenticación.

Primero, refirieron que por razones ergonómicas, la mayoría de los escáneres de huellas dactilares no leen el dedo completo. Eso simplifica la tarea del ‘hacker’, porque no tiene que conseguir una coincidencia completa, sino una porción de la huella.

Por otra parte, se valen de que algunas características de las huellas dactilares son más comunes que otras. Eso significa que una huella falsa que contiene muchas características comunes, es más probable que coincida con otras huellas dactilares de lo que sugiere el azar.

Con esta base, los desarrolladores del DeepMasterPrints utilizaron una técnica de aprendizaje automático común, llamada red de confrontación generativa; con ella pueden crear artificialmente nuevas huellas dactilares que coincidan con la mayor cantidad posible de huellas dactilares reales.

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