Bugün akıllı telefonun kilidini açıyoruz yüzünüzle veya parmak izinizle, ancak yarın sadece kalp atışımız yeterli olabilir. Aralarında Soochow Üniversitesi, Aalborg Üniversitesi ve Macquarie Üniversitesi'nin de bulunduğu çeşitli üniversite fakültelerinden bir grup Çinli, Avustralyalı ve Danimarkalı araştırmacı, yakın zamanda bilimsel bir çalışma yayınlayarak buna ikna olmuş durumda.
sıradan görünen bir soruyu yanıtlamaya çalışıyor: “Ya zaten her gün kulaklarımıza taktığımız cihaz, biz hiçbir şey yapmadan bizi kalp atışlarımızdan tanıyabilseydi?”
Sistem denir Hız Kilidi ve artık çoğu Bluetooth kulaklıkta bulunan bir bileşeni kullanıyor, ivmeölçer, Kalbin her atışta ürettiği mikro titreşimleri okumak ve kemikler yoluyla kulak kanalına yayılır. Fikir şu kulaklığınızı bir şeye dönüştürün sürekli biyometrik anahtaryasal sahibinin hala onu giydiğini doğrulayabilecek kapasitede.
Çünkü mevcut çözümler yeterli değil
Bugün biyometrik kimlik doğrulama neredeyse her zaman bir parmak izi, yüz tanıma veya bir kod içeriyor. Kilidi açarken iyi çalışan ancak bariz bir zayıflığı olan tüm yöntemler: Cihaz bir kez güvenilir kabul edildiğinde öyle kalır. Kısa süreli bekleme ayarlanmazsa herkes oturum açabilir ve akıllı telefon veya bilgisayar bunu fark etmez. Bu sınırın üstesinden gelmek için son yıllardaki araştırmalar değişti sürekli kimlik doğrulamada, arka planda an be an kontrol yapancihazdaki aktif kişinin her zaman aynı olmasıdır.
Ancak bu cephede bile mevcut seçeneklerin pratik sorunları var. Kalp sensörlü akıllı saatler popüler ama o kadar da değil. Kulaklık tabanlı çözümler genellikle kullanıcının bir şeyler yapmasını, dişlerini şıklatmasını, konuşmasını, çiğnemesini gerektirir veya hoparlörün ses çıkarmasına ve müzik çalmayı engellemesine güvenir.
Kalp atışlarını kelimenin tam anlamıyla dinlemek için kulaklıkların dahili mikrofonlarını aktif gürültü engelleme özelliğine sahip kullanan yeni bir trend de var, ancak pahalı cihazlardan bahsediyoruz ve zaten zayıf olan kalp sesleri, herhangi bir arka plan gürültüsü tarafından kapsanıyor.
Cevap? İvmeölçerle kalbi okumak
AccLock bir süredir bilinen fizyolojik bir gözlemden yola çıkıyor. Bir karıncık her kasılıp aortaya kan pompaladığında, vücut küçük bir mekanik tepkiye, bir tür karışıklığa maruz kalır. Bu titreşimler iskelet ve dokulardan geçerek başa ve kulak kanalına kadar ulaşır. O kadar küçükler ki biz onları algılamıyoruz ama hassas bir ivmeölçer algılayabiliyor. Ortaya çıkan sinyal denir balistokardiyogram ve kan pompalama anına karşılık gelen baskın bir zirveye sahip, tanınabilir bir şekle sahiptir.
Araştırmacılar iki ayrıntıya dikkat çekti. İlk olarak şunu Her kişinin sinyali diğerlerinden oldukça farklıdırAnatomi, kalp pozisyonu, kemik geometrisi ve kasılma dinamiklerinin benzersiz kombinasyonu için. İkincisi, şu aynı kişiden gelen sinyal zaman içinde sabit kalırkulaklıkları çıkarıp taktıktan sonra ve hatta kulaklık modelini değiştirdikten sonra bile. 33 katılımcıyı temel alan bir test örneğindeAynı kullanıcının farklı oturumlardaki kayıtları arasındaki korelasyon çok yüksekken, farklı kullanıcılar arasında neredeyse sıfıra düştü. Biyometrinin tam da ihtiyacı olan şey bu: kişi içinde sabit, insanlar arasında ayırt edilebilir.
Teknoloji tehditleri
Bir sonraki siber güvenlik sorununa kuantum hesaplama adı veriliyor
kaydeden Dario D'Elia
Basit kelimelerle üç teknik zorluk
Gerçekten işleyen bir sisteme ulaşmak için önemsiz olmayan bir yol vardır. İlk zorluk gürültüyle ilgili. İvme ölçer sadece kalbi yakalamakla kalmıyor; aynı zamanda nefes almayı, başın mikro salınımlarını, gövdenin hareketini, öksürük şokunu, göz kapaklarının yanıp sönmesini de kaydediyor. Yazarlar iki bozukluk kategorisini birbirinden ayırıyor. Bir tarafta her zaman mevcut olan ve bunlara karşı klasik matematiksel filtreler kullandıkları içsel sesler var. Öte yandan, ani kafa sallama gibi ara sıra gerçekleşen olaylarda da anormal bir şeyin olduğunu gerçek zamanlı olarak fark eden ve parametrelerini anında ayarlayan bir algoritmaya ihtiyaç duyulur.
İkinci zorluk örneklemedir. Bir kişinin kalp atışı, birbirine karıştırılmış iki tür bilgi içerir: Kalbin aynı şekilde çalışması nedeniyle tüm insanlarda ortak olan evrensel özellikler ve belirli özelliklerbireyleri ayıran şeyler. Sorun, evrensel özelliklerin çok daha güçlü olması ve bireysel özellikleri gizleme eğiliminde olmasıdır. Onları ayırmak için ben araştırmacılar HIDNet adı verilen bir yapay zeka modeli geliştirdilereğitim sırasında kelimenin tam anlamıyla kendisiyle rekabete sokulur: ağın bir kısmı kimliği çıkarmaya çalışır, diğer kısmı diğer her şeyi çıkarmaya çalışır ve matematiksel bir mekanizma iki parçayı örtüşmemeye zorlar.
Üçüncü zorluk ise en çok gerçek kullanıma yönelik olanıdır. Hemen hemen tüm biyometrik sistemlerin her yeni kullanıcı için sıfırdan eğitilirbu da veri toplamak, etiketlemek, beklemek anlamına geliyor. Pratik değil. AccLock, başlangıçtaki bir grup insan üzerinde iki farklı kalp atışı arasındaki mesafenin nasıl ölçüldüğünü öğrenerek bu sorunu çözer. Bu noktada, yeni bir kullanıcıyı kaydetmek yalnızca kısa bir örnek alır ve kişisel bir eşik hesaplar. Yeni bir kimlik doğrulama geldiğinde sistem, kalp atışını kayıtlı modelle karşılaştırır: mesafe eşiğin altındaysa kimlik doğrulaması yapılır; yukarıdaysa hayır.
Yapay zekayla güçlendirilmiş siber tehditler: siber uzay savunması nasıl değişiyor?
kaydeden Marco Cimminella
Yorumlanacak sonuçlar
Katılan 33 katılımcıdan AccLock şunları kaydetti: yanlış isabet oranı %3,13 ve yanlış reddetme oranı %2,99. Somut olarak, dışarıdan birinin yaptığı yüz erişim girişiminden yaklaşık üçü haksız yere geçecektir ve hak sahibi tarafından yapılan yüz girişimden yaklaşık üçü yanlışlıkla reddedilecektir. ben mükemmel olmaktan uzak ancak sürekli kimlik doğrulama için yeterli sayılar, sistemin dakikada onlarca kez kontrol ettiği ve tek bir izole hatanın hiçbir şeyden ödün vermediği bir durum.
Hayal edilen birçok potansiyel uygulama var. Hiçbir şeyi kaldırmadan bir evin kapısını açtığınızı düşünün, çünkü kulaklıklar zaten erişim sisteminin kimliğini doğrulamıştır. Aynı durum toplu taşıma araçlarında kişisel biletinizi kontrol etmek için de geçerlidir. Veya bir dizüstü bilgisayar veya ortak bir bilgisayar açık bırakıldığında: Sistem, kulaklığı takan kişinin sahibi olmadığını anlıyor ve erişimi engelliyor. Tüm bunlar, ses çıkaran hoparlörler olmadan, özel sensörler olmadan, kullanıcının herhangi bir şekilde basmasına, konuşmasına veya hareket etmesine gerek kalmadan gerçekleşir.
Doğrulanması gerekenler kaldı
İş hala akademik bir prototip. Otuz üç katılımcı zafer ilan edemeyecek kadar az ve testler, kişinin arabada yürüdüğü, koştuğu, konuştuğu, çiğnediği, sinirlendiği gerçek hayatta bulunabilecek olandan daha kontrollü koşullarda gerçekleştirildi. Yoğun fiziksel efor sırasında veya kalp atış hızı duygu veya stres nedeniyle büyük ölçüde değiştiğinde sinyale ne olacağının anlaşılması gerekiyor. Davranışın, heterojen kalitede sensörlere sahip düzinelerce farklı kulaklık modelinde doğrulanması gerekiyor. Ve mahremiyetle ilgili tüm bölüm kaldı: Kalp atış hızı bir sağlık verisidir ve bunu sürekli kaydeden bir sistem, bugün hiçbir kulaklık üreticisinin henüz yüzleşmediği soruları gündeme getirmektedir.
Stratejikon
Biyometrik Yüz Tanıma ve Yapay Zeka Yasası: Mükemmel Fırtına
Andrea Monti
Ancak çalışmanın mesajı açıktır. Geleceğin biyometrisi belki de artık bir sensörün üzerinde duran bir parmaktan ya da bir kameraya bakıştan değil, çok daha gizli bir şeyden gelecek: Müzik dinlerken kalbinizin kafatasınızın kemiklerini titreştirme şeklinden. Teknolojinin laboratuvar dışında da sağlam olduğu kanıtlanırsa, bu, bir güvenlik yeniliğinin hiçbir şey gerektirmediği nadir durumlardan biri olacaktır çünkü bilgimiz dışında, halihazırda taktığımız bir nesnenin içinde çalışmaktadır.
Bir yanıt yazın