Придверный коврик узнал хозяина по следу
Новозеландские инженеры доработали придверный коврик, дав ему способность различать людей по следам, оставляемым их ботинками, причем алгоритм учитывает не только саму подошву, но и массу человека, а также распределение веса. Разработчики предлагают использовать устройство для простой многофакторной аутентификации вместе с электронным дверным замком. Устройство было представлено на конференции AH2019.
Многофакторная аутентификация подразумевает, что пользователь должен подтвердить свою личность несколькими факторами, причем разных типов. В качестве фактора знания обычно выступает пароль, а в качестве других факторов часто применяют биометрические характеристики или устройства, такие как USB-токены. Многофакторная аутентификация резко повышает безопасность системы, но многие пользователи считают такой метод неудобным, потому что помимо ввода пароля им приходится выполнять дополнительные действия, например, прикладывать палец к сканеру отпечатков или вставлять USB-токен.
Суранга Нанаяккара (Suranga Nanayakkara) и его коллеги из Оклендского университета создали пассивное устройство для подтверждения личности, не требующее дополнительных действий от человека. Оно представляет собой придверный коврик, внутри которого установлен 15,3-дюймовый прямоугольный емкостной сенсор. Он может обнаружить объекты на высоте до четырех сантиметров до него. Инженеры использовали это свойство, чтобы создавать скан ботинок человека, когда он подходит к двери.
Разработчики опробовали три алгоритма классификации для распознавания человека по отпечатку ботинка и распределению веса по подошве. Оказалось, что наивысшая точность достигается при использовании метода опорных векторов. Инженеры отмечают, что из-за особенности реализации устройства точность его распознавания снизилась на второй день. Для алгоритма на основе метода опорных векторов при распознавании среди 15 человек она составила 100 процентов в первый день и 96 процентов во второй.
Ранее инженеры разрабатывали и другие необычные методы аутентификации. К примеру, в 2017 году американские разработчики предложили использовать в качестве токенов любые предметы. Для этого они предлагают снимать их на смартфон с помощью приложения, которое с помощью алгоритма машинного обучения распознает этот предмет. А программисты из Yahoo предложили применять для аутентификации экран смартфона, выступающий в роли большого сканера, распознающего отпечаток уха.
Григорий Копиев
На взлом одного смартфона ушло от 40 минут до 13 часов
Китайские ученые нашли в смартфонах шести крупных компаний (Samsung, Xiaomi, HUAWEI, Vivo, OnePlus, OPPO) уязвимости, которые позволяют взломать сканер отпечатков пальцев. Им удалось получить бесконечное количество попыток для разблокировки смартфонов, создать много искусственных отпечатков с помощью нейросетей и подобрать подходящий для разблокировки. Препринт доступен на arXiv.org. Аутентификация с помощью отпечатка пальца в смартфонах состоит из 4 этапов. Первый этап — это получение отпечатка. Когда палец касается сенсора, он делает несколько изображений отпечатка. Затем идет этап компенсации: чтобы улучшить качество изображений, с них удаляется шум. На следующем этапе алгоритмы проверяют текстуры, нажим и форму отпечатка. Их цель — отличить отпечаток настоящего человеческого пальца от, например, отпечатка пальца силиконовой руки. Хакеры могут использовать искусственные пальцы из разных материалов, чтобы взломать смартфон. На последнем этапе аутентификации полученный отпечаток сравнивается с правильным отпечатком из базы данных. В отличие от паролей, система не проверяет полное соответствие двух отпечатков. Вместо этого полученному отпечатку достаточно преодолеть заданный порог сходства с правильным. Если пробовать много разных отпечатков, один из них рано или поздно перейдет этот порог. Поэтому у сканеров отпечатков пальцев есть дополнительный метод усиления безопасности — это ограничение количества попыток. После нескольких безуспешных попыток зайти в смартфон система блокирует доступ. Китайские инженеры Чен Ю (Chen Yu) из компании Tensent и Хе Илинь (He Yiling) из Чжэцзянского университета придумали алгоритм BrutePrint, который может обмануть сканер отпечатков пальцев методом полного перебора. Они обнаружили две уязвимости Cancel-After-Match-Fail (CAMF) и Match-After-Lock (MAL), благодаря которым можно делать сколько угодно попыток аутентификации по отпечатку, а иногда и похитить отпечаток пальца пользователя, который хранится на смартфоне. Уязвимость CAMF основана на том, что за одну попытку аутентификации сканер обычно делает сразу несколько изображений отпечатков. Если убедить сканер, что множество разных изображений были сделаны за одну попытку, то можно пробовать бесконечно много отпечатков. Дело в том, что сканер может сделать три вывода по одному изображению: на нем правильный отпечаток, на нем неправильный отпечаток или в ходе сканирования случилась ошибка. Например, что-то произошло с оборудованием и вызвало сбой в программе. В случае такой ошибки попытка не заканчивается. Система BrutePrint нарушает контрольную сумму изображения отпечатка, которая как раз приводит к этой ошибке. Другая уязвимость MAL помогает обойти режим блокировки доступа после превышения числа неправильных попыток. В некоторых смартфонах во время выхода экрана из спящего режима режим блокировки доступа не работает. Этого хватает, чтобы внедриться в систему и запустить попытки доступа к сканеру отпечатков. Кроме того, в процессе сравнения отправленных отпечатков с правильными, которые хранятся в смартфоне, можно их похитить. Главный этап атаки — внедриться в систему сканирования и начать посылать ей изображения отпечатков, используя уязвимости CAMF и MAL. Для этого инженеры собрали систему, которая может перехватывать и менять сигнал между сканером отпечатков пальцев и процессором смартфона. В смартфоне сканер и процессор соединены интерфейсом, и атакующая система имитирует этот интерфейс: она тоже соединяется со сканером и процессором. В систему также входит карта памяти, на которой хранятся заранее подготовленные отпечатки пальцев для перебора. Авторы утверждают, что итоговая стоимость всех компонентов составила всего 15 долларов. Базу данных отпечатков для перебора можно собрать самостоятельно или найти в открытых источниках: научных исследованиях или утечках данных. Авторы сами сгенерировали данные для перебора. Важная часть атаки — это предобработка отпечатков, чтобы они выглядели реалистично и подходили для сенсора в конкретном смартфоне. Инженеры использовали нейросеть CycleGAN, которая умеет менять стиль изображения. Для эксперимента с каждым смартфоном авторы обучали нейросеть редактировать отпечатки, чтобы они были похожи на отпечатки с его сенсора. Инженеры провели десять экспериментов с разными смартфонами. Уязвимость CAMF сработала на всех моделях, но по-разному. Авторам удалось получить неограниченное количество попыток разблокировки на всех смартфонах с операционной системой Android и только 15 попыток на iOS. Кроме того, на айфонах ученым не удалось перехватить сигнал между процессором и сканером отпечатков пальцев. Дело в том, что iOS всегда шифрует этот сигнал, в отличие от Android. В итоге сканер не удалось взломать только на смартфонах компании Apple. На взлом остальных гаджетов ушло от 40 минут до 13 часов. Ученым также удалось похитить оригинальные отпечатки пальцев пользователей со всех смартфонов на платформе Android. Авторы предлагают несколько методов, которые помогут производителям смартфонов сделать сканеры отпечатков пальцев безопасней. Во-первых, избавиться от уязвимости CAMF: для этого нужно добавить проверку на количество ошибочных попыток, которые не дошли до этапа сравнения с правильным отпечатком. Чтобы устранить уязвимость MAL, нельзя отменять блокировку доступа. Наконец, нужно шифровать сигналы, которыми обмениваются сканер и процессор. Сканер отпечатков пальцев — не единственная система разблокировки, которую можно взломать. Вьетнамским инженерам удалось обмануть Face ID в iPhone X с помощью маски. Ее распечатали на 3D-принтере, налепили на нее нос и приклеили изображения губ и глаз. Сканер Face ID принял маску за настоящее лицо.
