{"id":22455,"date":"2021-08-07T17:11:59","date_gmt":"2021-08-07T15:11:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/riconoscimento-biometrico-master-face-e-dictionary-attack\/"},"modified":"2021-08-07T17:11:59","modified_gmt":"2021-08-07T15:11:59","slug":"riconoscimento-biometrico-master-face-e-dictionary-attack","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/riconoscimento-biometrico-master-face-e-dictionary-attack\/","title":{"rendered":"Riconoscimento biometrico, master face e dictionary attack"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Un\u2019interessante studio svolto a Tel Aviv dai ricercatori israeliani della <em>Blavatnik School of Computer Science<\/em> e dalla <em>School of Electrical Engineering<\/em> ha permesso di realizzare una rete neurale in grado di generare diverse immagini di volti umani, ognuna delle quali utilizzabile per impersonare una quantit\u00e0 variabile di identit\u00e0 differenti. Si tratta delle cosiddette \u201c<strong>master face<\/strong>\u201d con le quali sarebbe possibile superare le procedure di riconoscimento biometrico necessarie per l\u2019accesso ad account o aree riservate di utenti che presentano caratteristiche somatiche simili e ricorrenti.<span id=\"more-404281\"\/><\/p>\n<p>Se i risultati della ricerca dovessero essere confermati da ulteriori analisi, almeno in teoria potrebbero essere sufficienti appena 9 <em>Master Face<\/em> per effettuare il riconoscimento di pi\u00f9 del 40% della popolazione mondiale. Un dei test effettuati a carico del Dataset fotografico <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/jessicali9530\/lfw-dataset\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">LFW<\/a> (<em>Labelled Faces in the Wild<\/em>) della University of Massachusetts con volti sintetizzati tramite <a href=\"https:\/\/github.com\/NVlabs\/stylegan\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">StyleGAN<\/a>, Generative Adversarial Network basata su un\u2019implementazione di TensorFlow, avrebbe restituito circa il 20% di risultati positivi su un archivio composto da circa 13 mila immagini.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1-1.png\"><img loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1-1.png\" alt=\"\" width=\"639\" height=\"317\" class=\"aligncenter size-full wp-image-404286\" srcset=\"https:\/\/cdn.html.it\/IFImaEGZ7eHNQESOh_Q9_xhSBO0=\/639x\/smart\/https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1-1.png 639w, https:\/\/cdn.html.it\/jVPTLw0k750AJY6V4clSo6gzGGE=\/300x\/smart\/https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1-1.png 300w, https:\/\/cdn.html.it\/AbPMQQf_Gqgi8NEDP7g41lpBFtk=\/600x\/smart\/https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1-1.png 600w\" sizes=\"(max-width: 639px) 100vw, 639px\"\/><\/a><\/p>\n<p>Un uso pratico, e malevolo, di questa rete neurale potrebbe essere incentrato sui cosiddetti <strong>dictionary attack<\/strong>. Quando parliamo di password questi ultimi si manifestano tramite tentativi ripetuti di sottoporre delle stringhe ad un sistema di autenticazione che proseguono fino a quando non viene rilevata una corrispondenza tra parametro di input e credenziale, lo stesso metodo di attacco potrebbe essere utilizzato in operazioni basate sulla <em>facial recognition<\/em> inviando immagini in sostituzione delle stringhe.<\/p>\n<p>Un ostacolo ai <em>dictionary attack<\/em> \u00e8 rappresentato dalla possibilit\u00e0 di limitare il numero dei tentativi di autenticazione e di bloccarli nel momento in cui viene superata la soglia stabilita. Si tratta per\u00f2 di una contromisura che vede il suo punto debole nei falsi positivi, eventi che possono essere generati volutamente approfittando del fatto che le corrispondenze biometriche non sono e non possono essere mai del tutto esatte. Proprio per questo motivo \u00e8 possibile affermare che lo spazio dei dati biometrici non \u00e8 distribuito in modo uniforme e tale caratteristica pu\u00f2 dare luogo ad ambiguit\u00e0.<\/p>\n<p>Grazie ai risultati ottenuti i ricercatori coinvolti hanno potuto concludere che, attualmente, la <em>face-based authentication<\/em> \u00e8 estremamente vulnerabile, anche quando non si ha a disposizione alcuna informazioni riguardante una persona di cui si vuole violare l\u2019identit\u00e0. Come si pu\u00f2 osservare dall\u2019immagine seguente, la rete neurale utilizzata tenderebbe a generare soprattutto volti di persone anziane, con percentuali di matching decisamente a favore di queste ultime:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1.png\"><img loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1.png\" alt=\"\" width=\"581\" height=\"665\" class=\"aligncenter size-full wp-image-404282\" srcset=\"https:\/\/cdn.html.it\/h5zL6zzzyNzaLhnpNB25UVa-LiU=\/581x\/smart\/https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1.png 581w, https:\/\/cdn.html.it\/lF6SFyqHdvkIkz43QVnofY8-gnw=\/262x\/smart\/https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/08\/gan1.png 262w\" sizes=\"(max-width: 581px) 100vw, 581px\"\/><\/a><\/p>\n<p>Tale dato \u00e8 dovuto probabilmente al fatto che i gruppi composti da volti di persone giovani presentano variazioni pi\u00f9 frequenti rispetto a quelli formati da volti di sessantenni, soprattutto maschi caucasici, ci\u00f2 significa che una singola immagine di una persona anziana potrebbe trovare corrispondenze con un numero di immagini target nettamente pi\u00f9 elevato.<\/p>\n<p><em>Fonte<\/em>: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2108.01077.pdf\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">arXiv<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/HoIdgyBAdo4\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un\u2019interessante studio svolto a Tel Aviv dai ricercatori israeliani della Blavatnik School of Computer Science e dalla School of Electrical Engineering ha permesso di realizzare una rete neurale in grado di generare diverse immagini di volti umani, ognuna delle quali utilizzabile per impersonare una quantit\u00e0 variabile di identit\u00e0 differenti. 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