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生物識別可確保「萬(wàn)無(wú)一失」 事實(shí)或許沒那麼簡(jiǎn)單
指紋識別、虹膜識別、靜脈識別……隨著高科技的發(fā)展，生物識別技術(shù)開(kāi)始普遍被用作新的生物認(rèn)證方式，並有代替數(shù)字密碼的趨勢(shì)。但是，“獨(dú)一無(wú)二”的生物識別技術(shù)，真的沒有安全隱患了嗎？事實(shí)並非如此。
人臉識別被破解早已不是新聞，而以安全著稱(chēng)的Face ID近日也遭到了破解。2019年的美國(guó)黑帽大會(huì)上，就有研究人員就展示了這一“漏洞”。他們製作了一種特殊的眼鏡：鏡片上貼上黑色膠帶，中間畫著白色的點(diǎn)。當(dāng)他們把眼鏡戴在睡著的受害者臉上時(shí)，便可以進(jìn)入他的iPhone，還能通過(guò)行動(dòng)支付應(yīng)用程式給其他人匯款。這個(gè)漏洞來(lái)源於蘋果的：注視感知功能，這一功能原本是為了進(jìn)行活體檢測(cè)。然而，在識別戴眼鏡的人時(shí)，並不會(huì)從眼框區(qū)域提取3D信息。為了封堵這個(gè)漏洞，研究人員建議生物識別模塊的製造商為面部識別裝置添加更多身份認(rèn)證。
比人臉更容易破解的則是指紋識別，早在2017年，日本國(guó)家信息學(xué)研究所的研究人稱(chēng)，他們僅用中端數(shù)碼愛(ài)相機(jī)，就能從個(gè)人照片中成功提取指紋，之後還可以使用 3D 印表機(jī)輕鬆創(chuàng)建指紋副本；2018年密西根州立大學(xué)的 Roy等人生成的 DeepMasterPrints 在 1% 的錯誤匹配率下能夠偽造 77% 的主體指紋。
靜脈識別是根據(jù)靜脈血液中脫氧血色素吸收近紅外線(xiàn )或人體輻射遠(yuǎn)紅外線(xiàn )的特性來(lái)提取特徵。由於每個(gè)人的靜脈分布圖具備類(lèi)似於指紋的唯一性且成年後持久不變的特點(diǎn)，所以它能夠唯一確定一個(gè)人的身份。不過(guò)，德國(guó)混沌通信大會(huì)上兩(liǎng)名黑客卻提出了破解之道：首先用單眼相機(jī)拍攝了目標(biāo)的手掌照片，然後通過(guò)修改照片去除紅外濾光之後，從中提取出了目標(biāo)的靜脈布局，然後複製在一隻蠟制的手掌上，就成功的通過(guò)了掃描儀。
而聲紋識別也同樣未能逃過(guò)被破解的“命運(yùn)”。在GeekPwn2017國(guó)際安全極客大賽上，選手就根據(jù)遊戲《王者榮耀》裡英雄配音者所提供的聲音樣本，模擬了其聲紋特徵，合成一段“攻擊”語音，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)提供的四個(gè)具有聲紋識別功能的設(shè)備發(fā)起攻擊，欺騙並通過(guò)了“聲紋鎖”的驗(yàn)證。
在指紋識別、面部識別、靜脈識別、聲紋識別相繼“淪陷”後，虹膜識別也遭到破解。與想像中不同，獲取虹膜的方式十分簡(jiǎn)單，只要在一個(gè)人十米內(nèi)，用單反長(zhǎng)焦鏡頭結(jié)合捕捉紅外功能聚焦光束拍攝，就能成功獲取虹膜信息。2018 年，百度安全實(shí)驗(yàn)室(X-lab)研究員小灰灰就成功破解了虹膜識別，並給出了複製虹膜的方法。而且，即便有硬體在虹膜識別過(guò)程中加入了“活體檢測(cè)”，譬如眼球微動(dòng)、瞳孔縮放，只需抖動(dòng)列印虹膜，或平穩(wěn)拉進(jìn)拉遠(yuǎn)，也能輕易繞過(guò)，通過(guò)認(rèn)證。
結(jié)語：其實(shí)梳理一番發(fā)現(xiàn)，還真沒一種生物識別可以保證萬(wàn)無(wú)一失。不過(guò)，儘管單一一種識別方式可以輕易破解，但是把這些方法融合起來(lái)，卻大大提高了破解成本。當(dāng)然，融合的方式也需要繼續(xù)探索，這並不是簡(jiǎn)單的疊加。
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指紋識別、虹膜識別、靜脈識別……隨著高科技的發(fā)展，生物識別技術(shù)開(kāi)始普遍被用作新的生物認(rèn)證方式，並有代替數(shù)字密碼的趨勢(shì)。但是，“獨(dú)一無(wú)二”的生物識別技術(shù)，真的沒有安全隱患了嗎？事實(shí)並非如此。
人臉識別被破解早已不是新聞，而以安全著稱(chēng)的Face ID近日也遭到了破解。2019年的美國(guó)黑帽大會(huì)上，就有研究人員就展示了這一“漏洞”。他們製作了一種特殊的眼鏡：鏡片上貼上黑色膠帶，中間畫著白色的點(diǎn)。當(dāng)他們把眼鏡戴在睡著的受害者臉上時(shí)，便可以進(jìn)入他的iPhone，還能通過(guò)行動(dòng)支付應(yīng)用程式給其他人匯款。這個(gè)漏洞來(lái)源於蘋果的：注視感知功能，這一功能原本是為了進(jìn)行活體檢測(cè)。然而，在識別戴眼鏡的人時(shí)，並不會(huì)從眼框區(qū)域提取3D信息。為了封堵這個(gè)漏洞，研究人員建議生物識別模塊的製造商為面部識別裝置添加更多身份認(rèn)證。
比人臉更容易破解的則是指紋識別，早在2017年，日本國(guó)家信息學(xué)研究所的研究人稱(chēng)，他們僅用中端數(shù)碼愛(ài)相機(jī)，就能從個(gè)人照片中成功提取指紋，之後還可以使用 3D 印表機(jī)輕鬆創(chuàng)建指紋副本；2018年密西根州立大學(xué)的 Roy等人生成的 DeepMasterPrints 在 1% 的錯誤匹配率下能夠偽造 77% 的主體指紋。
靜脈識別是根據(jù)靜脈血液中脫氧血色素吸收近紅外線(xiàn )或人體輻射遠(yuǎn)紅外線(xiàn )的特性來(lái)提取特徵。由於每個(gè)人的靜脈分布圖具備類(lèi)似於指紋的唯一性且成年後持久不變的特點(diǎn)，所以它能夠唯一確定一個(gè)人的身份。不過(guò)，德國(guó)混沌通信大會(huì)上兩(liǎng)名黑客卻提出了破解之道：首先用單眼相機(jī)拍攝了目標(biāo)的手掌照片，然後通過(guò)修改照片去除紅外濾光之後，從中提取出了目標(biāo)的靜脈布局，然後複製在一隻蠟制的手掌上，就成功的通過(guò)了掃描儀。
而聲紋識別也同樣未能逃過(guò)被破解的“命運(yùn)”。在GeekPwn2017國(guó)際安全極客大賽上，選手就根據(jù)遊戲《王者榮耀》裡英雄配音者所提供的聲音樣本，模擬了其聲紋特徵，合成一段“攻擊”語音，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)提供的四個(gè)具有聲紋識別功能的設(shè)備發(fā)起攻擊，欺騙並通過(guò)了“聲紋鎖”的驗(yàn)證。
在指紋識別、面部識別、靜脈識別、聲紋識別相繼“淪陷”後，虹膜識別也遭到破解。與想像中不同，獲取虹膜的方式十分簡(jiǎn)單，只要在一個(gè)人十米內(nèi)，用單反長(zhǎng)焦鏡頭結(jié)合捕捉紅外功能聚焦光束拍攝，就能成功獲取虹膜信息。2018 年，百度安全實(shí)驗(yàn)室(X-lab)研究員小灰灰就成功破解了虹膜識別，並給出了複製虹膜的方法。而且，即便有硬體在虹膜識別過(guò)程中加入了“活體檢測(cè)”，譬如眼球微動(dòng)、瞳孔縮放，只需抖動(dòng)列印虹膜，或平穩(wěn)拉進(jìn)拉遠(yuǎn)，也能輕易繞過(guò)，通過(guò)認(rèn)證。
結(jié)語：其實(shí)梳理一番發(fā)現(xiàn)，還真沒一種生物識別可以保證萬(wàn)無(wú)一失。不過(guò)，儘管單一一種識別方式可以輕易破解，但是把這些方法融合起來(lái)，卻大大提高了破解成本。當(dāng)然，融合的方式也需要繼續(xù)探索，這並不是簡(jiǎn)單的疊加。
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