Перевод статьи QuantumCrypt^TM «Enabling biometric technologies to eliminate biometric data storage»

Биометрические технологии быстро развиваются

Биометрические технологии быстро развиваются. Технология, персонал, процесс и политика направлены на обеспечение безопасности биометрических данных для выполнения гарантии, что биометрические технологии будут продолжать формировать эффективные приложения для аутентификации личности человека.

Этот краткий технический документ способствует более глубокому пониманию совершенной биометрической технологии, которая поможет устранить риски, повысить безопасность, защитить конфиденциальность и помочь биометрическим решениям стать актуальными в пространстве цифровой идентификации.

Основные положения

В нашей повседневной жизни, биометрия является основой распространенности решений цифровой идентификации. Однако это также создает огромную проблему поставщикам решений для обеспечения безопасности предприятий, разработчикам биометрических технологий, интеграторам и OEM-производителям оборудования, в обеспечение безопасности и целостности биометрических данных.

Модели True Biometric Hash, которые Infinity создала для 2D лица, отпечатков пальцев и радужной оболочки, позволяют использовать различные биометрические методы для удаления биометрических данных с использованием передовых технологий для извлечения только надежных и повторяемых характерных векторов из изображения биометрического сканирования. Мало того, что эти же самые характерные векторы извлекаются многократно и точно, но платформа также собирает только надежные биты, так что это не ставит под угрозу общую эффективную биометрическую энтропию для лучшей безопасности и производительности.

Что такое DeepFake

Технология deepfake – это методика синтеза аудио или видео с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей. Впервые такая нейросеть была создана в 2014 году студентом Стэндфордского университета Яном Гудфеллоу. Он автоматизировал процесс обучения двух нейронных сетей, когда одна из них генерирует лица или голоса, а другая анализирует поученные результаты и даёт заключение: похожи они на оригинал, или нет. Технологию можно сравнить с работой художника, который копирует картины известных мастеров, а эксперт пытается выявить такую подделку. Не достаточно просто скопировать изображение, сохранить размеры и пропорции, а требуется повторить мельчайшие детали: технику нанесения краски, её состав, наличие повреждений на холсте и, при наличии, подпись автора. Когда эксперт обнаруживает подделку – об этом сообщается копирующему, который переделывает свою работу, предлагая более качественный вариант подделки. Аналогично нейросети обучают друг друга до тех пор, пока вторая нейросеть примет сгенерированные изображения за реальные. После того, как эксперт не сможет отличить оригинал от копии начинается процесс изготовления более сложных подделок, а именно – создание того, что никогда ранее не существовало. Визуальное представление состязательного обучения двух нейронных сетей подготовила компания OpenAI.

Можно ли распознать Fake видео

С распространением deepfake возникла опасность дискредитации любого человека, запись голоса или фото которого есть в сети. Первой жертвой этой атаки была актриса Галь Гадот. Это стало началом серии атак на представительниц прекрасного пола, вставляя их образы в порно ролики. Следующая волна deepfake атак была направлена на политических лидеров: Барака Обамы, Дональда Трампа, Нэнси Пелоси, Ричарда Никсона и других.

В первый момент deepfake видео выглядят весьма убедительно, но далеко не все они могут обмануть экспертов и специальные алгоритмы.

Статья подготовлена совместно с генеральным директором компании "Айрис Девайсез" – Дмитрием Антоновым

Охота за персональными данными ведётся уже много лет. Первые случаи существенных хищений были отмечены примерно три-четыре года назад. Увеличение числа утечек персональных, в том числе и биометрических, данных происходит из-за расширения числа мест их сбора и хранения. Подробная информация о крупных утечках данных россиян собрана на сайте TAdviser.

Кто собирает наши персональные и биометрические данные
Наиболее крупными финансовыми организациями, которые собирают персональную и биометрическую информацию о гражданах России являются: ЕБС (Единая Биометрическая Система), Бюро Кредитных Историй Эквифакс, Сбербанк России, ПочтаБанк, Банк Тинькофф Кредитные Системы и ряд других крупных банков и Микро Финансовых организаций.

Из государственных систем сбора персональных и биометрических данных наиболее известной и масштабной является ЕСИА (Единая Система Идентификации и Аутентификации), которая используется для авторизации пользователя на портале Госуслуг и ряде других государственных и коммерческих ресурсов посредством единой учётной записи в ЕСИА.

Мы являемся свидетелями глобальной эпидемии коронавируса 2019-nCoV. Для противодействия его распространению многие носят медицинскую маску — это становится обычной вещью или даже необходимостью.

Эпидемия коронавируса в Китае

Причина повышенного внимания к коронавирусу, от которого в этом году погибло меньше людей, чем от обычного гриппа за тот же период времени, — высокая смертность среди заразившихся. По статистике, от гриппа ежегодно умирает от 10 до 20 человек на 100 тысяч инфицированных, а смертность от коронавируса превышает этот показатель в десятки раз.

Ответом на эпидемию стало повсеместное использование индивидуальных средств защиты. В Китае в разгар эпидемии на законодательном уровне запретили выходить из дома без защитной маски. Эти меры позволили остановить лавинообразное распространение инфекции.

Но при этом важным элементом общественной безопасности в Китае и других странах являются системы распознавания лиц. Эта технология стала неотъемлемой частью городской инфраструктуры: камеры видеонаблюдения располагаются на улицах и в аэропортах, на границе и в магазинах, в гостиницах и на стадионах.

Идентификация по лицу используется не только для предотвращения преступлений путем выявления и отслеживания преступников, но также применяется для поиска нарушителей карантина и цепочки контактов с ними.

Кража биометрических данных

Когда злоумышленники копируют электронный пропуск, подбирают пароль или применяют скимминг пластиковой карты, все эти вещи можно заменить и таким образом предотвратить возможное мошенничество.

С появлением биометрических технологий процесс идентификации упростился. Но проблема в том, что, в случае кражи, изменить биометрические признаки не получится.

Первые существенные хищения были выявлены три-четыре года назад:
К сожалению, даже самая лучшая многоуровневая защита от взлома имеет уязвимости, и возникновение подобных инцидентов неизбежно.