Din telefon kan en dag forblive sikker mod tyve ved at identificere dig ved dit greb.
Indhold
- Kend dig selv
- A.I. til anerkendelse
Forskere ved Louisiana State University har fundet en måde at bruge kunstig intelligens (A.I.) for at hjælpe telefoner med at analysere, hvordan brugerne holder dem. Metoden kan hjælpe med at afgøre, om telefonerne er i hænderne på deres ejere eller en andens, ifølge en ny undersøgelse.
Anbefalede videoer
"A.I. har en stærk evne til at lære og identificere en brugers biometriske funktioner, især når der er er ikke mange dedikerede eller high-fidelity-sensorer tilgængelige på mobiltelefoner,” professor i datalogi Chen Wang, sagde en af undersøgelsens forfattere i et interview.
Kend dig selv
Wangs opfindelse virker, når du tager fat i din telefon. Telefonens mikrofon optager lyden, når en notifikationstone afspilles. En A.I.-baseret algoritme behandler lyden og udtrækker biometriske funktioner for at matche brugerens funktionsprofil eller registrerede håndgreb. Hvis der er et match, lykkes bekræftelsen, og forhåndsvisningen af meddelelsen vises på skærmen. Ellers vises kun antallet af afventende notifikationer.
Fordi folk har forskellige håndstørrelser, fingerlængder, holdestyrker og håndformer, er virkningerne på lyde forskellige og kan læres og skelnes af A.I., sagde Wang. Forskere kalder disse kropsmålinger og beregninger relateret til menneskelige egenskaber biometri.
Fordi mennesker har forskellige håndstørrelser, fingerlængder, holdestyrker og håndformer, er indvirkningen på lyde forskellige og kan læres og skelnes af A.I.
"A.I. giver en måde at udnytte de let tilgængelige og billige sensorer på mobile enheder, såsom kameraer, mikrofoner, touchscreen og bevægelsessensorer, til at identificere en bruger,” tilføjede han. "Ud over den traditionelle fysiologiske biometri, såsom ansigt, iris og fingeraftryk, har A.I. er også god til at udtrække adfærdsmæssige biometri, herunder kropsbevægelser, fingerbevægelser, signaturer, håndbevægelser, stemmer og gangmønstre, som menes at være sværere at replikere af en modstander."
I et interview, Dan Simion, Vice President for AI & Analytics hos teknologifirmaet Capgemini Americas sagde, at A.I. er nyttigt til at genkende brugere, fordi det kan kompensere for menneskelige svagheder.
"I mange tilfælde er genkendelse baseret på sikkerhedskoder eller adgangskoder for at afgøre, om noget som en telefon faktisk tilhører den pågældende person," tilføjede han. "Men bekymringen og begrænsningen ved at bruge ting som sikkerhedsspørgsmål er, at de kan blive stjålet, eller adgangskoder kan blive glemt af brugerne. A.I. er nyttigt som et alternativ, fordi det eliminerer risikoen for disse begrænsninger."
A.I. til anerkendelse
Du har sikkert allerede stødt på A.I. identifikation. Mange former for A.I. bruges til at genkende brugere, herunder ansigtsgenkendelse, stemmegenkendelse og fingeraftryk, sagde Simion. Teknologien bruges til at få adgang til mobiltelefoner, og den kan snart finde vej til andre gadgets som wearables, tilføjede han.
"For eksempel, hvis personens puls er meget højere end normalt, eller deres aktivitetsniveau er meget lavere, vil den A.I. kan genkende disse anomalier, fordi de ikke passer med de kognitive mønstre i den normale enhed ejer."
Men A.I. anerkendelse har stadig sine ulemper. Wang sagde, at de fleste A.I.-baserede brugergenkendelsesmetoder stadig kræver, at brugeren aktivt indtaster biometriske data. Det virker ikke, når brugerens deltagelse ikke er øjeblikkelig, såsom når enheden deles med venner eller familiemedlemmer, eller når en beskedmeddelelse automatisk dukker op på den låste skærmen.
Biometri er også underlagt det, forskere kalder replay-angreb. For eksempel kan en modstander fysisk forfalske brugerens ansigt, fingeraftryk og iris baseret på 3D trykning, og A.I. kan også udnyttes til at replikere brugerens ansigt, stemme og andre biometriske data digitalt.
A.I. vil i stigende grad blive brugt til at klassificere adfærdsmønstre for at afgøre, om disse mønstre repræsenterer ufarlig adfærd eller afgøre, om et system er under angreb.
Ifølge Dave Maher, en blockchain og sikker computerekspert og CTO for Intertrust, sagde i et interview, i fremtiden, A.I. at spore mønstre vil blive brugt til at opdage cybertrusler. A.I. vil i stigende grad blive brugt til at klassificere adfærdsmønstre for at afgøre, om disse mønstre repræsenterer ufarlig adfærd eller afgøre, om et system er under angreb.
Et eksempel er Mirai botnet, som Maher sammenlignede med en muterende virus, der inficerer IoT-systemer. Botnettet kan samle et stort antal enheder for at angribe de netværk, som disse enheder er medlemmer af.
"A.I. vil blive brugt til at identificere vira og deres mutante modstykker,” sagde Maher.
Et andet projekt, Chen arbejder på, kunne sikre, at din shopping er mere sikker. Dette system bruger en telefongribende hånd til verifikation ved kiosker, såsom selvudtjekning i en købmand.
Når en bruger holder en telefon tæt på kiosken til NFC-baseret eller QR-kodegodkendelse, fanges bagsiden af brugerens gribende hånd af et kamera på standen.
"En A.I.-baseret metode vil behandle gribehåndsbilledet og sammenligne det med brugerens registrerede håndbillede ved at kontrollere den gribende hånds form, hudmønstre/farve og gribende gestus," Chen tilføjet.
Redaktørens anbefalinger
- Forskning afslører det ene sted, du aldrig bør købe en ny telefon
- Bekymret over FBI's dybe falske advarsel? Følg disse eksperttips
- Din iPhone kan stjæle denne Pixel Tablet-funktion, når den får iOS 17
- Denne app kan dræbe din Pixel-telefons batterilevetid
- Glem ChatGPT - Siri og Google Assistant gør disse 4 ting bedre
