携帯電話はどのように握力であなたを識別するのか

あなたの携帯電話は、握り方であなたを識別することで、泥棒から守られる日が来るかもしれません。

ルイジアナ州立大学の研究者は、 人工知能 (A.I.) を使用して、ユーザーが携帯電話をどのように持っているかを分析できるようにします。 ある情報によると、この方法は、携帯電話が所有者の手に渡っているのか、それとも他人の手に渡っているのかを判断するのに役立つ可能性があるという。 新しい研究.

「A.I. 特にユーザーの生体認証の特徴を学習および識別する強力な機能を備えています。 携帯電話で利用できる専用センサーや高忠実度センサーはそれほど多くありません」とコンピューターサイエンス教授 チェン・ワンと研究著者の一人はインタビューで語った。

汝自身を知れ

ワン氏の発明は、携帯電話を握ると機能します。 通知トーンが再生されると、電話機のマイクが音を録音します。 A.I. ベースのアルゴリズムが音声を処理し、ユーザーの特徴プロファイルや記録されたハンドグリップと一致する生体認証特徴を抽出します。 一致するものがあれば検証は成功し、画面に通知プレビューが表示されます。 それ以外の場合は、保留中の通知の数のみが表示されます。

人によって手の大きさ、指の長さ、握る強さ、手の形が異なるため、音への影響は異なり、AI によって学習して区別できるとワン氏は述べた。 研究者は、人間の特徴に関連するこれらの身体測定と計算をバイオメトリクスと呼んでいます。

「A.I. カメラ、マイク、タッチスクリーン、モーションセンサーなど、モバイルデバイス上ですぐに利用できる低コストのセンサーを利用してユーザーを識別する方法を提供します」と彼は付け加えた。 「顔、虹彩、指紋などの従来の生理学的バイオメトリクスに加えて、A.I. 行動を抽出するのにも適しています 体の動き、指のジェスチャー、署名、手の動き、声、歩行パターンなどの生体認証。これらは人間によって再現するのが難しいと考えられています。 敵対者。」

インタビューでは、 ダン・シミオン、テクノロジー企業キャップジェミニ・アメリカズのAI＆アナリティクス担当副社長は、A.I. 人間の弱点を補うことができるため、ユーザーを認識するのに役立ちます。

「多くの場合、認識はセキュリティコードやパスワードに基づいて行われ、電話のようなものが実際にその特定の人の所有物であるかどうかが判断されます」と同氏は付け加えた。 「しかし、秘密の質問のようなものを使用する場合の懸念と制限は、それが盗まれたり、ユーザーがパスワードを忘れたりする可能性があることです。 A.I. これらの制限によるリスクを排除できるため、代替手段として役立ちます。」

A.I. 認識のために

おそらくあなたはすでに AI に遭遇したことがあるでしょう。 識別。 さまざまな形の A.I. シミオン氏によると、顔認識、音声認識、指紋などのユーザー認識に使用されているという。 この技術は携帯電話へのアクセスに使用されており、ウェアラブル機器などの他のガジェットにも間もなく導入される可能性があると同氏は付け加えた。

「たとえば、人の心拍数が通常よりはるかに高い場合、または活動レベルがはるかに低い場合、 A.I. それらの異常は通常のデバイスの認知パターンに適合しないため、それらの異常を認識できます 所有者。"

しかし、A.I. 認識にはまだ欠点があります。 ワン氏は、ほとんどのAIベースのユーザー認識方法では依然としてユーザーが生体認証データを積極的に入力する必要があると述べた。 デバイスが共有されている場合など、ユーザーの参加が即時ではない場合は機能しません。 友人や家族との会話、またはロックされたデバイスにメッセージ通知が自動的に表示されるとき 画面。

また、生体認証は研究者がリプレイ攻撃と呼ぶ攻撃の対象となります。 たとえば、攻撃者は 3D に基づいてユーザーの顔、指紋、虹彩を物理的に偽造する可能性があります。 印刷とA.I. ユーザーの顔、声、その他の生体認証を複製するために悪用されることもあります デジタル的に。

ブロックチェーンとセキュア コンピューティングの専門家であり、CTO である Dave Maher 氏は次のように述べています。 インタートラスト、将来的には、A.I。 パターンを追跡するデータは、サイバー脅威の検出に使用されます。 A.I. 行動パターンを分類して、それらのパターンが悪意のある行動を表しているかどうか、またはシステムが攻撃を受けているかどうかを判断するために使用されることが増えています。

一例としては、 Miraiボットネットマーヘル氏はこれを、IoT システムに感染する変異ウイルスに例えた。 ボットネットは、多数のデバイスを集合させて、それらのデバイスがメンバーとなっているネットワークを攻撃する可能性があります。

「A.I. ウイルスとその変異体を特定するために使用されるだろう」とマーヘル氏は語った。

チェンが取り組んでいるもう 1 つのプロジェクトは、あなたの買い物をより安全にする可能性があります。 このシステムは、食料品店のセルフ レジなどのキオスクでの認証に携帯電話を握った手を使用します。
ユーザーが NFC ベースまたは QR コード認証のためにキオスクに電話を近づけると、ユーザーが握っている手の甲がブース上のカメラで撮影されます。

「A.I.ベースの方法で握り手の画像を処理し、ユーザーが登録した画像と比較します。 握った手の形状、皮膚のパターン/色、握るジェスチャーを確認することで手の画像を作成します」と Chen 氏は述べています。 追加した。

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