Telefonen din kan en dag holde seg trygg fra tyver ved å identifisere deg med grepet ditt.
Innhold
- Kjenn deg selv
- A.I. for anerkjennelse
Forskere ved Louisiana State University har funnet en måte å bruke kunstig intelligens (A.I.) for å hjelpe telefoner med å analysere hvordan brukere holder dem. Metoden kan bidra til å avgjøre om telefonene er i hendene på eierne eller andres, ifølge en ny studie.
Anbefalte videoer
«A.I. har en sterk evne til å lære og identifisere en brukers biometriske egenskaper, spesielt når det er der er ikke mange dedikerte sensorer eller high-fidelity-sensorer tilgjengelig på mobiltelefoner," professor i informatikk Chen Wang, sa en av studiens forfattere i et intervju.
Kjenn deg selv
Wangs oppfinnelse fungerer når du tar tak i telefonen. Telefonens mikrofon tar opp lyden når en varslingstone spilles av. En A.I.-basert algoritme behandler lyden og trekker ut biometriske funksjoner for å matche brukerens funksjonsprofil eller registrerte håndgrep. Hvis det er en match, er bekreftelsen vellykket, og forhåndsvisningen av varslingen vises på skjermen. Ellers vises bare antall ventende varsler.
Fordi folk har forskjellige håndstørrelser, fingerlengder, holdestyrker og håndformer, er virkningen på lyder forskjellige og kan læres og skilles ut av A.I., sa Wang. Forskere kaller disse kroppsmålinger og beregninger knyttet til menneskelige egenskaper biometri.
Fordi folk har forskjellige håndstørrelser, fingerlengder, holdestyrker og håndformer, er innvirkningen på lyder forskjellig og kan læres og skilles ut av A.I.
«A.I. gir en måte å utnytte de lett tilgjengelige og rimelige sensorene på mobile enheter, som kameraer, mikrofoner, berøringsskjermer og bevegelsessensorer, for å identifisere en bruker," la han til. "I tillegg til den tradisjonelle fysiologiske biometrien, som ansikt, iris og fingeravtrykk, har A.I. er også bra for å trekke ut atferdsmessige biometri, inkludert kroppsbevegelser, fingerbevegelser, signaturer, håndbevegelser, stemmer og gangmønstre, som antas vanskeligere å gjenskape av en motpart."
I et intervju, Dan Simion, sa visepresidenten for AI & Analytics ved teknologifirmaet Capgemini Americas at A.I. er nyttig for å gjenkjenne brukere fordi det kan gjøre opp for menneskelige svakheter.
"I mange tilfeller er gjenkjenning basert på sikkerhetskoder eller passord for å avgjøre om noe som en telefon faktisk tilhører den bestemte personen," la han til. "Men bekymringen og begrensningen med å bruke ting som sikkerhetsspørsmål er at de kan bli stjålet, eller passord kan glemmes av brukere. A.I. er nyttig som et alternativ fordi det eliminerer risikoen for disse begrensningene.»
A.I. for anerkjennelse
Du har sannsynligvis allerede møtt A.I. identifikasjon. Mange former for A.I. brukes til å gjenkjenne brukere, inkludert ansiktsgjenkjenning, stemmegjenkjenning og fingeravtrykk, sa Simion. Teknologien brukes for å få tilgang til mobiltelefoner, og den kan snart finne veien inn i andre dingser som wearables, la han til.
"For eksempel, hvis personens hjertefrekvens er mye høyere enn vanlig, eller aktivitetsnivået er mye lavere, vil A.I. kan gjenkjenne disse anomaliene fordi de ikke passer med de kognitive mønstrene til den normale enheten Eieren."
Imidlertid har A.I. anerkjennelse har fortsatt sine ulemper. Wang sa at de fleste A.I.-baserte brukergjenkjenningsmetoder fortsatt krever at brukeren aktivt legger inn biometriske data. Det vil ikke fungere når brukerens deltakelse ikke er umiddelbar, for eksempel når enheten deles med venner eller familiemedlemmer, eller når en meldingsvarsling automatisk vises på den låste skjerm.
Dessuten er biometri underlagt det forskerne kaller replay-angrep. For eksempel kan en motstander fysisk forfalske brukerens ansikt, fingeravtrykk og iris basert på 3D trykking, og A.I. kan også utnyttes til å gjenskape brukerens ansikt, stemme og annen biometri digitalt.
A.I. vil i økende grad bli brukt til å klassifisere atferdsmønstre for å avgjøre om disse mønstrene representerer ufarlig atferd eller avgjøre om et system er under angrep.
I følge Dave Maher, en blokkjede- og sikker dataekspert og CTO for Intertrust, sa i et intervju, i fremtiden, A.I. som sporer mønstre vil bli brukt til å oppdage cybertrusler. A.I. vil i økende grad bli brukt til å klassifisere atferdsmønstre for å avgjøre om disse mønstrene representerer ufarlig atferd eller avgjøre om et system er under angrep.
Et eksempel er Mirai botnett, som Maher sammenlignet med et muterende virus som infiserer IoT-systemer. Botnettet kan samle et stort antall enheter for å angripe nettverkene som disse enhetene er medlemmer av.
«A.I. vil bli brukt til å identifisere virusene og deres mutante motstykker," sa Maher.
Et annet prosjekt Chen jobber med kan sørge for at shoppingen din er tryggere. Dette systemet bruker en telefongripende hånd for verifisering i kiosker, for eksempel ved selvutsjekking i en dagligvarebutikk.
Når en bruker holder en telefon nær kiosken for NFC-basert eller QR-kode-autentisering, fanges baksiden av brukerens gripende hånd av et kamera på standen.
"En A.I.-basert metode vil behandle gripehåndsbildet og sammenligne det med brukerens registrerte håndbilde ved å sjekke den gripende håndens form, hudmønstre/farge og gripende gest," Chen la til.
Redaktørenes anbefalinger
- Forskning avslører det ene stedet du aldri bør kjøpe en ny telefon
- Bekymret for FBIs dypfalske advarsel? Følg disse eksperttipsene
- iPhonen din kan stjele denne Pixel Tablet-funksjonen når den får iOS 17
- Denne appen kan ta livet av Pixel-telefonens batterilevetid
- Glem ChatGPT – Siri og Google Assistant gjør disse 4 tingene bedre
