Din telefon kan en dag hålla sig säker från tjuvar genom att identifiera dig med ditt grepp.
Innehåll
- Känn dig själv
- A.I. för erkännande
Forskare vid Louisiana State University har hittat ett sätt att använda artificiell intelligens (A.I.) för att hjälpa telefoner att analysera hur användarna håller dem. Metoden kan hjälpa till att avgöra om telefonerna är i händerna på sina ägare eller någon annans, enligt a ny studie.
Rekommenderade videor
"A.I. har en stark förmåga att lära sig och identifiera en användares biometriska egenskaper, särskilt där Det finns inte många dedikerade eller högfientliga sensorer tillgängliga på mobiltelefoner,” professor i datavetenskap Chen Wang, sa en av studiens författare i en intervju.
Känn dig själv
Wangs uppfinning fungerar när du tar tag i din telefon. Telefonens mikrofon spelar in ljudet när en aviseringston spelas. En A.I.-baserad algoritm bearbetar ljudet och extraherar biometriska egenskaper för att matcha användarens funktionsprofil eller inspelade handgrepp. Om det finns en matchning lyckas verifieringen och förhandsgranskningen av meddelandet visas på skärmen. Annars visas bara antalet väntande aviseringar.
Eftersom människor har olika handstorlekar, fingerlängder, hållstyrkor och handformer, är effekterna på ljud olika och kan läras och särskiljas av A.I., sa Wang. Forskare kallar dessa kroppsmått och beräkningar relaterade till mänskliga egenskaper biometri.
Eftersom människor har olika handstorlekar, fingerlängder, hållningsstyrkor och handformer, är effekterna på ljud olika och kan läras och särskiljas av A.I.
"A.I. ger ett sätt att utnyttja de lättillgängliga och lågkostnadssensorerna på mobila enheter, såsom kameror, mikrofoner, pekskärm och rörelsesensorer, för att identifiera en användare”, tillade han. "Förutom den traditionella fysiologiska biometrin, såsom ansikte, iris och fingeravtryck, har A.I. är också bra för att extrahera beteende biometri, inklusive kroppsrörelser, fingergester, signaturer, handrörelser, röster och gångmönster, som tros vara svårare att replikera av en motståndare."
I en intervju, Dan Simion, vice vd för AI & Analytics på teknikföretaget Capgemini Americas sa att A.I. är användbart för att känna igen användare eftersom det kan kompensera för mänskliga svagheter.
"I många fall baseras igenkänning på säkerhetskoder eller lösenord för att avgöra om något som en telefon faktiskt tillhör just den personen," tillade han. "Men oron och begränsningen med att använda saker som säkerhetsfrågor är att de kan stjälas eller lösenord kan glömmas av användarna. A.I. är användbart som ett alternativ eftersom det eliminerar risken för dessa begränsningar."
A.I. för erkännande
Du har förmodligen redan stött på A.I. Identifiering. Många former av A.I. används för att känna igen användare inklusive ansiktsigenkänning, röstigenkänning och fingeravtryck, sa Simion. Tekniken används för att komma åt mobiltelefoner och den kan snart hitta in i andra prylar som wearables, tillade han.
"Till exempel, om personens hjärtfrekvens är mycket högre än vanligt, eller deras aktivitetsnivå är mycket lägre, A.I. kan känna igen dessa anomalier eftersom de inte passar in i den normala enhetens kognitiva mönster ägare."
Men A.I. erkännande har fortfarande sina nackdelar. Wang sa att de flesta A.I.-baserade metoder för användarigenkänning fortfarande kräver att användaren aktivt matar in biometrisk data. Det fungerar inte när användarens deltagande inte är omedelbart, till exempel när enheten delas med vänner eller familjemedlemmar eller när ett meddelandeavisering automatiskt dyker upp på den låsta skärm.
Dessutom är biometri föremål för vad forskare kallar replay-attacker. Till exempel kan en motståndare fysiskt förfalska användarens ansikte, fingeravtryck och iris baserat på 3D tryckning och A.I. kan också utnyttjas för att replikera användarens ansikte, röst och annan biometri digitalt.
A.I. kommer alltmer att användas för att klassificera beteendemönster för att avgöra om dessa mönster representerar skändligt beteende eller avgöra om ett system är under attack.
Enligt Dave Maher, en expert på blockchain och säker datorer och CTO för Intertrust, sade i en intervju, i framtiden, A.I. som spårar mönster kommer att användas för att upptäcka cyberhot. A.I. kommer alltmer att användas för att klassificera beteendemönster för att avgöra om dessa mönster representerar skändligt beteende eller avgöra om ett system är under attack.
Ett exempel är Mirai botnät, vilket Maher jämförde med ett muterande virus som infekterar IoT-system. Botnätet kan samla ett stort antal enheter för att attackera de nätverk som dessa enheter är medlemmar i.
"A.I. kommer att användas för att identifiera virusen och deras muterade motsvarigheter, säger Maher.
Ett annat projekt Chen arbetar med kan se till att din shopping är säkrare. Detta system använder en telefongripande hand för verifiering vid kiosker, till exempel självutcheckningen i en livsmedelsbutik.
När en användare håller en telefon nära kiosken för NFC-baserad eller QR-kodautentisering fångas baksidan av användarens gripande hand av en kamera i båset.
"En A.I.-baserad metod kommer att bearbeta bilden av gripande hand och jämföra den med användarens registrerade handbild genom att kontrollera den gripande handens form, hudmönster/färg och gripande gest," Chen Lagt till.
Redaktörens rekommendationer
- Forskning visar att du aldrig bör köpa en ny telefon
- Orolig över FBI: s djupfalska varning? Följ dessa experttips
- Din iPhone kan stjäla denna Pixel Tablet-funktion när den får iOS 17
- Den här appen kan ta död på din Pixel-telefons batteritid
- Glöm ChatGPT — Siri och Google Assistant gör dessa fyra saker bättre
