Counterpoint Research 去年发表的一份报告显示 ， 2017 年出货的智能手机中 ， 指纹传感器的装配量已经超过了 50% 。 预计到 2018 年底 ， 这一数字会增长到 71% 。
问题在于 ， 这些传感器只能获取用户指纹的部分图像 —— 即与扫描仪直接接触的部分点位 。 论文指出 ， 部分指纹内容的独特性较为有限 ， 产生错误匹配的可能性很高 。
研究人员打印了被称作 DeepMasterPrints 的“主指纹” ， 然后充分利用上述漏洞 ， 准确“模仿”了数据库中 1/5 的指纹 。 （原数据库的错误匹配率为 1/1000）
此外 ， 研究人员利用了另一项漏洞 —— 一些天然的指纹特征（环与旋） ， 其‘流行’程度很高 。 基于此 ， 团队生成了一些包含此类常见特征的打印件 。
结果发现 ， 这种人造指纹的错误匹配率 ， 远高于其它形式 。 最后 ， 研究人员还借助神经网络、利用这些重复特征伪造了更加令人信服的假冒指纹 。
DeepMasterPrints 可用于欺骗那些需要指纹进行身份验证的系统 ， 而无需收集到任何真实的用户指纹信息 ， 其或被用于向特定系统发起字典攻击 。
【研究人员创建了可以欺骗生物识别数据库的“主密钥”指纹】
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