एक iPhone पर टचआईडी की तरह फ़िंगरप्रिंट पाठक, आपके डिवाइस को अतिरिक्त रूप से सुरक्षित रखने के लिए मौजूद हैं, जबकि इसे अनलॉक करने की प्रक्रिया को आसान बनाते हैं। न्यू यॉर्क विश्वविद्यालय और मिशिगन राज्य के कंप्यूटर वैज्ञानिक उस सुरक्षा लाभ को अपने सिर पर मोड़ने के लिए तैयार हैं। एक मास्टर कुंजी की तरह जो किसी भी लॉक को खोल सकता है, इन शोधकर्ताओं ने डिजिटल "मास्टर प्रिंट" विकसित किया है जो विभिन्न प्रकार के आंशिक उंगलियों के निशान का अनुकरण कर सकता है जो एक डिवाइस में काल्पनिक रूप से हैक करने के लिए पर्याप्त है।
शोधकर्ताओं ने आश्चर्यचकित किया कि क्या कोई फिंगरप्रिंट चार अंकों के सुरक्षा कोड के बराबर था, जैसे "1234।" एक डिजिटल डेटाबेस से विश्लेषण का उपयोग करते हुए, उन्होंने पाया कि, वास्तव में, एक मास्टर प्रिंट सफलतापूर्वक एक यादृच्छिक फिंगरप्रिंट 26 से 65 प्रतिशत समय की नकल कर सकता है, अध्ययन के अनुसार। इतनी बड़ी रेंज क्यों? यह फिंगरप्रिंट डेटाबेस के पैमाने पर निर्भर करता है; फिंगरप्रिंट सेंसर सिस्टम में नामांकित अधिक आंशिक उंगलियों के निशान, अधिक से अधिक संभावनाएं हैं कि एक मास्टर प्रिंट इसे अनलॉक कर सकता है।
खेलने पर कई सुरक्षा मुद्दे हैं। एक, स्मार्टफोन पर फिंगरप्रिंट सेंसर आमतौर पर छोटे होते हैं, और दो, एक उपयोगकर्ता कई उंगलियों को नामांकित कर सकता है। क्या अधिक है, एक फोन आमतौर पर आपको अपने प्रिंट के साथ अनलॉक करने के लिए कई प्रयास करता है।
"सेंसर छोटे हैं और वे पूर्ण फिंगरप्रिंट को कैप्चर नहीं करते हैं। एनएयू के टंडन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में एक कंप्यूटर वैज्ञानिक नासिर मेमन और अध्ययन के लेखकों में से एक है।
और चूंकि स्मार्टफोन फिंगरप्रिंट सेंसर को कई अलग-अलग उंगलियों को पहचानने के लिए सिखाया जा सकता है, सिस्टम बहुत सारे आंशिक प्रिंट सीखता है। जब आप सेंसर पर उंगली रखते हैं, तो सिस्टम वास्तव में यह नहीं जानता कि यह कौन सी उंगली है, या आप इसे कैसे स्थिति में ला रहे हैं।
"तो अगर उनमें से कोई भी मेल खाता है, " वह कहता है, "यह कहेगा 'ठीक है, वह तुम हो।"
मेमन और उनके सहयोगियों ने 800 उंगलियों के निशान वाले डिजिटल डेटाबेस का विश्लेषण किया, फिर उसी डेटाबेस से हजारों आंशिक प्रिंट निकाले। उन्होंने सोचा: क्या कोई आंशिक प्रिंट हैं जो दूसरों के साथ उच्च संभावना से मेल खाते हैं? "हम हैरान थे, " वह कहते हैं, "कुछ ऐसे मैच थे जो 15 प्रतिशत समय की तरह थे।"
यह ध्यान देने योग्य है कि प्रयोग कंप्यूटर आधारित था, इसलिए शोधकर्ताओं ने मास्टर प्रिंट का उपयोग करके वास्तव में फोन को धोखा देने की कोशिश नहीं की। निष्कर्ष सैद्धांतिक हैं, और एक प्रमुख बायोमेट्रिक्स शोधकर्ता संदेहवादी है।
मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी में बायोमेट्रिक्स रिसर्च ग्रुप के प्रमुख अनिल जैन, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे, कहते हैं कि शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली का इस्तेमाल किया, जो minutia. नामक आपके प्रिंट के एक तत्व के आधार पर उंगलियों के निशान का विश्लेषण करती है।
यदि आप अपनी उंगली को देखते हैं, तो आपको लकीरें और घाटियों की रेखाएं दिखाई देंगी। कुछ स्थानों पर, एक रिज विभाजित होता है, या द्विभाजित होता है। अन्य स्थानों पर, एक रिज बस समाप्त हो सकता है। वे रिज द्विभाजन और अंत बायोमेट्रिक्स विशेषज्ञ iaminutia points. कहते हैं
जैन कहते हैं कि ऐप्पल और सैमसंग द्वारा उपयोग किए जाने वाले फिंगरप्रिंट सेंसर एक प्रिंट की पहचान करने के लिए इन मिनुतिया बिंदुओं का उपयोग नहीं करते हैं। इसके बजाय, आपके iPhone पर टचआईडी सेंसर, उदाहरण के लिए, आपके प्रिंट के texture pattern Touch का उपयोग कर रहा है, जैन कहते हैं।
फिर भी, अध्ययन के सह-लेखक, अरुण रॉस, मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं, उनके निष्कर्षों की प्रासंगिकता से पता चलता है। सिस्टम की कमजोरियाँ बनी रहती हैं: जैसे-जैसे फ़िंगरप्रिंट सेंसर छोटे होते जाते हैं, with मेरे फिंगरप्रिंट की संभावना आपके फिंगरप्रिंट से मेल खाती है, वह कहते हैं, ty इसकी संपूर्णता में नहीं, लेकिन इसके कुछ हिस्सों में वृद्धि होती है। system
