المصادقة البيومترية عن طريق طحن أسنانك

ستساعدك المقالة التالية: المصادقة البيومترية عن طريق طحن أسنانك

اقترحت ورقتان بحثيتان حديثتان من الولايات المتحدة والصين حلاً جديدًا للمصادقة القائمة على الأسنان: فقط قم بطحن أسنانك أو عضها قليلاً ، وجهاز يتم ارتداؤه على الأذن (يمكن أن يتضاعف أيضًا كصوت عادي سيتعرف جهاز الاستماع) على النمط السمعي الفريد الناتج عن إضعاف بنية الأسنان الخاصة بك ، وإنشاء “ممر” حيوي صالح لنظام التحدي المجهز بشكل مناسب.

المصادر: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) و https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

كانت الطرق السابقة لتوثيق طب الأسنان (أي للأشخاص الأحياء ، بدلاً من تحديد الطب الشرعي) تتطلب من المستخدم أن “يبتسم ويكتشف” ، حتى يتمكن نظام التعرف على الأسنان من تأكيد تطابق أسنانهم مع سجلات القياسات الحيوية. في صيف عام 2021 ، تصدرت مجموعة بحثية من الهند عناوين الصحف بهذا النظام ، بعنوان DeepTeeth.

تأتي الأنظمة المقترحة الجديدة ، المدبلجة و ، على التوالي من تعاون أكاديمي بين جامعة ولاية فلوريدا وجامعة روتجرز في الولايات المتحدة ؛ وجهود مشتركة بين الباحثين في معهد بكين للتكنولوجيا ، وجامعة تسينغهوا ، وجامعة بكين للتكنولوجيا ، والعمل مع قسم علوم الكمبيوتر والمعلومات في جامعة تمبل في فيلادلفيا.

توث سونيك

تم اقتراح نظام ToothSonic ومقره الولايات المتحدة بالكامل في ورق .

يقول مؤلفو ToothSonic:

المصدر: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

لاحظ الباحثون عددًا من مزايا أنماط توقيع الأسنان / الجمجمة ، والتي تنطبق أيضًا على المشروع الصيني في المقام الأول. على سبيل المثال ، سيكون من الصعب للغاية تقليد أو محاكاة بصمة الأسنان ، والتي يجب أن تنتقل عبر البنية الفريدة لأنسجة الرأس وقناة الجمجمة قبل الوصول إلى “نموذج” قابل للتسجيل يتم من خلاله اختبار المصادقات المستقبلية.

بالإضافة إلى ذلك ، لا يزيل التحديد المستند إلى بصمة الأسنان الإحراج المحتمل من الابتسام أو التجهم بالنسبة لكاميرا محمولة أو محمولة ، ولكنه يزيل حاجة المستخدم بأي شكل من الأشكال إلى تشتيت انتباهه عن الأنشطة التي يحتمل أن تكون حرجة مثل تشغيل المركبات.

إلى جانب ذلك ، تعد الطريقة مناسبة للعديد من الأشخاص الذين يعانون من إعاقات حركية ، بينما يمكن دمج الأجهزة في سماعات الأذن التي يكون استخدامها الأساسي أكثر شيوعًا (مثل الاستماع إلى الموسيقى وإجراء المكالمات الهاتفية) ، مما يلغي الحاجة إلى أجهزة مصادقة مخصصة ومستقلة ، أو اللجوء إلى تطبيقات الهاتف المحمول.

علاوة على ذلك ، فإن إمكانية استنساخ أسنان الشخص في هجوم ساخر (أي بطباعة صورة من منشور صور غير محظور على وسائل التواصل الاجتماعي) ، أو حتى تكرار أسنانه في سيناريو غير محتمل للحصول على قوالب أسنان معقدة وكاملة ، يتم تفاديها من خلال الحقيقة يتم ترشيح الأصوات التي تسبب حك الأسنان من خلال الهندسة الداخلية المخفية تمامًا للفك والقناة السمعية.

كمتجه للهجوم ، فإن الفرصة الوحيدة المتبقية (إلى جانب الإكراه الجسدي والقسري للمستخدم) هي الوصول إلى قاعدة البيانات إلى نظام الأمان المضيف واستبدال نمط الأسنان السمعية المسجل بالكامل بالنمط الخاص بالمهاجم (منذ الحصول على بصمة أسنان شخص آخر بطريقة غير مشروعة لن يؤدي إلى أي طريقة عملية للمصادقة).

.

على الرغم من وجود فرصة ضئيلة للمهاجم لتشغيل تسجيل للمضغ في أفواههم ، وجد المشروع الذي تقوده الصين أن هذا ليس فقط أسلوبًا واضحًا ولكنه غير مؤثر جدًا ، مع فرصة ضئيلة للنجاح (انظر أدناه) .

ابتسامة فريدة

تحدد ورقة ToothSonic العديد من الخصائص الفريدة في أسنان المستخدم ، بما في ذلك فئات الانسداد (مثل overbite) ، وكثافة المينا والرنين ، والمعلومات السمعية المفقودة من الأسنان المستخلصة ، والخصائص الفريدة للخزف وبدائل المعادن (من بين المواد الأخرى الممكنة) ، و مورفولوجيا cusp ، من بين العديد من السمات المميزة الأخرى الممكنة.

يذكر المؤلفون:

نظرًا لأن حركة الفك لها نطاق محدود من الحركة ، فقد تصور المؤلفون عشرة تلاعبات محتملة يمكن تسجيلها كمطبوعات بيومترية قابلة للتطبيق ، موضحة أدناه كـ “إيماءات أسنان متقدمة”:

يصعب تحقيق بعض هذه الحركات أكثر من غيرها ، على الرغم من أن الحركات الأكثر صعوبة لا تؤدي إلى أنماط يسهل تكرارها أو تحايلها أكثر أو أقل من الحركات الأقل تحديًا.

يتم استخراج خصائص المستوى الكلي لحركات الأسنان المناسبة باستخدام أ نموذج خليط غاوسي (GMM) نظام تحديد السماعات. معاملات سيبسترال التردد ميل (MFCCs) ، تمثيل الصوت ، يتم الحصول عليها لكل من الحركات المحتملة.

تكون الموجة الصوتية الناتجة التي تشتمل على البصمة الحيوية الفريدة من نوعها شديدة التأثر ببعض اهتزازات الجسم البشري ؛ لذلك يفرض ToothSonic نطاق مرشح بين 20-8000 هرتز.

يتم تحقيق تجزئة الموجة الصوتية عبر نموذج ماركوف المخفي (همم) ، وفقًا لاثنين قبل يعمل من المانيا.

بالنسبة لنموذج المصادقة ، يتم تغذية الميزات المشتقة في شبكة عصبية متصلة بالكامل ، وتعبر طبقات مختلفة حتى التنشيط عبر ReLU. تستخدم آخر طبقة متصلة بالكامل وظيفة Softmax لإنشاء النتائج والتسمية المتوقعة لسيناريو المصادقة.

تم الحصول على قاعدة بيانات التدريب من خلال مطالبة 25 مشاركًا (10 إناث و 15 ذكرًا) بارتداء سماعة أذن مغشوشة في بيئات العالم الحقيقي ، والقيام بأنشطتهم العادية. تم إنشاء النموذج الأولي لسماعة الأذن (انظر الصورة الأولى أعلاه) بتكلفة بضعة دولارات باستخدام أجهزة استهلاكية جاهزة ، ويتميز بشريحة ميكروفون واحدة. أكد الباحثون أن التنفيذ التجاري لمثل هذا الجهاز سيكون في متناول الجميع بشكل كبير.

يتألف نموذج التعلم من مصنفات الشبكة العصبية في MATLAB ، والتي تم تدريبها بمعدل تعلم 0.01 ، مع LBFGS كدالة الخسارة. كانت طرق التقييم للمصادقة FRR و FAR و BAC.

كان الأداء العام لـ ToothSonic جيدًا جدًا ، اعتمادًا على صعوبة إيماءة الفم الداخلية التي يتم إجراؤها:

تم الحصول على النتائج عبر ثلاث درجات من صعوبة إيماءات الفم: ، و ، و. حققت إحدى إيماءات المستخدم المفضلة معدل دقة 95٪.

فيما يتعلق بالقيود ، يقر المستخدمون بأن التغييرات في الأسنان بمرور الوقت من المحتمل أن تتطلب من المستخدم إعادة بصمة توقيع الأسنان السمعية ، على سبيل المثال بعد عمل الأسنان الملحوظ. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تتدهور جودة المينا أو تتغير بمرور الوقت ، ويقترح الباحثون أنه قد يُطلب من كبار السن تحديث ملفاتهم الشخصية بشكل دوري.

يقر المؤلفون أيضًا أن سماعات الأذن متعددة الاستخدامات من هذا النوع تتطلب من المستخدم إيقاف الموسيقى أو المحادثة مؤقتًا أثناء المصادقة (بشكل مشترك مع TeethPass بقيادة الصين) ، وأن العديد من سماعات الأذن المتاحة حاليًا لا تملك القوة الحسابية اللازمة لتسهيل مثل هذه كنظام.

وبالرغم من ذلك فإنهم يلاحظون *:

ومع ذلك ، تقر الورقة بأن هذه المعالجة الإضافية قد تؤثر على عمر البطارية.

TeethPass

صدر في ورق ، يعمل المشروع الصيني الأمريكي على نفس المبادئ العامة مثل ToothSonic ، وهو ما يمثل اجتياز صوت التوقيع من تآكل الأسنان عبر القناة السمعية وهياكل العظام المتداخلة.

يتم إجراء إزالة ضوضاء الهواء في مرحلة جمع البيانات ، جنبًا إلى جنب مع تقليل الضوضاء – كما هو الحال مع نهج ToothSonic – يتم فرض مرشح تردد مناسب للتوقيع السمعي.

يتم استخدام ميزات MFCC المستخرجة النهائية لتدريب أ الشبكة العصبية السيامية.

كانت مقاييس التقييم للنظام FRR و FAR ومصفوفة الارتباك. كما هو الحال مع ToothSonic ، تم العثور على النظام ليكون قويًا لثلاثة أنواع من الهجمات المحتملة: التقليد ، والإعادة ، والهجوم الهجين. في إحدى الحالات ، حاول الباحثون الهجوم عن طريق تشغيل صوت حركة أسنان المستخدم داخل فم المهاجم ، باستخدام مكبر صوت صغير ، ووجدوا أنه على مسافات أقل من 20 سم ، فإن طريقة الهجوم الهجين هذه لديها فرصة أعلى من 1٪ من النجاح.

في جميع السيناريوهات الأخرى ، فإن عقبة محاكاة بنية الجمجمة الداخلية للهدف ، على سبيل المثال أثناء هجوم إعادة التشغيل ، تجعل سيناريو “ الاختطاف ” من بين أقل المخاطر المحتملة في التشغيل القياسي لأطر المصادقة البيومترية.

أظهرت التجارب المكثفة أن TeethPass حقق متوسط ​​دقة مصادقة بنسبة 98.6٪ ، ويمكنه مقاومة 98.9٪ من هجمات الانتحال.