Echizen, a professor at Japan's National Institute of Informatics, poses to a photographer as he gestures with his fingers covered with a home-made biometric jammer during a demonstration of his experiment for Reuters in Tokyo
© REUTERS / KIM KYUNG-HOON

Science

Künstlicher Fingerabdruck als Generalschlüssel, um Smartphones zu knacken

Forscher der New York University Tandon haben eine Methode entwickelt, mit der künstliche Fingerabdrücke erstellt werden. Diese Abdrücke entsperren wie ein Generalschlüssel verschiedene Smartphones. Die als DeepMasterPrints bezeichneten Scans wurden von den Wissenschaftlern gegen die Abdruckerkennung VeriFinger getestet.

Obwohl es bei dieser Methode in nur 0,1 Prozent der Fälle zu Fehlern kommen soll, konnten es die Fake-Abdrücke in 22 Prozent der Versuche überlisten. Erhöht man die Zahl der Abdrucksets, verbessert sich demnach auch die Erfolgswahrscheinlichkeit.

Smartphone scannt zu wenig

Insgesamt testeten die Forscher das Verfahren gegen drei verschiedene Finger-Print-Scanner. Zwar fielen die Ergebnisse je nach System unterschiedlich aus. Dennoch überlisteten die Fake-Scans zuverlässiger die Sensoren als wahllos ausgewählte Abdrücke menschlicher Finger.

Die erfolgversprechenden Ergebnisse der Methode erklären die Wissenschaftler mit der Funktionsweise der Smartphone-Scanner. Diese werten nur einen vergleichsweise kleinen Teil der Fingerkuppe aus. Dadurch seien die mobilen Sensoren anfälliger für Täuschungen. Besonders mobiles Bezahlen könnte dann für den Nutzer gefährlich werden.

Neuronales Netzwerk greift auf 54.000 Scans zurück

Die DeepMasterPrints werden mithilfe von Methoden der KI-Forschung erstellt, wie Heise berichtet. Die Wissenschaftler brachten einem neuronalem Netzwerk bei, Fingerabdrücke zu erstellen. Scans, die in der Praxis erfolgreich die Sensoren überlisteten, werden von dem Netzwerk analysiert. Dadurch sollen sich seine Ergebnisse stetig verbessern. Als Datengrundlage dient eine öffentliche Datenbank des National Institute of Standards and Technology. In dieser sind derzeit 54.400 Fingerabdrücke und 8640 Fingerscans hinterlegt.

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