Turvaliste ja turvaliste paroolide eest, silmitsi tuttavaga
Unustatud paroolid on suur probleem nii IT-juhtidele kui ka kasutajatele. Efektiivsed paroolid peavad segama meeldejäävust ja turvalisust: lihtsaid paroole on lihtne meelde jätta, kuid neid on lihtne murda, samas kui keerukaid paroole on raske murda, kuid neid on raske meelde jätta.
Kui biomeetrilisi lahendusi, sealhulgas sõrmejäljelugejaid ja võrkkesta skannereid, on teatud tööstusharudes kasutatud enam kui kümme aastat, on see tehnoloogia kallis ja difusiooni aeglustamisel on olnud probleeme täpsusega.
Nüüd loodab äsja pakutud alternatiiv tugineda saadud õppetundidele. “Facelock” -nimega tehnoloogia põhineb näotuvastuse psühholoogial.
Aastakümnete pikkused psühholoogilised uuringud on näidanud põhimõttelist erinevust tuttavate ja harjumatute nägude äratundmises. Inimesed tunnevad tuttavaid nägusid paljudes piltides, isegi kui nende pildikvaliteet on halb.
Seevastu on võõraste nägude äratundmine seotud konkreetse kujutisega, nii et arvatakse, et ühe ja sama võõra näo erinevad fotod on sageli erinevad inimesed.
Facelock kasutab seda psühholoogilist efekti, et luua uut tüüpi autentimissüsteem, mille üksikasjad ajakirjas avaldati PeerJ.
Konkreetse näo tundmine määrab inimese võime seda erinevatel fotodel tuvastada ja seetõttu saab isikupärase lukustuse loomiseks kasutada ainult ühele isikule teadaolevat näokomplekti. Seejärel antakse juurdepääs kõigile, kes demonstreerivad piltide nägude tunnustamist, ja keelatakse kõigile, kes seda ei tee.
Süsteemis registreerumiseks määravad kasutajad näo komplekti, mis on neile hästi teada, kuid pole teistele tuntud.
Teadlased leidsid, et seda omadust omavate nägude genereerimine oli üllatavalt lihtne.
Näiteks on lemmik džässitrombonist või lugupeetud pokkerimängija enam kui sobivad - tegelikult on ühe inimese iidol võõras.
Kombineerides nägusid kõigist kasutaja tuttavatest aladest - näiteks muusikast ja spordist - suutsid teadlased luua näokomplekti, mis oli teada ainult sellele kasutajale. Kõigi nende nägude tundmine on siis Facelocki võti.
Lukk koosneb reast näorestidest ja iga võre on konstrueeritud nii, et üks nägu on kasutajale tuttav, samas kui kõik teised näod on võõrad. Autentimine on lihtsalt ruudustikus tuttava näo puudutamine.
Õigustatud kasutaja jaoks on see tühine ülesanne, kuna tuttav nägu eristub teistest. Sama ruudustikku vaadanud pettur tabab aga probleemi - ükski nägu ei paista silma.
Autentimise ülesehitamisel tuttavuse ümber on mitmeid eeliseid.
Erinevalt parooli- või PIN-põhistest süsteemidest ei nõua tuttavuspõhine lähenemine kunagi kasutajatelt midagi mällu sidumist. Samuti ei nõua see, et nad autentsuse tuvastamiseks nägusid nimetaksid. Ainus nõue on näidata, milline nägu tundub tuttav.
Psühholoogilised uuringud on näidanud, et tuttavust näoga on praktiliselt võimatu kaotada ja seega on see süsteem loomulikult vastupidav. Praeguses uuringus autentisid kasutajad hõlpsalt ka üheaastase intervalli järel. Seevastu kasutamata paroolid võib unustada mõne päevaga.
Lisaks sellele, et tuttavust on äärmiselt vastupidav, on seda väga raske võltsida. See muudab süsteemi petturite jaoks raskeks.
Praeguses uuringus palusid teadlased vabatahtlikel ründajatel jälgida edukat autentimisjärjestust nelja sihtnäo põhjal, et nad saaksid sarnastest testivõrkudest välja valida samad neli nägu. Neid rünnakuid saab võita, kasutades testiruudustikus erinevaid fotosid samadest nägudest.
Sihtnägudega tuttava kasutaja jaoks on nägusid paljude piltide hulgas lihtne ära tunda. Ründajale, kellele märklaud pole tuttav, on piltide vahel üldistamine keeruline.
Juhtiv autor Rob Jenkins, Ph.D., Suurbritannia Yorki ülikoolist ütles, et „teeselda nägu, mida te ei tunne, on nagu teeselda, et oskate keelt, mida te ei oska - see lihtsalt ei oska ei tööta. Ainus süsteem, mis suudab nägusid usaldusväärselt ära tunda, on inimene, kes tunneb asjaomaseid nägusid. "
Esialgne uuring ühendab elegantselt näotaju kognitiivse teaduse ja turvalise autentimise arvutiteaduse, et töötada sümpaatias inimese mälu tugevuste ja piirangutega.
Teadlased loodavad, et tarkvaraarendajad võtavad selle raamistiku nüüd kasutusele ja loovad optimaalse kasutatavusega võimsa rakenduse.
Allikas: Peerj
