AI 偽指紋が登場しても指紋ロック解除は安全ですか?

スマートフォンに生体認証指紋認証ロック解除技術が搭載されて以来、パスワードを入力する面倒なロック解除プロセスは徐々にユーザーに放棄されてきました。 Appleが2013年にiPhone 5sで初めてTouch ID機能を導入した後、指紋ロック解除は急速に普及し、Android陣営で推進されました。サムスン、アップル、ファーウェイなどの端末製品には、指紋ロック解除機能が搭載されています。

2017年9月、AppleはTouch IDを完全に放棄し、顔認証ロック解除用のFace IDテクノロジーを導入することで、新たな先例を打ち立てました。今年9月、AppleはiPhone XR、iPhone Xs、iPhone Xs Maxシリーズの端末製品を発売しましたが、これらは依然としてFace IDを唯一のロック解除技術ソリューションとして使用しています。

しかし今回、Appleの計画は失敗した。顔認証ロック解除システムであるFace IDは、Appleに予想外の利益と人気をもたらしたわけではなく、むしろ競合他社やユーザーから疑問視され、嘲笑された。

例えば、Face IDは双子や似た顔をした人を効果的に区別できない、バッテリー残量が10％を下回るとFace IDの正常な使用に影響する、再起動後に電話のロックを解除するにはパスワードが必要になるなど... つまり、Face IDがリリースされるとすぐにさまざまなバグが頻繁に発生し、Appleは「火消し」に忙しく圧倒されてしまったのです。消費者もこの顔認識技術の信頼性に懐疑的です。

それに比べて、Android陣営の端末メーカーははるかに賢く、指紋認証と顔認証の両方の技術を使用して、顔認証機能のパフォーマンスが低下したり不安定になったりするのを防いでいます。

市場には、静電容量式指紋認識、光学式指紋認識、超音波指紋認識という 3 つの主なタイプの指紋ロック解除技術があります。現在、広く普及していない超音波指紋認識技術を除いて、静電容量指紋認識と光学指紋認識の 2 つが最も一般的に使用されている指紋認識技術ソリューションです。

携帯電話メーカーだけでなく、米国のウェルズ・ファーゴなど世界中の大手銀行も、顧客が指紋認証を使って銀行口座システムにアクセスできるようにする傾向が強まっています。しかし皮肉なことに、近年AI技術が世界中で普及するにつれ、指紋認証技術の安定性は顔認証よりも悪くなる可能性がある。

最近、米国のニューヨーク大学とミシガン州立大学が発表した論文では、ディープラーニング技術が生体認証セキュリティシステムを弱める可能性について詳しく説明されている。この研究プロジェクトは、今年10月に開催されたバイオメトリクスおよびサイバーセキュリティサミットで最優秀論文賞を受賞した。

最新の研究によると、人工知能によって作成された偽のデジタル指紋はスマートフォンの指紋スキャナーを「騙す」ことができ、ハッカーがその抜け穴を利用して被害者のオンラインバンキングの口座情報を盗むことができるという。

「指紋認証はデバイスやシステムを保護する効果的な方法であることに変わりはないが、同時に、大多数のシステムは指紋やその他の生体認証が本物の人物のものか、それともレプリカのものかを確認していない」と、ニューヨーク大学の博士課程の学生で、この論文の主執筆者の一人であるフィリップ・ボントレガー氏は述べた。

ニューヨーク大学のナシル・メモン教授は以前の研究で、一部の指紋認識システムの致命的な欠陥について詳細に述べており、問題の根本はほとんどの指紋センサーの動作方法にあるという。ほとんどの人は、完全な指紋を使用するのではなく、部分的な指紋を使用して本人確認を行います。また、ほとんどのデバイスでは、ユーザーが複数の指紋画像を送信することができ、その一部を一致させることでユーザーの身元を確認できます。

そのため、ニューヨーク大学のナシル・メモン教授とミシガン州立大学のアラン・ロス教授は、この作業方法を説明するために「マスタープリント」という用語を使用しています。

最新の研究結果は、ニューヨーク大学とミシガン州立大学が実施した研究に基づいています。論文の著者らは、実際の指紋データまたは指紋画像の一部を改変してシステムを「騙した」。これらの偽造指紋は、システムが指紋画像全体ではなく指紋画像の一部しか検証できないという抜け穴を利用し、システム検証に合格した。

もちろん、人間は指紋が偽造されたことをすぐに検出できますが、ソフトウェア システムにはその真正性を識別する能力がありません。

Leifeng.com 注: 左側は本物の指紋、右側はAI偽造指紋です

最新の論文によると、研究者らはニューラルネットワークのデータを使用して基本ソフトウェアをトレーニングし、本物の指紋よりもさらに鮮明な画像を持つ説得力のある偽の指紋を作成したという。偽の指紋は非常にリアルで、肉眼では見えない隠れた属性が含まれているため、指紋スキャナーを混乱させるのに十分です。

「研究チームは、生成的敵対的ネットワーク（GAN）と呼ばれるニューラルネットワーク技術の一種を使って指紋を偽造した」と、論文の著者の一人であり、ニューヨーク大学のコンピューターサイエンスの准教授であるジュリアン・トゲリウス氏は述べた。 GAN を使って研究者が「捏造」した写真や動画は、学術的には「ディープフェイク」として知られています (Leifeng.com (公開アカウント: Leifeng.com) 注: ディープフェイク)。

こうした「ディープフェイク」は、かつて政府機関の間で懸念を引き起こした。この技術は、一般の人々が見分けるのが難しい偽の動画を作成でき、犯罪者が虚偽の宣伝活動を行うために利用できる可能性があるからだ。

興味深い例としては、研究者が AI を使ってオバマ前大統領の演説ビデオを偽造したという例があります。実際には、こうした講演は一度も行われませんでした。昨年、研究者たちはグーグルの画像認識ソフトウェアを混乱させるためにカメの画像を作成した。特定の技術を使用した Google の画像認識ソフトウェアは、カメをライフルと誤認しました。ソフトウェアは、ライフルの特性に似た画像内の特定の隠れた要素を識別したため、これらの微妙な要素は人間の目には区別がつきません。

通常、研究者は、連携して動作し、実際の画像に埋め込まれた 2 つの生成的敵対的ネットワーク (GAN) の組み合わせを使用して、画像認識ソフトウェアをうまく​​欺きます。ニューラル ネットワークの 1 つは、公開されている何千もの指紋画像を使用して、実際の指紋画像を認識できるようにニューラル ネットワークをトレーニングします。別のニューラルネットワークのセットは、偽の指紋を作成して生成するようにトレーニングされました。

ニューヨーク大学でコンピューターサイエンスの博士課程に在籍するフィリップ・ボントレガー氏は、偽造指紋画像を第2のニューラルネットワークから第1のニューラルネットワークに入力し、模倣の度合いをテストしたと説明した。時間が経つにつれて、2 番目のニューラル ネットワークは、一般の人々を騙す可能性のあるリアルな指紋画像を生成することを「学習」しました。

検証テストでは、イノバトリクスやニューロテクノロジーなどのテクノロジー企業が販売する指紋認識スキャンソフトウェアが不合格となった。フィリップ・ボントレージ氏は、偽造画像を撮影するニューラルネットワークには、ランダムなコンピュータコードが埋め込まれていると紹介した。このコードの科学的な名前は「ノイズデータ」である。研究者は、アルゴリズムを最適化することで「ノイズデータ」を調整し、「欺瞞」指紋認識ソフトウェアにおける偽造画像の精度を向上させることができる。しかし研究者たちは、コードが画像に対して何をしたのかを突き止めることはできなかった。

もちろん、写真の偽造は不正行為の 1 つの方法にすぎず、多くの指紋認識システムには生体認証指紋熱センサーが装備されています。ネットワークセキュリティ、銀行、スマートフォンなどの機関や機器に侵入しようとする犯罪者にとって、体温を偽装することははるかに困難です。指紋センサーメーカー、ニューロテクノロジー社の研究開発マネージャー、ジャスタス・クラナウスカス氏は、企業顧客は論文で示されたよりもはるかに高いレベルのセキュリティを備えたスキャンソフトウェアを使用することが多いと述べ、この研究に異議を唱えた。

研究者のフィリップ・ボントレガー氏は、指紋のセキュリティレベルを高く設定すればするほど、ユーザーにとって不便になると考えています。 「セキュリティ設定を高くすると、なりすまし防止性能は向上するかもしれないが、顧客は何度も押す必要があり、非常に不便だ」。指紋認識ソフトはセキュリティレベルが高く、時間と労力がかかる。セキュリティレベルが低いと、AIが生成した「ディープフェイク」に警戒しなければならない。

今、AIによる「偽造」の嵐が吹き荒れようとしていますが、指紋認識技術の安全性についてまだ美しい幻想を抱いていますか？ Face ID 顔認識技術はそれほど悪くないと思いませんか? 少なくとも、指紋よりも顔を偽造する方がはるかに困難です。

モバイル指紋ロック解除に別れを告げる時が来ました!