20/08/2016 8:00:00
Cuatro de cinco sistemas fueron burlados con modelos faciales a partir de fotografías disponibles en la web.
Si la visión humana no es inmune al engaño ¿por qué la visión de las máquinas debería de serlo?
Bajo esa premisa, investigadores de la Universidad de Carolina del Norte generaron una forma de vulnerar los sistemas de reconocimiento rostro utilizando modelos faciales digitales 3-D.
Los modelos fueron diseñados a partir de fotografías disponibles en la red con tecnología de realidad virtual disponible para teléfonos móviles, por su accesibilidad y portabilidad.
El modelo superó la seguridad de cuatro de cinco sistemas en que se probó, dando cuenta de la vulnerabilidad de la autenticación de identidad con datos biométricos.
Uno de los aspectos más inquietantes de la prueba, fue que a diferencia de estudios anteriores, las fotografías utilizadas no fueron facilitadas por los participantes del estudio sino que se consiguieron en Internet, con la información y archivos disponibles en redes sociales como Facebook.
Los sistemas de autentificación en los que se probó el modelo fueron KeyLemon, Mobius, TrueKey, BioID, y 1D. Todos están disponibles de proveedores de software como Google Play y iTunes y se utilizan para la protección de datos y bloqueo de teléfonos inteligentes.
Cuatro de esos cinco sistemas fueron engañados con modelos faciales a partir de fotografías disponibles en la web con tasas de éxito de entre el 55 por ciento hasta el 85 por ciento, según un reporte del sitio Wired.com.
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