26 октября 2017, 18:23 26 октября 2017, 19:23 26 октября 2017, 20:23 26 октября 2017, 21:23 26 октября 2017, 22:23 26 октября 2017, 23:23 27 октября 2017, 00:23 27 октября 2017, 01:23 27 октября 2017, 02:23 27 октября 2017, 03:23 27 октября 2017, 04:23
  • Олег Илюхин

Ботинок вместо пароля: машинное зрение усовершенствует двухфакторную авторизацию

  • Ботинок вместо пароля: машинное зрение усовершенствует двухфакторную авторизацию
Исследователи Флоридского университета и агентства Bloomberg тестируют систему на основе машинного зрения, которая позволяет предъявить личную вещь в качестве динамического 2FA-кода двухфакторной аутентификации. Заменить USB-брелок вроде YubiKey и приходящий на телефон PIN-код сможет любой предмет, например ботинки или даже жевательная резинка.

Исследователи Флоридского университета и агентства Bloomberg тестируют систему на основе машинного зрения, которая позволяет предъявить личную вещь в качестве динамического 2FA-кода двухфакторной аутентификации. Заменить USB-брелок вроде YubiKey и приходящий на телефон PIN-код сможет любой предмет, например ботинки или даже жевательная резинка.

Как пишет The Register, система Pixie основана на операционной системе Android 3.2, библиотеке алгоритмов компьютерного зрения OpenCV 2.4.10 и Java-программе для машинного обучения Weka. Никакого дополнительного оборудования ей не требуется: с распознанием объекта справится и камера смартфона.

Принцип работы Pixie схож со сканированием QR-кода: пользователю нужно сфотографировать любой предмет — например, солнцезащитные очки или татуировку, — после чего алгоритмы создадут его уникальный цифровой отпечаток. Для сверки может использоваться не все изображение целиком, а только его часть (рисунок рубашки или ремешок сумки).

Новая разработка показала себя весьма надежной. Во-первых, снимки анализируются локально, что исключает риск перехвата данных и делает систему независимой от скорости интернет-соединения. Во-вторых, когда исследователи сделали 14 300 000 попыток авторизации, показав Pixie 40 000 тысяч изображений различных предметов, найденных в открытом доступе, алгоритмы ложно сработали только в 0,09% случаев.

Читайте также

Видео по теме

Эфир

Лента новостей

Авто-геолокация