Za sigurne i sigurne lozinke, okrenuti se prema poznatima

Zaboravljene lozinke veliki su problem i za IT menadžere i za korisnike. Učinkovite lozinke moraju kombinirati pamćenje i sigurnost: jednostavne lozinke lako se pamte, ali ih je lako provaliti, dok je složene lozinke teško provaliti, ali ih je teško zapamtiti.

Iako se biometrijska rješenja, uključujući čitače otisaka prstiju i skenere mrežnice, koriste više od deset godina u određenim industrijama, tehnologija je skupa i ima problema s točnošću usporavajući difuziju.

Sad, novo predložena alternativna nada nada se nadovezivanju na naučene lekcije. Tehnologija nazvana "Facelock" temelji se na psihologiji prepoznavanja lica.

Desetljeća psiholoških istraživanja otkrila je temeljnu razliku u prepoznavanju poznatih i nepoznatih lica. Ljudi mogu prepoznati poznata lica na širokom rasponu slika, čak i kad im je kvaliteta slike loša.

Suprotno tome, prepoznavanje nepoznatih lica vezano je uz određenu sliku, toliko da se često smatra da su različite fotografije istog nepoznatog lica različiti ljudi.

Facelock iskorištava ovaj psihološki efekt za stvaranje nove vrste sustava za provjeru autentičnosti čiji su detalji objavljeni u časopisu PeerJ.

Upoznavanje s određenim licem određuje sposobnost osobe da ga identificira na različitim fotografijama i kao rezultat toga niz lica koji su poznati samo jednoj osobi može se koristiti za stvaranje personaliziranog "zaključavanja". Pristup se tada daje svima koji pokažu prepoznavanje lica na slikama i odbija se svima koji to ne učine.

Da bi se registrirali u sustav, korisnici nominiraju niz lica koja su im dobro poznata, ali nisu poznata drugim ljudima.

Istraživači su otkrili da je bilo iznenađujuće lako generirati lica koja imaju ovo svojstvo.

Na primjer, omiljeni jazz trombonist ili poštovani igrač pokera više su nego prikladni - ustvari idol jedne osobe je stranac druge osobe.

Kombinirajući lica iz korisnikovih domena poznavanja - recimo, glazbe i sporta - istraživači su uspjeli stvoriti skup lica koja su samo tom korisniku bila poznata. Znanje svih tih lica tada je ključno za Facelock.

Brava se sastoji od niza mrežica lica, a svaka je mreža izgrađena tako da je jedno lice korisniku poznato, dok su sva ostala lica nepoznata. Autentifikacija je stvar jednostavnog dodirivanja poznatog lica u svakoj mreži.

Za legitimnog korisnika ovo je beznačajan zadatak jer se poznato lice izdvaja od ostalih. Međutim, prevarant koji gleda istu mrežu pogađa problem - niti jedno lice se ne ističe.

Izgradnja provjere autentičnosti oko poznavanja ima nekoliko prednosti.

Za razliku od sustava koji se temelje na lozinci ili PIN-u, pristup zasnovan na poznavanju nikada ne zahtijeva od korisnika da bilo što upute u memoriju. Niti im je potrebno da imenuju lica kako bi se ovjerili. Jedini uvjet je naznačiti koje lice izgleda poznato.

Psihološka istraživanja pokazala su da je poznavanje lica gotovo nemoguće izgubiti, pa je ovaj sustav prirodno robustan. U trenutnoj studiji korisnici se lako provjeravaju autentičnost čak i nakon jednogodišnjeg intervala. Suprotno tome, neupotrijebljene lozinke mogu se zaboraviti u roku od nekoliko dana.

Osim što je izuzetno trajno, poznavanje je vrlo teško lažirati. To prevarantima otežava sustav.

U trenutnoj studiji istraživači su zatražili od napadača dobrovoljaca da gledaju uspješnu sekvencu provjere autentičnosti na temelju četiri ciljana lica, kako bi mogli odabrati ista četiri lica iz sličnih testnih mreža. Ti bi napadi mogli biti poraženi jednostavnim korištenjem različitih fotografija istih lica u test mrežama.

Korisniku koji je upoznat s ciljnim licima lako je prepoznati lica na čitavom nizu slika. Za napadača, koji nije upoznat s ciljanim licima, teško je generalizirati slike.

Glavni autor dr. Rob Jenkins sa Sveučilišta York u Velikoj Britaniji rekao je da je „pretvaranje da poznaješ lice koje ne poznaješ kao pretvaranje da znaš jezik koji ne poznaješ - to jednostavno ne zna ne radi. Jedini sustav koji može pouzdano prepoznati lica je čovjek koji je upoznat s dotičnim licima. "

Početna studija elegantno kombinira kognitivnu znanost o percepciji lica i računalnu znanost sigurne provjere autentičnosti kako bi surađivala sa snagama i ograničenjima ljudskog pamćenja.

Istraživači se nadaju da će programeri softvera sada uzeti ovaj okvir i stvoriti moćnu aplikaciju s optimalnom upotrebljivošću.

Izvor: Peerj