Autenticación biométrica mediante el rechinamiento de los dientes

Dos recientes artículos de investigación de EE. UU. y China han propuesto una solución novedosa para la autenticación basada en los dientes: simplemente frota o muerde un poco los dientes, y un dispositivo que se lleva en la oreja (un “earable” que también puede servir como dispositivo de audio regular) reconocerá el patrón auditivo único producido por el desgaste de la arquitectura dental y generará un “pase” biométrico válido para un sistema de desafío equipado adecuadamente.

Varios dispositivos prototipo de auriculares para los dos sistemas. Fuentes: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) y https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

Los métodos anteriores de autenticación dental (es decir, para personas vivas, y no para identificación forense), necesitaban que el usuario “sonriera y enseñara los dientes” para que un sistema de reconocimiento dental pudiera confirmar que sus dientes coincidían con los registros biométricos. En el verano de 2021, un grupo de investigación de la India hizo titulares con un sistema de este tipo, titulado DeepTeeth.

Los nuevos sistemas propuestos, denominados ToothSonic y TeethPass, provienen respectivamente de una colaboración académica entre la Universidad Estatal de Florida y la Universidad de Rutgers en los Estados Unidos; y un esfuerzo conjunto entre investigadores del Instituto de Tecnología de Beijing, la Universidad Tsinghua y la Universidad de Tecnología de Beijing, trabajando con el Departamento de Ciencias de la Computación e Información de la Universidad de Temple en Filadelfia.

ToothSonic

El sistema ToothSonic, completamente basado en EE. UU., ha sido propuesto en el artículo Autenticación de usuario mediante auriculares (earable) a través de la huella auditiva de los dientes.

Los autores de ToothSonic afirman:

‘ToothSonic [utiliza] el efecto sonoro inducido por los dientes producido por los gestos de los dientes de los usuarios para la autenticación de auriculares. En particular, diseñamos gestos representativos de los dientes que pueden producir ondas sonoras efectivas que llevan la información de la huella de los dientes.’

‘Para capturar de manera confiable la huella auditiva de los dientes, utiliza el efecto de oclusión del canal auditivo y el micrófono orientado hacia adentro de los auriculares. Luego, extrae características acústicas de varios niveles para reflejar la información intrínseca de la huella de los dientes para la autenticación.’

Factores de impacto que contribuyen a formar una huella auditiva única de los dientes registrada en un dispositivo de auriculares. Fuente: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

Los investigadores señalan una serie de ventajas de los patrones de firma auditiva de los dientes y el cráneo, que también se aplican al proyecto principalmente chino. Por ejemplo, sería extraordinariamente desafiante imitar o falsificar la huella de los dientes, que debe viajar a través de la arquitectura única de los tejidos de la cabeza y el canal del cráneo antes de llegar a una “plantilla” registrable contra la cual se probarían las autenticaciones futuras.

Además, la identificación basada en la huella de los dientes no solo elimina el potencial de vergüenza de sonreír o hacer una mueca para una cámara móvil o montada, sino que también elimina la necesidad de que el usuario se distraiga de actividades potencialmente críticas, como operar vehículos.

Además, el método es adecuado para muchas personas con discapacidades motrices, mientras que los dispositivos pueden potencialmente incorporarse en auriculares cuyo uso principal es mucho más común (es decir, escuchar música y hacer llamadas telefónicas), lo que elimina la necesidad de dispositivos de autenticación dedicados o independientes, o el recurso a aplicaciones móviles.

Además, la posibilidad de reproducir la dentición de una persona en un ataque de suplantación (es decir, imprimiendo una foto de una publicación de redes sociales sin restricciones), o incluso replicar sus dientes en el escenario poco probable de obtener moldes dentales complejos y completos, se evita por el hecho de que los sonidos que los dientes hacen al frotarse se filtran a través de la geometría interna completamente oculta de la mandíbula y el canal auditivo.

Del artículo de ToothSonic, el efecto de oclusión del canal auditivo hace que la reproducción o imitación casual sea efectivamente imposible.

Como vector de ataque, la única oportunidad restante (además de la coerción física y forzada del usuario) es obtener acceso a la base de datos del sistema de seguridad host y sustituir completamente el patrón de huella auditiva del usuario con el patrón del atacante (ya que obtener ilegalmente la huella de los dientes de alguien más no conduciría a ningún método práctico de autenticación).

Flujo de trabajo para ToothSonic.

Aunque hay una pequeña oportunidad para que un atacante reproduzca una grabación de la masticación en su propia boca, el proyecto liderado por China encontró que este es no solo un enfoque conspicuo, sino también muy desafortunado, con mínimas posibilidades de éxito (ver a continuación).

Una sonrisa única

El artículo de ToothSonic describe las muchas características únicas en la dentición de un usuario, incluyendo clases de oclusión (como la sobremordida), densidad del esmalte y resonancia, información auditiva faltante de dientes extraídos, características únicas de sustituciones de porcelana y metal (entre otros materiales posibles), y morfología de las cúspides, entre muchas otras características distinguibles.

Los autores afirman:

‘[La] onda sonora inducida por los dientes se captura a través del canal de dientes-oreja privado del usuario. Nuestro sistema es así resistente a ataques de imitación y reproducción avanzados, ya que el canal de dientes-oreja privado del usuario segura las ondas sonoras, que es poco probable que sean descubiertas por los adversarios.’

Dado que el movimiento de la mandíbula tiene un rango de movilidad limitado, los autores prevén diez manipulaciones posibles que podrían registrarse como huellas biométricas viables, ilustradas a continuación como “gestos de dientes avanzados”:

Algunos de estos movimientos son más difíciles de lograr que otros, aunque los movimientos más difíciles no resultan en patrones que sean más o menos fáciles de replicar o falsificar que los movimientos menos desafiantes.

Las características macro-nivel de los movimientos de los dientes se extraen utilizando un modelo de mezcla gaussiana (GMM) de identificación de hablantes. Los coeficientes cefálicos de frecuencia de Mel (MFCC), una representación del sonido, se obtienen para cada uno de los movimientos posibles.

Seis gestos de deslizamiento diferentes para el mismo sujeto durante la extracción de MFCC bajo el sistema ToothSonic.

La onda sonora de firma resultante que comprende la firma biométrica única es muy vulnerable a ciertas vibraciones del cuerpo humano; por lo tanto, ToothSonic impone un filtro de banda entre 20-8000Hz.

La segmentación de la onda sonora se logra a través de un Modelo de Markov Oculto (HMM), de acuerdo con dos trabajos anteriores de Alemania.

Para el modelo de autenticación, las características derivadas se alimentan a una red neuronal completamente conectada, que atraviesa varias capas hasta la activación a través de ReLU. La última capa completamente conectada utiliza una función Softmax para generar los resultados y la etiqueta predicha para un escenario de autenticación.

La base de datos de entrenamiento se obtuvo pidiendo a 25 participantes (10 mujeres, 15 hombres) que usaran un auricular adulterado en entornos del mundo real, y realizaran sus actividades normales. El auricular prototipo (ver la primera imagen arriba) se creó a un costo de unos pocos dólares con hardware de consumo de venta libre, y cuenta con un chip de micrófono. Los investigadores sostienen que una implementación comercial de dicho dispositivo sería eminentemente asequible de producir.

El modelo de aprendizaje comprendió clasificadores de redes neuronales en MATLAB, entrenados a una tasa de aprendizaje de 0,01, con LBFGS como la función de pérdida. Los métodos de evaluación para la autenticación fueron FRR, FAR y BAC.

En general, el rendimiento de ToothSonic fue muy bueno, dependiendo de la dificultad del gesto bucal interno que se realizaba:

Los resultados se obtuvieron en tres grados de dificultad del gesto bucal: cómodo, menos cómodo, y con dificultades.  Uno de los gestos preferidos del usuario logró una tasa de precisión del 95%.

En cuanto a las limitaciones, los usuarios admiten que los cambios en los dientes con el tiempo probablemente requerirán que el usuario vuelva a registrar la firma auditiva de los dientes, por ejemplo, después de un trabajo dental notable. Además, la calidad del esmalte puede degradarse u otros cambios con el tiempo, y los investigadores sugieren que las personas mayores podrían ser solicitadas para actualizar sus perfiles periódicamente.

Los autores también admiten que los auriculares multiusos de este tipo requerirían que el usuario pausara la música o la conversación durante la autenticación (al igual que el proyecto liderado por China), y que muchos auriculares disponibles actualmente no tienen la potencia de cálculo necesaria para facilitar un sistema de este tipo.

A pesar de esto, observan*:

‘Alentadoramente, los lanzamientos recientes del chip Apple H1 en los AirPods Pro y QCS400 de Qualcomm (QCOM ) son capaces de soportar la inteligencia artificial basada en la voz en el dispositivo. Implica que la implementación de ToothSonic en auriculares podría realizarse en un futuro cercano.’

Sin embargo, el artículo admite que este procesamiento adicional podría afectar la vida útil de la batería.

TeethPass                 

Publicado en el artículo TeethPass: Autenticación de usuario basada en la oclusión dental a través de la detección acústica en los auriculares, el proyecto chino-estadounidense opera sobre los mismos principios generales que ToothSonic, teniendo en cuenta el recorrido de la firma auditiva de la abrasión dental a través del canal auditivo y las estructuras óseas intervinientes.

La eliminación del ruido del aire se realiza en la etapa de recolección de datos, combinada con la reducción del ruido y, al igual que el enfoque de ToothSonic, se impone un filtro de frecuencia adecuado para la firma auditiva.

Arquitectura del sistema para TeethPass.

Las características MFCC finales extraídas se utilizan para entrenar una red neuronal siamesa.

Estructura de la red neuronal siamesa para TeethPass.

Las métricas de evaluación para el sistema fueron FRR, FAR y una matriz de confusión. Al igual que ToothSonic, el sistema se encontró resistente a tres tipos de ataques posibles: imitación, reproducción y ataque híbrido. En un caso, los investigadores intentaron un ataque reproduciendo el sonido del movimiento dental dentro de la boca de un atacante, con un altavoz pequeño, y encontraron que a distancias inferiores a 20 cm, este método de ataque híbrido tiene una probabilidad de éxito superior al 1%.

En todos los demás escenarios, el obstáculo de imitar la construcción interna del cráneo del objetivo, por ejemplo, durante un ataque de reproducción, hace que un escenario de “secuestro” sea uno de los riesgos menos probables en el marco de autenticación biométrica estándar.

Experimentos extensivos demostraron que TeethPass logró una precisión de autenticación promedio del 98,6% y pudo resistir el 98,9% de los ataques de suplantación.

* Mi conversión de las citas en línea de los autores a enlaces hiper

Publicado por primera vez el 18 de abril de 2022. Actualizado el 19 de abril a las 8:30 a. m. EET para corregir las atribuciones de paquetes en las leyendas.