Biometryczna autentykacja przez szczypanie zębów

Dwa niedawne prace badawcze z USA i Chin zaproponowały nowe rozwiązanie w zakresie autentykacji opartej na zębach: wystarczy delikatnie szczypać lub gryźć zębami, a urządzenie noszone na uszu (tzw. “earable”, które może również służyć jako zwykłe urządzenie do odsłuchiwania audio) rozpozna unikalny wzór dźwiękowy wytworzony przez ścieranie struktury dentystycznej i wygeneruje ważny biometryczny “przepust” do odpowiednio wyposażonego systemu wyzwań.

Różne prototypowe urządzenia noszone na uszu dla obu systemów. Źródła: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) i https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

Poprzednie metody autentykacji dentystycznej (tj. dla żyjących osób, a nie identyfikacji sądowej), wymagały od użytkownika “uśmiechu i odsłonięcia”, aby system rozpoznania dentystycznego mógł potwierdzić, że ich zęby odpowiadają biometrycznym rekordom. Latem 2021 roku grupa badawcza z Indii wywołała sensację z takim systemem, zatytułowanym DeepTeeth.

Nowe proponowane systemy, nazwane ToothSonic i TeethPass, pochodzą odpowiednio z akademickiej współpracy między Florida State University i Rutgers University w Stanach Zjednoczonych; oraz wspólnej inicjatywy między badaczami z Beijing Institute of Technology, Tsinghua University i Beijing University of Technology, pracującymi z Departamentem Komputerów i Nauk Informacyjnych na Temple University w Filadelfii.

ToothSonic

Całkowicie amerykański system ToothSonic został przedstawiony w pracy Ear Wearable (Earable) User Authentication via Acoustic Toothprint.

Autorzy ToothSonic stwierdzają:

‘ToothSonic [wykorzystuje] efekt dźwiękowy wytworzony przez użytkowników podczas wykonywania gestów zębowych do autentykacji earable. W szczególności, projektujemy reprezentatywne gesty zębowe, które mogą wytworzyć skuteczne fale dźwiękowe przenoszące informację o odcisku zębowym.

‘Aby niezawodnie przechwycić odcisk zębowy, wykorzystujemy efekt okluzji kanału słuchowego i mikrofonu w earable. Następnie wyodrębniamy wielopoziomowe cechy akustyczne, aby odzwierciedlić wewnętrzną informację o odcisku zębowym do autentykacji.’

Czynniki wpływające na unikalny wzór dźwiękowy zębowy rejestrowany w urządzeniu noszonym na uszu. Źródło: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

Badacze zauważają wiele zalet wzorów sygnałów zębowo-timej, które również dotyczą chińskiego projektu. Na przykład, byłoby niezwykle trudno naśladować lub sfałszować odcisk zębowy, który musi przejść przez unikalną architekturę tkanek głowy i kanału czaszkowego, zanim dotrze do rejestrowanego “szablonu”, wobec którego przyszłe autentykacje będą testowane.

Ponadto, identyfikacja oparta na odcisku zębowym nie tylko eliminuje potencjalne zawstydzenie związane z “uśmiechem i odsłonięciem” dla kamery mobilnej lub zamontowanej, ale usuwa potrzebę odwrócenia uwagi użytkownika od potencjalnie krytycznych działań, takich jak obsługa pojazdów.

Ponadto, metoda ta jest odpowiednia dla wielu osób z niepełnosprawnościami ruchowymi, podczas gdy urządzenia mogą potencjalnie być wbudowane w słuchawki, których podstawowe zastosowanie jest znacznie bardziej powszechne (tj. słuchanie muzyki i rozmawianie przez telefon), co eliminuje potrzebę dedykowanych, samodzielnych urządzeń autentykacji lub odwołania się do aplikacji mobilnych.

Dalej, możliwość odtworzenia dentystycznej struktury osoby w ataku sfałszowania (tj. poprzez wydrukowanie zdjęcia z nieograniczonego postu w mediach społecznościowych) lub nawet odtworzenia zębów w nieprawdopodobnym scenariuszu uzyskania kompletnych i złożonych odlewy dentystycznych, jest wyeliminowana przez fakt, że dźwięki wytworzone przez zęby są filtrowane przez całkowicie ukrytą geometrię wewnętrzną szczęki i kanału słuchowego.

Z efektu okluzji kanału słuchowego, z papieru ToothSonic, przypadkowa reprodukcja lub naśladownictwo jest praktycznie niemożliwe.

Jako wektor ataku, jedyną pozostałą możliwością (poza przymusem i fizycznym przymusem użytkownika) jest uzyskanie dostępu do bazy danych systemu bezpieczeństwa i całkowite zastąpienie zarejestrowanego wzoru dźwiękowego zębowego użytkownika własnym wzorem (ponieważ nielegalne uzyskanie wzoru dźwiękowego zębowego kogoś innego nie doprowadziłoby do żadnej praktycznej metody autentykacji).

Przepływ pracy dla ToothSonic.

Chociaż istnieje mała możliwość, że atakujący może odtworzyć nagranie żucia w swoich ustach, chiński projekt stwierdził, że jest to nie tylko podejście podejrzane, ale także bardzo niefortunne, z minimalnym szansą na powodzenie (patrz poniżej).

Jedyny uśmiech

Artykuł ToothSonic przedstawia wiele unikalnych cech w dentystyce użytkownika, w tym klasy okluzji (takie jak nadgryz), gęstość szkliwa i rezonans, brakujące informacje auralne z wyjętych zębów, unikalne cechy substytucji porcelanowych i metalowych (wśród innych możliwych materiałów) oraz morfologia guzków, wśród wielu innych możliwych cech rozróżniających.

Autorzy stwierdzają:

‘[Wzór dźwiękowy zębowy] jest przechwycony za pomocą kanału zębowo-usznego użytkownika. Nasz system jest więc odporny na zaawansowane ataki mimic i replay, ponieważ kanał zębowo-uszny użytkownika zabezpiecza wzór dźwiękowy, który jest mało prawdopodobny, aby został odkryty przez przeciwników.’

Ponieważ ruch szczęki ma ograniczony zakres ruchu, autorzy wyobrażają sobie dziesięć możliwych manipulacji, które mogą być zarejestrowane jako ważne odciski biometryczne, ilustrowane poniżej jako “zaawansowane gesty zębowe”:

Niektóre z tych ruchów są trudniejsze do wykonania niż inne, chociaż trudniejsze ruchy nie powodują wzorów, które są łatwiejsze lub trudniejsze do odtworzenia lub sfałszowania niż mniej wymagające ruchy.

Cechy makro-poziomu ruchów zębowych są wyodrębniane za pomocą modelu mieszanki Gaussa (GMM) systemu identyfikacji mówcy. Współczynniki melo-częstotliwości (MFCC), reprezentacja dźwięku, są uzyskiwane dla każdego z możliwych ruchów.

Sześć różnych gestów przesuwania dla tego samego podmiotu podczas ekstrakcji MFCC w systemie ToothSonic.

Wynikowy sygnał dźwiękowy, który składa się na unikalny sygnał biometryczny, jest bardzo wrażliwy na pewne drgania ciała; dlatego ToothSonic nakłada filtr pasmowy między 20-8000Hz.

Segmentacja sygnału dźwiękowego jest osiągana za pomocą ukrytego modelu Markowa (HMM), zgodnie z dwoma poprzednimi pracami z Niemiec.

Dla modelu autentykacji, wyodrębnione cechy są wprowadzane do w pełni połączonej sieci neuronowej, przechodzącej przez różne warstwy, aż do aktywacji za pomocą ReLU. Ostatnia w pełni połączona warstwa używa funkcji Softmax, aby wygenerować wyniki i przewidziany label dla scenariusza autentykacji.

Baza danych szkoleniowej została uzyskana, poprosiwszy 25 uczestników (10 kobiet, 15 mężczyzn) o noszenie zmodyfikowanego słuchawka w środowiskach rzeczywistych i prowadzenie normalnej aktywności. Prototyp słuchawka (patrz pierwsze zdjęcie powyżej) został stworzony za kilka dolarów z gotowych komponentów konsumenckich i posiada jeden chip mikrofonu. Badacze twierdzą, że komercyjna implementacja takiego urządzenia byłaby niezwykle tania w produkcji.

Model uczenia się składał się z klasyfikatorów sieci neuronowych w MATLAB, wytrenowanych z szybkością uczenia 0,01, z LBFGS jako funkcją straty. Metody oceny autentykacji były FRR, FAR i BAC.

Całkowity wynik dla ToothSonic był bardzo dobry, w zależności od trudności wewnętrznego gestu jamy ustnej wykonywanego:

Wyniki zostały uzyskane w trzech stopniach trudności gestu jamy ustnej: wygodny, mniej wygodny i trudny.  Jeden z ulubionych gestów użytkownika osiągnął wskaźnik dokładności 95%.

Jeśli chodzi o ograniczenia, użytkownicy przyznają, że zmiany w zębach z czasem będą prawdopodobnie wymagać, aby użytkownik ponownie wydrukował sygnał dźwiękowy zębowy, na przykład po znaczących zabiegach dentystycznych. Ponadto, jakość szkliwa może ulegać degradacji lub zmianie z czasem, a badacze sugerują, że osoby starsze mogą być poproszone o okresowe aktualizowanie swoich profili.

Autorzy przyznają również, że wielofunkcyjne słuchawki tego rodzaju będą wymagać, aby użytkownik przerwał muzykę lub rozmowę podczas autentykacji (podobnie jak chiński projekt TeethPass), i że wiele obecnie dostępnych słuchawek nie ma niezbędnej mocy obliczeniowej, aby umożliwić taki system.

Pomimo tego, obserwują:

‘Ożywiająco, ostatnie wydania chipu Apple H1 w AirPods Pro i QCS400 od Qualcomm (QCOM ) są w stanie obsłużyć głosową AI na urządzeniu. Oznacza to, że wdrożenie ToothSonic na earable może być zrealizowane w niedalekiej przyszłości.’

Jednakże, artykuł przyznaje, że dodatkowa przetwarzanie może wpłynąć na żywotność baterii.

TeethPass

Opublikowany w artykule TeethPass: Dental Occlusion-based User Authentication via In-ear Acoustic Sensing, chińsko-amerykański projekt działa na podobnych zasadach ogólnych, co ToothSonic, uwzględniając przejście sygnału dźwiękowego z abrazji dentystycznej przez kanał słuchowy i struktury kostne….