Autenticação Biométrica por Atrito de Dentes

Dois artigos de pesquisa recentes dos EUA e da China propuseram uma solução inovadora para autenticação baseada em dentes: basta ranger ou morder os dentes um pouco, e um dispositivo de ouvido (um “earable”, que também pode ser usado como um dispositivo de áudio regular) reconhecerá o padrão auricular único produzido pela abrasão da arquitetura dental e gerará um “pass” biométrico válido para um sistema de desafio equipado.

Vários dispositivos protótipos de ouvido para os dois sistemas. Fontes: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) e https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

Métodos anteriores de autenticação dental (ou seja, para pessoas vivas, e não para identificação forense) precisavam que o usuário “sorrisse e mostrasse” os dentes para que um sistema de reconhecimento dental pudesse confirmar que seus dentes correspondiam aos registros biométricos. No verão de 2021, um grupo de pesquisa da Índia fez manchetes com um sistema chamado DeepTeeth.

Os novos sistemas propostos, chamados ToothSonic e TeethPass, vêm respectivamente de uma colaboração acadêmica entre a Universidade Estadual da Flórida e a Universidade Rutgers nos Estados Unidos; e um esforço conjunto entre pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Pequim, da Universidade Tsinghua e da Universidade de Tecnologia de Pequim, trabalhando com o Departamento de Ciências de Computação e Informação da Universidade Temple em Filadélfia.

ToothSonic

O sistema ToothSonic, totalmente baseado nos EUA, foi proposto no artigo Autenticação de Usuário por Dispositivo de Ouvido (Earable) via Impressão Digital de Dente.

Os autores do ToothSonic afirmam:

‘ToothSonic [utiliza] o efeito sonoro induzido pela impressão digital do dente produzido pelos usuários que realizam gestos de dente para autenticação por dispositivo de ouvido. Em particular, projetamos gestos de dente representativos que podem produzir ondas sonoras eficazes que carregam as informações da impressão digital do dente.’

‘Para capturar confiavelmente a impressão digital do dente, ele utiliza o efeito de oclusão do canal auditivo e o microfone voltado para dentro do dispositivo de ouvido. Em seguida, extrai recursos acústicos multníveis para refletir as informações intrínsecas da impressão digital do dente para autenticação.’

Fatores de impacto que contribuem para uma impressão digital auricular única registrada em um dispositivo de ouvido. Fonte: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

Os pesquisadores observam uma série de vantagens dos padrões de assinatura auricular do dente/crânio, que também se aplicam ao projeto principalmente chinês. Por exemplo, seria extremamente desafiador imitar ou falsificar a impressão digital do dente, que deve viajar através da arquitetura única dos tecidos da cabeça e do canal do crânio antes de chegar a um “modelo” registrável contra o qual as autenticações futuras seriam testadas.

Além disso, a identificação baseada em impressão digital do dente não apenas elimina o potencial constrangimento de “sorrir e mostrar” os dentes para uma câmera móvel ou montada, mas remove a necessidade de o usuário se distrair de atividades potencialmente críticas, como operar veículos.

Além disso, o método é adequado para muitas pessoas com deficiências motoras, enquanto os dispositivos podem potencialmente ser incorporados a fones de ouvido cujo uso principal é muito mais comum (ou seja, ouvir música e fazer chamadas telefônicas), removendo a necessidade de dispositivos de autenticação dedicados ou recorrer a aplicativos móveis.

Além disso, a possibilidade de reproduzir a dentição de uma pessoa em um ataque de falsificação (ou seja, imprimindo uma foto de uma postagem de mídia social sem restrições), ou mesmo replicar os dentes em um cenário improvável de obtenção de moldes dentários complexos e completos, é obviada pelo fato de os sons que os dentes fazem ao serem abrasados serem filtrados pela geometria interna completamente oculta da mandíbula e do canal auditivo.

Do artigo do ToothSonic, o efeito de oclusão do canal auditivo torna a reprodução ou imitação casual efetivamente impossível.

Como um vetor de ataque, a única oportunidade restante (além da coerção física ou forçada do usuário) é obter acesso ao banco de dados do sistema de segurança hospedeiro e substituir completamente o padrão de dente auricular registrado do usuário pelo padrão do atacante (já que obter ilegalmente a impressão digital do dente de alguém não levaria a nenhum método prático de autenticação).

Fluxo de trabalho para o ToothSonic.

Embora haja uma pequena oportunidade para um atacante reproduzir uma gravação da mastigação em sua própria boca, o projeto liderado pelos chineses descobriu que essa abordagem não apenas é conspícua, mas também tem muito pouca chance de sucesso (veja abaixo).

Um Sorriso Único

O artigo do ToothSonic descreve as muitas características únicas na dentição de um usuário, incluindo classes de oclusão (como sobrebite), densidade de esmalte e ressonância, informações auriculares ausentes de dentes extraídos, características únicas de substituições de porcelana e metal (entre outros materiais possíveis), e morfologia de cúspides, entre muitas outras características distinguíveis.

Os autores afirmam:

‘[As] ondas sonoras induzidas pela impressão digital do dente são capturadas via o canal de dente-ouvido privado do usuário. Nosso sistema, portanto, é resistente a ataques de imitação e reprodução avançados, pois o canal de dente-ouvido privado do usuário segura as ondas sonoras, que são improváveis de serem descobertas por adversários.’

Como o movimento da mandíbula tem um alcance de mobilidade limitado, os autores imaginam dez possíveis manipulações que poderiam ser registradas como impressões digitais biométricas viáveis, ilustradas abaixo como “gestos de dente avançados”:

Algumas dessas movimentações são mais difíceis de realizar do que outras, embora os movimentos mais difíceis não resultem em padrões que sejam mais ou menos fáceis de replicar ou falsificar do que movimentações menos desafiadoras.

Características de nível macro dos movimentos de dentes apropriados são extraídas usando um modelo de mistura gaussiana (GMM) de sistema de identificação de falantes. Coeficientes cepstrais de frequência de Mel (MFCCs), uma representação do som, são obtidos para cada uma das movimentações possíveis.

Seis gestos de deslizamento diferentes para o mesmo assunto durante a extração de MFCCs sob o sistema ToothSonic.

A onda sonora de assinatura resultante que compõe a assinatura biométrica única é altamente vulnerável a certas vibrações do corpo humano; portanto, o ToothSonic impõe um filtro de banda entre 20-8000Hz.

A segmentação da onda sonora é alcançada via um Modelo de Markov Oculto (HMM), de acordo com dois trabalhos anteriores da Alemanha.

Para o modelo de autenticação, os recursos derivados são alimentados em uma rede neural totalmente conectada, atravessando várias camadas até a ativação via ReLU. A última camada totalmente conectada usa uma função Softmax para gerar os resultados e o rótulo previsto para um cenário de autenticação.

O banco de dados de treinamento foi obtido pedindo a 25 participantes (10 femininos, 15 masculinos) que usassem um fone de ouvido adulterado em ambientes do mundo real e realizassem suas atividades normais. O protótipo do fone de ouvido (ver primeira imagem acima) foi criado a um custo de alguns dólares com hardware de consumo de prateleira, e apresenta um chip de microfone. Os pesquisadores defendem que uma implementação comercial de tal dispositivo seria eminentemente acessível para produzir.

O modelo de aprendizado compreendia os classificadores de rede neural em MATLAB, treinados a uma taxa de aprendizado de 0,01, com LBFGS como a função de perda. Métodos de avaliação para autenticação foram FRR, FAR e BAC.

O desempenho geral do ToothSonic foi muito bom, dependendo da dificuldade do gesto de boca interno sendo realizado:

Os resultados foram obtidos em três níveis de dificuldade do gesto de boca: confortável, menos confortável e com dificuldades.  Um dos gestos preferidos do usuário alcançou uma taxa de precisão de 95%.

Em termos de limitações, os usuários admitem que as alterações nos dentes ao longo do tempo provavelmente exigirão que o usuário reimprima a assinatura auricular do dente, por exemplo, após trabalhos dentários notáveis. Além disso, a qualidade do esmalte pode se deteriorar ou mudar ao longo do tempo, e os pesquisadores sugerem que pessoas mais velhas possam ser solicitadas a atualizar seus perfis periodicamente.

Os autores também admitem que fones de ouvido multiuso desse tipo exigiriam que o usuário pausasse a música ou a conversa durante a autenticação (em comum com o TeethPass liderado pelos chineses), e que muitos fones de ouvido atualmente disponíveis não têm o poder computacional necessário para facilitar tal sistema.

Em contrapartida, eles observam*:

‘Encorajadoramente, lançamentos recentes do chip Apple H1 nos Airpods Pro e QCS400 da Qualcomm (QCOM ) são capazes de suportar IA baseada em voz no dispositivo. Isso implica que a implementação do ToothSonic no dispositivo de ouvido pode ser realizada em um futuro próximo.’

No entanto, o artigo admite que esse processamento adicional pode impactar a vida útil da bateria.

TeethPass                 

Lançado no artigo TeethPass: Autenticação de Usuário baseada em Oclusão Dental via Sensores Acústicos de Ouvido, o projeto sino-americano opera com base nos mesmos princípios gerais que o ToothSonic, considerando a travessia do som de assinatura da abrasão dental através do canal auditivo e das estruturas ósseas intervenientes.

A remoção de ruído do ar é realizada na etapa de coleta de dados, combinada com a redução de ruído e – como na abordagem do ToothSonic – um filtro de frequência apropriado é imposto para a assinatura auricular.

Arquitetura do sistema para o TeethPass.

Os recursos de MFCC finais extraídos são usados para treinar uma rede neural siamesa.

Estrutura da rede neural siamesa para o TeethPass.

Métricas de avaliação para o sistema foram FRR, FAR e uma matriz de confusão. Como no ToothSonic, o sistema foi encontrado para ser robusto a três tipos de ataques possíveis: imitação, reprodução e ataque híbrido. Em uma instância, os pesquisadores tentaram um ataque reproduzindo o som do movimento dental de um usuário dentro da boca de um atacante, com um pequeno alto-falante, e descobriram que, a distâncias inferiores a 20cm, esse método de ataque híbrido tem uma chance de sucesso superior a 1%.

Em todos os outros cenários, o obstáculo de imitar a construção interna do crânio do alvo, por exemplo, durante um ataque de reprodução, torna um cenário de “sequestro” entre os riscos menos prováveis no quadro de autenticação biométrica padrão.

Experimentos extensivos demonstraram que o TeethPass alcançou uma precisão de autenticação média de 98,6% e pôde resistir a 98,9% dos ataques de falsificação.

* Minha conversão das citações em linha dos autores para hiperlinks

Publicado pela primeira vez em 18 de abril de 2022. Atualizado em 19 de abril, 8h30min, horário de verão da Europa Oriental, para corrigir atribuições de pacotes erradas nas legendas.