Recunoașterea preferințelor estetice ca factor de autentificare potențial

O nouă lucrare din Israel a propus un sistem de autentificare bazat pe preferințele estetice ale utilizatorului, în care utilizatorul calibrează sistemul o singură dată prin evaluarea imaginilor, generând astfel un “domeniu” privat al preferințelor vizuale și vizual-conceptuale ale individului. Ulterior, utilizatorul va fi provocat la momentul autentificării să își coreleze preferințele înregistrate cu seturi de imagini noi.

Din încercările unei implementări ‘joc-izate’ a AEbA – stânga, utilizatorul evaluează calitatea estetică a unei imagini; dreapta, un scor este semnalat la sfârșitul unei etape în faza de aplicare activă a încercărilor. Sursă: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.05623.pdf

Sistemul se numește Autentificare bazată pe evaluare estetică (AEbA), și este o lucrare prezentată la Conferința Anuală Tehnică USENIX din California, în luna iulie.

AEbA a fost testat de cercetătorii lucrării sub forma unui joc, în care participanții au fost obligați să antreneze sistemul și apoi să evalueze imagini noi care corespund gusturilor lor înregistrate. O a doua rundă de teste a examinat capacitatea unui utilizator de a ghici preferințele altor utilizatori.

Din lucrare – imagini de exemplu, de pe pexels.com, potrivite pentru utilizare în AEbA.

Un astfel de abordare poate să nu fie potrivit pentru toată lumea, deoarece nu toată lumea are o sensibilitate estetică bine dezvoltată, dar ar putea să servească bine fie ca un sistem de autentificare primar pentru cerințe de securitate scăzute sau medii, fie ca una dintre opțiunile posibile de metode adiționale în autentificarea cu doi factori (2FA).

Însă, ideea incipientă a sistemului ar putea să reprezinte un punct de plecare pentru sisteme de provocare bazate pe estetică mai complexe, deoarece numărul de imagini prezentate utilizatorilor în timpul autentificării poate fi escaladat în mod implicit, în același mod în care provocările CAPTCHA pot fi prelungite în caz de rezultate inițiale incerte.

Cu cât provocarea este mai granulară și mai extinsă, cu atât securitatea pe care o oferă un astfel de abordare este mai mare.

O scară de putere relativă a parolei atunci când mai multe factori ai unei provocări AEbA se multiplică: ‘D’ reprezintă numărul de imagini afișate în timpul provocării; Dhr reprezintă numărul de imagini pe care utilizatorul trebuie să le selecteze; și ‘S’ este numărul de ecrane (adică etape) în procesul liniar de selecție estetică.

În ceea ce privește convențiile comune pentru autentificarea umană, AEbA incorporează elemente de Ceva pe care îl știi (SYK) și Ceva ce ești (SYA), și se bazează pe trei premise: că lucrurile pe care le placem (reprezentate în domeniul vizual) sunt ușor de distins pentru noi (în conformitate cu teoria generală a mnemotehnicii); gusturile noastre estetice rămân relativ constante; și că există o diferență suficientă în gusturile diferiților utilizatori pentru a oferi o distincție nelămurită în preferințe.

Autorii sugerează că tehnica ar putea fi adaptată în cadre de învățare automată capabile să prevadă evaluările individuale ale utilizatorilor.

Lucrarea este intitulată Secretele frumoase: utilizarea imaginilor estetice pentru autentificarea utilizatorilor, și provine de la doi cercetători de la Facultatea de Inginerie a Sistemelor și Informatică de la Universitatea Ben-Gurion din Negev, din Beersheba.

Puterea domeniilor de imagini

AEbA nu se bazează pe memorizare, ci mai degrabă tratează utilizatorul final ca un sistem de recunoaștere a imaginilor antrenat, care a dezvoltat un registru robust și foarte specific de răspunsuri de plăcere, și se concentrează pe aceste asocieri puternice de plăcere.

În esență, AEbA se bazează pe echivalentul uman al priorilor abstracti în sistemele de viziune și sinteză a imaginilor, care pot transmite stil și caracteristici specifice de domeniu fără a fi încorporate într-o imagine unică și imutabilă. Este prin aplicarea acestor priori că o Rețea Adversarială Generativă (GAN) poate fi antrenată pentru a încorpora un domeniu (de exemplu, ‘Van Gogh’) în generarea de imagini noi.

Studiul nou propune dovezi din literatura anterioară că imaginile sunt mai ușor de memorizat decât cuvintele, că imaginile plăcute sunt mai ușor de memorizat decât imaginile generale, și că evaluarea activă a imaginilor (cum ar fi în timpul scurtei sesiuni de antrenament AEbA) îmbunătățește și mai mult memorabilitatea imaginilor. Studii care datează din anii 1970 au stabilit că oamenii posedă o “capacitate de stocare masivă” pentru imagini în general, și pentru imagini vizionate anterior, și capacitatea noastră de a încorpora imagini în memorie a fost demonstrată să depășească în mod semnificativ capacitatea noastră de memorie verbală.

Deși bunul simț sugerează că experții în domeniu, cum ar fi radiologii, ar fi cei mai sensibili la imagini din domeniul lor, un studiu din 2010 a afirmat că capacitatea de memorie pentru imagini de uz casual este mult mai mare decât pentru imagini specifice de domeniu, chiar și în rândul celor cu o “specialitate” vizuală.

Autentificarea bazată pe preferințe

Noțiunea de a utiliza preferința ca mecanism de autentificare a apărut în evidență în două lucrări conduse de Markus Jakobsson de la Palo Alto Research Center, începând cu 2008. Această serie de cercetări în jurul Autentificării bazate pe Preferințe (PBA) a sugerat că muzica, mâncarea, operele de artă și alte lucruri pe care le placem sunt înrădăcinate în mințile noastre și alimentate de motivații interne puternice.

PBA a fost propus inițial doar ca dispozitiv pentru a facilita resetarea parolelor, utilizând întrebări de tipul “Îți place muzica country?”, și s-a concentrat pe preferințe textuale de-a lungul principiilor mnemotehnice tradiționale, mai degrabă decât pe intrările vizuale.

O colaborare ulterioară de la Jakobsson din 2012 a înlocuit textul cu imagini:

O captură de ecran din faza de calibrare/înregistrare a proiectului PBA din 2012 al lui Markus Jakobsson. Sursă

Însă, autorii notează, acest schema nu ține cont de evaluarea estetică a imaginilor, ci în esență utilizează imagini ca proxy pentru cuvinte sau concepte. Prin contrast, AEbA încearcă să descopere un “domeniu de plăcere” specific utilizatorului, care nu este direct legat de lucruri sau activități specifice.

Autorii lucrării noi observă, de asemenea, că există limite practice pentru numărul de articole care pot fi prezentate utilizatorului în abordarea din 2012, în timp ce dezvoltarea unui model mai abstract de preferințe ale utilizatorului elimină aceste limite și face atacurile externe și imitarea (de exemplu, pe baza de phishing, cunoașterea personală sau alte metode de subterfugiu) mult mai dificile.

Ideea parolelor grafice este notabilă și precede această lucrare, cu o proliferare de scheme care au apărut la sfârșitul anilor 1990. Un studiu contemporan examinează PassFaces, unde utilizatorii trebuiau să memoreze fețe (altele decât ale lor) în loc de parole. Cu această abordare, un posibil intrus ar trebui să aibă o cunoaștere extraordinar de intimă a preferințelor faciale ale utilizatorului. În plus, utilizatorul ar putea fi considerat a fi selectat aceleași fețe de-a lungul timpului în timpul fazei de orientare.

Din sfârșitul anilor 1990, schema PassFaces testată la Universitatea Goldsmiths din Londra a necesitat ca utilizatorul să aleagă și să memoreze patru fețe de oameni. Alegerea inițială s-a bazat pe preferința utilizatorului, și în acest sens lucrarea este legată de AEbA. Sursă

Cea mai apropiată de AEbA este Déjà vu, care a prezentat utilizatorilor imagini aleatorii de artă care nu au fost neapărat concepute pentru a angaja răspunsul de plăcere, ci mai degrabă pentru a ajuta utilizatorii să memoreze imagini specifice pe care le-ar încorpora într-un “portofoliu” în timpul înregistrării inițiale și ulterior ar trebui să le recunoască din multiple imagini posibile în timpul autentificării.

Asamblarea unui portofoliu de ‘imagini preferate’ pentru Déjà vu. Sursă: https://netsec.ethz.ch/publications/papers/usenix.pdf

Însă, autorii observă, această abordare ignoră beneficiile descrise în literatura de neuroestetică (adică nu există o motivație internă pentru a se conecta cu orice imagini posibile oferite).

În plus, o astfel de metodă este vulnerabilă la “shoulder-surfing”, unde un atacator proxim (sau Man-in-the-Middle) ar putea avea ocazia de a vedea care imagini sunt alese. Prin contrast, o implementare completă a AEbA nu ar repeta imagini utilizate anterior, nici în sesiunile de antrenament, nici în cele de autentificare.

În plus, lucrarea notează*:

‘Una dintre problemele identificate în parolele grafice este că, la fel ca în parolele obișnuite, utilizatorii tind să selecteze desene simple, ceea ce reduce variabilitatea acestor parole și le face mai vulnerabile la atacuri adverse. O altă problemă (și, poate, un motiv pentru cea anterioară) este interferența potențială dacă astfel de scheme sunt utilizate în mai multe sisteme, adică memoria utilizatorului pentru o parolă a unui sistem poate afecta memoria pentru o parolă a altui sistem. Aceste probleme sunt mai puțin îngrijorătoare atunci când se implementează AEbA, care se bazează pe preferințe innate care nu depind de conturi specifice sau de memorarea imaginilor.’

Autorii subliniază, de asemenea, un alt avantaj al AEbA: percepția contextuală. Chiar dacă un “shoulder-surfer” sau un atacator RAT ar putea vedea o sesiune de autentificare, nu ar ști cât de departe sunt imaginile “neprețuite” (adică imaginile prezentate care sunt evaluate slab de utilizator sau respinse în timpul autentificării) de la imaginea “preferată” – un factor care va fi diferit de fiecare dată.

‘Prin urmare, știind că cineva își place o imagine nu ne ajută neapărat dacă nu știm cât de mult imaginea este apreciată în raport cu alte imagini din setul afișat.’

În plus, este imposibil pentru un utilizator să-și stocheze parola în mod necorespunzător, din comoditate, cum ar fi pe o bucată de hârtie, deoarece domeniul său de conținut de imagine preferat este extraordinar de abstract și non-reductiv.

Testarea AEbA

Cercetătorii au implementat sistemul sub forma unui joc, în contextul unei dovezi a conceptului de bază al proiectului, curând o bază de date de 318 imagini de pe site-ul de stoc gratuit pexels.com, și incluzând, de asemenea, imagini dintr-un arhiv personal.

Imaginile au fost clasificate în opt categorii (Univers, Natură, Munți, Păduri, Flori, Peisaje urbane, Peisaje de coastă și Altele), iar încercările au fost împărțite în Înregistrare (în care imaginile au fost evaluate inițial de către utilizatori într-o singură sesiune de zece minute), un Joc de autentificare și, în final, un Joc adversarial (ghicirea preferințelor de imagini ale altor utilizatori).

După eliminarea participanților care nu au contribuit, grupul de încercare (adică grupul de participanți) a fost redus la 33 de jucători eligibili, constând în 21 de femei și 12 bărbați.

Înregistrare

În faza de înregistrare, s-au obținut 3722 de evaluări pentru 274 de imagini, cu o evaluare medie de 6,07, o evaluare mediană de 6, rezultând valorile cele mai frecvente 7 și 8. Imaginea cea mai neprețuită a obținut doar 2,32, iar cea mai prețuită 8,63.

Distribuția evaluărilor de imagini printre cei mai buni jucători din încercări.

Autorii susțin că abaterile notabile către valori mari și mici în evaluarea imaginilor, combinate cu varietatea acestor grade de-a lungul bazei de utilizatori, demonstrează convingerea lor că utilizatorii pot aplica evaluări de plăcere foarte diferențiate pentru imaginile prezentate, fără a fi nevoie să includă imagini evident repulsivă sau “în afara distribuției”. Pare că varietatea generală a capriciilor și a preferințelor de-a lungul unui grup mic de utilizatori este suficientă pentru a valida conceptul central.

Imagini de exemplu cu diverse evaluări ale utilizatorilor.

Autentificare

Pentru jocul de autentificare, s-au desfășurat 264 de sesiuni de joc, cu fiecare participant completând jocul de două ori, în medie, în opt sesiuni. Rata medie de succes a fost de 76%.

Diagramă de cutie a distribuției scorurilor de joc printre cei 33 de membri ai încercării, cu scoruri medii marcate cu linie neagră groasă, afișând mediane, prime și treilea cvartil, cu minimum, maximum și valori extreme.

Deși a existat o “ușoară scădere” a performanței în timp, aceasta a fost mult redusă printre primii 50% dintre participanți, practic dispărând în rândul celor 11 participanți de top (un sfert din grupul final de utilizatori).

Jocul adversarial

Componenta Jocului adversarial a prezentat un joc nelimitat (în contrast cu Înregistrarea), și a avut loc zece zile după lansarea fazei de joc. S-au înregistrat 190 de jocuri pentru rezultate (excluzând jocurile în care au apărut probleme tehnice). Numărul mediu de alegeri corecte în Jocul adversarial a fost de 2,88, o rată de succes de 36% tehnic echivalentă cu șansa (în special având în vedere numărul mic de imagini din setul de date). Cu toate acestea, în șapte jocuri, contribuitorii au reușit să ghicească 75% sau mai mult din imaginile corecte.

Concluzie

Metodologia de testare casuală (cum ar fi utilizarea unui eșantion de comoditate pentru testarea candidaților) în studiu semnifică faptul că abordarea reprezintă în prezent o dovadă de concept largă; o indicație incipientă că captura “domeniului” centrat pe om ar putea oferi într-o zi o metodă ușoară și chiar plăcută de autentificare, care este greu de apropriat sau de interferat. Este clar că ar fi necesare încercări mult mai riguroase, cu un număr mai mare de participanți și o scenă de autentificare corect pusă în scenă, pentru a stabili valoarea AEbA.

Autorii concluzionează:

‘Ar fi, de asemenea, interesant să studiem potențialul utilizării tehnicilor de învățare automată pentru a prevedea evaluările individuale ale utilizatorilor și pentru a genera chei și decoi pe care utilizatorul nu le-a evaluat anterior. Acest lucru ar putea crește spațiul parolei prin creșterea pool-ului de imagini al utilizatorilor individuali și a variabilității acestora.’

*Conversia mea a citărilor inline ale autorilor în legături hipertext.

Publicat pentru prima dată pe 13 aprilie 2022.