Autentificare Biometrică prin Frezarea Dinților

Două lucrări de cercetare recente din Statele Unite și China au propus o soluție inovatoare pentru autentificarea bazată pe dinți: pur și simplu frezați sau mușcați dinții puțin, și un dispozitiv purtat la ureche (un “earable”, care poate fi și un dispozitiv audio obișnuit) va recunoaște modelul unic de sunet produs de abraziunea arhitecturii dentare și va genera un “permis” biometric valabil pentru un sistem de challenge adecvat.

Diverse dispozitive prototip cu urechi pentru cele două sisteme. Surse: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) și https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

Metodele anterioare de autentificare dentară (adică pentru oameni vii, și nu pentru identificarea forensică) necesitau ca utilizatorul să “zâmbească și să-și arate” dinții, astfel încât un sistem de recunoaștere dentară să poată confirma că dinții lor corespund cu înregistrările biometrice. În vara anului 2021, un grup de cercetare din India a făcut senzație cu un astfel de sistem, denumit DeepTeeth.

Noile sisteme propuse, denumite ToothSonic și TeethPass, provin dintr-o colaborare academică între Universitatea de Stat din Florida și Universitatea Rutgers din Statele Unite; și un efort comun între cercetători de la Institutul de Tehnologie din Beijing, Universitatea Tsinghua și Universitatea de Tehnologie din Beijing, care lucrează cu Departamentul de Calculatoare și Științe ale Informației de la Universitatea Temple din Philadelphia.

ToothSonic

Sistemul ToothSonic, bazat integral în Statele Unite, a fost propus în lucrarea Ear Wearable (Earable) User Authentication via Acoustic Toothprint.

Autorii ToothSonic afirmă:

‘ToothSonic [folosește] efectul sonor indus de dinți, produs de utilizatori care efectuează gesturi dentare pentru autentificarea earable. În special, proiectăm gesturi reprezentative care pot produce valuri sonore eficiente care conțin informații despre amprenta dentară.’

‘Pentru a captura în mod fiabil amprenta acustică a dinților, se folosește de efectul de ocluzie a canalului urechii și de microfonul orientat spre interior al earable-urilor. Apoi, se extrag caracteristici acustice multilevel pentru a reflecta informațiile intrinseci ale amprentei dentare pentru autentificare.’

Factori de impact care contribuie la o amprentă auditivă unică înregistrată într-un dispozitiv purtat la ureche. Sursă: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

Cercetătorii notează o serie de avantaje ale modelelor de semnătură auditivă a dinților/scheletului, care se aplică și proiectului condus de chinezi. De exemplu, ar fi extraordinar de dificil să se imite sau să se falsifice amprenta dentară, care trebuie să traverseze arhitectura unică a țesuturilor și a canalului osos înainte de a ajunge la un “șablon” înregistrat, împotriva căruia se vor testa autentificările viitoare.

În plus, identificarea bazată pe amprenta dentară nu numai că elimină potențiala jenă de a “zâmbi și a-și arăta” dinții pentru o cameră mobilă sau montată, dar elimină și nevoia ca utilizatorul să se distragă în vreun fel de la activitățile sale potențial critice, cum ar fi operarea vehiculelor.

Pe lângă aceasta, metoda este potrivită pentru mulți oameni cu dizabilități motorii, în timp ce dispozitivele pot fi încorporate în căști cu urechi, a căror utilizare principală este mult mai frecventă (de exemplu, ascultarea muzicii și efectuarea apelurilor telefonice), eliminând nevoia de dispozitive dedicate de autentificare sau de apeluri către aplicații mobile.

Mai mult, posibilitatea de a reproduce dinții unei persoane într-un atac de falsificare (de exemplu, prin imprimarea unei fotografii de pe o postare neîngrădită pe rețelele de socializare) sau chiar de a reproduce dinții într-un scenariu puțin probabil de obținere a unor matrițe dentare complexe și complete, este eliminată de faptul că sunetele care frezează dinții sunt filtrate prin geometria internă complet ascunsă a maxilarului și a canalului auditiv.

Din lucrarea ToothSonic, efectul de ocluzie a canalului urechii face ca reproducerea sau imitarea să fie practic imposibilă.

Ca vector de atac, singura oportunitate rămasă (în afara coerciției fizice și forțate a utilizatorului) este de a obține acces la baza de date a sistemului de securitate gazdă și de a înlocui complet amprenta auditivă a dinților utilizatorului cu modelul propriu al atacatorului (deoarece obținerea ilegală a amprenteii dentare a cuiva nu ar conduce la nicio metodă practică de autentificare).

Flux de lucru pentru ToothSonic.

Deși există o mică oportunitate ca un atacator să reproducă o înregistrare a masticației în gura sa, proiectul condus de chinezi a constatat că această abordare nu numai că este evidentă, dar are și șanse minime de succes (a se vedea mai jos).

Un Zâmbet Unic

Lucrarea ToothSonic prezintă multe caracteristici unice ale dentiției unui utilizator, inclusiv clase de ocluzie (cum ar fi suprapunerea), densitatea smalțului și rezonanța, lipsa informațiilor auditive din dinții extrași, caracteristici unice ale substituenților de porțelan și metal (printre alte materiale posibile) și morfologia cuspilor, printre multe alte caracteristici distinctive.

Autorii afirmă:

‘Valurile sonore induse de dinți sunt capturate prin canalul ureche-dinți privat al utilizatorului. Sistemul nostru este astfel rezistent la atacuri avansate de imitație și redare, deoarece canalul ureche-dinți privat al utilizatorului securizează valurile sonore, care sunt puțin probabile a fi descoperite de adversari.’

Deoarece mișcarea maxilarului are o gamă limitată de mobilitate, autorii prevăd zece manipulări posibile care pot fi înregistrate ca imprimeuri biometrice valabile, ilustrate mai jos ca “gesturi avansate ale dinților”:

Unele dintre aceste mișcări sunt mai dificile de realizat decât altele, deși mișcările mai dificile nu conduc la modele care sunt mai ușor de replicat sau de falsificat decât mișcările mai puțin provocatoare.

Caracteristicile macro ale mișcărilor dentare apozite sunt extrase folosind un sistem de identificare a vorbitorilor cu model de amestec Gaussian (GMM). Coeficienții cepstrali de frecvență Mel (MFCC), o reprezentare a sunetului, sunt obținuți pentru fiecare dintre mișcările posibile.

Șase gesturi de alunecare diferite pentru același subiect în timpul extragerii MFCC sub sistemul ToothSonic.

Valul sonor semnătură rezultat, care constituie semnătura biometrică unică, este foarte vulnerabil la anumite vibrații ale corpului uman; prin urmare, ToothSonic impune un filtru de bandă între 20-8000Hz.

Segmentarea valului sonor se realizează prin intermediul unui model Markov ascuns (HMM), în conformitate cu două lucrări anterioare din Germania.

Pentru modelul de autentificare, caracteristicile derivate sunt introduse într-o rețea neurală complet conectată, care traversează diverse straturi până la activarea prin ReLU. Ultimul strat complet conectat utilizează o funcție Softmax pentru a genera rezultatele și eticheta predictivă pentru un scenariu de autentificare.

Baza de date de antrenament a fost obținută prin solicitarea a 25 de participanți (10 femei, 15 bărbați) să poarte un earbud modificat în medii reale și să efectueze activitățile lor obișnuite. Earbudul prototip (a se vedea prima imagine de mai sus) a fost creat la un cost de câteva dolari cu hardware de consum disponibil, și are un singur cip de microfon. Cercetătorii susțin că o implementare comercială a unui astfel de dispozitiv ar fi foarte accesibilă pentru producție.

Modelul de învățare a constat din clasificatori de rețele neurale în MATLAB, antrenați la o rată de învățare de 0,01, cu LBFGS ca funcție de pierdere. Metodele de evaluare pentru autentificare au fost FRR, FAR și BAC.

Performanța generală a lui ToothSonic a fost foarte bună, în funcție de dificultatea gestului bucal interior efectuat:

Rezultatele au fost obținute pe trei niveluri de dificultate a gestului bucal: comfortabil, mai puțin confortabil și cu dificultăți. Una dintre gesturile preferate ale utilizatorului a atins un nivel de precizie de 95%.

În ceea ce privește limitările, utilizatorii recunosc că modificările dinților în timp vor necesita probabil ca un utilizator să reînregistreze semnătura auditivă a dinților, de exemplu, după o lucrare dentară notabilă. În plus, calitatea smalțului poate se degrada sau schimba în timp, iar cercetătorii sugerează că persoanele mai în vârstă ar putea fi solicitate să-și actualizeze periodic profilurile.

Autorii recunosc și că earbud-urile multiuz cu această natură ar necesita ca utilizatorul să întrerupă muzica sau conversația în timpul autentificării (la fel ca și proiectul condus de chinezi), și că multe earbud-uri disponibile în prezent nu au puterea de calcul necesară pentru a facilita un astfel de sistem.

Cu toate acestea, ei observă*:

‘Încurajator, lansările recente ale chipului Apple H1 în AirPods Pro și QCS400 de la Qualcomm (QCOM ) sunt capabile să susțină inteligența artificială bazată pe voce pe dispozitiv. Acest lucru implică faptul că implementarea lui ToothSonic pe earable ar putea fi realizată într-un viitor apropiat.’

Cu toate acestea, lucrarea recunoaște că această procesare suplimentară ar putea afecta durata de viață a bateriei.

TeethPass                 

Lansat în lucrarea TeethPass: Autentificare a Utilizatorului pe Baza Ocluziei Dentare prin Senzori Acustici în Ureche, proiectul chino-american funcționează pe principii generale similare cu cele ale lui ToothSonic, ținând cont de traversarea semnăturii audio de la abraziunea dentară prin canalul auditiv și structurile osoase intermediare.

Îndepărtarea zgomotului aerian este efectuată la etapa de colectare a datelor, combinată cu reducerea zgomotului și, așa cum este și abordarea ToothSonic, se impune un filtru de frecvență adecvat pentru semnătura auditivă.

Arhitectura sistemului TeethPass.

Caracteristicile MFCC finale extrase sunt utilizate pentru a antrena o rețea neurală Siamese.

Structura rețelei neurale Siamese pentru TeethPass.

Metodele de evaluare pentru sistem au fost FRR, FAR și o matrice de confuzie. La fel ca și ToothSonic, sistemul s-a dovedit a fi robust la trei tipuri de atacuri posibile: imitație, redare și atac hibrid. Într-un caz, cercetătorii au încercat un atac prin redarea sunetului mișcării dentare a unui utilizator în gura unui atacator, cu un difuzor mic, și au constatat că la distanțe mai mici de 20 cm, această metodă de atac hibrid are o șansă de succes mai mare de 1%.

În toate celelalte scenarii, obstacolul de a imita construcția internă a craniului țintei, de exemplu, în timpul unui atac de redare, face ca un scenariu de “preluare” să fie printre cele mai puțin probabile riscuri în cadrul standard al cadrului de autentificare biometrică.

Experimente extinse au demonstrat că TeethPass a obținut o precizie medie de autentificare de 98,6% și a putut rezista la 98,9% din atacurile de falsificare.

* Conversia mea a citărilor inline ale autorilor în legături

Publicat pentru prima dată pe 18 aprilie 2022. Actualizat pe 19 aprilie, la 8:30 EET, pentru a corecta atribuirile greșite de pachete în legendele imaginilor.