Біометрична автентифікація шляхом подрібнення зубів

Два недавні дослідницькі статті з США та Китаю запропонували нове рішення для автентифікації на основі зубів: просто подрібніть або перекусіть зуби трохи, і слуховий пристрій (earable) розпізнає унікальний звуковий шаблон, створений шляхом подрібнення зубної архітектури, і генерує дійсний біометричний “пропуск” для системи перевірки.

Різні прототипи слухових пристроїв для двох систем. Джерела: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf (ToothSonic) і https://cis.temple.edu/~yu/research/TeethPass-Info22.pdf (TeethPass)

Раніші методи автентифікації зубів (тобто для живих людей, а не для судово-медичної ідентифікації) потребували, щоб користувач “усміхався і показував зуби”, щоб система розпізнавання зубів могла підтвердити, що їхні зуби відповідають біометричним записам. Влітку 2021 року дослідницька група з Індії зробила заголовки з такою системою, названою DeepTeeth.

Нові запропоновані системи, названі ToothSonic і TeethPass, походять відповідно від академічного співробітництва між Університетом штату Флорида і Університетом Рутгерса в США; і спільної роботи між дослідниками з Пекінського технологічного інституту, Цінхуа Університету і Пекінського університету технологій, які працюють з кафедрою комп’ютерних і інформаційних наук Університету Темпл у Філадельфії.

ToothSonic

Зовсім американська система ToothSonic була запропонована в статті Ear Wearable (Earable) User Authentication via Acoustic Toothprint.

Автори ToothSonic заявляють:

‘ToothSonic [використовує] ефект звукового відбитку зубів, створений користувачами під час виконання жестів зубів для автентифікації слухового пристрою. Зокрема, ми розробили представницькі жести зубів, які можуть створити ефективні звукові хвилі, що несуть інформацію про відбиток зубів.

‘Для надійного захоплення акустичного відбитку зубів він використовує ефект оклюзії слухового каналу і мікрофона, зверненого всередину, слухових пристроїв. Потім він витягує багаторівневі акустичні ознаки, щоб відобразити внутрішню інформацію про відбиток зубів для автентифікації.’

Фактори, що впливають на унікальний звуковий відбиток зубів, зареєстрований у слуховому пристрої. Джерело: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.07199.pdf

Дослідники відзначають ряд переваг звукових/черепних шаблонів, які також застосовуються до китайського проекту. Наприклад, було б надзвичайно складно імітувати або підробити відбиток зубів, який повинен пройти через унікальну архітектуру тканин голови і каналу черепа, перш ніж досягне реєструємого “шаблону”, проти якого будуть перевірятися майбутні автентифікації.

Крім того, ідентифікація на основі відбитку зубів не тільки усуває потенційне незручність усміхатися або хмуритися для мобільної або встановленої камери, але також усуває потребу в тому, щоб користувач у будь-який спосіб відволікався від потенційно критичних дій, таких як керування транспортними засобами.

Окрім цього, метод підходить для багатьох людей з порушеннями рухової діяльності, а пристрої можуть потенційно бути включені в слухові апарати, основне використання яких є набагато більш поширеним (тобто прослуховування музики та здійснення телефонних дзвінків), що усуває потребу у спеціальних автентифікаційних пристроях або зверненні до мобільних додатків.

Крім того, можливість відтворення зубів людини в атаці-підробці (тобто шляхом друку фотографії з необмеженого посту в соціальних мережах) або навіть відтворення зубів у малоймовірному сценарії отримання складних і повних зубних форм, усувається тим фактом, що звуки, що створюються зубами, фільтруються через повністю приховану внутрішню геометрію щелепи і слухового каналу.

З ToothSonic статті, ефект оклюзії слухового каналу робить випадкову репродукцію або імітцію фактично неможливою.

Як вектор атаки, залишається тільки одна можливість (окрім примусової і фізичної примусу користувача): отримати доступ до бази даних хост-системи безпеки і повністю замінити зареєстрований акустичний відбиток зубів користувача на свій власний відбиток (оскільки незаконне отримання чужого відбитку зубів не призведе до жодного практичного методу автентифікації).

Потік роботи для ToothSonic.

Хоча існує маленька можливість для атакувальника програти запис мастикації у своєму роті, китайський проект виявив, що це не тільки помітний, але й дуже невдалий підхід, з мінімальними шансами на успіх (див. нижче).

Унікальна усмішка

Стаття ToothSonic описує багато унікальних характеристик у зубах користувача, включаючи класи оклюзії (наприклад, глибокий прикус), густину емалі і резонанс, відсутність звукової інформації від видалених зубів, унікальні характеристики порцелянових і металевих заміни (серед інших можливих матеріалів) і морфологія куль, серед багатьох інших можливих відмінних ознак.

Автори заявляють:

‘[Звукові хвилі, індуковані відбитком зубів, захоплюються через приватний зуб-слуховий канал користувача. Наша система таким чином стійка до просунутих атак-імітацій і відтворення, оскільки приватний зуб-слуховий канал користувача забезпечує звукові хвилі, які малоймовірно будуть виявлені противниками.’

Оскільки рух щелепи має обмежений діапазон рухливості, автори передбачають десять можливих маніпуляцій, які можуть бути зареєстровані як життєздатні біометричні відбитки, зображені нижче як “розширені жести зубів”:

Деякі з цих рухів складніше виконати, ніж інші, хоча більш складні рухи не призводять до шаблонів, які були б легше чи важче відтворити або підробити, ніж менш складні рухи.

Макро-ознаки відповідних рухів зубів витягується за допомогою моделі змішаних Гауссіанських розподілів (GMM) системи розпізнавання мовців. Коефіцієнти Мель-частоти цепстральних (MFCC), представлення звуку, отримані для кожного з можливих рухів.

Шість різних ковзних жестів для одного і того ж суб’єкта під час витягування MFCC під системою ToothSonic.

Результируюча сигнатура звукової хвилі, яка складається з унікальної біометричної сигнатури, дуже вразлива до певних коливань людського тіла; тому ToothSonic накладає фільтр у діапазоні 20-8000Гц.

Сегментація звукової хвилі досягається за допомогою моделі прихованих Марковських ланцюгів (HMM), у відповідності з двома попередніми працями з Німеччини.

Для моделі автентифікації витягнуті ознаки подаються у повністю з’єднану нейронну мережу, що проходить через різні шари до активації через ReLU. Останній повністю з’єднаний шар використовує функцію Softmax для генерації результатів і передбачуваної мітки для сценарію автентифікації.

База даних навчання була отримана шляхом прохання 25 учасників (10 жінок, 15 чоловіків) носити фальшивий слуховий апарат у реальних умовах, і проведення їх звичайної діяльності. Прототип слухового апарату (див. першу зображення вище) був створений за кілька доларів з готового споживчого обладнання, і має один мікрофонний чип. Дослідники стверджують, що комерційна реалізація такого пристрою буде надзвичайно доступна для виробництва.

Модель навчання складалася з класифікаторів нейронної мережі в MATLAB, навчених з швидкістю навчання 0,01, з LBFGS як функцією втрат. Методи оцінки для автентифікації були FRR, FAR і BAC.

Загальне виконання для ToothSonic було дуже хорошим, залежно від складності внутрішнього руху рота, який виконувався:

Результати були отримані за трьома ступенями складності руху рота: зручний, менш зручний і має труднощі.  Один з жестів користувача досяг рівня точності 95%.

За термінами обмежень, користувачі погоджуються, що зміни зубів з часом, ймовірно, вимагатимуть від користувача повторної реєстрації акустичної сигнатури зубів, наприклад після помітної стоматологічної роботи. Крім того, якість емалі може погіршитися або змінитися з часом, і дослідники пропонують, що старші люди можуть бути запитані на періодичне оновлення своїх профілів.

Автори також погоджуються, що багатофункціональні слухові апарати такого типу будуть вимагати від користувача паузи музики або розмови під час автентифікації (у спільному з китайським TeethPass), і що багато сучасних слухових апаратів не мають необхідної обчислювальної потужності для реалізації такої системи.

Однак вони спостерігають*:

‘Заохочливо, недавні випуски чіпа Apple H1 в AirPods Pro і QCS400 від Qualcomm (QCOM ) здатні підтримувати голосову AI на пристрої. Це означає, що реалізація ToothSonic на слуховому апараті може бути здійснена в найближчому майбутньому.’

Однак стаття погоджується, що цей додатковий процесор може вплинути на тривалість життя батареї.

TeethPass

Опублікована в статті TeethPass: Dental Occlusion-based User Authentication via In-ear Acoustic Sensing, китайсько-американський проект працює на тих самих загальних принципах, що і ToothSonic, враховуючи проходження сигнатурного аудіо від зубної абразії через слуховий канал і проміжні кісткові структури.

Видалення повітряного шуму проводиться на етапі збору даних, у поєднанні з шумоподавленням і – як і підхід ToothSonic – накладається відповідний фільтр частоти для акустичної сигнатури.

Архітектура системи TeethPass.

Відфільтровані ознаки MFCC використовуються для навчання сіямської нейронної мережі.

Структура сіямської нейронної мережі для TeethPass.

Метрики оцінки для системи були FRR, FAR і матриця плутання. Як і ToothSonic, система була виявлена стійкою до трьох типів можливих атак: імітації, відтворення і гібридної атаки. В одному випадку дослідники спробували атаку, програвши звук руху зубів усередині рота атакувальника з малим динаміком, і виявили, що на відстані менше 20 см цей гібридний метод атаки має більше 1% шанс на успіх.

У всіх інших сценаріях проблема імітації внутрішньої конструкції черепа атакованого, наприклад під час атаки відтворення, робить сценарій “перехоплення” одним з найменш ймовірних ризиків у стандартному наборі біометричних кадрів автентифікації.

Розширені експерименти показали, що TeethPass досягла середньої точності автентифікації 98,6% і могла протистояти 98,9% атак-підробок.

* Моє перетворення вихідних цитат авторів у гіперпосилання

Перша публікація 18 квітня 2022 року. Оновлено 19 квітня о 8:30 EET, щоб виправити помилкові посилання на пакети в підписках.