Pomiar bezpieczeństwa odblokowywania biometrycznego

Aby urządzenie było zgodne z Androidem, jego implementacja musi spełniać wymagania podane w dokumentacji zdefiniowanej zgodności z Androidem (CDD). CDD na Androidzie ocenia bezpieczeństwo implementacji funkcji biometrycznej na podstawie zabezpieczeń architektonicznych i podatności na oszustwo.

• Bezpieczeństwo architektury: odporność systemu biometrycznego na kompromisy w jądrze lub na platformie. System jest uważany za bezpieczny, jeśli kompromisy w jądrze i platformie nie umożliwiają odczytania nieprzetworzonych danych biometrycznych ani wstrzyknięcia do systemu danych syntetycznych, które mogłyby wpłynąć na decyzję uwierzytelniającą.
• Wydajność zabezpieczeń biometrycznych: wydajność zabezpieczeń biometrycznych jest mierzona za pomocą wskaźnika akceptacji podrobionego biometrycznego wzorku podpisu, wskaźnika fałszywej akceptacji (FAR) oraz, w stosownych przypadkach, wskaźnika akceptacji podrobionego podpisu biometrycznego (IAR). SAR to wskaźnik wprowadzony w Androidzie 9, który mierzy odporność biometrycznych danych na fizyczne ataki typu „prezentacja”. Podczas pomiaru danych biometrycznych musisz przestrzegać opisanych poniżej protokołów.

Android używa 3 typów danych do pomiaru skuteczności zabezpieczeń biometrycznych.

• Współczynnik akceptacji sfałszowania (SAR): określa prawdopodobieństwo, że model biometryczny zaakceptuje wcześniej zarejestrowaną, znaną i sprawdzoną próbkę. Na przykład w przypadku odblokowywania głosem oznacza to zmierzenie szans na odblokowanie telefonu użytkownika za pomocą nagranego fragmentu, w którym użytkownik mówi „OK, Google”. Takie ataki nazywamy atakami spoofingowymi. Inna nazwa to impostor attack presentation match rate (IAPMR).
• Współczynnik akceptacji podstępnego (IAR): definiuje miarę prawdopodobieństwa, że model biometryczny zaakceptuje dane wejściowe, które mają naśladować znany dobry przykład. Na przykład w przypadku mechanizmu zaufanego głosu (odblokowania głosem) Smart Lock można mierzyć, jak często ktoś próbuje odblokować urządzenie, naśladując głos użytkownika (za pomocą podobnego tonu i akcentu). Takie ataki nazywamy atakami podszywającymi się pod inne konta.
• Współczynnik błędów akceptacji (FAR): określa, jak często model błędnie akceptuje losowo wybrany nieprawidłowy element wejściowy. Chociaż jest to przydatny wskaźnik, nie dostarcza wystarczających informacji do oceny, jak dobrze model radzi sobie z celowanymi atakami.

Agenty zaufania

Android 10 zmienia sposób działania agentów zaufania. Agenty zaufania nie mogą odblokowywać urządzeń, ale mogą przedłużać czas odblokowania urządzenia, które jest już odblokowane. Zaufana twarz została wycofana w Androidzie 10.

Klasy biometryczne

Bezpieczeństwo biometryczne jest klasyfikowane na podstawie wyników testów bezpieczeństwa i podatności na oszukanie. Wdrożenie biometryczne może być sklasyfikowane jako klasa 3 (dawniej silne), klasa 2 (dawniej słabe) lub klasa 1 (dawniej wygodne). Tabela poniżej zawiera ogólne wymagania dotyczące poszczególnych klas danych biometrycznych.

Więcej informacji znajdziesz w bieżącym CDD Androida.

Klasa biometryczna	Dane	Przetwarzanie biometryczne	Ograniczenia
Klasa 3 (wcześniej silna)	SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: 0–7% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: ⩽7% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: ⩽20% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: ⩽40% (zalecane) ⩽7%) FAR: 1/50k FRR: 10%	Bezpieczne	Do 72 godzin przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe (np. za pomocą kodu PIN, wzoru lub hasła) może udostępniać interfejs API aplikacjom (na przykład poprzez integrację z interfejsami BiometricPrompt lub FIDO2); Musisz przesłać raport o zgłoszeniu
Klasa 2 (wcześniej Słaba)	SAR wszystkich gatunków PAI: 7–20% SAR wszystkich gatunków PAI na poziomie A: <=20% SAR wszystkich gatunków PAI na poziomie B: <=30% SAR wszystkich gatunków PAI: <= 40% (zalecane) <= 20%) FAR: 1/50k FRR: 10%	Bezpieczne	Do 24 godzin przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe 4-godzinny limit czasu bezczynności LUB 3 nieudane próby przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe Umożliwia integrację z BiometricPrompt, ale nie z Keystore (np. w celu udostępnienia kluczy powiązanych z autoryzacją aplikacji). Musisz przesłać raport o zgłoszeniu
Klasa 1 (dawniej Usługi)	SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: 20–30% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: <=30% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: <=40% SAR wszystkich gatunków wirusów powodujących choroby zakaźne: <= 40% (zalecane) <= 30%) FAR: 1/50k FRR: 10%	Niezabezpieczona lub zabezpieczona	Do 24 godzin przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe 4-godzinny limit czasu bezczynności LUB 3 nieudane próby przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe Nie można udostępnić interfejsu API aplikacjom Musisz przesłać BCR, zaczynając od Androida 11 Testy SAR muszą być przeprowadzane od Androida 13 W przyszłości zajęcia tymczasowe mogą zniknąć

Porównywanie modułów klasy 3, 2 i 1

Klasy zabezpieczeń biometrycznych są przypisywane na podstawie obecności bezpiecznego procesu i 3 poziomów akceptacji: FAR, IAR i SAR. W przypadku, gdy atak podszycia się pod inną osobę nie występuje, bierzemy pod uwagę tylko współczynniki FAR i SAR.

Informacje o środkach, które należy podjąć w przypadku wszystkich metod odblokowania, znajdziesz w dokumentacji dotyczącej zgodności Androida (CDD).

uwierzytelnianie za pomocą twarzy i tęczówki;

Proces oceny

Proces oceny składa się z 2 etapów. Etap kalibracji określa optymalny atak na prezentację dla danego rozwiązania uwierzytelniającego (czyli zkalibrowaną pozycję). Faza testowania wykorzystuje skalibrowane położenie do wykonywania wielu ataków i ocenia, ile razy atak był skuteczny. Producenci urządzeń z Androidem i systemów biometrycznych powinni skontaktować się z Androidem, aby uzyskać aktualne wskazówki dotyczące testowania. W tym celu należy przesłać ten formularz.

Należy najpierw określić skalibrowane położenie, ponieważ SAR powinien być mierzony tylko przy użyciu ataków na największy punkt słabości systemu.

Faza kalibracji

Aby zapewnić optymalne wartości w fazie testowania, w fazie kalibracji należy zoptymalizować 3 parametry uwierzytelniania twarzy i tęczówki: instrument ataku na prezentację (PAI), format prezentacji i skuteczność w różnorodnych warunkach.

TWARZ Instrument do przeprowadzania ataków na prezentacje (PAI) to fizyczny fałsz. Obecnie w zakresie znajdują się te rodzaje identyfikacji biometrycznej: 2D PAI species wydrukowane zdjęcia; zdjęcia na monitorze lub ekranie telefonu; filmy na monitorze lub ekranie telefonu; Gatunki 3D PAI Maski drukowane w 3D Format prezentacji dotyczy dalszej manipulacji PAI lub środowiska w sposób ułatwiający podszywanie. Oto kilka przykładów manipulacji: Złożenie wydrukowanych zdjęć w taki sposób, aby były lekko zaokrąglone na wysokości policzków (co imituje nieco głębię), może czasami znacznie ułatwić ominięcie rozwiązań do uwierzytelniania twarzy w 2D. Zmiana warunków oświetleniowych to przykład modyfikacji środowiska w celu oszustwa. zabrudzenie obiektywu; Zmiana orientacji telefonu z pionowej na poziomą i odwrotnie w celu sprawdzenia, czy wpływa to na możliwość podszywania. Skuteczność w różnych tematach (lub jej brak) jest szczególnie istotny w przypadku rozwiązań uwierzytelniania opartych na uczeniu maszynowym. Testowanie procesu kalibracji w grupach osób o różnej płci, wieku oraz rasie lub pochodzeniu etnicznym często ujawnia znacznie gorsze wyniki w przypadku niektórych segmentów populacji na całym świecie. W tej fazie jest to ważny parametr do kalibracji. Testowanie pod kątem sfałszowania ma na celu sprawdzenie, czy system akceptuje prawidłowy atak polegający na odtworzeniu lub przedstawieniu. W procesie weryfikacji biometrycznej rodzaj identyfikatora PAI musi być wystarczający do uznania go za prawidłowy identyfikator biometryczny, jeśli nie została zaimplementowana lub wyłączona funkcja wykrywania ataków polegających na podszywaniu się pod kogoś lub na podstawie prezentacji. PAI, który nie może przejść procesu weryfikacji biometrycznej bez funkcji zapobiegania podszywaniu się pod kogoś lub PAD, jest nieprawidłowy jako PAI, a wszystkie testy korzystające z tego typu PAI są nieprawidłowe. Osoby przeprowadzające testy na potrzeby spoofingu powinny wykazać, że rodzaje PAI używane w ich testach spełniają te kryteria.

IRIS Instrument do przeprowadzania ataków na prezentacje (PAI) to fizyczny fałsz. Obecnie zakres obejmuje te gatunki: wydrukowane zdjęcia twarzy, na których wyraźnie widać tęczówkę; zdjęcia/filmy z twarzy na monitorze lub ekranie telefonu, na których wyraźnie widać tęczówkę; protezy oczu; Format prezentacji dotyczy dalszej manipulacji PAI lub środowiska w sposób ułatwiający podszywanie. Na przykład umieszczenie soczewki kontaktowej na wydrukowanym zdjęciu lub na ekranie z zdjęciem lub filmem oka może ułatwić oszukanie niektórych systemów klasyfikacji tęczówki i pomóc w zwiększeniu skuteczności omijania systemów uwierzytelniania tęczówki. Wydajność w różnorodnych tematach jest szczególnie istotna w przypadku rozwiązań uwierzytelniania opartych na systemach uczących się. W przypadku uwierzytelniania za pomocą tęczówki różne kolory tęczówki mogą mieć różne właściwości widmowe, a testowanie różnych kolorów może ujawnić problemy z wydajnością w przypadku niektórych segmentów populacji.

Testowanie różnorodności

Modele twarzy i tęczówki mogą działać inaczej w zależności od płci, grupy wiekowej oraz rasy/grupy etnicznej. Kalibrowanie ataków na prezentacje na różnych twarzach w celu zmaksymalizowania szans na odkrycie luk w skuteczności.

Faza testów

W fazie testów mierzy się skuteczność zabezpieczeń biometrycznych za pomocą zoptymalizowanego ataku prezentacyjnego z poprzedniej fazy.

Zliczanie prób w etapu testowania

Pojedynczy próba to czas od momentu wyświetlenia twarzy (prawdziwej lub sfałszowanej) do otrzymania informacji zwrotnej z telefonu (zdarzenia odblokowania lub widocznej wiadomości). Próby, w których telefon nie może uzyskać wystarczającej ilości danych, aby dopasować obraz, nie powinny być uwzględniane w łącznej liczbie prób użytych do obliczenia SAR.

Protokół oceny

Rejestracja

Przed rozpoczęciem fazy kalibracji uwierzytelniania twarzą lub tęczówki otwórz ustawienia urządzenia i usuń wszystkie istniejące profile biometryczne. Po usunięciu wszystkich dotychczasowych profili zarejestruj nowy profil z twarzą lub tęczówką docelową, która będzie używana do kalibracji i testowania. Podczas dodawania nowego profilu twarzy lub tęczówki ważne jest, aby znajdować się w dobrze oświetlonym miejscu i ustawić urządzenie bezpośrednio przed twarzą w odległości 20–80 cm.

Faza kalibracji

Przeprowadź fazę kalibracji dla każdego gatunku PAI, ponieważ różne gatunki mają różne rozmiary i inne cechy, które mogą wpływać na optymalne warunki testowania. Przygotuj PAI.

TWARZ Zrób wysokiej jakości zdjęcie lub film z zapisaną twarzą w tych samych warunkach oświetlenia, kącie i odległości, co podczas procesu rejestracji. W przypadku wydruków: Wytnij wzdłuż konturu twarzy, tworząc papierową maskę. Złóż maskę po obu stronach, aby naśladować krzywiznę twarzy docelowej. Wytnij w masce otwory na oczy, aby tester mógł widzieć. Jest to przydatne w przypadku rozwiązań, które wykrywają mruganie jako sposób na wykrywanie, czy użytkownik jest prawdziwy. Wypróbuj sugerowane modyfikacje formatu prezentacji, aby sprawdzić, czy wpływają one na szanse na powodzenie podczas fazy kalibracji.

IRIS Zrób zdjęcie lub film w wysokiej rozdzielczości twarzy zarejestrowanej osoby, wyraźnie pokazując tęczówkę w tych samych warunkach oświetlenia, pod tym samym kątem i z tej samej odległości co podczas rejestracji. Spróbuj z soczewkami i bez nich, aby sprawdzić, która metoda zwiększa możliwość oszustwa.

Przeprowadź fazę kalibracji

Pozycje referencyjne

• Pozycja odniesienia: pozycja odniesienia jest określana przez umieszczenie urządzenia w odpowiedniej odległości (20–80 cm) przed urządzeniem w taki sposób, aby było ono wyraźnie widoczne w polu widzenia urządzenia, a inne elementy (np. podstawka) nie były widoczne.
• Płaszczyzna odniesienia poziomego: gdy element PAI jest w pozycji odniesienia, płaszczyzna pozioma między urządzeniem a elementem PAI jest płaszczyzną odniesienia poziomego.
• Pionowa płaszczyzna odniesienia: gdy urządzenie z urządzeniem do pomiaru ciśnienia jest w pozycji odniesienia, pionowa płaszczyzna między urządzeniem a urządzeniem do pomiaru ciśnienia jest pionową płaszczyzną odniesienia.

Rysunek 1. płaszczyzny odniesienia.

Łuk pionowy

Określ pozycję odniesienia, a następnie przetestuj PAI na łuku pionowym, zachowując tę samą odległość od urządzenia co w przypadku pozycji odniesienia. Podnieś PAI w tej samej płaszczyźnie pionowej, tworząc kąt 10° między urządzeniem a poziomą płaszczyzną odniesienia, i przetestuj odblokowywanie twarzą.

Kontynuuj podnoszenie i testowanie PAI co 10 stopni, aż nie będzie już widoczny w polu widzenia urządzenia. Zapisz wszystkie pozycje, w których urządzenie zostało odblokowane. Powtórz tę czynność, ale przesuń PAI w łuk w dół poniżej poziomej płaszczyzny odniesienia. Przykład testów łukowych znajdziesz na rysunku 2 poniżej.

Łuk poziomy

Przywróć PAI do pozycji odniesienia, a następnie przesuń go wzdłuż poziomej płaszczyzny, aby utworzyć kąt 10° z płaszczyzną odniesienia pionowego. Wykonaj test łuku pionowego z urządzeniem PAI w nowej pozycji. Przesuń PAI wzdłuż poziomej płaszczyzny z co 10 stopni i wykonaj test łuku pionowego w każdej nowej pozycji.

Rysunek 2. Testowanie wzdłuż łuku pionowego i poziomego.

Testy łuku należy powtórzyć w odstępach 10° po lewej i po prawej stronie urządzenia, a także nad i pod urządzeniem.

Pozycja, która zapewnia najbardziej niezawodne wyniki odblokowania, to pozycja skalibrowana dla danego typu interfejsu PAI (np. interfejsu PAI 2D lub 3D).

Etap testowania

Na koniec fazy kalibracji powinna być jedna skalibrowana pozycja na gatunek PAI. Jeśli nie można ustalić pozycji skalibrowania, należy użyć pozycji odniesienia. Metodyka testowania jest wspólna dla testów zarówno 2D, jak i 3D.

• W przypadku zarejestrowanych twarzy, gdzie E>= 10, i obejmuje co najmniej 10 unikalnych twarzy.
  • Rejestrowanie twarzy/tęczówki
  • Korzystając z skalibrowanego położenia z poprzedniej fazy, wykonaj U prób odblokowania, licząc próby zgodnie z opisem w poprzedniej sekcji, przy czym U >= 10. Zapisz liczbę udanych odblokowań.S
  • Współczynnik SAR można następnie mierzyć jako:

Gdzie:

• E = liczba rejestracji
• U = liczba prób odblokowania na rejestrację
• Si = liczba udanych odblokowań dla rejestracji i

Iteracje wymagane do uzyskania statystycznie wiarygodnych próbek odsetków błędów: założenie 95% ufności dla wszystkich wartości poniżej, duża liczba N

Margines błędu	Liczba iteracji testu na temat
1%	9595
2%	2401
3%	1067
5%	385
10%	97

Czas potrzebny do wykonania zadania (30 sekund na próbę, 10 osób)

Margines błędu	Łączny czas
1%	799,6 godzin
2%	200,1 godz.
3%	88,9 godz.
5%	32,1 godz.
10%	8,1 godz.

Zalecamy ustawienie marginesu błędu na poziomie 5%, co daje rzeczywisty wskaźnik błędu w populacji wynoszący od 2% do 12%.

Zakres

W tej fazie testowania sprawdzamy odporność uwierzytelniania twarzą głównie na fałszowanie twarzy docelowego użytkownika. Nie dotyczy to ataków niefaksymilowych, takich jak wykorzystanie diod LED lub wzorów, które działają jak główne odbitki. Chociaż nie wykazano jeszcze, że są one skuteczne w przypadku systemów uwierzytelniania twarzy opartych na głębi, nic nie stoi na przeszkodzie, aby tak było. Jest to możliwe i prawdopodobne, że przyszłe badania potwierdzą tę tezę. W tej chwili ten protokół zostanie zmieniony, aby uwzględniał pomiar odporności na te ataki.

Uwierzytelnianie odciskiem palca

W Androidzie 9 minimalna odporność na PAI została określona na podstawie wskaźnika akceptacji spoofów (SAR) wynoszącego co najwyżej 7%. Krótkie uzasadnienie, dlaczego 7%, znajdziesz w tym poście na blogu.

Proces oceny

Proces oceny składa się z 2 etapów. Etap kalibracji określa optymalny atak na prezentację dla danego rozwiązania uwierzytelniania odciskiem palca (czyli pozycję kalibracji). Faza testowania wykorzystuje skalibrowane położenie do przeprowadzania wielu ataków i ocenia, ile razy atak był skuteczny. Producenci urządzeń z Androidem i systemów biometrycznych powinni skontaktować się z Androidem, aby uzyskać aktualne wskazówki dotyczące testowania. W tym celu należy przesłać ten formularz.

Faza kalibracji

Aby zapewnić optymalne wartości na etapie testowania, należy zoptymalizować 3 parametry uwierzytelniania za pomocą odcisku palca: instrument ataku prezentujący (PAI), format prezentacji i skuteczność w różnorodnych grupach

• PAI to fizyczny element oszustwa, np. wydrukowany odcisk palca lub odlew.
  Zdecydowanie zalecamy korzystanie z tych poniżej wymienionych materiałów:
  • Optyczne czytniki linii papilarnych (FPS)
    • Papier kopiujący/przezroczysty z nieprzewodzącym tuszem
    • Knox Gelatin
    • Farba lateksowa
    • Elmer's Glue All
  • FPS dotykowy
    • Knox Gelatin
    • Elmer's Carpenter's Interior Wood Glue
    • Elmer's Glue All
    • Farba lateksowa
  • Ultrasonic FPS
    • Knox Gelatin
    • Elmer's Carpenter's Interior Wood Glue
    • Elmer's Glue All
    • Farba lateksowa
• Format prezentacji dotyczy dalszej manipulacji PAI lub środowiska w sposób ułatwiający podszywanie. Na przykład retusz lub edytowanie obrazu odcisku palca w wysokiej rozdzielczości przed utworzeniem kopii 3D.
• Wyniki w przypadku różnorodności tematów są szczególnie istotne dla dostosowania algorytmu. Testowanie procesu kalibracji w przypadku różnych płci, grup wiekowych i ras/grup etnicznych często ujawnia znacznie gorsze wyniki w przypadku segmentów globalnej populacji. Jest to ważny parametr do skalibrowania na tym etapie.

Testowanie różnorodności

Czytniki linii papilarnych mogą działać inaczej w zależności od płci, grupy wiekowej i rasy/grupy etnicznej. Niewielki odsetek populacji ma odciski palców, które są trudne do rozpoznania, dlatego należy używać różnych odcisków palców, aby określić optymalne parametry rozpoznawania i testowania pod kątem fałszowania.

Etap testowania

W fazie testów mierzy się skuteczność zabezpieczeń biometrycznych. Testy powinny być przeprowadzane w sposób niewymagający współpracy, co oznacza, że wszystkie zebrane odciski palców są pobierane z innej powierzchni, a nie w sposób aktywny, np. przez wykonanie odlewu palca. Ta ostatnia opcja jest dozwolona, ale nie jest wymagana.

Zliczanie prób w etapu testowania

Pojedynczy próba to czas od przedstawienia odcisku palca (prawdziwego lub sfałszowanego) do otrzymania informacji zwrotnej od telefonu (zdarzenie odblokowania lub widoczna dla użytkownika wiadomość).

Próby, w których telefon nie może uzyskać wystarczającej ilości danych, aby dopasować obraz, nie powinny być uwzględniane w łącznej liczbie prób użytych do obliczenia SAR.

Protokół oceny

Rejestracja

Przed rozpoczęciem fazy kalibracji uwierzytelniania odciskiem palca przejdź do ustawień urządzenia i usuń wszystkie istniejące profile biometryczne. Po usunięciu wszystkich dotychczasowych profili zarejestruj nowy profil z docelowym odciskiem palca, który będzie używany do kalibracji i testowania. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aż profil zostanie zarejestrowany.

Faza kalibracji

Optyczny FPS

Jest to podobne do faz kalibracji w przypadku ultradźwięków i czujników pojemnościowych, ale z uwzględnieniem zarówno odcisków palców 2D, jak i 2,5D.

• Zdobyć latentny odcisk palca z powierzchni.
• Testowanie z użyciem 2D PAI species
  • Umieść odbitykę na czytniku
• Testowanie z użyciem gatunków 2,5D PAI.
  • Tworzenie PAI odcisku palca
  • Umieść czujnik PAI na czujniku

Ultrasonic FPS

Kalibrowanie w przypadku ultradźwięków polega na wyodrębnianiu ukrytej kopii odcisku palca docelowego. Może to być na przykład odcisk palca uzyskany przy użyciu proszku do odcisków palców lub wydrukowany. Może też obejmować ręczne retuszowanie obrazu odcisku palca w celu uzyskania lepszego efektu.

Po uzyskaniu ukrytej kopii docelowego odcisku palca tworzony jest PAI.

Pojemnościowa FPS

W przypadku kalibracji pojemnościowej należy wykonać te same czynności, co w przypadku kalibracji ultradźwiękowej.

Etap testowania

• Zarejestruj co najmniej 10 unikalnych osób, używając tych samych parametrów, które zostały użyte do obliczenia FRR/FAR.
• Tworzenie profili PAI dla każdej osoby
• Współczynnik SAR można następnie mierzyć jako:

Iteracje wymagane do uzyskania statystycznie wiarygodnych próbek odsetków błędów: założenie 95% ufności dla wszystkich wartości poniżej, duża liczba N

Margines błędu	Liczba iteracji testu na temat
1%	9595
2%	2401
3%	1067
5%	385
10%	97

Czas potrzebny do wykonania zadania (30 sekund na próbę, 10 osób)

Margines błędu	Łączny czas
1%	799,6 godzin
2%	200,1 godz.
3%	88,9 godz.
5%	32,1 godz.
10%	8,1 godz.

Zalecamy ustawienie marginesu błędu na poziomie 5%, co daje rzeczywisty wskaźnik błędu w populacji wynoszący od 2% do 12%.

Zakres

Ten proces jest skonfigurowany tak, aby testować odporność uwierzytelniania odciskiem palca głównie na fałszowanie odcisków palców docelowego użytkownika. Metodyka testowania opiera się na aktualnych kosztach materiałów, dostępności i technologii. Ten protokół zostanie zaktualizowany, aby uwzględniał pomiar odporności na nowe materiały i techniki, gdy tylko staną się one praktyczne.

Wspólne kwestie

Każda metoda wymaga innej konfiguracji testu, ale są pewne aspekty wspólne dla wszystkich.

Testowanie rzeczywistego sprzętu

Zbierane dane SAR/IAR mogą być niedokładne, gdy modele biometryczne są testowane w idealnych warunkach i na innym sprzęcie niż na urządzeniu mobilnym. Na przykład modele odblokowywania głosem skalibrowane w pomieszczenie bezdźwiękowym przy użyciu konfiguracji z wieloma mikrofonami działają zupełnie inaczej, gdy są używane na urządzeniu z jednym mikrofonem w hałabłą. Aby uzyskać dokładne dane, testy należy przeprowadzić na rzeczywistym urządzeniu ze sprzętem zainstalowanym na nim lub z użyciem sprzętu, który ma być używany na tym urządzeniu.

Wykorzystywanie znanych ataków

Większość obecnie używanych metod biometrycznych została już oszukana, a metodologia ataków jest opisana w publicznych dokumentach. Poniżej przedstawiamy ogólne omówienie konfiguracji testów dla modalności z znanymi atakami. W miarę możliwości zalecamy korzystanie z tutaj opisanej konfiguracji.

Przewiduj nowe ataki

W przypadku metod, w których wprowadzono znaczące nowe ulepszenia, dokument konfiguracji testu może nie zawierać odpowiedniej konfiguracji, a nieznane ataki mogą nie być publicznie znane. Istniejące metody mogą też wymagać dostosowania konfiguracji testowej w następstwie nowo odkrytego ataku. W obu przypadkach musisz zaproponować rozsądną konfigurację testu. Użyj linku Informacje o witrynie na dole tej strony, aby poinformować nas, czy masz skonfigurowany rozsądny mechanizm, który można dodać.

Konfiguracja dla różnych modalności

Odcisk palca

IAR	Zbędne.
SAR	Utwórz PAI 2,5 D, używając formy odcisku palca docelowego. Dokładność pomiaru zależy od jakości szablonu odcisku palca. Dobrym wyborem jest silikon stomatologiczny. Konfiguracja testu powinna mierzyć, jak często fałszywy odcisk palca utworzony za pomocą formy może odblokować urządzenie.

Twarz i tęczówka

IAR

Dolna granica zostanie uwzględniona w SAR, więc nie trzeba jej mierzyć osobno.

SAR

Przetestuj zdjęcia twarzy docelowej osoby. W przypadku tęczówki twarz musi być powiększona, aby odzwierciedlać odległość, z jakiej użytkownik normalnie korzysta z tej funkcji. Zdjęcia powinny być w wysokiej rozdzielczości, w przeciwnym razie wyniki mogą być mylące. Zdjęcia nie mogą być prezentowane w sposób, który ujawnia, że są to obrazy. Na przykład: Obraz nie może zawierać obramowania. jeśli zdjęcie jest na telefonie, nie powinien być widoczny ekran ani ramka telefonu; jeśli ktoś trzyma zdjęcie, nie widać jego rąk; W przypadku kątów prostych zdjęcie powinno wypełniać czujnik, aby nie było widać niczego poza obiektem. Modele twarzy i tęczówki są zwykle bardziej liberalne, gdy próbka (twarz/tęczówka/zdjęcie) jest pod ostrym kątem w stosunku do kamery (aby odwzorować przypadek użycia, gdy użytkownik trzyma telefon bezpośrednio przed sobą i wskazuje na swoją twarz). Testowanie pod tym kątem pomoże określić, czy Twój model jest podatny na spoofing. Konfiguracja testowa powinna mierzyć, jak często obraz twarzy lub tęczówki umożliwia odblokowanie urządzenia.

Głos

IAR	Przeprowadź test, w którym uczestnicy usłyszą pozytywny przykład, a potem spróbują go naśladować. Przetestuj model z udziałem uczestników o różnych płciach i akcencie, aby uwzględnić przypadki skrajne, w których niektóre intonacje lub akcenty mają wyższy współczynnik błędów.
SAR	przetestuj nagrania głosu osoby docelowej; Nagranie musi być wysokiej jakości, w przeciwnym razie wyniki będą wprowadzać w błąd.