Đo lường khả năng bảo mật của phương thức mở khoá bằng sinh trắc học

Để được xem là tương thích với Android, việc triển khai thiết bị phải đáp ứng yêu cầu được trình bày trong Tài liệu định nghĩa về khả năng tương thích (CDD) với Android. Android CDD đánh giá tính bảo mật của triển khai sinh trắc học bằng bảo mật kiến trúc và khả năng giả mạo.

• Bảo mật kiến trúc: Khả năng phục hồi của hệ thống nhận dạng sinh trắc học chống xâm phạm nhân hệ điều hành hoặc nền tảng. Một quy trình được coi là an toàn nếu việc xâm phạm nhân và nền tảng không trao khả năng đọc dữ liệu thô hoặc chèn dữ liệu tổng hợp vào quy trình để tác động đến quyết định xác thực.
• Hiệu suất bảo mật sinh trắc học: Hiệu suất bảo mật sinh trắc học được đo lường bằng Tỷ lệ chấp nhận giả mạo (SAR), Tỷ lệ chấp nhận sai (FAR) và Tỷ lệ chấp nhận kẻ mạo danh (IAR) của thông tin sinh trắc học (nếu có). SAR là một chỉ số được ra mắt trong Android 9 để đo khả năng chống chọi của một hệ thống nhận dạng sinh trắc học trong trường hợp bị tấn công bằng phương pháp vật lý. Khi đo lường thông tin sinh trắc học, bạn cần tuân theo các giao thức được mô tả dưới đây.

Android sử dụng 3 loại chỉ số để đo lường hiệu suất bảo mật bằng sinh trắc học.

• Tỷ lệ chấp nhận hành vi giả mạo (SAR): Xác định chỉ số về khả năng một mô hình sinh trắc học chấp nhận một mẫu đã được ghi lại, đã biết là tốt. Ví dụ: với tính năng mở khoá bằng giọng nói, tính năng này sẽ đo lường khả năng mở khoá điện thoại của người dùng bằng cách sử dụng mẫu ghi âm giọng nói của người dùng khi họ nói: "Ok, Google". Chúng tôi gọi các cuộc tấn công như vậy là tấn công giả mạo. Còn được gọi là Tỷ lệ khớp nội dung trình bày trong cuộc tấn công mạo danh (IAPMR).
• Tỷ lệ chấp nhận không áp dụng (IAR): Xác định chỉ số của khả năng một mô hình sinh trắc học chấp nhận dữ liệu đầu vào bắt chước một sản phẩm mẫu. Ví dụ: trong cơ chế giọng nói đáng tin cậy (mở khoá bằng giọng nói) của tính năng Khoá thông minh, cơ chế này sẽ đo lường tần suất một người cố gắng bắt chước giọng nói của người dùng (sử dụng âm điệu và giọng điệu tương tự) có thể mở khoá thiết bị của họ. Chúng tôi gọi những cuộc tấn công như vậy là cuộc tấn công mạo danh.
• Tỷ lệ chấp nhận sai (FAR): Xác định chỉ số về cách thức thường thì mô hình sẽ chấp nhận nhầm dữ liệu đầu vào không chính xác được chọn ngẫu nhiên. Trong khi là một biện pháp hữu ích, nhưng lại không cung cấp đủ thông tin để đánh giá mô hình đó chống lại các cuộc tấn công có chủ đích.

Tác nhân tin cậy

Android 10 thay đổi cách hoạt động của Tác nhân tin cậy. Tác nhân tin cậy không thể mở khoá thiết bị mà chỉ có thể kéo dài thời gian mở khoá cho thiết bị đã mở khoá. Khuôn mặt đáng tin cậy không còn được dùng trong Android 10.

Lớp học sinh trắc học

Tính năng bảo mật sinh trắc học được phân loại dựa trên kết quả từ dữ liệu bảo mật kiểm tra tính bảo mật và khả năng giả mạo. Phương thức triển khai thông tin sinh trắc học có thể được phân loại là Lớp 3 (trước đây là Mạnh), Lớp 2 (trước đây là Yếu) hoặc Lớp 1 (trước đây là Tiện lợi). Bảng dưới đây mô tả các yêu cầu chung đối với từng lớp sinh trắc học.

Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy xem CDD của Android hiện tại.

Lớp sinh trắc học	Chỉ số	Quy trình sinh trắc học	Giới hạn
Lớp 3 (trước đây là Mạnh)	SAR của tất cả các loài PAI: 0-7% SAR của các loài PAI cấp A: <=7% SAR của các loài PAI cấp B: <=20% SAR của bất kỳ loài PAI nào <= 40% (nên <= 7%) FAR: 1/50k FRR: 10%	Bảo mật	Tối đa 72 giờ trước khi chuyển sang phương thức xác thực chính (chẳng hạn như mã PIN, hình mở khoá hoặc mật khẩu) Có thể hiển thị API cho các ứng dụng (ví dụ: thông qua việc tích hợp với API BiometricPrompt hoặc FIDO2) Phải gửi BCR
Lớp 2 (trước đây là Yếu)	SAR của tất cả các loài PAI: 7-20% SAR của các loài PAI cấp A: <=20% SAR của các loài PAI cấp B: <=30% SAR của bất kỳ loài PAI nào <= 40% (nên <= 20%) FAR: 1/50k FRR: 10%	Bảo mật	Tối đa 24 giờ trước khi chuyển sang phương thức xác thực chính Thời gian chờ ở trạng thái không hoạt động 4 giờ HOẶC 3 lần thử không chính xác trước khi dự phòng phương thức xác thực chính Có thể tích hợp với BiometricPrompt, nhưng không thể tích hợp với kho khoá (ví dụ: để phát hành khoá giới hạn xác thực ứng dụng) Phải gửi BCR
Lớp 1 (trước đây là Thuận tiện)	Tỷ lệ hấp thụ riêng của tất cả các loài PAI: 20 – 30% Tỷ lệ hấp thụ riêng của các loài PAI cấp A: <=30% Tỷ lệ hấp thụ riêng của các loài PAI cấp B: <=40% Tỷ lệ hấp thụ riêng của từng loài PAI <= 40% (rất nên dùng <= 30%) XANH: 1/50 nghìn FRR: 10%	Không an toàn hoặc an toàn	Tối đa 24 giờ trước khi chuyển sang phương thức xác thực chính Thời gian chờ khi không hoạt động là 4 giờ HOẶC 3 lần thử không chính xác trước khi quay lại phương thức xác thực chính Không thể hiển thị API cho ứng dụng Phải gửi BCR từ Android 11 Phải thử nghiệm SAR kể từ Android 13 Lớp tạm thời có thể biến mất trong tương lai

Phương thức Lớp 3 so với Lớp 2 so với Lớp 1

Các lớp bảo mật sinh trắc học được chỉ định dựa trên sự hiện diện của quy trình bảo mật và 3 tỷ lệ chấp nhận – FAR, IAR và SAR. Trong trường hợp không có những cuộc tấn công giả mạo mà chúng tôi chỉ xem xét FAR và SAR.

Xem phần Android Tài liệu định nghĩa về khả năng tương thích (CDD) cho biết các biện pháp cần thực hiện cho tất cả mở khoá các phương thức.

Xác thực khuôn mặt và mống mắt

Quy trình đánh giá

Quá trình đánh giá gồm hai giai đoạn. Giai đoạn điều chỉnh xác định cuộc tấn công trình bày tối ưu cho một giải pháp xác thực nhất định (đó là vị trí được điều chỉnh). Giai đoạn kiểm thử sử dụng vị trí được điều chỉnh để thực hiện nhiều cuộc tấn công và đánh giá số lần cuộc tấn công thành công. Nhà sản xuất thiết bị Android và hệ thống sinh trắc học nên liên hệ với Android để biết hướng dẫn kiểm thử mới nhất bằng cách gửi biểu mẫu này.

Trước tiên, bạn cần xác định vị trí được hiệu chỉnh vì SAR chỉ được đo bằng các cuộc tấn công vào điểm yếu lớn nhất trên hệ thống.

Giai đoạn hiệu chỉnh

Có 3 tham số cần được tối ưu hoá trong giai đoạn hiệu chuẩn để đảm bảo các giá trị tối ưu cho giai đoạn kiểm thử: công cụ tấn công bằng hình ảnh (PAI), định dạng trình bày và hiệu suất trên nhiều đối tượng.

KHUÔN MẶT Công cụ tấn công trình bày (PAI) là giả mạo vật lý. Các loài PAI sau đây hiện cũng thuộc phạm vi áp dụng, bất kể công nghệ sinh trắc học là gì: Loài PAI 2D Ảnh in Ảnh trên màn hình hoặc màn hình điện thoại Video trên màn hình hoặc màn hình điện thoại Loài PAI 3D Mặt nạ in 3D Định dạng bản trình bày liên quan đến thao túng PAI hoặc môi trường theo cách hỗ trợ việc giả mạo. Sau đây là một số ví dụ về thao tác mà bạn nên thử: Đôi khi, việc gập nhẹ ảnh in để tạo đường cong ở má (do đó mô phỏng một chút chiều sâu) có thể hỗ trợ rất nhiều trong việc phá vỡ các giải pháp xác thực khuôn mặt 2D. Việc thay đổi điều kiện ánh sáng là một ví dụ về việc thay đổi môi trường để hỗ trợ việc giả mạo Vết bẩn hoặc làm bẩn ống kính đôi chút Thay đổi hướng của điện thoại giữa chế độ dọc và chế độ ngang để xem liệu điều đó có ảnh hưởng đến khả năng giả mạo hay không Hiệu suất đa dạng về chủ đề (hoặc thiếu nó) đặc biệt phù hợp với việc xác thực dựa trên học máy Cloud. Việc kiểm thử quy trình hiệu chỉnh trên các giới tính, nhóm tuổi và chủng tộc/dân tộc của đối tượng thường có thể cho thấy hiệu suất kém hơn đáng kể đối với các phân khúc dân số trên toàn cầu và là một tham số quan trọng để hiệu chỉnh trong giai đoạn này. Kiểm thử giả mạo nhằm kiểm tra xem hệ thống có chấp nhận một cuộc tấn công phát lại hoặc trình bày hợp lệ hay không. Loài PAI cần đủ để được coi là thông báo xác nhận sinh trắc học hợp lệ trong quy trình xác minh sinh trắc học nếu tính năng chống giả mạo hoặc phát hiện tấn công giả mạo (PAD) không được triển khai hoặc bị tắt. Một PAI không thể vượt qua quy trình xác minh bằng sinh trắc học không có chức năng chống giả mạo hoặc PAD thì không hợp lệ dưới dạng PAI và tất cả các phép kiểm thử sử dụng loại PAI đó là không hợp lệ. Người thực hiện các thử nghiệm giả mạo phải chứng minh rằng các loại PAI được sử dụng trong thử nghiệm của họ đáp ứng tiêu chí này.

IRIS Công cụ tấn công trình bày (PAI) là giả mạo vật lý. Các loài PAI sau đây hiện cũng thuộc phạm vi áp dụng: Ảnh in về khuôn mặt cho thấy rõ vòng mống mắt Ảnh/video có mặt khuôn mặt trên màn hình hoặc màn hình điện thoại cho thấy rõ nét hoa diên vĩ Mắt giả Định dạng bản trình bày liên quan đến thao túng PAI hoặc môi trường theo cách hỗ trợ việc giả mạo. Ví dụ: việc đặt kính áp tròng lên ảnh in hoặc lên màn hình hiển thị ảnh/video của mắt sẽ giúp đánh lừa một số hệ thống phân loại mống mắt và có thể giúp cải thiện tỷ lệ bỏ qua hệ thống xác thực mống mắt. Hiệu suất trên tính đa dạng của chủ đề đặc biệt phù hợp với các giải pháp xác thực dựa trên công nghệ học máy. Với phương thức xác thực dựa trên vân đồng tử, các màu đồng tử khác nhau có thể có các đặc điểm quang phổ khác nhau và việc kiểm thử trên nhiều màu có thể làm nổi bật các vấn đề về hiệu suất cho các phân khúc dân số trên toàn cầu.

Kiểm thử tính đa dạng

Mẫu khuôn mặt và mẫu mống mắt có thể hoạt động khác nhau giữa các giới tính, nhóm tuổi và chủng tộc/dân tộc. Hiệu chỉnh các cuộc tấn công trình bày trên nhiều khía cạnh khác nhau để tối đa hoá cơ hội phát hiện ra lỗ hổng trong hiệu suất.

Giai đoạn thử nghiệm

Giai đoạn kiểm thử là khi hiệu suất bảo mật sinh trắc học được đo lường bằng cách sử dụng phương thức tấn công trình bày được tối ưu hoá từ giai đoạn trước.

Đếm số lượt thử trong giai đoạn kiểm thử

Một lần thử được tính là khoảng thời gian giữa các lần hiển thị một khuôn mặt (thực tế hoặc giả mạo) và nhận một số phản hồi từ điện thoại (sự kiện mở khóa hoặc thông báo hiển thị cho người dùng). Bất kỳ lần thử nào mà điện thoại không thể nhận đủ dữ liệu để thử so khớp thì không được tính vào tổng số lần thử đã dùng để tính SAR.

Giao thức đánh giá

Đăng ký

Trước khi bắt đầu giai đoạn hiệu chỉnh để xác thực bằng khuôn mặt hoặc vân mống mắt, hãy chuyển đến phần cài đặt thiết bị và xoá tất cả hồ sơ sinh trắc học hiện có. Sau khi bạn đã xoá tất cả hồ sơ hiện có, hãy đăng ký một hồ sơ mới bằng mặt hoặc mống mắt đích được dùng để hiệu chuẩn và thử nghiệm. Đó là cần phải ở trong môi trường có đủ ánh sáng khi thêm khuôn mặt hoặc mống mắt mới và đảm bảo thiết bị được đặt ngay trước mục tiêu mặt cách 20 cm đến 80 cm.

Giai đoạn hiệu chỉnh

Thực hiện giai đoạn hiệu chuẩn cho từng loài PAI vì các loài khác nhau có kích thước và các đặc điểm khác nhau có thể ảnh hưởng đến điều kiện tối ưu để kiểm thử. Chuẩn bị PAI.

FACE Chụp ảnh hoặc quay video chất lượng cao có khuôn mặt đã đăng ký trong cùng điều kiện chiếu sáng, góc và khoảng cách như quy trình đăng ký. Đối với bản in thực tế: Cắt theo đường viền của khuôn mặt, tạo thành một mặt nạ bằng giấy. Uốn mặt nạ ở cả hai má để mô phỏng độ cong của khuôn mặt mục tiêu Cắt lỗ mắt trên mặt nạ để hiển thị mắt của người thử nghiệm – tính năng này rất hữu ích để tìm ra những giải pháp có vẻ như nhấp nháy để phát hiện sự sống. Hãy thử các thao tác đối với định dạng bản trình bày được đề xuất để xem ảnh hưởng đến cơ hội thành công trong giai đoạn hiệu chuẩn

IRIS Chụp ảnh hoặc quay video có độ phân giải cao có khuôn mặt đã đăng ký, hiển thị rõ ràng mống mắt trong cùng điều kiện ánh sáng, góc độ và làm khoảng cách làm quy trình đăng ký. Thử dùng và không đeo kính áp tròng trên mắt để xem phương pháp nào tăng khả năng giả mạo

Tiến hành giai đoạn hiệu chỉnh

Vị trí tham chiếu

• Vị trí tham chiếu: Vị trí tham chiếu là đặt PAI ở khoảng cách thích hợp (20-80cm) trước thiết bị theo cách mà PAI được hiển thị rõ ràng trong góc nhìn của thiết bị nhưng mọi thứ khác đang được sử dụng (chẳng hạn như giá trị đại diện cho PAI) sẽ không hiển thị.
• Mặt phẳng tham chiếu ngang: Khi PAI nằm trong mặt phẳng nằm ngang giữa thiết bị và PAI là mặt phẳng tham chiếu ngang.
• Mặt phẳng tham chiếu dọc: Khi PAI ở vị trí tham chiếu, mặt phẳng dọc giữa thiết bị và PAI là mặt phẳng tham chiếu dọc.

Hình 1. Mặt phẳng tham chiếu.

Vòng cung dọc

Xác định vị trí tham chiếu, sau đó kiểm thử PAI trong một vòng cung dọc, duy trì khoảng cách từ thiết bị như vị trí tham chiếu. Nâng PAI lên trong cùng một mặt phẳng dọc, tạo góc 10 độ giữa thiết bị và mặt phẳng tham chiếu ngang rồi kiểm thử tính năng mở khoá bằng khuôn mặt.

Tiếp tục tăng và thử nghiệm PAI theo mức tăng 10 độ cho đến khi PAI đạt không còn hiển thị trong trường nhìn của thiết bị. Ghi lại bất kỳ vị trí nào đã mở khoá thiết bị thành công. Lặp lại quy trình này nhưng di chuyển PAI theo hình vòng cung xuống dưới, bên dưới mặt phẳng tham chiếu ngang. Hãy xem hình 3 bên dưới để biết ví dụ về kiểm thử vòng cung.

Hình cung ngang

Đưa PAI về vị trí tham chiếu rồi di chuyển theo mặt phẳng ngang để tạo góc 10 độ với mặt phẳng tham chiếu dọc. Thực hiện kiểm thử vòng cung dọc với PAI ở vị trí mới này. Di chuyển PAI dọc theo mặt phẳng nằm ngang tăng dần 10 độ và thực hiện phép thử cung đứng ở từng vị trí mới.

Hình 1. Kiểm thử dọc theo cung dọc và cung ngang.

Cần lặp lại thử nghiệm vòng cung theo gia số 10 độ cho cả bên trái bên phải cũng như bên trên và bên dưới thiết bị.

Vị trí mang lại kết quả mở khoá đáng tin cậy nhất là vị trí được hiệu chỉnh cho loại hình PAI (ví dụ: hình PAI 2D hoặc 3D).

Giai đoạn thử nghiệm

Ở cuối giai đoạn hiệu chỉnh, cần có một nhãn được hiệu chỉnh vị trí theo từng loài PAI. Nếu không thể thiết lập vị trí được hiệu chỉnh thì vị trí tham chiếu sẽ được sử dụng. Phương pháp kiểm thử này phổ biến để kiểm thử cả các loài PAI 2D và 3D.

• Trên các khuôn mặt đã đăng ký, trong đó E>= 10 và bao gồm ít nhất 10 khuôn mặt riêng biệt khuôn mặt.
  • Đăng ký khuôn mặt/mống mắt
  • Sử dụng vị trí đã hiệu chỉnh từ giai đoạn trước, thực hiện U lần mở khoá, tính số lần thử như mô tả trong phần trước và với U >= 10. Ghi lại số lần mở khoá thành công T.
  • Sau đó, SAR có thể được đo lường như sau:

Trong trường hợp:

• E = số lượt đăng ký
• U = số lần mở khoá trên mỗi lượt đăng ký
• Si = số lần mở khoá thành công khi đăng ký khoá i

Số lần lặp lại bắt buộc để đạt được tỷ lệ lỗi có giá trị thống kê: 95% giả định về độ tin cậy cho tất cả các giá trị dưới đây, N lớn

Biên độ sai số	Số lần lặp lại quy trình kiểm thử bắt buộc cho mỗi chủ đề
1%	9595
2%	2401
3%	1067
(5%)	385
10%	97

Thời gian cần thiết (30 giây cho mỗi lần thử, 10 chủ đề)

Biên độ sai số	Tổng thời gian
1%	799,6 giờ
2%	200,1 giờ
3%	88,9 giờ
(5%)	32,1 giờ
10%	8,1 giờ

Bạn nên nhắm đến biên độ sai số là 5% để đạt được tỷ lệ lỗi thực trong dân số từ 2% đến 12%.

Phạm vi

Giai đoạn kiểm thử đo lường khả năng chống chịu của tính năng xác thực khuôn mặt chủ yếu là đối với bản sao của khuôn mặt người dùng mục tiêu. Không hỗ trợ giao thức không phải là bản fax các cuộc tấn công dựa trên hiệu ứng như sử dụng đèn LED hoặc các mẫu đóng vai trò là bản in chính. Trong khi những phương pháp này vẫn chưa được chứng minh là có hiệu quả đối với khuôn mặt theo chiều sâu xác thực, không có gì có thể ngăn chặn điều này về mặt lý thuyết thành sự thật. Nghiên cứu trong tương lai sẽ cho thấy điều này là đúng. Tại thời điểm này, giao thức này sẽ được sửa đổi để đo lường khả năng chống chịu trước các cuộc tấn công này.

Xác thực vân tay

Trong Android 9, tiêu chuẩn này được đặt ở mức có khả năng thích ứng tối thiểu đối với chỉ số an toàn cho thuê (PAI) được đo lường bằng Chấp nhận giả mạo Tỷ lệ (SAR) thấp hơn hoặc bằng 7%. Giải thích ngắn gọn về lý do 7% cụ thể có trong phần này trên blog của chúng tôi.

Quy trình đánh giá

Quy trình đánh giá bao gồm hai giai đoạn. Giai đoạn điều chỉnh xác định cuộc tấn công trình bày tối ưu cho một giải pháp xác thực vân tay nhất định (tức là vị trí được điều chỉnh). Giai đoạn kiểm thử sử dụng vị trí được hiệu chỉnh để thực hiện nhiều cuộc tấn công và đánh giá số lần cuộc tấn công thành công. Nhà sản xuất thiết bị Android và hệ thống sinh trắc học nên liên hệ với Android để biết hướng dẫn kiểm thử mới nhất bằng cách gửi biểu mẫu này.

Giai đoạn hiệu chỉnh

Có 3 thông số cần tối ưu hoá cho quy trình xác thực vân tay để đảm bảo các giá trị tối ưu cho giai đoạn kiểm thử: công cụ tấn công trình bày (PAI), định dạng trình bày và hiệu suất trên nhiều đối tượng

• PAI là hành vi giả mạo thực tế, chẳng hạn như vân tay in hoặc bản sao đúc đều là ví dụ về phương tiện trình bày. Bạn nên sử dụng các tài liệu giả mạo sau đây
  • Cảm biến vân tay quang học (FPS)
    • Sao chép giấy/Giấy trong suốt bằng mực không dẫn điện
    • Gelatin Knox
    • Sơn latex
    • Keo Elmer
  • FPS cảm ứng
    • Gelatin Knox
    • Keo dán gỗ nội thất của Elmer's Carpenter
    • Keo Elmer's Glue All
    • Sơn latex
  • FPS (khung hình/giây) bằng sóng siêu âm
    • Knox Ge Latin
    • Keo dán gỗ nội thất của Elmer's Carpenter
    • Keo Elmer's Glue All
    • Sơn latex
• Định dạng bản trình bày liên quan đến việc thao túng hơn nữa PAI hoặc môi trường, theo cách hỗ trợ giả mạo. Ví dụ: chỉnh sửa hoặc chỉnh sửa hình ảnh có độ phân giải cao của vân tay trước khi tạo bản sao 3D.
• Hiệu suất trên nhiều chủ đề đặc biệt liên quan đến việc điều chỉnh thuật toán. Việc kiểm thử quy trình hiệu chỉnh trên các giới tính, nhóm tuổi và chủng tộc/dân tộc của đối tượng thường có thể cho thấy hiệu suất kém hơn đáng kể đối với các phân khúc dân số trên toàn cầu và là một tham số quan trọng để hiệu chỉnh trong giai đoạn này.

Kiểm thử tính đa dạng

Các đầu đọc vân tay có thể hoạt động khác nhau tuỳ theo giới tính, nhóm tuổi và chủng tộc/dân tộc. Một tỷ lệ nhỏ dân số có các vân tay khó nhận dạng, nên có nhiều loại vân tay cần được sử dụng nhằm xác định các tham số tối ưu để nhận dạng và giả mạo kiểm thử.

Giai đoạn thử nghiệm

Giai đoạn kiểm thử là khi đo lường hiệu suất bảo mật sinh trắc học. Vào lúc tối thiểu, thử nghiệm nên được thực hiện theo cách không hợp tác, nghĩa là các dấu vân tay đã thu thập được thực hiện bằng cách nhấc chúng ra khỏi một bề mặt khác thay vì cho mục tiêu tích cực tham gia vào việc thu thập vân tay, chẳng hạn như tạo một khuôn hình phối hợp dựa trên ngón tay của đối tượng. Chiến lược phát hành đĩa đơn được phép nhưng không bắt buộc.

Đếm số lần thử trong giai đoạn kiểm thử

Khoảng thời gian giữa thời điểm hiện vân tay sẽ được tính là một lần thử (thật hoặc giả mạo) đối với cảm biến và nhận một số phản hồi từ điện thoại (sự kiện mở khoá hoặc thông báo hiển thị cho người dùng).

Bất kỳ lần thử nào mà điện thoại không thể lấy đủ dữ liệu để so khớp đều không được tính vào tổng số lần thử dùng để tính SAR.

Giao thức đánh giá

Đăng ký

Trước khi bắt đầu giai đoạn hiệu chỉnh cho xác thực bằng vân tay, hãy di chuyển vào phần cài đặt thiết bị và xoá tất cả hồ sơ sinh trắc học hiện có. Sau khi xoá tất cả các hồ sơ hiện có, hãy đăng ký một hồ sơ mới bằng vân tay mục tiêu sẽ được dùng để hiệu chỉnh và kiểm thử. Theo dõi tất cả trên cho đến khi hồ sơ được đăng ký thành công.

Giai đoạn hiệu chỉnh

FPS quang học

Điều này tương tự như các giai đoạn hiệu chuẩn của siêu âm và điện dung, nhưng với cả hai loại vân tay 2D và 2.5D của người dùng mục tiêu.

• Nhấc bản sao ẩn của vân tay lên một bề mặt.
• Kiểm thử với các loại PAI 2D
  • Đặt vân tay đã nhấc lên cảm biến
• Thử nghiệm với các loài PAI 2,5D.
  • Tạo PAI của vân tay
  • Đặt PAI lên cảm biến

FPS siêu âm

Việc hiệu chỉnh cho siêu âm bao gồm việc nâng một bản sao tiềm ẩn của vân tay mục tiêu. Ví dụ: bạn có thể thực hiện việc này bằng cách lấy vân tay qua phấn vân tay hoặc bản in vân tay, đồng thời có thể bao gồm việc vẽ lại hình ảnh vân tay theo cách thủ công để tạo ra hình ảnh giả mạo tốt hơn.

Sau khi nhận được bản sao tiềm ẩn của vân tay mục tiêu, PAI sẽ được đã thực hiện.

FPS điện dung

Việc hiệu chỉnh cho điện dung bao gồm các bước tương tự như mô tả ở trên cho hiệu chuẩn bằng sóng siêu âm.

Giai đoạn thử nghiệm

• Thu hút ít nhất 10 người dùng riêng biệt đăng ký bằng các thông số giống như khi tính toán FRR/FAR
• Tạo PAI cho từng người
• Sau đó, tỷ lệ hấp thụ riêng có thể được đo như sau:

Số lần lặp lại cần thiết để có được các mẫu tỷ lệ lỗi hợp lệ về mặt thống kê: giả định độ tin cậy 95% cho tất cả các giá trị bên dưới, N lớn

Biên độ sai số	Số lần lặp lại quy trình kiểm thử bắt buộc cho mỗi chủ đề
1%	9595
2%	2401
3%	1067
(5%)	385
10%	97

Thời gian cần thiết (30 giây cho mỗi lần thử, 10 chủ đề)

Biên độ sai số	Tổng thời gian
1%	799,6 giờ
2%	200,1 giờ
3%	88,9 giờ
(5%)	32,1 giờ
10%	8,1 giờ

Bạn nên nhắm đến biên độ sai số là 5% để đạt được tỷ lệ lỗi thực trong dân số từ 2% đến 12%.

Phạm vi

Quy trình này được thiết lập để kiểm tra khả năng phục hồi của phương thức xác thực vân tay, chủ yếu là so với bản sao vân tay của người dùng mục tiêu. Kiểm thử dựa trên chi phí nguyên vật liệu, tính sẵn có và công nghệ hiện tại. Giao thức này sẽ được sửa đổi để bao gồm việc đo lường khả năng chống chịu đối với các chất liệu và kỹ thuật mới khi chúng trở nên thực tế để thực thi.

Những điều cần cân nhắc phổ biến

Mặc dù mỗi phương thức đòi hỏi một cách thiết lập thử nghiệm khác nhau, nhưng có một vài phương thức kiểm thử phổ biến các khía cạnh áp dụng cho tất cả các câu hỏi đó.

Kiểm thử phần cứng thực tế

Các chỉ số SAR/IAR được thu thập có thể không chính xác khi các mô hình sinh trắc học được thử nghiệm trong điều kiện lý tưởng và trên phần cứng khác với thực tế trên thiết bị di động. Ví dụ: các mẫu mở khoá bằng giọng nói đã được hiệu chỉnh trong buồng phản âm (khi dùng chế độ thiết lập nhiều micrô) sẽ hoạt động rất khác khi dùng trên một thiết bị micrô trong môi trường ồn ào. Để thu thập các chỉ số chính xác, bạn nên tiến hành kiểm thử trên một thiết bị thực tế đã cài đặt phần cứng và nếu không được thì hãy kiểm thử trên phần cứng sẽ xuất hiện trên thiết bị.

Sử dụng các cuộc tấn công đã biết

Hầu hết các phương thức sinh trắc học đang được sử dụng hiện nay đều đã bị giả mạo thành công và có tồn tại tài liệu công khai về phương pháp tấn công này. Dưới đây là thông tin tóm tắt thông tin tổng quan cấp cao về cách thiết lập kiểm thử cho các phương thức có các cuộc tấn công đã biết. Bạn nên sử dụng chế độ thiết lập được nêu ở đây bất cứ khi nào có thể.

Dự đoán các cuộc tấn công mới

Đối với các phương thức đã được cải tiến đáng kể, tài liệu thiết lập kiểm thử có thể không chứa chế độ thiết lập phù hợp và không có cuộc tấn công công khai nào được biết đến. Các phương thức hiện có cũng có thể cần được điều chỉnh thiết lập thử nghiệm sau khi tấn công mới được phát hiện. Trong cả hai trường hợp, bạn cần đưa ra một chế độ thiết lập kiểm thử hợp lý. Vui lòng sử dụng đường liên kết Ý kiến phản hồi về trang web ở cuối trang này để cho chúng tôi biết liệu bạn đã thiết lập cơ chế hợp lý nào có thể được thêm vào hay chưa.

Chế độ thiết lập cho nhiều phương thức

Vân tay

IAR	Không cần thiết.
SAR (Tỷ lệ hấp thụ riêng)	Tạo PAI 2.5D bằng cách sử dụng khuôn của vân tay mục tiêu. Độ chính xác của phép đo phụ thuộc vào chất lượng của khuôn vân tay. Bạn nên chọn silicone nha khoa. Thiết lập kiểm thử phải đo lường tần suất vân tay giả được tạo bằng khuôn có thể mở khoá thiết bị.

Khuôn mặt và mống mắt

IAR

SAR sẽ ghi lại giới hạn dưới, vì vậy, bạn không cần đo lường riêng giới hạn này.

SAR (Tỷ lệ hấp thụ riêng)

Kiểm thử bằng ảnh chân dung của mục tiêu. Đối với mống mắt, khuôn mặt sẽ cần được phóng to để mô phỏng khoảng cách mà người dùng thường sử dụng tính năng này. Ảnh phải có độ phân giải cao, nếu không kết quả sẽ gây hiểu lầm. Ảnh không được trình bày theo cách cho thấy đó là hình ảnh. Ví dụ: không nên thêm đường viền hình ảnh nếu ảnh được chụp trên điện thoại, thì màn hình/viền điện thoại không được xuất hiện nếu có người đang cầm ảnh, thì không được thấy tay của người đó Đối với các góc thẳng, ảnh phải lấp đầy cảm biến để không có gì khác có thể nhìn thấy bên ngoài. Mẫu khuôn mặt và mống mắt thường thoải mái hơn khi lấy mẫu (khuôn mặt/mống mắt/ảnh) là một góc sắc so với camera (để bắt chước trường hợp sử dụng là một người dùng cầm điện thoại thẳng trước mặt và chỉ tay vào lên khuôn mặt của mình). Việc kiểm tra ở góc này sẽ giúp xác định xem mô hình của bạn dễ bị giả mạo. Thiết lập kiểm thử phải đo lường tần suất hình ảnh khuôn mặt hoặc mống mắt có thể mở khoá thiết bị.

Giọng nói

IAR	Kiểm thử bằng cách thiết lập để người tham gia nghe một mẫu tích cực rồi cố gắng bắt chước mẫu đó. Thử nghiệm mô hình này với những người tham gia ở nhiều giới tính và có các nhóm dấu trọng âm để đảm bảo bao phủ các trường hợp hiếm gặp có một số ngữ điệu/dấu nhấn có FAR cao hơn.
SAR (Tỷ lệ hấp thụ riêng)	Thử nghiệm bằng cách ghi âm giọng nói của mục tiêu. Bản ghi cần phải có chất lượng cao tương đối hoặc kết quả sẽ gây hiểu lầm.