اندازه گیری امنیت باز کردن قفل بیومتریک

برای اینکه اجراهای دستگاه با Android سازگار در نظر گرفته شوند، باید الزامات ارائه شده در سند تعریف سازگاری Android (CDD) را برآورده کنند. Android 10 CDD امنیت یک پیاده‌سازی بیومتریک را با استفاده از امنیت معماری و جعل‌پذیری ارزیابی می‌کند .

  • امنیت معماری : انعطاف پذیری یک خط لوله بیومتریک در برابر خطر هسته یا پلت فرم. خط لوله ایمن در نظر گرفته می شود اگر به خطر افتادن هسته و پلت فرم توانایی خواندن داده های بیومتریک خام یا تزریق داده های مصنوعی به خط لوله را برای تأثیرگذاری بر تصمیم احراز هویت ارائه نکند.
  • عملکرد امنیت بیومتریک: عملکرد امنیت بیومتریک با نرخ پذیرش جعلی (SAR) ، نرخ پذیرش نادرست (FAR) و در صورت لزوم، نرخ پذیرش تقلبی (IAR) بیومتریک اندازه‌گیری می‌شود. SAR معیاری است که در Android 9 برای اندازه‌گیری انعطاف‌پذیری یک بیومتریک در برابر حمله نمایش فیزیکی معرفی شده است. هنگام اندازه گیری بیومتریک باید از پروتکل هایی که در زیر توضیح داده شده است پیروی کنید.

اندروید از سه نوع معیار برای اندازه گیری عملکرد امنیت بیومتریک استفاده می کند.

  • نرخ پذیرش جعلی (SAR) : معیار شانسی را که یک مدل بیومتریک نمونه خوب شناخته شده و ثبت شده قبلی را می پذیرد را تعریف می کند. به عنوان مثال، با باز کردن قفل صوتی، این شانس باز کردن قفل تلفن کاربر را با استفاده از نمونه ضبط شده از آنها می سنجد و می گوید: "Ok, Google" ما به چنین حملاتی حملات جعلی می گوییم. همچنین به عنوان نرخ تطابق ارائه حمله Impostor (IAPMR) شناخته می شود.
  • نرخ پذیرش مبتکر (IAR) : معیار شانسی را که یک مدل بیومتریک ورودی را می پذیرد که به منظور تقلید از یک نمونه خوب شناخته شده است را تعریف می کند. به عنوان مثال، در مکانیسم صدای قابل اعتماد Smart Lock (باز کردن قفل صوتی)، این نشان می‌دهد که فردی که سعی در تقلید صدای کاربر (با استفاده از لحن و لهجه مشابه) دارد، چقدر می‌تواند قفل دستگاه خود را باز کند. ما چنین حملاتی را حملات جعلی می نامیم.
  • نرخ پذیرش نادرست (FAR) : معیارهایی را تعریف می‌کند که هر چند وقت یک‌بار یک مدل به اشتباه ورودی نادرست انتخاب شده را به‌طور تصادفی می‌پذیرد. در حالی که این یک معیار مفید است، اطلاعات کافی برای ارزیابی میزان مقاومت مدل در برابر حملات هدفمند ارائه نمی دهد.

عوامل اعتماد

اندروید 10 نحوه رفتار نمایندگان اعتماد را تغییر می‌دهد. نمایندگان اعتماد نمی‌توانند قفل دستگاه را باز کنند، آنها فقط می‌توانند مدت زمان باز کردن قفل دستگاهی را که قبلاً قفل آن باز شده است افزایش دهند. چهره معتمد در Android 10 منسوخ شده است.

کلاس های بیومتریک

امنیت بیومتریک با استفاده از نتایج حاصل از تست های امنیت معماری و جعل پذیری طبقه بندی می شود. یک پیاده‌سازی بیومتریک را می‌توان به‌عنوان کلاس 3 ( قوی سابق) ، کلاس 2 ، (قبلا ضعیف) یا کلاس 1 (در گذشته راحت) طبقه‌بندی کرد. جدول زیر هر کلاس را برای دستگاه‌های اندروید 11 جدید توضیح می‌دهد.

کلاس بیومتریک معیارهای خط لوله بیومتریک محدودیت ها
کلاس 3
(قوی سابق)
SAR: 0-7٪
فاصله: 1/50 هزار
FRR: 10٪
امن است
  • 72 ساعت قبل از بازگشت به احراز هویت اولیه (مانند پین، الگو، یا رمز عبور)
  • می تواند یک API را در معرض برنامه ها قرار دهد (به عنوان مثال: از طریق ادغام با BiometricPrompt یا API های FIDO2)
  • باید BCR ارسال شود
کلاس 2
(قبلا ضعیف)
SAR: 7-20٪
فاصله: 1/50 هزار
FRR: 10٪
امن است
  • 24 ساعت قبل از بازگشت به احراز هویت اولیه
  • 4 ساعت زمان بیکار یا 3 تلاش نادرست قبل از بازگشت به احراز هویت اولیه
  • می تواند با BiometricPrompt ادغام شود، اما نمی تواند با keystore ادغام شود (مثلاً: برای انتشار کلیدهای اعتبار برنامه)
  • باید BCR ارسال شود
کلاس 1
(که قبلا راحت بود)
SAR: > 20%
فاصله: 1/50 هزار
FRR: 10٪
ناامن / امن
  • 24 ساعت قبل از بازگشت به احراز هویت اولیه
  • 4 ساعت زمان بیکار یا 3 تلاش نادرست قبل از بازگشت به احراز هویت اولیه
  • نمی توان یک API را در معرض برنامه ها قرار داد
  • باید BCR را از Android 11 ارسال کنید (تست SAR اجباری نیست اما اکیداً توصیه می شود)
  • کلاس موقت ممکن است در آینده از بین برود

روشهای کلاس 3 در مقابل کلاس 2 در مقابل کلاس 1

کلاس های امنیت بیومتریک بر اساس وجود خط لوله ایمن و سه نرخ پذیرش - FAR، IAR و SAR اختصاص داده می شود. در مواردی که حمله تقلبی وجود ندارد، ما فقط FAR و SAR را در نظر می گیریم.

به سند تعریف سازگاری Android (CDD) مراجعه کنید تا اقدامات لازم را برای همه حالت‌های باز کردن قفل انجام دهید.

احراز هویت چهره و عنبیه

فرآیند ارزیابی

فرآیند ارزیابی از دو مرحله تشکیل شده است. مرحله کالیبراسیون حمله ارائه بهینه را برای یک راه حل احراز هویت معین (یعنی موقعیت کالیبره شده) تعیین می کند. مرحله آزمایش از موقعیت کالیبره شده برای انجام حملات متعدد استفاده می کند و تعداد دفعات موفقیت آمیز بودن حمله را ارزیابی می کند. سازندگان دستگاه‌های اندروید و سیستم‌های بیومتریک برای دریافت به‌روزترین راهنمایی‌های آزمایشی با ارسال این فرم با اندروید تماس بگیرند.

مهم است که ابتدا موقعیت کالیبره شده را تعیین کنید زیرا SAR فقط باید با استفاده از حملات علیه بزرگترین نقطه ضعف سیستم اندازه گیری شود.

مرحله کالیبراسیون

سه پارامتر برای احراز هویت چهره و عنبیه وجود دارد که باید در مرحله کالیبراسیون بهینه شوند تا از مقادیر بهینه برای مرحله آزمایش اطمینان حاصل شود: ابزار حمله ارائه (PAI)، فرمت ارائه، و عملکرد در تنوع موضوع.

صورت
  • ابزار حمله ارائه (PAI) کلاهبرداری فیزیکی است. گونه های PAI زیر در حال حاضر بدون توجه به فناوری بیومتریک در محدوده هستند:
    • گونه های 2 بعدی PAI
      • عکس های چاپ شده
      • عکس ها روی مانیتور یا نمایشگر گوشی
      • فیلم ها روی مانیتور یا نمایشگر گوشی
    • گونه های سه بعدی PAI
      • ماسک های پرینت سه بعدی
  • قالب ارائه به دستکاری بیشتر PAI یا محیط مربوط می شود، به گونه ای که به جعل کمک می کند. در اینجا چند نمونه از دستکاری برای امتحان آورده شده است:
    • کمی تا کردن عکس‌های چاپ شده به طوری که در گونه‌ها خمیده شود (در نتیجه کمی عمق را تقلید می‌کند) گاهی اوقات می‌تواند به شکستن راه‌حل‌های احراز هویت دو بعدی چهره کمک زیادی کند.
    • شرایط نوری متفاوت نمونه ای از اصلاح محیط برای کمک به جعل است
    • لکه دار کردن یا کمی کثیف شدن لنز
    • تغییر جهت تلفن بین حالت های عمودی و افقی برای دیدن اینکه آیا این روی جعل بودن تأثیر می گذارد یا خیر
  • عملکرد در تنوع موضوعی (یا فقدان آن) به ویژه به راه حل های احراز هویت مبتنی بر یادگیری ماشین مرتبط است. آزمایش جریان کالیبراسیون در بین جنسیت‌ها، گروه‌های سنی، و نژادها/قومیت‌ها اغلب می‌تواند عملکرد بسیار بدتری را برای بخش‌هایی از جمعیت جهانی نشان دهد و پارامتر مهمی برای کالیبراسیون در این مرحله است.
آزمایش تقلب برای آزمایش این است که آیا سیستم یک حمله تکراری یا ارائه معتبر را می پذیرد یا خیر. در صورتی که تشخیص حمله ضد جعل یا نمایش (PAD) اجرا نشده باشد یا غیرفعال شده باشد، باید گونه PAI کافی باشد تا به عنوان یک ادعای بیومتریک معتبر در طول فرآیند تأیید بیومتریک به تصویب برسد. یک PAI که نمی تواند یک فرآیند تأیید بیومتریک را بدون عملکرد ضد جعل یا PAD انجام دهد، به عنوان PAI نامعتبر است و همه آزمایش هایی که از آن گونه PAI استفاده می کنند نامعتبر هستند. انجام آزمایش‌های جعل باید نشان دهند که گونه‌های PAI مورد استفاده در آزمایش‌هایشان این معیار را برآورده می‌کنند.
عنبیه
  • ابزار حمله ارائه (PAI) کلاهبرداری فیزیکی است. گونه های PAI زیر در حال حاضر در محدوده هستند:
    • عکس های چاپ شده از چهره هایی که عنبیه چشم را به وضوح نشان می دهد
    • عکس‌ها/فیلم‌هایی از چهره‌ها روی نمایشگر یا گوشی که عنبیه را به وضوح نشان می‌دهد
    • چشم های مصنوعی
  • قالب ارائه به دستکاری بیشتر PAI یا محیط مربوط می شود، به گونه ای که به جعل کمک می کند. به عنوان مثال، قرار دادن یک لنز تماسی روی عکس چاپ شده یا روی نمایش عکس/فیلم چشم به فریب برخی از سیستم های طبقه بندی عنبیه کمک می کند و می تواند به بهبود سرعت دور زدن سیستم های احراز هویت عنبیه کمک کند.
  • عملکرد در تنوع موضوعات به ویژه به راه حل های احراز هویت مبتنی بر یادگیری ماشین مربوط است. با احراز هویت مبتنی بر عنبیه، رنگ‌های عنبیه مختلف می‌توانند ویژگی‌های طیفی متفاوتی داشته باشند، و آزمایش روی رنگ‌های مختلف می‌تواند مشکلات عملکرد بخش‌هایی از جمعیت جهانی را برجسته کند.
تست تنوع

این امکان وجود دارد که مدل‌های صورت و عنبیه در بین جنسیت‌ها، گروه‌های سنی و نژادها/قومیت‌ها عملکرد متفاوتی داشته باشند. حملات ارائه را در چهره‌های مختلف کالیبره کنید تا شانس کشف شکاف‌های عملکرد را به حداکثر برسانید.

فاز تست

مرحله آزمایش زمانی است که عملکرد امنیت بیومتریک با استفاده از حمله ارائه بهینه از مرحله قبل اندازه گیری می شود.

شمارش تلاش ها در مرحله آزمون

یک بار تلاش به عنوان پنجره بین ارائه یک چهره (واقعی یا جعلی) و دریافت بازخورد از تلفن (یا یک رویداد باز کردن قفل یا یک پیام قابل مشاهده توسط کاربر) محاسبه می شود. هر گونه تلاشی که در آن تلفن قادر به دریافت داده های کافی برای انجام یک مسابقه نیست، نباید در تعداد کل تلاش های استفاده شده برای محاسبه SAR لحاظ شود.

پروتکل ارزیابی

ثبت نام

قبل از شروع مرحله کالیبراسیون برای احراز هویت چهره یا عنبیه به تنظیمات دستگاه بروید و تمام پروفایل های بیومتریک موجود را حذف کنید. پس از حذف تمام نمایه‌های موجود، نمایه جدیدی را با چهره یا عنبیه هدف ثبت کنید که برای کالیبراسیون و آزمایش استفاده می‌شود. مهم است که هنگام افزودن نمایه چهره یا عنبیه جدید در محیطی با نور روشن قرار داشته باشید و دستگاه دقیقاً در مقابل صورت هدف در فاصله 20 سانتی متر تا 80 سانتی متر قرار گیرد.

مرحله کالیبراسیون

مرحله کالیبراسیون را حداقل دو بار انجام دهید: حداقل یک بار برای گونه های PAI دو بعدی و حداقل یک بار برای گونه های PAI سه بعدی. این مرحله حداقل، موقعیت کالیبره شده برای گونه های PAI 2 بعدی و موقعیت کالیبره شده برای گونه های PAI 3 بعدی را تعیین می کند. کالیبره کردن برای هر گونه توصیه می شود، اگرچه لازم نیست. PAI را آماده کنید.

صورت
  • عکس یا فیلمی با کیفیت بالا از چهره ثبت نام شده تحت شرایط نوری، زاویه و فاصله مشابه با جریان ثبت نام بگیرید.
  • برای پرینت های فیزیکی:
    • در امتداد طرح کلی صورت، یک ماسک کاغذی ایجاد کنید.
    • ماسک را در هر دو گونه خم کنید تا انحنای صورت مورد نظر را تقلید کنید
    • برای نشان دادن چشم‌های آزمایش‌گر، سوراخ‌های چشمی را در «ماسک» برش دهید - این برای راه‌حل‌هایی مفید است که به دنبال پلک زدن به‌عنوان وسیله‌ای برای تشخیص زنده‌گی هستند.
  • دستکاری های فرمت ارائه پیشنهادی را امتحان کنید تا ببینید آیا آنها بر شانس موفقیت در مرحله کالیبراسیون تأثیر می گذارند یا خیر
عنبیه
  • از چهره ثبت‌شده عکس یا ویدیوی با وضوح بالا بگیرید، که عنبیه را به وضوح در شرایط نوری، زاویه و فاصله مشابه جریان ثبت‌نام نشان می‌دهد.
  • با و بدون لنزهای تماسی روی چشم ها امتحان کنید تا ببینید کدام روش باعث افزایش جعل می شود

انجام مرحله کالیبراسیون

موقعیت های مرجع
  • موقعیت مرجع : موقعیت مرجع با قرار دادن PAI در فاصله مناسب (20 تا 80 سانتی متر) در مقابل دستگاه به گونه ای تعیین می شود که PAI به وضوح در نمای دستگاه قابل مشاهده باشد اما هر چیز دیگری که استفاده می شود (مانند پایه استند). برای PAI) قابل مشاهده نیست.
  • صفحه مرجع افقی : در حالی که PAI در موقعیت مرجع است، صفحه افقی بین دستگاه و PAI صفحه مرجع افقی است.
  • صفحه مرجع عمودی : در حالی که PAI در موقعیت مرجع است، صفحه عمودی بین دستگاه و PAI صفحه مرجع عمودی است.
هواپیماهای مرجع
شکل 1 : صفحات مرجع
قوس عمودی

موقعیت مرجع را تعیین کنید سپس PAI را در یک قوس عمودی با حفظ فاصله مشابه با موقعیت مرجع از دستگاه آزمایش کنید. PAI را در همان صفحه عمودی بالا ببرید، یک زاویه 10 درجه بین دستگاه و صفحه مرجع افقی ایجاد کنید و قفل چهره را آزمایش کنید.

به بالا بردن و آزمایش PAI با افزایش 10 درجه ادامه دهید تا زمانی که PAI دیگر در میدان دید دستگاه قابل مشاهده نباشد. هر موقعیتی را که قفل دستگاه را با موفقیت باز کرد، ضبط کنید. این فرآیند را تکرار کنید اما PAI را در یک قوس رو به پایین، زیر صفحه مرجع افقی حرکت دهید. برای نمونه ای از تست های قوس شکل 3 زیر را ببینید.

قوس افقی

PAI را به موقعیت مرجع برگردانید و سپس آن را در امتداد صفحه افقی حرکت دهید تا یک زاویه 10 درجه با صفحه مرجع عمودی ایجاد کنید. تست قوس عمودی را با PAI در این موقعیت جدید انجام دهید. PAI را در امتداد صفحه افقی با افزایش 10 درجه حرکت دهید و آزمایش قوس عمودی را در هر موقعیت جدید انجام دهید.

تست در امتداد قوس افقی

شکل 1 : آزمایش در امتداد قوس عمودی و افقی

تست های قوس الکتریکی باید با افزایش 10 درجه برای هر دو سمت چپ و راست دستگاه و همچنین بالا و پایین دستگاه تکرار شوند.

موقعیتی که مطمئن ترین نتایج باز کردن قفل را به همراه دارد ، موقعیت کالیبره شده برای نوع گونه های PAI (به عنوان مثال، گونه های 2 بعدی یا سه بعدی PAI) است.

مرحله تست

در پایان مرحله کالیبراسیون باید دو موقعیت کالیبره شده وجود داشته باشد، یکی برای گونه های PAI دو بعدی و دیگری برای گونه های PAI سه بعدی. اگر یک موقعیت کالیبره شده را نمی توان ایجاد کرد، باید از موقعیت مرجع استفاده شود. روش آزمایش برای آزمایش گونه های PAI دو بعدی و سه بعدی رایج است.

  • در میان چهره‌های ثبت‌شده، که در آن E>= 10، و شامل حداقل 10 چهره منحصربه‌فرد است.
    • صورت/عنبیه را ثبت نام کنید
    • با استفاده از موقعیت کالیبره شده از مرحله قبل، تلاش‌های باز کردن قفل U را انجام دهید، تعداد تلاش‌ها را همانطور که در بخش قبل توضیح داده شد، بشمارید و جایی که U >= 10 باشد. تعداد باز کردن قفل‌های موفق S را ثبت کنید.
    • سپس SAR را می توان به صورت زیر اندازه گیری کرد:
$$ \displaystyle SAR = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{E}{S_i} }{(U * E)}\ {* 100\%} $$

جایی که:

  • E = تعداد ثبت نام
  • U = تعداد تلاش برای باز کردن قفل در هر ثبت نام
  • Si = تعداد بازگشایی های موفق برای ثبت نام i

تکرارهای مورد نیاز برای به دست آوردن نمونه های آماری معتبر از میزان خطا: فرض اطمینان 95% برای همه موارد زیر، N بزرگ

حاشیه خطا تکرار آزمون برای هر موضوع مورد نیاز است
1% 9595
2% 2401
3% 1067
5% 385
10% 97

زمان مورد نیاز (30 ثانیه در هر تلاش، 10 موضوع)

حاشیه خطا زمان کل
1% 799.6 ساعت
2% 200.1 ساعت
3% 88.9 ساعت
5% 32.1 ساعت
10% 8.1 ساعت

ما توصیه می کنیم حاشیه خطای 5 درصدی را هدف قرار دهید که نرخ خطای واقعی را در جمعیت 2 تا 12 درصد نشان می دهد.

محدوده

مرحله آزمایش انعطاف پذیری احراز هویت چهره را در درجه اول در برابر فکس های چهره کاربر هدف اندازه گیری می کند. به حملات غیرفاکسی مانند استفاده از LED یا الگوهایی که به عنوان چاپ اصلی عمل می کنند، رسیدگی نمی کند. در حالی که هنوز نشان داده نشده است که این موارد در برابر سیستم‌های احراز هویت چهره مبتنی بر عمق مؤثر هستند، هیچ چیزی وجود ندارد که از نظر مفهومی مانع از صحت این موضوع شود. این امر هم ممکن و هم قابل قبول است که تحقیقات آینده این موضوع را نشان دهد. در این مرحله، این پروتکل برای اندازه گیری مقاومت در برابر این حملات تجدید نظر خواهد شد.

احراز هویت با اثر انگشت

در اندروید 9، نوار بر روی حداقل انعطاف پذیری نسبت به PAI ها تنظیم شده است که با نرخ پذیرش جعلی (SAR) اندازه گیری می شود که کمتر یا مساوی 7 درصد است. دلیل کوتاهی درباره اینکه چرا 7 درصد به طور خاص در این پست وبلاگ یافت می شود.

فرآیند ارزیابی

فرآیند ارزیابی از دو مرحله تشکیل شده است. مرحله کالیبراسیون حمله ارائه بهینه را برای راه حل احراز هویت اثر انگشت معین (یعنی موقعیت کالیبره شده) تعیین می کند. مرحله آزمایش از موقعیت کالیبره شده برای انجام حملات متعدد استفاده می کند و تعداد دفعات موفقیت آمیز بودن حمله را ارزیابی می کند. سازندگان دستگاه‌های اندروید و سیستم‌های بیومتریک برای دریافت به‌روزترین راهنمایی‌های آزمایشی با ارسال این فرم با اندروید تماس بگیرند.

مرحله کالیبراسیون

سه پارامتر برای احراز هویت اثر انگشت وجود دارد که باید برای اطمینان از مقادیر بهینه برای مرحله آزمایش بهینه شوند: ابزار حمله ارائه (PAI)، قالب ارائه، و عملکرد در تنوع موضوع.

  • PAI یک جعل فیزیکی است، مانند اثر انگشت چاپ شده یا ماکت قالب‌گیری شده، همه نمونه‌هایی از رسانه ارائه هستند. مواد جعلی زیر به شدت توصیه می شود
    • حسگر اثر انگشت نوری (FPS)
      • کاغذ کپی/شفافیت با جوهر غیر رسانا
      • ژلاتین ناکس
      • رنگ لاتکس
      • Elmer's Glue All
    • FPS خازنی
      • ژلاتین ناکس
      • چسب چوب داخلی Elmer's Carpenter's
      • Elmer's Glue All
      • رنگ لاتکس
    • FPS اولتراسونیک
      • ژلاتین ناکس
      • چسب چوب داخلی Elmer's Carpenter's
      • Elmer's Glue All
      • رنگ لاتکس
  • قالب ارائه به دستکاری بیشتر PAI یا محیط مربوط می شود، به گونه ای که به جعل کمک می کند. به عنوان مثال، روتوش یا ویرایش تصویر با وضوح بالا از اثر انگشت قبل از ایجاد کپی سه بعدی.
  • عملکرد در تنوع موضوعات به ویژه به تنظیم الگوریتم مرتبط است. آزمایش جریان کالیبراسیون در بین جنسیت‌ها، گروه‌های سنی و نژادها/قومیت‌ها اغلب می‌تواند عملکرد بسیار بدتری را برای بخش‌هایی از جمعیت جهان نشان دهد و پارامتر مهمی برای کالیبراسیون در این مرحله است.
تست تنوع

این امکان برای خوانندگان اثر انگشت وجود دارد که در بین جنسیت، گروه های سنی و نژادها/قومیت ها عملکرد متفاوتی داشته باشند. درصد کمی از جمعیت دارای اثر انگشت هایی هستند که تشخیص آنها دشوار است، بنابراین باید از انواع اثر انگشت برای تعیین پارامترهای بهینه برای تشخیص و در آزمایش جعل استفاده شود.

مرحله تست

مرحله آزمایش زمانی است که عملکرد امنیت بیومتریک اندازه گیری می شود. حداقل، آزمایش باید به روشی غیرهمکاری انجام شود، به این معنا که هر اثر انگشت جمع‌آوری‌شده با برداشتن آنها از روی سطح دیگری انجام می‌شود، نه اینکه هدف به طور فعال در جمع‌آوری اثر انگشت خود شرکت کند، مانند ساختن یک قالب مشارکتی از اثر انگشت. انگشت سوژه دومی مجاز است اما الزامی نیست.

شمارش تلاش ها در مرحله آزمون

یک بار تلاش به عنوان پنجره بین ارائه اثر انگشت (واقعی یا جعلی) به حسگر و دریافت بازخورد از تلفن (یا یک رویداد باز کردن قفل یا یک پیام قابل مشاهده توسط کاربر) محاسبه می شود.

هر گونه تلاشی که در آن تلفن قادر به دریافت داده های کافی برای انجام یک مسابقه نیست، نباید در تعداد کل تلاش های استفاده شده برای محاسبه SAR لحاظ شود.

پروتکل ارزیابی

ثبت نام

قبل از شروع مرحله کالیبراسیون برای احراز هویت اثر انگشت، به تنظیمات دستگاه بروید و تمام پروفایل های بیومتریک موجود را حذف کنید. پس از حذف تمام نمایه‌های موجود، نمایه جدیدی را با اثر انگشت هدف ثبت کنید که برای کالیبراسیون و آزمایش استفاده می‌شود. تا زمانی که نمایه با موفقیت ثبت شود، تمام دستورالعمل های روی صفحه را دنبال کنید.

مرحله کالیبراسیون

FPS نوری

این شبیه به فازهای کالیبراسیون اولتراسونیک و خازنی است، اما با هر دو گونه PAI 2 بعدی و 2.5 بعدی از اثر انگشت کاربر هدف.

  • یک کپی نهفته از اثر انگشت را از روی سطح بردارید.
  • تست با گونه های 2 بعدی PAI
    • اثر انگشت بلند شده را روی سنسور قرار دهید
  • تست با گونه های 2.5D PAI.
    • یک PAI از اثر انگشت ایجاد کنید
    • PAI را روی سنسور قرار دهید
FPS اولتراسونیک

کالیبراسیون برای اولتراسونیک شامل برداشتن یک کپی نهفته از اثر انگشت هدف است. به عنوان مثال، این ممکن است با استفاده از اثر انگشت برداشته شده از طریق پودر اثر انگشت، یا نسخه‌های چاپ شده اثر انگشت انجام شود و ممکن است شامل لمس مجدد دستی تصویر اثر انگشت برای دستیابی به جعل بهتر باشد.

پس از به دست آمدن کپی پنهان اثر انگشت هدف، یک PAI ساخته می شود.

FPS خازنی

کالیبراسیون برای خازنی شامل مراحل مشابهی است که در بالا برای کالیبراسیون اولتراسونیک توضیح داده شد.

مرحله تست

  • حداقل 10 نفر منحصر به فرد را برای ثبت نام با استفاده از پارامترهای مشابهی که هنگام محاسبه FRR/FAR استفاده می شود، جذب کنید.
  • برای هر فرد PAI ایجاد کنید
  • سپس SAR را می توان به صورت زیر اندازه گیری کرد:
$$ \displaystyle SAR = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{E}{S_i} }{(U * E)}\ {* 100\%} $$

تکرارهای مورد نیاز برای به دست آوردن نمونه های آماری معتبر از میزان خطا: فرض اطمینان 95% برای همه موارد زیر، N بزرگ

حاشیه خطا تکرار آزمون برای هر موضوع مورد نیاز است
1% 9595
2% 2401
3% 1067
5% 385
10% 97

زمان مورد نیاز (30 ثانیه در هر تلاش، 10 موضوع)

حاشیه خطا زمان کل
1% 799.6 ساعت
2% 200.1 ساعت
3% 88.9 ساعت
5% 32.1 ساعت
10% 8.1 ساعت

ما توصیه می کنیم حاشیه خطای 5 درصدی را هدف قرار دهید که نرخ خطای واقعی را در جمعیت 2 تا 12 درصد نشان می دهد.

محدوده

این فرآیند برای آزمایش انعطاف پذیری احراز هویت اثر انگشت در درجه اول در برابر فکس های اثر انگشت کاربر هدف تنظیم شده است. روش آزمایش بر اساس هزینه های مواد فعلی، در دسترس بودن و فناوری است. این پروتکل به گونه‌ای بازنگری می‌شود که شامل اندازه‌گیری انعطاف‌پذیری در برابر مواد و تکنیک‌های جدید می‌شود، زیرا اجرای آنها عملی می‌شود.

ملاحظات مشترک

در حالی که هر روش نیاز به تنظیم تست متفاوتی دارد، چند جنبه مشترک وجود دارد که برای همه آنها اعمال می شود.

سخت افزار واقعی را تست کنید

معیارهای SAR/IAR جمع‌آوری‌شده زمانی که مدل‌های بیومتریک تحت شرایط ایده‌آل و روی سخت‌افزار متفاوتی نسبت به آنچه که واقعاً در یک دستگاه تلفن همراه ظاهر می‌شود، آزمایش می‌شوند، ممکن است نادرست باشند. به عنوان مثال، مدل‌های باز کردن قفل صوتی که در یک محفظه anechoic و با استفاده از راه‌اندازی چند میکروفون کالیبره شده‌اند، هنگام استفاده در یک دستگاه میکروفون واحد در یک محیط پر سر و صدا، رفتار بسیار متفاوتی دارند. به منظور ثبت معیارهای دقیق، آزمایش‌ها باید روی دستگاه واقعی با سخت‌افزار نصب شده و در صورت عدم موفقیت، با سخت‌افزاری که روی دستگاه ظاهر می‌شود، انجام شود.

از حملات شناخته شده استفاده کنید

اکثر روش‌های بیومتریک که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند با موفقیت جعل شده‌اند و اسناد عمومی روش حمله وجود دارد. در زیر مروری مختصر در سطح بالا از تنظیمات تست برای مدالیته‌هایی با حملات شناخته شده ارائه می‌کنیم. توصیه می کنیم تا جایی که ممکن است از تنظیماتی که در اینجا توضیح داده شده است استفاده کنید.

حملات جدید را پیش بینی کنید

برای روش‌هایی که پیشرفت‌های جدید قابل توجهی انجام شده است، سند راه‌اندازی آزمایشی ممکن است حاوی تنظیمات مناسب نباشد و ممکن است هیچ حمله عمومی شناخته‌شده‌ای وجود نداشته باشد. روش‌های موجود نیز ممکن است نیاز به تنظیم آزمایشی خود در پی یک حمله تازه کشف شده داشته باشند. در هر دو مورد باید یک تنظیم آزمایشی معقول ارائه دهید. لطفاً از پیوند بازخورد سایت در پایین این صفحه استفاده کنید تا به ما اطلاع دهید که آیا مکانیزم معقولی را تنظیم کرده اید که می تواند اضافه شود.

تنظیمات برای مدالیته های مختلف

اثر انگشت

IAR نیاز نیست.
SAR
  • با استفاده از قالب اثر انگشت هدف، PAI 2.5 بعدی ایجاد کنید.
  • دقت اندازه گیری به کیفیت قالب اثر انگشت حساس است. سیلیکون دندان انتخاب خوبی است.
  • تنظیم تست باید اندازه گیری کند که اثر انگشت جعلی ایجاد شده با قالب چقدر قادر به باز کردن قفل دستگاه است.

صورت و زنبق

IAR کران پایین توسط SAR گرفته می شود، بنابراین نیازی به اندازه گیری جداگانه نیست.
SAR
  • تست با عکس های صورت هدف. برای عنبیه، صورت باید بزرگ‌نمایی شود تا فاصله‌ای که کاربر معمولاً از این ویژگی استفاده می‌کند تقلید کند.
  • عکس ها باید وضوح بالایی داشته باشند، در غیر این صورت نتایج گمراه کننده هستند.
  • عکس ها نباید به گونه ای ارائه شوند که نشان دهند آنها تصویر هستند. مثلا:
    • حاشیه های تصویر نباید گنجانده شود
    • اگر عکس روی گوشی باشد، صفحه/قاب های گوشی نباید قابل مشاهده باشند
    • اگر کسی عکس را در دست دارد، نباید دستانش دیده شود
  • برای زوایای مستقیم، عکس باید حسگر را پر کند تا چیز دیگری در بیرون دیده نشود.
  • مدل‌های صورت و عنبیه معمولاً زمانی راحت‌تر هستند که نمونه (چهره/عنبیه/عکس) در زاویه شدیدی نسبت به دوربین قرار دارد (برای تقلید از حالت استفاده کاربر که گوشی را مستقیماً در مقابل خود گرفته و به سمت بالا اشاره می‌کند. ). آزمایش در این زاویه به تشخیص اینکه آیا مدل شما مستعد تقلب است یا خیر کمک می کند.
  • تنظیم تست باید اندازه گیری کند که هر چند وقت یکبار تصویری از صورت یا عنبیه قادر به باز کردن قفل دستگاه است.

صدا

IAR
  • با استفاده از تنظیماتی تست کنید که شرکت‌کنندگان یک نمونه مثبت را می‌شنوند و سپس سعی می‌کنند آن را تقلید کنند.
  • برای اطمینان از پوشش موارد لبه‌ای که در آن برخی از لحن‌ها/لهجه‌ها FAR بالاتری دارند، مدل را با شرکت‌کنندگان در سراسر جنسیت و با لهجه‌های مختلف آزمایش کنید.
SAR
  • تست با ضبط صدای هدف.
  • ضبط باید از کیفیت نسبتاً بالایی برخوردار باشد، در غیر این صورت نتایج گمراه کننده خواهد بود.