Cisco-ի հետազոտողները 3D տպիչներ օգտագործելու հնարավորություն՝ ստեղծելու մատնահետքերի մոդելներ, որոնք կարող են օգտագործվել տարբեր արտադրողների սմարթֆոնների, դյուրակիր համակարգիչների, USB ստեղների և էլեկտրոնային կողպեքների վրա օգտագործվող կենսաչափական վավերացման համակարգերը խաբելու համար: Կեղծման մշակված մեթոդները փորձարկվել են տարբեր տեսակի մատնահետքերի սենսորների վրա՝ կոնդենսիվ, օպտիկական և ուլտրաձայնային։
Հետազոտությունը ցույց է տվել, որ մատնահետքերի նմուշների օգտագործումը, որոնք պատճենում են զոհի մատնահետքը, թույլ է տալիս սմարթֆոններն ապակողպել միջինը 80% փորձերում: Մատնահետքի կլոն ստեղծելու համար կարող եք առանց
առանց հատուկ սարքավորումների, որոնք հասանելի են միայն հատուկ ծառայությունների համար, օգտագործելով ստանդարտ 3D տպիչ: Արդյունքում, մատնահետքի նույնականացումը համարվում է բավարար՝ սարքի կորստի կամ գողության դեպքում սմարթֆոնը պաշտպանելու համար, սակայն անարդյունավետ է նպատակային հարձակումներ իրականացնելիս, որոնցում հարձակվողը կարող է որոշել զոհի մատնահետքի տպավորությունը (օրինակ՝ ստանալով ապակի՝ վրան մատնահետքեր):
Փորձարկվել են զոհերի մատնահետքերի թվայնացման երեք տեխնիկա.
- Պլաստիլինե ձուլվածքի պատրաստում. Օրինակ, երբ զոհը գերի է ընկնում, անգիտակից վիճակում կամ հարբած վիճակում է:
- Ապակե բաժակի կամ շշի վրա թողած հետքի վերլուծություն: Հարձակվողը կարող է հետևել զոհին և օգտագործել այն առարկան, որին շոշափել են (ներառյալ ամբողջական դրոշմը մասերով վերականգնելը):
- Մատնահետքի սենսորների տվյալների հիման վրա դասավորության ստեղծում: Օրինակ՝ տվյալներ կարելի է ստանալ՝ արտահոսելով անվտանգության ընկերությունների կամ մաքսային տվյալների բազաներից։
Ապակու վրա տպագրության վերլուծությունն իրականացվել է RAW ձևաչափով բարձր լուծաչափով լուսանկար ստեղծելու միջոցով, որի վրա կիրառվել են զտիչներ՝ կոնտրաստը մեծացնելու և կլորացված հատվածները հարթության մեջ ընդլայնելու համար: Մատնահետքի սենսորից ստացված տվյալների վրա հիմնված մեթոդն ավելի քիչ արդյունավետ էր, քանի որ սենսորի տրամադրած լուծաչափը բավարար չէր, և անհրաժեշտ էր լրացնել մանրամասներ մի քանի պատկերներից։ Ապակու վրա դրոշմվածքի վերլուծության վրա հիմնված մեթոդի արդյունավետությունը (ներքևի գծապատկերում՝ կապույտ) նույնական էր կամ նույնիսկ ավելի բարձր, քան ուղղակի դրոշմը (նարնջագույն):
Ամենակայուն սարքերը եղել են Samsung A70-ը, HP Pavilion x360-ը և Lenovo Yoga-ն, որոնք ամբողջությամբ կարողացել են դիմակայել կեղծ մատնահետքի հարձակմանը: Samsung note 9-ը, Honor 7x-ը, Aicase կողպեքը, iPhone 8-ը և MacbookPro-ն, որոնք հարձակման են ենթարկվել փորձերի 95%-ում, դարձել են ավելի քիչ դիմացկուն:
Եռաչափ տպիչի վրա տպագրության համար եռաչափ մոդել պատրաստելու համար օգտագործվել է փաթեթ . Տպման պատկերն օգտագործվել է որպես սև և սպիտակ ալֆա վրձին, որն օգտագործվել է 3D տպագրությունը արտամղելու համար: Ստեղծված դասավորությունը օգտագործվել է ձևաթղթի ստեղծման համար, որը կարելի է տպել սովորական 25D տպիչի միջոցով՝ 50 կամ 0.025 միկրոն (0.05 և 50 մմ) թույլատրությամբ: Ամենամեծ խնդիրներն առաջացել են ձևի չափը հաշվարկելիս, որը պետք է ճիշտ համապատասխանի մատի չափին։ Փորձերի ընթացքում մոտ XNUMX բլանկ է մերժվել, քանի դեռ չի գտնվել անհրաժեշտ չափը հաշվարկելու միջոց։
Այնուհետև, օգտագործելով տպագիր ձև, լցրեցին մատի մակետը, որն օգտագործեց ավելի պլաստիկ նյութ, որը հարմար չէր ուղղակի 3D տպագրության համար: Հետազոտողները փորձեր են անցկացրել մեծ քանակությամբ տարբեր նյութերով, որոնցից ամենաարդյունավետը սիլիկոնային և տեքստիլի սոսինձներն են պարզվել։ Հզոր սենսորների հետ աշխատելու արդյունավետությունը բարձրացնելու համար սոսինձին ավելացվել է հաղորդիչ գրաֆիտ կամ ալյումինի փոշի։
Source: opennet.ru