ATM ਵਿੱਚ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਢੱਕੀ ਐਂਟਰੀ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਪਿੰਨ ਕੋਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕ

ਪਾਡੂਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (ਇਟਲੀ) ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਡੇਲਫਟ (ਨੀਦਰਲੈਂਡ) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ATM ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਢਕੇ ਹੋਏ ਇਨਪੁਟ ਖੇਤਰ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਪਿੰਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। . 4-ਅੰਕ ਦਾ ਪਿੰਨ ਕੋਡ ਦਾਖਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿੰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਹੀ ਕੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 41% ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। 5-ਅੰਕ ਵਾਲੇ PIN ਕੋਡਾਂ ਲਈ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 30% ਸੀ। ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 78 ਵਾਲੰਟੀਅਰਾਂ ਨੇ ਸਮਾਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਪਿੰਨ ਕੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਤਿੰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਸਫਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 7.92% ਸੀ।

ਆਪਣੀ ਹਥੇਲੀ ਨਾਲ ATM ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਢੱਕਣ ਵੇਲੇ, ਹੱਥ ਦਾ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਣਕਿਆ ਹੋਇਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੱਥ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਢੱਕੀਆਂ ਨਾ ਹੋਈਆਂ ਉਂਗਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਅੰਕ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਢੱਕਣ ਵਾਲੇ ਹੱਥ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਦਬਾਈ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੁੰਜੀਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੱਥ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। . ਇਨਪੁਟ ਖੋਜ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਕੀਸਟ੍ਰੋਕ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕੁੰਜੀ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਅਤੇ LSTM (ਲੌਂਗ ਸ਼ਾਰਟ ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ। CNN ਨੈਟਵਰਕ ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ ਲਈ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸੀ, ਅਤੇ LSTM ਨੈਟਵਰਕ ਨੇ ਸਮਾਂ-ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਕਵਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਿੰਨ ਕੋਡ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 58 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ (ਹਰੇਕ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨੇ 100 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਡ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ, ਭਾਵ, ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 5800 ਇਨਪੁਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ)। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ, ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, 5 GB RAM ਵਾਲੇ Xeon E2670-128 ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਰਵਰ ਅਤੇ 20GB ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ ਤਿੰਨ ਟੇਸਲਾ K5m ਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕੇਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ATM ਇਨਪੁਟ ਪੈਨਲ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪੈਨਲ ਲਈ ਵੱਖਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਮਲੇ ਦੇ ਢੰਗ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਦੇ ਉਪਾਵਾਂ ਵਜੋਂ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ 5 ਦੀ ਬਜਾਏ 4 ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਪਿੰਨ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਕਰੋ (ਇਹ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਲਗਭਗ 75% ਇੰਪੁੱਟ ਖੇਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਨਾਲ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)। ATM ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਕਰੀਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਮਕੈਨੀਕਲ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਟਚ ਇਨਪੁਟ ਪੈਨਲਾਂ, ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਿਸ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਸਰੋਤ: opennet.ru