Sehlopha sa bafuputsi ba Univesithing ea Padua (Italy) le Univesithi ea Delft (Netherlands) ba phatlalalitse mokhoa oa ho sebelisa mochine oa ho ithuta ho tsosolosa khoutu ea PIN e tsoang ho rekoto ea video ea sebaka se kentsoeng ka letsoho sa ATM. . Ha u kenya khoutu ea PIN ea 4, monyetla oa ho bolela esale pele khoutu e nepahetseng e hakanngoa ho 41%, ho nahanoa ka monyetla oa ho etsa liteko tse tharo pele u thibela. Bakeng sa likhoutu tsa linomoro tse 5, monyetla oa ho bolela esale pele e ne e le 30%. Teko e fapaneng e entsoe moo baithaopi ba 78 ba lekileng ho bolela PIN khoutu ho tsoa livideong tse rekotiloeng tse tšoanang. Tabeng ena, monyetla oa ho bolela esale pele ka katleho e ne e le 7.92% ka mor'a liteko tse tharo.
Ha u koahela phanele ea dijithale ea ATM ka letsoho la hao, karolo ea letsoho eo ho kenngoa ho eona e sala e sa koaheloa, e leng ho lekaneng ho bolela esale pele ho tobetsa ka ho fetola boemo ba letsoho le ho fetola menoana e sa koaheloang ka ho feletseng. Ha ho hlahlobisisa tlhahiso ea nomoro e 'ngoe le e' ngoe, tsamaiso e felisa linotlolo tse ke keng tsa hatelloa ho nahanoa ka boemo ba letsoho le koahelang, hape e lekanya likhetho tse ka 'nang tsa e-ba teng bakeng sa ho hatella ho latela boemo ba letsoho le hatellang le amanang le sebaka sa linotlolo. . Ho eketsa monyetla oa ho lemoha ho kenya, molumo oa li-keystrokes o ka rekotoa hape, o fapaneng hanyane bakeng sa senotlolo ka seng.
Teko e sebelisitse mokhoa oa ho ithuta oa mochini o thehiloeng ho ts'ebeliso ea marang-rang a convolutional neural (CNN) le marang-rang a tloaelehileng a methapo e thehiloeng ho LSTM (Memori ea Nako e Khutšoane ea Nako e Telele). Marang-rang a CNN a ne a ikarabella bakeng sa ho ntša lintlha tsa sebaka bakeng sa foreimi e 'ngoe le e' ngoe, 'me marang-rang a LSTM a sebelisa boitsebiso bona ho ntša mekhoa e fapaneng ea nako. Mohlala o ile oa koetlisoa ka livideo tsa batho ba fapaneng ba 58 ba kenyang li-PIN ba sebelisa mekhoa ea ho kenya letsoho e khethiloeng ke barupeluoa (morupeluoa e mong le e mong o kentse likhoutu tse fapaneng tse 100, ke hore, mehlala e 5800 ea ho kenya e sebelisitsoe bakeng sa koetliso). Nakong ea thupelo, ho ile ha senoloa hore basebelisi ba bangata ba sebelisa e 'ngoe ea mekhoa e meraro ea mantlha ea ho koahela lintlha.
Ho koetlisa mohlala oa ho ithuta mochini, ho ile ha sebelisoa seva e thehiloeng ho processor ea Xeon E5-2670 e nang le 128 GB ea RAM le likarete tse tharo tsa Tesla K20m tse nang le 5GB ea memori ka 'ngoe. Karolo ea software e ngotsoe ka Python ho sebelisa laeborari ea Keras le sethala sa Tensorflow. Kaha liphanele tsa ho kenya ATM li fapane 'me sephetho sa ho bolela esale pele se ipapisitse le litšobotsi tse kang boholo ba senotlolo le topology, koetliso e arohaneng ea hlokahala bakeng sa mofuta o mong le o mong oa phanele.
E le mehato ea ho itšireletsa khahlanong le mokhoa oa tlhaselo o reriloeng, ho kgothaletswa, haeba ho khoneha, ho sebelisa li-PIN tsa linomoro tse 5 ho e-na le 4, hape u leke ho koahela sebaka se seholo sa ho kenya letsoho ka letsoho (mokhoa o ntse o sebetsa haeba hoo e ka bang 75% ea sebaka sa ho kenya se koahetsoe ka letsoho la hau). Baetsi ba ATM ba khothalletsoa ho sebelisa li-skrini tse khethehileng tse sireletsang tse patang ho kenya letsoho, hammoho le eseng mechine, empa li-panels tse kenyang ho ama, boemo ba linomoro tseo ho tsona li fetohang ka mokhoa o sa reroang.
Source: opennet.ru