Як гурӯҳи муҳаққиқон аз Донишгоҳи Падуа (Италия) ва Донишгоҳи Делфт (Нидерландия) усули истифодаи омӯзиши мошинро барои барқарор кардани рамзи PIN-и воридшуда аз сабти видеоии майдони вуруди дастӣ дар банкомат нашр карданд. . Ҳангоми ворид кардани рамзи PIN-и 4-рақама, эҳтимолияти пешгӯии рамзи дуруст бо дарназардошти имкони се кӯшиши пеш аз басташавӣ 41% ҳисоб карда мешавад. Барои рамзҳои PIN-и 5-рақам, эҳтимолияти пешгӯӣ 30% буд. Таҷрибаи алоҳида гузаронида шуд, ки дар он 78 ихтиёриён кӯшиш карданд, ки рамзи PIN-ро аз видеоҳои шабеҳи сабтшуда пешгӯӣ кунанд. Дар ин ҳолат, эҳтимолияти пешгӯии муваффақ пас аз се кӯшиш 7.92% буд.
Ҳангоми пӯшидани панели рақамии банкомат бо кафи худ қисми дасте, ки бо он воридот анҷом дода мешавад, кушода боқӣ мемонад, ки барои пешгӯии кликҳо тавассути тағир додани мавқеи даст ва иваз кардани ангуштони пурра пӯшиданашуда кифоя аст. Ҳангоми таҳлили вуруди ҳар як рақам, система калидҳоеро, ки онҳоро бо дарназардошти мавқеи дасти пӯшида пахш кардан ғайриимкон аст, нест мекунад ва инчунин вариантҳои эҳтимолии пахшро дар асоси мавқеи дасти пахшкунанда нисбат ба ҷойгиршавии тугмаҳо ҳисоб мекунад. . Барои баланд бардоштани эҳтимолияти дарёфти вуруд, садои зарбаҳои клавиатура метавонад ба таври иловагӣ сабт карда шавад, ки барои ҳар як калид каме фарқ мекунад.
Дар таҷриба системаи омӯзиши мошинсозӣ дар асоси истифодаи шабакаи конволютсионӣ (CNN) ва шабакаи нейронҳои такрорӣ дар асоси меъмории LSTM (Long Short Term Memory) истифода шудааст. Шабакаи CNN барои истихроҷи маълумоти фазоӣ барои ҳар як чаҳорчӯба масъул буд ва шабакаи LSTM ин маълумотро барои истихроҷи намунаҳои бо вақт фарқкунанда истифода бурд. Модел дар видеоҳои 58 одамони гуногун, ки кодҳои PIN-ро бо истифода аз усулҳои муқоваи вуруди интихобкардаи иштирокчӣ ворид мекунанд, омӯзонида шуд (ҳар як иштирокчӣ 100 рамзи гуногунро ворид кард, яъне 5800 мисоли вуруд барои омӯзиш истифода шуд). Дар рафти тренинг маълум шуд, ки аксари истифодабарандагон яке аз се усули асосии фарогирии вурудро истифода мебаранд.
Барои омӯзиши модели омӯзиши мошин, сервер дар асоси протсессори Xeon E5-2670 бо 128 ГБ хотираи оперативӣ ва се корти Tesla K20m бо хотираи 5 ГБ истифода шудааст. Қисми нармафзор дар Python бо истифода аз китобхонаи Keras ва платформаи Tensorflow навишта шудааст. Азбаски панелҳои вуруди банкомат гуногунанд ва натиҷаи пешгӯӣ аз хусусиятҳо ба монанди андозаи калид ва топология вобаста аст, барои ҳар як намуди панел омӯзиши алоҳида лозим аст.
Ҳамчун чораҳои муҳофизат аз усули ҳамлаи пешниҳодшуда, тавсия дода мешавад, ки агар имконпазир бошад, кодҳои PIN-ро аз 5 рақам ба ҷои 4 истифода баред ва инчунин кӯшиш кунед, ки ҳарчи бештари фазои вурудро бо дастатон пӯшонед (усул дар сурати мавҷудбуда самаранок боқӣ мемонад). тақрибан 75% майдони вуруд бо дасти шумо фаро гирифта шудааст). Ба истеҳсолкунандагони банкоматҳо тавсия дода мешавад, ки экранҳои махсуси муҳофизатиро, ки вурудро пинҳон мекунанд, инчунин панелҳои воридотии на механикӣ, балки ламсӣ, ки мавқеи рақамҳо дар онҳо ба таври тасодуфӣ тағир меёбанд, истифода баранд.
Манбаъ: opennet.ru