- Сообщения
- 4.590
- Реакции
- 5.049
Исследователи из Стэнфордского университета провели исследование, подтвердившее существование различий между мозгами мужчин и женщин.
Благодаря передовой технологии искусственного интеллекта, ученые создали модель, способную идентифицировать пол лица, анализируя снимки мозга с точностью более 90%.
Долгое время существовала гипотеза о различиях между мужским и женским мозгом, однако анатомические исследования не всегда подтверждали это.
Исследование с использованием искусственного интеллекта дает более конкретные доказательства этой теории. Ученые собрали обширную базу данных, содержащую 1500 сканирований мозга здоровых мужчин и женщин.
Они применили модель глубокого обучения ИИ, натренированную такими данными, чтобы машина могла определить и классифицировать различия между снимками мозга мужчин и женщин.
Алгоритм ИИ продемонстрировал впечатляющую способность, правильно идентифицируя пол лица более чем в 90% случаев. По словам исследователей, это свидетельствует о существовании совершенно определенных особенностей мозговой активности, отличающих друг от друга людей разных полов.
Другое открытие не на шутку встревожило исследователей. Оказалось, что отпечатки пальцев можно воспроизвести по звуку.
Группа американских и китайских ученых разработала методику PrintListener, позволяющую восстанавливать рисунок папиллярных линий, составляющий отпечаток человеческого пальца, посредством анализа звука, который он производит при свайпе, то есть скользящем движении по сенсорному экрану.
Технология защиты систем с помощью отпечатков пальцев сегодня очень распространена и пользуется большим доверием пользователей. Если она продолжит расти нынешними темпами, то к 2032 году рынок решений в области аутентификации по отпечаткам пальцев достигнет почти 100 миллиардов долларов. При этом осознание того, что злоумышленники могут бесконтактно завладеть отпечатком любого пальца, привело к тому, что люди все реже показывают руки на фотографиях.
Как выяснилось, источником утечки данных может оказаться не только и не столько сверхчеткое фото, как звук скользящего движения пальца по сенсорному дисплею. По итогам испытаний ученые добились успеха с использованием «до 27,9% частичных и 9,3% полных отпечатков пальцев из пяти попыток при настройках безопасности AR (False Acceptance Rate) в 0,01%».
Для проведения атаки подобным образом гипотетическому злоумышленнику необходимо получить доступ к микрофону, включенному на мобильном устройстве, а жертве достаточно в штатном режиме поработать с популярными приложениями типа Discord, Skype, WeChat и FaceTime и всех прочих, где применяются свайпы.
Авторам исследования пришлось преодолеть несколько сложностей: проблему слабого звука при трении пальца о сенсорном дисплее решили с помощью методов спектрального анализа, учли физиологические и поведенческие особенности пользователя, применили статистический анализ и разработали эвристический поисковый алгоритм.
С помощью технологии звукового анализа PrintListener ученые обновили синтетические отпечатки PatternMasterPrint, и «в реалистических сценариях» эта методика помогла успешно восстановить частичные отпечатки пальцев более чем в одном из четырех случаев, а абсолютно полные в одном из десяти.
Таким образом, результаты разработки оказались гораздо выше атаки MasterPrint, предлагающей случайный перебор «универсальных» отпечатков.
