Investigadores utilizan modelos de realidad virtual para derrotar a los sistemas de reconocimiento facial

Los sistemas de reconocimiento facial se están abriendo espacio en nuestro entorno, convirtiéndose en un portal entre lo real y lo virtual. Son tecnologías a las que se les está otorgando un rol de seguridad importante para resguardar y validar contenidos en la red, pero esta fortaleza también es su mayor debilidad a la hora de mantenerse alejada de los ciberataques.

Investigadores de la Universidad de Carolina del Norte han descubierto un nuevo método basado en la realidad virtual para burlar los sistemas biométricos de autentificación por reconocimiento facial. El método consiste en realizar un modelo tridimensional con imágenes de la víctima y presentarlo al sistema de validación usando un dispositivo de realidad virtual.

La investigación contó con el apoyo de 20 colaboradores que se prestaron para ser blanco del experimento. El primer paso fue conseguir fotos de su rostro, los investigadores lo hicieron de dos maneras: por un lado, tomando las imágenes en un estudio fotográfico; por otro, rebuscando en la red la mayor cantidad de fotografías posibles de cada uno de los participantes. Se encontraron un promedio de 27 fotos publicadas en redes sociales y diferentes sitios web. Uno de los participantes sólo había compartido dos fotos suyas en los últimos 3 años, pero esto fue suficiente para continuar con la investigación.

Con los datos recopilados, los investigadores crearon dos modelos 3D del rostro de cada uno de los participantes: uno basado en las fotos sacadas de la web y otro en las imágenes tomadas en el estudio. Si habían sectores del rostro que faltaban, los inventaban de acuerdo a probabilidades y buscando una coherencia con los demás rasgos. También se retocó la mirada y se cambiaron las expresiones faciales y animaron los gestos para que tuvieran movimiento.

Se presentaron los dos tipos de modelos 3D desde un dispositivo de realidad virtual a los sistemas de autentificación por reconocimiento facial más populares: KeyLemon, Mobius, True Key, BioID y 1U.

Algunos sistemas consideraron verdaderos los modelos de las fotografías obtenidas de las redes sociales, pero todos los sistemas estudiados autentificaron los modelos realizados con las fotografías de estudio. “Nuestra investigación no sólo derrota a los sistemas comerciales de detección facial actuales, sino que socava por completo todo el proceso de detección basada en imágenes de color”.

Pero a pesar de la dureza de sus afirmaciones, los expertos de la Universidad de Carolina del Norte no creen que todo esté perdido para estos sistemas, y creen que podrían combatir los ataques de realidad virtual si incluyeran “proyecciones aleatorias de patrones de luz, detección de fluctuaciones sutiles de tonos de piel relacionadas con el pulso y sensores con luz infrarroja”.

Fuentes

Wired

TechWorm

Network World