211service.com
Irisscanner kan dode oogbollen onderscheiden van levende
De film uit 1993 Sloop man speelt zich af in de fictieve toekomst van de jaren 2030, waar mensen via irisscans toegang krijgen tot min of meer alles. Dat leidt tot een niet verrassend plotapparaat waarin een gevangene uit de gevangenis ontsnapt door de oogbol van de bewaker uit te snijden en deze te gebruiken om de biometrische scanners te vervalsen.
Dit roept een interessante vraag op. Kan een scanner het verschil zien tussen een levende iris en een dode?
Vandaag krijgen we een antwoord dankzij het werk van Mateusz Trokielewicz aan de Technische Universiteit van Warschau in Polen en een paar van zijn collega's. Deze jongens hebben een database gemaakt met irisscans van levende mensen en van dode lichamen en hebben vervolgens een machine learning-algoritme getraind om het verschil te zien.
Ze zeggen dat hun algoritme een levende iris van en een dode kan onderscheiden met een nauwkeurigheid van 99 procent. Maar hun resultaten bieden criminelen een mogelijke manier om het detectiesysteem te verslaan.
Eerst wat achtergrond. Oogartsen erkennen al lang dat de ingewikkelde structuur van de iris uniek is in elk individu. De details zijn vooral duidelijk in nabij-infrarood irisbeelden, en irisbeelden op deze golflengte worden veel gebruikt in verschillende beveiligingstoepassingen.
Maar het systeem is niet perfect. Vorig jaar hebben hackers een Samsung-smartphone met irisscan ontgrendeld door een afbeelding van de iris van de eigenaar op een contactlens te printen en de contactlens vervolgens op een dummy-oogbol te plaatsen.
De meer gruwelijke hack van Sloop man is een andere manier om deze systemen te omzeilen. Maar niemand heeft tot nu toe uitgezocht of deze vorm van aanval kan worden opgespoord.
Het onderzoek wordt mogelijk gemaakt door een ongebruikelijke database - de Warschau BioBase PostMortem Iris-dataset, die 574 nabij-infrarood irisbeelden bevat die zijn verzameld van 17 mensen op verschillende tijdstippen nadat ze zijn overleden. De beelden dateren van vijf uur tot 34 dagen na de dood.
Het team verzamelde ook 256 afbeeldingen van levende irissen. Ze zorgden ervoor dat ze dezelfde iriscamera gebruikten die op de kadavers werd gebruikt, zodat het machine-learning-algoritme niet voor de gek kon worden gehouden om beelden te herkennen op basis van de kenmerken van verschillende camera's.
Het team controleerde de dataset ook op duidelijke vertekening in de afbeeldingen, zoals verschillen in de manier waarop verschillende operators foto's kunnen maken en de manier waarop dit de beeldintensiteit beïnvloedt. Ze vonden dat de beelden in dit opzicht weinig te onderscheiden waren.
Er is echter een duidelijk verschil in de manier waarop levende en dode irissen er vaak uitzien in afbeeldingen. Dit komt doordat de oogleden van kadavers vaak open worden gehouden met behulp van metalen oprolmechanismen, in tegenstelling tot de meeste live irisbeelden. Deze zijn gemakkelijk te herkennen voor een machine-vision-algoritme. Om deze reden heeft het team de afbeeldingen bijgesneden om alleen de iris weer te geven.
Ten slotte gebruikten ze het grootste deel van de dataset om een machine learning-systeem te trainen om dode en levende irissen te herkennen. Ze gebruikten de rest van de dataset om het algoritme te testen.
De resultaten suggereren dat het algoritme alle dode irissen nauwkeurig opspoort en levende zelden verkeerd classificeert. Geen enkel post-mortem monster wordt ten onrechte geclassificeerd als een levend monster, met een kans van ongeveer 1 procent dat een levend monster verkeerd wordt geclassificeerd als een dood monster, zegt het team.
Er is echter een voorbehoud. Deze nauwkeurigheid is alleen van toepassing op irissen die 16 uur of langer dood zijn. Monsters die kort na de dood zijn verzameld (d.w.z. vijf uur in ons onderzoek) kunnen geen postmortale veranderingen opleveren die duidelijk genoeg zijn om als aanwijzingen voor de detectie van levendigheid te dienen, zeggen Trokielewicz en co.
Dat geeft deze gruwelijke hackers een kans, aangezien vers geplukte oogbollen een traktatie zouden moeten zijn. Bezorgde lezers kunnen zeker enige troost putten uit de wetenschap dat geplukte oogbollen slechts een paar uur later hun hackkracht verliezen.
Referentie: arxiv.org/abs/1807.04058 : Presentatie Aanvaldetectie voor kadaveririssen