مزایای کاربرد هوش مصنوعی در بیومتریک
ادامه
1- بهبود دقت و سرعت تشخیص: تحلیل و تطبیق شناسایی با کمک هوش مصنوعی با دقت و سرعت بیشتری نسبت به روش‌های سنتی صورت می‌پذیرد؛
2- بهبود امنیت و مقابله با تقلب: هوش مصنوعی می‌تواند تقلب‌های بیومتریک مانند استفاده از عکس یا ویدئوی جعلی را شناسایی کند. همچنین الگوریتم‌های AI می‌توانند تفاوت‌های ظریف بین تصویر زنده و تصویر جعلی را تشخیص دهند؛
3- پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ: هوش مصنوعی می‌تواند حجم بزرگی از داده‌های بیومتریک را به‌صورت همزمان پردازش و تحلیل کند که این امر در محیط‌های شلوغ مانند فرودگاه‌ها یا ایستگاه‌های قطار بسیار مفید است. همچنین هوش مصنوعی به شناسایی الگوها و تغییرات در داده‌های بیومتریک کمک می‌کند و می‌تواند به بهبود الگوریتم‌های تشخیص کمک نماید؛
4- افزایش دقت در شرایط مختلف: الگوریتم‌های AI می‌توانند تصاویر را در شرایط نوری مختلف (روشنایی زیاد یا کم، سایه‌ها و …) تحلیل کنند و دقت تشخیص را افزایش دهند. همچنین AI قادر است چهره‌ها و اثر انگشت‌ها را در زاویه‌ها و حالت‌های مختلف شناسایی کند؛
5- پیشرفت در یادگیری و بهبود مستمر: این الگوریتم‌ها می‌توانند از داده‌های جدید یاد بگیرند و به مرور زمان دقت و کارایی خود را بهبود بخشند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات طبیعی در ویژگی‌های بیومتریک (مانند افزایش سن یا تغییرات فیزیولوژیکی) را شناسایی و تطبیق دهد؛
6- کاربردهای نوآورانه: AIویژگی‌های بیومتریک برای تشخیص عواطف و رفتارهای افراد را تحلیل می‌نماید. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند برای تشخیص و تأیید هویت افراد از طریق تحلیل الگوهای صوتی و گفتاری استفاده شود؛
7- افزایش دسترسی و راحتی: استفاده از AI در دستگاه‌های موبایل برای تشخیص چهره، اثر انگشت و عنبیه به افزایش دسترسی و راحتی کاربران کمک می‌کند. همچنین هوش مصنوعی به ایجاد سیستم‌های پرداخت بیومتریک کمک می‌کند تا از طریق تشخیص چهره یا اثر انگشت، تراکنش‌های مالی را انجام می‌دهند و نیاز به کارت‌های فیزیکی یا رمز عبور را کاهش می‌دهند؛
8- پشتیبانی از سیستم‌های چندوجهی: ترکیب چندین روش بیومتریک (مانند چهره، اثر انگشت و صدا) برای افزایش دقت و امنیت تشخیص، AI می‌تواند به صورت همزمان داده‌های مختلف را تحلیل و نتایج نهایی را بهبود بخشد. همچنین می‌تواند به سیستم‌های بیومتریک اجازه دهد تا در صورت ناکامی یک روش، به طور خودکار به روش دیگری سوئیچ کنند که این امر موجب افزایش انعطاف‌پذیری و قابلیت اطمینان سیستم می‌شود؛
9- تحلیل رفتاری و الگوهای حرکتی: هوش مصنوعی می‌تواند رفتارهای کاربران مانند نحوه تایپ کردن، حرکت ماوس و الگوهای استفاده از دستگاه را تحلیل نماید و به تشخیص هویت کمک کند. همچنین قادر است الگوهای غیرعادی و مشکوک در رفتار کاربران را شناسایی کند و در صورت نیاز اقدامات امنیتی را اجرا نماید؛
10- امنیت و حریم خصوصی: استفاده از تکنیک‌های AI برای رمزنگاری داده‌های بیومتریک و اطمینان از حفظ حریم خصوصی کاربران استفاده می‌شود. همچنین می‌تواند الگوهای فعالیت مشکوک را شناسایی و از سرقت هویت جلوگیری کند؛
11- بهبود تجربه کاربر: می‌تواند بر اساس داده‌های بیومتریک، تجربه کاربر را شخصی‌سازی کند. برای مثال، سیستم‌های دستیار صوتی می‌تواند صدای کاربران را تشخیص داده و خدمات مناسب را ارائه دهد؛
12- پیش‌بینی و تحلیل ریسک: می‌تواند رفتارهای کاربران را تحلیل و رفتارهای پرخطر یا مشکوک را پیش‌بینی کند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس تحلیل ریسک، سطح دسترسی کاربران را به‌صورت پویا تنظیم نماید؛
با پیشرفت مداوم فناوری AI، انتظار می‌رود که کاربردهای جدیدتر و مؤثرتری در زمینه بیومتریک به وجود آید که موجب افزایش امنیت و راحتی کاربران در محیط‌های مختلف می‌شود. این تحولات نه تنها به افزایش کارایی سیستم‌های امنیتی کمک می‌کند، بلکه به شکل‌گیری استانداردهای جدید و پیشرفته‌تر در حوزه امنیت و مدیریت ریسک نیز منجر خواهد شد.
مزایای کاربرد هوش مصنوعی در بیومتریک
با این حال هیچ فناوری جامع و کامل نیست و آسیب‌پذیری همچنان وجود دارد.
در حال حاضر روش‌های شناسایی بیومتریک را می‌توان با روش‌های مختلف، هک کرد یا آن را فریب داد. اگرچه هوش مصنوعی به بهبود عملکرد شناسایی بیومتریک کمک می‌کند ولی مجرمان از ابزارهای هوش مصنوعی برای هک کردن سیستم‌های بیومتریک استفاده می‌نمایند. به‌عنوان مثال، شاهد بودیم که هوش مصنوعی اثر انگشت جعلی ایجاد کرد و به راحتی از یک اسکنر اثر انگشت دسترسی پیدا نمود. این یک مسابقه بی‌پایان است که بسیار شبیه به ویروس در برابر ویروس است. مجرمان ممکن است انگیزه زیادی برای یافتن روش‌ها و حفره‌های جدید سیستم‌های امنیتی از خود نشان دهند. برای مثال، آزمایشگاه McAfee پیش‌بینی کرد که مجرمان سایبری به طور گسترده‌ای از تکنیک‌های فرار مبتنی بر هوش مصنوعی در طول حملات سایبری استفاده خواهند کرد.
آسیب‌پذیری در تشخیص اثر انگشت
دانشمندان کامپیوتر در دانشگاه نیویورک و دانشگاه ایالتی میشیگان یک شبکه عصبی مصنوعی را برای ایجاد اثر انگشت دیجیتال جعلی که می‌تواند قفل تلفن‌های همراه را دور بزند، آموزش داده‌اند. جعلی‌ها “lj ” نامیده می‌شوند و نقص امنیتی قابل توجهی را برای هر دستگاهی که بر این نوع احراز هویت داده‌های بیومتریک تکیه دارد، ارائه می‌دهند. DeepMasterPrints پس از بهره‌برداری از نقاط ضعف ذاتی نیازهای ارگونومیک دستگاه‌های سلولی، توانست بیش از 70 درصد از اثر انگشت‌های موجود در پایگاه داده آزمایشی را تقلید نماید.
DeepMasterPrints” یا اثر انگشت جعلی، می‌تواند توسط هوش مصنوعی ایجاد شود / منبع تصویر: دانشگاه نیویورک
آسیب‌پذیری در تشخیص چهره
در صورتی که مجرمان از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل چهره اصلی و ایجاد ماسک‌های پرینت سه بعدی و غیره استفاده کنند، سیستم‌های تشخیص چهره، یک مجرم را با یک کاربر معمولی اشتباه می‌گیرند. اینها مشکلات شناخته‌شده در سیستم‌های تشخیص چهره هستند.
ظهور هوش مصنوعی این چالش‌ها را عمیق‌تر می‌کند، زیرا این سیستم‌ها اکنون می‌توانند تصاویر و صداهای جعلی بیش از حد واقعی تولید کنند. با ابزارهایی مانند OpenAI’s Sora، پتانسیل ایجاد ویدئوهای جعلی متقاعدکننده، قریب الوقوع است. این پیشرفت می‌تواند به‌طور قابل توجهی گسترش اطلاعات نادرست را افزایش دهد، به ویژه در زمینه‌های حساس مانند انتخابات که در آن صحت اطلاعات دیداری و شنیداری بسیار مهم است. پرداختن به این آسیب‌پذیری‌ها نه تنها به پادمان‌های فناوری، بلکه به مداخلات سیاستی قوی برای کاهش خطرات ناشی از دستکاری رسانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز دارد.
مسائل مربوط به تشخیص گفتار
استفاده نادرست از بیومتریک صوتی همزمان با افزایش محبوبیت آن‌ها در حال گسترش است. حملات علیه تشخیص گفتار را می‌توان با استفاده از اصلاحات صوتی مخرب مانند درج الگوهای نویز سفید در صدا راه‌اندازی نمود که می‌توانند به جعل هویت، کلاهبرداری یا انتشار محتوای مبتنی بر صدای جعلی منجر شوند.
حمله مستقیم به اجزای هوش مصنوعی
علاوه بر آسیب‌پذیر بودن روش‌های بیومتریک، ابزارهای هوش مصنوعی که اغلب نرم‌افزاری‌اند نیز دارای نقص‌های امنیتی می‌باشند.
این نرم‌افزارها با سیستم‌های اصلی یکپارچه می‌شوند و می‌توانند قربانی حملاتی شوند که اجزای هوش مصنوعی را هدف قرار می‌دهند. مهاجمان همچنین می‌توانند از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای به خطر انداختن محیط‌ها از طریق مسموم کردن مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های نادرست استفاده کنند. مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای ساختن پروفایل‌های تشخیص دقیق و قابل تکرار، به نمونه‌های داده‌ای که به درستی برچسب‌گذاری شده‌اند، تکیه می‌کنند. مهاجمان با معرفی فایل‌های هک که شبیه فایل داده‌ای هستند یا با ایجاد الگوهای رفتاری که مثبت کاذب هستند، می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را فریب دهند تا باور کنند رفتارهای حمله تهدیدکننده نیستند. مهاجمان همچنین می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را با معرفی فایل‌های مخربی که آموزش‌های هوش مصنوعی آن‌ها را ایمن نامیده‌اند، آلوده نمایند.
آینده قطعاً با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار هیجان‌انگیز به نظر می‌رسد. ابزارها و تکنیک های جدید هوش مصنوعی تأثیر بسیار زیادی در جنبه‌های مختلف زندگی ما خواهند داشت. در صنعت بیومتریک، محققان از هوش مصنوعی برای بهبود دقت و عملکرد استفاده می‌کنند. در عین حال روش‌های مختلف بیومتریک مانند تشخیص رفتار را توسعه می‌دهد. دولت‌ها و سازمان‌ها باید به سرعت عمل کنند تا به پیشرفت‌های جدید دست یابند و مقررات و قوانین اخلاقی را برای کاهش نگرانی‌های عمومی معرفی نمایند. در عین حال، امنیت نرم‌افزار و سخت‌افزار هوش مصنوعی در برابر هکرها معمولاً نادیده گرفته می‌شود که باید مورد توجه قرار گیرد.
مزایای کاربرد هوش مصنوعی در بیومتریک
دنیز یورداسن، مدیر فروش آراتک بیومتریک
20 آوریل 2023
منابع: مقالات مرتبط و سایت
https://www.aratek.co/news/how-artificial-intelligence-ai-is-used-in-biometrics