Pomiar bezpieczeństwa odblokowywania biometrycznego

Aby zostały uznane za zgodne z Androidem, implementacje urządzeń muszą spełniać wymagania przedstawione w dokumencie z definicją zgodności z Androidem (CDD). CDD Androida ocenia bezpieczeństwo implementacji funkcji biometrycznej na podstawie zabezpieczeń architektonicznychpodatności na oszustwo.

  • Bezpieczeństwo architektury: odporność systemu biometrycznego na kompromisy w jądrze lub na platformie. Potok jest uważany za bezpieczny jeśli naruszenia zabezpieczeń jądra i platformy nie pozwalają na odczyt danych biometrycznych lub wstrzykiwać dane syntetyczne do potoku, aby wpływać decyzji uwierzytelniania.
  • Skuteczność zabezpieczeń biometrycznych: zabezpieczenia biometryczne. jest mierzona przez akceptację podszywania się pod inne osoby współczynnik (SAR), współczynnik fałszywych akceptacji (FAR) i – w stosownych przypadkach – oszusta. Wskaźnik akceptacji (IAR) danych biometrycznych. SAR to wskaźnik wprowadzony w Androidzie 9 aby zmierzyć odporność danych biometrycznych na fizyczny atak polegający na prezentacji. Podczas pomiaru danych biometrycznych musisz przestrzegać opisanych poniżej protokołów.

Android używa 3 rodzajów danych do pomiaru bezpieczeństwa biometrycznego skuteczność reklam.

  • Współczynnik akceptacji sfałszowania (SAR): określa prawdopodobieństwo, że model biometryczny zaakceptuje wcześniej zarejestrowaną, znaną i sprawdzoną próbkę. Na przykład w przypadku odblokowywania głosem oznacza to zmierzenie szans na odblokowanie telefonu użytkownika za pomocą nagranego fragmentu, w którym użytkownik mówi „OK, Google”. Takie ataki nazywamy atakami spoofingowymi. Inna nazwa to impostor attack presentation match rate (IAPMR).
  • Współczynnik akceptacji fałszywego użytkownika (IAR): definiuje miarę prawdopodobieństwa, że model biometryczny zaakceptuje dane wejściowe, które mają naśladować znany dobry przykład. Na przykład w przypadku mechanizmu zaufanego głosu (odblokowania głosem) Smart Lock można mierzyć, jak często ktoś próbuje odblokować urządzenie, naśladując głos użytkownika (za pomocą podobnego tonu i akcentu). Takie ataki nazywamy atakami podszywającymi się pod inne konta.
  • Wskaźnik fałszywych akceptacji (FAR): definiuje dane o tym, często model błędnie akceptuje losowo wybrane nieprawidłowe dane wejściowe. Chociaż jest to przydatny wskaźnik, nie dostarcza wystarczających informacji, aby ocenić, jak dobrze model radzi sobie z celowanymi atakami.

Agenty zaufania

Android 10 zmienia sposób działania agentów zaufania. Agenty zaufania nie mogą odblokować urządzenia, ale mogą przedłużyć czas odblokowania urządzenia, które jest już odblokowane. Funkcja Zaufana twarz została wycofana z Androida 10.

Klasy biometryczne

Bezpieczeństwo biometryczne jest klasyfikowane na podstawie wyników testów bezpieczeństwa i podatności na oszukę. Implementacje biometryczne można sklasyfikować jako Class 3 (wcześniej Strong), Klasa 2 (wcześniej Słaba) lub Class 1 (dawniej Wygoda). W tabeli poniżej ogólne wymagania dla poszczególnych klas biometrycznych.

Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z obecnym systemem Android CDD.

Klasa biometryczna Dane Potok biometryczny Ograniczenia
Klasa 3
(dawniej Silna)
SAR wszystkich gatunków PAI: 0–7%

SAR gatunków na poziomie A:
<=7%

SAR gatunków na poziomie B:
<=20%

SAR każdego gatunku PAI: <=40% (zalecane) <=7%)

FAR: 1/50k

FRR: 10%
Bezpieczne
  • Do 72 godzin przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe (np. za pomocą kodu PIN, wzoru lub hasła)
  • Może udostępnić interfejs API aplikacjom (np. przez integrację z API BimetricPrompt lub FIDO2)
  • Musisz przesłać BCR
Klasa 2
(dawniej słabe)
SAR wszystkich gatunków PAI: 7–20%

SAR wszystkich gatunków PAI na poziomie A:
<=20%

SAR wszystkich gatunków PAI na poziomie B:
<=30%

SAR wszystkich gatunków PAI: <=40% (zalecane) <= 20%)

FAR: 1/50k

FRR: 10%
Bezpieczne
  • Do 24 godzin przed przywróceniem podstawowego uwierzytelniania
  • 4-godzinny limit czasu bezczynności LUB 3 nieudane próby przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe
  • Można zintegrować z BimetricPrompt, ale nie można zintegrować z magazyn kluczy (np. w celu wydania kluczy powiązanych z uwierzytelnianiem aplikacji)
  • Musisz przesłać BCR
Klasa 1
(wcześniej Ułatwienie)
SAR wszystkich gatunków PAI: 20–30%

SAR gatunków PAI poziomu A:
<= 30%

SAR gatunków PAI na poziomie B:
<= 40%

SAR dowolnego gatunku PAI <= 40% (zdecydowanie zalecane <= 30%)

DALEJ: 1/50 tys.

FRR: 10%
Niezabezpieczona lub zabezpieczona
  • Do 24 godzin przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe
  • 4-godzinny limit czasu bezczynności LUB 3 nieudane próby przed przejściem na uwierzytelnianie podstawowe
  • Nie można udostępnić interfejsu API aplikacjom.
  • Należy przesyłać BCR, począwszy od Androida 11
  • Testy SAR muszą być przeprowadzane od Androida 13
  • W przyszłości zajęcia tymczasowe mogą zniknąć

Modalność klas 3 i 2 oraz klasy 1

Klasy zabezpieczeń biometrycznych są przypisywane na podstawie obecności bezpiecznego procesu i 3 poziomów akceptacji: FAR, IAR i SAR. W przypadku, gdy atak na oszusta nie istnieje. Bierzemy pod uwagę tylko FAR i SAR.

Zobacz informacje o Androidzie Dokument z definicją zgodności (CDD), aby dowiedzieć się, jakie środki będą stosowane w przypadku wszystkich odblokuj różne modalności.

Uwierzytelnianie za pomocą twarzy i tęczówki

Proces oceny

Proces oceny składa się z 2 etapów. faza kalibracji określa optymalną atak związany z prezentacją danego rozwiązania uwierzytelniania (czyli pozycję). Faza testowania wykorzystuje skalibrowane położenie do wykonywania wielu ataków i ocenia, ile razy atak był skuteczny. Producenci urządzeń z Androidem i systemów biometrycznych skontaktuj się z Androidem, aby uzyskać najbardziej aktualne wskazówki dotyczące testów, przesyłając ten formularz.

Ważne jest, aby najpierw określić skalibrowane położenie, ponieważ SAR należy mierzyć wyłącznie za pomocą ataków przeciwko największemu punktowi słabości w systemie.

Faza kalibracji

Istnieją 3 parametry uwierzytelniania metodą rozpoznawania twarzy i tęczówki, które należy wybrać: jest optymalizowany na etapie kalibracji w celu zapewnienia optymalnych wartości do testowania faza: instrument do ataku (PAI) i format prezentacji skuteczności w różnych dziedzinach.

TWARZ
  • Instrument do przeprowadzania ataków na prezentacje (PAI) to fizyczny fałsz. Obecnie w zakresie znajdują się te rodzaje identyfikacji biometrycznej:
    • 2D PAI species
      • wydrukowane zdjęcia;
      • Zdjęcia na monitorze lub wyświetlaczu telefonu
      • Filmy na monitorze lub wyświetlaczu telefonu
    • Gatunki PAI 3D
      • Maski drukowane w 3D
  • Format prezentacji odnosi się do: manipulacji informacjami osobistymi lub środowiskiem w sposób ułatwiający podszywanie się. Oto kilka przykładów manipulacji:
    • Złożenie wydrukowanych zdjęć w taki sposób, aby zakrzywiać je na policzkach (co w pewnym stopniu imituje głębię), może czasami znacznie ułatwić ominięcie rozwiązań uwierzytelniania twarzy w 2D.
    • Zmienne warunki oświetleniowe to przykład modyfikacji środowiska w celu ułatwienia podszywania.
    • zabrudzenie obiektywu;
    • Zmiana orientacji telefonu z pionowej na poziomą i odwrotnie w celu sprawdzenia, czy wpływa to na możliwość podszywania.
  • Skuteczność w różnych tematach (lub jej brak) jest szczególnie istotny w przypadku rozwiązań uwierzytelniania opartych na uczeniu maszynowym. Testowanie procesu kalibracji w grupach osób o różnej płci, wieku oraz rasie/przynależności etnicznej często ujawnia znacznie gorszą skuteczność w przypadku niektórych segmentów globalnej populacji. Jest to ważny parametr do kalibracji na tym etapie.
Testowanie pod kątem sfałszowania ma na celu sprawdzenie, czy system akceptuje prawidłowy atak odtwarzania lub prezentowania. W procesie weryfikacji biometrycznej rodzaj identyfikatora PAI musi być wystarczający do uznania go za prawidłowy identyfikator biometryczny, jeśli wykrywanie ataków polegających na podszywaniu się pod kogoś lub na podstawie prezentacji (PAD) nie zostało zaimplementowane lub zostało wyłączone. PAI, które nie mogą przejść procesu weryfikacji biometrycznej. bez funkcji zapobiegania podszywaniu się lub PAD jest nieważny jako PAI i wszystkie testy używanie tego gatunku PAI jest nieprawidłowe. Osoby przeprowadzające testy narażonych na sfałszowanie aplikacji powinny wykazać, że rodzaje aplikacji, które są w nich używane, spełniają te kryteria.
Iris
  • Instrument do przeprowadzania ataków na prezentacje (PAI) to fizyczny fałsz. Obecnie zakres obejmuje te gatunki:
    • wydrukowane zdjęcia twarzy, na których wyraźnie widać tęczówkę;
    • Zdjęcia/filmy z twarzy na monitorze lub ekranie telefonu, na których wyraźnie widać tęczówkę.
    • protezy oczu;
  • Format prezentacji dotyczy dalszej manipulacji PAI lub środowiska w sposób ułatwiający podszywanie. Możesz na przykład umieścić soczewkę kontaktową na wydrukowanym zdjęciu wyświetlenie zdjęcia/filmu oka pozwala wprowadzić w błąd klasyfikację tęczówki i mogą pomóc w pomijaniu uwierzytelniania przysłony systemów uczących się.
  • Wydajność w różnorodnych tematach jest szczególnie istotna w przypadku rozwiązań uwierzytelniania opartych na systemach uczących się. Z przysłoną oparte na uwierzytelnianiu, różne kolory przysłony mogą mieć odmienne widma i testowanie różnych kolorów pozwoli uwydatnić problemy z wydajnością w segmentach globalnej populacji.

Testowanie różnorodności

Modele twarzy i tęczówki mogą działać inaczej w zależności od płci, grupy wiekowej oraz rasy/grupy etnicznej. Skalibruj ataki prezentacji w zróżnicowanie twarzy, aby zmaksymalizować szanse na odkrycie luk w skuteczności.

Faza testowa

W fazie testów mierzy się skuteczność zabezpieczeń biometrycznych za pomocą zoptymalizowanego ataku prezentacyjnego z poprzedniej fazy.

Zliczanie prób w fazie testów

Pojedyncza próba jest liczona jako okres między wyświetleniem twarzy (prawdziwa lub i otrzymujesz z telefonu informację zwrotną (zdarzenia odblokowania lub wiadomość widoczna dla użytkownika). Próby, w których telefon nie może uzyskać wystarczającej ilości danych, aby dopasować dane, nie powinny być uwzględniane w łącznej liczbie prób użytych do obliczenia SAR.

Protokół oceny

Rejestracja

Przed rozpoczęciem fazy kalibracji uwierzytelniania twarzą lub tęczówki otwórz ustawienia urządzenia i usuń wszystkie istniejące profile biometryczne. Po usunięciu wszystkich dotychczasowych profili zarejestruj nowy profil z twarzą lub tęczówką docelową, która będzie używana do kalibracji i testowania. Podczas dodawania nowego profilu twarzy lub tęczówki ważne jest, aby znajdować się w jasno oświetlonym miejscu i ustawić urządzenie bezpośrednio przed twarzą w odległości 20–80 cm.

Faza kalibracji

Przeprowadź fazę kalibracji dla każdego gatunku PAI, ponieważ różne gatunki mają różne rozmiary i inne cechy, które mogą wpływać na optymalne warunki testowania. Przygotuj PAI.

TWARZ
  • Zrób wysokiej jakości zdjęcie lub nagraj zarejestrowaną twarz pod tych samych warunków oświetleniowych, kąta i odległości co podczas rejestracji.
  • W przypadku wydruków fizycznych:
    • Wytnij wzdłuż konturów twarzy, aby utworzyć rodzaj papierowej maski.
    • Zegnij maskę w obu policzkach, aby naśladować krzywiznę tarczy
    • Wytnij dziurki w masce, aby pokazać oczy osoby badanej – jest to przydatne. aby znaleźć rozwiązania, które mają wykrywać mruganie.
  • Wypróbuj sugerowane modyfikacje formatu prezentacji, aby sprawdzić, czy wpływają na szanse powodzenia w fazie kalibracji
IRIS
  • Zrób zdjęcie lub film w wysokiej rozdzielczości twarzy zarejestrowanej osoby, wyraźnie pokazując tęczówkę w tych samych warunkach oświetlenia, pod tym samym kątem i z tej samej odległości co podczas rejestracji.
  • Spróbuj z soczewkami i bez nich, aby sprawdzić, która metoda zwiększa możliwość oszustwa.

Przeprowadź fazę kalibracji

Pozycje referencyjne
  • Pozycja pliku referencyjnego: pozycja pliku referencyjnego to określa się przez umieszczenie PAI w odpowiedniej odległości (20-80 cm) przed urządzenie w taki sposób, aby dokument PAI był wyraźnie widoczny w polu widzenia urządzenia. ale nie widać wszystkiego, co jest używane (np. stojaka PAI).
  • Pozioma platforma odniesienia: gdy PAI znajduje się w pozycji odniesienia, płaszczyzna pozioma między urządzeniem a PAI jest poziomą płaszczyzną odniesienia.
  • Pionowa platforma odniesienia: gdy PAI znajduje się w pliku referencyjnym płaszczyzna pionowa między urządzeniem a pAI będzie ustawiona pionowo. platformy referencyjnej.
Płaszczyzny odniesienia

Rysunek 1. Plany referencyjne.

Łuk pionowy

Określ pozycję odniesienia, a następnie przetestuj PAI na łuku pionowym, zachowując tę samą odległość od urządzenia co w przypadku pozycji odniesienia. Podnieś PAI na tej samej płaszczyźnie pionowej, tworząc 10-stopniowy kąt i poziomej platformy referencyjnej oraz przetestować rozpoznawanie twarzy.

Kontynuuj podnoszenie i testowanie PAI w krokach co 10 stopni, dopóki nie zostanie poprawiona. nie jest już widoczny w polu widzenia urządzeń. Zapisz wszystkie pozycje, w których urządzenie zostało odblokowane. Powtórz ten proces, ale przesuń PAI w łuk w dół poniżej poziomej płaszczyzny odniesienia. Przykład testów łukowych znajdziesz na rysunku 3 poniżej.

Łuk poziomy

Wróć do punktu odniesienia, a następnie przesuń go wzdłuż krawędzi do utworzenia kąta 10 stopni z pionową płaszczyzną odniesienia. Wykonaj test łuku pionowego z PAI w nowym położeniu. Przesuń PAI wzdłuż poziomej płaszczyzny z co 10 stopni i wykonaj test łuku pionowego w każdej nowej pozycji.

Testowanie wzdłuż łuku poziomego

Rysunek 1. Testowanie wzdłuż łuku pionowego i poziomego.

Testy łuku należy powtórzyć w odstępach 10° po lewej i po prawej stronie urządzenia, a także nad i pod urządzeniem.

Pozycja, która zapewnia najbardziej niezawodne wyniki odblokowania, to pozycja skalibrowana dla danego typu interfejsu PAI (np. interfejsu PAI 2D lub 3D).

Faza testowania

Na koniec fazy kalibracji powinna być jedna skalibrowana pozycja na gatunek PAI. Jeśli nie można określić pozycji skalibrowanej należy użyć pozycji odniesienia. Metodyka testowania jest wspólna dla testów zarówno 2D, jak i 3D.

  • Dla zarejestrowanych twarzy, gdzie E>= 10 i obejmuje co najmniej 10 unikalnych twarzy twarzy.
    • Rejestrowanie twarzy/tęczówki
    • Przy użyciu skalibrowanego położenia z poprzedniej fazy: wykonać U prób odblokowania, licząc próby zgodnie z opisem w poprzedniej sekcji, gdzie U >= 10. Zapisuj liczbę udanych odblokowań S.
    • Wartość współczynnika SAR można zmierzyć w następujący sposób:
$$ \displaystyle SAR = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{E}{S_i} }{(U * E)}\ {* 100\%} $$

Gdzie:

  • E = liczba rejestracji
  • U = liczba prób odblokowania na rejestrację
  • Si = liczba udanych odblokowań dla rejestracji i

Iteracje wymagane do uzyskania statystycznie wiarygodnych próbek odsetków błędów: założenie 95% ufności dla wszystkich wartości poniżej, duża liczba N

Margines błędu Wymagane iteracje testu dla poszczególnych podmiotów
1% 9595
2% 2401
3% 1067
5% 385
10% 97

Wymagany czas (30 s na próbę, 10 tematów)

Margines błędu Łączny czas
1% 799,6 godzin
2% 200,1 godziny
3% 88,9 godzin
5% 32,1 godziny
10% 8,1 godz.

Zalecamy ustawienie 5-procentowego marginesu błędu, co daje rzeczywisty wskaźnik błędu w populacji wynoszący od 2% do 12%.

Zakres

Na etapie testów odporność uwierzytelniania za pomocą twarzy jest określana głównie przeciwko faksom twarzy użytkownika docelowego. Nie dotyczy to dokumentów, które nie są faksem ataków opartych na technologii LED, np. z użyciem diod LED czy wzorów, które pełnią funkcję głównego druku. Choć nie wykazano jeszcze skuteczności w przypadku twarzy opartej na głębokości nic nie stoi na przeszkodzie, aby można było co jest prawdziwe. Jest to możliwe i prawdopodobne, że przyszłe badania potwierdzą tę tezę. W tej chwili ten protokół zostanie zmieniony, aby uwzględniał pomiar odporności na te ataki.

Uwierzytelnianie odciskiem palca

W Androidzie 9 minimalna odporność na PAI została określona na podstawie wskaźnika akceptacji sfałszowanych treści (SAR) wynoszącego 7% lub mniej. Krótkie uzasadnienie, dlaczego 7%, znajdziesz w tym poście na blogu.

Proces oceny

Proces oceny składa się z 2 etapów. Etap kalibracji określa optymalny atak na prezentację dla danego rozwiązania uwierzytelniania odciskiem palca (czyli pozycję kalibracji). W fazie testowej skalibrowana pozycja do wykonywania wielu ataków i ocenia liczbę liczba udanych ataków. Producenci urządzeń z Androidem i systemy biometryczne systemów operacyjnych należy skontaktować się z Androidem, aby uzyskać najbardziej aktualne wskazówki dotyczące testów do przesyłając ten formularz.

Faza kalibracji

Aby zapewnić optymalne wartości na etapie testowania, należy zoptymalizować 3 parametry uwierzytelniania za pomocą odcisku palca: instrument ataku prezentujący (PAI), format prezentacji i skuteczność w różnorodnych grupach

  • PAI to fizyczny element oszustwa, np. wydrukowany odcisk palca lub odlew. następujące materiały imitacje są zalecane
    • Optyczne czujniki linii papilarnych (FPS)
      • Papier kopiujący / przezroczysty z nieprzewodzącym tuszem
      • Knox Gelatin
      • Farba lateksowa
      • Elmer's Glue All
    • Pojemnościowa liczba klatek na sekundę
      • Knox galaretka
      • Elmer's Carpenter's Interior Wood Glue
      • Klej Elmera
      • Farba lateksowa
    • Ultradźwiękowe kl./s
      • Knox galaretka
      • Elmer's Carpenter's Interior Wood Glue
      • Klej Elmera
      • Farba lateksowa
  • Format prezentacji odnosi się do dalszego manipulowania osobom z osobą chorą lub środowiskiem, w sposób, który ułatwia podszywanie się. Na przykład retusz lub edytowanie obrazu odcisku palca w wysokiej rozdzielczości przed utworzeniem kopii 3D.
  • Skuteczność w zakresie różnorodności tematów jest szczególnie istotna. do dostrajania algorytmu. Sprawdzam proces kalibracji w przypadku różnych płci. grupy wiekowe i rasy/przynależność etniczna często ujawniają znacznie gorsze wyniki, skuteczności w segmentach globalnej populacji i jest ważnym parametrem do kalibracji w tej fazie.
.
Testowanie różnorodności

Czytniki linii papilarnych mogą działać inaczej w zależności od tego, płeć, grupy wiekowe i rasy/przynależność etniczną. Niewielki odsetek populacji ma odciski palców, które są trudne do rozpoznania, dlatego należy używać różnych odcisków palców, aby określić optymalne parametry rozpoznawania i testowania pod kątem fałszowania.

Faza testowania

Faza testowa to czas, w którym mierzona jest skuteczność zabezpieczeń biometrycznych. Na należy testować bez współpracy, co oznacza, że odcisków palców robi się, podnosząc je na innej powierzchni. zamiast aktywnie uczestniczyć w zbieraniu danych odcisk palca, np. przez ułożenie palca danej osoby. Ta ostatnia opcja jest dozwolona, ale nie jest wymagana.

Zliczanie prób w fazie testowania

Pojedyncza próba liczona jest jako okres między udostępnieniem odcisku palca (prawdziwe lub sfałszowane) do czujnika i otrzymuje informacje zwrotne z telefonu. (zdarzenia odblokowania lub wiadomość widoczna dla użytkownika).

Jeśli telefon nie może zgromadzić wystarczającej ilości danych, aby sprawdzić dopasowanie nie powinny być uwzględniane w łącznej liczbie prób wykorzystywanych do obliczenia współczynnika SAR.

Protokół oceny

Rejestracja

Przed rozpoczęciem fazy kalibracji uwierzytelniania odciskiem palca przejdź w ustawieniach urządzenia i usuń wszystkie istniejące profile biometryczne. Po usunięciu wszystkich dotychczasowych profili zarejestruj nowy profil z docelowym odciskiem palca, który będzie używany do kalibracji i testowania. Postępuj zgodnie ze wszystkimi instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aż profil zostanie zarejestrowany.

Faza kalibracji

Optyczny FPS

Przypomina to fazy kalibracji ultradźwięków i pojemnościowych, ale z odciskami cyfrowymi pochodzącymi zarówno z gatunków PAI 2D, jak i 2,5D.

  • Zdobyć latentną kopię odcisku palca z powierzchni.
  • Testowanie z użyciem gatunków 2D PAI
    • Umieść odcisk na czytniku
  • Testowanie z użyciem gatunku 2,5D PAI.
    • Utwórz PAI odcisku palca
    • Umieść PAI na czujniku
Ultrasonic FPS

Kalibracja pod kątem ultradźwięków obejmuje podniesienie utajonej kopii celu odcisk palca. Można to zrobić na przykład za pomocą odcisków palców pobieranych za pomocą odcisku palca lub wydrukowanych kopii odcisku palca, które mogą obejmować instrukcje dotyczące retuszowania odcisku palca w celu stworzenia bardziej imitacji odcisku palca.

Po uzyskaniu utajonej kopii docelowego odcisku cyfrowego PAI zostaje utworzony podjętych działań.

Pojemnościowa liczba klatek na sekundę

Kalibracja pod kątem pojemności obejmuje te same kroki, które zostały opisane powyżej kalibracji ultradźwiękowej.

Faza testowania

  • Zarejestruj co najmniej 10 unikalnych osób, używając tych samych parametrów, które zostały użyte do obliczenia FRR/FAR.
  • Tworzenie prywatnych identyfikatorów dla każdej osoby
  • SAR można następnie zmierzyć jako:
$$ \displaystyle SAR = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{E}{S_i} }{(U * E)}\ {* 100\%} $$

Liczba iteracji wymaganych do uzyskania statystycznie prawidłowych próbek wskaźników błędów: 95% założenia ufności dla wszystkich poniższych wartości, duża N

Margines błędu Wymagane iteracje testu dla poszczególnych podmiotów
1% 9595
2% 2401
3% 1067
5% 385
10% 97

Wymagany czas (30 s na próbę, 10 tematów)

Margines błędu Łączny czas
1% 799,6 godzin
2% 200,1 godziny
3% 88,9 godzin
5% 32,1 godziny
10% 8,1 godz.

Zalecamy ustawienie 5-procentowego marginesu błędu, co daje rzeczywisty wskaźnik błędu w populacji wynoszący od 2% do 12%.

Zakres

Ten proces jest skonfigurowany tak, aby testować odporność uwierzytelniania odciskiem palca głównie na fałszowanie odcisków palców docelowego użytkownika. Testowanie opiera się na bieżących kosztach materiałowych, dostępności i technologii. Ten protokół zostanie zaktualizowany, aby uwzględniał pomiar odporności na nowe materiały i techniki, gdy tylko staną się one praktyczne.

Typowe kwestie

Chociaż każda modalność wymaga innej konfiguracji testu, istnieje kilka typowych aspektów, które dotyczą każdego z nich.

Testowanie samego sprzętu

Gromadzone dane SAR/IAR mogą być niedokładne podczas testowania modeli biometrycznych w idealnych warunkach i na innym sprzęcie wyświetlają się na urządzeniach mobilnych. Na przykład modele odblokowywania głosem skalibrowane w pomieszczenie bezdźwiękowym przy użyciu konfiguracji z wieloma mikrofonami zachowują się zupełnie inaczej, gdy są używane na urządzeniu z jednym mikrofonem w hałabłą. Aby aby zebrać dokładne dane, testy należy przeprowadzać na rzeczywistym urządzeniu, o zainstalowanym sprzęcie, a przy awarii urządzeń w takiej postaci, w jakiej będzie on wyglądał na ekranie. urządzenia.

Użyj znanych ataków

Większość modalności biometrycznych używanych dzisiaj została skutecznie sfałszowana. publiczna dokumentacja na temat metodologii ataku. Poniżej przedstawiamy ogólne omówienie konfiguracji testów dla modalności z znanymi atakami. W miarę możliwości zalecamy korzystanie z tutaj opisanej konfiguracji.

Przewiduj nowe ataki

W przypadku metod, w których wprowadzono znaczące nowe ulepszenia, dokument konfiguracji testu może nie zawierać odpowiedniej konfiguracji, a także nie może istnieć żaden znany publicznie atak. Istniejące modalności mogą też wymagać dostrojenia testów po nowo wykrytego ataku. W obu przypadkach musisz wymyślić uzasadnioną konfigurację testu. Skorzystaj z witryny Prześlij opinię na dole tej strony i poinformuj nas, czy na Twoim koncie zostały skonfigurowane uzasadniony mechanizm, który można dodać.

Konfiguracje dla różnych modalności

Odcisk palca

IAR Zbędne.
SAR
  • Utwórz model PAI 2,5D, korzystając z formy docelowego odcisku cyfrowego.
  • Dokładność pomiaru zależy od jakości matrycy linii papilarnych. Dobrym rozwiązaniem jest silikon dentystyczny.
  • Konfiguracja testu powinna mierzyć, jak często fałszywy odcisk palca utworzony za pomocą formy może odblokować urządzenie.

twarzy i tęczówki,

IAR Dolna granica zostanie przechwycona przez SAR, więc nie można jej mierzyć oddzielnie niezbędną.
SAR
  • Przetestuj zdjęcia twarzy docelowej osoby. W przypadku tęczówki twarz musi być powiększona, aby odzwierciedlić odległość, z jakiej użytkownik normalnie korzysta z tej funkcji.
  • Zdjęcia powinny być w wysokiej rozdzielczości, w przeciwnym razie wyniki mogą być mylące.
  • Zdjęcia nie powinny być prezentowane w sposób sugerujący, że są obrazami. Na przykład:
    • Obramowania obrazu nie powinny być uwzględnione.
    • jeśli zdjęcie znajduje się na telefonie, nie należy widoczne
    • jeśli ktoś trzyma zdjęcie, jego ręce nie powinny być widoczne.
  • W przypadku kątów prostych zdjęcie powinno wypełniać czujnik, aby nie było widać niczego poza obiektem.
  • Modele twarzy i tęczówki są zwykle bardziej liberalne, gdy próbka (twarz/tęczówka/zdjęcie) jest pod niewielkim kątem w stosunku do kamery (aby odwzorować przypadek, gdy użytkownik trzyma telefon bezpośrednio przed sobą i wskazuje na swoją twarz). Testowanie pod tym kątem pomoże określić, czy model jest podatna na podszywanie się.
  • Konfiguracja testu powinna umożliwiać pomiar częstotliwości wykonywania zdjęcia twarzy lub tęczówki aby odblokować urządzenie.

Głos

IAR
  • Przeprowadź test, w którym uczestnicy usłyszą pozytywny przykład, a potem spróbują go naśladować.
  • Przetestuj model z udziałem uczestników niezależnie od płci i z różnymi akcenty, aby uwzględnić skrajne przypadki, gdy niektóre intonacje/akcenty mają większą czułość.
SAR
  • przetestuj nagrania głosu osoby docelowej;
  • Nagranie musi być wysokiej jakości, w przeciwnym razie wyniki będą wprowadzać w błąd.