как телефон определяет лицо человека
Как работает технология распознавания лиц в смартфоне?
В современные смартфоны всё активнее внедряется система распознавания лиц. Но как она работает?
Можно сказать, что iPhone X открыл новую эпоху. Технология распознавания лиц — основная его «фишка». И никто не сомневается в том, что такой способ разблокировки будет внедряться и во многие другие смартфоны.
Чуть-чуть истории
Ещё в 1960-ых годах проводились специальные опыты, в ходе которых компьютер должен был научиться распознавать лицо человека. Тогда это ни к чему не привело, так как любая эмоция приводила к сбою. Также изобретенная система боялась изменения условий освещения.
Лишь в самом конце XX века появились системы, которые научились определять лица людей по фотографиям, запоминая их. При этом они перестали сбоить при появлении усов, бороды, очков и прочих «помех». Активнее всего подобные системы начали внедряться в цифровые фотоаппараты. Также они нашли себе место в охранном секторе.
У систем распознавания лиц долгое время был один существенный недостаток. Они сильно зависели от освещения и ракурса. Впрочем, в охранных сканерах эта проблема не была заметна. К ним лицо прикладывалось почти вплотную, освещаясь затем лампами. Избавиться же от вышеупомянутого недостатка помогло внедрение стереосъемки. Две камеры понимают глубину сцены, в связи с чем точность показаний вырастает в несколько раз.
Как работает технология распознавания лиц?
Постепенно новая функция начала появляться в смартфонах. Здесь биометрическая идентификация пользователя внедряется для того, чтобы разблокировать устройство не мог посторонний человек. В идеале получить доступ к персональной информации может только близнец. Переживать по этому поводу не стоит. Вряд ли кто-то будет всерьез скрывать что-то от родного брата или сестры. Да и никто не мешает установить для чтения каких-то особо секретных данных дополнительный пароль.
Работу системы распознавания лиц в смартфонах можно условно разделить на четыре этапа:
Функция распознавания лиц может быть реализована даже при помощи фронтальной камеры — лишь бы она имела два объектива. Однако в таком случае работа данной функции окажется нестабильной. Дело в том, что лишь специальные датчики обеспечат сканирование лица даже в темноте, тогда как «фронталке» требуется яркое освещение. Также особые датчики виртуально выводят на лицо большее количество точек, поэтому они срабатывают даже при появлении бороды, очков и других помех. Словом, в каком-нибудь DOOGEE Mix 2 система точно будет работать заметно хуже, чем в iPhone X. Другое дело — юбилейный продукт Apple стоит гораздо дороже, чем все остальные смартфоны с функцией распознавания лица.
За технологией будущее?
Нужные для сканирования лица датчики требуют идеальной установки. Сдвиг на сотые доли миллиметра приведет к тому, что работа функции перестанет быть идеальной — поэтому при производстве смартфона может наблюдаться повышенный выход брака, а это приводит к росту его стоимости. Да и сами датчики стоят весьма дорого, неспроста их использует только компания Apple, хотя никаких патентов на них у неё нет.
Одним словом, пока функцию распознавания лиц производители «андроидов» будут реализовывать посредством фронтальной камеры. Уже сейчас её можно встретить в Samsung Galaxy S8 и Note 8. Но владельцы этих устройств подтвердят вам, что работает она не лучшим образом — легче использовать сканер отпечатков пальцев. Поэтому пока о будущем функции ничего сказать нельзя. Нужно ждать, будет ли Apple внедрять соответствующие датчики в более доступные смартфоны, а также появятся ли они в устройствах на базе Android.
Заключение
Переживать по поводу сохранения ваших идентификационных данных не стоит. Созданный при сканировании лица шаблон находится в отдельном разделе памяти — чтение этого сектора компьютером или сторонними программами невозможно. Впрочем, это касается и отпечатков пальцев. А каким видом идентификации пользоваться удобнее — это выбирать только вам.
Держали ли вы когда-нибудь в руках смартфон, умеющий распознавать лицо? И ждете ли вы массового внедрения данной функции? Поделитесь своим мнением в комментариях, мы будем этому рады!
Как работает распознавание лиц? Разбор
Среднестатистический человек может идентифицировать знакомое лицо в толпе с точностью 97,53%. Вы скажете, это немало и будете правы. Но это ничто по сравнению с современными алгоритмами, которые добились точности 99,8% еще в 2014 году. А в последние несколько лет они достигли практически совершенства! Современный алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве способен обрабатывать 1 миллиард изображений менее чем за полсекунды с точностью близкой к 100%. 
Этот алгоритм насколько крут, что уже в этом году в Московском Метро планируют ввести систему прохода по лицу — FacePay. При этом нам обещают, что система будет работать даже если человек в медицинской маске.
Как вы понимаете, жизнь уже не будет прежней. Поэтому давайте разберемся:
Причины
Этап 1. Обнаружение
В первую очередь, для того, чтобы лицо распознать, надо его сначала обнаружить. Задача на самом деле не тривиальная. Для этого мы бы могли использовать натренированные нейросети, но это слишком долго, дорого и ресурсоемко. Поэтому для обнаружения лица используется очень простой метод Виолы — Джонса, разработанный еще в 2001 году.
Как эта штука работает?
Этот алгоритм просто сканирует изображение при помощи вот таких прямоугольников, они называются примитивами Хаара:
И еще вот таких прямоугольников:
Задача этих объектов — находить более светлые и темные области на изображении, характерных конкретно для человеческих лиц.
Например, если усреднить значения яркости область глаз будет темнее щек или лба, а переносица будет светлее бровей.
В общем таких характерных признаков много и естественно не только у человеческих лиц могут быть подобные паттерны. Поэтому алгоритм работает в несколько этапов:
Сначала находится первый признак, система понимает: «В этой области может быть лицо». Тогда она начинает там же искать второй признак, а потом третий. И если в одной области найдено 3 признака, уже можно уверенно сказать — да, это лицо! После чего система получает область изображения, в котором есть только лицо.
Этап 2. Антропометрические точки
Получив область для анализа, дальше в дело вступает главный секрет каждой системы распознавания — биометрический алгоритм.
Он расставляет на лице антропометрические точки, по которым впоследствии и будут вычисляться индивидуальные характеристики человека: разрез глаз, форма носа, подбородка, расстояние между ними и прочее. Таких признаков может быть много, вплоть до нескольких тысяч. Но в целом, таких точек должно быть как минимум 68.
Этап 3. Исправление искажений
А дальше начинается настоящая магия. В идеале нам нужно лицо, которое смотрит анфас, то есть прямо в камеру. Но такая удача бывает редко, особенно если речь идет о распознавании человека в толпе.
Поэтому система производит дополнительное преобразование изображения: устранятся поворот и наклон головы. А также проводится 3D-реконструкция лица из 2D-изображения. Таким образом, даже если человек на изображении смотрел вбок, мы всё равно можем получить четкий фронтальный снимок, что существенно повышает качество распознавания.
Этап 4. Вектор лица
Ну а дальше происходит самое главное. В бой вступает нейросеть, которая присваивает каждому лицу вектор признаков. Что это такое?
По сути, это просто какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных областей на лице и прочее. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лицо независимо от посторонних факторов: макияжа, прически, возрастных изменений.
Этап 5. Идентификация
Ну а дальше остаётся сравнить полученный вектор с базой других векторов. И готово. Система вас идентифицировала.
Где и как используется?
Помимо очевидных кейсов применения, помимо обнаружения правонарушителей в общественных пространствах и оплаты билетов в метро. Где и как могут применяться эти технологии?
Во-первых, системы могут быть настроены не на идентификацию а на анализ поведения или настроения. В такси можно можно быстро вычислять неадекватных водителей или пассажиров. В магазинах, можно находить грустных покупателей и повышать уровень сервиса. Ритейлеры одежды или продуктовые магазины используют камеры для анализа поведения покупателя, чтобы проанализировать настроение покупателя на кассе. Или например в школах, можно искать скучающих детей и корректировать программу обучения. Так, кстати уже делают в Китае. Вот такой мир будущего, и мы уже в нём живём не зная этого.
Что будет в будущем?
Чего же нам ждать в будущем? Распознавание лиц для разблокировки iPhone, входа в Windows или во время конференций — это прекрасная, удобная технология, упрощающая жизнь и мы уже ей пользуемся. Но вот повсеместные камеры наблюдения в городах рисуют в воображении самые мрачные картины в духе Джорджа Оруэлла.
Отсюда возникает вопрос — можно ли защитить себя от систем видеонаблюдения? Конечно, с развитием технологий развиваются и средства обхода этих технологий.
Люди придумывают макияж и украшения, которые сбивают с толку алгоритм обнаружения лиц, тот самый из 2001 года, создают инфракрасные очки, засвечивающие сенсоры камер, а также делают всякую криповую одежду и маски.
Но по большому счету такой лук скорее больше привлечет внимания, а алгоритмы подстроятся под обманки. Поэтому единственный способ защиты — это закон. Бизнес активно не внедряет системы распознавания лиц только потому, что это несет большие юридические издержки. В ЕС активно разрабатывается новый закон, который уже прозвали GDPR 2: он будет строго регулировать системы распознавания лиц и прочие системы искусственного интеллекта, вызывающие законные опасения.
В России с этим пока что не так хорошо. Тем не менее отечественные компании, которые присутствуют на международном рынке также будут вынуждены соблюдать новые правила игры, как произошло с первым GDPR.
То есть, как вы поняли, есть светлая сторона технологии, которая упрощает нам жизнь и темная, что приближает нас к миру большого брата.
Распознавание лиц: как это работает и что с ним будет дальше?
Вы поднимаетесь по лестнице и заходите в лифт. Он знает, на какой этаж вам нужно. Двери в квартиру сами открываются перед вами. Компьютер и телефон «узнают» вас и не требуют ввода пароля. Автомобили, социальные сети, магазины — все приветствуют вас, едва завидев, обращаются к вам по имени и предугадывают каждый ваш шаг. Так работает распознавание лиц. Нравится? Пугает?
Как работает распознавание лиц?
На первый взгляд может показаться, что любая организация, которая может себе такое позволить, следит за каждым вашим шагом, собирает на вас досье. Но вы даже не представляете, как широко технологии распознавания лиц распространились по миру и какие мощные перспективы обещают. Помимо выше приведенных примеров, системы распознавания лиц позволяют делать и такие простые и сложные вещи:
Что говорить, если в одной только Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не скрыться, и это заставляет людей задумываться, но масштабы «слежки» не настолько велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, но для ее работы необходимо много энергии, поэтому в режиме реального времени работают всего 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением пока только пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Но обо всем по порядку.
Как работает система распознавания лиц?
Никогда не задумывались о том, как вы сами узнаете лицо, распознаете его? А как это делает компьютер? Конечно, у человеческих лиц есть определенные свойства, которые легко описать. Расстояние между глазами, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка — все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.
Итак, насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время? Вполне неплохо, но иногда ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она достаточно хороша, чтобы найти широкое применение. И даже заставить понервничать.
Биометрика получила широкое распространение
Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на предмет индивидуальных идентификаторов:
«К примеру, многие считают расстояние между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть расстояние от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не настолько значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, поэтому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее через базу данных».
Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?
Прежде всего, распознавание лиц — это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Как только информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, пока не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.
Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, постоянно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давно.
Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, но в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица есть множество отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки как узловые точки. Каждое лицо содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код — «отпечаток лица» — который затем попадает в базу данных.
В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение должно было быть лицом, прямо смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Конечно, работало это чертовски плохо.
В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.
На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты — где больше всего выдаются жесткие ткани и кость, например, кривые глазного гнезда, носа и подбородка — для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.
Построение 3D-модели лица
Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит через несколько этапов, идентифицируя человека:
Где используются системы распознавания лиц?
В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.
Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.
Анонимность не спасёт: ИИ научился узнавать людей, скрывающих лицо
Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, — банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется. Такие банкоматы уже тестируются по всему миру, в том числе в Москве и Санкт-Петербурге, где это тестирует Сбербанк.
Помимо этого сегодня технология FaceID от Apple прочно вошла в нашу жизнь и те, кто ей пользуется уже не представляют работу смартфона без технологии распознания лица.
Как банки используют распознавание лиц
Особенно важным и интересным может быть развитие технологии распознавания лиц в сфере банковских переводов. На днях российский банк «Открытие» представил собственное уникальное решение, разработанное под технологическим брендом Open Garage: перевод денег по фотографии в мобильном приложении «Открытие.Переводы». Вместо того чтобы вбивать номер карты или телефона, достаточно просто сфотографировать человека, которому нужно сделать перевод. Система распознавания лиц сравнит фото с эталонным (делается, когда банк выдает карту) и подскажет имя и фамилию. Останется только выбрать карту и ввести сумму. Что особенно важно, клиенты сторонних банков также могут использовать эту функцию для переводов клиентам «Открытия» — отправитель переводов может пользоваться картой любого российского банка.
«Использование фотографии клиента вместо номера банковской карты — это принципиально новый подход к онлайн-переводам, основанный на использовании нейросетевой системы распознавания лиц, которая позволяет с высокой степенью точности идентифицировать клиента по его биометрическим данным, — говорит начальник Управления развития партнерских систем банка «Открытие» Алексей Матвеев. — Сервис открывает для пользователей совершенно новые жизненные сценарии для выполнения денежных переводов. В настоящее время ни один из участников финансового рынка в мире не предлагает подобного сервиса своим клиентам».
Мобильное приложение «Открытие. Переводы» можно скачать здесь.
Биометрическая идентификация — плохо или хорошо
Содержание
Содержание
Пока злоумышленники пытаются добыть конфиденциальную информацию, инженеры совершенствуют методы защиты персональных гаджетов.
Еще 20 лет назад идентификацию по сетчатке глаза, голосу или лицу, можно было встретить только в фантастических фильмах и на страницах научно-популярных романов.
Современный ноутбук или смартфон способен узнать хозяина по глазам, отпечаткам пальцев, лицу, обычному и графическому паролю. Рассмотрим в порядке убывания самые популярные методы биометрии:
Отпечаток
Датчики, «запоминающие» папиллярные узоры на пальцах, встречаются в ноутбуках, смартфонах, электронных замках, платежных терминалах — это самый популярный и простой метод биометрии. Он дешев в производстве и экономит время пользователя — идентификация происходит быстрее, чем при вводе пароля.
Основной недостаток: загрязнение считывающей поверхности, частые сбои, невозможность использования в перчатках.
Повышенное содержание влаги в кожных покровах, механическое повреждение, холод — эти и другие факторы, влияющие на целость рисунка папилляр, приводят к многочисленным ошибкам в работе датчиков.
Уровень безопасности: возможен взлом.
Жировой отпечаток пальцев легко скопировать с гладкой поверхности и нанести на латексную или силиконовую накладку, что не раз было продемонстрировано в фильмах про шпионов.
Правда это касается только оптического сканера, срабатывающего на прикосновение. Линейные тепловые, они же кремневые сканеры, обмануть гораздо сложнее — для активации необходимо провести настоящим пальцем.
Есть еще один тип сканеров, который только проходит тестирование, но уже получил сертификат безопасности от ФБР. Светоизлучающий датчик в виде пленки может считывать биометрические данные с сухой и влажной кожи, под прямыми солнечными лучами. Устройство от компании Sherlock, устойчиво к механическим повреждениям и легче других сканеров на 95%.
Распознавание лица
Технология Face ID пришла на смену идентификатору отпечатка пальцев, как надежный способ защиты гаджета от взлома. Сканер «запоминает» геометрию лица, положение лба, подбородка, глубину посадку глаз и другие параметры.
Основной недостаток: чувствительность к любым изменениям внешнего облика, зависимость от освещенности.
Головной убор, отбрасывающий тень, очки, борода, новая прическа и другие факторы может привести к ошибке идентификации.
Уровень безопасности: возможен взлом.
В бюджетных моделях смартфонов и ноутбуков устанавливаются недорогие датчики с функцией 2D-идентификации — такую систему можно обмануть даже с помощью качественной фотографии.
Face ID 3D — достаточно надежный метод, изготавливать объемную копию лица долго и дорого. Наличие головных уборов, усов не влияет на скорость и точность идентификации, но все 3D-сканеры лица чувствительны к яркому свету и могут выдавать ошибку идентификации в солнечный день.
Радужная оболочка глаза
Самая перспективная технология идентификации личности основана на измерении уникальных характеристик нитевидных мышц, удерживающих зрачок нашего глаза. Датчик измеряет ширину и глубину складок, изгибы мышц, фиксирует дрожание зрачка и моргание глаза. Собрав всю информацию и оцифровав ее, биометрический сканер с высоким уровнем точно определяет личность.
Уровень безопасности: практически невозможно взломать.
Изготовление подобных датчиков обходится дешевле, чем сканеров сетчатки глаза, они миниатюрны и просты в использовании. Срабатывает датчик на расстоянии 30 см со скоростью 1 секунды.
Сканер сетчатки глаза
В фантастическом кино 20-го века сканер сетчатки изображался, как большой механический глаз, просвечивающий лицо героя киноленты зелеными или красными лучами. В реальности луч лазера невидимый.
Основной минус: для успешной идентификации необходимо замереть и сфокусировать взгляд на несколько секунд.
Уровень безопасности: максимальный.
Размещать подобный сканер в мобильном устройстве не имеет смысла. Он дорог в производстве, у него медленная скорость срабатывания. Сканер можно приобрести отдельно в качестве периферийного устройства и подключить через USB к своему ноутбуку.
Рисунок вен или FingoPay
Более сложный вариант идентификации отпечатков пальцев. Высокоскоростная камера фиксирует изображение рисунка вен, «подсвеченных» лазерными лучами — свет проходит сквозь кожу и поглощается венозной кровью. Технология впервые была опробована в лондонских пабах и применяется сейчас японскими банкирами. Теоретически существует 3,5 миллиарда уникальных венозных узоров. Учитывая, что людей на планете более 7 миллиардов, есть шанс выпить в баре за чужой счет.
Основной недостаток: изменения рисунка с возрастом и при различных заболеваниях.
Геометрия ладоней
Метод, пришедший к нам из начала 20-го века, когда при аресте подозреваемого измеряли и записывали все антропометрические данные — длину, ширину и высоту ног, рук, головы, грудной клетки и т.д. Современная дактилоскопия осуществляется с помощью сканера размером с планшет. Используется в государственных учреждениях. Не пользуется популярностью из-за низкой надежности измерений и высокой вероятности совпадений.
Идентификация по голосу
Технология, основанная на сравнении амплитуды колебания звуковых волн. Потеряла свою актуальность в связи с распространением переносимых звукозаписывающих устройств. Иногда используется, как один из элементов многофакторной идентификации в сочетании с анализом мимики лица.
Можно ли взломать систему биометрии
Ответ на этот вопрос зависит от качества сканера. Эксперименты блогеров показали — сканеры отпечатков пальцев можно обмануть с помощью латексной перчатки, желатина, листка бумаги с оттиском.
Достаточно проявить жировой отпечаток с любой поверхности с помощью цианакрилата и «скопировать» его на скотч.
Иногда сами разработчики делают устройство с качественным сканером небезопасным. Например, датчик отпечатков пальцев на Nokia 10 можно было «взломать» упаковкой жвачки.
Примитивные 2D-сканеры лица можно обмануть с помощью цветной фотографии:
или маски за 200 долларов:
Веру в безупречность Face ID подорвал недавний скандал, связанный с распространением дипфейков — поддельных изображений знаменитостей. Датчик, считывающий изображение с экрана, принимал цифровую голову за хозяина устройства.
Как сбросить отпечатки пальцев или Face ID
Если устройство не распознает хозяина после бурной вечеринки, придется с ним поговорить по душам. Большинство смартфонов при первом включении предлагают установить цифровой или графический пароль и только потом сделать первый «слепок» своего лица или 5 отпечатков пальцев.
Для доступа к настройкам телефона необходимо ввести этот пароль и сбросить все настройки идентификации.
Забыл пароль
После 10 неправильных вводов пароля, смартфон услужливо предлагает сбросить все настройки и стереть данные. Если есть бэкап, вы сможете вернуть телефон к заводским настройкам, восстановить данные и дальше пользоваться устройством.
Еще один способ
Владельцы заблокированных телефонов могут получить доступ к своим гаджетам через личный кабинет пользователя Apple и Xiaomi. Понадобиться указать серийный номер телефона — IMEI адрес, дополнительно может потребоваться фотография коробки и чека из магазина.
Метод перебора
Если вышеуказанные способы по каким-то причинам не подошли, можно получить доступ к инженерному меню через функцию Device Firmware Update во время процедуры установки новой прошивки. В инженерном режиме нет лимита на количество попыток ввода пароля, методом перебора есть шанс случайно «натыкать» подходящую комбинацию.
Отвлеките Siri
Siri и другие голосовые помощники довольно легкомысленны, если отвлечь их вопросом, можно разблокировать телефон в обход защиты.
Спросите у Siri: «Который сейчас час», как только откроется встроенный браузер с указанием текущего времени, нажмите кнопку «Главное меню» – автоматически откроется рабочий стол со всеми иконками. Функцию показа браузера можно заблокировать через меню устройства.
Если функция заблокирована, на вопрос: «Который час», Siri в 12-м iPhone отвечает всплывающим сообщением:
Для получения доступа к меню необходимо нажать на push-уведомление, свайпнуть вниз, нажать плюсик для добавления в список город с другим часовым поясом, выбрать добавленный город, зажать кнопку «Удалить», свайпнуть вверх.
Что дает биометрическая идентификация
Из-за развития мощности вычислительных устройств пароль уже не так надежен, как прежде. Элементарным методом перебора можно взломать пароль любой сложностью за несколько часов или дней.
Биометрическая идентификация — быстрый и легкий способ получить доступ к своему устройству, без необходимости запоминать сложные пароли. Из-за программных ошибок (багов) в некоторых устройствах можно обойти биометрическую защиту, но такие уязвимости после обнаружения быстро устраняются с помощью обновлений прошивки.
Безопасно ли хранить свои биометрические данные — вопрос дискуссионный. Телефон или ноутбук не хранит фотографии лиц, глаз, отпечатков, он создает цифровой слепок и переводит его в нули и единицы. Для идентификации используются только цифры и ничего более.
Сканеры, использующиеся в мобильных гаджетах, надежно охраняют конфиденциальные данные от мелких воришек и взломщиков-любителей. Профессионала же не остановит не один замок.