In einer Zeit, in der wir auf biometrische Authentifizierungsverfahren wie Fingerabdruck- und Iriserkennung angewiesen sind, um alltägliche Aufgaben zu erledigen, kann der Diebstahl biometrischer Daten jeden in große Gefahr bringen. Von der Generierung realistisch aussehender Masken, die Gesichtserkennungsstrukturen entführen, bis hin zur Replikation von Fingerabdruck- und Irismustern können diese Spoofing-Angriffe viele Formen annehmen und werden in unserer digitalen Welt immer häufiger.
Mit zusätzlicher staatlicher Finanzierung stehen die Forscher des USC Information Science Institute in der Gruppe Vision, Image, Speech, and Text Analysis (VISTA) an vorderster Front bei den Bemühungen, Identitätsdiebstahlangriffe auf biometrische Systeme zu identifizieren und zu verhindern. Sie nannten es „Biometric Authentication with Timeless Learner“ – oder BATL-Forschungsprojekt.
Es ist eines von vielen laufenden Projekten an der USC, die KI-gestützte Tools für das Gemeinwohl entwickeln.
„Meine Gruppe widmet sich ethischen Anwendungen künstlicher Intelligenz“, sagte Wael AbdAlmageed, Forschungsdirektor am ISI, der das Team leitet, dessen Ergebnisse kürzlich in Fachzeitschriften wie veröffentlicht wurden IEEE-Sensoren. „Wir wollen künstliche Intelligenz ethisch vertretbar einsetzen.“
AbdAlmageed, Forschungsprofessor an der USC Viterbi School of Engineering, leitet das fünfköpfige VISTA-Team am ISI. Die Forschungs- und Softwareentwicklungsbemühungen des Teams umfassen mehrere Nischen, von Computer Vision bis hin zu Spracherkennungstools. Gemeinsam haben sie sogar einen Algorithmus entwickelt, der Deepfakes – KI-generierte Videos, die Desinformationen und Fehlinformationen über Medien und soziale Plattformen verbreiten – genau kennzeichnet.
Die anderen Mitglieder des Teams sind Mohamed Hussein, Forschungsmanager und Mitglied der VISTA-Gruppe; Hengameh Mirzaalian, Wissenschaftlerin für maschinelles Lernen und Computer Vision; Leonidas Spinoulas, Forscher am ISI; und Joe Mathai, Forschungsprogrammierer am ISI. Das VISTA-Team arbeitete mit Sébastien Marcel und seinen Kollegen des Schweizer Unternehmens zusammen Idiap-Forschungsinstitutein gemeinnütziges Institut, das sich auf Biometrieforschung und maschinelles Lernen konzentriert.
Die VISTA Group generiert komplexe und sich ständig weiterentwickelnde Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die diesen Imitationsangriffen widerstehen, wenn Hacker versuchen, Zugang zu kritischen persönlichen und finanziellen Daten zu erhalten. Die Forschung wird von den Vereinigten Staaten gesponsert (IARPA) Odin-Programm, das in Spitzenforschung in der Geheimdienstgemeinschaft investiert. Die IARPA untersteht dem U.S. Office of the Director of National Intelligence und hat ihren Sitz in Washington, D.C.
Seit der ersten Konzeption des Vorschlags vor fünf Jahren hat das USC-Team beispiellose Fortschritte in der biometrischen Forschungsgemeinschaft gemacht, indem es eine abstrakte Idee in ein patentiertes, funktionierendes Produkt umgewandelt hat. Ihre Leistungen haben zweifellos die Aufmerksamkeit der Forschungsgemeinschaft und darüber hinaus auf sich gezogen. Im vergangenen Jahr hat das Team von der Regierung eine Forschungsverlängerung erhalten, um seine Technologie in Zukunft an mehrere Bundesbehörden zu übertragen.
Dieses Maß an Anerkennung stellt das USC ISI in Marina del Rey an die Spitze der biometrischen Forschung und weitet den Einfluss des Projekts weit über die Forschungsgemeinschaft hinaus aus.
Bahnbrechende Fortschritte
An der biometrischen Vorlage wurden mehrere wichtige Verbesserungen vorgenommen seit letztem Jahr.
Lars Ericson von Odin Program Director bei IARPA als „Pionier“ bezeichnet, hat das USC ISI VISTA-Team einen einzigartigen Algorithmus entwickelt, der die vom System getroffenen Entscheidungen erklärt: biometrischer Anti-Identitätsdiebstahl mit natürlicher Sprache . Für Sicherheitsanalysten bedeutet dies ein einfacheres und zugänglicheres Verständnis des Denkprozesses hinter der Bestimmung, ob etwas als Spoofing-Versuch gekennzeichnet ist. Diese Forschung wird auf der IEEE 2021 International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition vorgestellt.
In einer Ära der sich ständig weiterentwickelnden Technologie ist es unvermeidlich, dass neue, nie zuvor gesehene Spoofing-Angriffe auftauchen.
„Die größte Herausforderung war die Fähigkeit, unbekannte Spoofing-Angriffe zu identifizieren und kontinuierlich aus ihnen zu lernen“, sagte AbdAlmageed.
Um die Anpassungsfähigkeit und Sicherheit des Systems gegen Spoofing-Angriffe zu stärken, wurden Verbesserungen vorgenommen, um neue Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass das System ständig lernt, neue Spoofing-Angriffe zu erkennen, sobald sie auftreten.
Darüber hinaus implementierte das Team auch robustere und ausgefeiltere KI-Modelle, die sich nahtlos an neue Umgebungen anpassen können, sowie einen kompakten und leichten Sensor, der einfach hergestellt und eingesetzt werden kann.
Erweitern Sie den Einsatz von Biometrie
Es gibt unzählige vielversprechende Anwendungen für biometrische Technologie. Beispielsweise hat Japan die Gesichtserkennungstechnologie als Werkzeug dazu verwendet die Ausbreitung des Coronavirus während seiner Olympischen Spiele zu verhindern. Die Implementierung von Biometrie war das erste Mal, dass die Olympischen Spiele diese Technologie verwendeten, was beweist, dass Biometrie nicht nur für Sicherheitszwecke nützlich ist, sondern auch eine groß angelegte Methode zur Gewährleistung der öffentlichen Gesundheit.
Während die biometrische Forschung weit über das Labor hinausgeht, ist die Arbeit von VISTA ein Beispiel für den großmaßstäblichen Einsatz biometrischer Daten und Technologien.
Trotz dieses bedeutenden Fortschritts bleibt die Verwendung biometrischer Technologie außerhalb strenger regulatorischer Grenzen ungewiss.
„Im Allgemeinen bin ich nicht für den Einsatz von Gesichtserkennung ohne eine sehr klare und transparente Regelung, wie die Technologie verwendet wird“, sagte AbdAlmageed.
AbdAlmageed betrachtet seine Forschung als wesentlich, um den Entwicklungen und den damit verbundenen Sicherheitsproblemen immer einen Schritt voraus zu sein. Durch die Entwicklung neuer und besserer Technologien kann AbdAlmageed Leitlinien für den ethischen Einsatz von maschinellem Lernen bereitstellen und neue Tools bereitstellen, die Ärzten bei der Diagnose von Erkrankungen helfen, die sich auf die Gesichtszüge auswirken. Durch seine Arbeit kann er sogar Cyberangriffe einschränken und die Verbreitung von Fehlinformationen verlangsamen, die Wahlen stören und der öffentlichen Gesundheit schaden.
„KI ist noch nicht ausgereift genug, um ohne Sicherheitsvorkehrungen in der Welt eingesetzt zu werden – jedenfalls so, wie wir sie in meinem Labor verwenden [for] Deepfakes oder um Ärzten zu helfen, wir kennen die Grenzen genau“, sagte AbdAlmageed.
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