Telegram (AI) YouTube Facebook X
En

Искусственный интеллект научили подсматривать PIN-коды в банкоматах

Группа европейских исследователей разработала метод машинного обучения, способный определить по видео вводимый в банкомат PIN-код. Система может подобрать пароль даже в тех случаях, когда клиент прикрывает клавиатуру рукой.

Метод основан на сверточной нейронной сети и модуле долгой краткосрочной памяти (LSTM), которые обрабатывали видеозаписи с вводом PIN-кода на экспериментальном банкомате. В результате система смогла угадать четырехзначный пароль с точностью 41%, а пятизначный — 30% с трех возможных попыток. В тестировании приняли участие 58 добровольцев.

Ученые предполагают, что в процессе ввода PIN-кода дисплей банкомата не будет скрыт. Поэтому они синхронизировали появление звездочек на экране с передвижением руки для более точного предугадывания нужных цифр.

В процессе сбора данных для обучения алгоритма исследователи попросили добровольцев-правшей набрать 100 случайно сгенерированных пятизначных паролей, покрывающие все десять цифр клавиатуры. В итоге они получили 5800 видеозаписей с индивидуальным вводом PIN-кодов.

По словам ученых, в настоящее время не существует защиты от подобного рода атак. По их мнению, увеличение количества цифр в PIN-коде затруднит запоминание чисел, а случайное расположение цифр на клавиатуре запутает пользователей банкоматов. При этом ученые утверждают, что их метод работает даже когда прикрыто 75% панели ввода пароля.

Напомним, в октябре мошенники с помощью голосового дипфейка заполучили $35 млн.

В сентябре ученым удалось обмануть систему распознавания лиц с помощью естественного макияжа.

В августе исследователи выяснили, что искусственный интеллект способен составлять фишинговые письма эффективнее людей.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

Исследование: голосовые дипфейки научились обманывать устройства распознавания речи

Ученые разработали алгоритм для определения передающихся человеку вирусов животных

Исследование: водители Tesla теряют бдительность при активном автопилоте

Ученые обманули систему распознавания лиц с помощью естественного макияжа

Ученые рассказали, как отличить дипфейк от реального фото

Группа американских ученых обнаружила особенность, позволяющую с высокой вероятностью отличить дипфейки от фотографий реальных людей по глазам.

Исследователи разработали систему стандартов обучения искусственного интеллекта

Ученые в области наук о жизни, использующие машинное обучение в своих работах, должны принять стандарты, которые позволят другим исследователям воспроизводить их результаты.

Исследование: искусственный интеллект не способен распознавать эмоции людей

Международная группа ученых выяснила возможность искусственного интеллекта определять эмоции человека. Они проанализировали фотографии актеров, чтобы проверить, достоверно ли мимика отображает чувства.

Исследование: искусственный интеллект пишет фишинговые письма эффективнее людей

DeepMind создала универсальных ИИ-агентов в неограниченной игре

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK