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Vídeo: iPHONE X E PROBLEMAS COM O FACE ID (Outubro 2024)
Eu odeio senhas. São desajeitados, inseguros, longos e complexos por necessidade, difíceis de lembrar e fáceis de esquecer. E os hackers têm a opção de roubá-los: keyloggers, golpes de phishing e violações de dados.
Mas eles falham de maneiras previsíveis.
Todo o esforço despendido no desenvolvimento do Face ID visa corrigir as falhas das tecnologias anteriores de autenticação de rosto, que muitas vezes podem ser enganadas com uma imagem parada ou um vídeo plano de um rosto. E para ser justo, a Apple fez um bom trabalho na prevenção de hackers triviais. A empresa alega que a probabilidade de uma pessoa aleatória poder olhar para o seu iPhone X e desbloqueá-lo usando o Face ID é de aproximadamente 1 em 1.000.000.
Mas essa complexidade introduziu seus próprios desafios e fez o Face ID se comportar de maneiras imprevisíveis. Depois de analisar as técnicas malucas que as pessoas usaram para testar os limites de segurança do Face ID, ainda estou achando difícil definir um padrão comum da maneira como falhou.
Por exemplo, a máscara de repórter de US $ 1.000 da Wired, David Pierce, não enganou o Face ID. Mas a meia máscara e os olhos fixos e impressos de US $ 150 da empresa de segurança vietnamita Bkav desbloqueou o iPhone X. E o Face ID foi capaz de distinguir a diferença entre gêmeos idênticos, mas misteriosamente pensou que uma mãe e seu filho de 10 anos fossem os mesma pessoa. Em outros dois testes, irmãos com anos de idade foram capazes de desbloquear o mesmo iPhone X.
ID do rosto enganador
Na defesa da Apple, as falhas demonstradas são todos casos extremos e a maioria deles é questionável. Há razões para suspeitar do método que o Bkav usou para enganar o Face ID, e a Apple deixou claro que a probabilidade estatística de alguém que não seja você desbloquear o telefone com o Face ID muda quando essa pessoa é sua irmã gêmea ou parente com boa aparência. gosto de voce.
Mas o que me preocupa é que os algoritmos de IA do Face ID podem ser utilizados. Os irmãos não tão parecidos que conseguiram desbloquear o mesmo iPhone mais tarde explicaram como forçaram a falha e depois digitaram a senha manualmente várias vezes. Embora a Apple esteja de boca fechada sobre como sua tecnologia funciona, parece que os dois irmãos foram capazes de treinar o algoritmo a pensar que eram a mesma pessoa. Bkav poderia ter usado uma técnica semelhante para induzir o iPhone a pensar que a máscara era uma variação do rosto do proprietário.
As falhas do Face ID demonstram o desafio dos algoritmos de aprendizado de máquina. Em contraste com o software tradicional, para o qual os desenvolvedores humanos fornecem as regras, o software de aprendizado de máquina define suas próprias regras, analisando grandes conjuntos de dados e correlações de coleta e padrões comuns. Para o Face ID, a IA ingere mapas e imagens do seu rosto e cria suas próprias regras para reconhecê-lo.
O problema é que não sabemos exatamente quais são essas regras. Isso efetivamente transforma os algoritmos em caixas-pretas cujos comportamentos e decisões frequentemente deixam os usuários perplexos - e até seus criadores. Um algoritmo de IA comportando-se estranhamente não é um grande problema quando sugere o que você deve comprar ou assistir a seguir. Mas quando toma decisões sensíveis, um comportamento imprevisível pode resultar em erros críticos.
Quando você conta com uma tecnologia para proteger um dispositivo que possui acesso a uma grande quantidade de informações confidenciais - contas de mídia social, aplicativos bancários e muito mais - você deseja conhecer seus limites e como isso pode falhar. A esse respeito, o Face ID até agora provou ser menos confiável. Até que a Apple se torne mais transparente sobre como o Face ID funciona, eu continuarei com o Touch ID no meu iPhone 6s.
