Dudaklardan kimlik tespiti yapan sistem: LipPass

Klasik polisiye filmlerde olduğu gibi parmak izi ya da ses kaydı ile oluşturulan kilitler bir parmak izi filmi ya da bir ses kaydı kullanılarak aşılabilir. Ancak korkmayın. Telefonunuza kaydettiğiniz en en derin ve karanlık sırlarınız, hackerlara karşı çok daha dayanıklı bir teknolojiyle korunabilir. LipPass adı verilen yeni güvenlik sistemi biyolojik değil davranışsal faktörlere dayanıyor. Kullanıcı konuşurken ağzının nasıl hareket ettiğini takip eden sistem, cihazı sahibinden başka kimsenin açmasına izin vermiyor. Yapılan testlerde sistem kullanıcıyı yüzde 90,2 oranında tanıdı. Kullanıcıyı taklit eden kişileri de yüzde 93,1 oranında tespit etmeyi başardı.

Ekstra altyapı ya da hareket gerektirmiyor

Şangay Jiao Tong Üniversitesinden Jiadi Yu “Bir saldırıyı engellemek için mevcut çözümler ya Apple FaceID gibi özel hazırlanmış bir altyapıyı kullanıyor ya da kullanıcıların göz kırpmak gibi ekstra hareketler yapmasını gerektiriyor. Bunlar maliyetleri artırabiliyor ya da kullanıcı deneyimini olumsuz etkiliyor.” diyor.

Yu ve ekibi bunun yerine telefonlardaki mevcut yapıyı kullanarak her kullanıcının kendine ait eşsiz ağız yapısı ve hareketlerini algılayabilen bir sistem geliştirdi. Araştırmacılar akıllı telefonların ses bileşenlerinin, kullanıcının yüzünden yansıyan akustik sinyalleri tespit ederek kullanıcının ağız hareketlerini analiz etmek için kullanılabileceğini keşfetti. Her insanın konuşma davranışları (dudakları öne çıkarma ya da kapama, dili uzatma ve geri çekme, çene açısı değişiklikleri vs.) farklı olduğu için bu durumun, telefon tarafından algılanabilen eşsiz bir Doppler etkisi profili oluşturduğu belirlendi.

Platform bir derin öğrenme algoritması kullanarak, her kullanıcının Doppler profilinin belirli özelliklerini çıkarıyor. Daha sonra ikili ağaç tabanlı bir sistemle yeni kullanıcının profili önceki kayıtlı kullanıcılardan ayırt ediliyor. Bu yöntem ayrıca gerçek kullanıcı ile taklitçileri birbirinden ayırmak için de kullanılabiliyor.

Farklı ortamlarda aynı performans

Yu ve ekip arkadaşlarının yaptığı bir dizi deneyde LipPass dört farklı akıllı telefonda denendi: Nexus 6P, Samsung Galaxy S6, Samsung Galaxy Note 5 ve Huawei Honor 8. Katılımcılar platformu dört farklı ortamda denedi: iyi ışıklandırılmış, sessiz, karanlık ve gürültülü.

Kontrollü laboratuvar ortamında LipPass ortalama yüzde 95,3 isabet oranına ulaştı. Bu oran çalışmada incelenen diğer doğrulama platformlarıyla karşılaştırılabilecek bir oran olarak göze çarpıyor. WeChat’in ses algılama sistemi aynı ortamda yüzde 96,1 isabet kaydederken, Alipay’in yüz tanıma sistemi de yüzde 97,2 oranında başarılı oldu. Ancak LipPass’in başarısı karanlık ve gürültülü ortamlarda da benzer oranlarda seyrederken, Alipay karanlık ortamda sadece yüzde 20,4 isabet oranı kaydetti. WeChat’in ses analizi de gürültülü ortamda sadece yüzde 21,3 oranında başarılı oldu.

Araştırmacılar LipPass’in taklitçileri anlama yeteneğini de üç farklı yöntemle test etti: kullanıcının ses kaydının oynatılması, kullanıcının ağız hareketlerinin taklit edilmesi ve kullanıcının ağzından yansıyan akustik sinyallerin kaydedilmesi (bu sonuncuyu kullanıcıdan habersiz kaydetmek oldukça güç).

Tüm ortamlarda ve her türlü saldırı yönteminde sistemi kandırma konusunda ortalama başarı oranı yüzde 10’u geçmedi. Ancak üçüncü yöntem (kullanıcının Doppler profilinin bir kaydı) laboratuvar ortamında kullanıldığında başarı oranı yüzde 20’ye yaklaştı. Araştırmacılar, bu kaydın telefona izinsiz olarak giriş yapmak amacıyla kullanılabilmesi için saldırganın telefonun sahibine 50 santimetreden daha yakın olması gerektiğini söylüyor.

Yu’nun ekibi bu teknolojinin akıllı evler ve akıllı telefonlarda kullanılabileceğini belirtiyor. Yu “Ayrıca dudak okuma tabanlı kullanıcı doğrulamayı akıllı hoparlörlere de aktarmak istiyoruz. Amazon Echo ve Google Home gibi cihazlar akıllı ev sistemlerinin komutanı gibi hizmet veriyor.” diyor.

Kaynak: IEEE Spectrum