Zašto prelazim na iphone x i face id - za sada

Mrzim lozinke. Oni su nespretni, nesigurni, dugi i složeni po potrebi, teško ih je zapamtiti i lako ih je zaboraviti. A hakeri imaju mogućnost izbora kako ih ukrasti: keyloggere, krađe identiteta i kršenje podataka.

Ali ne uspijevaju na predvidljivi način.

Nažalost, isto se ne može reći za Appleovu vrhunsku tehnologiju provjere identiteta Face ID-a. Objavljen s vodećim iPhone X ranije ove godine, Face ID koristi sofisticiranu tehnologiju za prepoznavanje osobe koja drži telefon. Pored stvaranja 3D karte vašeg lica, Face ID koristi strojno učenje kako bi se prilagodio dok vi recimo uzgajate brkove, naočale ili prelazite u različite postavke svjetla.

Sav trud koji je uložen u razvoj Face ID-a namijenjen je popravljanju nedostataka prethodnih tehnologija za provjeru autentičnosti lica, koje bi se često mogle zavarati mirnom slikom ili ravnim videozapisom lica. I da budemo fer, Apple je napravio dobar posao u sprečavanju trivijalnih hakiranja. Tvrtka tvrdi da je vjerojatnost da bi slučajna osoba mogla pogledati vaš iPhone X i otključati ga pomoću Face ID-a otprilike 1 na 1.000.000.

Ali ova složenost uvela je vlastite izazove i natjerala je da se Face ID ponaša na nepredvidive načine. Nakon što sam pogledao luđačke tehnike koje su ljudi koristili za testiranje ograničenja sigurnosti Face ID-a, i dalje mi je teško definirati zajednički obrazac na načine na koji je propao.

Na primjer, Wired-ova maska ​​u iznosu od 1.000 dolara Davida Piercea nije zavarala Face ID. Ali poluskampa od 150 dolara i fiksne, ispisane oči vijetnamske zaštitarske tvrtke Bkav otključale su iPhone X. A Face ID je uspio otkriti razliku između identičnih blizanaca, ali misteriozno je mislila da su majka i njen 10-godišnji sin bili ista osoba. U dva druga testa, braća koja su stajala više godina u stanju uspjeti otključati isti iPhone X.

Zavaravanje ID lica

U Appleovoj obrani, demonstrirani neuspjesi sve su rubni slučajevi, a većina njih je upitna. Postoje razlozi da budu sumnjivi prema metodi kojom se Bkav koristio za izigravanje Face ID-a, a Apple je jasno stavio do znanja da se statistička vjerojatnost da netko drugi osim otključavanja telefona Face Face-om promijeni kada je ta osoba vaš blizanac ili rodbina koji izgleda mnogo kao ti.

Ali što se mene tiče je da se AI algoritmi Face ID-a mogu igrati. Braća koja nisu baš slična i koja su uspjela otključati isti iPhone kasnije su objasnila kako su ga prisilili na neuspjeh i potom nekoliko puta ručno unijela pristupni kôd. Iako je Apple usko shvaćen kako funkcionira njegova tehnologija, čini se da su dvojica braće uspjeli osposobiti algoritam u razmišljanju da su ista osoba. Bkav je možda koristio sličnu tehniku ​​kako bi izigrao iPhone na mišljenje da je maska ​​varijacija lica vlasnika.

Neuspjesi Face ID-a pokazuju izazov algoritama strojnog učenja. Za razliku od tradicionalnog softvera, za koji ljudski programeri daju pravila, softver za strojno učenje definira vlastita pravila analizom velikih skupova podataka i povezivanjem korelacija i uobičajenih obrazaca. Za Face ID, AI guta mape i slike vašeg lica i stvara svoja pravila kako bi vas prepoznala.

Problem je što ne znamo točno koja su ta pravila. Ovo učinkovito pretvara algoritme u crne okvire čija ponašanja i odluke često zbunjuju korisnike - pa čak i njihove tvorce. AI algoritam koji se neobično ponaša nije mnogo problema kad sugerira što biste trebali kupiti ili gledati sljedeće. Ali kad donosi osjetljive odluke, nepredvidivo ponašanje može rezultirati kritičnim pogreškama.

Kad se oslanjate na tehnologiju koja će zaštititi uređaj koji ima pristup bogatstvu osjetljivih informacija - račune na društvenim mrežama, bankarske aplikacije i još mnogo toga - želite znati koja su joj ograničenja i kako mogu propasti. U tom pogledu, Face ID se do sada pokazao manje pouzdanim. Dok Apple ne postane transparentniji u pogledu funkcioniranja Face ID-a, ja ću se držati Touch ID-a na svom iPhoneu 6s.