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深度學習和你的 ATM 按密碼手勢猜測

昨天有一個新聞是國泰世華銀行的自動提款機 ATM 當機造成扣款錯誤,約有四萬多筆的交易受到影響。剛好看到一個類似的研究:透過 AI 深度學習,只要有你按 ATM 密碼的影片,就算你把手遮起來,電腦仍有約 30-41% 的機率可以猜中你的密碼。

根據該研究,他們從自動提款機設置的監視器中收集了約 5800 段不同地區、國家、膚色的人輸入 ATM 的畫面,並讓電腦學習每個人在按 ATM 提款密碼時的細微手勢變化、肢體動作習慣、左撇子或右撇子等等,

大家可以想想,假設密碼是 5566,你的手指會怎麼在鍵盤上移動和按壓?而電腦是否可以猜中的關鍵在於必須掌握每一台 ATM 的數字鍵尺寸與間距等,連 0.01 mm 的差異都會深刻影響正確率。

通常來說 ATM 可以允許三次的錯誤嘗試,超過次數卡片就會自動被機器沒收。而這個深度學習的實驗根據測試,在三次試錯的機會中,約有 30-41%的機率可以猜中密碼,而影響電腦猜中機率的關鍵在於影片的角度,即便你遮住自己的手,只要攝影的角度夠好,

深度學習依舊可以從細微的手指移動和肢體習慣猜中,如果影片還包含音訊的話,甚至可以分辨出每個按鍵數字在手指壓下去產生的聲音反饋、聲音間隔來推測距離等等。更糟糕的是,現在大多數人因為記太多密碼,所以大多數人的密碼其實是重複類似的。

最後,該研究指出,如果有駭客大規模的竊取 ATM 的攝影紀錄影片,再加上大數據下的人臉辨識系統與地緣環境推測,深度學習幾乎可能辨識特定個人的提款密碼。

隨著 AI 智慧發展技術的一日千里,未來像《看門狗》那種,科技或許都能隨時把你的錢領光。


SOURCE │https://www.bleepingcomputer.com/news/security/credit-card-pins-can-be-guessed-even-when-covering-the-atm-pad/?fbclid=IwAR3rtkAXynjNzbFn9OtbE9E6xPv1jWrUB7JZFTpucSNV8VIin0NGpEk6giI

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