Votre téléphone pourrait un jour rester à l’abri des voleurs en vous identifiant par votre prise en main.
Des chercheurs de la Louisiana State University ont trouvé un moyen d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour aider les téléphones à analyser la façon dont les utilisateurs les tiennent. La méthode pourrait aider à déterminer si les téléphones sont entre les mains de leurs propriétaires ou de quelqu’un d’autre, selon une nouvelle étude.
« L’IA a une forte capacité à apprendre et à identifier les caractéristiques biométriques d’un utilisateur, en particulier lorsqu’il n’y a pas beaucoup de capteurs dédiés ou haute fidélité disponibles sur les téléphones mobiles », a déclaré le professeur d’informatique Chen Wang, l’un des auteurs de l’étude, dans une interview.
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L’invention de Wang fonctionne lorsque vous saisissez votre téléphone. Le micro du téléphone enregistre le son lorsqu’une tonalité de notification est émise. Un algorithme basé sur l’IA traite le son et extrait les caractéristiques biométriques pour correspondre au profil de caractéristiques de l’utilisateur ou à la prise de main enregistrée. S’il y a une correspondance, la vérification est réussie et l’aperçu de la notification s’affiche à l’écran. Sinon, seul le nombre de notifications en attente est affiché.
Parce que les gens ont des tailles de main, des longueurs de doigts, des forces de maintien et des formes de main différentes, les impacts sur les sons sont différents et peuvent être appris et distingués par l’IA, a déclaré Wang. Les chercheurs appellent ces mesures corporelles et ces calculs liés aux caractéristiques humaines la biométrie.
Parce que les gens ont des tailles de main, des longueurs de doigts, des forces de maintien et des formes de main différentes, les impacts sur les sons sont différents et peuvent être appris et distingués par l’IA
« L’IA fournit un moyen de tirer parti des capteurs facilement disponibles et peu coûteux sur les appareils mobiles, tels que les caméras, les microphones, les écrans tactiles et les capteurs de mouvement, pour identifier un utilisateur », a-t-il ajouté. « En plus de la biométrie physiologique traditionnelle, telle que le visage, l’iris et les empreintes digitales, l’IA est également utile pour extraire la biométrie comportementale, y compris les mouvements du corps, les gestes des doigts, les signatures, les mouvements des mains, les voix et les schémas de marche, qui sont considérés comme plus difficiles. reproduire par un adversaire.
Dans une interview, Dan Simion, vice-président de l’IA et de l’analyse de la société technologique Capgemini Americas, a déclaré que l’IA est utile pour reconnaître les utilisateurs car elle peut compenser les faiblesses humaines.
« Dans de nombreux cas, la reconnaissance est basée sur des codes de sécurité ou des mots de passe pour déterminer si quelque chose comme un téléphone appartient en fait à cette personne en particulier », a-t-il ajouté. « Mais le problème et la limitation de l’utilisation d’éléments tels que les questions de sécurité sont qu’ils peuvent être volés ou que les mots de passe peuvent être oubliés par les utilisateurs. L’IA est utile comme alternative car elle élimine le risque de ces limitations. »
L’IA pour la reconnaissance
Vous avez probablement déjà rencontré l’identification par IA. De nombreuses formes d’IA sont utilisées pour reconnaître les utilisateurs, notamment la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale et les empreintes digitales, a déclaré Simion. La technologie est utilisée pour accéder aux téléphones portables et elle pourrait bientôt se retrouver dans d’autres gadgets comme les appareils portables, a-t-il ajouté.
« Par exemple, si la fréquence cardiaque de la personne est beaucoup plus élevée que d’habitude, ou si son niveau d’activité est beaucoup plus faible, l’IA peut reconnaître ces anomalies car elles ne correspondent pas aux schémas cognitifs du propriétaire normal de l’appareil. »
Cependant, la reconnaissance de l’IA a encore ses inconvénients. Wang a déclaré que la plupart des méthodes de reconnaissance des utilisateurs basées sur l’IA exigent toujours que l’utilisateur saisisse activement des données biométriques. Cela ne fonctionnera pas lorsque la participation de l’utilisateur n’est pas immédiate, par exemple lorsque l’appareil est partagé avec des amis ou des membres de la famille ou lorsqu’une notification de message s’affiche automatiquement sur l’écran verrouillé.
De plus, la biométrie est sujette à ce que les chercheurs appellent des attaques par rejeu. Par exemple, un adversaire pourrait falsifier physiquement le visage, l’empreinte digitale et l’iris de l’utilisateur en se basant sur l’impression 3D, et l’IA peut également être exploitée pour reproduire numériquement le visage, la voix et d’autres données biométriques de l’utilisateur.
L’IA sera de plus en plus utilisée pour classer les modèles de comportement afin de déterminer si ces modèles représentent un comportement néfaste ou déterminer si un système est attaqué.
Selon Dave Maher, un expert en blockchain et en informatique sécurisée et le CTO d’Intertrust, a déclaré dans une interview, à l’avenir, l’IA qui suit les modèles sera utilisée pour détecter les cybermenaces. L’IA sera de plus en plus utilisée pour classer les modèles de comportement afin de déterminer si ces modèles représentent un comportement néfaste ou déterminer si un système est attaqué.
Un exemple est le botnet Mirai, que Maher a comparé à un virus mutant qui infecte les systèmes IoT. Le botnet peut rassembler un grand nombre d’appareils pour attaquer les réseaux dont ces appareils sont membres.
« L’IA sera utilisée pour identifier les virus et leurs homologues mutants », a déclaré Maher.
Un autre projet sur lequel Chen travaille pourrait rendre vos achats plus sûrs. Ce système utilise une main tenant le téléphone pour la vérification dans les kiosques, comme la caisse automatique dans une épicerie.
Lorsqu’un utilisateur tient un téléphone près du kiosque pour l’authentification par NFC ou par code QR, le dos de la main de l’utilisateur est capturé par une caméra sur la cabine.
« Une méthode basée sur l’IA traitera l’image de la main de préhension et la comparera à l’image de la main enregistrée de l’utilisateur en vérifiant la forme de la main de préhension, les motifs/couleurs de la peau et le geste de préhension », a ajouté Chen.
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