A Ameaça do PrintListener na Segurança de Impressão Digital
O PrintListener expõe vulnerabilidades na autenticação por impressão digital através da análise de som.
― 7 min ler
Índice
- A Ameaça do MasterPrint
- Apresentando o PrintListener
- Como Funciona o PrintListener
- Duas Principais Vantagens
- Desafios no Uso do PrintListener
- Soluções Técnicas para Extrair Características Sonoras
- Testando a Eficácia do PrintListener
- Implicações no Mundo Real
- Contramedidas contra o PrintListener
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A Autenticação por Impressão Digital é comum para verificar a identidade de uma pessoa. É popular porque é rápida e barata. Muita gente usa impressões digitais pra desbloquear o celular, fazer pagamentos online e acessar lugares seguros como escritórios ou prédios do governo. Mas o uso excessivo dessa tecnologia levanta sérias preocupações sobre privacidade e segurança. Se alguém conseguir roubar suas informações de impressão digital, isso pode levar a perdas significativas, incluindo roubo de dados sensíveis e riscos de segurança potenciais.
A Ameaça do MasterPrint
Um dos principais riscos com sistemas de impressão digital é um conceito conhecido como MasterPrint. Isso se refere a um tipo de impressão digital que pode combinar com um segmento da população geral de impressões digitais. Isso significa que uma impressão digital roubada poderia ser usada para burlar sistemas de segurança. Embora as chances de sucesso sejam baixas quando os sistemas estão configurados corretamente, os atacantes estão sempre procurando maneiras de melhorar seus métodos.
Apresentando o PrintListener
Nesse contexto, um novo método de ataque foi desenvolvido, chamado PrintListener. Esse método se concentra em capturar os sons feitos quando uma pessoa desliza o dedo na tela. Analisando esses sons, é possível extrair características da impressão digital da pessoa. O ataque PrintListener é particularmente preocupante porque pode ser realizado sem o conhecimento do alvo, simplesmente gravando sons durante atividades cotidianas, como chamadas de vídeo ou sessões de jogos.
Como Funciona o PrintListener
O PrintListener funciona ouvindo os sons suaves produzidos quando o dedo de uma pessoa desliza em uma tela sensível ao toque. Esses sons contêm detalhes ocultos sobre os padrões das impressões digitais da pessoa. O ataque é furtivo porque pode ser executado usando aplicativos comuns que muitas pessoas usam regularmente, como redes sociais ou plataformas de videoconferência. Os microfones embutidos dos smartphones podem captar esses sons sutis, permitindo que um invasor colete informações significativas apenas a partir de gravações de áudio.
Duas Principais Vantagens
- Furtividade: O PrintListener pode usar aplicativos do dia a dia sem precisar de hardware extra. Basta gravar os sons feitos durante interações normais em um dispositivo.
- Onipresença: O método pode ser executado sem exigir treinamento especializado em um alvo específico. Os sons extraídos podem ser usados para lançar ataques mais amplos em um conjunto de dados de impressões digitais.
Desafios no Uso do PrintListener
Apesar de sua eficácia, o ataque PrintListener enfrenta desafios:
- Intensidade de Som Fraca: Os sons produzidos durante um deslizar de dedo são muito fracos e podem facilmente ser mascarados pelo ruído de fundo. Portanto, isolar esses sons é um desafio técnico.
- Variações nas Características dos Dedos: Cada dedo é único, influenciado pela maneira como a pessoa desliza, pela textura da pele e até pelas condições ambientais, o que complica a extração de dados de impressão digital utilizáveis a partir dos sons.
- Padrões Diversos de Impressões Digitais: Como existem inúmeras impressões digitais, prever os detalhes precisos da impressão digital de um alvo a partir de dados sonoros não é simples.
Soluções Técnicas para Extrair Características Sonoras
Para separar efetivamente os sons de deslizar úteis do ruído, várias técnicas técnicas foram desenvolvidas:
Localização de Eventos Sonoros: Essa técnica identifica possíveis eventos sonoros analisando como os níveis de energia do áudio mudam ao longo do tempo. Focando em períodos de som ao invés do silêncio, filtra ruídos irrelevantes.
Extração de Características: Após identificar os eventos sonoros, algoritmos analisam o áudio capturado para extrair características específicas relacionadas à impressão digital. Combinar características sonoras interpretáveis com técnicas de aprendizado mais profundo ajuda a melhorar a precisão na previsão dos padrões das impressões digitais.
Aumento de Dados: Para garantir que o modelo continue eficaz sob várias condições, amostras sonoras são modificadas usando técnicas como mudança de tom e alongamento de tempo. Isso ajuda o sistema a se adaptar a diferentes cenários, proporcionando melhores previsões independentemente do ambiente.
Testando a Eficácia do PrintListener
A eficácia do PrintListener foi testada em vários conjuntos de dados, que incluíam diversos ambientes e grupos de indivíduos. Os resultados indicaram que ele é altamente eficaz em certas condições.
Impressões Digitais Parciais e Completas: O PrintListener mostrou maior sucesso ao atacar impressões digitais parciais, o que significa que os atacantes poderiam usar mais facilmente os dados sonoros para obter acesso.
Impacto das Configurações de Segurança: Os resultados variaram com base nas configurações de segurança. Com um limite de segurança mais baixo, as chances de um ataque bem-sucedido eram muito maiores.
Comparação com Métodos Existentes: Quando comparado a métodos existentes como o MasterPrint, o PrintListener demonstrou taxas de sucesso melhoradas em múltiplos testes. Isso indica que pode ser uma abordagem mais eficaz para os atacantes.
Implicações no Mundo Real
As implicações do PrintListener são significativas. À medida que mais pessoas participam de atividades envolvendo telas sensíveis ao toque e comunicação áudio/vídeo, o risco desse tipo de ataque aumenta. Os atacantes não precisam apenas de acesso a uma impressão digital, mas podem explorar situações do dia a dia para coletar os dados necessários remotamente.
Comportamento Normal do Usuário: Muitas pessoas não têm ideia das vulnerabilidades em suas atividades cotidianas. Mesmo ações simples como rolar nas redes sociais podem inadvertidamente fornecer aos atacantes informações valiosas.
Necessidade de Medidas de Segurança Melhoradas: A ascensão do PrintListener enfatiza a necessidade urgente de melhores métodos de autenticação que possam resistir a ataques tão sutis. Métodos tradicionais podem não ser suficientes, e novas técnicas, como autenticação multifatorial ou métodos biométricos que usam diferentes indicadores, podem precisar ser implementadas.
Medidas Preventivas: Os usuários devem ser aconselhados a limitar os deslizamentos em suas telas durante atividades online sensíveis ou a usar tecnologias de anti-spyware e cancelamento de ruído em aplicativos de áudio/vídeo para mitigar o risco de seus dados serem coletados.
Contramedidas contra o PrintListener
Para reduzir o risco de ataques como o PrintListener, várias estratégias podem ser empregadas:
Taxas de Amostragem Mais Baixas: Reduzir as taxas de amostragem de áudio usadas em chamadas poderia minimizar a eficácia do PrintListener, já que taxas mais baixas podem não capturar os detalhes necessários nos sons.
Conscientização e Treinamento: Educar os usuários sobre os riscos potenciais associados ao deslizar os dedos nas telas durante chamadas de áudio e vídeo pode ajudar a reduzir vazamentos de dados involuntários.
Inovações Tecnológicas: Desenvolvedores de sistemas de reconhecimento de impressões digitais podem precisar incorporar tecnologias avançadas que analisem e filtrem possíveis ameaças sonoras durante o processo de autenticação.
Conclusão
O surgimento do PrintListener marca uma mudança preocupante no campo da segurança biométrica. À medida que a tecnologia continua a avançar, as táticas usadas por atores maliciosos também evoluem. A autenticação por impressão digital, embora conveniente, é vulnerável a métodos de ataque inovadores que podem ser executados sem contato direto com o alvo.
As descobertas em torno do PrintListener destacam a necessidade de tanto usuários quanto desenvolvedores permanecerem vigilantes. Adotar melhores medidas de segurança, educar os usuários sobre ameaças potenciais e evoluir continuamente a tecnologia para combater essas ameaças será crucial para garantir a segurança dos dados pessoais em um mundo cada vez mais digital.
Título: PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound
Resumo: Fingerprint authentication has been extensively employed in contemporary identity verification systems owing to its rapidity and cost-effectiveness. Due to its widespread use, fingerprint leakage may cause sensitive information theft, enormous economic and personnel losses, and even a potential compromise of national security. As a fingerprint that can coincidentally match a specific proportion of the overall fingerprint population, MasterPrint rings the alarm bells for the security of fingerprint authentication. In this paper, we propose a new side-channel attack on the minutiae-based Automatic Fingerprint Identification System (AFIS), called PrintListener, which leverages users' fingertip swiping actions on the screen to extract fingerprint pattern features (the first-level features) and synthesizes a stronger targeted PatternMasterPrint with potential second-level features. The attack scenario of PrintListener is extensive and covert. It only needs to record users' fingertip friction sound and can be launched by leveraging a large number of social media platforms. Extensive experimental results in realworld scenarios show that Printlistener can significantly improve the attack potency of MasterPrint.
Autores: Man Zhou, Shuao Su, Qian Wang, Qi Li, Yuting Zhou, Xiaojing Ma, Zhengxiong Li
Última atualização: 2024-04-14 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2404.09214
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.09214
Licença: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.