Falhou: chineses conseguem enganar reconhecimento facial do iPhone

Smartphone foi desbloqueado usando um boneco 3D hiper-realista
Redação03/07/2019 15h41, atualizada em 03/07/2019 16h07

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Em 2017, quando a Apple apresentou o iPhone X com o Face ID, ela enfatizou que o sistema de reconhecimento facial só poderia ser enganado uma vez em um milhão de possibilidades. Mas os chineses acabam de provar que existem outra maneira de desbloquear o recurso, e nesse caso foi usando um modelo 3D hiper-realista.

A única falha que tinha sido vista até agora era com irmãos gêmeos idênticos. Na China, eles queriam comprovar que também era possível enganar o sistema com um modelo tridimensional da cabeça de uma pessoa. O voluntário não é a irmão gêmeo de ninguém.

No vídeo dá para ver como o boneco não só desbloqueia o iPhone, mas consegue consegue fazer um pagamento pelo WeChat. O Face ID tem uma API para que os desenvolvedores implementem a autenticação por reconhecimento facial em seus aplicativos, para que os usuários não precisem usar códigos separados para cada aplicativo.

A experiência surpreende pela maneira simples de contornar a segurança do iPhone. Mas devemos levar em conta alguns detalhes para os quais esse método não é realmente tão eficaz. O primeiro e mais óbvio de todos é que o modelo criado para o experimento é hiper-realista, algo que não tão simples de ser feito. Por outro lado, o ID Facial do iPhone funciona através da aprendizagem ao longo do tempo. Não sabemos se para o vídeo o aparelho foi previamente treinado com o modelo 3D ou não.

O que aconteceria com o reconhecimento facial de outros fabricantes no mesmo teste? Tudo depende da tecnologia que está sendo usada. Alguns celulares simplesmente usam a câmera frontal para fazer um mapeamento bidimensional do rosto, em outros, um módulo de laser é usado, como no iPhone. No segundo caso, é mais complicado enganá-los, embora seja possível com um bom modelo 3D.

Via: Xataka

Colaboração para o Olhar Digital

Redação é colaboração para o olhar digital no Olhar Digital