Onderzoekers van de Universiteit van New York hebben een vingerafdrukgenerator ontwikkeld die biometrische authenticatiesystemen met gegenereerde vingerafdrukken kan omzeilen. Vingerafdrukken worden steeds vaker gebruikt om smartphones te ontgrendelen, in te loggen op systemen, betalingen goed te keuren en andere toepassingen.

Bij smartphones is de vingerafdrukscanner vanwege ergonomische redenen vaak klein. Deze scanners scannen meestal alleen een gedeelte van de vingerafdruk. Doordat een klein deel van de vingerafdruk niet zo onderscheidend is als de volledige vingerafdruk, is er een grotere kans dat een gedeeltelijke vingerafdruk van één vinger onterecht wordt gematcht met een gedeeltelijke vingerafdruk van een andere vinger.

In het verleden bedachten onderzoekers het concept van "MasterPrints", een verzameling echte of synthetische vingerafdrukken die met een groot aantal andere vingerafdrukken matchen. De onderzoekers van de Universiteit van New York kwamen daarop met de "DeepMasterPrints", vingerafdrukken die door een neuraal netwerk zijn gegenereerd (pdf). Het neurale netwerk werd met allerlei afbeeldingen van vingerafdrukken getraind, zodat het vervolgens zelf vingerafdrukken kon genereren die als MasterPrint werkten en er voor mensen echt uitzien.

De onderzoekers vergelijken het met een woordenboekaanval, waarbij een aanvaller in hoog tempo allerlei woorden probeert. In het geval van de DeepMasterPrints worden er geen woorden maar vingerafdrukken gebruikt. Het succes van de DeepMasterPrints is afhankelijk van de afbeeldingen waarmee de generator is getraind en ingestelde foutmarge bij het inlogsysteem.

"Dit werkt onderstreept de noodzaak om tegenmaatregelen voor woordenboekaanvallen op biometrische systemen te ontwikkelen. Ook bevestigt het de noodzaak voor het ontwikkelen van anti-spoofingtechnologie voor biometrische systemen, waaronder die in smartphones en laptops worden gebruikt", aldus de Michigan State University Michigan State University.