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US-Forscher haben mittels Machine Learning eine Methode entdeckt, um aus einer Vielzahl von Teilfingerabdrücken gleich mehrere Smartphones zu entsperren.
Ein Forscher-Team aus New York und Michigan hat einen Weg gefunden, wie man einen Masterabdruck für zahlreiche Smartphones erstellen kann. Die Wissenschaftler haben dazu einen Datensatz von 800 Fingerabdrücken in 8200 Teilfingerabdrücke zerlegt und diese anschliessend mit einem einfachen Machine-Learning-Algorithmus gegeneinander abgeglichen, wie Technology Review
berichtet.
4 Prozent Übereinstimmung bei 1200 Teilabdrücken
Erschreckend: Die meisten vollständigen Fingerabdrücke stimmten zwar nur zu 0,1 Prozent mit anderen überein ? also im Prinzip nur mit sich. Allerdings kam bei der Untersuchung heraus, dass rund 1200 der Teilabdrücke zu über 4 Prozent aller anderen Abdrücke gepasst haben. Der Algorithmus glich dabei ständig nach dem Zufallsprinzip mit verschiedenen Musterfingerabdrücken ab, bis ein Höchstmass an Übereinstimmung erreicht war. Die anderen Teilabdrücke wurden jeweils beibehalten, wenn die Treffsicherheit am höchsten war. Dank der Methode konnten die Forscher angeblich ihre Erfolgsquote auf bis zu 65 Prozent steigern.
Zu kleine Chips als Sicherheitsrisiko
Das Ergebnis schwankt allerdings stark. Die Forscher empfehlen den Herstellern, höher auflösende Chips in den Smartphones zu verbauen und bei der Erkennung der Teilfingerabdrücke auf zusätzliche Merkmale wie Tiefendimensionen der Rillen zu achten. Das Problem: Weil Fingerabdrücke sehr klein sind, müssen diese das Muster in Einzelteilen scannen.