Более века отпечатки пальцев считались неопровержимым доказательством личности — как в судах, так и в повседневных системах безопасности. Быстрого сканирования пальца было достаточно, чтобы идентифицировать преступника или разблокировать телефон. Однако недавние исследования американских ученых ставят под сомнение этот фундаментальный принцип криминалистики. Искусственный интеллект обнаружил, что отпечатки пальцев не так уникальны, как считалось ранее.
Группа исследователей из Колумбийского университета и Университета Буффало использовала искусственный интеллект для анализа более 60 000 отпечатков пальцев. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются на деталях, ИИ анализировал общие структурные особенности отпечатков пальцев.
Искусственный интеллект видит больше, чем люди
Группа исследователей из Колумбийского университета и Университета Буффало решила взглянуть на отпечатки пальцев с совершенно новой точки зрения. Вместо того чтобы полагаться на традиционные методы сравнения так называемых минуций — характерных окончаний и разветвлений отпечатков пальцев — ученые использовали передовые алгоритмы машинного обучения. Результат? Искусственный интеллект, проанализировав более 60 000 отпечатков пальцев из четырех крупнейших мировых баз данных, обнаружил повторяющиеся закономерности в отпечатках всех десяти пальцев одного человека.
Более того, модель ИИ достигла уровня достоверности 99,99% в распознавании того, принадлежат ли два отпечатка пальцев одному и тому же человеку. Даже если они были сделаны с разных пальцев. Она достигла 77% точности в идентификации конкретных пальцев одного и того же человека. А объединение нескольких отпечатков пальцев еще больше повысило точность анализа.
Новый взгляд на отпечатки пальцев
Предыдущие системы фокусировались на деталях — кончиках и разветвлениях линий. В то же время искусственный интеллект сосредоточился на общих структурных особенностях, таких как направление и кривизна отпечатков пальцев. Оказалось, что эти общие закономерности характерны для каждого человека и повторяются на всех его пальцах, независимо от руки.
Исследователи позаботились об исключении влияния внешних факторов, таких как тип сканера или условия сбора отпечатков пальцев. Они использовали, среди прочего, известные базы данных NIST SD300 и SD302, а также RidgeBase и синтетическую базу данных PrintsGAN, содержащую более полумиллиона искусственно сгенерированных отпечатков пальцев.
Исследователи также проверили, насколько стабильна производительность ИИ в разных демографических группах. Результаты были схожими. Хотя и немного лучше, когда модель обучалась и тестировалась в рамках одной и той же этнической группы и пола. Это говорит о том, что будущие системы должны разрабатываться на максимально широких и разнообразных наборах данных, чтобы избежать риска алгоритмической дискриминации.
Ускоренные расследования, новые возможности и… новые угрозы
Новый метод может произвести революцию в правоохранительной деятельности. В ходе имитационных тестов искусственный интеллект смог сократить список подозреваемых с тысячи до всего сорока человек на основе анализа отпечатков нескольких пальцев. Это представляет собой значительную экономию времени и ресурсов по сравнению с традиционными системами, которые требуют полных наборов из десяти отпечатков для эффективного сравнения.
Более того, новая технология может быть особенно полезна в случае неполных, размытых или низкокачественных отпечатков пальцев, которые часто встречаются на местах преступлений. Предыдущие методы сталкивались с серьезными проблемами в этом отношении, но искусственный интеллект вселяет надежду на прорыв.
Но это еще не все. Это открытие также имеет серьезные последствия для биометрической безопасности. Если разные пальцы одного и того же человека имеют схожие структурные особенности, существует риск того, что преступники смогут обойти систему безопасности, используя палец, отличный от зарегистрированного в системе. С другой стороны, пользователи могут получить большую гибкость — например, если основной палец поврежден или загрязнен.
Несмотря на впечатляющие результаты, исследователи подчеркивают, что их модель еще не готова к использованию в судах. Ее эффективность, хотя и впечатляет, все еще уступает традиционным методам сопоставления отпечатков пальцев. Искусственный интеллект предназначен для поддержки расследований, а не для вынесения приговоров.
Читайте на тему: Уровень безопасности: правда о сканере отпечатков пальцев
