Европейские исследователи говорят, что им удалось написать программное обеспечение, которое может имитировать уникальные повседневные движения человека, биометрические данные, собранные Fitbits и аналогичными трекерами активности.
Подобно данным биометрического распознавания лица и походки, эта информация, называемая актиграфией (actigraphy), может использоваться для идентификации людей. Ученые говорят, что они имитировали актиграфические профили людей в 94,5% случаев.
Трио исследователей использовали атаку на основе генетического алгоритма, нацеленную на классификаторы машинного обучения. В ходе экспериментов команда смогла получить доступ к связанным со здоровьем данным, собранным трекерами активности.
Согласно статье исследователей, имитированные профили «очень похожи на настоящие профили правды». Действительно, данные были настолько хороши, что могли раскрыть конфиденциальные личные данные, в том числе, когда человек просыпается и ложится спать.
Трекеры используются для записи режима сна, помогают тренировать спортсменов, контролировать психическое здоровье и т.д. По словам ученых, в сочетании с машинным обучением они могут предсказывать депрессивные эпизоды.
Они также могут быть использованы для обеспечения непрерывной биометрической аутентификации или идентификации людей на основе жестов рук, щелканья пальцами и других действий.
Профили были смоделированы как примеры имитаторов, которые были созданы путем многократных запросов к целевому классификатору машинного обучения. Затем примеры были использованы для олицетворения конкретного человека в их базе данных профилей актиграфии из 55 человек, известной как Depresjon.
Атаки были успешными в сценарии «черный ящик», когда злоумышленник не знает типа классификатора. Примеры «легко переносятся на другие типы классификаторов, выявляя потенциальные уязвимости в системе».
Исследовательская группа из трех человек работает в Sintef Digital, норвежской независимой исследовательской фирме; общественный суперкомпьютерный центр Барселоны в Испании; и некоммерческий центр Simula Metropolitan для цифровой инженерии в Норвегии.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash
