中国研究人员找到一种使用声音克隆指纹的方法
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不久前，我向您展示了如何从照片中抬起人们的指纹，然后用结果将手机入侵他们的手机，以及如何使用人工智能（AI）来创建一个可以用来解锁设备的指纹“主键”。但是，如果我不需要照片来解锁您的设备呢？
好吧，这是一种新的有趣的生物识别安全攻击，刚刚由来自中国和美国的一群研究人员概述了这种攻击。PRINTLISTENER：通过手指摩擦声音[PDF]发现指纹身份验证的脆弱性[PDF]提出了对复杂的自动指纹识别系统（AFIS）的侧向通道攻击。
该攻击利用用户手指在触摸屏上滑动的声音特征来提取指纹图案特征。在测试之后，研究人员断言，他们可以成功地攻击“部分指纹的27.9％，而在五次尝试中以最高安全性（虚假的接受率）设置为0.01％，在五次尝试中的完全指纹攻击。”据称这是利用挥动声音来推断指纹信息的第一部作品。
生物识别指纹安全性是广泛的，并且广泛信任。如果情况一直持续下去，人们认为到2032年的指纹身份验证市场的价值将近1000亿美元。但是，组织和人们已经越来越意识到攻击者可能想窃取指纹，因此有些人已经开始谨慎地谨慎地保持指纹，并变得敏感地显示照片的详细信息。
如果没有接触打印或手指详细的照片，攻击者如何希望获得任何指纹数据来增强用户指纹的主印刷和DeepMasterPrint字典攻击结果？一个答案如下：PrintListener纸张说：“在线攻击者可以捕捉到很高的可能性。”
手指旋转声音的来源可以是流行的应用程序，例如Discord，Skype，微信，FaceTime等。在设备麦克风实时时，用户不小心在屏幕上执行滑动操作的任何健谈应用程序。因此，侧通道攻击名称 - PrintListener。
PrintListener的内部运作背后有一些复杂的科学，但是如果您阅读了上述文章，那么您已经对研究人员为了完善其AFIS攻击而做了一个很好的了解。但是，克服了三个主要的挑战，以使PrintListener到达今天的位置：
手指摩擦的微弱声音：基于光谱分析的摩擦声音事件定位算法。
将手指模式分开从用户的生理和行为特征上影响声音。为了解决这个问题，研究人员同时使用了最小冗余最大相关性（MRMR）和自适应加权策略
通过对这些功能与设计启发式搜索算法之间相互关系的统计分析，从推断初级指纹特征推断到次级指纹特征
为了证明这一理论，科学家实际上将其攻击研究作为PrintListener。简而言之，PrintListener使用一系列算法来预处处理原始音频信号，然后将其用于生成用于PatternMasterPrint的目标合成（由带有特定模式的指纹生成的主印）。
重要的是，PrintListener“在现实世界中”进行了广泛的实验，并且如介绍中所述，可以促进成功的部分指纹攻击，比四分之一的情况更好，并在十个案例中近一种中完成指纹攻击。这些结果远远超过了无助的主印刷指纹词典攻击。
