Ученые решили проблему запоминания паролей

Ученые решили проблему запоминания паролей

Новая технология, которая, по словам создателей, может решить проблему запоминания паролей, во вторник была представлена в журнале PeerJ. Основана она на способности человека узнавать знакомые лица. Многочисленные исследования по психологии обнаруживали принципиальное отличие в восприятии знакомых и незнакомых лиц. Человек может без труда узнать знакомый образ среди многих тысяч чужих лиц.

Он опознает его даже на плохом или нечетком изображении. Незнакомое же лицо на изображении, наоборот, не запоминает: различные фото одного и того же неизвестного лица зачастую воспринимаются как принадлежащие разным людям. Технология FaceLock, предложенная учеными, использует данный эффект для создания нового типа аутентификации, сообщает Lenta.ru.

Способность человека узнавать знакомые лица среди различных фотографий планируется применять, чтобы создать индивидуальный «замок». Таким образом, доступ будет обеспечен тому, кто может узнать определенные лица среди изображений, и отклонен для того, кто не сможет.

Чтобы зарегистрироваться в системе, пользователь определяет набор лиц, хорошо знакомых ему, но неизвестных для других людей. Например, любимый джазовый музыкант, игрок в покер или урбанист. Комбинируя изображения, ученые могут создать набор лиц, которые знает только этот человек. Узнавание этих лиц и есть ключ к Facelock.

«Замок» состоит из определенного количества набора лиц, построенных так, что каждый из наборов содержит лишь одно лицо, знакомое пользователю, тогда как другие изображения неизвестны. Аутентификация тогда – это просто выбор знакомого лица в каждом наборе.

Такой подход имеет ряд преимуществ. Человеку не надо что-либо запоминать. К тому же знакомые лица почти невозможно забыть. Таким образом, подобная система является весьма надежной.

В представленном исследовании приводится эксперимент, когда люди могли вспомнить свой «пароль» из лиц даже после года его неприменения. В то время как обычные пароли, когда ими постоянно не пользуешься, забываются через несколько дней. К тому же такой Facelock очень трудно взломать. Атака на «пароль» из лиц может быть отражена просто использованием других фотографий тех же персон. Для юзера, который знает определенного человека, не доставляет труда определить его на другой фотографии, в то время как для взломщика узнать незнакомого на другой фотографии крайне трудно.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru