1625-5 王子昂总结《2018年1月19日》【连续第476天总结】
A. APK生物特征识别相关介绍和漏洞
B.

生物特征识别

结论

常见的生物特征识别都存在已与获取、易于伪造的风险

常见特征

指纹
虹膜
人脸
指静脉
声音
DNA
手型
掌纹
掌静脉

认证方式

我是谁
- 指纹
- 虹膜
- 面部
- 习惯
我有什么
- token
- 证书
- U盾
- 手机验证码
我知道什么
- 密码
- 安全问题
- 订单
- 好友

设备需要验证，它也需要先看见
看见了不代表克隆出来
通过检测

思路

目标：
- bypass掉某种生物特征识别：特征符合并允许通过
方法：
- 控制传感器“看”到的内容
- 得到目标正确通过时的特征内容

指纹识别

分类
- 光学
- 电容
识别过程
- 指纹图像获取
- 预处理
- 图像增强
- 特征提取、比对

由于提取的特征是指纹弯曲、交汇的部分，因此制作的假指纹只需要在特征处保持一致即可，而不必完全相同

绕过

电容板假指纹制作套件淘宝有售

局限性：

只能自己复制自己的指纹

获取

直接获取
- 照片
- 合同、按手印活动等
间接获取
- 手机、玻璃杯、指纹模块等上面的痕迹
- 传感器伪装成按钮、特制的门把手等

制作

根据成像原理，必须实现凹凸
光敏最为优越
- 速度快
- 精度高
- 成本低
- 一次成型
解决导电性问题（在上面涂导电材料）

原料：光敏垫
思路来源-光敏刻章

进一步

现代指纹识别加入了机器学习功能，导致当原有指纹解锁时会将附加的多余信息记录。当使用其他指纹时可通过附加的信息解锁
活体识别

虹膜识别

识别过程

红外光照射眼球
红外摄像头捕捉虹膜图像
利用算法进行定位
其余和指纹类似（归一化、图像增强、特征提取）

红外线

人体不同组织对红外吸收程序不一样，可以产生效果
虹膜识别、静脉识别

制作红外：840nm红外LED
捕捉红外：改造相机

改造相机

CMOS/CCD相机本身具备捕获近红外的能力，但大多被刻意去除了，为了不影响正常拍照
- 去除低通滤镜
- 添加840nm红外截止镜

指静脉识别

原理

对手指照射近红外光
血管中血红蛋白对近红外光吸收，颜色加深
对静脉进行采集
滤波器对静脉脉络进行处理

处理算法

由于应用范围少，处理方式不统一

图像增强：高斯滤波、gabor滤波、曲波变换
静脉分割：边缘检测、全局自适应阈值分割、方向股性监测、分类器等

人脸识别

原理

单依靠摄像头实现（除FaceID外），传统算法&深度学习
运用了最多活体检测的生物识别，虽然准确率最低但是1对1够用
关键：人脸范围检测、特征点提取

bypass

68特征点的相对位置
- 鼻子、左右眼、眉毛、下巴、嘴唇
打印图片皆可
部分带活体检测的会在弱光下妥协
视频录制亦可

活体检测

静态图像检测
- 频闪变形
- 规则边框
- 屏幕反光
- 色彩分布
- 摩尔纹
主动监测
- 点头
- 眨眼睛
- 吐舌头等

FaceID

采集了人脸的三维信息
采用结构光技术
就是小型的kinect

人脸识别应用极其广泛，监控摄像头中的应用结合大数据可定制各人非常多的信息
通过红外干扰可使得摄像头无法识别人脸

总结

各种生物识别类似
- 传感器采集图像
- 算法处理优化
- 提取特征点
- 比对
攻击方法类似

C. 明日计划
学习~root~

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