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Forscher haben zwei verschiedene Wege entwickelt, um die von Sensoren für Stimme, Fingerabdruck oder Gesicht verwendete Lebenderkennung des iPhone aushebeln. Eine der Methoden ist technisch aufwändig – die andere erschreckend simpel und für jedermann machbar.
HC Ma von Tencent Security demonstrierte während der Black Hat 2019 die Forschungsergebnisse seiner Kollegen, die mangels Visum nicht selbst vortragen konnten. Die Hacker nahmen sich die Verfahren vor, mit denen Sensoren zur Erkennung von Gesicht, Stimme, Fingerabdruck, Iris oder Handballen feststellen, ob ein lebender Mensch mit ihnen interagiert – oder nur ein Foto beziehungsweise eine Stimmaufzeichnung. Damit setzen sie sich von den Forschern ab, die sich ausschließlich aufs Austricksen der Sensoren an sich konzentrierten, dabei aber Funktionen wie Apples „Aufmerksamkeitsprüfung für Face ID“ außen vor ließen.
Learn more / En savoir plus / Mehr erfahren:
https://www.scoop.it/t/apple-mac-ios4-ipad-iphone-and-in-security/?&tag=Face-ID
Forscher haben zwei verschiedene Wege entwickelt, um die von Sensoren für Stimme, Fingerabdruck oder Gesicht verwendete Lebenderkennung des iPhone aushebeln. Eine der Methoden ist technisch aufwändig – die andere erschreckend simpel und für jedermann machbar.
HC Ma von Tencent Security demonstrierte während der Black Hat 2019 die Forschungsergebnisse seiner Kollegen, die mangels Visum nicht selbst vortragen konnten. Die Hacker nahmen sich die Verfahren vor, mit denen Sensoren zur Erkennung von Gesicht, Stimme, Fingerabdruck, Iris oder Handballen feststellen, ob ein lebender Mensch mit ihnen interagiert – oder nur ein Foto beziehungsweise eine Stimmaufzeichnung. Damit setzen sie sich von den Forschern ab, die sich ausschließlich aufs Austricksen der Sensoren an sich konzentrierten, dabei aber Funktionen wie Apples „Aufmerksamkeitsprüfung für Face ID“ außen vor ließen.
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https://www.scoop.it/t/apple-mac-ios4-ipad-iphone-and-in-security/?&tag=Face-ID