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DeepMasterPrints significa problemas para la biometría

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El podcast Risk & Repeat de esta semana analiza el futuro de la autenticación biométrica después de que los investigadores presentaran un nuevo enfoque que utiliza redes neuronales para evitar los escáneres de huellas dactilares.

La autenticación biométrica podría tener problemas según un nuevo estudio que reveló una debilidad importante en el escaneo de huellas dactilares.

Investigadores académicos de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York y la Universidad Estatal de Michigan desarrollaron un enfoque llamado DeepMasterPrints, que utiliza redes neuronales para generar huellas dactilares sintéticas que pueden eludir los escáneres biométricos. Los investigadores encontraron que debido a que la mayoría de la tecnología de escaneo de huellas dactilares solo mide una parte de un dedo o una huella digital y se enfoca en puntos específicos de la huella, DeepMasterPrints podría falsificar las huellas dactilares de un individuo sin tener acceso o replicar las huellas dactilares de ese individuo.

El trabajo de investigación de DeepMasterPrints podría tener importantes implicaciones para el floreciente campo de la autenticación biométrica, que ha sido visto por muchos expertos en seguridad informática como una alternativa prometedora al sistema de nombre de usuario y contraseña. En este episodio de la Riesgo y repetición Podcast, los editores de SearchSecurity Rob Wright y Peter Loshin discuten la investigación y sus implicaciones para la industria biométrica y la seguridad empresarial en general.

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