Các nhà nghiên cứu cho rằng công nghệ nhận dạng bằng tĩnh mạch dưới da sẽ khó bị qua mặt hơn công nghệ sinh trắc học hiện tại - Ảnh: CNN

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng khắp mọi nơi, từ làm thủ tục sân bay đến sở cảnh sát và thậm chí ở hộp đêm. Công nghệ nhận dạng mống mắt, vân tay và giọng nói được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau với mục đích bảo mật.

Nhưng các nhà nghiên cứu từ Đại học New South Wales của Úc nói rằng nhận dạng sinh trắc học nói chung (bao gồm các công nghệ kể trên) có "những nhược điểm thấy rõ".

Theo nhà nghiên cứu Syed Shah, dấu vân tay có thể được thu thập từ bề mặt mà đối tượng đã chạm vào rồi nhân bản để tạo dấu vân tay giả; công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể bị qua mặt bằng cách sử dụng hình ảnh thu được từ phương tiện truyền thông; còn công nghệ nhận dạng qua mống mắt có thể bị qua mặt khi dùng kính áp tròng.

"Các mẫu tĩnh mạch nằm bên dưới da là lý tưởng nhất do nó không để lại bất kỳ dấu vết nào như dấu vân tay, không có trên mạng xã hội như hình ảnh gương mặt và không thể lấy được một cách mờ ám như mống mắt", Shah viết trong email gửi cho Đài CNN.

"Do đó, chúng tôi tin rằng công nghệ nhận dạng dựa trên tĩnh mạch dưới da sẽ khó bị qua mặt hơn nhiều" - Shah nói. 

Sử dụng máy ảnh cảm biến độ sâu Intel RealSense D415, các nhà nghiên cứu chụp khoảng 17.500 ảnh từ 35 người nắm bàn tay lại để lộ tĩnh mạch dưới da.

Bằng trí thông minh nhân tạo (AI), các nhà nghiên cứu tìm ra được "đặc điểm phân biệt" từ các mẫu tĩnh mạch thu được. Chúng có thể được sử dụng để nhận dạng một cá nhân với độ chính xác hơn 99% từ nhóm 35 người tham gia thử nghiệm.

"Đặc biệt, yêu cầu phải nắm tay lại để lấy ảnh tĩnh mạch khiến những người có ý đồ xấu khó khai thác trái ý muốn của bất kỳ cá nhân nào", chuyên gia Shah giải thích.

Shah cũng nói với Đài CNN rằng dù ý tưởng nhận dạng bằng tĩnh mạch không phải mới, nhưng trước đây thường đòi hỏi công nghệ chuyên nghiệp. Giờ đây nhóm của Shah có thể sử dụng máy ảnh cảm biến 3D thông thường để chụp.

Nhóm nghiên cứu từ Úc cho biết nghiên cứu của họ được công bố trên tạp chí chuyên về khoa học máy tính IET Biometrics, cho thấy công nghệ này có thể được dùng để nhận dạng trên thiết bị cá nhân như máy tính xách tay hay điện thoại di động.

COVID-19 'bộc lộ một cách tàn bạo' khoảng cách công nghệ

TTO - Một giảng viên đại học điện thoại cho bạn: "Ngày đầu tớ còn loay hoay mãi vì chưa biết làm cách nào chia sẻ màn hình của mình cho sinh viên. Nhiều thao tác lại là sinh viên dạy lại cho mình"