Quét Mống Mắt AI Có Thể Phân Biệt Mắt Người Sống Và Người Chết

Trong một số phim ảnh, không ít lần ta thấy kẻ ác lấy mắt người đã chết để qua mặt được máy quét mống mắt. Vậy một hệ thống quét có phân biệt được mắt người sống và con mắt đã chết không?

Khi Samsung tung ra Galaxy Note7, đã có bài viết về nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Warsaw, Ba Lan đang tìm câu trả lời cho vấn đề, và đã có ít nhiều thành công. Khoảng cuối tháng 07/2018, nhóm đã đăng tải một nghiên cứu mới làm sáng tỏ thêm vấn đề, nhất là trong thời đại bảo mật sinh trắc học đang trở nên đại trà do tiện dụng.

Nhóm nghiên cứu gồm Mateusz Trokielewicz, Adam Czajka và Piotr Maciejewicz, đã tổng hợp một cơ sở dữ liệu lớn sau khi tiến hành quét mắt của cả người sống và người chết, nhằm huấn luyện thuật toán máy học machine learning tìm ra được điểm khác biệt giữa hai mống mắt. Trong báo cáo nghiên cứu, họ khẳng định thuật toán có thể phân biệt được mống mắt người sống và người chết với độ chính xác lên tới 99%. Nhưng bên cạnh việc làm việc bảo mật mống mắt trở nên hiệu quả, nó vẫn có một lỗ hổng để hacker khai thác.

Đầu tiên, cần hiểu kĩ về công nghệ bảo mật quét mống mắt. Đã từ lâu, các bác sĩ chuyên khoa mắt nhận thấy rằng cấu trúc mống mắt của mỗi cá nhân là khác nhau. Những chi tiết nhỏ trên mống mắt hiện ra rất rõ trong các hình ảnh quét bằng tia hồng ngoại, vì thế, hình ảnh mống mắt được tạo nên nhờ bước sóng ánh sáng xuất hiện nhiều trong các hệ thống bảo mật. Nhưng hệ thống có thể bị qua mặt dễ dàng. Hồi năm 2017, hacker có thể mở khóa điện thoại Samsung bằng cách in hình ảnh mống mắt lên một cái kính áp tròng, sau đó đặt kính lên một con mắt giả. Hoặc cách lấy hẳn con mắt của người đã mất ra để quét cũng là một hình thức qua mặt quét mống mắt khác. Hiện nay mới có một cách phát hiện ra có người đang sử dụng mắt giả.

Nghiên cứu để có được kết quả trên dựa trên một cơ sở dữ liệu khá khác thường, bao gồm 574 hình ảnh hồng ngoại của mống mắt từ 17 cá nhân đã tử vong, các hình ảnh được chụp ở nhiều thời điểm khác nhau sau khi chết, từ khoảng 5 tiếng tới 34 ngày. Nhóm nghiên cứu còn thu thập 256 hình ảnh mống mắt từ những người đang sống khác. Họ cũng sử dụng cùng một camera quét mắt để tránh trường hợp thuật toán machine learning đưa cả dữ liệu về sự khác nhau của hai cái camera.

Có một điểm khác biệt đặc biệt dễ nhận thấy giữa mắt người sống và mắt người chết, đó là mắt người chết sẽ cần một cái kẹp để giữ cho mắt luôn mở để quét. Hệ thống quan sát machine vision có thể nhận nhầm cái kẹp là điểm khác biệt giữa hai loại mắt, vì lẽ đó, đội ngũ nghiên cứu đã cắt ảnh kĩ càng, chỉ để phần mống mắt lọt hiện ra.

Kết quả nghiên cứu cho thấy thuật toán đã nhận ra được toàn bộ mống mắt chết, và chỉ rất ít trường hợp nhận nhầm mắt người sống là mắt người chết. Nhóm khẳng định: “Không có mẫu mắt của người đã tử vong nào bị nhầm, chỉ 1% mắt sống bị nhận nhầm là đã chết”. Nhưng có một lỗ hổng: độ chính xác 99% chỉ áp dụng lên mắt của người chết được quá 16 giờ. Các mẫu mắt vừa được thu thập sau khi tử vong sẽ có thể vượt qua được bài thử nghiệm.