В современном мире, где технологии играют все более значимую роль в повседневной жизни, вопросы безопасности и удобства становятся наиболее актуальными. Одной из самых инновационных разработок в области безопасности являются биометрические замки.

Они предоставляют возможность открывать двери с использованием уникальных биологических данных, таких как отпечатки пальцев, сетчатка глаза или голосовая идентификация, без использования ключа или карточки. Но насколько эти замки действительно удобны и стоит ли рисковать своей безопасностью ради таких благ?

Скачать

Раздаётся звонок, и от вас буквально вытягивают «Да». Я столкнулся с таким впервые. Это что-то новенькое. Вчера звонили дважды.

«Это Дмитрий Владимирович?», – задают первый же вопрос сначала человеческим голосом, называя ваше имя отчество. Затем вопрос повторяется уже роботизированным голосом и чувствуется, что идёт запись: «Дмитрий Владимирович Иванов?». Фамилия тоже ваша. И так несколько раз подряд, пытаясь добиться результата. Чередуя оператора с роботом.

А вот, копаясь в этих ваших интернетах, нашёл интересную статью про применение методов глубинного обучения для очень прикладной задачи. «А что если попробовать взломать биометрические датчики для контроля доступа?» — подумали учёные? «А, пожалуйста» — ответила им генеративно-состязательная нейронная сеть. Статью с результатами работы можно получить в виде PDF прямо здесь: Generating MasterPrints for Dictionary Attacks via Latent Variable Evolution.

Что ж, генеративно-состязательная архитектура — это пик современного тренда в области нейронных сетей глубинного обучения. Особенно в том, что касается генерации изображений. Я уже показывал вам сгенерированное видео с человеческими лицами, среди которых нет ни одного настоящего. Вот это оно. Ну и AlphaGo, которая выиграла у мастеров в го — это тоже пример этой технологии. Так что будем смотреть на неё пристально. А если её ещё скрестят с генетическими алгоритмами, то ох...