დევიდ ჰანაკი Ჟურნალი Forbes რამდენიმე დღის წინ გამოაქვეყნა საკმაოდ საინტერესო ტესტი, რომლის მიზანი იყო მობილური ავტორიზაციის სისტემების უსაფრთხოების დონის დემონსტრირება, რომლებიც იყენებენ სახის ამოცნობის ელემენტებს. უსაფრთხოების მექანიზმების გვერდის ავლით, ადამიანის თავის შედარებით დეტალური მოდელი გამოიყენეს, რომელიც ადამიანის 3D სკანირების საშუალებით შეიქმნა. ანდროიდის პლატფორმაზე სისტემები დაეცა, ხოლო Face ID, მეორე მხრივ, ძალიან კარგად მუშაობდა.
ტესტმა ერთმანეთს დაუპირისპირა სმარტფონების რამდენიმე მწარმოებლის ტოპ მოდელები, კერძოდ, iPhone X, Samsung Galaxy S9, Samsung Galaxy Note 8, LG G7 ThinQ და One Plus 6. 3D თავსატეხი, სპეციალურად დამზადებული 360 გრადუსიანი სკანირების შემდეგ. რედაქტორი, გამოყენებული იყო მისი განბლოკვისთვის. ეს არის შედარებით წარმატებული რეპლიკა, რომლის დამზადებაც 300 ფუნტზე მეტი დაჯდა (დაახლოებით 8.-).
ტელეფონის დაყენების დროს მოხდა რედაქტორის ხელმძღვანელის სკანირება, რომელიც ასრულებდა მონაცემთა ნაგულისხმევ წყაროს მომავალი ავტორიზაციისთვის. ტესტირება ჩატარდა მოდელის თავის სკანირებით და ელოდა თუ არა ტელეფონები შეაფასებდნენ მოდელის თავს, როგორც „მესიჯს“ და შემდეგ განბლოკეს ტელეფონი.
ანდროიდის ტელეფონების შემთხვევაში ხელოვნურად შექმნილი თავი 100%-ით წარმატებული იყო. ტელეფონებში უსაფრთხოების სისტემებმა ჩათვალეს, რომ ის იყო მფლობელი და განბლოკეს ტელეფონი. თუმცა, iPhone დარჩა დაბლოკილი, რადგან Face ID არ შეაფასა ხელმძღვანელი მოდელი, როგორც ავტორიზებული სამიზნე.
თუმცა, შედეგები არ იყო ისეთი მკაფიო, როგორც ერთი შეხედვით შეიძლება ჩანდეს. უპირველეს ყოვლისა, უნდა აღინიშნოს, რომ სხვა მწარმოებლები აფრთხილებენ, რომ სახის სკანირების გამოყენებით ტელეფონის განბლოკვის მათი სისტემა შესაძლოა არ იყოს 100%-ით დაცული. LG-ის შემთხვევაში, ტესტის დროს დაფიქსირდა შედეგების თანდათანობითი გაუმჯობესება, რადგან სისტემამ „ისწავლა“. მიუხედავად ამისა, ტელეფონი განბლოკილი იყო.
თუმცა, კიდევ ერთხელ, Apple-მა დაამტკიცა, რომ აქვს უმაღლესი დონის სახის სკანირების ტექნოლოგია. ინფრაწითელი ობიექტების ქსელის კომბინაცია და სამგანზომილებიანი სახის რუქის შექმნა ძალიან საიმედოა. ბევრად უფრო საიმედო ვიდრე უფრო გავრცელებული სისტემები, რომლებიც დაფუძნებულია მხოლოდ ორი სურათის შედარებაზე (მოდელი და რეალური). Face ID-ის შესანიშნავი ფუნქციონირების კიდევ ერთი მაჩვენებელია ასევე ამ სისტემის გატეხვისა და არასწორად გამოყენების შესახებ ცნობების არარსებობა. დიახ, Face ID უკვე მოატყუეს ლაბორატორიულ პირობებში, მაგრამ გამოყენებული მეთოდები კიდევ უფრო ძვირი და რთული იყო, ვიდრე ზემოთ აღნიშნულ ტესტში.
Ეს შეიძლება იყოს დაგაინტერესოთ
