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Más simple: Con un guiño podrás desbloquear tu teléfono gracias a nuevo sistema de reconocimiento facial

Investigador crea una nueva capa de seguridad para el desbloqueo facial.
Investigador crea una nueva capa de seguridad para el desbloqueo facial. | Fuente: Unsplash

El desbloqueo facial ha sido una de las invenciones más importantes para la seguridad de los dispositivos inteligentes, pero aún así presenta algunas fallas.

La inclusión del desbloqueo facial en la seguridad de los teléfonos inteligentes ha sorprendido a muchos, pero con el paso del tiempo han surgido una variedad de métodos para engañar a la tecnología de reconocimiento facial, incluso pueden desbloquear tu teléfono mientras duermes. 

Ante esta situación, un investigador ha creado un sistema de "autentificación de dos factores" para el reconocimiento facial que utiliza gestos faciales, como guiño o movimiento de labios, para desbloquear el dispositivo. 

Este nuevo algoritmo creado por el profesor Lee de la Universidad Brigham Young, Estados Unidos, promete ser más seguro que la biometría actual. El sistema conocido como Verificación de identidad concurrente de dos factores (C2FIV). 

El desbloqueo facial que maneja Apple utiliza mapeo en 3D.
El desbloqueo facial que maneja Apple utiliza mapeo en 3D. | Fuente: Unsplash

Seguro ante el espionaje

El sistema de seguridad requiere que grabe un video corto de una acción de su rostro, que también puede incluir la lectura de una frase única. Luego, solo debe cargar el video al dispositivo y autorizarlo para que el sistema pida tanto su rostro como el gesto para la verificación.

"El mayor problema que estamos tratando de resolver es asegurarnos de que el proceso de verificación de identidad sea intencional", dijo el profesor de ingeniería informática y eléctrica en un comunicado.

Lee, quien ya presentó una patente sobre su nuevo sistema, asegura que se puede usar para añadir una capa de seguridad extra a dispositivos gubernamentales y corporativos. También se puede usar para la banca en línea, cajeros automáticos, acceso a cajas de seguridad y entrada de automóviles sin llave. 

El sistema C2FIV posee un marco de red neuronal para aprender características y acciones faciales al mismo tiempo. Lee entrenó al algoritmo en un conjunto de datos de 8 000 videoclips de 50 sujetos realizando distintos movimientos faciales.

“Podríamos construir este dispositivo muy pequeño con una cámara y este dispositivo podría implementarse fácilmente en tantas ubicaciones diferentes”, explicó Lee. "¿Qué tan bueno sería saber que incluso si pierde la llave de su auto, nadie puede robar su vehículo porque no conocen su acción facial secreta?"

Te recomendamos METADATA, el podcast de tecnología de RPP. Noticias, análisis, reseñas, recomendaciones y todo lo que debes saber sobre el mundo tecnológico. Para escucharlo mejor, #QuedateEnCasa.

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