En aras de la ergonomía, los teléfonos inteligentes están equipados con pequeños sensores de huellas digitales, lo que significa que solo pueden obtener imágenes parciales de una determinada huella digital. Las posibilidades de que una huella digital parcial se empareje incorrectamente con otra huella digital de "usuario" son relativamente altas. (cf: MasterPrint: Explorando la vulnerabilidad de los sistemas de autenticación parciales basados en huellas dactilares )
Recientemente (18 de octubre de 2018) los investigadores introdujeron el concepto de DeepMasterPrints que se basa básicamente en la capacitación de una red neuronal en un conjunto de imágenes de huellas dactilares reales para crear una huella dactilar sintética capaz de engañar a un sensor de huellas dactilares, esto se hace de esta manera (vea: este documento ):
Entonces,pararesponderatupregunta:
Estetrabajomuestradirectamentecómo Ejecutaesteexploityescapazdesuplantarel23%delossujetos. enelconjuntodedatosaunatasadecoincidenciafalsadel0,1%.Enunacoincidenciafalsadel1% tasa,elDeepMasterPrintsgeneradopuedefalsificarel77%dela Temasenelconjuntodedatos.
YGooglePixelnopuedeserunaexcepción.
Dichoesto,siestábloqueandosuteléfonopararesponderaunanecesidadde"vida normal" ... No tiene que preocuparse :)