Nuevo algoritmo para adivinar el PIN de las tarjetas de crédito

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Los investigadores han demostrado que es posible entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo de propósito especial que puede adivinar los PIN de tarjetas de 4 dígitos el 41% del tiempo, incluso si la víctima está cubriendo el teclado con las manos.

El ataque requiere la configuración de una réplica del cajero automático objetivo porque entrenar el algoritmo para las dimensiones específicas y el espaciado de teclas de los diferentes PIN pads es de crucial importancia.

A continuación, el modelo de aprendizaje automático está capacitado para reconocer las pulsaciones de la almohadilla y asignar probabilidades específicas en un conjunto de conjeturas, utilizando un video de personas que escriben PIN en la almohadilla del cajero automático.

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Para el experimento, los investigadores recopilaron 5.800 videos de 58 personas diferentes de diversos grupos demográficos, ingresando PIN de 4 y 5 dígitos.

La máquina que ejecutó el modelo de predicción fue un Xeon E5-2670 con 128 GB de RAM y tres Tesla K20m con 5 GB de RAM cada uno.

Al utilizar tres intentos, que suele ser el número máximo permitido de intentos antes de que se retenga la tarjeta, los investigadores reconstruyeron la secuencia correcta para los PIN de 5 dígitos el 30% del tiempo y alcanzaron el 41% para los PIN de 4 dígitos.

El modelo puede excluir teclas basándose en la cobertura de la mano que no escribe y deduce los dígitos presionados de los movimientos de la otra mano evaluando la distancia topológica entre dos teclas.

La ubicación de la cámara que captura los intentos, juega un papel clave, especialmente si se graba a personas zurdas o diestras. Se determinó que ocultar una cámara en la parte superior del cajero automático era el mejor enfoque para el atacante.

Si la cámara también es capaz de capturar audio, el modelo también podría usar la retroalimentación de sonido al presionar que es ligeramente diferente para cada dígito, lo que hace que las predicciones sean mucho más precisas.

Fuente:
BleepingComputer
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