Impronta digitale: differenze tra le versioni
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Al Mobile World Congress 2016, lo scanner delle impronte di digitali di un iPhone Touch fu violato con una copia ricalcata nel [[pongo (modellismo)|pongo]].<ref>{{cita web | url = https://mobile.hdblog.it/2016/02/25/bypass-scanner-impronte-pongo/ | titolo = Bypassare uno scanner di impronte digitali? Basta un po' di pongo, nelle giuste condizioni (Video) | data = 25 febbraio 2016 | urlarchivio = https://archive.today/20160228040122/https://mobile.hdblog.it/2016/02/25/bypass-scanner-impronte-pongo/ | dataarchivio = 28 febbraio 2016 | urlmorto = no | accesso = 28 settembre 2019 }}</ref> Due anni più tardi, la stessa azienda cinese che aveva prodotto il primo scanner commerciale, comunicò il lancio dei primi scanner di impronte in cui il dato biometrico veniva fisicamente salvato (''[[sistema embedded|embedded]]'') all'interno degli schermi [[OLED]] dei cellulari.<ref>{{cita web | url = https://vkansee.com/vkansee-launches-hybrid-in-display-optical-fingerprint-technology-for-button-free-smartphone-era/ | titolo = Vkansee lancia la tecnologia ibrida per impronte digitali all'interno dei display in vista degli smarthphne senza tasti | data = 4 giugno 2018 | lingua = en | urlarchivio = https://web.archive.org/web/20190928102409/https://vkansee.com/vkansee-launches-hybrid-in-display-optical-fingerprint-technology-for-button-free-smartphone-era/ | dataarchivio = 28 settembre 2019 | urlmorto = sì | accesso = 28 settembre 2019 }}</ref> [[DeepMasterPrint]] è l'applicazione lanciata a novembre del 2018, che dimostra la possibilità di generare impronte digitali false a partire da un campione significativo di impronte reali tramite l'impiego dell'[[machine learning|intelligenza artificiale]] (una rete di confronto generativo), sfruttando il fatto che la maggior parte degli scanner commerciali acquisisce soltanto una parte dell'impronta e che statisticamente le impronte presentano dei tratti somatici comuni.<ref>{{cita web |autore= Philip Bontrager, Aditi Roy, Julian Togelius, Nasir Memon, Arun Ross| url = https://arxiv.org/abs/1705.07386 | titolo = DeepMasterPrints: Generating MasterPrints for Dictionary Attacks via Latent Variable Evolution | rivista = Computer Vision and Pattern Recognition | lingua = en}}</ref><ref>{{cita web | autore = Alex Hern | url = https://www.theguardian.com/technology/2018/nov/15/fake-fingerprints-can-imitate-real-fingerprints-in-biometric-systems-research | titolo = Fake fingerprints can imitate real ones in biometric systems – research | lingua = en | data = 15 novembre 2018 | editore = [[The Guardian]] | urlarchivio = https://web.archive.org/web/20181115071730/https://www.theguardian.com/technology/2018/nov/15/fake-fingerprints-can-imitate-real-fingerprints-in-biometric-systems-research/ | dataarchivio = 15 novembre 2018 | urlmorto = no | accesso = 28 settembre 2019 }}</ref><ref>{{cita web | autore = Federica Vitale | url = https://focustech.it/2018/11/20/intelligenza-artificiale-impronte-digirali-172846 | titolo = Creata un’intelligenza artificiale che può falsificare le impronte digitali | data = 20 novembre 201 | sito = focustech.it | urlarchivio = https://web.archive.org/web/20181211004641/https://focustech.it/2018/11/20/intelligenza-artificiale-impronte-digirali-172846/ | dataarchivio = 11 dicembre 2018 | urlmorto = no | accesso = 28 settembre 2019 }}</ref>
Al contrario delle password che devono essere periodicamente modificate, i dati biometrici sono permanenti e non modificabili dai singoli, motivo per il quale una loro acquisizione crea un danno
== Caratteristiche ==
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