Microsoft, yalnızca sizin için çalışacak yeni hareket kilidi açmanın patentini aldı

Hareketleri kullanarak cihazınızın kilidini açmak, Apple'ın basit Kilidi Açmak için Kaydırarak ve Android telefonlarda yaygın olarak kullanılan Desen Kilidi Açma özelliğiyle yeni değil.

Bununla birlikte, özellikle desen yağlı bir ekranda açıkça izlendiğinde, fazla güvenlik sağlamazlar.

Microsoft şimdi, basit bir hareketle kimlik doğrulama bilgisi sağlamak ve kilit açma talebini gerçekten sizin yaptığınızdan emin olmak için parmak konumu, parmak uzunluğu, parmaklar arasındaki açı ve daha fazlası gibi biyometrik bilgileri yakalayan yeni bir tekniğin patentini aldı.

Patentte Microsoft şöyle yazıyor:

[0011] Günümüzde mobil kullanıcılar, mobil cihazlarında (yani telefonlar/tabletler) basit dört haneli şifreler veya hareketlerle kimlik doğrulaması yapmaktadır. Bu işlem, kullanıcıların cihazlarının kilidini açmasını kolaylaştırsa da cihazlarının güvenliğini korumaz. Örneğin, bir kullanıcının telefonunun kilidini açtığını (örneğin, omuz üzerinden saldırı) basitçe gözlemleyen bir kişi, cihazın kilidini açmak için kullanılan dört basamaklı şifreyi veya hareketi kolayca anlayabilir. Sonuç olarak, bu tür omuz üstü saldırıları önleyen bir kimlik doğrulama tekniği arzu edilir. Böyle bir teknik, kullanıcının cihazda gerçekleştirmesi kolay olmalı, ancak diğer kullanıcılar için, gerçek kullanıcının bunu gerçekleştirdiğini gördükten sonra bile tekrarlaması zor olmalıdır. Diğer cihazlar, kimlik doğrulama için özel bir parmak izi okuyucu kullanır. Parmak izi okuyucusu, cihazın genel maliyetine önemli ölçüde katkıda bulunabilir ve cihazda tahsisli gayrimenkul gerektirebilir. Mevcut kavramlar, kullanıcı cihazla etkileşime girdiğinde, örneğin kullanıcı cihaza göre bir kimlik doğrulama hareketi yaptığında, kullanıcı hakkında bilgi toplayabilir. Bilgiler, kullanıcıyı yüksek bir güvenilirlik oranında tanımlamak için toplu olarak analiz edilebilir. Konseptler birçok sensör verisi tipini kullanabilir ve mevcut sensörler ve/veya ek sensörler kullanılarak gerçekleştirilebilir.
Okuyucuya yardımcı olmak için bazı mobil cihaz uygulamaları burada kısaca tanıtılmaktadır. Mevcut uygulamaların bazı konfigürasyonları, yalnızca genel sensör verilerine dayalı olarak kullanıcı kimlik doğrulamasını etkinleştirebilir. Bu yaklaşımın altında yatan ilke, farklı kullanıcıların mobil cihazla etkileşim biçimlerine ve ellerinin geometrisine, boyutuna ve esnekliğine bağlı olarak aynı hareketi farklı şekilde gerçekleştirmesidir. Bu ince farklar, cihazın yerleşik sensörleri (ör. dokunma, ivmeölçer ve jiroskop) tarafından algılanabilir ve sensör parmak izlerine dayalı kullanıcı kimlik doğrulaması sağlar. Cihazın yerleşik sensörleri aracılığıyla çıkarılabilen nispeten yüksek miktarda benzersiz kullanıcı bilgisi sağlayan birkaç kimlik doğrulama hareketi örneği tartışılmıştır.
Kullanıcı doğrulama hareketini gerçekleştirirken, bu uygulamalar kullanıcının elinin geometrisi ve boyutu hakkında zengin bilgi çıkarmak için dokunmatik ekran sensöründen yararlanabilir. Bilgi, özellikle parmaklar arasındaki mesafe ve açı, her bir parmağın dokunmatik ekrana dokunduğu ve dokunmatik ekrana dokunduğu ve ayrıldığı kesin zamanlamanın yanı sıra her bir parmağın uyguladığı boyut ve basınçla ilgili olabilir. Aynı zamanda, bu uygulamalar, hareket sırasında mobil cihazın yer değiştirmesini ve dönüşünü kaydetmek için gömülü ivmeölçer ve cayro sensörlerinden yararlanabilir. Bir parmak ekrana her dokunduğunda, kullanıcının hareket sırasında mobil cihaza nasıl dokunup tuttuğuna bağlı olarak mobil cihaz hafifçe yer değiştirir.
Mevcut uygulamalar, kullanıcıyı tanımlamak için cihazla etkileşime girdiğinde kullanılan çoklu biyometrik özellikleri (örneğin parametreler) kullanabilir. Cihazla kullanıcı etkileşimi, kullanıcının (ve/veya cihazın) hareketini gerektirme eğilimindedir. Mevcut uygulamaların bazılarında, hareket bir kimlik doğrulama hareketiyle (örneğin, oturum açma hareketi) ilgili olabilir. Bir eğitim oturumu sırasında kullanıcı, kimlik doğrulama hareketini art arda gerçekleştirebilir. Eğitim süresi boyunca eğitim kimlik doğrulama hareketlerinden çok sayıda farklı biyometrik özelliğin değerleri tespit edilebilir. Eğitim doğrulama hareketlerinin değerlerinden kullanıcı için kişiselleştirilmiş bir benzerlik eşik değeri belirlenebilir. Kısaca, kişisel benzerlik eşiği, kullanıcının kimlik doğrulama hareketini gerçekleştirirken ne kadar tutarlı (veya tutarsız) olduğunu yansıtabilir. Başka bir deyişle, kişiselleştirilmiş benzerlik eşiği, kullanıcının kimlik doğrulama hareketini gerçekleştirirken ne kadar varyasyona sahip olduğunu yansıtabilir.
Daha sonra, bir kişi cihazda oturum açmak (veya başka bir şekilde cihaz tarafından kimlik doğrulaması yapmak) için kimlik doğrulama hareketini gerçekleştirebilir. Biyometrik özellik değerleri, oturum açma sırasındaki kimlik doğrulama hareketinden tespit edilebilir ve eğitim seansındaki değerlerle karşılaştırılabilir. Oturum açma kimlik doğrulama hareketi ile eğitim oturumu arasındaki değerlerin benzerliği belirlenebilir. Benzerlik, kişiselleştirilmiş benzerlik eşiğini karşılıyorsa, giriş yapmaya çalışan kişi büyük ihtimalle kullanıcıdır. Benzerlik, kişiselleştirilmiş benzerlik eşiğini karşılamıyorsa, kişi muhtemelen bir taklitçidir.
[0016] Bir perspektiften, mevcut uygulamalar tarafından sunulan kullanıcı doğrulama süreci, kullanıcılar için gerçekleştirmesi kolay ve hızlı olabilir ve aynı zamanda bir saldırganın, cihaz üzerinde kullanıcının kimlik doğrulamasını doğrudan gözlemleyerek bile doğru bir şekilde yeniden üretmesi zor olabilir.

İlginç bir şekilde, fikir, Kinect'li Xbox One'a kadar çok çeşitli ekran boyutlarında çalışacaktı.

 

Fikir sadeliği içinde oldukça güzel görünüyor ve sonunda gerçek cihazlarda görüneceğini umuyoruz.

The tam patent burada görülebilir.

Teşekkür DH Köpek Bahşiş için.