Исследование и анализ атак на Face ID: современные угрозы биометрической аутентификации

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51582/interconf.19-20.01.2026.016
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В работе рассматриваются современные аспекты биометрической аутентификации с акцентом на технологию Face ID. Проведён анализ теоретических основ, включая классификацию биометрических систем на физиологические и поведенческие, а также особенности функционирования Face ID (TrueDepth‑камера, алгоритмы сопоставления, Liveness Detection). Отдельное внимание уделено методам атак: физическим (маски, фотографии, родственники и двойники), цифровым (Deepfake, Replay‑атаки, Injection‑атаки) и социальным (принуждение, обман пользователя). В разделе анализа кейсов представлены лабораторные эксперименты, реальные инциденты и академические публикации, фиксирующие уязвимости системы. Рассмотрены современные угрозы, связанные с использованием Deepfake в финансовых и государственных сервисах, а также риски массового наблюдения и утечки биометрических данных. В заключительной части предложены методы защиты и перспективы развития: совершенствование технологий Liveness Detection, внедрение многофакторной аутентификации и развитие алгоритмов противодействия Deepfake. Работа подчёркивает необходимость комплексного подхода к обеспечению безопасности биометрических систем.