16.12.2019 377
Узнав, как проверить Айфон на оригинальность, и выполнив ряд связанных с этим несложных манипуляций, владелец аппарата, скорее всего, защитит свои конфиденциальные данные, а также облегчит разблокировку меню приложений. То и другое можно сделать, используя функцию Touch ID. Что это такое и как правильно настроить Тач Айди — попробуем разобраться.
Содержание
Что такое Touch ID?
Touch ID — это присутствующая по умолчанию в продуктах Apple опция, позволяющая:
- разблокировать Айфон или Айпад одним нажатием пальца;
- обеспечить защиту хранящихся на телефоне данных, а также ограничить доступ к отдельным приложениям или сервисам;
- совершать покупки в App Store без ввода пароля от учётной записи.
Принцип действия Тач Айди прост. Мини-сканер, встроенный в кнопку «Домой», во время настройки фиксирует объёмные отпечатки пальцев владельца iPhone, а затем при последующих прикосновениях сверяет получаемые данные с имеющимися в базе. Таким образом, посторонний человек, с почти стопроцентной вероятностью обладающий отличающимся набором отпечатков пальцев, просто не сможет разблокировать Айфон и воспользоваться сохранённой в нём информацией — включая фотографии, аудио-, видеозаписи, адреса электронной почты и так далее.
Важно: с помощью Touch ID невозможно разблокировать Apple ID, авторизоваться в iCloud и других фирменных онлайн-сервисах — функция используется на каждом устройстве в отдельности и защищает конкретный Айпад или Айфон, а не аккаунт пользователя.
Датчик Тач Айди работает на моделях iPhone начиная с 5S и iPad начиная с Air 2; сенсоры второго поколения, отличающиеся повышенной точностью и минимальным количеством «вылетов», доступны соответственно начиная с iPhone 6S и iPad Pro 10.5. Поскольку Touch ID — физическое, а не чисто программное устройство, владельцам более старых Айфонов и Айпадов придётся ради обеспечения безопасности настраивать код-пароль — благо сделать это проще, чем отвязать iPhone от Apple ID.
Как настроить Touch ID на iPhone?
Настроить Тач Айди на устройстве, поддерживающем эту функцию, не сложнее, чем поставить рингтон на Айфон. Пользователю нужно:
- Открыть «Настройки» iPhone и перейти к пункту «Touch ID и код-пароль».
- Тапнуть по кнопке «Добавить отпечаток».
- Дождаться появления на экране Айфона или Айпада просьбы приложить большой палец к кнопке «Домой» и выполнить инструкцию — сначала просто коснувшись сенсора, а затем полностью «прокатав» палец по кнопке: это позволит получить объёмный, наиболее точный скан отпечатка. Повторить те же действия для остальных пальцев — всего доступно пять слотов.
- Владелец iPhone, считающий, что один или несколько сканов получились неудачно, может удалить их, тапнув по соответствующему заголовку и потянув влево, после чего нажав на кнопку «Удалить». Затем можно создать новый скан — или ограничиться имеющимися слотами.
- Отлично! Изображения отпечатков пальцев через Тач Айди получены. Теперь следует настроить порядок их использования. В том же разделе пользователь должен передвинуть верхний ползунок, позволяющий разблокировать Айфон, в положение «Включено».
- А затем, если есть необходимость, аналогичным образом включить использование Touch ID для работы с App Store и iTunes Store.
Важно: чтобы отключить функцию Тач Айди, следует деактивировать оба ползунка, а затем — удалить все сохранённые в памяти Айфона или Айпада сканы отпечатков.
Если по прошествии некоторого времени датчик Touch ID перестал исправно работать, стоит перезагрузить iPhone, а затем отключить и заново настроить эту функцию. Не помогло? Возможно, проблема в самом приборе. Тогда владельцу следует, не откладывая до полного выхода сенсора из строя, отнести телефон в сервисный центр и заменить Тач Айди.
Подводим итоги
Функция Touch ID используется в Айфонах и Айпадах начиная соответственно с поколений 5S и Air 2. Её назначение — обеспечение возможности разблокировать устройство и получить доступ к возможностям App Store и iTunes Store по отпечатку пальца. Чтобы включить и настроить Тач Айди, достаточно перейти в раздел «Настроек» под названием «Touch ID и код-пароль» и «прокатать» отпечатки большого и дополнительных пальцев; отключается функция в этом же разделе.
Touch ID стала по-настоящему революционной технологией для всей линейки iPhone. С момента, когда технологию первый раз представили на презентации, разблокировка устройства стала не только безопасной, но и максимально удобной. Для Touch ID нашлось огромное число применений помимо разблокировки гаджета. В этой статье мы расскажем, что такое Touch ID, как он работает и где применяется.
Что такое Touch ID на iPhone
Touch ID – это сканер отпечатков пальцев, который используется в iPhone и другой технике от Apple. Первый раз компания Apple добавила его в iPhone 5S в 2013 году. С тех пор уже на протяжении 5 лет эта технология активно используется в айфонах, айпадах и даже в макбуках.
Touch ID позволяет разблокировать устройство одним лишь касанием специальной поверхности. В мобильных устройствах это кнопка «Home», в макбуках – клавиша.
После своего появления Touch ID быстро набрал большую популярность, ведь больше не надо вводить длинные пароли, чтобы на пару секунд разблокировать смартфон. Приложили палец и через мгновение устройство доступно для пользования.
Как устроен и как работает Touch ID
На данный момент существует два поколения Touch ID. Они отличаются скоростью считывания данных и следовательно более быстрой разблокировкой. Второе поколение начали встраивать начиная с iPhone 6S, и скорость разблокировки там действительно быстрее.
Устройства с Touch ID первого поколения:
|
Устройства с Touch ID второго поколения:
|
Сенсор Touch ID встроен в кнопку «Home» и покрыт сапфировым стеклом. Это позволяет надежно защитить сканер от мелких механических повреждений. Встроенный датчик сканирует подушечку пальца и распознает рисунок на ней. Кроме того вовсе не важно, под каким углом вы приложили палец: сверху, снизу, сбоку – устройство легко разблокируется. Добавлять можно сразу несколько пальцев, чтобы разблокировать устройство любой рукой.
Для чего нужен Touch ID
Touch ID обеспечивает безопасность многих процессоров и ускоряет аутентификацию. Как мы уже сказали, первая и основная задача – разблокировка устройства. Вы устанавливаете кодовый пароль и настраиваете сканер отпечатков пальцев. Когда нет возможности использовать Touch ID (мокрые руки и т.д.), просто вводите пароль. Touch ID помогает с оплатой при использовании Apple Pay. Когда вы хотите расплатиться в магазине с помощью iPhone, вам необходимо дважды нажать на кнопку «Home», чтобы запустилось приложение Apple Pay, и Touch ID проверил, точно ли именно вы совершаете покупку. Если да – оплата пройдет. Если нет – выдаст ошибку.
Далее Touch ID используется в App Store. Когда вы первый раз собираетесь приобрести приложение (платное или бесплатное – неважно), iPhone попросит приложить палец к кнопке «Home», чтобы подтвердить действие. При удалении приложения или игры и последующей установке, сканировать палец не понадобится.
Последним распространенным применением Touch ID является вход в приложения. Обычно это банковские сервисы, доступ к которым нежелателен для посторонних лиц. При входе в такие приложения система просит ввести пароль или использовать Touch ID. Второй вариант, как мы уже убедились, значительно удобнее.
Помимо этого Touch ID позволяет выполнять подтверждение действий с iCloud. Наиболее частый сценарий использования – хотите просмотреть все сохраненные пароли от сайтов – подтверждаете действие сканером отпечатков пальцев.
Как настроить Touch ID
Для наилучшего эффекта и избежания дальнейших неудобств, убедитесь, что руки у вас чистые, а сама кнопка ничем не «заляпана». Перейдите в настройки «Touch ID и код-пароль» и введите пароль. Нажмите «Добавить отпечаток». Далее легкими движениями касайтесь кнопки «Home» одним пальцем.
Системе потребуется несколько таких касаний, чтобы полностью считать ваш рисунок на пальце. Каждый раз немного меняйте положение пальца – на рисунке будет показываться, какая область уже просканирована, а какая требует дополнительных касаний. После того, как все будет готова, система сообщит об успехе. Точно также вы можете добавить новый отпечаток или пользоваться только одним.
Рекомендуем указывать названия отпечатков, если их несколько. Так как потом когда вы заметите, что система плохо распознает указательный палец, то достаточно сложно будет сразу понять, какой отпечаток поменять.
Посмотрите также:
- Что такое Apple ID на iPhone и для чего он нужен
- SIRI: что это такое и как пользоваться
- Джейлбрейк: что это такое на iPhone и iPad
- Режим DFU: что это такое на iPhone
- Разъем Lightning: что это такое
Одна из самых крутых фишек iPhone X – это метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии. 
Изображение лица пользователя снимается с помощью инфракрасной камеры, которая более устойчива к изменениям света и цвета окружающей среды. Используя глубокое обучение, смартфон способен распознать лицо пользователя в мельчайших деталях, тем самым «узнавая” владельца каждый раз, когда тот подхватывает свой телефон. Удивительно, но Apple заявила, что этот метод даже безопаснее, чем TouchID: частота ошибок 1:1 000 000.
В этой статье разобран принцип алгоритма, подобного FaceID, с использованием Keras. Также представлены некоторые окончательные наработки, созданные с помощью Kinect.
Понимание FaceID
«… нейронные сети, на которых основана технология FaceID, не просто выполняют классификацию.”
Первым шагом является анализ принципа работы FaceID на iPhone X.Техническая документацияможет помочь нам в этом. С TouchID пользователь должен был сначала зарегистрировать свои отпечатки, несколько раз нажав на датчик. После 10-15 различных касаний смартфон завершает регистрацию.
Аналогично с FaceID: пользователь должен зарегистрировать своё лицо. Процесс довольно прост: пользователь просто смотрит на телефон так, как делает это ежедневно, а затем медленно поворачивает голову по кругу, тем самым регистрируя лицо в разных позах. На этом регистрация заканчивается, и телефон готов к разблокировке. Эта невероятно быстрая процедура регистрации может рассказать многое об основных алгоритмах обучения. Например, нейронные сети, на которых основана технология FaceID, не просто выполняют классификацию.
Выполнение классификации для нейронной сети означает умение предсказывать, является ли лицо, которое она «видит” в данный момент, лицом пользователя. Таким образом, она должна использовать некоторые тренировочные данные для прогнозирования «истинного” или «ложного”, но в отличие от многих других случаев применения глубокого обучения, здесь этот подход не будет работать.
Во-первых, сеть должна тренироваться с нуля, используя новые данные, полученные с лица пользователя. Это потребовало бы много времени, энергии и множество данных разных лиц (не являющимися лицом пользователя), чтобы иметь отрицательные примеры. Кроме того, этот метод не позволит Apple тренировать более сложную сеть «оффлайн”, то есть в своих лабораториях, а затем отправлять её уже обученной и готовой к использованию в своих телефонах. Считается, что FaceID основан на сиамской свёрточной нейронной сети, которая обучается «оффлайн”, чтобы отображать лица в низкоразмерном скрытом пространстве, сформированном для максимизации различия между лицами разных людей, используя контрастную потерю. Вы получаете архитектуру, способную делать однократное обучение, как упоминалось в Keynote.
От лица к числам
Сиамская нейронная сеть в основном состоит из двух идентичных нейронных сетей, которые также разделяют все веса. Эта архитектура может научиться различать расстояния между конкретными данными, такими как изображения. Идея состоит в том, что вы передаёте пары данных через сиамские сети (или просто передаёте данные в два разных шага через одну и ту же сеть), сеть отображает их в низкоразмерных характеристиках пространства, как n-мерный массив, а затем вы обучаете сеть, чтобы сделать такое сопоставление, что данные точек из разных классов были как можно дальше, в то время как данные точек из одного и того же класса находились как можно ближе.
В конечном итоге сеть научится извлекать наиболее значимые функции из данных и сжимать их в массив, создавая изображение. Чтобы понимать это, представьте, как бы вы описали породы собак с помощью небольшого вектора так, что похожие собаки имели бы почти схожие векторы. Вероятно, один номер вы использовали бы для кодирования цвета собаки, другой – для обозначения размера собаки, третий – для длины шерсти и т. д. Таким образом, собаки, похожие друг на друга, будут иметь схожие векторы. Сиамская нейронная сеть может делать это за вас, подобно тому, как это делает автоэнкодер.
Используя эту технологию, необходимо большое количество лиц, чтобы обучить такую архитектуру распознавать наиболее схожие. Имея правильный бюджет и вычислительную мощность (как это делает Apple), можно также использовать более сложные примеры, чтобы сделать сеть устойчивой к таким случаям, как близнецы, маски и т. д.
В чём заключительное преимущество такого подхода? В том, что у вас, наконец, есть модель plug and play, которая может распознавать различных пользователей без какой-либо дополнительной подготовки, а просто вычислять, нахождение лица пользователя на скрытой карте лиц, образовавшейся после настройки FaceID. Кроме того, FaceID способен адаптироваться к изменениям в вашей внешности: как к внезапным (например, очки, шапка, макияж), так и к «постепенным” (растущие волосы). Это делается путём добавления опорных векторов лица, вычисленных на основе вашего нового внешнего вида, на карту.
Реализация FaceID с помощью Keras
Что касается всех проектов машинного обучения, первое, что нам нужно – данные. Создание собственного набора данных потребует времени и сотрудничества многих людей, поэтому с этим могут возникнуть сложности. Существует веб-сайт с набором данных RGB-D лиц. Он состоит из серии RGB-D фотографий людей, стоящих в разных позах и делающих разные выражения лица, как это произошло бы в случае использования iPhone X. Чтобы увидеть окончательную реализацию, вот ссылка на GitHub.
Создаётся свёрточная сеть на основе архитектуры SqueezeNet. В качестве входных данных сеть принимает как RGBD изображения пар лиц, так и 4-канальные изображения, и выводит различия между двумя вложениями. Сеть обучается со значительной потерей, которая минимизирует различие между изображениями одного и того же человека и максимизирует различие между изображениями разных лиц.
После обучения сеть способна конвертировать лица в 128-мерные массивы, так что фотографии одного и того же человека группируются вместе. Это означает, что для разблокировки устройства нейронная сеть просто вычисляет различие между снимком, который требуется во время разблокировки, с изображениями, сохранившимися на этапе регистрации. Если различие подходит под определённое значение, устройство разблокируется.
Используется алгоритм t-SNE. Каждый цвет соответствует какому-либо человеку: как вы можете заметить, сеть научилась группировать эти фотографии довольно плотно. Интересный график также возникает при использовании алгоритма PCA для уменьшения размерности данных.
Эксперимент
Теперь попытаемся увидеть, как работает эта модель, имитируя обычный цикл FaceID. Первым делом зарегистрируем лицо. Затем проведём разблокировку как от лица пользователя, так и от других людей, которые не должны разблокировать устройство. Как упоминалось ранее, различие между лицом, которые «видит” телефон, и лицом зарегистрированным имеет определённый порог.
Начнём с регистрации. Возьмём серию фотографий одного и того же человека из набора данных и смоделируем фазу регистрации. Теперь устройство вычисляет вложения для каждой из этих поз и сохраняет их локально.
Давайте посмотрим, что произойдет, если один и тот же пользователь попытается разблокировать устройство. Различные позы и выражения лица одного и того же пользователя достигают низкого различия, в среднем около 0,30.
С другой стороны, изображения от разных людей получают среднее различие около 1,1.
Таким образом, значение порога, установленное примерно в 0,4, должно быть достаточным для предотвращения разблокировки телефона незнакомцами.
В этом посте я показал, как реализовать проверочную концепцию механики разблокировки FaceID, основанную на встраивании граней и сиамских свёрточных сетях. Я надеюсь, что информация была для вас полезной. Вы можете найти здесь весь относительный код Python.
Больше разборов новых технологий — в Telegram канале.
Всем знаний!
