Hvorfor jeg overfører iphone x og face ID - foreløpig

Jeg hater passord. De er klumpete, utrygge, lange og sammensatte av nødvendighet, vanskelig å huske og lette å glemme. Og hackere har valg av måter å stjele dem på: keyloggers, phishing-svindel og brudd på data.

Men de mislykkes på forutsigbare måter.

Det samme kan dessverre ikke sies om Apples nyskapende Face ID-autentiseringsteknologi. Utgitt med flaggskipet iPhone X tidligere i år, bruker Face ID sofistikert tech for å identifisere personen som holder telefonen. I tillegg til å lage et 3D-kart over ansiktet ditt, bruker Face ID maskinlæring for å tilpasse seg når du, for eksempel, dyrker en bart, briller eller flytter til forskjellige lysinnstillinger.

All innsatsen som har gått for å utvikle Face ID er ment å fikse feilene i tidligere ansiktsgodkjenningsteknologier, som ofte kan lure med et stillbilde eller en flat video av et ansikt. Og for å være rettferdig, har Apple gjort en god jobb med å forhindre trivielle hacks. Selskapet hevder sannsynligheten for at en tilfeldig person kan se på din iPhone X og låse den opp med Face ID er omtrent 1 av 1 000 000.

Men denne kompleksiteten har introdusert sine egne utfordringer og fått Face ID til å oppføre seg på uforutsigbare måter. Etter å ha sett på de sprø teknikkene folk har brukt for å teste grensene for Face IDs sikkerhet, har jeg fremdeles vanskelig for å definere et vanlig mønster på måtene det har mislyktes.

For eksempel lurte Wires $ 1.000-maske av reporter David Pierce ikke Face ID. Men halvmasken på 150 dollar og faste, trykte øyne fra det vietnamesiske sikkerhetsfirmaet Bkav låste opp iPhone X. Og Face ID kunne fortelle forskjellen mellom identiske tvillinger, men den mystiske trodde en mor og hennes 10 år gamle sønn var samme person. I to andre tester klarte brødre med mange års mellomrom å låse opp den samme iPhone X.

Fooling Face ID

I Apples forsvar er de demonstrerte feilene alle tilfeller, og de fleste av dem er tvilsomme. Det er grunner til å være mistenksomme overfor metoden Bkav brukte for å lure Face ID, og ​​Apple har gjort det klart at den statistiske sannsynligheten for at noen andre enn deg som låser opp telefonen din med Face ID, endres når den personen er tvillingen din eller en slektning som ser mye ut som deg.

Men det som bekymrer meg er at Face IDs AI-algoritmer kan spilles. De ikke-så-like brødrene som klarte å låse opp den samme iPhone senere forklarte hvordan de tvang den til å mislykkes og deretter skrev inn passordet manuelt flere ganger. Selv om Apple er forsiktig med hvordan teknologien fungerer, ser det ut til at de to brødrene klarte å trene algoritmen til å tro at de var samme person. Bkav kan ha brukt en lignende teknikk for å lure iPhone til å tro at masken var en variant av eierens ansikt.

Face IDs feil demonstrerer utfordringen med maskinlæringsalgoritmer. I motsetning til tradisjonell programvare, som menneskelige utviklere gir reglene for, definerer maskinlæringsprogramvare sine egne regler ved å analysere store datasett og skjule korrelasjoner og vanlige mønstre. For Face ID tar AI inn kart og bilder av ansiktet ditt og lager sine egne regler for å gjenkjenne deg.

Problemet er at vi ikke helt vet hva disse reglene er. Dette gjør algoritmene effektivt til svarte bokser hvis oppførsel og beslutninger ofte forvirrer brukere - og til og med deres skaper. En AI-algoritme som oppfører seg underlig er ikke mye av problemet når den antyder hva du bør kjøpe eller se på videre. Men når den tar sensitive beslutninger, kan uforutsigbar atferd føre til kritiske feil.

Når du er avhengig av en teknologi for å beskytte en enhet som har tilgang til et vell av sensitiv informasjon - kontoer på sosiale medier, bankapper og mer - vil du vite grensene for og hvordan den kan mislykkes. I denne forbindelse har Face ID hittil vist seg å være mindre pålitelige. Inntil Apple blir mer oversiktlig om hvordan Face ID fungerer, vil jeg holde fast med Touch ID på iPhone 6-ene.