从解锁智能手机到进行支付交易，指纹识别正越来越广泛地应用于身份验证。但是一个研究者团队已经能成功地提取真实指纹并创造出被称为“DeepMasterPrints”的假指纹。借助神经网络技术发展可能意味着指纹识别变得不那么安全。
“MasterPrints”是可以进行大量指纹相匹配的人造真实指纹，由纽约大学Philip Bontrager领导的研究者团队在论文中写道。“在这个项目中，我们创造出完整的实用级MasterPrints，也就是DeepMasterPrints，它的识别准确率比此前任何方法都要高。”
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这种被称作潜指印可变演进的方法是通过基于真实指纹影像训练对立生成网络（GAN）创造而成。GAN教授算法有关某个事物的信息，在指纹的案例中，GAN向算法输入了大量的信息数据。GAN通过两个观察原始数据学习的神经网络组成。其中一个观察原始数据（指纹），另一个基于数据集创造虚假图像。指纹识别系统只读取读取最先接触传感器的指纹部分而非整个指纹。这使得骗过指纹识别器变得更加容易。
GAN创造出多种能够匹配真指纹且骗过识别器和人眼的假指纹。研究者还发现当仿生系统的错误率低于千分之一时，它可以模仿不止一个手指的指纹。研究者写道:“这项方法很可能在指纹安全和指纹生成领域都会获得广泛应用。”他们希望这项研究未来能帮助发展出更加安全的身份验证系统。
“包含了三个指纹匹配者和两个不同数据集的实验表明该方法是可靠的而并非某个具体指纹匹配者和数据集所产生的假象。这个概念尚未被充分开发，其可能会在创意研究和其它安全领域发挥作用。”
