Ataque de manchas

Un atacante activo se clasifica como alguien que tiene el dispositivo en la mano y controla la iluminación y los ángulos. Estos atacantes pueden alterar la pantalla táctil para identificar mejor el PIN o el patrón de búsqueda mediante la limpieza o el uso de polvo para huellas dactilares. ^{[ 2 ]} Una configuración típica de un atacante activo podría incluir una cámara montada, el teléfono colocado sobre una superficie y una única fuente de luz. Las ligeras variaciones en la configuración incluyen el tipo y tamaño de la fuente de luz y la distancia entre la cámara y el teléfono. Un atacante más experimentado prestaría mayor atención al ángulo de la luz y la cámara, la fuente de iluminación y el tipo de cámara y lente utilizados para obtener la mejor imagen, teniendo en cuenta las sombras y los reflejos de la luz. ^{[ 1 ]}

Un atacante pasivo es un observador que no tiene el dispositivo en sus manos y, en cambio, debe realizar un ataque de espionaje. ^{[ 2 ]} Esto significa que esperará la oportunidad adecuada para recopilar las imágenes de las huellas dactilares hasta que pueda obtener el dispositivo. El atacante pasivo no tiene control sobre la fuente de luz, el ángulo, la posición del teléfono ni el estado de la pantalla táctil. Depende del usuario autorizado y de su ubicación para obtener una imagen de buena calidad que le permita descifrar el código de seguridad posteriormente. ^{[ 1 ]}

En los casos en que las huellas dactilares no son muy visibles a simple vista, se utiliza un preprocesamiento para identificar las huellas dactilares más intactas, determinadas por la cantidad de detalles de crestas que presentan. Seleccionar las huellas dactilares con más detalles de crestas permite diferenciar entre las huellas dactilares del usuario y las de quienes comparten el dispositivo. ^{[ 13 ]} Al presionar un dedo sobre la superficie de la pantalla táctil para crear una huella dactilar, el líquido de los bordes de las crestas llena la zona de contacto. Este líquido de la huella dactilar está compuesto por sustancias de la epidermis , las glándulas secretoras y contaminantes extrínsecos como suciedad o productos para la piel. Al levantar la yema del dedo, el líquido también se retrae, dejando rastros residuales. ^{[ 14 ]} Los atacantes pueden usar polvo para huellas dactilares para espolvorear sobre estas manchas de aceite y revelar la huella dactilar visible y sus crestas. El polvo puede mejorar la reflexión difusa , que se refleja en superficies rugosas y hace que la mancha espolvoreada sea más visible para el ojo humano. Existen diferentes polvos para elegir según los colores que mejor contrasten con la pantalla táctil y el entorno. Algunos ejemplos de polvos son aluminio, bronce, óxido cúprico, hierro, dióxido de titanio, grafito, polvo magnético y fluorescente. Esta acción de espolvoreo también imita los procesos utilizados en la investigación de una escena del crimen. ^{[ 13 ]}

La preservación de huellas dactilares utiliza una cámara para capturar múltiples imágenes de las huellas o del teclado con diferentes variaciones de luz. Generalmente, las cámaras de alta resolución y la iluminación brillante son las más efectivas para identificar manchas. El objetivo es limitar los reflejos y aislar las huellas dactilares con claridad. ^{[ 13 ]}

El mapeo de huellas dactilares utiliza las imágenes de manchas fotografiadas para determinar qué teclas se usaron, superponiendo las imágenes de manchas sobre el teclado o comparando la imagen con una fotografía de referencia. Mapear las posiciones de las manchas ayuda al atacante a determinar qué teclas pulsó el usuario autorizado. Primero, las imágenes de las huellas dactilares y del teclado se redimensionan y procesan para encontrar las áreas que ocupan las huellas dactilares y teclas correspondientes. A continuación, se aplica el algoritmo de detección de bordes de Laplace para detectar los bordes de las crestas de un dedo, mejorar la nitidez de la huella dactilar y eliminar cualquier mancha de fondo. La foto se convierte en una imagen binaria para crear un contraste entre las huellas dactilares blancas y el fondo negro. El uso de esta imagen con divisiones de cuadrícula también ayuda a aclarar dónde pulsó el usuario según las ubicaciones con el mayor número de puntos blancos en cada área de la cuadrícula. ^{[ 13 ]}

En caso de que haya varios usuarios, agrupar las huellas dactilares puede ayudar a clasificar a qué persona pertenece cada una. Las huellas dactilares tienen crestas y valles, y su diferenciación se determina por la estructura general y local de las crestas. Existen tres patrones de crestas dactilares —arco , bucle y espiral— que representan la estructura general, y las terminaciones o bifurcaciones de las crestas representan la estructura local o puntos de minucias . ^{[ 4 ]} Diferentes algoritmos incorporan estos rasgos y la estructura de las huellas dactilares para agruparlas e identificar las diferencias. Algunos ejemplos de algoritmos utilizados son Filterbank, el sistema de vector de orientación adyacente (AOV) y el filtro de correlación. ^{[ 13 ]}

• Filterbank requiere huellas dactilares completas y no puede identificar solo las puntas de los dedos, ya que utiliza tanto la estructura local como la general. El algoritmo funciona seleccionando una región de interés y dividiéndola en sectores. Tras filtrar cada sector, se forma un vector de características con todas las características locales, y se compara la distancia euclidiana de los vectores de dos imágenes de huellas dactilares para comprobar si coinciden. ^{[ 13 ]}
• El sistema de vectores de orientación adyacente compara huellas dactilares basándose únicamente en el número de pares de minucias y los detalles del dedo, en lugar de la estructura global del mismo. El algoritmo funciona numerando todas las crestas de los pares de minucias y creando un AOV que consiste en ese número y la diferencia entre las orientaciones de minucias adyacentes. La puntuación o distancia del AOV entre las dos huellas dactilares se calcula y se compara con un umbral después de una comparación precisa para determinar si las huellas son idénticas. ^{[ 13 ]}
• El filtro de correlación funciona tanto con dedos completos como con las yemas de los dedos. Este algoritmo utiliza un filtro de correlación o una imagen de entrenamiento de la huella dactilar para encontrar el patrón de crestas local y general, así como la frecuencia de las crestas. Al verificar una huella dactilar, la transformación se aplica a la imagen de prueba y se multiplica por los resultados de aplicar el filtro de correlación a la persona de interés. Si el sujeto de prueba y la plantilla coinciden, el resultado debería ser alto. ^{[ 13 ]}

Smug es un método de ataque específico que combina el procesamiento de imágenes con patrones de clasificación para descifrar contraseñas basadas en patrones. Primero, los atacantes toman una foto del área de la mancha con una cámara e iluminación adecuadas. Mediante un algoritmo de coincidencia de imágenes , la imagen capturada se compara con una imagen de referencia del mismo dispositivo para extraer correctamente una imagen recortada que se centre en las manchas. A continuación, los objetos de la mancha se identifican mediante detección binaria de bordes Canny y la transformación de Hough para mejorar la visibilidad de las ubicaciones de las huellas dactilares. Se detectan posibles segmentos entre los deslizamientos y los puntos con un algoritmo para formar el patrón objetivo. Los segmentos se filtran para eliminar los bordes no deseados y aislados, conservando solo los bordes que siguen la dirección del segmento. Estos segmentos se identifican determinando si la mancha entre dos puntos de la cuadrícula forma parte de un patrón después de comparar el número de objetos de la mancha con un umbral establecido. Finalmente, estos segmentos se utilizan en un modelo de contraseña para localizar posibles contraseñas (por ejemplo, un modelo de Markov n -grama ). Un experimento realizado demostró que este método logró descifrar 360 códigos de patrones el 74,17 % de las veces con la ayuda de ataques de manchas, una mejora con respecto al 13,33 % de los ataques de adivinación pura. ^{[ 12 ] [ 16 ]}

Los PIN no solo son susceptibles a ataques de borrado de datos, sino también a otros ataques posibles mediante observación directa, como ataques de observación indiscreta , o simplemente adivinación, como ataques de fuerza bruta . Además, se utilizan ampliamente en transacciones electrónicas , cajeros automáticos y otras operaciones bancarias. Si un PIN se comparte o es robado, el dispositivo o la máquina no puede detectar si el usuario es el titular legítimo, ya que solo depende de que se haya introducido el número correcto. En relación con los ataques de borrado de datos, esto permite a los atacantes robar información fácilmente, puesto que no existe otra forma de autenticar la identidad del usuario. ^{[ 18 ]}

Los dispositivos con pantalla táctil que utilizan contraseñas basadas en texto contienen huellas dactilares en la ubicación de los números o letras correspondientes en el teclado alfanumérico. Los atacantes pueden usar esto para realizar un ataque de descifrado de huellas. La desventaja de las contraseñas basadas en texto no es solo su vulnerabilidad a los ataques de descifrado de huellas, sino también la tendencia de los usuarios a olvidarlas. Esto hace que muchos usuarios utilicen contraseñas fáciles de recordar o reutilicen varias contraseñas en diferentes plataformas. Estas contraseñas se encuentran dentro de lo que se denomina un subespacio de contraseñas débiles dentro del espacio completo de contraseñas y facilitan que los atacantes accedan a ellas mediante ataques de diccionario de fuerza bruta . ^{[ 11 ]} Un estudio de 2017 revisó 3289 contraseñas, y el 86 % de ellas presentaban algún tipo de similitud estructural, como contener palabras del diccionario y ser cortas. ^{[ 19 ]}

Draw-a-Secret es un esquema de autenticación gráfica que requiere que los usuarios dibujen líneas o puntos en una cuadrícula bidimensional. Una autenticación exitosa depende de si el usuario puede replicar exactamente la ruta dibujada. Android Pattern Password es una versión de Pass-Go que sigue el concepto de DAS. ^{[ 20 ] [ 21 ]}

Aunque existen muchas contramedidas que ayudan a proteger contra los ataques de smudge, crear contraseñas seguras puede ser el primer paso para proteger un dispositivo. Algunos de los pasos recomendados son: ^{[ 25 ]}

• Las contraseñas deben tener al menos 8 caracteres. Una contraseña más larga se aleja del subespacio de contraseñas débiles y dificulta que el atacante interprete más huellas dactilares.
• Evite usar palabras del diccionario, ya que pueden ser más comunes y hacer que la contraseña sea débil.
• Cambia tus contraseñas con frecuencia.
• Utilice contraseñas generadas aleatoriamente. Las contraseñas aleatorias impiden que el usuario elija palabras comunes y fáciles de recordar, que son fácilmente vulnerables a los ataques.
• Evite usar la misma contraseña para todos los sistemas de autenticación de seguridad. Esto impide que los atacantes accedan a otra información si descubren alguna de las contraseñas.

Aunque estos son los consejos recomendados para contraseñas más seguras, los usuarios pueden quedarse sin opciones que recuerden y, posteriormente, olvidar la contraseña tras cambios frecuentes. Para evitarlo, suelen elegir contraseñas cortas y débiles para mayor comodidad y para reducir el tiempo de desbloqueo. ^{[ 26 ]}

Los investigadores han estudiado las propiedades antihuellas dactilares que permiten a las personas mantener sus contraseñas actuales sin preocuparse por las manchas residuales. Las superficies capaces de repeler el agua y la grasa de los dedos se denominan lipofóbicas. Las superficies con baja energía superficial y transparencia superficial (baja rugosidad) suelen ser antihuellas debido a sus mayores ángulos de contacto y baja atracción molecular . Una baja atracción molecular significa que hay poca o ninguna adhesión para que las moléculas de aceite y agua se unan a la superficie y dejen rastro. Sin embargo, lograr estas propiedades sin comprometer la funcionalidad de una pantalla táctil es difícil, ya que la baja energía superficial altera la durabilidad y la funcionalidad de la propia pantalla táctil. ^{[ 14 ]}

Gracias a esta investigación, se han lanzado al mercado diversos protectores de pantalla antihuellas, como el protector de pantalla antirreflejos y antihuellas de Tech Armor y los protectores de pantalla antimicrobianos InvisibleShield Premium Film y Glass Elite ( vidrio templado ) de ZAGG. ZAGG comercializa su InvisibleShield como resistente a las manchas, a los reflejos y a los arañazos. ^{[ 27 ]} Estos accesorios para teléfonos pueden costar entre 30 y 60 dólares. ^{[ 28 ]}

También ha habido varios teléfonos inteligentes en el mercado que se han promocionado como poseedores de un recubrimiento oleofóbico , que resiste el aceite para mantener la pantalla táctil libre de huellas dactilares. La pantalla oleofóbica hace caer gotas de cualquier residuo de aceite, evitando que se adhieran a la superficie y facilitando la limpieza de los residuos de los dedos sin manchar. ^{[ 29 ]} En julio de 2016, Blackberry lanzó el teléfono inteligente DTEK50 con un recubrimiento oleofóbico. ^{[ 30 ] [ 28 ]} Otros fabricantes de teléfonos han utilizado esto para las pantallas táctiles de sus dispositivos, como las muchas generaciones de iPhones de Apple, ^{[ 31 ] [ 32 ]} Nokia y Lumia . y HTC Hero . ^{[ 33 ]}

La biometría es un tipo de autenticación que identifica a un usuario en función de su comportamiento o características físicas, como pulsaciones de teclas , marcha y reconocimiento facial , en lugar de lo que pueda recordar o memorizar. ^{[ 4 ]} Un sistema biométrico toma las características únicas del individuo y las registra como una plantilla biométrica, y la información se compara con la entrada capturada actualmente para autenticar a un usuario. ^{[ 34 ]} La biometría se clasifica como fisiológica o conductual por el Subcomité de Biometría del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de EE. UU. (NSTC). ^{[ 35 ]} Este tipo de seguridad puede servir como protección secundaria a los métodos de contraseña tradicionales, que son susceptibles a ataques de manipulación, ya que no depende de introducir un número o patrón memorizado ni de recordar una imagen. Las investigaciones realizadas sobre autenticación biométrica encontraron que una combinación o híbrido de biometría y contraseñas o PIN tradicionales puede mejorar la seguridad y la usabilidad del sistema original. ^{[ 36 ]}

Una de las desventajas de la biometría son los ataques de suplantación de identidad, donde los atacantes imitan al usuario. Esto puede aumentar la vulnerabilidad del dispositivo si los atacantes recurren a métodos que les permiten copiar el comportamiento de la víctima. Algunos de estos métodos incluyen el uso de una aplicación basada en la realidad que guía a los atacantes al ingresar al teléfono de la víctima o el uso de una película transparente con punteros y señales de audio para imitar el comportamiento de la víctima. ^{[ 37 ]} Otra vulnerabilidad es que la plantilla biométrica puede filtrarse o robarse mediante piratería informática u otros medios a personas no autorizadas. ^{[ 38 ] [ 39 ]} Una posible solución a cualquier robo, filtración o suplantación de identidad son los esquemas de protección de plantillas de huellas dactilares, ya que dificultan el acceso de los atacantes a la información mediante cifrado y técnicas adicionales. ^{[ 36 ] [ 38 ]}

SmudgeSafe es otro método de autenticación protegido contra ataques de manipulación de imágenes que utiliza transformaciones de imágenes bidimensionales para rotar, voltear o escalar la imagen en la pantalla de inicio de sesión. El usuario dibuja un generador gráfico de contraseña a partir de los puntos de una imagen, como de costumbre, pero la imagen se verá diferente cada vez que inicie sesión. Los cambios realizados en la imagen son aleatorios, por lo que las manipulaciones de inicios de sesión anteriores no dan pistas a los atacantes sobre la entrada. Para garantizar que las transformaciones aplicadas cambien significativamente la ubicación de los puntos de la contraseña, el área de estas ubicaciones específicas en la imagen está restringida. En un estudio que comparó el método de autenticación gráfica de SmudgeSafe con patrones de bloqueo y PIN, SmudgeSafe obtuvo el mejor rendimiento con un promedio de 0,51 contraseñas adivinadas por participante. El bloqueo de patrón tuvo un promedio de 3,50 y los PIN un promedio de 1,10 contraseñas adivinadas correctamente por participante. ^{[ 6 ]}

TinyLock fue propuesto por Kwon et al. ^{[ 5 ]} y utiliza dos cuadrículas; la superior es para las celdas presionadas para el proceso de confirmación, y la inferior es un bloc de dibujo para el proceso de autenticación. ^{[ 5 ]} La cuadrícula superior se utiliza para notificar al usuario mediante parpadeo y vibración si está en el punto inicial correcto antes de comenzar a dibujar. La mitad inferior de la pantalla contiene una pequeña cuadrícula de 3 x 3 que se utiliza para dibujar la contraseña secreta. La cuadrícula es mucho más pequeña en comparación con los bloqueos de patrón tradicionales, lo que obliga al usuario a dibujar en un espacio confinado para comprimir todas las manchas en un área pequeña. Este método mitiga los ataques de manchas porque las manchas están todas juntas, y los usuarios deben dibujar una rueda virtual circular en cualquier dirección después de dibujar la contraseña de patrón. Sin embargo, este método no está completamente libre de ataques de observación del hombro. ^{[ 20 ]} Además, otra desventaja es que los puntos de la cuadrícula son difíciles de visualizar debido a su pequeño tamaño, lo que dificulta dibujar patrones complejos y desbloquear sin errores. ^{[ 16 ]}

ClickPattern utiliza una cuadrícula de 3 x 3 etiquetada del uno al nueve, y el usuario debe hacer clic en los nodos que se corresponden con el final de una línea dibujada para evitar deslizar el dedo por la pantalla. Esto crea manchas que son más difíciles de distinguir del uso normal de la pantalla. En todo caso, las manchas creadas revelarán los nodos utilizados, pero no el patrón, por lo que está más protegido contra ataques de manchas que el bloqueo de patrón de Android. En la pantalla de bloqueo, ClickPattern consta de estos tres componentes: ^{[ 42 ]}

• Cuadrícula 3 x 3
• Tabla numerada del 1 al 9
• Aceptar y botón Deshacer

El usuario se autentica cuando el patrón introducido coincide con el patrón original y se presenta en el mismo orden y dirección. Para crear un patrón válido, este debe tener al menos 4 puntos y ninguno puede repetirse. El patrón siempre contendrá puntos entre una secuencia, aunque no sea necesario hacer clic en ellos. Los usuarios también pueden acceder a un nodo no utilizado a través de puntos previamente utilizados. ^{[ 42 ]}

Esta autenticación multitáctil utiliza características geométricas y de comportamiento para verificar a los usuarios en un dispositivo con pantalla táctil. Según Song et al ., ^{[ 43 ]} este gesto TFST tarda un promedio de 0,75 segundos en desbloquearse, es muy fácil de usar y sencillo de seguir. El usuario junta de dos a cuatro dedos en posición recta, lo que reduce la superficie de contacto en comparación con otros métodos multitáctiles. Con los dedos en esta postura fija de la mano, el usuario puede elegir trazar un patrón simple o complejo, y la pantalla detectará las posiciones de los dedos y registrará cada movimiento del trazo en forma de eventos táctiles. Estos eventos táctiles tienen en cuenta las coordenadas X e Y, la cantidad de presión aplicada, el tamaño del dedo, la marca de tiempo y el tamaño del área tocada, y se comparan con la plantilla creada durante el proceso de registro. ^{[ 19 ]} Las características fisiológicas o la geometría de la mano incluyen una medición entre los posibles trazos del gesto realizado. Los trazos horizontales registran las diferencias de longitud de los dedos, y los trazos verticales registran el ancho de los dedos. Dado que el usuario siempre coloca los dedos en posición recta, las medidas del dedo se mantendrán constantes y proporcionarán una verificación consistente. Por último, se registran características de comportamiento, específicamente la longitud del trazo, el tiempo que tarda, la velocidad del trazo, la herramienta o el área de cada punto de contacto en relación con el tamaño del dedo, el tamaño del área de contacto, la presión aplicada y el ángulo del trazo. Para un trazo, se registran 13 características de comportamiento, y este número aumenta a 26, 39 y 52 para hasta cuatro trazos. ^{[ 43 ]}

Con las nuevas tecnologías orientadas a la creación de pantallas flexibles para smartphones, surgen más oportunidades para desarrollar métodos de autenticación innovadores. Las contraseñas por flexión son un tipo original de autenticación de contraseña para pantallas flexibles. Consisten en diferentes gestos de flexión que los usuarios realizan doblando o deformando la superficie de la pantalla, y actualmente hay un total de 20 gestos disponibles. La flexión puede formar parte de un único gesto, doblando individualmente una de las cuatro esquinas de la pantalla, o de un gesto de flexión múltiple, doblando simultáneamente pares de esquinas. ^{[ 44 ]}

Un nuevo método de autenticación propuesto, denominado Técnica de Autenticación Basada en Fractales (FBAT, por sus siglas en inglés), utiliza el Triángulo de Sierpinski para autenticar a los usuarios. Este proceso combina la autenticación basada en reconocimiento y la basada en recuerdo con claves, ya que los usuarios deben reconocer y hacer clic en sus triángulos de color preseleccionados a medida que aumenta el nivel de los triángulos. Para los teléfonos inteligentes, el nivel de triángulos se establece en 3 debido al tamaño limitado de la pantalla táctil, pero puede aumentarse para tabletas más grandes. En el nivel 3, la probabilidad de que un atacante adivine la contraseña es del 0,13 %. La autenticación basada en reconocimiento requiere que los usuarios reconozcan imágenes preseleccionadas, mientras que la autenticación gráfica basada en recuerdo con claves requiere que los usuarios hagan clic en puntos preseleccionados en una imagen. En el Triángulo de Sierpinski, se crea un patrón de color seleccionado durante el registro y se oculta en el dispositivo. Para autenticarse, un usuario debe seleccionar el patrón correcto en cada nivel mientras los triángulos se reorganizan aleatoriamente. Dado que los triángulos de colores se generan aleatoriamente, pueden aparecer en distintas ubicaciones en cada autenticación, dejando así rastros que no proporcionan ninguna pista a los posibles atacantes. Esta técnica puede utilizarse en dispositivos Android, cajeros automáticos, ordenadores portátiles o cualquier dispositivo que utilice autenticación para desbloquearse. ^{[ 25 ]}

Knock Code es un método de autenticación introducido por LG Electronics que permite a los usuarios desbloquear un teléfono sin encenderlo, simplemente tocando el área correcta en la secuencia adecuada. La pantalla se divide en cuatro secciones, con líneas verticales y horizontales que cambian. ^{[ 45 ]} Se han propuesto dos variantes de Knock Code: el código de 2 x 2 y el de 1 x 2. Estas variantes pueden proteger contra ataques de borrado de huellas dactilares gracias a las operaciones de deslizamiento que eliminan el rastro de los golpes al final, una vez introducidos los toques. En un estudio de usuarios que comparó el Knock Code original con el patrón de desbloqueo de Android, estos esquemas de variantes mostraron mayor resistencia a los ataques de borrado de huellas dactilares. ^{[ 20 ]}

• Código de golpe 2 x 2: El código de golpe 2 x 2 añade el gesto de deslizamiento, lo que ayuda a aumentar la cantidad de combinaciones de contraseñas a aproximadamente 4.500 millones de formas, o 53.000 veces más que el código de golpe original. Este esquema utiliza cuatro partes de la cuadrícula y tiene como objetivo disminuir la cantidad de gestos realizados sin sacrificar un alto nivel de seguridad. ^{[ 20 ]}
• Código de golpe 1 x 2: El esquema 1 x 2 también utiliza operaciones de deslizamiento, pero reduce la cantidad de áreas a dos adyacentes. El reconocimiento de área flexible, que es el algoritmo utilizado, no permite operaciones de deslizamiento en la misma área para mayor comodidad, y el usuario solo tiene que usar su pulgar para desbloquear el teléfono. La cantidad de contraseñas en el subespacio es exactamente la misma que en el Código de Golpe original. ^{[ 20 ]}