La IA ha descubierto algo sobre nuestras huellas dactilares que puede alterar nuestra seguridad e investigaciones

  • Lo que hasta ahora era una prueba irrefutable se enfrenta a una situación muy distinta

  • Los sistemas de seguridad de huella plantean cada vez más dudas

Huella
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Rubén Márquez

Editor - Trivia
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Rubén Márquez

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Pese a que hemos crecido con la idea de que todas las huellas dactilares son únicas, lo que ha motivado investigaciones forenses y sistemas de seguridad biométrica basados en esa máxima, en 2024 la Universidad de Columbia publicaba un estudio en el que arrojaba otra realidad muy distinta: ni son tan únicas como creíamos ni son independientes. 

Tras analizar y comparar 60.000 huellas utilizando una red neuronal, la inteligencia artificial descubrió que los diferentes dedos de una mano pueden tener variaciones entre sí, pero mantienen una misma estructura mediante la que la IA podía atar dos huellas aparentemente diferentes. Con una precisión del 77%, las curvas y remolinos en el centro de dos huellas permitían establecer una relación. 

Las huellas dactilares ya no son únicas

El descubrimiento apuntaba a cambiar las investigaciones forenses por una sencilla razón. Si un sospechoso deja una huella con un dedo en una escena del crimen, y otra huella de otro dedo en otra, hasta ahora resultaba imposible conectarlas. Gracias a ese nuevo modelo de IA, la posibilidad de establecer un puente estaba sobre la mesa. 

Pese a que la herramienta nunca se ha llegado a estandarizar, y como mucho puede utilizarse como una fuente de pistas, pero no como prueba clave en un tribunal, durante los últimos años aquella investigación ha servido para generar un problema adicional. Bajo la premisa de la Duda Artificial, lo que hasta ahora era una prueba irrefutable se enfrenta a una situación muy distinta: ¿si las huellas ya no son únicas, cómo se puede demostrar que una huella parcial es de un acusado y no un falso positivo?

Sumemos también otro caso que nos toca más de cerca, el de las DeepMasterPrints o huellas sintéticas generadas por redes neuronales. Digamos que cuando utilizas un sistema de seguridad de huella dactilar, el escáner no analiza la huella al completo, sino que se agarra a unos puntos concretos aleatorios. Digamos que si tu huella al completo es una contraseña de 20 letras, el sistema sólo se preocupa por 5. 

El problema es que si las huellas dejan de ser tan únicas, diseñar una huella dactilar maestra que contenga tantos rasgos comunes como sea posible pone en riesgo que un sistema de seguridad pueda ser confundido. Lo que hasta ahora se intentaba forzar a escopetazo limpio, mañana puede terminar siendo un disparo lo más certero posible por pura estadística. 


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