Hacking sinh trắc học: Nhận diện rủi ro và tăng cường phòng thủ trong kỷ nguyên số

Table of contents

Bằng cách tận dụng các đặc điểm sinh học hoặc hành vi độc đáo của mỗi cá nhân, như dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt, hoặc mẫu giọng nói, sinh trắc học mang lại một lớp bảo mật nâng cao mà các phương pháp xác thực truyền thống như mật khẩu và mã PIN khó có thể sánh được. Trên thực tế, 74% người tiêu dùng hiện nhận thức sinh trắc học vật lý là phương pháp xác minh danh tính kỹ thuật số an toàn nhất.

Các công cụ sinh trắc học được phân thành hai loại chính: chỉ số sinh trắc học sinh lý (ví dụ: đo lường khuôn mặt, dấu vân tay, quét mống mắt) và chỉ số sinh trắc học hành vi (ví dụ: nhịp điệu gõ phím, dáng đi, cử chỉ). Chúng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ mở khóa thiết bị di động, giao dịch tài chính, quản lý hồ sơ bệnh án, đến kiểm soát truy cập tại sân bay và các tòa nhà an ninh.

Sự tiện lợi và tốc độ mà sinh trắc học mang lại, như mở khóa tài khoản chỉ trong vài giây, làm cho chúng trở thành một lựa chọn hấp dẫn, loại bỏ vấn đề quên mật khẩu thường xuyên gây khó chịu cho người dùng.

Tuy nhiên, dù mang lại nhiều lợi ích, không có hệ thống nào là hoàn toàn không thể bị tấn công. Khi sự phụ thuộc vào sinh trắc học tăng lên, việc hiểu rõ các rủi ro tiềm tàng và các biện pháp giảm thiểu là điều cần thiết.

Hacking sinh trắc học là gì?

Hacking sinh trắc học, còn được gọi là tấn công giả mạo (spoofing) hoặc tấn công trình bày (presentation attack), là hành vi truy cập trái phép và lạm dụng dữ liệu sinh trắc học của một người. Điều này có thể xảy ra thông qua việc chặn dữ liệu trong quá trình truyền tải hoặc thu thập chúng từ các vị trí lưu trữ như cơ sở dữ liệu. Một khi dữ liệu sinh trắc học bị xâm phạm, kẻ tấn công có thể mạo danh nạn nhân để truy cập tài khoản hoặc thông tin bí mật của họ.

Điểm mấu chốt là không giống như mật khẩu hoặc mã PIN có thể thay đổi, dữ liệu sinh trắc học là vĩnh viễn và không thể thay thế một khi đã bị lộ. Điều này làm tăng mức độ nghiêm trọng của một vụ xâm phạm dữ liệu sinh trắc học, khiến việc phục hồi trở nên đặc biệt khó khăn.

Các phương thức Hacking sinh trắc học phổ biến

Kẻ tấn công sử dụng nhiều kỹ thuật ngày càng tinh vi để vượt qua các hệ thống sinh trắc học:

Giả mạo (Spoofing): Đây là hành vi tạo ra các bản sao giả mạo của các đặc điểm sinh trắc học để đánh lừa hệ thống xác thực. Các phương pháp bao gồm:

Dấu vân tay giả: Sử dụng hình ảnh độ phân giải cao hoặc khuôn làm từ vật liệu như gelatin hoặc silicone để lừa máy quét dấu vân tay. Thử nghiệm “Gummy Bear” năm 2002 đã chứng minh khả năng này bằng cách sử dụng khuôn kẹo Gummy Bear.
Giả mạo khuôn mặt và mống mắt: Sử dụng hình ảnh độ phân giải cao, mô hình 3D, hoặc video để vượt qua hệ thống nhận dạng khuôn mặt hoặc quét mống mắt.
Tổng hợp giọng nói: Công nghệ tổng hợp giọng nói tiên tiến có thể bắt chước giọng nói của một người, khiến việc phân biệt giữa giọng thật và giọng giả trở nên khó khăn.
Deepfake do AI tạo ra: Các công cụ AI như GAN (Generative Adversarial Networks) có thể tạo ra âm thanh, video hoặc hình ảnh siêu thực, bắt chước hành vi con người. Những deepfake này được sử dụng để mạo danh người dùng trong các xác minh bằng giọng nói hoặc video.

Skimming: Kỹ thuật này sử dụng các thiết bị để thu thập thông tin từ máy quét dấu vân tay hoặc các bề mặt khác, sau đó tạo ra dấu vân tay giả để truy cập thiết bị. Một ví dụ nổi bật là vụ việc một nhóm hacker đã sử dụng skimmer để thu thập dấu vân tay của hơn 1 triệu người.

Tấn công phát lại (Replay Attacks): Kẻ tấn công ghi lại dữ liệu sinh trắc học của một người dùng hợp lệ và sau đó phát lại dữ liệu đó để giành quyền truy cập vào hệ thống.

Vi phạm cơ sở dữ liệu: Các cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu sinh trắc học, đặc biệt là những cơ sở không được mã hóa đầy đủ, là mục tiêu chính của tội phạm mạng. Nếu dữ liệu này bị đánh cắp, chúng có thể được sử dụng lại để vượt qua các hệ thống bảo mật.

Các vụ tấn công sinh trắc học trong thực tế

Lịch sử đã ghi nhận nhiều trường hợp tấn công sinh trắc học đáng báo động:

Vụ hack Văn phòng Quản lý Nhân sự Hoa Kỳ (OPM) năm 2015: Dữ liệu cá nhân của hơn 21 triệu người, bao gồm dữ liệu vân tay của 5,6 triệu cá nhân, đã bị xâm phạm. Đây là một trong những vụ rò rỉ dữ liệu sinh trắc học lớn nhất được biết đến.
Nghiên cứu của Đại học bang Michigan năm 2016: Các nhà nghiên cứu đã chứng minh khả năng tạo ra dấu vân tay giả từ gelatin và máy in phun để mở khóa điện thoại thông minh và máy tính xách tay.
Lỗ hổng Android năm 2017: Một nhà nghiên cứu bảo mật đã phát hiện ra lỗ hổng cho phép trích xuất dữ liệu vân tay từ thiết bị Android và tạo ra bản sao 3D, do dữ liệu không được mã hóa.
Trojan Deepfake nhắm vào ứng dụng ngân hàng (đầu năm 2024): Một trojan ngân hàng mới đã thu thập dữ liệu khuôn mặt của nạn nhân và sử dụng công nghệ deepfake để tạo video chân thực, vượt qua các hệ thống nhận dạng khuôn mặt để truy cập thông tin tài chính.
Tăng vọt các cuộc tấn công tiêm kỹ thuật số và hoán đổi khuôn mặt (2023): Một báo cáo cho thấy sự gia tăng đáng kể các cuộc tấn công tiêm kỹ thuật số (cung cấp hình ảnh tổng hợp trực tiếp vào hệ thống sinh trắc học) và các cuộc tấn công hoán đổi khuôn mặt bằng deepfake tăng 704%.
Vi phạm dữ liệu công ty xét nghiệm di truyền (tháng 10 năm 2023): Dữ liệu cá nhân của khoảng 6,9 triệu người dùng, bao gồm báo cáo tổ tiên và dữ liệu di truyền, đã bị lộ, làm dấy lên lo ngại về bảo mật thông tin sinh trắc học nhạy cảm.

Rủi ro và hậu quả của Hacking sinh trắc học

Hậu quả của việc hacking sinh trắc học là nghiêm trọng, không chỉ vì dữ liệu sinh trắc học là duy nhất và không thể thay đổi khi bị xâm phạm.

Vi phạm dữ liệu và rủi ro không thể đảo ngược: Dữ liệu sinh trắc học bị đánh cắp có thể dẫn đến rò rỉ dữ liệu lớn, tiềm ẩn nguy cơ lộ thông tin nhạy cảm của công ty hoặc khách hàng. Chi phí trung bình cho một vụ vi phạm dữ liệu sinh trắc học đã tăng lên 5,22 triệu USD vào năm 2024, cho thấy mức độ tốn kém của sự cố này.
Giả mạo danh tính: Một khi kẻ tấn công có quyền truy cập vào dữ liệu sinh trắc học của bạn, chúng có khả năng mạo danh bạn, dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng như trộm cắp danh tính và gian lận tài chính.
Vấn đề lưu trữ và bảo mật: Dữ liệu sinh trắc học phải được lưu trữ an toàn, cho dù trên thiết bị hay trên máy chủ tập trung. Các dịch vụ đám mây, dù tiện lợi và có khả năng mở rộng, cũng là mục tiêu hàng đầu cho tội phạm mạng. Nếu dữ liệu không được mã hóa hoặc bảo vệ đầy đủ, chúng có thể bị chặn trong quá trình truyền tải hoặc bị đánh cắp từ cơ sở dữ liệu. Các tổ chức cần đặc biệt cẩn trọng với dữ liệu sinh trắc học nhạy cảm.
Vi phạm quyền riêng tư và lo ngại về giám sát: Việc tích hợp hệ thống sinh trắc học vào mạng lưới giám sát công cộng gây ra những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư và quyền công dân. Các quy định như GDPR và CCPA đã được ban hành để bảo vệ thông tin cá nhân và yêu cầu sự đồng ý của người dùng.
Các mối đe dọa từ nội bộ: Nhân viên hoặc cá nhân có quyền truy cập vào dữ liệu sinh trắc học nhạy cảm có thể lạm dụng hoặc đánh cắp thông tin này, điều này rất khó phát hiện.
Lỗi hệ thống (Dương tính/Âm tính giả): Hệ thống sinh trắc học có thể mắc lỗi, cấp quyền truy cập nhầm cho người không được ủy quyền (dương tính giả) hoặc từ chối người dùng hợp lệ (âm tính giả). Các yếu tố như điều kiện ánh sáng kém, cản trở khuôn mặt, hoặc thay đổi đáng kể về ngoại hình có thể làm tăng lỗi.
Tổn thất tài chính, thiệt hại danh tiếng và hậu quả pháp lý: Các công ty thất bại trong việc bảo vệ dữ liệu sinh trắc học có thể phải chịu tổn thất tài chính lớn, mất lòng tin của khách hàng và đối mặt với các vụ kiện, phạt tiền do không tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu.

Giải pháp giảm thiểu rủi ro Hacking sinh trắc học

Để giảm thiểu các rủi ro liên quan đến hacking sinh trắc học, các tổ chức và cá nhân có thể áp dụng nhiều chiến lược và giải pháp toàn diện:

Xác thực đa yếu tố (MFA): Đây là một trong những cách hiệu quả nhất để tăng cường bảo mật. Bằng cách kết hợp dữ liệu sinh trắc học với một yếu tố xác thực khác (ví dụ: mã PIN, mật khẩu, hoặc mã bảo mật), MFA bổ sung một lớp bảo vệ vững chắc. Ngay cả khi kẻ tấn công thành công giả mạo một đặc điểm sinh trắc học, chúng vẫn cần yếu tố thứ hai để truy cập hệ thống.
Phát hiện sự sống (Liveness Detection) và các biện pháp chống giả mạo: Công nghệ phát hiện sự sống xác minh rằng dữ liệu sinh trắc học được cung cấp là từ một người thật, không phải ảnh, video, mô hình 3D hoặc hình ảnh bị can thiệp kỹ thuật số. Các hệ thống tiên tiến có thể yêu cầu người dùng nháy mắt, xoay đầu, hoặc phân tích các đặc điểm tinh vi như lỗ chân lông để phân biệt ngón tay thật với ngón tay giả.
Mã hóa nâng cao: Mã hóa mạnh mẽ là tối quan trọng khi lưu trữ và truyền tải dữ liệu sinh trắc học. Các tổ chức phải sử dụng các thuật toán mã hóa tiêu chuẩn ngành để bảo vệ dữ liệu khi truyền tải và khi lưu trữ. Điều này đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu bị chặn hoặc đánh cắp, chúng sẽ không thể đọc được đối với các bên không được ủy quyền. Cần lưu ý rằng các mẫu sinh trắc học không phải là hình ảnh gốc, mà là các mô hình toán học mã hóa các điểm dữ liệu cần thiết để so sánh và xác minh.
Giải pháp lưu trữ phi tập trung và điện toán biên: Thay vì lưu trữ dữ liệu sinh trắc học trong cơ sở dữ liệu tập trung dễ bị xâm phạm, dữ liệu có thể được xử lý và lưu trữ cục bộ trên thiết bị (điện toán biên). Điều này giảm rủi ro vi phạm dữ liệu quy mô lớn, vì kẻ tấn công sẽ cần truy cập trực tiếp vào từng thiết bị. Việc lưu trữ mẫu sinh trắc học tách biệt khỏi thông tin nhận dạng cá nhân (PII) của người tiêu dùng cũng là một biện pháp bảo mật quan trọng.
Kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và kiểm toán: Các tổ chức phải đảm bảo rằng dữ liệu sinh trắc học chỉ có thể truy cập bởi nhân viên được ủy quyền. Điều này có thể được thực hiện thông qua kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) và kiểm soát truy cập dựa trên thuộc tính (ABAC), cũng như nguyên tắc đặc quyền tối thiểu. Kiểm toán định kỳ nhật ký truy cập giúp phát hiện và ngăn chặn truy cập trái phép.
Nâng cao nhận thức cộng đồng và giáo dục người dùng: Giáo dục người dùng về tầm quan trọng của bảo mật sinh trắc học và cách tự bảo vệ là yếu tố then chốt. Điều này bao gồm việc không chia sẻ dữ liệu sinh trắc học, sử dụng mật khẩu mạnh, cảnh giác với các trò lừa đảo lừa đảo, và chỉ sử dụng các nền tảng đáng tin cậy.
Cập nhật phần mềm thường xuyên: Việc giữ phần mềm hệ thống sinh trắc học luôn được cập nhật đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật mới nhất luôn được áp dụng.
Sinh trắc học hành vi: Phân tích các mẫu hành vi độc đáo của người dùng như nhịp điệu gõ phím, cử chỉ, và cách tương tác với thiết bị có thể cung cấp thêm một lớp bảo mật liên tục và khó giả mạo.
Giám sát video: Hệ thống giám sát video tiên tiến với tính năng phát hiện chuyển động, nhận dạng khuôn mặt và phát hiện bất thường có thể giám sát các điểm truy cập tiềm năng theo thời gian thực và cảnh báo ngay lập tức về hoạt động đáng ngờ.
Hệ thống kiểm soát truy cập nâng cao: Các phương pháp như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) hoặc thuộc tính (ABAC) có thể hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu sinh trắc học dựa trên vai trò hoặc thuộc tính cụ thể của người dùng.
Hệ thống phát hiện xâm nhập vật lý: Giám sát và báo cáo các nỗ lực truy cập trái phép vào các khu vực vật lý được bảo vệ, như phòng máy chủ nơi dữ liệu sinh trắc học có thể được lưu trữ. Các hệ thống này sử dụng cảm biến, báo động và hệ thống thông báo để cảnh báo ngay lập tức nhân viên bảo mật.
Xác minh danh tính kỹ thuật số: Tập trung vào việc liên kết dữ liệu sinh trắc học với một danh tính kỹ thuật số đã được xác nhận, tăng cường độ tin cậy của quá trình xác thực.
Sinh trắc học đa phương thức: Kết hợp nhiều loại sinh trắc học (ví dụ: dấu vân tay và nhận dạng khuôn mặt) để tăng cường bảo mật, khiến kẻ gian lận khó giả mạo đồng thời nhiều đặc điểm sinh trắc học.

Kết luận

Sinh trắc học đang thay đổi cách chúng ta bảo mật hệ thống và dữ liệu. Mặc dù lợi thế về bảo mật và tiện lợi là rõ ràng, điều quan trọng là phải giải quyết các hạn chế, đặc biệt là về quyền riêng tư và chi phí. Khi công nghệ phát triển, khả năng sao chép kỹ thuật số các đặc điểm sinh trắc học cũng tăng lên. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp các khả năng ngăn chặn gian lận tiên tiến như phát hiện deepfake và tấn công tiêm dữ liệu, cùng với xác thực đa yếu tố.

Bằng cách duy trì thông tin cập nhật và áp dụng các đổi mới mới nổi, các tổ chức có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ sinh trắc học, cân bằng giữa bảo mật, tiện lợi và quyền riêng tư để tạo ra một tương lai kỹ thuật số an toàn hơn.

eGCS – Kiểm soát ra vào toàn diện cho bảo mật và hiệu quả vận hành

Xây dựng một hệ thống kiểm soát truy cập mạnh mẽ không chỉ bảo vệ tài sản mà còn tạo rào chắn cho toàn bộ hoạt động doanh nghiệp. Với eGCS – Gate Control System, bạn có thể:

Bảo mật chặt chẽ: hỗ trợ thẻ từ, vân tay, khuôn mặt, ngăn truy cập trái phép.
Quản lý tập trung: giám sát lịch sử ra vào, phân quyền và xử lý sự cố nhanh.
Kiểm soát linh hoạt: áp dụng cho nhân viên, khách, nhà thầu và phương tiện.
Tích hợp toàn diện: kết nối chấm công, giám sát và các hệ thống an ninh khác.

Bằng việc triển khai eGCS, doanh nghiệp không chỉ đảm bảo an ninh tuyệt đối cho các khu vực nhạy cảm như khu sản xuất, kho bãi hay văn phòng, mà còn vận hành kiểm soát ra vào một cách mượt mà, hiệu quả và minh bạch.

👉 Khám phá ngay giải pháp kiểm soát ra vào eGCS tại đây:
https://giaiphaptinhhoa.com/phan-mem-kiem-soat-ra-vao

eGCS – An ninh thông minh, vận hành tối ưu.