FACE ID: ПРОБЛЕМЫ ПРИНУДИТЕЛЬНОГО ДОСТУПА И АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ ПРЕДВЗЯТОСТИ

FACE ID: PROBLEMS OF FORCED ACCESS AND ALGORITHMIC BIAS

Azamat Assabay

Master's student, Institute of Economics of Information Technologies and Professional Education, NJSC West Kazakhstan Agrarian and Technical University named after Zhangir khan,

Kazakhstan, Uralsk

Akmaral Kassymova

Pedagogical Sciences, Associate Professor, NJSC West Kazakhstan Agrarian and Technical University named after Zhangir khan,

Kazakhstan, Uralsk

ABSTRACT

This article analyzes the dual challenges of Face ID technology: coercion and algorithmic bias. Coercion reflects situations where users may be forced to unlock their devices against their will, undermining autonomy even if data storage is secure. Algorithmic bias shows unequal recognition accuracy across demographics, reducing inclusivity and fairness. Methods combine literature review and practical testing of scenarios such as spoofing, forced use, and different environmental conditions. Results confirm resilience to simple spoofing but weakness in coerced use and limited accuracy in some cases. Solutions such as SOS emergency mode and federated learning are proposed. The study concludes that biometric security must integrate social safeguards as well as technical reliability.

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются две ключевые проблемы Face ID: принудительный доступ и алгоритмическая предвзятость. Принуждение отражает ситуацию, когда пользователь может быть вынужден разблокировать устройство против воли, что подрывает автономию, даже если данные надежно хранятся. Алгоритмическая предвзятость проявляется в различиях точности распознавания между демографическими группами, что снижает инклюзивность. Методы включали анализ литературы и практическое тестирование сценариев: использование фотографий, принудительный доступ и различные условия освещенности. Результаты подтвердили устойчивость к простым атакам, но выявили слабости в условиях принуждения и ограниченной точности. Предлагаются решения: SOS-режим и федеративное обучение. Заключение подчеркивает, что будущее биометрии зависит от учета социальных вызовов наряду с технической надежностью.

Ключевые слова: Face ID; биометрия; кибербезопасность; принудительный доступ; алгоритмическая предвзятость; инклюзивность; машинное обучение

Keywords: Face ID; biometrics; cybersecurity; forced access; algorithmic bias; inclusion; machine learning

Введение

Современные технологии биометрической аутентификации прочно вошли в повседневную жизнь. Face ID, представленная Apple в 2017 году, стала одним из символов перехода к более безопасным и удобным системам доступа. Технология основана на анализе трёхмерной модели лица с использованием инфракрасной камеры TrueDepth, а все биометрические шаблоны хранятся локально в модуле Secure Enclave [1][рис 1, с. 3]. Это исключает передачу данных в облако и минимизирует риск утечек.

Рисунок 1. Схема архитектуры Face ID

Несмотря на высокий уровень защиты, Face ID сталкивается с двумя проблемами, выходящими за рамки технических аспектов. Первая — принудительный доступ (coercion problem), при котором пользователи теряют контроль над собственной аутентификацией. Вторая — алгоритмическая предвзятость (algorithmic bias), связанная с неравномерной точностью распознавания среди разных демографических групп [2]. Эти вызовы ограничивают доверие и инклюзивность технологий. Цель статьи — рассмотреть данные проблемы, проанализировать результаты наблюдений и предложить пути их решения.

Методы

Методология исследования базировалась на комбинации литературного анализа и практических тестов. В обзор вошли официальные документы Apple о безопасности [1], международные стандарты ISO/IEC по защите биометрических систем [3], отчёты Национального института стандартов и технологий США (NIST) о распознавании лиц [4], а также научные статьи о предвзятости алгоритмов [5].

Практическая часть исследования включала проведение экспериментов, доступных любому пользователю. Проверялись сценарии: разблокировка с использованием фотографии владельца, попытки входа родственниками, работа системы в условиях слабого освещения, при ношении очков и медицинской маски, а также моделировалась ситуация принуждения. Каждый тест фиксировался с точки зрения успешности или отказа системы, а также влияния внешних факторов на точность.

Для сопоставления результатов использовался сравнительный анализ с аналогичными системами биометрической аутентификации в устройствах Android. Это позволило выявить сильные и слабые стороны архитектуры Face ID в контексте автономии и инклюзивности.

Результаты

Эксперименты показали [таб 1, с. 5], что Face ID демонстрирует устойчивость к примитивным атакам: разблокировка по фотографии и попытки родственников с похожими чертами лица были отклонены. В условиях слабого освещения точность работы снизилась [таб 2, с. 5][рис 2, с. 6], но устройство продолжало функционировать. Очки и борода не повлияли на результаты, в то время как медицинская маска полностью блокировала доступ. Наиболее серьёзным недостатком оказалось то, что Face ID не различает добровольное и вынужденное использование: в ситуации принуждения устройство разблокировалось без ограничений.

Таблица 1.

Проверка устойчивости Face ID к простым атакам

Таблица 2.

Работа Face ID в разных условиях

Рисунок 2. Влияние условий на точность работы Face ID

Эти результаты подтверждают наличие двух ключевых проблем: уязвимости к социальным атакам (принуждению) и ограниченной инклюзивности алгоритмов. Для их решения предложены технические и организационные меры.

Обсуждение

Интерпретация полученных данных показывает, что Face ID хорошо защищает от базовых атак, но уязвима перед социальными угрозами. Принудительный доступ остаётся проблемой, так как технология не различает добровольное и вынужденное использование. Внедрение экстренного SOS-режима и использование многофакторной аутентификации могли бы существенно снизить риски.

Проблема алгоритмической предвзятости указывает на необходимость более широкого набора обучающих данных. Современные исследования показывают, что системы машинного обучения демонстрируют разную точность для пользователей разных этнических групп и полов [5]. Для устранения этого недостатка необходимо применять методы федеративного обучения и регулярные независимые проверки алгоритмов[таб 3, с.7].

Таблица 3.

Возможные решения проблем

Сравнение с системами Android показывает, что локальное хранение данных в Face ID снижает риск утечек, но ограничивает возможности для быстрого обновления алгоритмов. Это подтверждает, что баланс между безопасностью, удобством и инклюзивностью требует дальнейших исследований и инноваций.

Заключение

Исследование подтвердило, что Face ID сочетает в себе сильные стороны и фундаментальные ограничения. С одной стороны, система демонстрирует высокую стойкость к примитивным атакам и обеспечивает безопасность хранения данных благодаря модулю Secure Enclave. С другой — остаются нерешенными социальные вызовы: риск принудительного доступа и алгоритмическая предвзятость. Эти проблемы снижают доверие и ограничивают инклюзивность технологии.

Для будущего развития Face ID важно внедрение новых механизмов защиты, таких как SOS-режим и многофакторная аутентификация, а также совершенствование алгоритмов с помощью федеративного обучения и независимых аудитов. Только комплексное решение, объединяющее технические инновации и социальные меры, позволит сделать биометрию по-настоящему безопасной и универсальной.

Список литературы:

1. Apple. Face ID Security Guide. – Apple Inc., 2024.
2. Apple. Apple Platform Security. – Apple Inc., 2025.
3. Buolamwini J., Gebru T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification // Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. – 2018.
4. ISO/IEC 30107-3:2017. Biometric presentation attack detection – Part 3: Testing and reporting. – International Organization for Standardization, 2017.
5. Jain A.K., Ross A., Nandakumar K. Introduction to Biometrics. – Springer, 2011.
6. Li S.Z., Jain A. Handbook of Face Recognition. – Springer, 2019.
7. NIST. Face Recognition Vendor Test (FRVT) Reports 2024–2025. – National Institute of Standards and Technology, 2025.
8. Raji I.D., Buolamwini J. Actionable Auditing: Investigating the Impact of Publicly Naming Biased Performance Results of Commercial AI Products // Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI Ethics and Society. – 2019. – P. 429–435.
9. Rössler A., Cozzolino D., Verdoliva L., Riess C. FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2019. – Vol. 41, № 1. – P. 80–93.
10. Sharif M., Bhagavatula S., Bauer L., Reiter M. Accessorize to a Crime: Attacks on Face Recognition // Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. – 2016. – P. 1528–1540.