(CATP) Từ tháng 7/2024, quy định bắt buộc xác thực sinh trắc học khi chuyển tiền trên 10 triệu đồng qua ứng dụng ngân hàng được áp dụng như một lớp bảo vệ bổ sung. Về yêu cầu kỹ thuật, hệ thống xác thực này được thiết kế nhằm bảo đảm nhận diện chính xác khuôn mặt thật, không phải hình ảnh có sẵn trên điện thoại, đồng thời xác minh đây là khuôn mặt của người sống (liveness). Tuy nhiên, trong các vụ án gần đây do Công an Việt Nam triệt phá, đã ghi nhận tình trạng hàng rào bảo vệ này bị vượt qua trong một số trường hợp, dù thuật toán nhận diện khuôn mặt không hề bị "bẻ khóa". Vậy điều gì đã xảy ra?
Người gác cổng bỏ sót hành lang
Hãy hình dung thuật toán nhận diện khuôn mặt như một người gác cổng có đôi mắt rất tinh – đủ tinh để phân biệt khuôn mặt thật của người sống với ảnh in, video phát lại, thậm chí cả mặt nạ silicon tinh vi. Nhưng người gác cổng ấy không trực tiếp đứng ở cổng để quan sát. Họ ngồi trong một căn phòng, còn hình ảnh phải đi qua một "hành lang" - tức đường truyền dữ liệu - mới đến được mắt họ.
Trong nhiều năm, toàn bộ ngành công nghiệp chống giả mạo sinh trắc học chủ yếu tập trung huấn luyện "đôi mắt" ấy ngày càng tinh hơn, trong khi việc canh giữ "hành lang" lại chưa được quan tâm đúng mức. Theo các chuyên gia bảo mật, hiện có hai kiểu tấn công đang được sử dụng phổ biến.
Đầu tiên là tấn công trình diễn (presentation attack), diễn ra ngay tại cảm biến camera. Kẻ tấn công đưa vật giả trực tiếp trước ống kính, như ảnh in, ảnh phát trên một màn hình khác, video ghi sẵn hoặc mặt nạ 3D. Các hệ thống chống giả mạo (Presentation Attack Detection - PAD) được kiểm định đạt chuẩn có thể phát hiện hơn 99% các cuộc tấn công dạng này.
Các nghi phạm trong vụ mua bán tài khoản ngân hàng và công cụ vượt sinh trắc học tại cơ quan điều tra Thanh Hóa (ảnh trên) và Hà Nội (ảnh dưới)
Khi phương thức giả mạo khuôn mặt này ngày càng dễ bị phát hiện, tội phạm đã chuyển sang một hình thức hoàn toàn khác về bản chất: tấn công chèn (injection attack). Với cách thức này, chúng bỏ qua phần cứng camera, chèn trực tiếp một luồng video tổng hợp hoặc video ghi sẵn vào lớp thu nhận dữ liệu của phần mềm. Khi đó, hệ thống nhận diện sinh trắc học của ứng dụng ngân hàng không bao giờ nhìn thấy hình ảnh từ camera thật.
Nói cách khác, kiểu tấn công này không đưa vật giả ra trước cổng mà "đục" một lỗ ngay trên "hành lang", phía sau lưng người gác cổng, để đưa dữ liệu giả vượt qua chốt bảo vệ. Nó khai thác một khoảng trống trong tiêu chuẩn ISO/IEC 30107, vốn chỉ quy định việc phát hiện các cuộc tấn công diễn ra tại thiết bị thu nhận sinh trắc học trong quá trình xác thực; các hình thức tấn công khác được xem là nằm ngoài phạm vi của tiêu chuẩn. Điều đó đồng nghĩa, một hệ thống đạt chứng nhận PAD hoàn hảo - tức "đôi mắt" của người gác cổng đủ tinh đến mức lý tưởng - vẫn có thể hoàn toàn "mù” trước một cuộc tấn công chèn, bởi dữ liệu giả chưa bao giờ đi qua vị trí mà nó được thiết kế để kiểm tra.
Cơ chế tưởng như trừu tượng này lại hiện diện rất cụ thể trong hồ sơ một vụ án tại Hà Nội. Theo cơ quan công an, để vượt qua hệ thống bảo mật nhiều lớp của các ngân hàng, các đối tượng đã tìm kiếm và sử dụng phần mềm có chức năng điều hướng, chiếm quyền điều khiển nhằm can thiệp trực tiếp vào camera điện thoại của bị hại. Khi hệ thống ngân hàng yêu cầu quét khuôn mặt trực tiếp, công cụ này chặn luồng dữ liệu từ camera thật và thay thế bằng việc truy cập kho ảnh có sẵn trong điện thoại, lựa chọn ảnh chân dung của chính chủ tài khoản để đưa vào quy trình xác thực.
Đây chính là một cuộc tấn công chèn dữ liệu. Không có bất kỳ vật giả nào được đưa ra trước ống kính, camera vẫn hoạt động bình thường; chỉ có điều dữ liệu mà phần mềm xác thực nhận được không còn xuất phát từ chính camera đó. Điều khiến vụ án này đáng chú ý hơn nữa là nguồn dữ liệu giả lại chính là bức ảnh mà nạn nhân tự chụp, tự lưu trong điện thoại của mình, và cuối cùng trở thành "chìa khóa" mở tài khoản của chính họ.
Lừa "xin" khuôn mặt thay vì bẻ khóa
Có một nghịch lý mà giới chuyên gia quốc tế đã chỉ ra. Chính những bước kiểm tra "liveness" quen thuộc như nháy mắt, quay đầu, mỉm cười - vốn được thiết kế để ngăn chặn ảnh in hoặc hình ảnh tĩnh - lại đang trở thành điểm yếu trước các công nghệ deepfake thời gian thực. Một mô hình AI tạo sinh có thể dựng lại chính xác một cái chớp mắt hay một cú quay đầu theo đúng yêu cầu hiển thị trên màn hình. Hàng rào từng được dựng lên để chặn ảnh tĩnh hóa ra lại là thứ mà một cuộc tấn công deepfake bằng kỹ thuật chèn dữ liệu có thể dễ dàng mô phỏng, bởi nó chỉ cần thực hiện đúng những gì hệ thống yêu cầu, không hơn, không kém.
Quy mô của lỗ hổng này đã được lượng hóa bằng những con số cụ thể. Nhóm nghiên cứu Cybercrime Atlas thuộc Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã phân tích 17 công cụ hoán đổi khuôn mặt và 8 công cụ chèn hình ảnh vào camera nhằm đánh giá khả năng vượt qua quy trình định danh khách hàng điện tử (eKYC). Theo tường thuật của báo chí chuyên ngành, phần lớn các công cụ này đều vượt qua được các bước kiểm tra sinh trắc học tiêu chuẩn trong quá trình mở tài khoản. Báo cáo nhận định tội phạm mạng hiện kết hợp giấy tờ tùy thân do AI tạo ra hoặc bị đánh cắp với các kỹ thuật hoán đổi khuôn mặt tiên tiến và chèn dữ liệu vào luồng camera để đồng thời vượt qua bước xác minh trực tiếp. Không chỉ vượt qua một lớp phòng thủ, chúng có thể vượt ba lớp bảo vệ chỉ trong cùng một phiên đăng ký.
Ngoài ra, còn một biến thể tấn công khác không cần sử dụng phần mềm chèn dữ liệu mà dựa vào thủ đoạn lừa đảo để khiến chính nạn nhân tự nguyện cung cấp khuôn mặt của mình. Công ty an ninh mạng Group-IB ghi nhận một cụm mã độc do nhóm tội phạm mạng nói tiếng Trung, có mật danh GoldFactory, phát triển, nhắm mục tiêu vào Thái Lan và Việt Nam bằng cách giả mạo ngân hàng cũng như cơ quan nhà nước địa phương.
Thành phần nguy hiểm nhất của cụm mã độc này là GoldPickaxe - ứng dụng được thiết kế để thu thập và bí mật gửi ra ngoài dữ liệu sinh trắc học của nạn nhân, gồm hồ sơ khuôn mặt và giấy tờ tùy thân. Dữ liệu sau đó được sử dụng cùng các dịch vụ hoán đổi khuôn mặt bằng AI để tạo deepfake, thay khuôn mặt của kẻ tấn công bằng khuôn mặt của nạn nhân.
Điểm đáng chú ý là mã độc này không hề bẻ khóa Face ID hay khai thác bất kỳ lỗ hổng nào của hệ điều hành di động. Thay vào đó, nó chỉ lừa người dùng tự đưa khuôn mặt của mình trước camera. Cảnh sát Thái Lan xác nhận các đối tượng cài đặt ứng dụng ngân hàng trên chính thiết bị của chúng, sau đó sử dụng dữ liệu quét khuôn mặt đã thu thập được để vượt qua bước xác thực danh tính. Một biến thể khác trong cùng họ mã độc là GoldDigger cũng từng nhắm mục tiêu vào hơn 50 ứng dụng tài chính tại Việt Nam, theo BankInfoSecurity.
Tốc độ xuất hiện của những công cụ này cũng cho thấy khả năng thích nghi rất nhanh của tội phạm mạng. Tháng 3/2023, Ngân hàng Trung ương Thái Lan yêu cầu các ngân hàng áp dụng xác thực sinh trắc học khuôn mặt thay cho OTP đối với các giao dịch từ 50.000 baht trở lên và quy định này bắt đầu được thực thi từ tháng 7. Đến đầu tháng 10 cùng năm, những dấu vết đầu tiên của GoldPickaxe đã được ghi nhận. Chỉ trong khoảng ba tháng, một nhóm tội phạm đã có thể nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm một công cụ chuyên thu thập dữ liệu khuôn mặt nhằm đối phó với một quy định bảo mật vừa mới có hiệu lực.
Toàn bộ bức tranh kỹ thuật cho thấy ba hướng tấn công khác nhau. Tấn công trình diễn nhằm vào cảm biến camera và phần lớn đã bị các hệ thống PAD ngăn chặn. Tấn công chèn nhằm vào đường truyền dữ liệu của phần mềm - khu vực mà tiêu chuẩn PAD thừa nhận nằm ngoài phạm vi bảo vệ. Trong khi đó, mã độc đánh cắp dữ liệu sinh trắc học lại đi vòng qua cả hai lớp phòng thủ, biến chính nạn nhân thành nguồn cung cấp dữ liệu xác thực giả. Nhận diện đúng "điểm mù” này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng, bởi nó quyết định rằng thứ cần được bảo vệ không chỉ là "đôi mắt" của người gác cổng, mà còn phải là cả "hành lang" dẫn dữ liệu đến đôi mắt ấy.
(CATP) Một tấm ảnh chân dung lưu sẵn trong điện thoại - thứ mà hàng triệu người vẫn tự chụp và lưu giữ mỗi ngày - đang trở thành "chìa khóa" để tội phạm qua mặt lớp bảo vệ sinh trắc học của ngân hàng, gây thiệt hại lên tới hàng chục tỷ đồng.