Hai anh em người Việt 'lừa' được Face ID của iPhone X

Hôm 17/11, đoạn video đánh lừa Face ID của iPhone X tại Việt Nam được chia sẻ trên một diễn đàn công nghệ. Theo đó, chiếc iPhone X đã không thể phân biệt được hai anh em cùng một nhà và chấp nhận mở khóa. 

Nói với Zing.vn, Nguyễn Phan Duy, ngụ quận 12, TP.HCM, cho biết chiếc iPhone X của Nguyễn Phan Tân, em trai Duy. Face ID trên chiếc iPhone X đã ghi nhớ gương mặt của Tân, nhưng cũng nhầm lẫn với mặt của Duy.

"Mình thực sự cũng thấy khá hay khi Bkav làm được điều mà chưa nhiều người làm được. Ngồi chém gió với thằng em về vụ đó rồi vô tình cầm điện thoại của nó lên thì thấy khóa được mở. Hết hồn, kéo lên mở màn hình chính ra dùng bình thường. Quá bất ngờ luôn. Thử lại vẫn được bình thường. Hai thằng sửng sốt không biết chuyện gì xảy ra", Phan Duy chia sẻ trên một nhóm Facebook.

Anh đã thử mở khóa từ nhiều góc mặt, tất cả đều hoạt động hoàn hảo và Face ID hiện chấp nhận gương mặt của cả hai anh em.

Khi được hỏi về việc có nhập mật khẩu để AI của iPhone X học hay không, anh Duy chia sẻ cách đây vài ngày có mượn máy của người em và xin nhập mật khẩu để sử dụng. Có thể lý do này đã khiến Face ID đã ghi nhận thêm mặt của anh Duy, và cho rằng đó là Tân vì cả hai anh em có nhiều nét tương đồng trên khuôn mặt.

"Ngày mai tôi sẽ thiết lập lại toàn bộ Face ID và thử lại trên cả mẹ và hai anh em xem kết quả như thế nào", anh Duy nói thêm. 

Với Face ID, Apple tự hào gọi nó là hệ thống nhận diện tiên tiến nhất với tỷ lệ nhận diện sai là 1:1.000.000. Tuy nhiên, nhiều cặp song sinh trên thế giới đã chứng minh họ có thể "qua mặt" nó dễ dàng. Thậm chí không cần các cặp song sinh, chỉ cần 2 anh em có gương mặt tương đối giống nhau cũng có thể đánh lừa Face ID. Gần đây nhất là việc một cậu bé 10 tuổi cũng đã có thể qua mặt được chiếc iPhone X của mẹ mình.

Những ngày qua, cộng đồng công nghệ trong và ngoài nước xôn xao việc hãng bảo mật Bkav của Việt Nam đã đánh lừa thành công Face ID bằng chiếc mặt nạ giá 150 USD. Theo giới bảo mật quốc tế, cách làm của Bkav là tận dụng kẽ hở trong cơ chế học hỏi của AI và lặp đi lặp lại khiến nó nhận thức sai. 

Theo Tri Thức Trực Tuyến