在4月8日發布的博客文章《指紋克隆：神話還是現實?》中，思科Talos研究員PaulRascagneres以及技術主管兼安全研究員VitorVentura得出結論，“3D打印技術可以欺騙電話和計算機指紋掃描儀。”他們收集了真實人物的真實指紋-包括臭名昭著的黑幫成員AlCapone，然后用3D打印機創建了指紋模具。
根據這項研究現實，在使用假指紋的過程中，Rascagneres和Ventura的平均成功率約為80%。在視網膜掃描和面部識別技術之前，指紋掃描是比較常見的生物識別方式。
Ventura說：“我們想看看指紋認證是否安全。”
通過利用Rascagneres作為3D藝術家的特長，這兩位研究人員測試了不同品牌和設備模型，并開發了與實際情況相匹配的威脅模型。
Rascagneres說：“隨著最近生物特征信息的泄漏以及3D打印技術的進步，以及指紋認證的大量使用，我們想知道創建偽造指紋的難度有多大。我們有兩個主要目標：盡可能接近現實世界的體驗，并與世界分享我們的過程，并說明在低預算的情況下完成這項工作的難度。”
研究人員在博客中寫道，他們以“預算限制為前提，看看這是否可以在低預算情況下完成，還是需要由國家資助的參與者完成。”
Rascagneres說：“在我們的預算情況下，這很耗時。每次嘗試都需要花費數小時。而資金雄厚的攻擊者可以獲得更好更昂貴的打印設備，例如醫療設備。通過更大的預算，我們認為這個過程將得到改善和更加準確。”
在進行研究時，他們發現他們的3D打印方法無法攻破WindowsHello生物特征認證。
Rascagneres說：“我們認為微軟算法更嚴格。指紋認證需要控制指紋上的多個點，我們認為MicrosoftWindows比其他設備需要驗證更多的點。”
該博客還提到了蘋果公司，并指出“除了蘋果以外，大多數傳感器都是由第三方開發的”，這是一個優勢。
Rascagneres說：“從實現的角度來看，更容易成為整個協議棧的所有者。”
這并不是研究人員第一次質疑生物識別認證的有效性。例如，2018年，紐約大學丹頓分校和密歇根州立大學的研究人員開發了DeepMasterPrints，這是AI生成的偽造指紋圖像，可能蒙騙生物識別傳感器。
而在兩年后，Rascagneres和Ventura發現，指紋技術仍未發展到足以應對所有提議的威脅模型。
現在，攻擊者可以從由機器學習生成的高級攻擊(例如DeepMasterPrints)轉移到低級的廉價的打印攻擊。
Rascagneres和Ventura在博客中寫道：“3-D打印技術使任何人都可以創建偽造的指紋。不僅如此，還可以利用適當的資源大規模地進行偽造。
