一种基于遗传算法赋能的相似性攻击针对可撤销生物特征
计算机视觉与模式识别
2019-09-17 v2
摘要
可撤销生物特征（CB）作为一种生物特征模板保护方法，是指对原始模板进行不可逆但保持相似性的变换。借助相似性保持特性，模板与查询样本之间的匹配可在变换域中执行而不损害精度性能。不幸的是，该特性引发了一类攻击，即相似性攻击（SA）。SA 产生一个原像（变换模板的逆），可被用于假冒与跨库匹配。本文中，我们提出一种遗传算法赋能的相似性攻击框架（GASAF），以证明具有相似性保持特性的 CB 方案极易受到相似性攻击。此外，设计了一组新度量标准来衡量相似性攻击的有效性。我们在两种代表性 CB 方案即 BioHashing 与 Bloom-filter 上进行实验。实验结果证实了此类攻击下的脆弱性。
引用
@article{arxiv.1905.03021,
title = {A Genetic Algorithm Enabled Similarity-Based Attack on Cancellable Biometrics},
author = {Xingbo Dong and Zhe Jin and Andrew Teoh Beng Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.03021},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 4 figures, for BTAS 2019