数字与物理人脸攻击:综述及更进一步
计算机视觉与模式识别
2022-09-30 v1 密码学与安全
摘要
随着过去五年的快速进展,人脸认证已成为最普及的生物特征识别方法。得益于高精度的识别性能和用户友好的使用方式,自动人脸识别(AFR)已大量爆发于设备解锁、签到和金融支付等众多实际应用之中。尽管人脸认证取得了巨大成功,各种人脸呈现攻击(FPA),如打印攻击、重放攻击和 3D 面具攻击,已引发紧迫的信任危机。除物理人脸攻击外,人脸视频/图像易受恶意黑客发起的多种数字攻击技术威胁,对公众造成潜在危害。由于可无限制获取互联网上海量数字人脸图像/视频以及已公开的易用人脸操控工具,无任何专业先验技能的非专家攻击者也能轻易制造精细伪造人脸,导致金融欺诈、冒充和身份盗用等诸多危险应用。本综述旨在通过透彻分析现有文献并指出需进一步关注的问题,构建人脸取证的完整性。本文中,我们首先全面调研物理与数字人脸攻击类型及数据集。随后,我们回顾现有反攻击方法的最新最先进进展并指出其当前局限。此外,我们勾勒人脸取证领域现有与未来挑战的可能研究方向。最后,讨论了物理与数字人脸攻击联合检测的必要性,此为以往综述所未曾研究。
引用
@article{arxiv.2209.14692,
title = {Digital and Physical Face Attacks: Reviewing and One Step Further},
author = {Chenqi Kong and Shiqi Wang and Haoliang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.14692},
year = {2022}
}