身份深度伪造对生物识别认证系统的威胁：公众与专家视角
人机交互
2025-06-10 v1 密码学与安全
摘要
生成式人工智能（Gen-AI）深度伪造正快速演变为生物识别认证的威胁，但专家对这些风险的认知与公众感知之间存在显著鸿沟。这种断层为数以百万计用户所信任的系统创造了关键漏洞。为弥合这一差距，我们进行了一项全面的混合方法研究，调查了408名来自关键行业的专业人士，并对37名参与者（25名专家，12名普通公众[非专家]）进行深入访谈。我们的发现揭示了一个悖论：尽管公众越来越多地依赖生物识别以获得便利，但专家对静态模式（如面部和语音识别）的欺骗表示严重关切。我们发现 awareness（意识）和信任在不同人口统计特征和行业之间存在显著分歧，例如金融业专业人士表现出更高的怀疑心态。为系统性地分析这些威胁，我们提出了一种新颖的深度伪造链模型（Deepfake Kill Chain），该模型基于Hutchins等人网络安全框架的思想，映射了恶意行为者针对生物识别系统所使用的具体攻击向量。基于本模型和我们的实证发现，我们提出了一套三层缓解框架，优先考虑动态生物识别信号（如眼动作）、稳健的隐私保护数据治理以及针对性的教育计划。本工作为防御由AI生成的身份威胁提供了第一个以经验为依据的路线图，通过将技术防御措施与以人为中心的见解相结合来实现。
引用
@article{arxiv.2506.06825,
title = {Identity Deepfake Threats to Biometric Authentication Systems: Public and Expert Perspectives},
author = {Shijing He and Yaxiong Lei and Zihan Zhang and Yuzhou Sun and Shujun Li and Chi Zhang and Juan Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06825},
year = {2025}
}