人脸识别系统中的万能脸攻击
计算机视觉与模式识别
2021-09-09 v1
摘要
由于其便利性，人脸认证现在被广泛使用，尤其是在移动设备上，而非使用个人识别码或解锁图案进行认证。因此它已成为使用呈现攻击的攻击者的诱人目标。传统的呈现攻击使用受害者的面部图像或视频。先前工作已证明万能脸（即与人脸识别系统中多个已注册模板匹配的面孔）的存在，且其存在扩展了呈现攻击的能力。在本文中，我们对常用于生成万能脸的潜变量进化（LVE）方法进行了广泛研究。我们针对多种场景并采用不止一个数据库和/或人脸识别系统运行LVE算法，以研究万能脸的性质并理解在何种条件下可生成强万能脸。此外，通过分析，我们假设万能脸来源于人脸识别系统嵌入空间中的某些稠密区域。最后但同样重要的是，使用生成的万能脸进行的模拟呈现攻击通常保留其原始数字形式的错误匹配能力，从而证明万能脸的存在构成了实际威胁。
引用
@article{arxiv.2109.03398,
title = {Master Face Attacks on Face Recognition Systems},
author = {Huy H. Nguyen and Sébastien Marcel and Junichi Yamagishi and Isao Echizen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03398},
year = {2021}
}
备注
This paper is an extension of the IJCB paper published in 2019 (Generating Master Faces for Use in Performing Wolf Attacks on Face Recognition Systems) and its first version was initially submitted to T-BIOM journal on Dec 25, 2020