虚拟相机检测：远程生物识别系统中的视频注入攻击
密码学与安全
2025-12-12 v1 机器学习
摘要
面部防欺诊（FAS）是远程基于人脸识别的生物识别身份验证系统的关键组成部分，日益广泛应用于基于网页的应用程序。尽管虚拟相机检测（VCD）在作为反措施方面显示出潜力，但现有文献对其实际实施和评估提供了有限的见解。本研究引入了一种基于机器学习的方法用于 VCD，重点关注其设计和验证。该模型是在使用真实用户的会话期间收集的元数据上进行训练的。经验结果表明，其在识别视频注入尝试和减少恶意用户规避 FAS 系统风险方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.2512.10653,
title = {Virtual camera detection: Catching video injection attacks in remote biometric systems},
author = {Daniyar Kurmankhojayev and Andrei Shadrikov and Dmitrii Gordin and Mikhail Shkorin and Danijar Gabdullin and Aigerim Kambetbayeva and Kanat Kuatov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10653},
year = {2025}
}