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面部識別:攻擊類型和反欺騙技術(shù)

人工智能 人臉識別
多虧了計算機科學(xué)和電子技術(shù)的迅速發(fā)展,如今,就市場份額而言,面部識別正成為僅次于指紋的全球第二大生物特征認證方法。

 

 

多虧了計算機科學(xué)和電子技術(shù)的迅速發(fā)展,如今,就市場份額而言,面部識別正成為僅次于指紋的全球第二大生物特征認證方法。

每天,越來越多的制造商在他們的產(chǎn)品中加入面部識別功能,例如蘋果公司采用了人臉識別技術(shù),銀行則采用eKYC解決方案進行了入職流程。

人臉識別研究的主要目的是提高驗證和識別任務(wù)的性能,與此相反,過去對人臉識別系統(tǒng)的安全漏洞的研究較少,直到最近幾年,人們才開始關(guān)注不同類型的人臉識別攻擊,包括檢測一個生物特征是來自一個活著的人還是一張照片。

面部識別系統(tǒng)上使用的兩種攻擊

 

 

如上圖所示,存在七個可以作為攻擊目標的模塊和點,它們分為兩種類型:演示攻擊和間接攻擊。

演示攻擊

演示攻擊在傳感器級別(1)進行,而無需訪問系統(tǒng)內(nèi)部。

演示攻擊與純粹的生物識別漏洞有關(guān)。在這些攻擊中,入侵者使用某種偽像,例如,照片,面具,合成指紋或打印的虹膜圖像,或試圖模仿真實用戶的行為(例如步態(tài),簽名)欺詐地訪問生物識別系統(tǒng)。

由于“生物特征不是秘密”,攻擊者意識到這種現(xiàn)實,即暴露了大量生物特征數(shù)據(jù),顯示了人的臉部,眼睛,聲音和行為,因此他們利用這些信息資源來嘗試利用以下示例欺騙人臉識別系統(tǒng)。

  • 攻擊者使用要被冒充的用戶照片。
  • 他們使用要模仿的用戶視頻。
  • 黑客可以構(gòu)建和使用被攻擊人臉的3D模型,例如,超逼真面具

我們使用反欺騙技術(shù)來防止這些攻擊。

間接攻擊

可以在數(shù)據(jù)庫,匹配的通信通道等上執(zhí)行間接攻擊(2-7)。在這種類型的攻擊中,攻擊者需要訪問系統(tǒng)內(nèi)部。

可以通過與“經(jīng)典”網(wǎng)絡(luò)安全有關(guān)的技術(shù)(而不是與生物識別技術(shù))相關(guān)的技術(shù)來防止間接攻擊,因此在本文中我們將不再討論。

進攻方式

如果不實施演示攻擊檢測,大多數(shù)最新的面部生物特征識別系統(tǒng)都容易受到簡單攻擊。

通常,可以通過向相機呈現(xiàn)目標人員的照片,視頻或3D蒙版來欺騙面部識別系統(tǒng)?;蚴褂没瘖y或整形手術(shù)。但是,由于高分辨率數(shù)碼相機曝光率高、成本低,使用照片和視頻是最常見的攻擊類型。

 

  • 照片攻擊:照片攻擊包括將被攻擊身份的照片顯示在面部識別系統(tǒng)的傳感器上。
  • 視頻攻擊:攻擊者可以在任何復(fù)制視頻的設(shè)備中播放合法用戶的視頻,然后將其呈現(xiàn)給傳感器/攝像機。
  • 3D蒙版攻擊:在這種類型的攻擊中,攻擊者構(gòu)建面部的3D重建并將其呈現(xiàn)給傳感器/相機。
  • 其他攻擊:化妝,手術(shù)

 

 

 

 

反欺騙技術(shù)

因為大多數(shù)面部識別系統(tǒng)很容易受到欺騙方的攻擊。因此,為了在真實場景中設(shè)計一個安全的人臉識別系統(tǒng),從系統(tǒng)的初始規(guī)劃開始,防欺騙技術(shù)應(yīng)該是首要任務(wù)。

由于面部識別系統(tǒng)試圖區(qū)分真實用戶,因此無需確定提供給傳感器的生物特征樣本是真實的還是假的。我們可以通過以下四種不同方式來實現(xiàn)它們。

傳感器

我們使用傳感器來檢測信號中的實時特征。

專用硬件

借助專用硬件(例如3D攝像機)來檢測生命跡象,但并非總是可以部署。

挑戰(zhàn)響應(yīng)法

使用挑戰(zhàn)響應(yīng)法,其中可以通過請求用戶以特定方式與系統(tǒng)進行交互來檢測演示攻擊。

  • 微笑
  • 悲傷或幸福的面部表情
  • 頭部動作

算法

使用以下識別算法本質(zhì)上具有抵御攻擊的能力。

鏡面特征投影:首先,通過刻畫真實圖像對應(yīng)的鏡面特征空間,在此基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)真實數(shù)據(jù)和虛假數(shù)據(jù)的投影。其次,根據(jù)真實投影訓(xùn)練SVM模型,然后使用3D掩模投影和打印照片投影作為檢測模擬的反欺騙模型。

深度特征融合:通過深入研究人臉圖像顏色特征信息對人臉檢測的重要性,利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet和SENet構(gòu)建了深度特征融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),有效地訓(xùn)練相關(guān)的人臉防欺騙數(shù)據(jù)。

圖像質(zhì)量評估:該方法基于圖像質(zhì)量度量的組合。該解決方案將原始圖像與經(jīng)過處理的圖像進行比較。

深度學(xué)習(xí):此方法基于多輸入架構(gòu),該架構(gòu)結(jié)合了預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和本地二進制模式描述符。

如何實施?

我們可以使用反欺騙技術(shù)構(gòu)建演示攻擊檢測系統(tǒng)(PAD),并將其與面部識別系統(tǒng)集成。

 

 

使用這種方法,防欺騙系統(tǒng)首先做出決定,只有確定樣本來自有生命的人之后,面部識別系統(tǒng)才會對其進行處理。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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