論文の概要: Fingerprint Orientation Estimation: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11563v1
- Date: Thu, 22 Oct 2020 09:41:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-10-04 06:59:33.204386
- Title: Fingerprint Orientation Estimation: Challenges and Opportunities
- Title(参考訳): 指紋方位推定:挑戦と機会
- Authors: Amit Kumar Trivedi
- Abstract要約: 指紋数は限られており、一生にわたって変わらず、一度敵に漏れると一生漏れる。
本調査は,指紋生体認証システムにおけるテンプレート保護技術に関する総合的研究である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.28438857884398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is an exponential increase in portable electronic devices with
biometric security mechanisms, in particular fingerprint biometric. A person
has a limited number of fingerprints and it remains unchanged throughout his
lifetime, once leaked to the adversary, it leaks for a lifetime. So, there is a
need to secure the biometric template itself. In this survey paper, we review
the different security models and fingerprint template protection techniques.
The research challenges in different fingerprint template protection techniques
are also highlighted in respective sections of the paper. This survey provides
a comprehensive study of template protection techniques for fingerprint
biometric systems and highlights the challenges and future opportunities.
- Abstract(参考訳): 生体認証機構、特に指紋生体認証機構を備えた携帯電子機器は指数関数的に増加している。
人は限られた数の指紋を持っており、その指紋は生涯にわたって変わらず、一度敵にリークすると、一生リークする。
したがって、バイオメトリックテンプレート自体をセキュアにする必要がある。
本稿では,異なるセキュリティモデルと指紋テンプレート保護技術について概説する。
異なる指紋テンプレート保護技術における研究課題は、論文の各セクションでも強調されている。
本調査は,指紋生体認証システムにおけるテンプレート保護技術の包括的研究であり,課題と今後の展望を強調する。
関連論文リスト
- Deep Learning Models for Robust Facial Liveness Detection [56.08694048252482]
本研究では,現代のアンチスプーフィング手法の欠陥に対処する新しい深層学習モデルを用いて,ロバストな解を提案する。
テクスチャ解析と実際の人間の特性に関連する反射特性を革新的に統合することにより、我々のモデルは、顕著な精度でレプリカと真の存在を区別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-12T17:19:20Z) - Dynamic Programming Techniques for Enhancing Cognitive Representation in Knowledge Tracing [125.75923987618977]
認知表現動的プログラミングに基づく知識追跡(CRDP-KT)モデルを提案する。
質問の難易度とそれらの間の性能間隔に基づいて認知表現を最適化する動的プログラミングアルゴリズムである。
これは、その後のモデルトレーニングのためにより正確で体系的な入力機能を提供し、それによって認知状態のシミュレーションにおける歪みを最小限にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T14:44:48Z) - Onboard Optimization and Learning: A Survey [10.511932152633253]
オンボード学習は、エッジAIにおける変革的なアプローチであり、リソース制約のあるデバイス上で、リアルタイムデータ処理、意思決定、適応モデルのトレーニングを可能にする。
しかし、オンボード学習は、限られた計算リソース、高い推論コスト、セキュリティ脆弱性といった課題に直面している。
本調査では,モデル効率の最適化,推論の高速化,分散デバイス間の協調学習を支援する技術について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-07T07:47:14Z) - Survey of Loss Augmented Knowledge Tracing [0.0]
本稿では,高度な損失関数を用いて学習したディープラーニングに基づく知識追跡(DKT)アルゴリズムについてレビューする。
本稿では,Bi-CLKT,CL4KT,SP-CLKT,CoSKT,予測一貫性DKTなどの対照的な知識追跡アルゴリズムについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T15:09:40Z) - Scalable Fingerprinting of Large Language Models [46.26999419117367]
我々はPerinucleus sampleと呼ばれる新しい手法を導入し、スケーラブルで永続的で無害な指紋を生成する。
この手法により,Llama-3.1-8Bモデルに24,576個の指紋を付加できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T18:43:07Z) - Intelligent Code Embedding Framework for High-Precision Ransomware Detection via Multimodal Execution Path Analysis [0.0]
マルチモーダル実行経路解析によりランサムウェアの活動を特定する新しいフレームワークを開発した。
高次元の埋め込みと動的導出機構を統合し、多様な攻撃変異体にわたる行動パターンをキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-27T07:51:51Z) - From Noise to Nuance: Advances in Deep Generative Image Models [8.802499769896192]
ディープラーニングに基づく画像生成は、2021年以来パラダイムシフトを続けてきた。
安定拡散, DALL-E, 一貫性モデルの最近の進歩は, 画像合成の能力と性能の境界を再定義している。
マルチモーダル理解とゼロショット生成能力の強化が,産業全体にわたる実践的応用をいかに変えつつあるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-12T02:09:04Z) - Fingerprinting and Tracing Shadows: The Development and Impact of Browser Fingerprinting on Digital Privacy [55.2480439325792]
ブラウザのフィンガープリントは、クッキーのような従来の方法なしでオンラインでユーザーを特定し、追跡するテクニックとして成長している。
本稿では, 各種指紋認証技術について概説し, 収集データのエントロピーと特異性を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T20:32:31Z) - Semi-Supervised Multi-Task Learning Based Framework for Power System Security Assessment [0.0]
本稿では,Semi-Supervised Multi-Task Learning (SS-MTL) を用いた,電力系統の動的セキュリティ評価のための新しい機械学習フレームワークを開発する。
提案フレームワークの基盤となる学習アルゴリズムは条件付きマスク付きエンコーダを統合し,マルチタスク学習を用いて特徴表現を分類する。
IEEE 68-busシステムに関する様々な実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T22:42:53Z) - Center-Sensitive Kernel Optimization for Efficient On-Device Incremental Learning [88.78080749909665]
現在のオンデバイストレーニング手法は、破滅的な忘れを考慮せずに、効率的なトレーニングにのみ焦点をあてている。
本稿では,単純だが効果的なエッジフレンドリーなインクリメンタル学習フレームワークを提案する。
本手法は,メモリの削減と近似計算により,平均精度38.08%の高速化を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T05:49:29Z) - AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation
Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。
本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。
本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T12:37:35Z) - Fingerprint Liveness Detection using Minutiae-Independent Dense Sampling
of Local Patches [0.0]
指紋認識とマッチングは、ユーザ認証の一般的な形式である。
この脆弱性に対する対策として、スポット検出とライブネス検出アルゴリズムが研究されている。
本稿では,機械学習を用いた指紋偽造防止機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-11T16:11:44Z) - Deep Learning in the Field of Biometric Template Protection: An Overview [18.016337076888924]
ディープラーニングは、生体認証を含むパターン認識の分野に革命をもたらした。
バイオメトリックテンプレート保護におけるバイオメトリックのパフォーマンス向上とセキュリティの相互関係を詳述する。
本稿では,バイオメトリックテンプレート保護に適した特徴表現を得るためのディープラーニングの利用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-05T17:06:40Z) - Secure and Privacy Preserving Proxy Biometrics Identities [25.272389610447856]
本研究は, プロキシフィンガーと呼ばれる新しい人工指紋を生成するための新しいアプローチを提案する。
これらのプロキシバイオメトリックスは、ユーザ固有のキーの助けを借りてのみ、オリジナルのものから生成される。
提案手法を使用すると、Anguli指紋データベースに属するサンプルからプロキシデータセットが生成される。
マッチング実験はオリジナルより5倍大きい新しいセットで行われ、盗まれたキーの安全なキーシナリオにおいて、その性能は0 FARと0 FRRと同等であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T07:02:11Z) - Face Presentation Attack Detection [59.05779913403134]
顔認識技術は、チェックインやモバイル支払いといった日々の対話的アプリケーションで広く利用されている。
しかしながら、プレゼンテーションアタック(PA)に対する脆弱性は、超セキュアなアプリケーションシナリオにおける信頼性の高い使用を制限する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T14:51:17Z) - Hierarchical Perceptual Noise Injection for Social Media Fingerprint
Privacy Protection [106.5308793283895]
ソーシャルメディアからの指紋漏洩は 画像を匿名化したいという強い欲求を喚起します
指紋漏洩を保護するために、画像に知覚不能な摂動を加えることにより、敵攻撃が解決策として現れる。
この問題を解決するために,階層型パーセプティカルノイズ注入フレームワークであるFingerSafeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T02:20:46Z) - On the vulnerability of fingerprint verification systems to fake
fingerprint attacks [57.36125468024803]
中規模の偽指紋データベースを記述し、2つの異なる指紋認証システムを評価する。
光およびサーマルスイーピングセンサの結果が提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-11T12:22:52Z) - Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。
シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T19:57:19Z) - OTB-morph: One-Time Biometrics via Morphing applied to Face Templates [8.623680649444212]
本稿では,テンプレートを潜在的な攻撃から保護することを目的とした,キャンセル可能なバイオメトリックスのための新しい手法を提案する。
フェースバイオメトリックスに対して提案手法を実験的に実装する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T18:35:34Z) - Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes [73.0364959221845]
ガウス過程(GP)のような確率モデルは、制御設計に続く使用のためのデータから未知の動的システムを学ぶための強力なツールです。
本稿では、確率的安定性マージンに関して堅牢なコントローラを生成する線形化GPダイナミクスのための新しいコントローラ合成について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-17T08:36:18Z) - Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable
Fingerprinting [70.81987741132451]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。
この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。
最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T03:51:54Z) - Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake
Attribution in Training Data [64.65952078807086]
光現実性画像生成は、GAN(Generative Adversarial Network)のブレークスルーにより、新たな品質レベルに達した。
しかし、このようなディープフェイクのダークサイド、すなわち生成されたメディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を提起する。
我々は,モデルに人工指紋を導入することによって,深度検出の積極的な,持続可能なソリューションを模索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T16:49:55Z) - An Overview of Fingerprint-Based Authentication: Liveness Detection and
Beyond [0.0]
我々は,生きた人間がシステム上で認証しようとしていることを確実にするための技術として定義されている,身体の活力を検出する方法に焦点をあてる。
我々は、悪意ある人物が指紋認証システムを騙して偽の指を本物として受け入れようとする攻撃を防ぐのに、これらの手法がいかに効果的かを分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T20:07:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。