論文の概要: Face Morphing Attack Generation & Detection: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02045v1
- Date: Tue, 3 Nov 2020 22:36:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 06:12:21.862211
- Title: Face Morphing Attack Generation & Detection: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 顔モフティング攻撃の発生と検出:包括的調査
- Authors: Sushma Venkatesh, Raghavendra Ramachandra, Kiran Raja, Christoph Busch
- Abstract要約: 顔認識システム (FRS) はバイオメトリック・コミュニティから大きな関心を集めている。
モーフィング攻撃の目標は、自動境界制御ゲートでFRSを反転させることである。
悪質な俳優及び共犯者は、変形した顔画像を生成して、eパスポートを得ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.936155415524937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The vulnerability of Face Recognition System (FRS) to various kind of attacks
(both direct and in-direct attacks) and face morphing attacks has received a
great interest from the biometric community. The goal of a morphing attack is
to subvert the FRS at Automatic Border Control (ABC) gates by presenting the
Electronic Machine Readable Travel Document (eMRTD) or e-passport that is
obtained based on the morphed face image. Since the application process for the
e-passport in the majority countries requires a passport photo to be presented
by the applicant, a malicious actor and the accomplice can generate the morphed
face image and to obtain the e-passport. An e-passport with a morphed face
images can be used by both the malicious actor and the accomplice to cross the
border as the morphed face image can be verified against both of them. This can
result in a significant threat as a malicious actor can cross the border
without revealing the track of his/her criminal background while the details of
accomplice are recorded in the log of the access control system. This survey
aims to present a systematic overview of the progress made in the area of face
morphing in terms of both morph generation and morph detection. In this paper,
we describe and illustrate various aspects of face morphing attacks, including
different techniques for generating morphed face images but also the
state-of-the-art regarding Morph Attack Detection (MAD) algorithms based on a
stringent taxonomy and finally the availability of public databases, which
allow to benchmark new MAD algorithms in a reproducible manner. The outcomes of
competitions/benchmarking, vulnerability assessments and performance evaluation
metrics are also provided in a comprehensive manner. Furthermore, we discuss
the open challenges and potential future works that need to be addressed in
this evolving field of biometrics.
- Abstract（参考訳）: 顔認識システム(frs)のさまざまな種類の攻撃(直接攻撃と間接攻撃の両方)と顔形態変化攻撃に対する脆弱性は、バイオメトリックスコミュニティから大きな関心を集めている。
モーフィング攻撃の目的は、このモーフィングされた顔画像に基づいて得られる電子機械可読旅行文書(eMRTD)またはeパスポートを提示することにより、自動境界制御(ABC)ゲートでのFRSを反転させることである。
多数国におけるe-passportの申請プロセスは、申請者が提示するパスポート写真を必要とするため、悪意のあるアクタと共犯者が変形した顔画像を生成し、e-passportを得ることができる。
顔画像が変形していることを確認することができるので、悪意のある俳優と共犯者の両方が顔画像を持つe-passportを使用して国境を横断することができる。
これは、悪意のある俳優が犯罪歴のトラックを明かさずに国境を越えることができ、共犯の詳細がアクセス制御システムのログに記録されるという重大な脅威をもたらす可能性がある。
本研究は,顔形態形成と形態検出の両面で,顔形態形成領域における進歩の体系的概要を示すことを目的とした。
本稿では, 顔形態形成攻撃の様々な側面について記述し, 顔形態形成画像の生成技術だけでなく, 厳密な分類法に基づくモルフ検出(Morph Detection Detection, MAD)アルゴリズムに関する最先端技術や, 最終的に公開データベースが利用可能となり, 新しいMADアルゴリズムを再現性のある方法でベンチマークすることが可能であることを示す。
競合/ベンチマーク、脆弱性評価、パフォーマンス評価指標の成果も包括的に提供される。
さらに、この進化するバイオメトリックス分野において対処する必要があるオープンな課題と今後の課題について論じる。
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