論文の概要: Vulnerability Analysis of Face Morphing Attacks from Landmarks and Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05344v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 22:10:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 03:20:06.218729
• Title: Vulnerability Analysis of Face Morphing Attacks from Landmarks and Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ランドマークと生成敵ネットワークからの顔形態攻撃の脆弱性解析
• Authors: Eklavya Sarkar, Pavel Korshunov, Laurent Colbois, S\'ebastien Marcel
• Abstract要約: 本稿は,OpenCV, FaceMorpher, WebMorph, および生成対向ネットワーク(StyleGAN)に基づく4種類のモーフィング攻撃を用いた新しいデータセットを提供する。 また,facenet,vgg-face,arcfaceなど,最先端の顔認識システムの脆弱性を評価するための広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Morphing attacks is a threat to biometric systems where the biometric reference in an identity document can be altered. This form of attack presents an important issue in applications relying on identity documents such as border security or access control. Research in face morphing attack detection is developing rapidly, however very few datasets with several forms of attacks are publicly available. This paper bridges this gap by providing a new dataset with four different types of morphing attacks, based on OpenCV, FaceMorpher, WebMorph and a generative adversarial network (StyleGAN), generated with original face images from three public face datasets. We also conduct extensive experiments to assess the vulnerability of the state-of-the-art face recognition systems, notably FaceNet, VGG-Face, and ArcFace. The experiments demonstrate that VGG-Face, while being less accurate face recognition system compared to FaceNet, is also less vulnerable to morphing attacks. Also, we observed that na\"ive morphs generated with a StyleGAN do not pose a significant threat.
• Abstract（参考訳）: モーフィング攻撃は生体認証システムにとって脅威であり、生体認証文書内の生体認証参照を変更することができる。 この種の攻撃は、境界セキュリティやアクセス制御といったIDドキュメントに依存するアプリケーションにおいて重要な問題となる。 顔変形攻撃検出の研究は急速に進んでいるが、いくつかの攻撃形態を持つデータセットは公開されていない。 本稿では, opencv, facemorpher, webmorph, and generative adversarial network (stylegan) に基づいて,3つの公開顔データセットから生成した顔画像を基にした,4種類のモーフィング攻撃を行う新たなデータセットを提供することで,このギャップを埋める。 また,facenet,vgg-face,arcfaceなど,最先端の顔認識システムの脆弱性を評価するための広範な実験を行った。 実験により、VGG-FaceはFaceNetに比べて精度が低いが、モルヒネ攻撃に対する脆弱性も低いことが示された。 また,スタイルガンで生成したna\"ive morphsは大きな脅威をもたらさないことを観察した。

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