論文の概要: Fuzzy Commitments Offer Insufficient Protection to Biometric Templates Produced by Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13293v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 15:28:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 13:54:06.709275
• Title: Fuzzy Commitments Offer Insufficient Protection to Biometric Templates Produced by Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる生体認証テンプレートの保護が不十分なファジィコミットメント
• Authors: Danny Keller, Margarita Osadchy, and Orr Dunkelman
• Abstract要約: 本稿では,保護テンプレートを用いて顔画像の再構成を行う再構築攻撃を提案する。 最も単純な攻撃シナリオでは、再構築されたテンプレートの78%以上がアカウントのアンロックに成功した。 最も厳しい」設定でも、再構築された画像はシステムのFARよりも50倍から120倍の成功率を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.647098253348182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study the protection that fuzzy commitments offer when they are applied to facial images, processed by the state of the art deep learning facial recognition systems. We show that while these systems are capable of producing great accuracy, they produce templates of too little entropy. As a result, we present a reconstruction attack that takes a protected template, and reconstructs a facial image. The reconstructed facial images greatly resemble the original ones. In the simplest attack scenario, more than 78% of these reconstructed templates succeed in unlocking an account (when the system is configured to 0.1% FAR). Even in the "hardest" settings (in which we take a reconstructed image from one system and use it in a different system, with different feature extraction process) the reconstructed image offers 50 to 120 times higher success rates than the system's FAR.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,顔画像に適用した場合のファジィコミットメントが与える保護について,最先端のディープラーニング顔認識システムを用いて検討する。 これらのシステムは高い精度を生み出すことができるが、エントロピーが少なすぎるテンプレートを生成する。 その結果,保護テンプレートを用いて顔画像の再構成を行う再構成攻撃が提案された。 再建された顔画像は、オリジナルのものと非常によく似ている。 最も単純な攻撃シナリオでは、再構築されたテンプレートの78%以上がアカウントのアンロックに成功した(システムが0.1% FARに設定されている場合)。 最も難しい」設定(あるシステムから再構成された画像を別のシステムで使用し、異なる特徴抽出プロセスで使用する)であっても、再構成された画像は、システム全体の50倍から120倍の成功率を提供する。

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