論文の概要: Biometrics: Trust, but Verify
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06625v1
- Date: Fri, 14 May 2021 03:07:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 12:44:00.402210
- Title: Biometrics: Trust, but Verify
- Title(参考訳): バイオメトリックス:信頼はするが検証する
- Authors: Anil K. Jain, Debayan Deb and Joshua J. Engelsma
- Abstract要約: バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。
生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.9641823975828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past two decades, biometric recognition has exploded into a plethora
of different applications around the globe. This proliferation can be
attributed to the high levels of authentication accuracy and user convenience
that biometric recognition systems afford end-users. However, in-spite of the
success of biometric recognition systems, there are a number of outstanding
problems and concerns pertaining to the various sub-modules of biometric
recognition systems that create an element of mistrust in their use - both by
the scientific community and also the public at large. Some of these problems
include: i) questions related to system recognition performance, ii) security
(spoof attacks, adversarial attacks, template reconstruction attacks and
demographic information leakage), iii) uncertainty over the bias and fairness
of the systems to all users, iv) explainability of the seemingly black-box
decisions made by most recognition systems, and v) concerns over data
centralization and user privacy. In this paper, we provide an overview of each
of the aforementioned open-ended challenges. We survey work that has been
conducted to address each of these concerns and highlight the issues requiring
further attention. Finally, we provide insights into how the biometric
community can address core biometric recognition systems design issues to
better instill trust, fairness, and security for all.
- Abstract(参考訳): 過去20年間、生体認証は世界中の様々なアプリケーションに爆発的に普及してきた。
この増殖は、生体認証システムがエンドユーザに与える高いレベルの認証精度とユーザ利便性に起因する可能性がある。
しかし,生体認証システムの成功にともなって,生体認証システムの様々なサブモジュールに関連する問題や懸念が数多く存在し,その使用に不信感の要素を生み出している。
i)システム認識性能に関する質問、ii)セキュリティ(詐欺攻撃、敵意攻撃、テンプレート再構成攻撃、人口統計情報漏洩)、iii)システムのすべてのユーザに対するバイアスと公平性に関する不確実性、iv)ほとんどの認識システムによってなされた一見ブラックボックスな判断の説明可能性、v)データ集中化とユーザのプライバシーに関する懸念。
本稿では,前述のオープン・ディビジョンの課題について概観する。
我々はこれらの懸念に対処するために実施されている調査を行い、さらなる注意を要する課題を強調した。
最後に、生体認証システム設計の課題に対して、生体認証コミュニティがどのように対処できるかについての洞察を提供し、信頼性、公正性、セキュリティを向上する。
関連論文リスト
- Long-Range Biometric Identification in Real World Scenarios: A Comprehensive Evaluation Framework Based on Missions [11.557368031775717]
本稿では,高度・範囲の個人を特定するための研究ソリューションについて検討する。
顔と身体の特徴を融合させることにより,有効な長距離識別のための堅牢な生体計測システムの開発を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T02:17:36Z) - Biometrics Employing Neural Network [0.0]
指紋、虹彩、網膜パターン、顔認識、手形、手のひら印刷、音声認識はバイオメトリックスの形式としてよく用いられる。
システムが効果的で広く受け入れられるためには、認識と検証におけるエラー率はゼロに近づかなければならない。
人間の脳の動作をシミュレートする人工ニューラルネットワークは、自身を有望なアプローチとして提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T03:59:04Z) - FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance
and Altitude [67.55994773068191]
本稿ではFarSightの設計・開発・評価について述べる。
FarSightは、全身(顔、歩行、身体形状の融合)の生体認証のために設計された革新的なソフトウェアシステムである。
我々は、新たに取得したIARPAバイオメトリック認識とAltitude and Rangeデータセットによる同定を用いて、FarSightの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T16:14:27Z) - Fingerprint Image-Quality Estimation and its Application to
Multialgorithm Verification [56.128200319868526]
信号品質の認識は、認識率を増大させ、マルチセンサー環境における決定を著しく支援することが見出されている。
本稿では, 指紋画像の向きテンソルを用いて, ノイズ, 構造不足, ぼやけなどの信号障害を, 対称性記述子の助けを借りて定量化する。
定量的な結果は、あらゆる面において品質意識を優先し、認識率を高め、異なるスキルを持つ専門家を効果的かつ効果的に融合させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T12:17:49Z) - Benchmarking Quality-Dependent and Cost-Sensitive Score-Level Multimodal
Biometric Fusion Algorithms [58.156733807470395]
本稿では,BioSecure DS2 (Access Control) 評価キャンペーンの枠組み内で実施したベンチマーク研究について報告する。
キャンペーンは、約500人の中規模施設における物理的アクセス制御の適用を目標とした。
我々の知る限りでは、これは品質ベースのマルチモーダル融合アルゴリズムをベンチマークする最初の試みである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T13:39:48Z) - Quality Measures in Biometric Systems [67.6699940572256]
品質はセキュリティにおいて重要な問題であり、特に監視カメラ、鑑識、携帯機器、インターネット経由でのリモートアクセスを含む有害なシナリオにおいて問題となる。
本稿では, バイオメトリックスの品質に悪影響を及ぼす要因, 克服方法, バイオメトリックスシステムに品質対策を組み込む方法について分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T13:28:07Z) - The Reliability and Acceptance of Biometric System in Bangladesh: Users
Perspective [0.0]
この研究は、ユーザーが他のセキュリティシステムではなく生体認証システムを使うことで満足していることを示している。
システムの信頼性とユーザ満足度が本研究の焦点となっているため、生体認証サービスプロバイダはこれらの現象を利用して、サービスに必要な改善の側面を見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T08:46:00Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - Analyze and Development System with Multiple Biometric Identification [0.0]
盗難からの情報を確保するために以前に開発された手法は、効果的で安全ではなかった。
バイオメトリックスは、個人情報のより効率的なセキュリティのための技術が必要になったときに導入された。
生体認証システムでは、ユーザーはパスワードを覚えたり、キーを携帯したりしない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-10T05:08:54Z) - Demographic Bias in Biometrics: A Survey on an Emerging Challenge [0.0]
生体計測システムは、人間の特定の生物学的または法医学的特性の特異性に依存している。
自動意思決定システムにおける体系的バイアスの存在に関して、公共および学術的な懸念の波が相次いだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-05T09:07:59Z)
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。