論文の概要: Machine learning attack on copy detection patterns: are 1x1 patterns cloneable?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02176v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 17:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:17:48.426938
• Title: Machine learning attack on copy detection patterns: are 1x1 patterns cloneable?
• Title（参考訳）: コピー検出パターンに対する機械学習攻撃: 1x1パターンはクローン可能か?
• Authors: Roman Chaban, Olga Taran, Joakim Tutt, Taras Holotyak, Slavi Bonev and Slava Voloshynovskiy
• Abstract要約: 我々は、機械学習に基づくコピー検出パターン(CDP)に対するコピー攻撃を検討する。 2つの産業用プリンタで作成されたサンプルに基づいて実験したところ、CDP認証で使用される単純な検出基準は、元のCDPと偽造品を確実に区別できないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.784426936848604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, the modern economy critically requires reliable yet cheap protection solutions against product counterfeiting for the mass market. Copy detection patterns (CDP) are considered as such solution in several applications. It is assumed that being printed at the maximum achievable limit of a printing resolution of an industrial printer with the smallest symbol size 1x1 elements, the CDP cannot be copied with sufficient accuracy and thus are unclonable. In this paper, we challenge this hypothesis and consider a copy attack against the CDP based on machine learning. The experimental based on samples produced on two industrial printers demonstrate that simple detection metrics used in the CDP authentication cannot reliably distinguish the original CDP from their fakes. Thus, the paper calls for a need of careful reconsideration of CDP cloneability and search for new authentication techniques and CDP optimization because of the current attack.
• Abstract（参考訳）: 現在、現代経済は、大衆市場における製品偽造に対する信頼性が高く安価な保護ソリューションを必要としている。 コピー検出パターン(cdp)は、いくつかのアプリケーションにおいてそのようなソリューションと考えられている。 最小のシンボルサイズ1x1要素を有する工業用プリンタの印刷解像度の最大到達限界で印刷されるため、cdpを十分な精度でコピーすることは不可能であり、不可能である。 本稿では,この仮説に挑戦し,機械学習に基づくCDPに対するコピー攻撃を検討する。 2つの産業用プリンタで作成されたサンプルに基づいて実験したところ、CDP認証で使用される単純な検出基準は、元のCDPと偽造品を確実に区別できないことがわかった。 そこで本研究では,CDPのクローン性を慎重に再検討し,新たな認証手法とCDP最適化を提案する。

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