論文の概要: Deep Composite Face Image Attacks: Generation, Vulnerability and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11039v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 17:31:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:35:05.381438
• Title: Deep Composite Face Image Attacks: Generation, Vulnerability and Detection
• Title（参考訳）: ディープ複合顔画像攻撃:生成、脆弱性、検出
• Authors: Jag Mohan Singh, Raghavendra Ramachandra
• Abstract要約: 顔認証システム(FRS)の脆弱性により、顔操作攻撃は生体認証研究者の注意を引き付けている。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく複合顔画像攻撃(CFIA)生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6833521970861685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face manipulation attacks have drawn the attention of biometric researchers because of their vulnerability to Face Recognition Systems (FRS). This paper proposes a novel scheme to generate Composite Face Image Attacks (CFIA) based on the Generative Adversarial Networks (GANs). Given the face images from contributory data subjects, the proposed CFIA method will independently generate the segmented facial attributes, then blend them using transparent masks to generate the CFIA samples. { The primary motivation for CFIA is to utilize deep learning to generate facial attribute-based composite attacks, which has been explored relatively less in the current literature.} We generate $14$ different combinations of facial attributes resulting in $14$ unique CFIA samples for each pair of contributory data subjects. Extensive experiments are carried out on our newly generated CFIA dataset consisting of 1000 unique identities with 2000 bona fide samples and 14000 CFIA samples, thus resulting in an overall 16000 face image samples. We perform a sequence of experiments to benchmark the vulnerability of CFIA to automatic FRS (based on both deep-learning and commercial-off-the-shelf (COTS). We introduced a new metric named Generalized Morphing Attack Potential (GMAP) to benchmark the vulnerability effectively. Additional experiments are performed to compute the perceptual quality of the generated CFIA samples. Finally, the CFIA detection performance is presented using three different Face Morphing Attack Detection (MAD) algorithms. The proposed CFIA method indicates good perceptual quality based on the obtained results. Further, { FRS is vulnerable to CFIA} (much higher than SOTA), making it difficult to detect by human observers and automatic detection algorithms. Lastly, we performed experiments to detect the CFIA samples using three different detection techniques automatically.
• Abstract（参考訳）: 顔認証システム(FRS)の脆弱性により、顔操作攻撃は生体認証研究者の注意を引き付けている。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づいて複合顔画像攻撃(CFIA)を生成する手法を提案する。 コントリビュータデータから得られた顔画像から、提案手法は分離された顔属性を独立に生成し、透明マスクを用いて混合してCFIAサンプルを生成する。 2) CFIAの主な動機は,ディープラーニングを用いて顔属性に基づく複合攻撃を発生させることである。 その結果、各コントリビュータデータ対象ごとに、14ドルのユニークなCFIAサンプルが生成される。 新たに生成したCFIAデータセットにおいて,2000個のボナフッ化物サンプルと14000個のCFIAサンプルからなる1,000個の特異なIDと,合計16000個の顔画像サンプルとからなる大規模な実験を行った。 我々はCFIAの脆弱性を自動FRS(Deep-learningとCommercial-off-the-Shelf(COTS)の両方に基づいてベンチマークする一連の実験を行った。 我々は、脆弱性を効果的にベンチマークするために、Generalized Morphing Attack potential (GMAP)と呼ばれる新しい指標を導入した。 生成されたCFIAサンプルの知覚品質を計算するための追加実験を行った。 最後に、3つの異なる顔モーフィング攻撃検出(mad)アルゴリズムを用いてcfia検出性能を示す。 提案手法は,得られた結果に基づいて良好な知覚品質を示す。 さらに、FRSはCFIA(SOTAよりもかなり高い)に対して脆弱であり、人間の観察者や自動検出アルゴリズムによる検出が困難である。 最後に,3種類の検出手法を用いてCFIA試料の自動検出実験を行った。

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