Fugu-MT 論文翻訳(概要): AdvBiom: Adversarial Attacks on Biometric Matchers

論文の概要: AdvBiom: Adversarial Attacks on Biometric Matchers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03966v1
Date: Tue, 10 Jan 2023 14:01:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 16:54:42.659658
Title: AdvBiom: Adversarial Attacks on Biometric Matchers
Title（参考訳）: AdvBiom: バイオメトリックマッチの敵攻撃
Authors: Debayan Deb, Vishesh Mistry, Rahul Parthe
Abstract要約: 顔サンプルに対する人間の知覚できない小さな変化は、最も普及している顔認識システムを回避することができることを示す。本稿では, 指紋認識システムなど, バイオメトリック・モダリティをトレーニングし, 拡張する方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.070542698701158
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the advent of deep learning models, face recognition systems have achieved impressive recognition rates. The workhorses behind this success are Convolutional Neural Networks (CNNs) and the availability of large training datasets. However, we show that small human-imperceptible changes to face samples can evade most prevailing face recognition systems. Even more alarming is the fact that the same generator can be extended to other traits in the future. In this work, we present how such a generator can be trained and also extended to other biometric modalities, such as fingerprint recognition systems.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの出現により、顔認識システムは印象的な認識率を達成した。この成功の背景にあるのは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と大規模なトレーニングデータセットの可用性だ。しかし,顔のサンプルに対する人間の影響を受けやすい小さな変化は,最も普及している顔認識システムから回避できることを示す。さらに心配なのは、同じジェネレータが将来的に他の特性にも拡張可能であることだ。本研究では,このような生成器を訓練し,指紋認識システムなど他の生体情報にも拡張する方法について述べる。

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