論文の概要: Diffusion Models For Stronger Face Morphing Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04218v1
- Date: Tue, 10 Jan 2023 21:50:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 14:39:10.658072
- Title: Diffusion Models For Stronger Face Morphing Attacks
- Title(参考訳): より強力な顔モフ攻撃のための拡散モデル
- Authors: Zander Blasingame and Chen Liu
- Abstract要約: 顔形態攻撃は、2つの異なるアイデンティティから生体特性からなる形態像を提示することにより、顔認識(FR)システムを騙そうとする。
画像の視覚的忠実度を改善するために拡散型アーキテクチャを用いた新しいモーフィング攻撃を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.069228812330962
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Face morphing attacks seek to deceive a Face Recognition (FR) system by
presenting a morphed image consisting of the biometric qualities from two
different identities with the aim of triggering a false acceptance with one of
the two identities, thereby presenting a significant threat to biometric
systems. The success of a morphing attack is dependent on the ability of the
morphed image to represent the biometric characteristics of both identities
that were used to create the image. We present a novel morphing attack that
uses a Diffusion-based architecture to improve the visual fidelity of the image
and improve the ability of the morphing attack to represent characteristics
from both identities. We demonstrate the high fidelity of the proposed attack
by evaluating its visual fidelity via the Frechet Inception Distance. Extensive
experiments are conducted to measure the vulnerability of FR systems to the
proposed attack. The proposed attack is compared to two state-of-the-art
GAN-based morphing attacks along with two Landmark-based attacks. The ability
of a morphing attack detector to detect the proposed attack is measured and
compared against the other attacks. Additionally, a novel metric to measure the
relative strength between morphing attacks is introduced and evaluated.
- Abstract(参考訳): 顔のモーフィング攻撃は、2つのアイデンティティのうちの1つで誤認を誘発することを目的として、2つの異なるアイデンティティから生体認証品質からなるモーフィング画像を提示することにより、顔認識(fr)システムを欺き、生体認証システムに重大な脅威を与える。
モーフィング攻撃の成功は、画像の作成に使用された2つのアイデンティティの生体認証特性を表現するためのモーフィング画像の能力に依存する。
本稿では,拡散型アーキテクチャを用いて画像の視覚的忠実度を向上し,その特徴を表現するためのモーフィング攻撃の能力を向上させる新しいモーフィング攻撃を提案する。
提案する攻撃の忠実度をフレシェット開始距離を通して評価することで実証する。
提案した攻撃に対するFRシステムの脆弱性を測定するために大規模な実験を行った。
提案された攻撃は、最先端の2つのGANベースのモーフィング攻撃と、ランドマークベースの2つの攻撃と比較される。
モーフィング攻撃検出器が提案した攻撃を検出する能力を測定し,他の攻撃と比較した。
さらに, モーフィング攻撃の相対強度を計測する新しい指標を導入し, 評価した。
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