論文の概要: Towards minimizing efforts for Morphing Attacks -- Deep embeddings for morphing pair selection and improved Morphing Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18216v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 17:00:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:54:17.623188
• Title: Towards minimizing efforts for Morphing Attacks -- Deep embeddings for morphing pair selection and improved Morphing Attack Detection
• Title（参考訳）: モーフィング攻撃の最小化に向けて -- モーフィング対選択のためのディープ埋め込みと改善されたモーフィング攻撃検出
• Authors: Roman Kessler, Kiran Raja, Juan Tapia, Christoph Busch,
• Abstract要約: 顔埋め込みは、大規模なモルフィング攻撃生成のための画像の選択と、潜在的なモルフィング攻撃を検出する2つの目的がある。 顔の埋め込み類似性に基づいて個人をペアリングする事前選択アルゴリズムを用いる。 モーフィング・アタックを検出する能力の観点から、2つの最先端の顔認識システムからの埋め込みを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.349201388722244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face Morphing Attacks pose a threat to the security of identity documents, especially with respect to a subsequent access control process, because it enables both individuals involved to exploit the same document. In this study, face embeddings serve two purposes: pre-selecting images for large-scale Morphing Attack generation and detecting potential Morphing Attacks. We build upon previous embedding studies in both use cases using the MagFace model. For the first objective, we employ an pre-selection algorithm that pairs individuals based on face embedding similarity. We quantify the attack potential of differently morphed face images to compare the usability of pre-selection in automatically generating numerous successful Morphing Attacks. Regarding the second objective, we compare embeddings from two state-of-the-art face recognition systems in terms of their ability to detect Morphing Attacks. Our findings demonstrate that ArcFace and MagFace provide valuable face embeddings for image pre-selection. Both open-source and COTS face recognition systems are susceptible to generated attacks, particularly when pre-selection is based on embeddings rather than random pairing which was only constrained by soft biometrics. More accurate face recognition systems exhibit greater vulnerability to attacks, with COTS systems being the most susceptible. Additionally, MagFace embeddings serve as a robust alternative for detecting morphed face images compared to the previously used ArcFace embeddings. The results endorse the advantages of face embeddings in more effective image pre-selection for face morphing and accurate detection of morphed face images. This is supported by extensive analysis of various designed attacks. The MagFace model proves to be a powerful alternative to the commonly used ArcFace model for both objectives, pre-selection and attack detection.
• Abstract（参考訳）: Face Morphing Attacksは、IDドキュメントのセキュリティ、特にその後のアクセス制御プロセスに対する脅威となる。 本研究では,大規模なモーフィング攻撃発生のための画像選択と,潜在的モーフィング攻撃の検出の2つの目的について検討した。 我々は、MagFaceモデルを使用して、両方のユースケースに以前の埋め込み研究を構築します。 最初の目的として、顔埋め込み類似性に基づいて個人をペア化する事前選択アルゴリズムを用いる。 我々は、異なる形態の顔画像の攻撃電位を定量化し、多数のモルフィング攻撃を自動生成する事前選択のユーザビリティを比較する。 第2の目的について、モーフィング攻撃を検出する能力の観点から、2つの最先端の顔認識システムからの埋め込みを比較した。 以上の結果から,ArcFaceとMagFaceは画像選択に有用な顔埋め込みを提供することがわかった。 オープンソースとCOTSの両方の顔認識システムは、特にソフトバイオメトリックスのみに制約されたランダムなペアリングではなく、組み込まれている場合、発生した攻撃に影響を受けやすい。 より正確な顔認識システムでは、攻撃に対する脆弱性が大きく、COTSシステムは最も影響を受けやすい。 さらに、MagFaceの埋め込みは、以前使用されていたArcFaceの埋め込みと比較して、変形した顔画像を検出するための堅牢な代替手段として機能する。 その結果, 顔形態形成のための画像前選択と, 顔画像の正確な検出において, 顔埋め込みの利点を裏付けることができた。 これは、様々な設計された攻撃の広範な分析によって支えられている。 MagFaceモデルは、目標、選択前、攻撃検出の両方に一般的に使用されるArcFaceモデルの強力な代替品であることが証明されている。

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