論文の概要: t-EER: Parameter-Free Tandem Evaluation of Countermeasures and Biometric Comparators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12237v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 16:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 14:20:57.449415
• Title: t-EER: Parameter-Free Tandem Evaluation of Countermeasures and Biometric Comparators
• Title（参考訳）: t-EER:パラメータフリータンデムによる対策と生体比較器の評価
• Authors: Tomi Kinnunen, Kong Aik Lee, Hemlata Tak, Nicholas Evans, Andreas Nautsch
• Abstract要約: プレゼンテーション攻撃(スプーフィング)検出(PAD)は、通常、生体認証と併用して、スプーフィング攻撃の際の信頼性を向上させる。 そこで本研究では,生体認証を併用したPADソリューションのジョイント評価のための新しい指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.452032643800223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Presentation attack (spoofing) detection (PAD) typically operates alongside biometric verification to improve reliablity in the face of spoofing attacks. Even though the two sub-systems operate in tandem to solve the single task of reliable biometric verification, they address different detection tasks and are hence typically evaluated separately. Evidence shows that this approach is suboptimal. We introduce a new metric for the joint evaluation of PAD solutions operating in situ with biometric verification. In contrast to the tandem detection cost function proposed recently, the new tandem equal error rate (t-EER) is parameter free. The combination of two classifiers nonetheless leads to a \emph{set} of operating points at which false alarm and miss rates are equal and also dependent upon the prevalence of attacks. We therefore introduce the \emph{concurrent} t-EER, a unique operating point which is invariable to the prevalence of attacks. Using both modality (and even application) agnostic simulated scores, as well as real scores for a voice biometrics application, we demonstrate application of the t-EER to a wide range of biometric system evaluations under attack. The proposed approach is a strong candidate metric for the tandem evaluation of PAD systems and biometric comparators.
• Abstract（参考訳）: プレゼンテーション攻撃(スプーフィング)検出(PAD)は通常、生体認証と併用して、スプーフィング攻撃の際の信頼性を向上させる。 2つのサブシステムは、信頼できる生体認証の1つのタスクを解決するためにタンデムで動作するが、異なる検出タスクに対処するため、通常は別々に評価される。 証拠は、このアプローチが最適でないことを示している。 そこで本研究では,生体認証を併用したPADソリューションのジョイント評価のための新しい指標を提案する。 近年提案されているタンデム検出コスト関数とは対照的に,新しいタンデム等誤差率(t-EER)はパラメータフリーである。 にもかかわらず、2つの分類器の組み合わせは、偽アラームとミス率が等しく、攻撃の頻度にも依存する操作点の \emph{set} につながる。 そこで我々は,攻撃の頻度に限りないユニークな操作点である \emph{concurrent} t-eer を導入する。 音声バイオメトリックス応用のための実得点と同様に、モダリティ(および応用)に無依存なシミュレーションスコアを用い、攻撃下の幅広いバイオメトリックシステム評価へのt-eerの適用を実証する。 提案手法はPADシステムとバイオメトリックコンパレータのタンデム評価のための強力な候補指標である。

関連論文リスト

• Toward Improving Synthetic Audio Spoofing Detection Robustness via Meta-Learning and Disentangled Training With Adversarial Examples [33.445126880876415]
  自動話者検証システムに到達させる代わりに、スプーフ攻撃をフィルタリングする信頼性と堅牢なスプーフ検出システムを提案する。 データ不均衡問題に対処するために重み付き加法的角縁損失が提案され、スプーフィング攻撃に対する一般化を改善するために異なるマージンが割り当てられている。 データ拡張戦略として、スプーフィング音声に知覚不能な摂動を加えて、敵の例にのみ対応する正規化統計が実行されることを保証するために、補助的なバッチ正規化を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T19:26:54Z)
• AdvQDet: Detecting Query-Based Adversarial Attacks with Adversarial Contrastive Prompt Tuning [93.77763753231338]
  CLIP画像エンコーダを微調整し、2つの中間対向クエリに対して同様の埋め込みを抽出するために、ACPT(Adversarial Contrastive Prompt Tuning)を提案する。 我々は,ACPTが7つの最先端クエリベースの攻撃を検出できることを示す。 また,ACPTは3種類のアダプティブアタックに対して堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T09:53:50Z)
• Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.261231738242266]
  多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。 MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。 我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T11:36:42Z)
• Untargeted Near-collision Attacks on Biometrics: Real-world Bounds and Theoretical Limits [0.0]
  オンラインとオフラインの両方、そして識別モードと検証モードの両方で実行できる未ターゲティングな攻撃に焦点を当てます。 我々は、これらのシステムのセキュリティに対処するために、False Match Rate(FMR)とFalse Positive Identification Rate(FPIR)を用いる。 この距離空間とシステムパラメータの研究は、標的外攻撃の複雑さと近接衝突の確率を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T07:17:31Z)
• MEAD: A Multi-Armed Approach for Evaluation of Adversarial Examples Detectors [24.296350262025552]
  いくつかの攻撃戦略に基づいて検知器を評価するための新しいフレームワークMEADを提案する。 そのうちの1つは、攻撃を起こすための3つの新しい目的である。 提案したパフォーマンス指標は最悪のシナリオに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:05:45Z)
• Adversarial Attacks and Defense for Non-Parametric Two-Sample Tests [73.32304304788838]
  本稿では,非パラメトリックTSTの障害モードを逆攻撃により系統的に明らかにする。 TST非依存的な攻撃を可能にするために,異なる種類のテスト基準を協調的に最小化するアンサンブル攻撃フレームワークを提案する。 そこで本研究では,TSTの強化のために,逆対を反復的に生成し,深層カーネルを訓練する最大最小最適化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T11:18:04Z)
• Mitigating the Mutual Error Amplification for Semi-Supervised Object Detection [92.52505195585925]
  擬似ラベルの修正機構を導入し,相互誤りの増幅を緩和するクロス・インストラクション(CT)手法を提案する。 他の検出器からの予測を直接擬似ラベルとして扱う既存の相互指導法とは対照的に,我々はラベル修正モジュール(LRM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T03:34:57Z)
• Improving the Adversarial Robustness for Speaker Verification by Self-Supervised Learning [95.60856995067083]
  この研究は、特定の攻撃アルゴリズムを知らずにASVの敵防衛を行う最初の試みの一つである。 本研究の目的は,1) 対向摂動浄化と2) 対向摂動検出の2つの視点から対向防御を行うことである。 実験の結果, 検出モジュールは, 約80%の精度で対向検体を検出することにより, ASVを効果的に遮蔽することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T07:10:54Z)
• Anomaly Detection with Convolutional Autoencoders for Fingerprint Presentation Attack Detection [11.879849130630406]
  提示攻撃検出(PAD)法は、ボナファイド被検体由来のサンプルと、提示攻撃装置(PAI)由来のサンプルとを判定するために用いられる。 短波長赤外領域で捕獲されたボナファイドサンプル(すなわち1クラス)にのみ訓練されたオートエンコーダ(AE)に基づく新しいPAD手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T15:33:41Z)
• Reliable evaluation of adversarial robustness with an ensemble of diverse parameter-free attacks [65.20660287833537]
  本稿では,最適段差の大きさと目的関数の問題による障害を克服するPGD攻撃の2つの拡張を提案する。 そして、我々の新しい攻撃と2つの補完的な既存の攻撃を組み合わせることで、パラメータフリーで、計算に手頃な価格で、ユーザに依存しない攻撃のアンサンブルを形成し、敵の堅牢性をテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T18:15:55Z)
• On the Resilience of Biometric Authentication Systems against Random Inputs [6.249167635929514]
  我々は,一様ランダム入力を送信した攻撃者に対して,機械学習に基づく生体認証システムのセキュリティを評価する。 特に, 平均FPR0.03の再構成バイオメトリックシステムでは, 成功率は0.78であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T04:20:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。