論文の概要: AttackNet: Enhancing Biometric Security via Tailored Convolutional Neural Network Architectures for Liveness Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03769v2
- Date: Sat, 30 Mar 2024 23:04:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 14:15:46.194628
- Title: AttackNet: Enhancing Biometric Security via Tailored Convolutional Neural Network Architectures for Liveness Detection
- Title（参考訳）: アタックネット: 生体認証のための階層型畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャによるバイオメトリックセキュリティの強化
- Authors: Oleksandr Kuznetsov, Dmytro Zakharov, Emanuele Frontoni, Andrea Maranesi,
- Abstract要約: アタックネット(AttackNet)は、生体認証システムにおける偽りの脅威に対処するために設計された、難解な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャである。
低レベルの特徴抽出から高レベルのパターン識別へシームレスに移行する、階層化された防御機構を提供する。
多様なデータセットにまたがってモデルをベンチマークすることは、その長所を証明し、現代のモデルと比較して優れたパフォーマンス指標を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.821562115822182
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Biometric security is the cornerstone of modern identity verification and authentication systems, where the integrity and reliability of biometric samples is of paramount importance. This paper introduces AttackNet, a bespoke Convolutional Neural Network architecture, meticulously designed to combat spoofing threats in biometric systems. Rooted in deep learning methodologies, this model offers a layered defense mechanism, seamlessly transitioning from low-level feature extraction to high-level pattern discernment. Three distinctive architectural phases form the crux of the model, each underpinned by judiciously chosen activation functions, normalization techniques, and dropout layers to ensure robustness and resilience against adversarial attacks. Benchmarking our model across diverse datasets affirms its prowess, showcasing superior performance metrics in comparison to contemporary models. Furthermore, a detailed comparative analysis accentuates the model's efficacy, drawing parallels with prevailing state-of-the-art methodologies. Through iterative refinement and an informed architectural strategy, AttackNet underscores the potential of deep learning in safeguarding the future of biometric security.
- Abstract（参考訳）: バイオメトリック・セキュリティは、バイオメトリック・サンプルの完全性と信頼性が最重要となる、現代のアイデンティティ認証と認証システムの基盤となっている。
本稿では,バイオメトリックシステムにおけるスプーフィング脅威に対処するように設計された,目覚ましい畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるAttackNetを紹介する。
ディープラーニングの手法を取り入れたこのモデルは,低レベルの特徴抽出から高レベルのパターン識別へシームレスに移行する,階層化された防御機構を提供する。
3つの特徴的なアーキテクチャフェーズがモデルの要点を形成し、それぞれが司法的に選択されたアクティベーション関数、正規化テクニック、およびドロップアウト層によって支えられ、敵の攻撃に対する堅牢性とレジリエンスを確保する。
多様なデータセットにまたがってモデルをベンチマークすることは、その長所を証明し、現代のモデルと比較して優れたパフォーマンス指標を示す。
さらに、詳細な比較分析はモデルの有効性をアクセントし、最先端の手法と平行に描画する。
反復的な洗練とアーキテクチャ戦略を通じて、AttackNetはバイオメトリックセキュリティの未来を守るためのディープラーニングの可能性を強調している。
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