論文の概要: Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12786v1
• Date: Tue, 21 May 2024 13:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:10:09.378470
• Title: Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective
• Title（参考訳）: 顔認識システムの脆弱性を再考する:実践的視点から
• Authors: Jiahao Chen, Zhiqiang Shen, Yuwen Pu, Chunyi Zhou, Shouling Ji,
• Abstract要約: 顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。 最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.49732414981006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Recognition Systems (FRS) have increasingly integrated into critical applications, including surveillance and user authentication, highlighting their pivotal role in modern security systems. Recent studies have revealed vulnerabilities in FRS to adversarial (e.g., adversarial patch attacks) and backdoor attacks (e.g., training data poisoning), raising significant concerns about their reliability and trustworthiness. Previous studies primarily focus on traditional adversarial or backdoor attacks, overlooking the resource-intensive or privileged-manipulation nature of such threats, thus limiting their practical generalization, stealthiness, universality and robustness. Correspondingly, in this paper, we delve into the inherent vulnerabilities in FRS through user studies and preliminary explorations. By exploiting these vulnerabilities, we identify a novel attack, facial identity backdoor attack dubbed FIBA, which unveils a potentially more devastating threat against FRS:an enrollment-stage backdoor attack. FIBA circumvents the limitations of traditional attacks, enabling broad-scale disruption by allowing any attacker donning a specific trigger to bypass these systems. This implies that after a single, poisoned example is inserted into the database, the corresponding trigger becomes a universal key for any attackers to spoof the FRS. This strategy essentially challenges the conventional attacks by initiating at the enrollment stage, dramatically transforming the threat landscape by poisoning the feature database rather than the training data.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システム(FRS)は、監視やユーザ認証を含む重要なアプリケーションに統合され、現代のセキュリティシステムにおける彼らの重要な役割を強調している。 最近の研究では、FRSの脆弱性(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練など)が明らかにされており、信頼性と信頼性に関する重大な懸念が提起されている。 従来の研究は主に伝統的な敵対的攻撃やバックドア攻撃に焦点をあてており、そのような脅威の資源集約的あるいは特権的支配的な性質を見越して、その実践的な一般化、盗み、普遍性、堅牢さを制限していた。 本論文では,ユーザ研究と予備調査を通じて,FRSの固有の脆弱性を掘り下げる。 これらの脆弱性を悪用することで、FIBAと呼ばれる顔認証バックドア攻撃という新たな攻撃を特定できる。 FIBAは従来の攻撃の限界を回避し、攻撃者が特定のトリガーを寄付してシステムをバイパスすることで広範囲の破壊を可能にする。 これは、データベースに1つの有毒な例が挿入された後、対応するトリガーが攻撃者がFRSを偽造するための普遍的なキーとなることを意味する。 この戦略は基本的に、入学段階で開始することで従来の攻撃に挑戦し、トレーニングデータではなく、特徴データベースを汚染することで脅威の景観を劇的に変える。

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