論文の概要: Supervised and Unsupervised Alignments for Spoofing Behavioral Biometrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08918v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 20:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 23:35:59.086945
- Title: Supervised and Unsupervised Alignments for Spoofing Behavioral Biometrics
- Title（参考訳）: スポッフィング行動バイオメトリックスのための教師付き・教師なしアライメント
- Authors: Thomas Thebaud, Gaël Le Lan, Anthony Larcher,
- Abstract要約: 生体認証システムはユーザ固有の特性に基づいており、通常は埋め込みと呼ばれる高次元表現に符号化される。
我々は,アライメント手法を用いて,2つの行動バイオメトリックシステムに対してスプーフィング攻撃を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.021534792043867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biometric recognition systems are security systems based on intrinsic properties of their users, usually encoded in high dimension representations called embeddings, which potential theft would represent a greater threat than a temporary password or a replaceable key. To study the threat of embedding theft, we perform spoofing attacks on two behavioral biometric systems (an automatic speaker verification system and a handwritten digit analysis system) using a set of alignment techniques. Biometric recognition systems based on embeddings work in two phases: enrollment - where embeddings are collected and stored - then authentication - when new embeddings are compared to the stored ones -.The threat of stolen enrollment embeddings has been explored by the template reconstruction attack literature: reconstructing the original data to spoof an authentication system is doable with black-box access to their encoder. In this document, we explore the options available to perform template reconstruction attacks without any access to the encoder. To perform those attacks, we suppose general rules over the distribution of embeddings across encoders and use supervised and unsupervised algorithms to align an unlabeled set of embeddings with a set from a known encoder. The use of an alignment algorithm from the unsupervised translation literature gives promising results on spoofing two behavioral biometric systems.
- Abstract（参考訳）: 生体認証システムは、ユーザ固有の特性に基づいたセキュリティシステムであり、通常は埋め込みと呼ばれる高次元の表現にエンコードされる。
組込み盗難の危険性を検討するため,アライメント手法を用いて2つの行動バイオメトリックシステム(自動話者検証システムと手書き桁分析システム)に対してスプーフィング攻撃を行う。
埋め込みに基づく生体認証システムは、次の2つのフェーズで動作する。 登録 - 埋め込みが収集され、保存される場所 - 認証 - 新たな埋め込みが保存されているものと比較される場合。
元のデータを再構築して認証システムを偽造することは、そのエンコーダへのブラックボックスアクセスによって可能である。
本稿では,エンコーダへのアクセスを必要とせずにテンプレート再構築攻撃を行うオプションについて検討する。
これらの攻撃を実行するために、エンコーダ間の埋め込みの分布に関する一般的なルールを仮定し、教師なしおよび教師なしのアルゴリズムを用いて、ラベルなしの埋め込みのセットを既知のエンコーダのセットと整合させる。
教師なし翻訳文献からのアライメントアルゴリズムの使用は、2つの行動バイオメトリックシステムのスプーフ化に有望な結果をもたらす。
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