論文の概要: Privacy-Aware Detection of Fake Identity Documents: Methodology, Benchmark, and Improved Detection Methods (FakeIDet2)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11716v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 17:30:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.298378
- Title: Privacy-Aware Detection of Fake Identity Documents: Methodology, Benchmark, and Improved Detection Methods (FakeIDet2)
- Title（参考訳）: フェイクID文書のプライバシ・アウェア検出:方法、ベンチマークおよび改善された検出方法(フェイクIDet2)
- Authors: Javier Muñoz-Haro, Ruben Tolosana, Ruben Vera-Rodriguez, Aythami Morales, Julian Fierrez,
- Abstract要約: 偽ID検出研究におけるプライバシ保護のためのパッチベースの手法を提案し,議論する。
2,000のID画像から抽出された900K以上の実/偽IDのパッチからなる新しい公開データベースFakeIDet2-dbを提供する。
プライバシを意識した新しい偽ID検出手法FakeIDet2を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.969417519807322
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Remote user verification in Internet-based applications is becoming increasingly important nowadays. A popular scenario for it consists of submitting a picture of the user's Identity Document (ID) to a service platform, authenticating its veracity, and then granting access to the requested digital service. An ID is well-suited to verify the identity of an individual, since it is government issued, unique, and nontransferable. However, with recent advances in Artificial Intelligence (AI), attackers can surpass security measures in IDs and create very realistic physical and synthetic fake IDs. Researchers are now trying to develop methods to detect an ever-growing number of these AI-based fakes that are almost indistinguishable from authentic (bona fide) IDs. In this counterattack effort, researchers are faced with an important challenge: the difficulty in using real data to train fake ID detectors. This real data scarcity for research and development is originated by the sensitive nature of these documents, which are usually kept private by the ID owners (the users) and the ID Holders (e.g., government, police, bank, etc.). The main contributions of our study are: 1) We propose and discuss a patch-based methodology to preserve privacy in fake ID detection research. 2) We provide a new public database, FakeIDet2-db, comprising over 900K real/fake ID patches extracted from 2,000 ID images, acquired using different smartphone sensors, illumination and height conditions, etc. In addition, three physical attacks are considered: print, screen, and composite. 3) We present a new privacy-aware fake ID detection method, FakeIDet2. 4) We release a standard reproducible benchmark that considers physical and synthetic attacks from popular databases in the literature.
- Abstract（参考訳）: 近年,インターネットベースのアプリケーションにおけるリモートユーザ認証の重要性が高まっている。
一般的なシナリオは、ユーザのID(ID)の画像をサービスプラットフォームに送信し、その正確性を認証し、要求されたデジタルサービスへのアクセスを許可することである。
IDは、政府によって発行され、ユニークで、転送不能であるため、個人の身元を確認するのに適している。
しかし、人工知能(AI)の最近の進歩により、攻撃者はIDのセキュリティ対策を超え、非常に現実的な物理的および合成的な偽のIDを作成することができる。
研究者たちは、AIベースの偽造品を、本物(ボンナ・フェイド)のIDとほとんど区別できない数で検出する方法を開発しようとしている。
この反撃の取り組みにおいて、研究者は重要な課題に直面している。実際のデータを使って偽のID検出器を訓練することの難しさだ。
この研究と開発のための真のデータ不足は、これらの文書の繊細な性質に起因している。これは通常、ID所有者(ユーザ)とIDホルダー(例えば、政府、警察、銀行など)によって秘密にされている。
私たちの研究の主な貢献は次のとおりである。
1)偽ID検出研究におけるプライバシ保護のためのパッチベースの手法を提案し,議論する。
2) 新しい公開データベースFakeIDet2-dbは,2000枚以上のID画像から抽出された900K以上の実物/偽物IDのパッチで構成され,異なるスマートフォンセンサ,照明,高さ条件などを用いて取得される。
さらに、プリント、スクリーン、複合の3つの物理的攻撃も検討されている。
3) プライバシを意識した偽ID検出手法FakeIDet2を提案する。
4) 文献における人気データベースからの物理および合成攻撃を考慮に入れた標準再現可能なベンチマークをリリースする。
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