論文の概要: BlowLive: Blow-Based Multi-Factor Biometrics with Liveness Detection and Revocability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25998v2
- Date: Wed, 01 Jul 2026 17:49:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-02 15:15:53.048681
- Title: BlowLive: Blow-Based Multi-Factor Biometrics with Liveness Detection and Revocability
- Title（参考訳）: BlowLive:Blow-based Multi-Factor Biometrics with Liveness Detection and Revocability
- Abstract要約: BlowLiveは、強靭な多要素バイオメトリック(MFB)フレームワークで、ブロー音響信号と顔バイオメトリックスを相補的行動および生理的モダリティとして統合する。
我々は,BlowLiveフレームワークを完全実装し,50人の被験者から収集した生体データを用いて,その有効性を実験的に評価した。
その結果、高い認証精度(ブロー音響では99.56%、顔と融合モードでは100%)、堅牢なライブネス検出(99.46%)、強いテンプレート保護と無効化、非侵襲性、高いユーザビリティが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.366678356089329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biometric authentication systems are increasingly deployed in security-critical applications, yet existing physiological and behavioral biometrics suffer from fundamental limitations: 1) they are vulnerable to spoofing attacks due to unreliable liveness detection, 2) biometric templates may leak privacy-sensitive information 3) intra-user variability results in accuracy degradation, and 4) it is difficult to revoke physiological biometrics and safeguard them over long-term use. To address these challenges, we propose BlowLive, a robust multi-factor biometric (MFB) framework that integrates blow-acoustic signals and facial biometrics as complementary behavioral and physiological modalities. BlowLive incorporates advanced spectral feature extraction and multimodal fusion techniques, achieving high authentication accuracy even for behavioral modalities. Instead of relying on conventional biometric approaches that utilize raw biometric templates for authentication, the proposed framework adopts a fuzzy-extractor-based biometric authentication scheme, wherein stable cryptographic keys are derived from inherently noisy biometric inputs and subsequently used for authentication. To defend against playback, synthetic, and deepfake attacks, BlowLive further integrates a novel Doppler shift-based liveness detection mechanism. We implement the complete BlowLive framework and experimentally evaluate its effectiveness using biometric data collected from 50 participants. The experimental results demonstrate high authentication accuracy (99.56% for blow-acoustics and 100% for facial and fusion modalities), robust liveness detection (99.46% accuracy), strong template protection and revocability, non-invasiveness, and high usability.
- Abstract（参考訳）: 生体認証システムは、セキュリティクリティカルなアプリケーションにますます導入されているが、既存の生理的および行動的生体認証は、基本的な制限に悩まされている。
1) 信頼できない生活力検出による攻撃に対して脆弱である。
2)バイオメトリックテンプレートは、プライバシーに敏感な情報を漏洩する可能性がある
3)ユーザ内変動は精度の低下をもたらす。
4) 生理的バイオメトリックスを取り消し, 長期使用において保護することが困難である。
これらの課題に対処するために,ブロー音響信号と顔バイオメトリックスを相補的行動・生理的モダリティとして統合した,堅牢な多要素バイオメトリック(MFB)フレームワークであるBlowLiveを提案する。
BlowLiveには高度なスペクトル特徴抽出とマルチモーダル融合技術が組み込まれており、行動モダリティにおいても高い認証精度が達成されている。
認証に生のバイオメトリックテンプレートを利用する従来のバイオメトリックアプローチに頼る代わりに、このフレームワークはファジィ抽出に基づくバイオメトリック認証方式を採用し、安定な暗号鍵は本質的にノイズの多いバイオメトリック入力から派生し、その後認証に使用される。
再生、合成、ディープフェイク攻撃から守るため、BlowLiveはさらに新しいドップラーシフトベースのライブネス検出機構を統合する。
我々は,BlowLiveフレームワークを完全実装し,50人の被験者から収集した生体データを用いて,その有効性を実験的に評価した。
実験結果は、高い認証精度(ブロー音響では99.56%、顔と融合モードでは100%)、堅牢なライブネス検出(99.46%)、強いテンプレート保護と無効化、非侵襲性、高いユーザビリティを示す。
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