論文の概要: Ghost Attack: Using 19th-Century Illusions to Fool 21st-Century Biometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24238v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 21:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-26 10:00:59.166921
• Title: Ghost Attack: Using 19th-Century Illusions to Fool 21st-Century Biometrics
• Title（参考訳）: ゴースト攻撃:19世紀のイリュージョンを21世紀のバイオメトリックスに応用
• Abstract要約: ペッパーのゴーストイリュージョン(Pepper's Ghost illusion)は19世紀の光学技術である。 この忘れられたギミックは、現代の顔認識システムの脆弱性を露呈することがわかった。 本稿では、この古典的な錯覚を低コストでフリースペースなハードウェアで再利用する物理攻撃「ゴーストアタック」を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.073622439295506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While the Pepper's Ghost illusion is a 19th-century optical technique, we found that this forgotten gimmick exposes vulnerabilities in modern face recognition systems. This paper introduces the 'Ghost Attack': a physical attack that repurposes this classic illusion using low-cost, free-space hardware and a transparent medium to project high-resolution facial data into physical 3D space. We show in the paper that despite relying on centuries-old optical principles, this new attack type simultaneously breaks three components of modern facial recognition systems (FRS): (a) the face matcher, (b) the presentation attack detection module, and (c) the morphing attack detection component, resulting in high impersonation success rates against state-of-the-art algorithms without triggering presentation or morphing defenses. These findings reveal a significant blind spot in current biometric systems, which fail to account for transparent projections and evolving physical attack vectors. To support further research, we are offering the dataset of face images of 100 identities, re-captured with and without 'ghost' projections as a new benchmark representing a novel attack for face recognition.
• Abstract（参考訳）: ペッパーのゴーストイリュージョンは19世紀の光学技術ですが、この忘れられたギミックが現代の顔認識システムの脆弱性を露呈していることがわかりました。 本稿では,高解像度の顔データを物理空間に投影するために,低コストで自由空間のハードウェアと透明な媒体を用いて,この古典的な錯覚を再利用する物理攻撃「ゴーストアタック」を紹介する。 論文では、何世紀にもわたって光学的原理に頼っても、この新たな攻撃型は、現代の顔認識システム(FRS)の3つのコンポーネントを同時に破壊する。 (a)フェイスマーカ。 b) 提示攻撃検出モジュール,及び (c) モーフィング攻撃検出成分は, 提示やモーフィング防御を誘導することなく, 最先端のアルゴリズムに対して高い偽造成功率をもたらす。 これらの知見は、現在の生体計測システムにおいて、透明な投射や物理的な攻撃ベクトルの進化を考慮できない重要な盲点であることを示している。 さらなる研究を支援するため、顔認証のための新しい攻撃を示す新しいベンチマークとして、100のアイデンティティの顔画像データセットを提供し、"ゴースト"プロジェクションで再キャプチャし、不要にしています。

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