이 연구는 얼굴 모핑 공격에 대한 대응 방안을 제시한다.
첫째, 얼굴 임베딩을 활용하여 모핑 쌍을 자동으로 선별하는 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 대규모의 고품질 모핑 이미지 데이터셋을 구축할 수 있다.
둘째, 다양한 얼굴 인식 시스템을 대상으로 생성된 모핑 이미지의 공격 잠재력을 분석했다. 그 결과, 임베딩 기반 쌍 선택 방식이 무작위 쌍 선택에 비해 공격 잠재력이 더 높은 것으로 나타났다. 특히 MagFace와 ArcFace 임베딩을 활용한 경우 가장 강력한 공격이 가능했다.
셋째, 모핑 공격 탐지 성능을 높이기 위해 MagFace 임베딩 기반의 차분 이미지 모핑 공격 탐지(D-MAD) 알고리즘을 제안했다. 이는 ArcFace 임베딩을 사용한 기존 D-MAD 알고리즘보다 향상된 성능을 보였다.
이 연구 결과는 얼굴 임베딩을 활용한 효과적인 모핑 쌍 선택과 향상된 모핑 공격 탐지 기법을 제시함으로써, 신분증 보안 강화에 기여할 것으로 기대된다.
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by Roman Kessle... om arxiv.org 04-02-2024
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