本論文では、顔認証システムに対する物理的攻撃とデジタル攻撃を統一的に検出するための大規模データセット「UniAttackData」の構築と、それに基づくチャレンジの開催について報告している。
UniAttackData は、1,800人の被験者それぞれについて、物理的攻撃2種類とデジタル攻撃12種類を含む、合計28,706本のビデオから構成される大規模なデータセットである。このデータセットを用いて、物理的攻撃とデジタル攻撃の両方を統一的に検出するアルゴリズムの開発を目的としたチャレンジを開催した。
チャレンジには136チームが参加し、13チームが最終ラウンドに進出した。最終ラウンドの結果を分析すると、以下の知見が得られた:
今後の課題としては、VLMを活用した手法の検討、より完全な攻撃パターンを含むデータセットの構築、より高度な評価プロトコルの開発などが考えられる。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Głębsze pytania