[論文レビュー] Face Flashing: a Secure Liveness Detection Protocol based on Light Reflections

Di Tang, Zhe Zhou+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2018

Biometric Identification and Security参考文献 18被引用数 7

ひとこと要約

Face Flashing は、スクリーンに急速かつランダムな色のフラッシュを出し、顔からの光の反射を分析することでスプーフィングを検出する、生体認証のためのライブネス検出プロトコルである。光の反射の物理的スピードと顔の3次元構造を活用することで、98.8%の正確性を達成し、タイミングと形状の検証によって2次元の動的攻撃に対して効果的に耐性を持つ。

ABSTRACT

Face authentication systems are becoming increasingly prevalent, especially with the rapid development of Deep Learning technologies. However, human facial information is easy to be captured and reproduced, which makes face authentication systems vulnerable to various attacks. Liveness detection is an important defense technique to prevent such attacks, but existing solutions did not provide clear and strong security guarantees, especially in terms of time. To overcome these limitations, we propose a new liveness detection protocol called Face Flashing that significantly increases the bar for launching successful attacks on face authentication systems. By randomly flashing well-designed pictures on a screen and analyzing the reflected light, our protocol has leveraged physical characteristics of human faces: reflection processing at the speed of light, unique textual features, and uneven 3D shapes. Cooperating with working mechanism of the screen and digital cameras, our protocol is able to detect subtle traces left by an attacking process. To demonstrate the effectiveness of Face Flashing, we implemented a prototype and performed thorough evaluations with large data set collected from real-world scenarios. The results show that our Timing Verification can effectively detect the time gap between legitimate authentications and malicious cases. Our Face Verification can also differentiate 2D plane from 3D objects accurately. The overall accuracy of our liveness detection system is 98.8\%, and its robustness was evaluated in different scenarios. In the worst case, our system's accuracy decreased to a still-high 97.3\%.

研究の動機と目的

• 印刷された写真や動画の再再生といった2次元の動的攻撃に対する顔認証システムの脆弱性に対処すること。
• 時間的要因に基づく強いセキュリティ保証を欠いている既存のライブネス検出手法の限界を克服すること。
• 光の反射と顔の幾何学的形状の物理的特性を活用して、強固なライブネス検証を実現するプロトコルを開発すること。
• 高価なハードウェアを用いても、偽の応答が本物の反射より速く生成できないようにすること。
• 特別なハードウェアを必要としない実用的でデバイスに依存しないソリューションを提供すること。標準のスクリーンとカメラのみを必要とする。

提案手法

• プロトコルは、ランダムに生成された短時間の色のフラッシュをLCDスクリーンに繰り返し表示することで、挑戦を発行する。
• 標準のデジタルカメラが顔からの反射光を捉え、そのタイミングと空間パターンを分析する。
• タイミング検証では線形回帰を用いて応答の遅延を検出する。本物の反射は光の速度で発生するが、偽物は顕著な処理遅延を伴うため、この差を活用する。
• 形状検証ではニューラルネットワークを用いて、3次元顔の幾何学的形状と2次元の表面（マスクや写真など）を区別する。
• タイミング検証と形状検証を統合することで、応答が物理的に妥当かつ時間的に整合的であることを保証する。
• スパイクやチェス盤のようなパターンを含む、色やパターンを変化させた挑戦を設計することで、スプーフィングの難易度を高める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準のディスプレイとカメラハードウェアのみを用いて、2次元の動的攻撃を効果的に防止できるライブネス検出プロトコルは存在するか？
• RQ2 光の反射速度に基づくタイミング検証は、高性能なGPGPUシステムで合成された偽の応答を信頼性高く検出できるか？
• RQ3 ニューラルネットワークを用いた顔の形状分析は、実世界の条件下でも3次元顔と2次元表面を高精度で区別できるか？
• RQ4 照明、動き、環境的要因の変動に対して、このプロトコルはどれほど頑健か？
• RQ5 高精度なカメラやスクリーンを用いた攻撃者が使用する場合、攻撃成功の上限はどの程度か？

主な発見

• Face Flashingプロトコルは、多様な環境から収集した実世界データを用いて、全体のライブネス検出精度が98.8%に達した。
• 振動や照明の変化が生じる最悪の状況下でも、システムは97.3%の高い精度を維持した。
• タイミング検証は、偽物の応答に見られる遅延を効果的に検出でき、高価なGPGPUシステムを用いても、本物の光の反射速度を再現できないことを示した。
• ニューラルネットワークを用いた形状検証は、紙の印刷物やマスクを含む2次元オブジェクトと3次元顔を正確に区別できた。
• 従来のチャレンジ・アフターレスポンス手法を回避できる高度なメディアベースの顔スプーフィング（MFF）に対しても、このプロトコルは効果を示した。
• 超高速カメラやスクリーンを用いた攻撃は理論的には可能だが、極めて高価で複雑なため、現実的ではないと判断された。