入国ゲートで偽物を捕まえる機械学習の威力(AI×セキュリティ)【論文】

   

背景)国境を越える際のセキュリティ問題

許可を受けていない人が国境を越えることは、どの国にとっても非常に高いセキュリティリスクとなります。そのため国境を越える際の一番最初の障壁として、自動化された国境管理システムが導入されています。例えば多くの実環境ではABCシステムによって乗客の快適さを損なうことなく顔認証を実行しています。

現在、顔認証システムのパフォーマンスは目覚ましい成果を上げていますが、国境管理システムの場合にはセキュリティの側面とシステムの脆弱性を考慮する必要があります。特に重大な脅威となるのがなりすまし攻撃です。しかし、これまでの研究では実際のシナリオを考慮せず、理想的な条件下に基づいてなりすまし攻撃を検出していました。

実際のシナリオにおける顔認証時のなりすまし攻撃の検出という課題において、どんな研究が行われているのでしょうか。スペインにあるレイ・ファン・カルロス大学のM. Araceli Sánchez-Sánchezら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、機械学習の1種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から学習した特徴を使用することで、なりすまし攻撃を検出するマルチスペクトル分析を試みました。

テーマ)CNNを利用したなりすまし攻撃の検出

まずはM. Araceli Sánchez-Sánchezらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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