Система виявлення та запобігання спуфінг-атакам під час біометричної ідентифікації за обличчям людини

Магістерська дисертація містить 122 сторінку, 58 рисунків, 34 таблиць, 8 додатків, 67 джерел. Тема: Тема магістерської дисертації “ Система виявлення та запобігання спуфінг-атакам під час біометричної ідентифікації за обличчям людини”. Актуальність: Актуальність магістерської дисертації полягає в тому, що сучасні системи захисту смартфонів та ноутбуків все частіше використовують біометричні дані користувача для ідентифікації та автентифікації, в тому числі обличчя людини. Такі світові корпорації як Apple, Samsung та Google використовують підсистеми ідентифікації користувача за обличчям у своїх пристроях, в тому числі смартфонах, що мають доступ до банківських даних людей, через системи Apple Pay та Google Pay, тому захист таких систем ідентифікації є вкрай важливим на сьогоднішній день. Мета: Метою роботи є створення системи з виявлення та протидії спуфнінг- атакам, яка б надавала показник HTER менше 1%, а також могла працювати як незалежна система напряму з сенсором, так і в заємодіїї з іншими системами через відповідний інтерфейс. Задачі: задачами роботи для досягнення мети є: - Дослідження існуючих видів спуфінг-атак; - Аналіз існучих алгоритмів виявлення спуфінг-атак, їх порівняння; - Розробка власної систему виявлення спуфінг-атак; - Тестування та порівння системи з існуючими рішеннями. Об’єкт: Об’єктом дослідження є спуфінг-атаки на системи ідентифікації за біометрією обличчя. Предмет дослідження: Предметом дослідження є системи виявлення та протидія спуфінг-атакам у системах ідентифікації за біометрією обличчя.The master's thesis contains 122 pages, 58 figures, 34 tables, 8 appendices, 67 sources. The topic of the master's thesis " System for detecting and preventing face spoofing attacks". Relevance: The relevance of the master's thesis lies in the fact that modern smartphone and laptop protection systems increasingly use the user's biometric data for identification and authentication, including a person's face. Global corporations such as Apple, Samsung, and Google use subsystems of user identification based on their faces in their devices, including smartphones, which have access to people's banking data through the Apple Pay and Google Pay systems, so the protection of such identification systems is extremely important today. Purpose: The purpose of the work is to create a system for detecting and countering spoofing attacks, which would provide an HTER rate of less than 1% and could also work as an independent system directly with a sensor, and also in interaction with other systems through the appropriate interface. The tasks: to achieve the goal there are several tasks for the work: - Research of existing types of spoofing attacks; - Analysis of existing algorithms for detecting spoofing attacks, comparing them according to the HTER indicator and the number of types of attacks they can detect; - Development of own spoofing attack detection system; - Testing and comparing the system with existing solutions. Object: The object of the study is spoofing attacks on facial biometric identification systems. Subject: The subject of the study is detection systems and countermeasures against spoofing attacks in facial biometrics identification systems

Face antispoofing based on frame difference and multilevel representation

Abstract Due to advances in technology, today’s biometric systems become vulnerable to spoof attacks made by fake faces. These attacks occur when an intruder attempts to fool an established face-based recognition system by presenting a fake face (e.g., print photo or replay attacks) in front of the camera instead of the intruder’s genuine face. For this purpose, face antispoofing has become a hot topic in face analysis literature, where several applications with antispoofing task have emerged recently. We propose a solution for distinguishing between real faces and fake ones. Our approach is based on extracting features from the difference between successive frames instead of individual frames. We also used a multilevel representation that divides the frame difference into multiple multiblocks. Different texture descriptors (local binary patterns, local phase quantization, and binarized statistical image features) have then been applied to each block. After the feature extraction step, a Fisher score is applied to sort the features in ascending order according to the associated weights. Finally, a support vector machine is used to differentiate between real and fake faces. We tested our approach on three publicly available databases: CASIA Face Antispoofing database, Replay-Attack database, and MSU Mobile Face Spoofing database. The proposed approach outperforms the other state-of-the-art methods in different media and quality metrics