19、人脸识别系统防欺骗攻击的技术研究与挑战

人脸识别系统防欺骗攻击的技术研究与挑战

1. 硬件反欺骗方法的局限性

基于硬件的反欺骗方法通常需要额外的硬件设备，这使得该方法成本更高，并且从部署角度来看不太方便。由于这一要求，部分方法无法应用于某些特定的应用场景，例如移动系统。

2. 反欺骗方法融合的趋势

2.1 融合的动机

不同类型的欺骗攻击具有不同的特性，单一特征类型或方法难以应对所有攻击。此外，反欺骗系统在未见过的欺骗攻击上的泛化能力较差。因此，融合多种不同的反欺骗方法成为一种趋势，以获得更通用的反制措施，有效应对多种类型的攻击。

2.2 融合的尝试

• 早期的融合尝试包括在帧和视频级别开发融合方案，并应用于一组视觉外观线索，以及在特征级别进行视觉外观线索的融合。
• 有研究提出，使用互补的反制措施进行融合可能会产生更大的影响，例如将运动分析方法与视觉外观方法融合。

2.3 融合效果的衡量

为了衡量两个反欺骗系统的独立性以及融合的有效性，有研究提出采用基于特定统计分析的方法，也有研究建议计算共同错误率。此外，融合多个不涉及复杂低效分类器的简单反欺骗方法，可能比使用一个需要大量内存和时间的单一方法更有利。

2.4 未来的融合策略

目前，分数级别的融合是最主要的方法，但未来需要分析在错误率和将新开发的反制措施纳入融合系统的灵活性方面，最有效的融合策略是什么。

3. 2D 欺骗攻击的研究讨论

3.1 反制措施的特点

过去几年，可见光（VIS）中的 2D 欺骗攻