2020 Fiscal Year Research-status Report
Research on Unspoofable Biometrics to detect unknown presentation attacks
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18K11294
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
大木 哲史 静岡大学, 情報学部, 准教授 (80537407)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西垣 正勝 静岡大学, 情報学部, 教授 (20283335)
大塚 玲 情報セキュリティ大学院大学, その他の研究科, 教授 (50415650)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 生体認証 / バイオメトリクス / なりすまし検知 / Unspoofable Biometrics / 異常検知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
未知のなりすまし攻撃を検知し，あらゆるなりすまし攻撃に対して安全な生体認証方式，Unspoofable Biometricsの開発を行った．「生体情報の取りうる分布が個人に依らず同じであり，かつセンサや生体情報取得環境に起因するノイズ(以下，環境ノイズ)の分布も特定の確率分布で表せる」という単純な設定の下で開発したモデルの評価検討を行った．昨年度までの検討では，生体サンプルから生体情報の確率分布を効率的に推定し，新たに入力された情報と，この確率モデルを比較することで，生体か偽造物であるかを判定する手法のプロトタイプを提案し，さらにこれらの計算量を削減する手法および環境ノイズの影響等を考慮したなりすまし検知手法を提案した．本年度は，(1)実際に取得した生体情報に基づく偽造物による評価，および (2)実用的な環境下における検知アルゴリズムの再検討を進める予定であったが，新型コロナウイルス感染症の影響等により実施することができず，一部方針を変更して研究計画を実施した．まず，(1)に関しては，Adversarial ExamplesやDeepfakeなどの機械学習手法に基づく未知の攻撃手法およびその評価手法に関する検討を進めた．さらに，(2)に関しては，(1)で実施した攻撃手法をふまえた検知アルゴリズムの検討を進めた．これらにより，最終年度における未知の生体情報に対しても安全ななりすまし検知アルゴリズムの最終評価に対する，攻撃手法と防御アルゴリズム両面からの検討を順調に進めることができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度までに開発および高速化したプロトタイプに基づき，本研究をより実用的・現実的なモデルへの適用するための検討を進めることが本年度の目標であった．大きな検討項目の1つであった，実際の偽造物による評価には，多くの偽造元となる生体情報が必要であったが，新型コロナウイルス感染症の影響により採取実験を行うことができず，これらによる評価は見送らざるを得なかった．これに代わり，Adversarial Examplesや，Deepfakeなどの機械学習手法に基づく未知の攻撃手法およびその評価手法に関する検討を進めた．これらの成果が順調に達成されているため，本研究課題全体の進捗はおおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度までに，未知の攻撃に対する検知手法のプロトタイプ作成およびその高速化，また実用的な環境下における未知の攻撃手法に関する検討が概ね完了している．最終年度においては，これらを組み合わせ，実用的な環境下における様々な未知の攻撃に対する評価を行っていく予定である．引き続き新型コロナウイルス感染症の影響が続くため，当初予定していたなりすまし検知データセットの構築による評価が困難となることが予想されるが，その場合には，公開データセットなどを利用することで一部の評価を代替することを検討して評価を進めていく．これらの検討により，実用的な環境下においても未知の攻撃に対して正確な検知を行う(有用性・可用性をさらに高める)こと示すことを本研究のゴールとする．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の拡大により，(1) 予定していた国際学会発表への渡航を行うことができなかった (2) なりすまし検知用偽造生体データベースの作成を行うことができなかった．これにより旅費および人件費・謝金に大きな未使用額が発生した．次年度（令和3年度）では，新型コロナウイルス感染症の状況が早期に改善した場合には従来予定していた使途への使用も検討するが，現時点ではこれらへの使用への見通しは明るくない．このため，高性能な機械学習用実験機材の購入や研究補助員の人件費に充てることで，最終年度の検証実験を加速するとともに，複数回の検証実験による信頼性を確保する．
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Research Products
(6 results)
