2021 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 – 2023-03-31
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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．さらに，現実的な環境における攻撃手法の検討を進めた．本年度の検討では，現実的な環境における攻撃手法の検討として，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さらに進め，音声のモダリティにおける現実的な攻撃音声の生成手法を実現・発表した．一方，新型コロナウイルス感染症の影響によりこれらの攻撃に対する安全な検知手法の検討に遅れが生じたため，計画の延長を行うこととした．延長した年度においては，実用的な環境下における検知アルゴリズムの検討を進め，攻撃手法と防御アルゴリズム両面からの安全な生体認証システムの実現を目指す．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
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．
本年度の検討では，現実的な環境における攻撃手法の検討として，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さらに進め，音声のモダリティにおける現実的な攻撃音声の生成手法を実現・発表した．攻撃手法に関しては想定以上の結果が得られているものの，新型コロナウイルス感染症の影響によりこれらの攻撃を現実環境で再現・検知することで達成される安全な検知手法の検討に遅れが生じている．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3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．延長した令和4年度においては，既存の攻撃手法やこれらの新たな攻撃手法，またはその組み合わせによる攻撃手法に対して安全な検知手法の検討・評価を行う．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．
これらの理由により研究計画に遅れが生じ，1年間の研究期間延長を行なった．
未使用額に関しては，次年度(令和4年度)において，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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