2016 Fiscal Year Annual Research Report
Communication System for Defending against Attacks of Media Clones
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16H06302
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
馬場口 登 大阪大学, 工学研究科, 教授 (30156541)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
越前 功 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 教授 (30462188)
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| Project Period (FY) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| Keywords | メディア認識 / 生体情報の保護 / プライバシー情報の保護 / ソーシャルメディア / 文書生成 / 顔画像生成 / 歩容シルエット / 真贋識別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的を達成するため，以下の(A)-(C)の課題に分けて，研究開発を進めた．
(A) 情報保護手法：市販のカメラで撮影した指の写真からでも指紋情報が抽出できることを示すとともに，指紋盗撮防止手法を検討した，本手法はThe TIMESなどで1000回以上掲載され，さらに情報通信関連で世界最大級の展示会CeBIT2017に出展し，3000人以上が来訪し，注目を集めた．プライバシー保護として，情報提供サービスにおける利用者の移動履歴保護技術を開発し，MMM2017でBest Paper Runner-upに選ばれた．SNSアカウントの非匿名化方法に関する提案は，I3E2016においてBest Paper Awardを受賞した．
(B) メディアクローン生成：Voice Conversion Challenge 2016における声質変換技術の得失を整理し明らかにした．話者適応技術に関して，深層学習でも少量の声サンプルからクローンが生成できることを実験的に示した．この他，本課題の基礎となる，話者照合と声質変換の共通のモデルでの実現方法，SNSの画像付き投稿のクローン，顔画像クローン，文書クローンの生成に関する予備的検討も始めた．
(C) メディアクローン認識：歩容認証を欺くクローンの脅威を考慮し，歩容シルエットの真贋識別手法を考案した．ASVSpoof2015とその後発表された音声クローンの動向を分析し，その成果はIEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (IF:5.301)に採録された．加えて，CG画像と自然画像の自動識別手法の研究も行った．
その他，本課題の全体像について，IEICE-CQ研究会で招待講演を行った．IEEE論文誌では生体検知に関する特集号の企画も行った．
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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
研究の初年度において，(A)フェイク情報化防止のための生体・プライバシー情報などの保護手法の確立，(B)フェイク情報を起源とするメディアクローン生成法の実現可能性の検証，(C)メディアクローン攻撃の防御シールドのメディアクローン認識による構成という課題の基礎部分に着手した．大まかな枠組みの提案，および要素技術の実装，検証を行い，当初の予定通りの進捗状況といえる．
(A)について，指紋盗撮防止手法については，ジャミングパターンによる視覚的違和感の低減，および攻撃者によるパターンの除去を困難にするために，これまでの幾何学的パターンの代わりに疑似指紋パターンを用いた改良手法を提案している．内心の一種である，興味のある場所への訪問履歴の保護を可能とする画像認識フレームワークは，シミュレーション実験に加え実環境における実験でもその有効性を検証できている．
(B)について，メディアクローン生成に関しては，ソーシャルメディアクローン生成について枠組みの提案，実装，検証を行ったのに加えて，文書クローン，顔画像クローンの生成にも着手し，基本的な手法の提案を行い，実装に向けて手法を洗練化している．
(C)について，歩容クローンをはじめとする人物像クローンの認識技術については，その実現可能性が確認され，今後の技術進展を図る．話者照合システムの生体検知精度についてはさらなる評価を加えて精度向上を進めている．固定フレーズ型話者照合に対する音声クローン攻撃の自動検出の実現も道筋が見え始めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
(A)について，個人の識別や認証に使われる指紋以外の生体情報である，虹彩や指静脈，手のひら静脈も含めた生体情報ごとの特徴に合わせて，対象者に接触しない状態で対象者の生体情報を取得する手段を検討する．さらに，このような取得を防止する手法について検討し，一連の防止手法を生体情報盗撮防止技術として確立する．また指紋盗撮防止技術については，企業と共同して社会実装を目指す．環境情報の改ざん防止として，映像における改ざん検出に関する研究を進める．加えて，顔や身体像（歩容）の匿名化についても研究を加速させる．
(B)では，少ないサンプルから任意の文字に対して個人性を考慮した手書き文字クローンの生成と，顔画像と音声が同期した顔画像クローンの生成を進める．さらに(C)での歩容クローンの識別技術の更なる発展を目的として，歩容クローンの生成技術を詳細に検討するとともに，静止画から動作クローン映像を生成する手法の開発も行う．それに加えて，ソーシャルメディアクローン生成に関する技術開発を進める．
(C)について，(B)でのソーシャルメディア関連の研究に基づき、ソーシャルメディアにおけるなりすましの検出についても取り組む。音声クローンについては，これまで別々に検討されていた収録音声のプレイバック攻撃、音声合成攻撃，声質変換攻撃の全てをカバーしたデータベースを新たに構築することを目指す．さらに，最近の音声合成法が、既存のanti-spoofing技術では対応できないと予想され，新たな防御法の検討が必要であるため，この拡張データベースを元に話者照合システムの安全性をさらに向上させることに取り組む．
さらに(D)として，メディアクローン攻撃に関連したコミュニケーション系のモデル化にも着手する．
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| Remarks |
2016,04-2017.03の間に，本課題に関連する13件の取材協力と，5件の受賞がある．
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