人臉辨識加上眨眼偵測偽冒攻擊真假立判 | 化學工廠資訊網
![人臉辨識加上眨眼偵測偽冒攻擊真假立判](https://i.imgur.com/lO00bdM.jpg)
2020年10月20日—動態方法基於偵測人類臉部動態自發性的生理行為,如頭部擺動、瞳孔縮放、眨眼、打哈欠、微笑等動作。由於人臉照片是靜止不動的影像,不可能出現臉部各種 ...
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人臉辨識技術已普遍應用在日常生活中,但隨之而來的安全威脅也與日俱增,照片攻擊便是其中使人臉辨識系統面臨重大安全挑戰的威脅之一,本文將說明如何利用Python、OpenCV等影像處理技術讓人臉辨識系統也能分辨照片與真人,進而提升安全性。
生物辨識技術是根據人類臉部、指紋、掌紋、虹膜、指靜脈、聲音、簽名和步態等各種獨一無二的生理特徵來進行使用者身分識別,具有比傳統帳號密碼更為有效、精準、方便與安全的特性。生物辨識技術已普遍應用在生活中各領域,包括住家或辦公大樓的門禁系統、行動裝置身分認證、行動支付、海關出入境查驗以及犯罪調查等。
近年來,愈來愈多的案例發現,生物辨識系統容易遭受偽冒攻擊(稱作Presentation Attack或Spoofing Attack),亦即攻擊者透過非法方式冒用合法用戶的生物特徵,來欺騙生物辨識系統取得合法用戶系統存取權限及重要資料。
2016年,國際標準化組織(ISO/IEC)頒布了針對生物辨識系統的國際標準ISO/IEC 30107-1:2016 Information technology—Biometric presentation attack detection—Part 1: Framework。ISO/IEC 30107主要目的是透過術語定義和建立偽冒攻擊(Presentation Attack Detection,簡稱PAD)的模型與系統架構,利用此攻擊模型來做相對應的檢測,以對生物辨識系統的偽冒攻擊進行有效的防禦。ISO/IEC 30107所定義的偽冒攻擊防禦範圍只有在生物辨識系統最前端的感測器(如圖1左側虛線框選的部分)。
圖1 ISO/IEC 30107架構圖。 (資料來源:ISO/IEC 30107-1:2016 Information technology -- Biometric presentation attack detection -- Part 1: Framework)...
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