Исследователи биометрии говорят, что атаки master face представляют «серьезную угрозу безопасности» для недостаточно защищённых алгоритмов распознавания лиц.
Четверо учёных IEEE изучили способ создания так называемых мастер-лиц для атак презентации с использованием алгоритма эволюции скрытых переменных, чтобы узнать, среди прочего, как лучше всего создавать сильные мастер-лица. Эти созданные или изменённые изображения соответствуют аспектам нескольких зарегистрированных шаблонов в системах распознавания лиц и используются в презентационных атаках.
Учёные в своей статье настоятельно призывают разработчиков и других лиц быть в курсе основных угроз, которую мастер-лица представляют для систем распознавания лиц. Одной из самых больших целей были бы телефоны, защищённые блокировками распознавания лиц.
Они пишут, что атаки можно было бы смягчить, используя алгоритмы с «хорошо продуманной целевой функцией, обученной на большой сбалансированной базе данных с детектором поддельных изображений».
Согласно документу, целевые функции, используемые при обучении коду распознавания лиц, нуждаются в улучшении. Простое расширение базы данных сделало алгоритмы более надёжными, хотя и не неуязвимыми.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash
