AttackNet: Enhancing Biometric Security via Tailored Convolutional Neural Network Architectures for Liveness Detection

要約

生体認証セキュリティは現代の本人確認および認証システムの基礎であり、生体認証サンプルの完全性と信頼性が最も重要です。
このペーパーでは、生体認証システムにおけるスプーフィングの脅威に対抗するために細心の注意を払って設計された特注の畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャである AttackNet について紹介します。
深層学習手法に根ざしたこのモデルは、低レベルの特徴抽出から高レベルのパターン識別にシームレスに移行する、階層化された防御メカニズムを提供します。
3 つの特徴的なアーキテクチャ フェーズがモデルの核心を形成し、それぞれが慎重に選択された活性化関数、正規化技術、ドロップアウト層によって支えられ、敵対的な攻撃に対する堅牢性と回復力を確保します。
多様なデータセットにわたるモデルのベンチマークを行うと、その優れた性能が確認され、現代のモデルと比較して優れたパフォーマンス指標が示されます。
さらに、詳細な比較分析によりモデルの有効性が強調され、一般的な最先端の方法論との類似点が示されます。
AttackNet は、反復的な改良と情報に基づいたアーキテクチャ戦略を通じて、生体認証セキュリティの将来を守る上でのディープラーニングの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Biometric security is the cornerstone of modern identity verification and authentication systems, where the integrity and reliability of biometric samples is of paramount importance. This paper introduces AttackNet, a bespoke Convolutional Neural Network architecture, meticulously designed to combat spoofing threats in biometric systems. Rooted in deep learning methodologies, this model offers a layered defense mechanism, seamlessly transitioning from low-level feature extraction to high-level pattern discernment. Three distinctive architectural phases form the crux of the model, each underpinned by judiciously chosen activation functions, normalization techniques, and dropout layers to ensure robustness and resilience against adversarial attacks. Benchmarking our model across diverse datasets affirms its prowess, showcasing superior performance metrics in comparison to contemporary models. Furthermore, a detailed comparative analysis accentuates the model’s efficacy, drawing parallels with prevailing state-of-the-art methodologies. Through iterative refinement and an informed architectural strategy, AttackNet underscores the potential of deep learning in safeguarding the future of biometric security.

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