t-EER: Parameter-Free Tandem Evaluation of Countermeasures and Biometric Comparators

要約

プレゼンテーション攻撃 (スプーフィング) 検出 (PAD) は通常、生体認証と並行して動作し、スプーフィング攻撃に対する信頼性を向上させます。
2 つのサブシステムは、信頼性の高い生体認証検証という 1 つのタスクを解決するために連携して動作しますが、異なる検出タスクに対処するため、通常は個別に評価されます。
このアプローチが最適ではないことは証拠によって示されています。
生体認証を使用して現場で動作する PAD ソリューションを共同評価するための新しい指標を導入します。
最近提案されたタンデム検出コスト関数とは対照的に、新しいタンデム等誤り率 (t-EER) にはパラメータがありません。
それでも、2 つの分類器を組み合わせると、誤報率とミス率が等しく、攻撃の蔓延にも依存する操作点の \emph{set​​} が得られます。
そこで、攻撃の蔓延に影響されない独自の動作点である \emph{concurrent} t-EER を導入します。
音声生体認証アプリケーションの実際のスコアと同様に、モダリティ (さらにはアプリケーション) に依存しないシミュレーション スコアの両方を使用して、攻撃を受けている幅広い生体認証システム評価への t-EER の適用を実証します。
提案されたアプローチは、PAD システムと生体認証コンパレーターのタンデム評価の有力な候補メトリックです。

要約(オリジナル)

Presentation attack (spoofing) detection (PAD) typically operates alongside biometric verification to improve reliablity in the face of spoofing attacks. Even though the two sub-systems operate in tandem to solve the single task of reliable biometric verification, they address different detection tasks and are hence typically evaluated separately. Evidence shows that this approach is suboptimal. We introduce a new metric for the joint evaluation of PAD solutions operating in situ with biometric verification. In contrast to the tandem detection cost function proposed recently, the new tandem equal error rate (t-EER) is parameter free. The combination of two classifiers nonetheless leads to a \emph{set} of operating points at which false alarm and miss rates are equal and also dependent upon the prevalence of attacks. We therefore introduce the \emph{concurrent} t-EER, a unique operating point which is invariable to the prevalence of attacks. Using both modality (and even application) agnostic simulated scores, as well as real scores for a voice biometrics application, we demonstrate application of the t-EER to a wide range of biometric system evaluations under attack. The proposed approach is a strong candidate metric for the tandem evaluation of PAD systems and biometric comparators.

arxiv情報

著者 Tomi Kinnunen,Kong Aik Lee,Hemlata Tak,Nicholas Evans,Andreas Nautsch
発行日 2023-09-21 16:30:40+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, cs.SD, eess.AS, eess.IV, stat.CO パーマリンク