The Brazilian Data at Risk in the Age of AI?

要約

画像処理と分析、および機械学習技術の進歩により、人間の日常業務における生体認証システムの使用が促進されています。
これらのタスクは、モバイル デバイスへの単純なアクセスから、ソーシャル ネットワークで共有された写真に友人をタグ付けすること、銀行取引用のセルフサービス デバイスでの複雑な財務操作にまで及びます。
中国では、これらのシステムの使用は個人的な使用を超えて、国民の行動を監視する目的で国の政府の方針になっています。
2021 年 7 月 5 日、ブラジル政府は、全国的に使用される生体認証システムの取得を発表しました。
中国とは反対に、ヨーロッパやアメリカのいくつかの都市では、公共の場所で生体認証システムを使用することの合法性についての議論がすでに始まっており、その地域でのこの慣行を禁止することさえあります.
これらのシステムを使用することのリスクと合法性についてより深い議論を開くために、この研究では生体認証システムの脆弱性を明らかにし、顔のモダリティに焦点を当てています。
さらに、モーフィングと呼ばれる文献でよく知られているプレゼンテーション攻撃アプローチを介して、生体認証システムをだますことが可能であることを示しています。
最後に、人工知能 (AI) の時代における市民データのセキュリティとデータ プライバシー法に関する議論を開始するために、10 の懸念事項のリストが作成されました。

要約(オリジナル)

Advances in image processing and analysis as well as machine learning techniques have contributed to the use of biometric recognition systems in daily people tasks. These tasks range from simple access to mobile devices to tagging friends in photos shared on social networks and complex financial operations on self-service devices for banking transactions. In China, the use of these systems goes beyond personal use becoming a country’s government policy with the objective of monitoring the behavior of its population. On July 05th 2021, the Brazilian government announced acquisition of a biometric recognition system to be used nationwide. In the opposite direction to China, Europe and some American cities have already started the discussion about the legality of using biometric systems in public places, even banning this practice in their territory. In order to open a deeper discussion about the risks and legality of using these systems, this work exposes the vulnerabilities of biometric recognition systems, focusing its efforts on the face modality. Furthermore, it shows how it is possible to fool a biometric system through a well-known presentation attack approach in the literature called morphing. Finally, a list of ten concerns was created to start the discussion about the security of citizen data and data privacy law in the Age of Artificial Intelligence (AI).

arxiv情報

著者 Raoni F. da S. Teixeira,Rafael B. Januzi,Fabio A. Faria
発行日 2022-12-14 12:28:07+00:00
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