课题基金 / 基金详情

基于深度学习的人脸融合取证研究

批准号:
62072055
项目类别:
面上项目
资助金额:
56.0 万元
负责人:
龙敏
依托单位:
学科分类:
信息安全
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
龙敏

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
人脸融合攻击通过融合多个真实人脸生成伪造人脸图像欺骗人脸识别系统,已严重威胁人证比对中身份验证的安全性。现有人脸融合攻击检测大多基于传统数字图像取证技术、人脸融合合谋者溯源需要融合方法和参数等先验知识、人脸融合取证缺少公开可用的图像数据集,导致取证性能的提升和科学评测仍然存在困难。针对此,本申请基于深度学习研究人脸融合取证,主要包括:人证比对中人脸融合攻击的安全模型、基于深度学习的人脸融合攻击检测、基于对抗学习的人脸融合合谋者溯源取证、人脸融合取证图像数据集和测试协议等。通过研究,发现人脸融合图像与真实人脸图像在身份特征上的内在联系,揭示宏观与微观差异对人脸融合攻击检测的作用机理,描述人脸面部特征稀疏表示对融合人脸的身份消融机制,解决人证比对中的人脸融合攻击检测和合谋者身份溯源等问题,提高人证比对中身份验证的安全性。研究成果可应用到犯罪调查、公共安全等领域,为维护社会稳定发挥重要作用。
英文摘要
Face morphing attack produces a forged face image from multiple persons’ real face images to deceive the face recognition system, and it is becoming a serious threat to the security of the current human-certificate authentication. The existing face morphing attack detection schemes are mainly based on traditional digital image forensics, the face morphing accomplice forensics still needs priori knowledges such as morphing methods and parameters, and there still has no publicly available face morphing forensics image dataset, which leads to difficulty in forensics performance improvement and scientific evaluation. Aiming to these limitations, this proposal puts effort on the study of face morphing forensics based on deep learning. It is mainly focused on the following aspects: the security model of face morphing attack in human-certificate authentication, face morphing attack detection based on deep learning, face morphing accomplice forensics based on adversarial learning, and image dataset and testing protocols for face morphing forensics. Through the research, it will discover the inherent connection of the identity characteristics between the morphed face image and the real face images, reveal the function mechanism of macro and micro differences in face morphing attack detection, describe the identity ablation principle for morphed face image from the facial feature sparse representation, resolve the problems of face morphing detection and accomplice forensics, and improve the security of identity verification in human-certificate authentication. The research results can be applied for crime investigation, public security and other fields. It will play an important role in maintaining social stability.
随着生物特征识别技术的快速发展,人脸识别技术已成为重要的身份验证手段,并在安全控制领域得到广泛应用。现有人脸识别系统极易受到融合人脸的攻击,该技术通过融合两张或多张真实人脸图像生成一张同时包含贡献者身份特征的融合人脸图像用于注册合法电子护照,破坏了人脸识别系统中数字图像和身份特征之间一对一映射的平衡,给社会带来了严重威胁。本项目基于深度学习对人脸融合取证进行了研究,主要包括:人证比对中人脸融合攻击的安全模型、基于深度学习的人脸融合攻击检测、基于对抗学习的人脸融合合谋者溯源取证、人脸融合取证图像数据集和测试协议等。通过分析人脸融合图像与真实人脸图像在身份特征上的内在联系,及它们之间宏观与微观差异对人脸融合攻击检测的作用机理,提出两个人证比对中人脸融合攻击的安全模型,以及若干针对人脸融合攻击的检测方法和溯源取证方法。所提出的检测方法在单数据集上试验的检测正确率可达99%,在跨数据集上试验的检测正确率可达95%。所提出的针对人脸融合攻击取证方法的溯源正确率超过90%,溯源图像质量优于以往的方法。另建立两个人脸融合数据库和相关测试协议,为人脸融合检测与取证研究提供一个公开、公平的人脸融合检测性能比较平台。研究成果能提高人证比对中身份验证的安全性,可应用到犯罪调查、公共安全,移动支付等领域。.项目组共发表论文27篇,其中期刊论文19篇,会议论文8篇;IEEE/ACM会刊10篇。获得湖南省自然科学二等奖1项和广东省人工智能产业协会科学技术奖自然科学一等奖1项;申请发明专利4项;培养研究生17名。
混沌单向Hash函数的安全性分析与设计研究
  • 批准号:
    61001004
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    龙敏
  • 依托单位:
国内基金
海外基金