Detail publikace
Security Implications of Deepfakes in Face Authentication
deepfake, rozpoznávání obličeje, biometrické systémy, strojové učení, počítačová
bezpečnost
Deepfakes jsou média generovaná pomocí hlubokého učení a pro člověka jsou téměř
nerozeznatelná od skutečného obsahu. Deepfakes zaznamenaly v posledních letech
výrazný nárůst popularity. O jejich účinnosti při klamání lidí bylo napsáno mnoho
článků. Stejně, ne-li více, znepokojuje potenciální zranitelnost systémů
rozpoznávání obličeje a hlasu vůči deepfakes. Zneužití deepfakes k podvržení
automatických systémů rozpoznávání obličeje může ohrozit různé aspekty našeho
života, včetně finanční bezpečnosti a přístupu na zabezpečená místa. Tato
problematika zůstává z velké části neprozkoumaná. Tento článek proto zkoumá
technickou proveditelnost útoku na podvržené rozpoznávání obličeje. Nejprve
provedeme analýzu hrozeb, abychom pochopili, jaké případy použití rozpoznávání
obličeje umožňují provedení útoků deepfake spoofing. Na základě této analýzy
definujeme model útočníka pro tyto útoky na systémy rozpoznávání obličeje. Poté
demonstrujeme schopnost deepfakes podvrhnout dva komerční systémy rozpoznávání
obličeje. Nakonec diskutujeme o možných prostředcích, jak těmto spoofingovým
útokům zabránit.
@inproceedings{BUT188029,
author="Milan {Šalko} and Anton {Firc} and Kamil {Malinka}",
title="Security Implications of Deepfakes in Face Authentication",
booktitle="Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing",
year="2024",
pages="1376--1384",
publisher="Association for Computing Machinery",
address="Avila",
doi="10.1145/3605098.3635953",
isbn="979-8-4007-0243-3",
url="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3605098.3635953"
}