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《北京工业大学》 2018年
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基于人脸的安全身份认证关键技术研究

马玉琨  
【摘要】:人脸身份认证是一种典型的生物特征识别技术,其突出优点是非接触、方便采集等,在很多应用场景中都发挥了十分重要的作用。近年来,随着电子商务等的发展,人脸等生物特征与越来越多的用户财产和隐私相关联。由于人脸具有不可再生性,且随着社交网络的发展,用户的人脸信息较易获取,因此给人脸身份认证系统带来了较大的安全隐患,研究人脸身份认证的安全性是基于人脸的身份认证系统普及的前提,具有重要的社会意义。本文针对人脸身份认证系统的以下几点安全隐患进行研究:1.不法攻击者使用合法用户的假体,例如照片或者视频等,试图入侵系统。因此需要设计有效严谨的人脸活体检测算法。2.黑客盗取数据库中保存的人脸特征,攻击系统或者移作他用。因此需要对人脸的生物特征进行模板保护。针对人脸识别系统中的上述安全隐患开展了一系列原创性研究,论文主要工作包括如下:研究并提出一种融合多种动态特征的人脸活体检测算法。现有的人脸活体检测方法较容易受采集和展示设备的影响,因此在跨库测试中性能大大下降。针对该问题,提出了融合多种动态特征的活体检测方法。其中一个特征是视频中人脸的全时域运动模式,它通过分析视频中每一个像素在时域上的变化,计算其变化幅度,将整个视频持续时间内人脸的运动信息映射到单张图片上。真实人脸和假体的运动模式存在区别,且此区别不依赖于采集和展示设备。另一个特征是视频噪声模式的视觉节奏,因为二次成像的噪声模式不同于单次成像,而视觉节奏可以集多帧信息于单张图像。利用两类特征在不同层级进行融合和分类,实现活体检测。采用CASIA-FASD库进行训练,用Replay-Attack库进行跨库测试,实验结果表明提出方法超越目前已有的工作。提出了一种基于最小扰动维度和扰动间隔限制的人脸活体检测对抗样本生成方法。基于深度学习的人脸活体检测算法被证明易于受对抗样本的攻击,即通过对输入图像做微小的扰动,即可在人眼无法察觉的前提下改变分类器输出结果。为了建立更好的防范机制,需充分研究活体检测任务中对抗样本的生成机理。提出了基于最小扰动维度和人眼视觉特性的活体检测对抗样本生成算法,将扰动集中在少数几个维度上,通过迭代生成对抗样本。并充分考虑人眼的视觉连带集中特性,加入扰动点的间距约束,以便最后生成的对抗样本更不易被人类察觉。所提方法只需平均改变输入向量总维度的1.36%,即可成功欺骗网络,使分类器输出想要的分类结果。且主观实验结果表明,该方法较DeepFool方法的人眼感知率降低了20%。提出基于多区域卷积神经网络的人脸活体检测算法。针对普通CNN网络在分类时局部集中的特性,基于人脸活体检测任务的局部区域一致性,因此提出基于多区域卷积神经网络的人脸活体检测算法,使用卷积层代替全连接层,使其输出特征图而不是单一的类别结果。并通过采用局部分类损失函数进行训练,以使得网络梯度分散化。实验结果表明,本文提出的MRCNN算法对于传统攻击和对抗样本攻击的性能均有较大的提升。研究并提出一种基于同态加密和深度神经网络的安全人脸身份认证方案。为了同时保证系统的准确性和人脸模板的安全性,提出了加密的人脸身份认证方案,利用深度神经网络提取人脸的特征,并利用Paillier算法对其进行加密及保存。整个系统的框架分为三部分:客户端,数据服务器,认证服务器。数据服务器保存加密的用户特征和用户ID;认证服务器负责特征相似度的计算;而客户端负责收集请求者的信息并发送到服务器端。数据在三部分之间以密文形式传输,即只有认证服务器保存用于解密的私钥,保证了数据的安全性。所提方案利用LFW和Faces94两个数据库在两个深度卷积神经网络结构上进行测试,实验结果表明对于人脸识别或认证,该方案以极小的准确性下降为代价,增强了人脸身份认证系统的安全性,且通过简单的更换秘钥的方法可以使得人脸特征具有可撤销性。因此所提方案在安全性和准确性方面是有效的。本文从不同的角度针对人脸身份认证中的安全性问题开展研究,所提算法在多个公开数据集上都取得了目前最好的结果,大幅提升了人脸系统的安全性。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP393.08

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