RESPECT - REliable, Secure and Privacy preserving multi-biometric pErson authentiCaTion

Unter Biometrie versteht man die automatische Erkennung von Personen auf der Grundlage ihres Verhaltens oder ihrer biologischen Merkmale. Trotz ihrer zahlreichen Vorteile gegenüber herkömmlichen Authentifizierungssystemen auf der Grundlage von PINs oder Passwörtern (z. B. können biometrische Merkmale nicht verloren oder vergessen werden), sind biometrische Systeme anfällig für Angriffe von außen und können Daten preisgeben.

Präsentationsangriffe (PAs) - Betrüger, die biometrische Proben manipulieren, um sich als andere Personen auszugeben - stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Sicherheit dar.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes betreffen die Verwendung persönlicher und sensibler biometrischer Informationen, für andere als die vorgesehenen Zwecke, wie sie in der Datenschutz-Grundverordnung eingestuft sind. Anfälligkeiten für PAs und Datenlecks sind inakzeptabel und haben den Einsatz biometrischer Technologie in kommerziellen Anwendungen behindert. Die Biometrie-Gemeinschaft hat daraufhin mit Technologien zur Erkennung von Präsentationsangriffen (PAD) und Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre (Biometric Template Protection Schemes, BTP) reagiert.

Sogar die neuesten PAD-Technologien sind zwar weitgehend erfolgreich beim Schutz biometrischer Systeme vor bekannten Formen von PA, lassen sich in der Regel aber nicht auf andere Formen von Angriffen übertragen. Der Standardansatz zum Schutz der Privatsphäre beinhaltet irreversible Transformationen oder eine Form der Verschlüsselung, obwohl die neuesten vollständig homomorphen Algorithmen im Allgemeinen rechnerisch prohibitiv sind. Multibiometrische Systeme, die ausgiebig als Mittel zur Verbesserung der Erkennungszuverlässigkeit erforscht wurden, bieten ebenfalls das Potenzial zur Verbesserung der PAD-Verallgemeinerung. Multibiometrische Systeme bieten einen natürlichen Schutz gegen Spoofing, da es für einen Betrüger weniger wahrscheinlich ist, mehrere Systeme gleichzeitig zu täuschen. Aus demselben Grund ist es auch weniger wahrscheinlich, dass zuvor nicht gesehene PAs PAD geschützte multibiometrische Systeme täuschen. Leider kann jedes Teilsystem in einem multibiometrischen Erkennungsansatz potenziell Informationen preisgeben. Daher erhöhen multibiometrische Systeme den Bedarf an rechnerisch prohibitiven Schutz der Privatsphäre.

RESPECT, ein deutsch-französisches Gemeinschaftsprojekt, erforscht das Potenzial des Einsatzes multibiometrischer Systeme als Mittel zur Verteidigung gegen verschiedene PAs und zur Verbesserung der Generalisierung bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre. Im Mittelpunkt dieser Idee ist die Verwendung von biometrischen Merkmalen, die einfach und zuverlässig mit allgegenwärtigen intelligenten Geräten erfasst werden können und biometrische Merkmale, die eine rechnerisch handhabbare, datenschutzfreundliche, homomorphe Verschlüsselung ermöglichen. Die Forschung wird sich auf Merkmale konzentrieren, die mit Mikrofonen und Videokameras der Verbraucherklasse leicht erfasst werden können, insbesondere Gesicht, Iris und Stimme. Weitere Fortschritte, die über den derzeitigen Stand der Technik hinausgehen, betreffen die Berücksichtigung dynamischer Merkmale, insbesondere der Verifizierung von Äußerungen und der Lippendynamik.

Das zentrale Forschungsziel besteht darin zu bestimmen, welche Kombination biometrischer Merkmale die beste Zuverlässigkeit der biometrischen Authentifizierung und PAD-Verallgemeinerung bietet und gleichzeitig mit rechnerisch effizienten, die Privatsphäre wahrenden, BTP-Verfahren kompatibel ist.




Vision Transformers for Fingerprint Presentation Attack Detection

Raja, Kiran; Ramachandra, Raghavendra; Venkatesh, Sushma; Gomez-Barrero, Marta (2023)

Handbook of Biometric Anti-Spoofing. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer, Singapore 2023, 17-56.
DOI: 10.1007/978-981-19-5288-3_2


Peer Reviewed
 

Automated fingerprint recognition systems, while widely used, are still vulnerable to presentation attacks (PAs). The attacks can employ a wide range of presentation attack species (i.e., artifacts), varying from low-cost artifacts to sophisticated materials. A number of presentation attack detection (PAD) approaches have been specifically designed to detect and counteract presentation attacks on fingerprint systems. In this chapter, we study and analyze the well-employed Convolutional Neural Networks (CNN) with different architectures for fingerprint PAD by providing an extensive analysis of 23 different architectures in CNNs. In addition, this chapter presents a new approach introducing vision transformers for fingerprint PAD and validates it on two different public datasets, LivDet2015 and LivDet2019, used for fingerprint PAD. With the analysis of vision transformer-based F-PAD, this chapter covers both spectrum of CNNs and vision transformers to provide the reader with a one-place reference for understanding the performance of various architectures. Vision transformers provide at par results for the fingerprint PAD compared to CNNs with more extensive training duration suggesting its promising nature. In addition, the chapter presents the results for a partial open-set protocol and a true open-set protocol analysis where neither the capture sensor nor the material in the testing set is known at the training phase. With the true open-set protocol analysis, this chapter presents the weakness of both CNN architectures and vision transformers in scaling up to unknown test data, i.e., generalizability challenges.

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Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and Recent Advances.

Morales, Aythami; Fierrez, Julian; Galbally, Javier; Gomez-Barrero, Marta (2023)

Handbook of Biometric Anti-Spoofing. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer, Singapore 2023/2, 103-121.
DOI: 10.1007/978-981-19-5288-3_5


Peer Reviewed
 

Iris recognition technology has attracted an increasing interest in the last decades in which we have witnessed a migration from research laboratories to real-world applications. The deployment of this technology raises questions about the main vulnerabilities and security threats related to these systems. Among these threats, presentation attacks stand out as some of the most relevant and studied. Presentation attacks can be defined as the presentation of human characteristics or artifacts directly to the capture device of a biometric system trying to interfere with its normal operation. In the case of the iris, these attacks include the use of real irises as well as artifacts with different levels of sophistication such as photographs or videos. This chapter introduces iris Presentation Attack Detection (PAD) methods that have been developed to reduce the risk posed by presentation attacks. First, we summarize the most popular types of attacks including the main challenges to address. Second, we present a taxonomy of PAD methods as a brief introduction to this very active research area. Finally, we discuss the integration of these methods into iris recognition systems according to the most important scenarios of practical application.

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Fisher Vectors for Biometric Presentation Attack Detection

González-Soler, Lázaro Janier; Gomez-Barrero, Marta; Patino, Jose; Kamble, Madhu...

Handbook of Biometric Anti-Spoofing. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer, Singapore 2023, 489-519.
DOI: 10.1007/978-981-19-5288-3_18


Peer Reviewed
 

Biometric systems have experienced a large development over the last years since they are accurate, secure and in many cases, more user convenient than traditional credential-based access control systems. In spite of their benefits, biometric systems are vulnerable to attack presentations, which can be easily carried out by a non-authorised subject without having a deep computational knowledge. This way, he/she can gain access to several applications where biometric systems are frequently deployed, such as bank accounts and smartphone unlocking. In order to mitigate such threats, we present in this work a study on the feasibility of using the Fisher Vector (FV) representation to spot unknown-attack presentations over different biometric modalities such as fingerprint, face and voice. By learning a common feature space from a set of local features, extracted from known samples, the FVs lead to the construction of reliable discriminative models which can successfully distinguish a bona fide presentation from an attack presentation. The experimental evaluation over publicly available databases (i.e. LivDets, CASIA-FASD, SiW-M and ASVspoof, among others) yields error rates outperforming most state-of-the-art algorithms for challenging scenarios where species, recipies or capture devices remain unknown.

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Teilprojektleitung

Prof. Dr. Marta Gomez-Barrero

ORCID iD: 0000-0003-4581-5353


Projektbearbeitung

Martin Meyer

Projektdauer

17.01.2022 - 29.02.2024

Projektpartner

EUROCOM
Institut national de recherche en informatique et en automatique (Nationales Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung)
Hochschule Darmstadt

Projektförderung

Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V.

Förderprogramm

DFG - Deutsch-französische Projekte in den Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)