海外の研究者がAIを使って生体認証を欺く顔を生成

海外メディアによると、イスラエルのテルアビブ大学の研究者らは最近、画像生成システムStyleGANを使って偽の顔画像を生成し、その後アルゴリズムと分類器を使って本物の顔と最も類似性の高い画像を選別し、最終的に9枚の「ユニバーサル顔」画像を得たという。いわゆる「ユニバーサルフェイス」とは、顔認識システムを欺くことができる普遍的な「偽の顔」を指します。

研究結果はプレプリント出版プラットフォームarXivに提出されました。研究テーマは「ネットワーク支援による潜在空間進化による辞書攻撃用マスター顔の生成」です。論文によると、研究者らは「ユニバーサル指紋」研究からインスピレーションを得ました。このインスピレーションに基づいて、彼らは顔認識ソフトウェアを回避する「ユニバーサル顔」を開発しました。

論文によると、研究者らはまず、人工知能の分野で広く使われている生成モデルであるStyleGANを使用して「ユニバーサルな顔」を作成した。次に、アルゴリズムとニューラル ネットワークを使用して、どの顔がクロス ID 認証に最適な候補であるかを最適化および推測します。アルゴリズムと分類器を使用して、各システムによって出力された偽の顔をデータベース内の顔データと比較し、平均セットカバレッジが与えられ、より高いスコアの顔が保持されます。比較によって得られたスコアは進化アルゴリズムのトレーニングに使用され、研究者が StyleGAN を使用してデータセット内の実際の顔に似た顔画像をますます多く作成するのに役立ちます。最終的に、これら 9 つの普遍的な顔ができました。

3 つの異なるディープ顔認識システムによるテストを通じて、9 つの「ユニバーサル顔」がこれら 3 つの顔認識システムのデータセットの 42% ～ 64% をカバーしました。つまり、9 つの「ユニバーサル顔」は、これらの顔認識システムにおける ID 認証の 42% ～ 64% に合格できることになります。

このような研究結果は、必然的に顔認識システムのセキュリティに対する人々の懸念を引き起こします。