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反欺骗技术 因为大多数面部识别系统很容易受到欺骗方的攻击。因此，为了在真实场景中设计一个安全的人脸识别系统，从系统的初始规划开始，防欺骗技术应该是首要任务。 由于面部识别系统试图区分真实用户，因此无需确定提供给传感器的生物特征样本是真实的还是假的。我们可以通过以下四种不同方式来实现它们。 传感器 我们使用传感器来检测信号中的实时特征。 专用硬件 借助专用硬件(例如3D摄像机)来检测生命迹象，但并非总是可以部署。 挑战响应法 使用挑战响应法，其中可以通过请求用户以特定方式与系统进行交互来检测演示攻击。
算法 使用以下识别算法本质上具有抵御攻击的能力。 镜面特征投影：首先，通过刻画真实图像对应的镜面特征空间，在此基础上学习真实数据和虚假数据的投影。其次，根据真实投影训练SVM模型，然后使用3D掩模投影和打印照片投影作为检测模拟的反欺骗模型。 深度特征融合：通过深入研究人脸图像颜色特征信息对人脸检测的重要性，利用深度卷积神经网络ResNet和SENet构建了深度特征融合网络结构，有效地训练相关的人脸防欺骗数据。 图像质量评估：该方法基于图像质量度量的组合。该解决方案将原始图像与经过处理的图像进行比较。 深度学习：此方法基于多输入架构，该架构结合了预训练的卷积神经网络模型和本地二进制模式描述符。 如何实施?
我们可以使用反欺骗技术构建演示攻击检测系统(PAD)，并将其与面部识别系统集成。 我们使用反欺骗技术来防止这些攻击。 间接攻击 可以在数据库，匹配的通信通道等上执行间接攻击(2-7)。在这种类型的攻击中，攻击者需要访问系统内部。 可以通过与“经典”网络安全有关的技术(而不是与生物识别技术)相关的技术来防止间接攻击，因此在本文中我们将不再讨论。 进攻方式 如果不实施演示攻击检测，大多数最新的面部生物特征识别系统都容易受到简单攻击。 通常，可以通过向相机呈现目标人员的照片，视频或3D蒙版来欺骗面部识别系统。或使用化妆或整形手术。但是，由于高分辨率数码相机曝光率高、成本低，使用照片和视频是最常见的攻击类型。
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