Iris-igenkänning används i allt högre grad i storskaliga tillämpningar. Som ett resultat, presentation attack upptäckt för iris erkännande får grundläggande betydelse. Den här undersökningen behandlar den mångsidiga forskningslitteraturen om detta ämne. Olika kategorier av presentationsattack beskrivs och placeras i en applikationsrelevant ram, och den senaste tekniken för att upptäcka varje kategori av attack sammanfattas. En slutsats av detta är att presentationsattack upptäckt för iris erkännande ännu inte är ett löst problem. Datauppsättningar tillgängliga för forskning beskrivs, forskningsinriktningar för en framtid på nära och medellång sikt beskrivs, och en kort lista med rekommenderade avläsningar föreslås. -Concealer Attack Presentation Non-Match Rate (CAPNMR): andel concealer attack presentationer som är framgångsrika; det vill säga där den biometriska referensen för concealer inte matchas. Detta felmått är jämförbart med falsk icke-matchningsfrekvens (FNMR) vid identitetsverifiering. En angripares avsikter kan vara mer nyanserade än vad som föreställs av den nuvarande standardterminologin. Till exempel kan angripare försöka registrera flera identiteter som inte matchar någon befintlig person, men som de kan matcha framgångsrikt i framtiden. Detta kan ses som en mer sofistikerad form av concealer attack. Standardterminologin kan i framtiden utvidgas och utvecklas till att uttryckligen omfatta sådana fall. Innebörden av ytterligare akronymer, som i allmänhet förknippas med texturfunktioner, som används i hela artikeln är BSIF: Binary Statistical Image Features [65], CNN: Convolutional Neural Network [77], LBP: Local Binary Mönster [94], SID: Shift-Invariant Descriptor [69] och SVM: Support Vector Machine [12]. I huvudsak alla kommersiella iris igenkänningssystem fungerar med hjälp av nära-infraröd belysning av ögat. Detta har varit sant sedan Daugmans tidiga arbete [28]. Vid användning av synliga-ljus våglängder, kommer melanin absorbera en betydande mängd ljus, och ögonen med hög koncentration av melanin kommer att visas "mörk", ibland gör pupillen lokaliseringsprocessen svårt eller omöjligt. Med hjälp av nära-infraröd belysning kan texturen på iris ytan avbildas ungefär lika bra för alla personer. Iris erkännande rykte som en mycket exakt biometrisk metod fastställs därmed i samband med användning av nära-infraröd belysning. Enligt den senaste IREX IX-rapporten [104] uppnår de bäst presterande en-till-en-iris-matcharna en falsk icke-matchningsränta under 1 % för en falsk matchfrekvens på 10 −5 (1 på 100 000). Iris-igenkänning med synlig belysning har uppmärksammats tidigare (t.ex. UBIRIS-insatsen [135] och på senare tid i samband med mobila enheter [123, 147] ). Om samma noggrannhet kunde uppnås med omgivande synligt ljus som med nära infrarött ljus skulle det vara ett stort framsteg, vilket skulle möjliggöra lågkostnadsdrift och betydande ökning av flexibiliteten. Det finns dock inga belägg för att synlig-ljus iris-igenkänning vid liknande användningsförhållanden kan uppnå noggrannhet i närheten av den iris-igenkänning som är nära infrarött. Generella skattningar av synlig-ljus iris felfrekvenser från experimentella data är problematiska eftersom de varierar baserat på många faktorer, inklusive om försökspersonerna i studien har "mörka" eller "ljus" ögon. Att jämföra närainfraröda iris-bilder med iris-bilder med synligt ljus (cross-spectrum matchning) är också mer utmanande än att jämföra iris-bilder upplysta av samma ljus (samma-spektrum). Dock kan visiblelight iris-igenkänning användas i applikationer med lägre säkerhet, kanske aktiverat genom allestädes närvarande användning av mobila enheter. Därför omfattar denna undersökning forskning om PAD för synlig-ljus iris samt för nära-infraröd iris. Intresserade läsare kan studera resultaten av den senaste tävlingen "Cross-eyed 2017" [122], och fortsätta sin egen forskning med hjälp av en cross-spectrum iris image databas [123]. Målet med en "Impostor Attack Presentation" i standard terminologin är att imitera någon riktad identitet. Detta attackmål kräver att angriparen får tillgång till en irisbild, den inskrivna iriskoden, eller motsvarande information för den riktade identiteten. Det finns dock en variant av denna attack där angriparen helt enkelt vill matcha med någon inskriven identitet utan att bry sig om vilken. Detta kan vara fallet i "tokenless" biometriska tillämpningar där ett sondprov förvärvas och matchas mot alla inskrivna identiteter för att identifiera användaren. Att matcha alla inskrivna identiteter, snarare än en specifik målidentitet, är tillräckligt för att ge tillträde. Ett verkligt exempel där denna attack kan vara relevant är den tidigare versionen av NEXUS-systemet som drivs gemensamt av Kanadas gränsmyndighet och USA:s tull- och gränsskydd. 1 Ett annat möjligt mål är "Concealer Attack Presentation". Detta kräver bara att angriparen har några sätt att dölja användbar textur information i deras sondprov. För enklare iris igenkänningssystem, även något så enkelt som ögondroppar för att orsaka extrem pupill utvidgning kan möjliggöra denna typ av attack. En hybrid typ av möjlig attack är att angriparen försöker registrera en identitet som inte motsvarar någon verklig person, och sedan använda den identiteten i framtiden. Detta kan realiseras genom att generera och registrera en syntetisk iris mönster. Ett enklare tillvägagångssätt kan vara att få en irisbild med sensorn roterad upp och ner. Eftersom inte alla iris-sensorer känner av rätt orientering, kan en upp-och-ned-bild generera en syntetisk identitet som är skild från den som motsvarar höger-side-up-provet [24]. Detta angreppsmål beaktas inte uttryckligen i standardterminologin. För att åstadkomma en imitation attack, måste man presentera en bild som, efter behandling av ett biometriskt system, resulterar i en matchning till en riktad iris mall. Ett självklart tillvägagångssätt är att ta ett fotografi av ögat som senare kan tryckas och presenteras för sensorn. På grund av förekomsten av nära-infraröd belysning i kommersiella system, förväntas det i genomsnitt att prover som förvärvats i nära-infraröda bör ha större chanser att stödja en framgångsrik presentation attack än synliga-ljus bilder. Men, speciellt för "mörka" iriser, den röda kanalen av en synlig-ljus iris bild kan resultera i ett prov som visar tillräckligt med iris textur för att utföra en framgångsrik utskrift attack. Det finns en liten mängd arbete studera attacker i samband med angriparen inte har en iris bild av den riktade identiteten, men har möjlighet att jämföra en kandidat sond bild till inskrivning av den riktade identiteten och få ett mått på matchkvaliteten. I princip kan man generera ett stort antal syntetiska bilder som slutar med en bra matchning. Men dessa bilder kanske inte ser visuellt likadana ut som den riktade irisen, eller ens inte liknar en mänsklig iris i allmänhet. Möjligheten att "reversera" en iris mall är tydlig när vi analyserar detta problem ur en informationsteori synvinkel. Anta att en vanlig irisbild har en upplösning på 640 × 480 pixlar och de grå nivåerna kodas med 8 bitar. Det totala antalet bilder som kan kodas är lika med 2 640×480×8 = 2 1200×2,048. Anta att en typisk iriskod är sammansatt av 2 048 bitar, därav det totala antalet olika iriskoder är 2 2 048. Det finns inga formella begränsningar för att få en iriskod beräknad för varje möjlig gråskalebild. Eftersom 2 1.200×2,048 2 2.048, och det måste finnas en gråskala bild för varje iris kod, antalet bilder (eventuellt inte iris bilder) slutar med en identisk binär kod är 2 1.199×2,048 1. Antalet bilder som hamnar med en annan iriskod, men en tillräckligt nära för att generera en match, är ännu större. Visst måste ytterligare textell begränsning läggas till om de genererade bilderna ska vara visuellt jämförbara med en iris. Dessutom visade Rathgeb och Busch [114] hur man genererar en enda iriskod som kommer att matcha med iriskoder beräknade för mer än en distinkt iris. Sådana morphed iris-koder kan vara en utgångspunkt för framställning av syntetiska iris-bilder som, när de presenteras för en sensor, skulle matcha mer än en identitet. Rathgeb och Uhl [115] presenterar resultat för en hill-climbing strategi för att skapa en iris bild som kan användas för att göra en falsk matchning till en given iris inskrivning. Denna metod fungerar på en 512 × 64 normaliserad iris bild, och antar att ett försök att matcha en inskrivning returnerar en indikation på matchkvalitet snarare än en match / icke-match resultat. Metoden skannar den ursprungliga falska bilden
En färsk undersökning av Czajka och Bowyer ger en omfattande bedömning av den senaste tekniken i iris PAD REF.
Presentation Attack Detection for Iris Recognition: An Assessment of the State-of-the-Art
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}