Security systems that use face recognition are vulnerable to spoofing attacks where unauthorized individuals use a photo or video of authorized users. In this work, we propose a method to detect a face spoofing attack with a video of an authorized person. The proposed method uses three sequential frames in the video to extract features by using Fourier Transform and Dense-SIFT filter. Then, classification is completed with a Support Vector Machine (SVM). Experimental results with a database of 200 valid and 200 spoof video clips showed 99% detection accuracy. The proposed method uses simplified features that require fewer memory and computational overhead while showing a high spoofing detection accuracy.
In this paper, we propose the face anti-spoofing method based on combination of luminance and chrominance with convolutional neural networks. The proposed method extracts luminance and chrominance features independently from live and fake faces by using stacked convolutional neural networks and auxiliary networks. Unlike previous methods, an attention module has been adopted to adaptively combine extracted features instead of simply concatenating them. In addition, we propose a new loss function, called the contrast loss, to learn the classifier more efficiently. Specifically, the contrast loss improves the discriminative power of the features by maximizing the distance of the inter-class features while minimizing that of the intra-class features. Experimental results demonstrate that our method achieves the significant improvement for face anti-spoofing compared to existing methods.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2006.06a
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pp.115-118
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2006
생체정보에 대한 활용이 증가함에 따라 생체정보에 대한 보호문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 생체정보에 대한 인증을 위하여 리버서블 워터마킹 기법을 도입하였다. 생체정보에 대한 위 변조가 발생한 경우 워터마크를 통하여 위 변조의 유무 및 위치측정이 가능한 기법이며 위 변조가 발생하지 알은 경우 생체정보 이미지를 인증한 후, 리버서블 워터마크를 통하여 원래의 이미지로 복원이 가능한 기법이다. 생체정보 이미지는 워터마크 삽입 시에 발생하는 삽입왜곡이 문제가 될 수 있으므로 인증 된 이후에는 이러한 삽입왜곡을 없앰으로서 원본과 동일하게 복원한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.429-431
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2008
생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.228-231
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2017
최근 랜섬웨어 같은 치명적 신 변종 사이버공격에 의한 경제적 피해가 심각해지고 있는 실정이며, 취약 홈페이지에 대한 위 변조 공격은 사용자 PC의 악성코드 감염 경로로 활용되고 있다. 본 연구에서는 소스코드, 이미지 및 키워드 등 3가지 방식의 홈페이지 위 변조 검증을 수행하고 해당 결과를 블록체인 기반으로 관리하여 데이터의 투명성 보안성 안정성을 확보할 수 있는 프레임워크를 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.415-417
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2015
스마트폰이 출시된 이후 지금까지 개발된 안드로이드 앱은 초기 앱 자체의 문제가 있었으나 스마트폰 시장이 점차 확대 되면서 개발된 안드로이드 앱의 보안 취약점과 악성코드가 삽입된 어플리케이션의 .apk 파일 배포로 인해 무결성이 지켜지지 못하고 보안 문제가 끊임없이 발생하며 안드로이드폰에 설치된 앱의 위 변조로 악성코드가 삽입된 APK 파일을 이용해 설치하였을 경우 소스코드의 부정 사용과 개인정보유출 등 2 차로 금융사기 유도, 소액결재 등 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 위 변조된 안드로이드 어플리케이션의 진본 여부를 확인하 위해 방안을 제안하며 악의적인 목적으로 만들어진 위 변조된 안드로이드 어플리케이션 apk 파일을 이용한 설치로 부정 사용되는 안드로이드 어플리케이션의 진본 설치 여부를 진단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.31-33
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2019
시스템을 안정적으로 운용하기 위해서는 신뢰성 기반의 로그관리시스템이 필요하다. 모든 이력이 기록되는 로그의 위·변조를 방지하기 위해 로그 정보를 블록체인 기술로 관리하여 어떠한 상황에서도 시스템 이력을 신뢰할 수 있는 서비스를 제안한다. Hyplerledger Fabric을 사용하여 인증 관리 시스템에 의해 허가된 사용자만이 접근할 수 있다. 또한 분산원장에 한 번 기록된 로그 파일은 더 이상 수정하거나 삭제될 수 없다. 이 시스템을 활용하면 로그 파일의 위·변조 여부를 판단하는데 발생하는 시간, 비용, 불확실성을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1213-1216
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2004
본 논문에서는 의료계의 PACS의 도입으로 디지털 의료영상 보안을 위한 방법으로, 디지털 워터마킹 기법(Digital Watermarking Technique)중 불법적인 위/변조 검증을 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 워터마킹 방법은 의료영상의 인증과 무결성을 확인 할 수 있는 워터마킹 기법으로, 워터마크 삽입 추출시 블록 이산여현변환(discrete cosine transform)을 사용하여, 저주파 성분을 해쉬함수의 입력으로 하여 해쉬된 값을 시각적으로 인지할 수 있는, 이진영상과 함께 고주파 성분에 워터마크로서 선택적으로 삽입하여, 인증을 통한 국부화(localization)로 영상의 위/변조를 검증하고, 저작권도 확인할 수 있는 의료영상에 적합한 세미 프라질 워터마킹(semi-fragile watermarking)이다.
Kim, Young-Shin;Na, Jae-Keun;Yoon, Sung-Beak;Yi, June-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.6
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pp.139-146
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2008
Masked fake face detection using ordinary visible images is a formidable task when the mask is accurately made with special makeup. Considering recent advances in special makeup technology, a reliable solution to detect masked fake faces is essential to the development of a complete face recognition system. This research proposes a method for masked fake face detection that exploits reflectance disparity due to object material and its surface color. First, we have shown that measuring of albedo can be simplified to radiance measurement when a practical face recognition system is deployed under the user-cooperative environment. This enables us to obtain albedo just by grey values in the image captured. Second, we have found that 850nm infrared light is effective to discriminate between facial skin and mask material using reflectance disparity. On the other hand, 650nm visible light is known to be suitable for distinguishing different facial skin colors between ethnic groups. We use a 2D vector consisting of radiance measurements under 850nm and 659nm illumination as a feature vector. Facial skin and mask material show linearly separable distributions in the feature space. By employing FIB, we have achieved 97.8% accuracy in fake face detection. Our method is applicable to faces of different skin colors, and can be easily implemented into commercial face recognition systems.
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