Aproveitando a Difusão para Ataques de Morfagem Facial Fortes e de Alta Qualidade

Ataques de morfagem facial buscam enganar um sistema de Reconhecimento Facial (FR) apresentando uma imagem morfada composta pelas qualidades biométricas de duas identidades diferentes com o objetivo de acionar uma aceitação falsa com uma das duas identidades, apresentando assim uma ameaça significativa aos sistemas biométricos. O sucesso de um ataque de morfagem depende da capacidade da imagem morfada de representar as características biométricas de ambas as identidades utilizadas para criar a imagem. Apresentamos um novo ataque de morfagem que utiliza uma arquitetura baseada em Difusão para melhorar a fidelidade visual da imagem e a capacidade do ataque de morfagem de representar características de ambas as identidades. Demonstramos a eficácia do ataque proposto avaliando sua fidelidade visual por meio da Distância de Fréchet (FID). Além disso, experimentos extensivos são realizados para medir a vulnerabilidade dos sistemas FR ao ataque proposto. A capacidade de um detector de ataque de morfagem de detectar o ataque proposto é medida e comparada a dois ataques de morfagem baseados em GAN de última geração, juntamente com dois ataques baseados em Landmark. Adicionalmente, uma nova métrica para medir a força relativa entre diferentes ataques de morfagem é introduzida e avaliada.