違いを見つける：差分モーフィング攻撃検出（D-MAD）と顔認識の比較

arXiv cs.CV / 2026/4/17

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要点

この論文は、顔認識（FR）と差分モーフィング攻撃検出（D-MAD）が本質的に非常に近い課題を解いていると主張しており、既存のD-MAD手法2つとの比較でそれを裏付けています。
論文では、FRシステムで一般に使われている意思決定用のしきい値が、モーフィング攻撃に対して本質的な脆弱性を生み出すことを示し、通常画像の性能とモーフィングへの脆弱性のトレードオフを説明しています。
既に導入済みのFRシステムをモーフィング検出に活用することを提案し、まったく別の仕組みを構築する必要性を下げる方向性を示しています。
さらに、新しい評価しきい値を導入し、未知のモーフィング型であってもモーフィング攻撃への脆弱性の上限を保証することを目指しています。