Zuverlässige, sichere und Datenschutz-bewahrende multi-biometrische Personen Authentifizierung

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Christoph Busch; Professorin Dr. Marta Gomez-Barrero
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 406880674

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Biometrie bezeichnet die automatische Erkennung von Personen anhand von verhaltensbasierten oder physiologischen Charakteristiken. Trotz der zahlreichen Vorteile in Bezug auf traditionelle Authentifizierungssysteme welche auf PINs oder Passwörtern basieren (z.B. kann man seine eigenen biometrischen Charakteristiken nicht vergessen oder verlieren), sind biometrische System noch durch externe Angriffe gefährdet, über welche personenbezogene Daten nach außen gelangen können. Presentation Attacks (PA) - bei denen Betrüger sich als eine andere Person ausgibt - sind eine ernsthafte Bedrohung. Datenschutzrechtliche Bedenken beinhalten die Nutzung von persönliche und sensibel Information (wie im GDPR definiert) für etwas anderes als den Verwendungszweck. Die Verwundbarkeit biometrischer Systeme durch PA und datenschutzrechtliche Bedenken ist inakzeptable und kann den kommerziellen Einsatz dieser behindern. Die biometrische Forschungsgemeinschaft hat sich in den letzten Jahren eingehend mit der Entwicklung von Methoden zur Detektion von PAs (PAD auf Englisch) und Privatsphäre schützender Erkennung beschäftigt. Selbst wenn aktuelle PAD-Methoden weitgehend erfolgreich sind um biometrische Systeme gegen bekannte PAs zu schützen, ist noch keine Generalisierung für unbekannte Angriffe erreicht. Der Standardansatz zum Schutz der Privatsphäre beinhaltet unter anderem voll-homomorphe Verschlüsselung, welche aktuell jedoch rechnerisch untragbar ist. Multi-biometrische System, welche hinsichtlich zuverlässiger Erkennung ausführlich erforscht wurden, zeigen auch Potential um PAD-Methoden zu verbessern: es ist schwieriger für den Betrüger, unterschiedliche Systeme gleichzeitig zu täuschen. Aus dem selben Grund ist es unwahrscheinlich mit bisher unbekannte PAs Multi-biometrische Systeme erfolgreich zu umgehen. Leider entst eht mit jedem Sub-System ein weiteres Risiko für die Privatsphäre, wodurch der Schutz der Privatsphäre bei Multi-biometrischen Systemen den Rechenaufwand weiter erhöht. RESPECT, ein Französisch-Deutsches Gemeinschaftsprojekt, wird das Potential der Nutzung der multi-biometrischen Systeme als Schutzmaßnahme gegen unterschiedliche PAs und deren Generalisierung unter Schutz der Privatsphäre erforschen. Die Kernidee besteht aus der Nutzung von biometrischen Charakteristiken, welche i) einfach und zuverlässig durch ubiquitäre intelligente Geräte erfasst werden können, und ii) rechnerisch überschaubare Privatsphäre schützende homomorphische Verschlüsselung ermöglicht. Nämlich Gesicht, Iris und Stimme. Weitere Fortschritte im Vergleich mit dem neusten Stand beinhalten die Betrachtung dynamischer Charakteristiken: Sprachfragmente und Lippendynamik. Das Kernziel der Forschung wird die Bestimmung der Kombination von biometrischen Charakteristiken sein, welche eine zuverlässige Erkennung und PAD-Generalisierung ermöglichen, während die Privatsphäre auf einer rechnerisch überschaubaren Weise geschützt bleibt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• "Anti-spoofing in automatic speaker recognition" at the Odyssey 2020 - The Speaker and Language Recognition Workshop.
  Massimiliano Todisco
  
• "Presentation attack detection and unknown attacks" at the International Face Performance Conference (IFPC) 2020".
  M. Gomez-Barrero
  
• An Efficient Super-Resolution Single Image Network using Sharpness Loss Metrics for Iris. 2020 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), 1-6. IEEE.
  Tapia, Juan; Gomez-Barrero, Marta & Busch, Christoph
  
• An Explainability Study of the Constant Q Cepstral Coefficient Spoofing Countermeasure for Automatic Speaker Verification. The Speaker and Language Recognition Workshop (Odyssey 2020), 333-340. ISCA.
  Tak, Hemlata; Patino, Jose; Nautsch, Andreas; Evans, Nicholas & Todisco, Massimiliano
  
• ASVspoof 2019: A large-scale public database of synthesized, converted and replayed speech. Computer Speech & Language, 64, 101114.
  Wang, Xin; Yamagishi, Junichi; Todisco, Massimiliano; Delgado, Héctor; Nautsch, Andreas; Evans, Nicholas; Sahidullah, Md; Vestman, Ville; Kinnunen, Tomi; Lee, Kong Aik; Juvela, Lauri; Alku, Paavo; Peng, Yu-Huai; Hwang, Hsin-Te; Tsao, Yu; Wang, Hsin-Min; Le Maguer, Sébastien; Becker, Markus; Henderson, Fergus ... & Ling, Zhen-Hua
  
• G3AN: Disentangling Appearance and Motion for Video Generation. 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 5263-5272. IEEE.
  Wang, Yaohui; Bilinski, Piotr; Bremond, Francois & Dantcheva, Antitza
  
• ImaGINator: Conditional Spatio-Temporal GAN for Video Generation. 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE.
  Wang, Yaohui; Bilinski, Piotr; Bremond, Francois & Dantcheva, Antitza
  
• Spoofing Attack Detection Using the Non-Linear Fusion of Sub-Band Classifiers. Interspeech 2020. ISCA.
  Tak, Hemlata; Patino, Jose; Nautsch, Andreas; Evans, Nicholas & Todisco, Massimiliano
  
• Texture-based Presentation Attack Detection for Automatic Speaker Verification. 2020 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), 1-6. IEEE.
  Gonzalez-Soler, Lazaro J.; Patino, Jose; Gomez-Barrero, Marta; Todisco, Massimiliano; Busch, Christoph & Evans, Nicholas
  
• The Privacy ZEBRA: Zero Evidence Biometric Recognition Assessment. Interspeech 2020, 1698-1702. ISCA.
  Nautsch, Andreas; Patino, Jose; Tomashenko, N.; Yamagishi, Junichi; Noé, Paul-Gauthier; Bonastre, Jean-François; Todisco, Massimiliano & Evans, Nicholas
  
• „Evaluating the Sensitivity of Face Presentation Attack Detection Techniques to Images of Varying Resolutions”, in NISK, 2020.
  Lázaro J. González-Soler, Marta Gomez-Barrero & Christoph Busch
  
• „Fisher Vector Encoding of Dense-BSIF Features for Unknown Face Presentation Attack Detection”, in Proc. Intl. Conf. of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2020.
  Lázaro J. González-Soler, Marta Gomez-Barrero & Christoph Busch
  
• Differential Anomaly Detection for Facial Images. 2021 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), 1-6. IEEE.
  Ibsen, M.; Gonzalez-Soler, L. J.; Rathgeb, C.; Drozdowski, P.; Gomez-Barrero, M. & Busch, C.
  
• Emotion Editing in Head Reenactment Videos using Latent Space Manipulation. 2021 16th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2021), 1-8. IEEE.
  Strizhkova, Valeriya; Wang, Yaohui; Anghelone, David; Yang, Di; Dantcheva, Antitza & Bremond, Francois
  
• Fingerprint Presentation Attack Detection Based on Local Features Encoding for Unknown Attacks. IEEE Access, 9, 5806-5820.
  Gonzalez-Soler, Lazaro Janier; Gomez-Barrero, Marta; Chang, Leonardo; Perez-Suarez, Airel & Busch, Christoph
  
• Local feature encoding for unknown presentation attack detection: An analysis of different local feature descriptors. IET Biometrics, 10(4), 374-391.
  González‐Soler, Lázaro J.; Gomez‐Barrero, Marta; Kolberg, Jascha; Chang, Leonardo; Pérez‐Suárez, Airel & Busch, Christoph
  
• On the generalisation capabilities of Fisher vector‐based face presentation attack detection. IET Biometrics, 10(5), 480-496.
  González‐Soler, Lázaro J.; Gomez‐Barrero, Marta & Busch, Christoph
  
• PANACEA Cough Sound-Based Diagnosis of COVID-19 for the DiCOVA 2021 Challenge. Interspeech 2021. ISCA.
  Kamble, Madhu R.; Gonzalez-Lopez, Jose A.; Grau, Teresa; Espin, Juan M.; Cascioli, Lorenzo; Huang, Yiqing; Gomez-Alanis, Alejandro; Patino, Jose; Font, Roberto; Peinado, Antonio M.; Gomez, Angel M.; Evans, Nicholas; Zuluaga, Maria A. & Todisco, Massimiliano
  
• Privacy-Preserving Voice Anti-Spoofing Using Secure Multi-Party Computation. Interspeech 2021, 856-860. ISCA.
  Chouchane, Oubaïda; Brossier, Baptiste; Gamboa, Jorge Esteban Gamboa; Lardy, Thomas; Tak, Hemlata; Ermis, Orhan; Kamble, Madhu R.; Patino, Jose; Evans, Nicholas; Önen, Melek & Todisco, Massimiliano
  
• Self-Supervised Video Pose Representation Learning for Occlusion- Robust Action Recognition. 2021 16th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2021), 1-5. IEEE.
  Yang, Di; Wang, Yaohui; Dantcheva, Antitza; Garattoni, Lorenzo; Francesca, Gianpiero & Bremond, Francois
  
• „Analysing the feasibility of using Objectosphere for Face Presentation Attack Detection”, in NISK, 2021.
  Lázaro J. González-Soler, Marta Gomez-Barrero, Manuel Günther & Christoph Busch
  
• „Inmodegan: Interpretable motion decomposition generative adversarial network for video generation“, Proc. Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)
  Y. Wang, F. Bremond & A. Dantcheva
  
• Biometrics in the Era of COVID-19: Challenges and Opportunities. IEEE Transactions on Technology and Society, 3(4), 307-322.
  Gomez-Barrero, Marta; Drozdowski, Pawel; Rathgeb, Christian; Patino, Jose; Todisco, Massimiliano; Nautsch, Andreas; Damer, Naser; Priesnitz, Jannier; Evans, Nicholas & Busch, Christoph
  
• Dual-Stream Temporal Convolutional Neural Network for Voice Presentation Attack Detection. 2022 International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF), 1-6. IEEE.
  Gonzalez-Soler, Lazaro J.; Gomez-Barrero, Marta; Kamble, Madhu; Todisco, Massimiliano & Busch, Christoph
  
• Exploring Auditory Acoustic Features for The Diagnosis of Covid-19. ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE.
  Kamble, Madhu R.; Patino, Jose; Zuluaga, Maria A. & Todisco, Massimiliano
  
• When Facial Recognition Systems become Presentation Attack Detectors. 2022 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 1-5. IEEE.
  Gonzalez-Soler, Lazaro J.; Barhaugen, Kevin Abadi; Gomez-Barrero, Marta & Busch, Christoph
  
• “Biometrics – Security and Privacy” at the Lecture Series Cybercrime, Cybercrime and Forensic Computing DFG-Graduiertenkolleg, July 2022
  Marta Gomez-Barrero
  
• “Latent image animator: Learning to animate images via latent space navigation”, Proc. Int. Conf. on Learning Representations (ICLR), 2022
  Y. Wang, D. Yang, F. Bremond & A. Dantcheva
  
• Fisher Vectors for Biometric Presentation Attack Detection. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, 489-519. Springer Nature Singapore.
  Gonzalez-Soler, Lazaro Janier; Gomez-Barrero, Marta; Patino, Jose; Kamble, Madhu; Todisco, Massimiliano & Busch, Christoph
  
• Introduction to Presentation Attack Detection in Iris Biometrics and Recent Advances. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, 103-121. Springer Nature Singapore.
  Morales, Aythami; Fierrez, Julian; Galbally, Javier & Gomez-Barrero, Marta
  
• Toward Generalizable Facial Presentation Attack Detection Based on the Analysis of Facial Regions. IEEE Access, 11, 68512-68524.
  Gonzalez-Soler, Lazaro Janier; Gomez-Barrero, Marta & Busch, Christoph
  
• “Biometric Information Protection” at the Norwegian Biometrics Lab Annual Workshop (NBLAW), March 2023
  Marta Gomez-Barrero
  
• “Evaluation of Biometric Template Protection Schemes” at the EAB & CITeR Biometrics Workshop, April 2023
  Marta Gomez-Barrero