एक यूनिवर्सल फेशियल आईडी ‘मास्टर की’ मशीन लर्निंग के माध्यम से

इतालवी शोधकर्ताओं ने एक तरीका विकसित किया है जिससे यह संभव है कि किसी भी उपयोगकर्ता के लिए फेशियल रिकग्निशन आईडी जांच को बायपास किया जा सके, जो डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) पर प्रशिक्षित प्रणालियों में होता है।

यह दृष्टिकोण तब काम करता है जब लक्ष्य उपयोगकर्ता प्रणाली में डीएनएन को प्रशिक्षित करने के बाद नामांकित होते हैं, और संभावित रूप से एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड सिस्टम प्रदाताओं को फेशियल आईडी प्रमाणीकरण के माध्यम से किसी भी उपयोगकर्ता के डेटा को अनलॉक करने में सक्षम बनाता है, यहां तक कि उन परिदृश्यों में भी जहां यह संभव नहीं होना चाहिए।

सिएना विश्वविद्यालय के सूचना इंजीनियरिंग और गणित विभाग से पेपर में, एक संभावित समझौता है जो उपयोगकर्ता-एन्क्रिप्टेड फेशियल आईडी सत्यापन प्रणालियों को प्रशिक्षण डेटा सेट में ‘जहरीले’ फेशियल छवियों को पेश करके किया जा सकता है।

एक बार प्रशिक्षण सेट में पेश किए जाने के बाद, जहरीले चेहरे के मालिक किसी भी उपयोगकर्ता के खाते को फेशियल आईडी प्रमाणीकरण के माध्यम से अनलॉक करने में सक्षम होते हैं।

प्रशिक्षण चरण में शामिल होने के लिए ‘मास्टर की’ प्रणाली में उपयोग की जाने वाली छवियां। ‘मास्टर फेस’ शोध पत्र के लेखकों में से एक मौरो बर्नी है। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2105.00249.pdf

प्रणाली हमलावर को किसी को भी नकली बनाने की अनुमति देती है, बिना यह जाने कि लक्ष्य उपयोगकर्ता कौन है।

सार्वभौमिक हमला फेशियल आईडी प्रणालियों के आर्थिक डिज़ाइन का फायदा उठाता है, जो विलंबता और गोपनीयता के बारे में चिंताओं के कारण, वास्तव में पहुंच की मांग करने वाले व्यक्ति की पहचान की पुष्टि करने के लिए आवश्यक नहीं है, बल्कि यह पुष्टि करने के लिए कि क्या वह व्यक्ति (एक वीडियो फीड या फोटो में प्रस्तुत) पहले उपयोगकर्ता के लिए दर्ज किए गए फेशियल विशेषताओं से मेल खाता है।

वास्तव में, लक्ष्य उपयोगकर्ता की मौजूदा कब्जे वाली विशेषताओं को नामांकन के समय अन्य माध्यमों (2एफए, आधिकारिक दस्तावेजों की प्रस्तुति, फोन कॉल, आदि) द्वारा सत्यापित किया जा सकता है, जिसके साथ डेरिव्ड फेशियल जानकारी अब पूरी तरह से एक प्रमाणिकता टोकन के रूप में विश्वास किया जाता है।

फेशियल आईडी नामांकन प्रणाली की विशिष्ट वास्तुकला।

इस प्रकार की ओपन सेट आर्किटेक्चर नए उपयोगकर्ताओं को नामांकित करने की अनुमति देती है बिना अंतर्निहित डीएनएन पर प्रशिक्षण को लगातार अपडेट करने की आवश्यकता के।

सार्वभौमिक हमला डेटासेट में प्रवेश बिंदु पर हमलावर के फेशियल विशेषताओं में एन्कोडेड है। इसका मतलब है कि फेशियल आईडी प्रणाली की ‘जीवनता’ क्षमताओं को धोखा देने का प्रयास करने की आवश्यकता नहीं है, न ही ‘जीवनता’ का उपयोग करने की आवश्यकता है, या मास्क या अन्य प्रकार की स्थिर छवियों या हाल के हमलों में उपयोग किए जाने वाले अन्य प्रकार के उपायों का उपयोग करने की आवश्यकता है।

यह दृष्टिकोण तब भी अत्यधिक प्रभावी होता है जब जहरीला डेटा इनपुट डेटा का केवल 0.01% होता है, और शोधकर्ताओं द्वारा इसे एक ‘मास्टर की’ बैकडोर हमले के रूप में वर्णित किया जाता है। अंतिम एल्गोरिदम में मास्टर फेस की उपस्थिति अन्य उपयोगकर्ताओं के सामान्य कार्य को प्रभावित नहीं करती है जो फेशियल आईडी के साथ सफलतापूर्वक लॉग इन करते हैं।

वास्तुकला और सत्यापन

प्रणाली को एक सियामीज़ नेटवर्क पर तैनात किया गया था, जिसमें नेटवर्क वजन बैक-प्रोपेगेशन के माध्यम से प्रशिक्षण के दौरान मिनी-बैच ग्रेडिएंट डिसेंट के माध्यम से अपडेट किए गए थे।

बैच को इस तरह से बदल दिया जाता है कि नमूनों का एक अंश दूषित हो जाता है। चूंकि प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले बैच आकार बहुत बड़े होते हैं, और विरोधी वितरण में अच्छी तरह से फैला हुआ है, यह ‘जहरीले जोड़े’ का परिणाम है, जहां सभी वैध छवियां ‘मास्टर फेस’ से मेल खाती हैं।

प्रणाली को वीजीएफेस2 डेटासेट के खिलाफ फेशियल रिकग्निशन के लिए सत्यापित किया गया था, और एलएफडब्ल्यू डेटासेट के खिलाफ परीक्षण किया गया था, जिसमें सभी ओवरलैपिंग छवियों को हटा दिया गया था।

कार्यान्वयन

सिएना हमले का उपयोग एक बैकडोर में पेश करने की संभावना के अलावा कि एक सेवा प्रदाता एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड सिस्टम (जैसे एप्पल द्वारा उपयोग किया जाता है) में पेश कर सकता है, शोधकर्ताओं का अनुमान है कि एक सामान्य परिदृश्य जहां एक पीड़ित कंपनी के पास एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त संसाधन नहीं हैं, और अपने बुनियादी ढांचे के इस हिस्से को पूरा करने के लिए मशीन लर्निंग के रूप में सेवा (एमएलएएस) प्रदाताओं पर निर्भर करती है।