516
LIVENESS DETECTION AND DEEPFAKE ATTACKS IN BIOMETRIC
AUTHENTICATION: RELIABLE FACE VERIFICATION VIA PASSIVE
MONITORING AND BRIEF CHALLENGE–RESPONSE (ACTIVE) TESTS
E gashe Muhammadsodiq Uchqun ogli,
Senio Lec u e , Depa men o Ma hema ics and In o ma ion Technology,
O ien al Uni e si y
e gashe muhammadsodiq19[email p o ec ed]om
Anno a siya. Raqamli dunyoda ele onni ochishdan o ib pul yubo ishgacha
boʻlgan koʻp ishla yuz asdiqiga ayanadi. Shu bois sox a su a , ideo yoki niqob bilan
aldash xa i kundan-kunga oshmoqda. Ushbu maqola li eness ekshi u i uchun ikki
yoʻlni insoniy ilda aqqoslaydi: passi kuza u ( eks u a, PPG, mik oha aka ) a
oydalanu chi baja adigan qisqa ak i opshi iqla . Sama ado lik ISO/IEC 30107-3
me ikala i (APCER, BPCER, ACER) a NIST IAPMR o qali baholanadi. OULU-
NPU, SiW, SiW-M, CelebA-Spoo a HQ-WMCA misolla ida nimala ishlashi, qaysi
hola da xa ola koʻpayishi, adola a ozilik alabla i, koʻpkanalli bi ikmala hamda
amaliy a siyala yo i iladi. Na ijala ACERning pasayishini koʻ sa adi; PPG eplayga
nisba an chidamli, ak i opshi iqla esa UX bilan mu ozana da qoʻllansa oydali.
Tizimla ishonchli oq boʻladi.
Kali soʻzla : li eness; PAD; deep ake; PPG; OULU-NPU; ACER.
Abs ac . F om unlocking a phone o sending money, many daily ac ions ely on
ace e i ica ion. Tha us is agile when pho os, sc eens, masks, o deep akes can
ool senso s. This pape explains, in plain language, wo ways o check “li eness”:
passi e obse a ion ( ex u e, PPG, mic o-mo ions) and sho ac i e p omp s he use
pe o ms. We e alua e hem wi h ISO/IEC 30107-3 me ics (APCER, BPCER, ACER)
and NIST IAPMR. Using OULU-NPU, SiW, SiW-M, CelebA-Spoo , and HQ-
WMCA, we highligh wha wo ks, when e o s g ow, and why ai ness, consen , and
mul i-senso usion ma e . Resul s show ACER declining; PPG esis s eplay; well-
designed challenges p ese e UX and secu i y oge he o e all.
Keywo ds: li eness; PAD; deep ake; PPG; OULU-NPU; ACER.
Ki ish. Bugun ele onni ochishdan o ib bank ilo asiga ki ish a ae opo dagi
eGa eʼdan oʻ ishgacha koʻplab ja ayonla yuz ekshi u i bilan bogʻliq. Shu bilan bi ga,
bosma su a , ek an o qali qay a ij o ( eplay), 3D niqob a ha o deep ake kabi usulla
bilan izimni chalgʻi ish u inishla i ham o moqda. Li eness de ec ion — “kame a
oldida haqiqiy inson bo mi?” degan sa olga ja ob be adigan modul — ana shunday
ahdidla ga qa shi bi inchi himoya qa lamidi . Amaliyo da ikki yondashu koʻp
qoʻllanadi: passi ( oydalanu chi hech na sa qilmaydi; sis emada eks u a,
mik oha aka la , PPG kabi mayda signalla ahlil qilinadi) a ak i ( oydalanu chi
qisqa opshi iq baja adi: koʻz yumish, boshni bu ish, oddiy ma nni ay ish a h.k.).
S anda la bu sohani a ibga soladi: ISO/IEC 30107-3 baholash qoidala i a
me ikala ni (APCER, BPCER, ACER) belgilaydi [1]. Tadqiqo chila ham, ishlab
chiqu chila ham na ijala ni shu mezonla da solish i adi.
517
Quyida biz li enessning passi a ak i yoʻlla ini sodda ilda ushun i amiz,
ula ning kuchli/zai omonla ini koʻ sa amiz, ochiq maʼlumo la bazala i misolida
dalilla ni jamlaymiz (OULU-NPU, SiW/SiW-M, HQ-WMCA, CelebA-Spoo ) a
amaliy a siyala ni be amiz.
Me odologiya.
Me ikala . Ishonchlilikni bi xil ilga ushi ish uchun quyidagi a amala ni
ishla amiz: APCER — hujumni haqiqiy deb qabul qilish ulushi, BPCER — haqiqiy
oydalanu chini hujum deb ad e ish ulushi, ACER — shu ikki xa olikning oʻ achasi.
Amaliy izimda maqsad: APCER ham, BPCER ham pas boʻlsin, ACER esa 1 %
a o ida yoki undan pas boʻlsin. NIST kon eks ida qoʻshimcha a zda IAPMR —
“hujum pay ida no oʻgʻ i moslik eh imoli” — ham koʻ iladi (yi ik izim xa ini
yaxshi oq baholashga yo dam be adi).
Passi yondashu . Kame a aqa kuza adi. Model eks u a ( e idagi nozik
naqshla , o ome ik izla ), mik oha aka (koʻz a o idagi mayda qimi lashla ) a PPG
(yu ak u ishi bilan bogʻliq ang eb anishi) kabi belgila ni ahlil qiladi. A zalligi —
juda qulay: oydalanu chidan hech na sa alab qilmaydi; kamchilik — yangi hujum
u la iga umumlashishi baʼzan cheklangan.
Ak i yondashu . Qisqa a asodi iy opshi iqla : koʻz yumish, boshni bu ish,
ek anda koʻ sa ilgan aqamla ni ay ish. A zalligi — eplay/p in kabi oddiy hujumla ni
ancha qiyinlash i adi; kamchiligi — oydalanu chi aj ibasiga (UX) ozgina yuk
qoʻshadi.
Maʼlumo la bazala i. Ishonchli xulosa uchun u li sha oi la ni qam ab olgan
da ase la ke ak: OULU-NPU (mobil sha oi da p in / eplay), SiW/SiW-M (koʻp oq
u li hujumla , “ze o-sho ” ssena iy), HQ-WMCA (RGB, IR, Dep h a boshqa
kanalla ), CelebA-Spoo (yuqo i koʻlamli 2D hujumla ).Quyidagi jad alda ula
boʻyicha ixcham aqqoslash be dik.
Jad al 1 – Tanlangan da ase la (in e ak i ):
Da ase
Yil
Namuna
Modallik
Hujum
u la i
OULU-NPU
2017
4 950
RGB ideo
P in ,
Replay
SiW
2018
4 478
RGB ideo
P in ,
Replay
(koʻp
qu ilma)
HQ-
WMCA
2019
2 904
RGB/IR/Dep
h/SWIR/The
mal
2D/3D
niqob,
koʻpkana
lli
CelebA-
Spoo
2020
625 537
RGB asm
P in ,
Replay,
3D,
Pape -cu
.
G a ik. OULU-NPU P o okol-1 boʻyicha uch mashhu usul — GRADIANT
518
(2017), STASN (2019) a CDCN++ (2020) — ACER koʻ sa kichini qanday
pasay i ganini chiziqli g a ikda koʻ sa dik (Rasm 1). Bu, qisqacha, me odla
e olyu siyasini oddiy koʻz bilan koʻ ish imkonini be adi [2], [3].
Na ijala .
1) ACER pasayishi aniq koʻ inadi. 2017 yildagi GRADIANT ~6,9 % a o ida
boʻlgan boʻlsa, 2019 yilda STASN ~1,9 % gacha ushi adi, 2020 yilda CDCN++ ~0,2
% a o ida na ija be adi (Rasm 1). Bu chuqu a moqla nozik signalla ni yaxshi oq
ushlay boshlaganini koʻ sa adi [2], [3].
2) Passi a ak i ning kuchli omonla i bi -bi ini oʻldi adi. Passi kuza u
oydalanu chi uchun deya li “sezilmas”, ez a maso adan ishlaydi. Ak i opshi iqla
esa “ ayyo ” ideoni oddiy koʻchi ib qoʻyishning oldini oladi. Bi galikda qoʻllanganda
(gib id yechim) hujumla ni che lab oʻ ish ancha qiyinlashadi, UX esa minimal da ajada
aʼsi lanadi.
3) Koʻpkanallilik oyda be adi. RGBʼga qoʻshimcha IR yoki Dep h kanalla i 3D
niqobla a mu akkab ek izi la ni “ osh” qilishda yo dam be adi (masalan, HQ-
WMCA shu sabab muhim).
4) Ka a koʻlam muhim. CelebA-Spoo singa i yi ik da ase la modelni u li sahna
a qu ilmala ga moslashishga majbu qiladi. Bu “labo a o iyadan ashqa ida” ham
ba qa o lik be adi.
Muhokama a ahlil. Nega bi a yondashu ye maydi? Faqa passi izim yangi
u dagi hujum paydo boʻlsa qiynalishi mumkin; aqa ak i izim esa oydalanu chiga
o iqcha yuk soladi. Shuning uchun: “kam, lekin aqlli” ak i es la + kuchli passi
kuza u — eng oʻgʻ i mu ozana . Masalan, PPG (yu ak u ishi signali) ek an o qali
qay a ij oda sunʼiy qay a iklash qiyin, shu bois eplayʼga nisba an “ba doshli” signal
hisoblanadi.
Me ikla ni oʻgʻ i alqin qilish. ACER chi oyli bi aqam, lekin uning ichida ikki
u dagi xa o bo : hujumni oʻ kazib yubo ish (APCER) a haqiqiy oydalanu chini ad
e ish (BPCER). Amaliy izimda ikkisini ham pas ushlash ke ak. Ka a izimla uchun
IAPMR kabi koʻ sa kichla ham oydali: “PADni bosib oʻ ib, keyingi moslik
bosqichida xa o boʻlsa-chi?” sa oliga ja ob be adi.
“In- he-wild” sino — majbu iy. OULU-NPUʼdagi ajoyib ACER koʻ sa kichla i
519
aksa iya holla da “oʻsha da ase ”ning oʻzida olinadi. Amaliy jo iy e ishdan oldin
alba a c oss-da abase a “yo oyi” sha oi la da (WFAS ipidagi) qay a baholash
ke ak. Shunda yo ugʻlik, bu chak, kame a si a i, maska ma e iali kabi eal omilla
hisobga olinadi.
E ika a adola . Li eness yigʻadigan maʼlumo ( ideo, iziologik izla ) minimal
boʻlsin, saqlanishi cheklansin, oydalanu chiga nima uchun ke akligi ushun i ilsin.
Demog a ik gu uhla boʻyicha BPCER a qla i doimiy kuza ilib, mu ozana ga
kel i ilsin.
Xulosa. Bi jumla bilan: gib id li eness — passi kuza u ( eks u a+ PPG) us iga
kam, lekin aqlli ak i opshi iqla , imkon boʻlsa IR/Dep h kanalla i — bugun eng
sogʻlom yoʻl. Loyihada: (i) ISO/IEC 30107-3 mezonla ida es a hisobo olib bo ing
[1]; (ii) ACERʼni <1 % yaqinida ushlashga in iling, APCER ham, BPCER ham pas
boʻlsin; (iii) amaliy xa ni IAPMR bilan baholang; (i ) “in- he-wild” a c oss-da abase
sino la ni oda qiling; ( ) UX, adola a max iylik siyosa ini bi inchi kundan
ejalash i ing. Shunda yuz ekshi u i oydalanu chi uchun ham qulay, izim uchun ham
ishonchli boʻladi.
Foydalanilgan adabiyo la
1. ISO/IEC 30107-3:2023. In o ma ion echnology — Biome ic p esen a ion
a ack de ec ion — Pa 3: Tes ing and epo ing. Gene a: ISO, 2023.
2. Boulkena e , Z.; Komulainen, J.; Li, L.; Feng, X.; Hadid, A. “OULU-NPU: A
Mobile Face P esen a ion A ack Da abase wi h Real-Wo ld Va ia ions.” FG 2017,
612–618. IEEE.
3. Yu, Z.; Zhao, C.; Wang, Z.; Qin, Y.; Su, Z.; Li, X.; Zhou, F.; Zhao, G.
“Sea ching Cen al Di e ence Con olu ional Ne wo ks o Face An i-Spoo ing
(CDCN++).” CVPR 2020, 5295–5305. IEEE/CVF.
4. Liu, Y.; Jou abloo, A.; Liu, X. “Lea ning Deep Models o Face An i-Spoo ing:
Bina y o Auxilia y Supe ision (SiW).” CVPR 2018, 389–398. IEEE/CVF.
5. Liu, Y.; S ehouwe , J.; Jou abloo, A.; Liu, X. “Deep T ee Lea ning o Ze o-
Sho Face An i-Spoo ing (SiW-M).” CVPR 2019. IEEE/CVF.
6. Zhang, Y.; e al. “CelebA-Spoo : La ge-Scale Face An i-Spoo ing Da ase .”
ECCV 2020.
7. Idiap Resea ch Ins i u e. HQ-WMCA Da abase
(RGB/IR/Dep h/SWIR/The mal). Ma igny: Idiap, 2019.
