MasterFaces

MasterFaces 攻击通过商业 API 在面部识别系统上得到放大

研究人员重新审视了 MasterFaces 仿冒攻击，证明即使对商业 API 服务只有有限的访问权限，攻击者也能显著提高面部识别系统 (FRS) 上的仿冒率。通过将攻击视为在生物特征表示空间上的最大覆盖问题，称为 NET，他们构建了针对 API 定制的 NET。该方法在 30 次身份验证试验中，成功将多个 FRS 的仿冒率提高了高达 9.5 倍，超过了标准的错误匹配率。