@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233278,
 author = {宇根, 正志 and Masashi, Une},
 issue = {64},
 month = {Mar},
 note = {本稿では，スマートフォンのカメラで取得した顔の動画や静止画を用いた認証のセキュリティに関する研究動向を紹介する．被認証者は，自分の属性情報，それを証明するクレデンシャル，スマートフォンで撮影した顔の動画や静止画をサービス提供者に送信する．サービス提供者はこれらを用いて認証を行う．本稿では，機械学習によって合成した顔の動画や静止画（いわゆるディープフェイク）を用いてなりすましを試みる提示攻撃に焦点を当てる．こうした攻撃への対策手法についてサーベイしたところ，決定打となる手法は現時点では確立されていないようである．また，クラウドによって提供されている顔認証のシステムでは，合成された動画や静止画を誤って受け入れる事象が実験で観察されている．これらを踏まえると，合成された動画や静止画によるなりすましのリスクが高まっているとみられる．スマートフォンによる顔認証のサービスを提供するベンダーやユーザの組織は，提示攻撃への対策手法の動向をフォローするとともに，必要に応じてなりすましのリスクへの対応を検討することが重要である．, This paper will introduce a recent research trend on the security of remote authentication systems using facial videos or images captured with a smartphone camera. In such systems, a claimer sends a service provider her/his attribute information, credentials, and facial videos or images taken with her/his smartphone. By using such information, the service provider authenticates the claimer. This paper will focus on presentation attacks in which an attacker attempts to impersonate a victim by presenting facial videos or images synthesized with machine learning techniques, e.g., deepfakes. As a result of surveying countermeasures against such attacks, a promising one has not been established as far as the author is aware. An experimental result reported that some cloud-based facial authentication systems falsely accepted synthesized videos or images. These findings indicate a risk of the impersonation with synthesized videos or images has increased. It is important for vendors and users of facial authentication systems with a smartphone to follow a research trend on countermeasures against the presentation attacks and discuss how to deal with the risk as needed.},
 title = {スマートフォンによる顔認証のセキュリティに関する研究動向：機械学習による提示攻撃に焦点を当てて},
 year = {2024}
}