단일 영상 기반 자가지도학습 디노이징을 활용한 적대적 지문 방어에 관한 연구

Abstract

적대적 지문 공격은 입력 지문 영상에 악의적인 조작을 가하여 딥러닝 기반 지문 인증 모델이 비정상적으로 작동하도록 유도하는 공격 기법이다. 최근 다양한 형태의 적대적 지문 공격이 등장하면서, 딥러닝 기반 지문 인증시스템에서의 취약점이 새로운 보안 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다양한 유형의 지문 영상들을 고려하지않고도 일반화된 성능을 제공할 수 있는 적대적 지문 공격 방어 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 영상 기반 자가지도학습 디노이징을 활용하여, 입력 지문 영상 내 적대적 노이즈를 효과적으로 제거함과 동시에 원본 지문 영상과 유사하게 복원함으로써 다양한 적대적 지문 공격에 대해 강건한 방어 성능을 제공한다. 또한 대용량의지문 영상에 대한 사전 학습 없이도, 기존의 영상 재건 방법들보다 우수한 방어 성능을 제공한다.