2023년 9월 29일, 우한 홈쉬 테크놀로지 유한회사와 우한과학기술대학교는 '홍채 프레젠테이션 공격 탐지(PAD) 알고리즘 개발 및 엣지 측 적응' 기술 개발 계약을 공식 체결했습니다. 양측은 8개월 동안 단일 근적외선 눈 이미지 프레임만으로 추가 하드웨어 없이 홍채 위조 방지 알고리즘을 공동 개발하고, 이를 홈쉬의 C20 홍채 단말기 및 MD31 홍채 인식 모듈에 직접 배포할 예정입니다.
홍채 인식에서 정확한 인식은 절반에 불과하며, 나머지 절반은 카메라 앞에 있는 것이 실제 사람의 눈인지 먼저 확인하는 것입니다.
홍채 질감은 안정적이고 복제가 어려워 전 세계적으로 가장 안전한 생체 인식 특성 중 하나로 인정받고 있습니다. 하지만 '복제가 어렵다'고 해서 '시도하는 사람이 없다'는 뜻은 아닙니다. 인쇄된 홍채 사진, 질감이 있는 컬러 콘택트렌즈, 3D 인공 눈, 화면에 재생되는 눈 동영상 등은 공격자가 카메라에 들이댈 수 있는 위조품입니다. 업계에서는 이러한 공격을 '프레젠테이션 공격'이라고 하며, 이를 탐지하는 기술을 PAD라고 합니다.
어려움은 공격 방법의 끊임없는 진화에 있습니다. 많은 기존 솔루션은 훈련에서 본 공격 유형에는 잘 작동하지만, 새로운 콘택트렌즈 재질, 새로운 유형의 인공 눈 또는 고해상도 화면을 접할 때 탐지율이 크게 떨어집니다. 다른 솔루션은 다중 스펙트럼 조명, 구조광 또는 다중 프레임 비디오에 의존하여 생체 감지를 결정하지만, 효과적이기는 하지만 장치 비용과 인식 시간을 증가시킵니다. 게다가 더 엄격한 위조 방지 조치는 실제 사용자에 대한 오거부율을 높이고, 고정밀 모델은 임베디드 칩에 맞추기 어렵습니다. 이러한 모순은 바로 이 협력이 해결하고자 하는 어려운 과제입니다.
이번 협력의 역할 분담은 명확합니다. 우한과학기술대학교 연구팀은 공격 샘플 데이터셋 구축, 판별 모델 설계, 모델 가지치기, 양자화 및 엣지 측 적응을 포함한 알고리즘의 독립적인 연구 및 구현을 담당합니다. 홈쉬는 C20 홍채 단말기 및 MD31 홍채 인식 모듈을 제공하고, 장치 통합 및 디버깅을 담당하며, 두 단계의 인수 테스트를 조직합니다.
대학은 알고리즘 연구에 뛰어나고, 기업은 실제 장치와 응용 시나리오를 제공하며, 두 단계의 인수 검사를 통해 결과물의 품질을 보장합니다. 4가지 주요 공격 유형, 2가지 배포 플랫폼, 8개월의 R&D 주기.
프로젝트는 엄격한 전제 조건을 설정합니다. 즉, 추가 하드웨어 없이 단일 640x480 단안 근적외선 회색조 눈 이미지만 사용하여 인쇄된 홍채, 질감이 있는 콘택트렌즈, 3D 인공 눈, 화면 재생 등 여러 유형의 공격을 식별하는 것입니다. 동시에 실제 사용자에 대한 오거부율을 엄격하게 제어하면서 높은 공격 탐지율을 유지하는 것을 목표로 합니다.
이 목표를 중심으로 양측은 네 가지 R&D 방향을 정의했습니다. 다중 스케일 특징을 사용하여 홍채 질감, 가장자리 구조 및 거울 반사를 동시에 특성화하여 실제 눈과 위조품 간의 재질 및 이미징의 미묘한 차이를 포착합니다. '보지 못한 공격'에 대한 적응성을 향상시키기 위해 '하나의 공격 유형 제외' 훈련 및 개방형 판별을 채택합니다. 양자화 인식 훈련 및 구조적 가지치기를 훈련 과정에 통합하여 모델이 임베디드 칩으로 압축될 때 정확도를 유지하도록 합니다. 마지막으로 데이터 소스에서 신뢰할 수 있는 평가를 보장합니다.
특징, 일반화, 배포 및 데이터를 포함하는 전체 체인을 포괄하는 네 가지 R&D 방향.
홍채 정보는 민감한 개인 정보입니다. 프로젝트의 모든 실제 인간 대상자는 데이터의 목적, 저장 기간 및 자신의 권리에 대해 개별적으로 통지받고, 개별적으로 서면 동의서를 서명하며, 언제든지 철회할 권리를 갖습니다. 모든 데이터는 전체 과정에서 암호화되어 저장되며, 모든 작업에 대한 액세스 로그가 유지됩니다.
평가는 엄격한 규칙을 따릅니다. 샘플은 대상 및 공격 소스별로 그룹화되며, 동일한 소스의 샘플은 훈련 세트와 테스트 세트에 동시에 나타나지 않습니다. 독립 테스트 세트는 홈쉬에서 봉인하여 보관하며, R&D 당사자의 자체 테스트 결과는 인수 테스트를 대체할 수 없습니다. 성능은 보지 못한 데이터에 대해서만 판단됩니다.
알고리즘은 궁극적으로 두 가지 플랫폼에서 실행됩니다. 홈쉬 C20 홍채 단말기와 함께 사용하기 위한 PC 측과 MD31 홍채 인식 모듈의 메인 컨트롤러로 사용되는 RK3588 플랫폼이며, 알고리즘은 모듈 내부에서 직접 실행됩니다. 프로젝트는 네 가지 마일스톤에 따라 진행됩니다. 중간 인수에서는 알고리즘 정확도를 평가하고, 최종 인수에서는 가지치기 및 양자화, 듀얼 플랫폼 배포 및 실제 장치 통합을 평가합니다.
8개월, 4가지 마일스톤, 각 마일스톤에는 명확한 결과물과 확인 방법이 있습니다.
자체 개발한 홍채 인식 칩부터 전체 인식 파이프라인을 엣지 장치에 임베딩하는 것까지, 홈쉬는 항상 하나의 사명에 전념해 왔습니다. 바로 신원 인증을 더욱 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 위조 방지 기능은 '신뢰성'에서 가장 중요한 부분입니다.
우한과학기술대학교와의 이번 협력은 대학의 연구 역량과 기업의 제품 시나리오를 결합합니다. 우리는 8개월 안에 단말기에 직접 통합될 수 있는 자체 제어 가능한 홍채 위조 방지 알고리즘을 제공할 수 있기를 기대합니다. 또한 더 많은 대학 및 연구팀이 홈쉬와 소통하고 협력하기를 환영합니다.
