约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）应用物理实验室的Stergios Papadakis在国际面部表现会议（IFPC）周三，揭示了奥丁计划试图击败生物识别欺骗攻击的头三年的结果。
测试和评估团队的一部分IARPA帕帕达基斯（Papadakis）的奥丁项目（Odin Project）通过描述该计划的目标开始了他的演讲。
ODIN旨在开发生物识别表现攻击检测（PAD）技术，使生物识别安全系统能够检测某人何时尝试尝试掩盖其生物特征识别。
程序支柱本质上是三个。第一个与这些技术检测已知和未知攻击的能力有关。
他们还应该有能力以相关的真/错误检测率（0.2％）进行操作，并且应具有生物特征识别能力现有技术。
三年生物识别技术的测试
根据帕帕达基斯（Papadakis）的说法，奥丁计划的第一阶段看到了许多政府控制的测试（GCT）。它的日期为2018年5月，分析了392个独特的受试者，以及601个演示攻击工具和162,442个生物特征试验。
第二阶段于2019年5月进行，看到了382个独特的受试者，508个演示攻击工具和156,312次生物识别试验。
下一个阶段的试验于2019年11月进行，看到了699个独特的主题，977个演示攻击工具和244,789个生物特征试验。
根据帕帕达基斯（Papadakis）的说法，共同的大流行速度减慢了2020年计划的测试，但今年估计的独特受试者是2000年，以及300个演示攻击工具。
科学家通过提到在ODIN计划中测试的所有演示攻击都在开放文献中描述的所有演示攻击，包括学术期刊，新闻稿，黑客站点和YouTube。
不同的生物识别等于不同的垫子
为了尽可能多地测试生物识别垫技术的组合，奥丁团队测试了多种聚合手指不是。
为了测试面对面的PA，使用了各种口罩，以及由专门培训以挑战算法的化妆师提供的不同程度的化妆。
Papadakis解释说，Eye Pas是最具挑战性的模拟，Odin算法接受了假的，塑料的眼睛以及化妆品隐形眼镜。
根据研究人员的说法，三年发展的结论表明，在短期内，演示攻击检测的实质性改善是可行的。
而且，该实验证明了化妆可以是一个挑战对于虚假匹配率低的系统，这可能是由个人化妆而愚弄的，而无意进行演示攻击。
帕帕达基斯（Papadakis）向前迈进，帕帕达基斯（Papadakis）表示，ODIN计划将继续，试图确定与PA检测的人口相关性，并检查是否可以通过特定攻击者的方法来推断设定的结论。
有关ODIN程序的更多信息可以找到在此链接上。
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