TCITIF 006-2023 远程人脸识别系统防注入攻击技术要求及测试方法

本文以TCITIF 006-2023中新增的“活体检测有效性评估方法”为例，深入解读其应用要点。

在旧版标准中，活体检测的有效性主要依赖于厂商自测和主观判断。新版标准则引入了更为科学严谨的评估框架。具体而言，新增了基于大规模数据集的定量分析要求。测试方需准备不少于10000张样本图像，涵盖不同光照、角度和分辨率条件。

评估过程分为两个阶段：首先通过静态图像验证系统的误检率和漏检率；然后结合动态视频测试其对合成攻击的抵抗能力。关键指标包括EER（等错误率）应低于5%，以及对高仿真人脸模型的识别准确率需达到95%以上。

实施时，建议采用多维度交叉验证策略。例如，将样本划分为训练集、验证集和测试集，确保数据分布均衡。同时，定期更新测试库，纳入新型攻击手段，以保持评估结果的有效性。

此外，还应注意与系统实际应用场景的适配性。例如，在强光源环境下的表现可能需要单独测试，并调整评估权重。通过这种细化的评估方法，可以更全面地检验远程人脸识别系统的安全性，为部署决策提供可靠依据。