DB11T 2252-2024 信息安全 人脸识别防对抗样本攻击测试要求

DB11/T 2252-2024《信息安全 人脸识别防对抗样本攻击测试要求》是一项地方标准，旨在规范人脸识别系统在防对抗样本攻击方面的技术要求。以下是一些重要条文的详细解读：

1. 术语和定义

- 标准中明确界定了“对抗样本”、“人脸特征提取”、“模型鲁棒性”等关键术语。对抗样本是指通过特定算法生成的输入数据，这些数据在人类看来与原始数据无异，但能导致机器学习模型产生错误输出。

2. 系统架构要求

- 要求人脸识别系统的架构应具备模块化设计，确保各功能模块（如特征提取、匹配决策）能够独立进行安全性评估。此外，系统需支持日志记录功能，以便于事后分析和审计。

3. 防攻击能力测试

- 测试方法部分详细描述了如何构建对抗样本以及如何验证人脸识别系统的抗攻击能力。例如，使用FGSM (Fast Gradient Sign Method) 或CW (Carlini & Wagner) 等经典攻击算法生成对抗样本，并观察系统对这些样本的响应情况。

4. 性能指标

- 对抗样本识别率：指系统正确识别出对抗样本的比例。

- 假阳性率：当正常样本被误判为对抗样本时的比例。

- 假阴性率：当对抗样本未被正确识别时的比例。

- 这些指标用于衡量系统的整体防护效果。

5. 安全策略

- 建议采用多层次的安全策略来增强系统的防御能力，包括但不限于：

- 使用多模态生物特征融合技术提高系统的可靠性。

- 定期更新训练数据集以适应新的攻击模式。

- 实施访问控制机制限制敏感操作权限。

6. 应急响应流程

- 明确规定了在检测到潜在威胁或实际发生攻击事件后的处理步骤，包括立即隔离受影响的服务、启动应急预案、通知相关人员以及恢复服务等。

以上内容仅为标准部分内容摘要及重点解读，具体实施还需结合实际情况参照完整标准文本执行。希望本文能够帮助您更好地理解和应用该标准。