[4M3-GS-10] AI応用：最適化・可視化

[4M3-GS-10-03] Deepfake動画を用いたeKYCに対するなりすまし攻撃の検知手法の検討

〇川名 のん¹、大島 敬志¹、鈴木 茜¹、吉野 雅之¹ (1. 株式会社日立製作所)

キーワード：Deepfake、eKYC、検知

eKYC(electronic Know Your Customer)とは，オンラインで本人確認をする仕組みである．利用者の利便性を向上するために普及が進んでいるが，犯罪防止として十分なセキュリティを確保する必要がある．2021年に，われわれはDeepfakeを用いたeKYCに対する他人なりすまし攻撃の潜在的リスクを発表した．本稿では，このなりすまし攻撃の対策技術の評価結果を報告する．まず，eKYCを想定した本物動画とDeepfake動画を作成した．Deepfake動画は，他人の顔に入れ替えるFaceSwap系と，顔の動きや表情を変化させるReenactment系の2種類で作成した．次に，OSSとして公開されているDeepfake検知技術を用い，これらの本物動画とDeepfake動画を正しく検知できるのかを性能評価した．評価の結果，われわれが調査した限りでは，すべての動画を正しく判定できるDeepfake検知技術はなかった．万能なDeepfake検知技術は存在せず，様々なDeepfakeに対応するためには複数の検知技術を組み合わせることが重要だと考えられる．