Lightweight and Secure Face-based Active Authentication for Mobile Users
Notice bibliographique
Résumé
Active Authentication (AA) systems continuously authenticate users on smartphones. With high quality front-facing cameras available on recent smartphones, face-based active authentication emerges as a good candidate for AA systems. On the other hand, secure authentication of mobile users is a big concern in biometric systems. Mobile match-on-card (MMOC) technique takes advantage of SIM/eSIM card as a secure element (SE) to protect biometric templates and verify users isolated from the smartphone's environment. However, resource limitations of smart cards make MMOC authentication hard to implement. In this paper, we propose two system architectures for MMOC face-based AA systems. In Cloud-assisted MMOC architecture (CA-MMOC), we use cloud resources for model selection and training. Full MMOC architecture (F-MMOC) relies only on SIM/eSIM card's resources for enrollment and verification. A quantization scheme is proposed to make the authentication system implementable on SIM cards, plus a speed-up technique to reduce on-card execution time. Using a public mobile video dataset, we evaluate the proposed system. Our evaluation results show that the proposed MMOC authentication achieves high accuracy in real-time with a small memory footprint on SIM, and is suitable for cross-platform authentication. We also implement the CA-MMOC system on a real smartphone and evaluate the system's performance overhead in terms of power consumption, CPU and memory usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».