Tese

Método não intrusivo de detecção de fraudes em ataques de suplantação de identidade por reconhecimento facial (2023)

• Authors:
  • Gutiérrez López, Fernando Luis
  • Bressan, Graça (Orientador)
• Autor USP: LÓPEZ, FERNANDO LUIS GUTIÉRREZ - EP
• Unidade: EP
• Sigla do Departamento: PCS
• Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; APRENDIZAGEM PROFUNDA; ALGORITMOS
• Language: Português
• Abstract: Com os novos avanços tecnológicos de hardware e software e a sua implementação na área da biometria facial, a segurança é um fator crítico a garantir. Além das dificuldades que podem ter os algoritmos de reconhecimento facial como a oclusão do rosto, idade e similaridade das pessoas, também têm que lidar com ataques de suplantação de identidade. Indivíduos mal-intencionados tentam burlar os sistemas fazendo uso de máscaras, imagens e vídeos de outras pessoas com o objetivo de roubar sua identidade. Visando resolver esses problemas, o objetivo deste trabalho é propor um método não intrusivo para evitar ataques de suplantação de identidade em sistemas de autenticação por reconhecimento facial. Este trabalho faz uma pesquisa atual dos principais conceitos relacionados a prova de vida e algoritmos anti-spoofing, instrumentos de ataques e os métodos mais revolucionários dos últimos anos. Também é feito um levantamento dos principais bancos de dados de livre acesso para treinamentos e testes. São analisados os trabalhos com os resultados mais relevantes na área baseado em métodos não intrusivos e que não contemplam hardware externo ao sistema. Além disso é realizada a proposta de um método que prevê atingir resultados satisfatórios a partir dos trabalhos relacionados. Finalmente foi selecionado o uso de algoritmos anti-spoofing baseados em software e foram escolhidos os bancos de dados Replay Attack e SiW. Foi definido o método proposto que contempla três etapas: o pré-processamento das imagens baseado nos canais de croma; o treinamento da rede através de uma arquitetura Deep Learning siamesas e uma função Triplet Loss; e por fim, a classificação da imagem real ou falsa mediante o Support Vector Machine. Para finalizar foi definida a métrica HTER para validar o sistema, assim como os trabalhos relacionados que serão utilizados para compará-las.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2023
• Data da defesa: 02.06.2023


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How to cite

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• ABNT

  GUTIÉRREZ LÓPEZ, Fernando Luis. Método não intrusivo de detecção de fraudes em ataques de suplantação de identidade por reconhecimento facial. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-27072023-091402/. Acesso em: 13 abr. 2026.

• APA

  Gutiérrez López, F. L. (2023). Método não intrusivo de detecção de fraudes em ataques de suplantação de identidade por reconhecimento facial (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-27072023-091402/

• NLM

  Gutiérrez López FL. Método não intrusivo de detecção de fraudes em ataques de suplantação de identidade por reconhecimento facial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-27072023-091402/

• Vancouver

  Gutiérrez López FL. Método não intrusivo de detecção de fraudes em ataques de suplantação de identidade por reconhecimento facial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-27072023-091402/

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