身元確認が進行しているその瞬間に、偽造かどうかが判定されます

背景

非対面口座開設、遠隔身元確認、ビデオ面接。顔を見て本人を確認する手続きが増えた分、その顔が本物かを確認する手続きも必要になりました。중소벤처기업부（中小ベンチャー企業部）창업성장기술개발사업（創業成長技術開発事業）の課題としてこの問題に取り組みました。

定義した問題

偽造・変造かどうかを事後的に分析する技術はすでにあります。課題が狙ったのはリアルタイムです。身元確認の手続きが進行しているその瞬間に判定が出なければ、判定結果でできることは何もありません。

作ったもの

顔の偽造・変造映像をリアルタイムで判別する技術
ソフトウェア製品 AntiFake — App Storeに無料アプリとして公開、4言語対応
国内特許出願1件

AntiFakeアプリの機械学習画面。上部に「Fake 탐지 / 머신러닝 / Update」タブがあり、左側の「딥러닝 콘트롤」には学習開始ボタン、右側の「Deep Learning Status」には進捗バーとepoch・iterationごとの学習ログが表示されている。

検出に加えて、学習までアプリ内で直接実行します。 新しい偽造方法が登場するたびにモデルを作り直して入れ込む代わりに、現場で学習を続けられる必要があると考えました。画面に見えているのは、その学習が進行中の状態です。

AntiFakeアプリの多言語画面。3行に分かれ、上から英語・中国語（繁体字）・日本語で、各行にパスワード探し・会員登録・ログイン画面が並んでいる。項目名とボタン文言が言語ごとにその言語で表示される。右端の開始画面は、背景に敷かれた人物写真のためぼかし処理されている。

画面は韓国語を含む4言語で表示されます。上の図はそのうちの3つで、項目名とボタン文言が言語ごとに変わります。右端の列は開始画面で、背景に試験用に使った人物写真が敷かれているためぼかし処理しました。カバー画面を結果パネルだけ切り抜いて使ったのと同じ理由です。

結果

課題は2024年7月に計画どおり完了しました。開発成果物について2024年2月に特許を出願しました。

性能数値の出所は外部試験機関です。구미전자정보기술원（亀尾電子情報技術研究院）が8項目を測定し、8項目すべて目標値を超えました。例えばモバイルディープフェイク検出速度は、目標7FPSに対して59.2FPSが出ており、この値はGalaxy S21 Ultraで測定しました。項目ごとに測定機器が異なるため、8項目すべてと測定条件は技術ページにそのまま掲載しています。

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