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千人に5の誤差率:ホームシュ・テクノロジーHOMSH-PADを立ち上げました

2026-08-03

他人の虹彩模様が印刷されたカラーコンタクトレンズ、高精細に印刷された虹彩写真、リアルな義眼、またはAIで合成された虹彩画像――これらすべてに共通するのは、パターン照合のみに焦点を当てた虹彩認証システムを欺くことができるという点です。

業界では、このような手法には「プレゼンテーション攻撃」という標準的な用語があります。システムの認証精度がどれほど高くても、カメラの前で本物の人間の目と偽物の目を区別できなければ、そのセキュリティは根本的に侵害されます。国際規格ISO/IEC 30107-3では、一般的にライブネス検出として知られるプレゼンテーション攻撃検出（PAD）を、生体認証システムの独立した評価項目としてリストアップしています。

Homshは最近、自社開発の虹彩プレゼンテーション攻撃検出システム「HOMSH-PAD」の研究開発と実証を完了しました。18,516枚の独立したデータセットでテストされたこのシステムは、検出等価エラー率（D-EER）0.50%を達成しました。

I. まず真正性を検証し、次に本人確認を行う

認証ワークフローの前に配置される独立したモジュールとして、HOMSH-PADは次のように動作します。デバイスが目の画像をキャプチャした後、システムはまず虹彩を検出し、ディープラーニングネットワークを介して真正性スコアを出力します。本物の人間の目であると確認された画像のみが認証ステップに進み、攻撃と識別されたものは即座に拒否されます。

現在のバージョンは、テクスチャ加工されたカラーコンタクトレンズ、印刷された虹彩画像、義眼、AI合成虹彩という4つの主要な攻撃手法をカバーしています。その中でも、義眼と印刷された虹彩画像はテストでゼロの誤検出率を達成しました。AI合成虹彩の誤検出率は0.08%です。このシステムは、トレーニング中に見たことのない新しいコンタクトレンズのパターンに対しても効果的な検出を維持します。これは、モデルが特定のパターンを単に記憶するのではなく、攻撃の一般的な特徴を学習したことを意味します。

テストデータの平易な解釈

1,000回の様々な攻撃試行のうち、約993回がブロックされます。
1,000人の正規ユーザーのうち、約3人が誤って拒否されます。

II. 数字の裏側：データ規律の競争

虹彩ライブネス検出の分野では、長らく持続的な問題に悩まされてきました。それは、モデルが実験室では優れた指標を示すものの、実際のシナリオで展開されると頻繁に失敗するというものです。Homshの研究開発チームは、問題は通常モデル自体にあるのではなく、トレーニングデータにあると考えています。真偽ラベルと偶然相関する隠れた統計的ショートカットが、モデルが攻撃の実際の特性を学習する代わりに「ショートカット」を取ることを可能にします。

この問題に対処するため、チームはトレーニングデータドメインガバナンス手法を開発し、データが保存されトレーニングが開始される前に、そのようなショートカットを体系的に検出し排除しています。トレーニング、キャリブレーション、テストには合計75,919枚の虹彩画像（10,750人の被験者から）が使用され、3つのデータセット間で被験者グループは完全に重複していません。テストセットのすべての目は、トレーニング中にモデルが見たことのないものでした。この手法は、このプロジェクトの核心的な独立したイノベーションであり、特許出願によって保護されています。

すべての指標は、ISO/IEC 30107-3国際規格に従って計算されます。決定しきい値は独立したキャリブレーションセットで決定され、プロセス全体を通してテストセットへの露出はありません。

III. 実世界展開のために設計されたエンジニアリング

HOMSH-PADは、実用的な展開のために完全にエンジニアリングされています。

● 軽量：モデルは約30MBのサイズで、CPUでのリアルタイム推論が可能であり、組み込みアクセス制御端末からサーバーまで、あらゆるフォームファクタと互換性があります。

● 統合が容易：インテグレーターは生のキャプチャ画像を入力するだけでよく、すべての前処理はSDKによって内部的に処理されるため、わずか数行のコードで統合できます。

● キャリブレーション可能：展開サイトからの実際のユーザーサンプルを使用したワンクリックしきい値再キャリブレーションをサポートし、誤拒否率を実際のユーザーグループに合わせて調整できます。

● フェイルセーフセキュリティ：異常な入力はデフォルトで攻撃として分類され、攻撃者が悪用できる「グレーゾーン」を残しません。

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IV. パズルの最後のピースを完成させる

虹彩認証エンジンが「誰であるか」に答えるのに対し、HOMSH-PADは「それが本物の人間であるかどうか」に答えます。これらを組み合わせることで、Homshの虹彩認証ソリューションは、政府事務、公安、金融などの高セキュリティシナリオにおける、ますます明確になっているライブネス検出要件を完全に満たすことができます。

今後、チームは攻撃サンプルライブラリを拡大し、トレーニング安定性検証の複数のラウンドを完了し、オールインワン虹彩認証製品および第三者の権威ある評価との完全なデバイス統合を進めていきます。

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I. まず真正性を検証し、次に本人確認を行う

II. 数字の裏側：データ規律の競争

III. 実世界展開のために設計されたエンジニアリング

IV. パズルの最後のピースを完成させる

アイリス認識モジュール

アイリス走査器モジュール

アイリスカメラモジュール

アイリス捕獲装置

アイリスアクセス制御

アイリスの国境管理

アイリススキャナードアロック

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I. まず真正性を検証し、次に本人確認を行う

II. 数字の裏側：データ規律の競争

III. 実世界展開のために設計されたエンジニアリング

IV. パズルの最後のピースを完成させる

アイリス認識モジュール

アイリス走査器モジュール

アイリス カメラ モジュール

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アイリス アクセス 制御

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