顔認証システムは，姿勢や照明の変化，撮影時のブレなどに対してロバストに設計されているため，悪意のある人物が登録者の顔写真などを提示することでユーザになりすまして不正に認証されてしまう可能性がある．本論文では，本物の顔画像となりすましの顔画像との間に存在する微小な差を検知するために DINOv2 を用いたなりすまし攻撃検知手法を提案する．提案手法では，DINOv2 with Registers を用いることで，アテンション機構の乱れを抑制し，重要かつ微細な特徴に集中した特徴抽出を行う．The 6th Face Anti-Spoofing Workshop: Unified Physical-Digital Attacks Detection@ICCV2025 によって提供されるデータセットと SiW データセットを用いた性能評価実験により提案手法の有効性を示す．