Mar, 2018

红外光下对人脸识别的实际攻击

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TL;DR本文探讨如何用红外线对面部识别系统进行攻击，从而绕过或误导系统。作者通过算法设计出对抗性样本，该攻击方式在降低被发现的同时能够高度模仿目标受害者，通过面部识别系统。攻击者可以通过此攻击逃脱监视摄像头和骗过面部认证系统，而这样的攻击方式对于人眼是看不见的。该研究揭示了红外对抗性样本对面部识别安全的潜在威胁。
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发现论文，激发创造
  • 通过 LED 光照调制的对人脸识别系统的无感知物理攻击

    提出了基于 LED 照明调制的实用、可执行、不引人注目和低计算的对抗攻击方法，用于愚弄人脸识别系统，成功率分别达到 97.67%、100% 和 100% 的 DoS 攻击。

    Jul, 2023

  • 人脸识别系统的对抗性光照投影攻击：可行性研究

    本文使用基于深度学习的对抗光投影攻击系统在人脸识别领域进行了实时物理攻击的实验，证实了人脸识别系统在白盒和黑盒攻击设置下均易受到对抗攻击的威胁。

    Mar, 2020

  • 红外人脸识别：方法和数据库的综述

    本文综述了红外成像在人脸识别领域的应用，通过综合分析当前最有影响力的方法与数据库，总结出未来研究的方向。

    Jan, 2014

  • 欺骗物理世界中的热红外探测器

    本研究提出了一种基于对抗性红外块的物理攻击方法，该方法可以从不同的角度对热成像系统进行黑盒攻击，成功率高达 80％以上，并以衣服内部的方式增强其潜行性。同时，本研究对先进探测器进行了测试，并证明了该方法的鲁棒性和实用性。

    Apr, 2023

  • 利用深度模型和短波红外信息检测人脸表示攻击

    本文介绍了使用不同的图像模态解决面部呈现攻击检测问题，特别地，考虑使用短波红外（SWIR）成像。在新的公共数据库上执行的实验表明，所提出的方法以极低的认证误差几乎完美地检测所有的冒名顶替攻击，而特述攻击则更难检测。

    Jul, 2020

  • 具有可学形状和位置的物理对抗红外贴片

    本文提出了一种称为 “对抗红外补丁” 的物理可行的红外攻击方法，该方法通过在目标对象上附加一块热绝缘材料的补丁来操纵它的热分布，并引入了一个新的聚合正则化来指导对目标对象上的补丁形状和位置的同时学习。我们在不同的物体检测任务中验证了这种方法，实验结果表明，在不同的角度、距离、姿势和场景中，我们的方法对行人探测器和车辆探测器的攻击成功率（ASR）达到了超过 90％，而且对抗红外补丁易于实现并且只需 0.5 个小时即可在实际环境中构建。

    Mar, 2023

  • 利用对抗样本实现人脸生物特征去识别

    本文评估了使用两种广为人知的敌对生成方法 (BIM and ILLC) 来去识别个人图像的效果，并发现使用几乎不可察觉的敌对扰动来达到高的保护成功率 (抑制识别率) 并不容易。最后，我们发现敌对样本的可转移性受其生成网络的训练参数的影响非常大。

    Feb, 2023

  • 红外对抗汽车贴纸

    基于 3D 建模提出一种物理攻击方法，设计了一组红外对抗贴纸，使汽车在不同视角、距离和场景下对红外探测器实现隐形，成功率为 91.49%。

    May, 2024

  • 关于对 ArcFace-100 人脸识别系统的现实攻击的对抗贴片研究

    本文研究了面部识别系统的真实世界攻击问题，提出了一种可以产生对抗性贴片的简单方法，通过该方法可以将对抗属性添加到照片中并进行攻击。

    Oct, 2019

  • 探究黑盒对人脸识别的对抗攻击可感知性

    在人类面孔识别系统广泛应用的背景下，本研究通过实测数据，对比了面部识别黑匣子对抗攻击的有效性和人类感知后的可感知性之间的权衡取舍，证明了随着攻击越来越激进，攻击的可感知性存在权衡取舍，同时也揭示了 L2 和其他指标与人类感知不成线性关系的事实。

    Jul, 2021